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In 2020, there were more than 1.2 million new skin cancer diagnoses, and melanoma was the most recurrent type of cancer. On the other hand, melanoma is the least common but most serious form of skin cancer affecting both men and women. This work aims to assemble classification models to detect a case of melanoma with high accuracy based on a Convolutional Neural Networks system. The methodology considers training 21 models for image classification, with the best assembly performance of  EfficientNet and VGG-19 architectures,  the data augmentation technique was used to the images to improve its performance. The results show 92.85% of accuracy, 71.50% of sensitivity, and 94.89% of specificity, with an improvement of 0.06% in accuracy and specificity. The assembly of the classification models achieved higher accuracy in melanoma skin cancer image classification.

La preferencia de las personas por acceder a contenidos publicitarios por medio de aplicaciones digitales es cada vez mayor mientras que muchos negocios un siguen utilizando los medios tradicionales, lograr una comunicación con el cliente sin caer en mensajes spam o invasivos es un reto mayor para las empresas.Por tales motivos proponemos una aplicación móvil que obtenga las preferencias de las personas y les comunique información publicitaria relevante en el lugar y momento precisos. Para el desarrollo de la aplicación se utiliza la metodología en cascada puesto que sigue siendo el enfoque más utilizado en el desarrollo de software. Para seleccionar la tecnología que más se adapta a la necesidad del proyecto se obtuvo un mayor puntaje con la tecnología Beacon Bluetooth en comparación con otras tecnologías de proximidad en un análisis de Benchmarking. Nuestro resultado es una exitosa comunicación con los clientes al presentarle información publicitaria relevante en el momento y lugar preciso sin ser invasivo, así mismo podíamos proporcionar a las empresas la información del seguimiento de los clientes para poderles brindar mayores beneficios; de esa manera cumplimos con los objetivos propuestos. PALABRAS CLAVEMarketing de proximidad, Beacon, Bluetooth, Aplicaciones móviles, Publicidad.3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC.

This paper proposes a technology adoption model called TAM 4, based on the TAM model considering the trust and perceived risk factors to the adoption of technology in response to governments' concern to achieve competitiveness in the most important economic activities. The methodology used considers the predictive method. The sample was selected from 67 companies related to foreign trade that carry out agro export tasks, with a confidence level of 90% and an error percentage of ± 10% and the 0.787 of Cronbach's Alpha obtained for the instrument's validation. In conclusion, 97% of the companies informally adopt technology. This shows that 68% of the companies surveyed in the sector would be willing to adopt the model.