El objetivo de la investigación es realizar una revisión de la literatura para establecer un marco de referencia teórica de la implementación de datos abiertos en las estrategias de gobierno abierto en el Perú. Para el desarrollo del presente artículo se realizó una revisión sistemática de la literatura científica, se tomaron en cuenta artículos de la base de datos de Scopus entre los años 2017 y 2021. Como resultado de este estudio se determinó que existe 1 gobierno regional y 4 gobiernos locales que han implementado sus portales de datos abiertos esto representa el 0.26% del nivel de cumplimiento, además, el nivel de cumplimiento de la dimensión de transparencia del gobierno abierto es de 38.16%. Se concluye que la Municipalidad Metropolitana de Lima cumple con todos los principios de los datos abiertos y posee una completa implementación en todas las categorías, los cuales puedes ser accedidos en diferentes formatos.
La visión artificial es una disciplina de la inteligencia artificial que aplica el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de patrones, con el uso algoritmos en ambientes controlados con una cantidad de iteraciones en el procesamiento de imágenes. La proliferación de dispositivos de capturas de imágenes ha generado imágenes digitales en todo el mundo, estas imágenes contienen información que deberían ser utilizadas por las organizaciones públicas y privadas para la toma de decisiones. Los objetivos fueron mejorar el reconocimiento de patrones mediante un sistema de visión artificial, medir el proceso de reconocimiento de patrones, implementar un sistema de visión artificial y medir la relación que existe entre reconocimiento de patrones y el un sistema de visión artificial. Esta fue una investigación aplicada, de tipo cuasi experimental, con corte transversal, la población y muestra de estudio fueron 8 patrones de imágenes, la técnica fue la verificación con lista de chequeo, aplicada a 2 grupos, un grupo control y un grupo experimental. Se concluyó que el tiempo de procesamiento para el reconocimiento de 8 patrones de imágenes del grupo experimental fue de 10,75 segundos y de 67,75 segundos para el grupo control y con un grado de relación entre el reconocimiento de patrones y el sistema de visión artificial de 72 %.
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