Abstract:Mexico is one of the countries with more linguistic wealth in the world, a contradiction in discriminatory behavior on the part of our urban indigenous community. This article proposes the Web design and development of educational software tool for teaching and learning Zapotec language of the Istmo of Tehuantepec in Oaxaca state. In order to contribute to increased instructive acquis on electronic media, as well as the diffusion, promotion and preservation of cultural heritage of the Istmo of Tehuantepec through learning and Zapotec language use. The development of the educational tool was performed using the methodology of User-Centered Design (UCD) to cover the functionality of the software based on the context of potential users.
En este artículo, se presenta un método híbrido aplicado en la selección y clasificación de genes obtenidos de microarreglos de ADN. El método realiza una limpieza del microarreglo utilizando un preprocesamiento basado en técnicas de filtrado de datos, después, se realiza una selección de genes dentro del subconjunto obtenido por el filtro, utilizando una búsqueda gravitacional combinada con un clasificador KNN. El método se ha construido para obtener un subconjunto de genes relevantes de alto desempeño, los resultados obtenidos se comparan con diferentes métodos reportados en la literatura, este método es implementado en cinco microarreglos de dominio público.
Este artículo presenta un sistema que determina El Lado Bello del Rostro usando Eigenespacios de Belleza Paramétricos. El objetivo es determinar El Lado Bello del Rostro a partir de una imagen frontal con puntos de referencia. Primero en base a puntos de referencia se crea la máscara del rostro de entrada, esta máscara se divide en dos sub- máscaras, cada una formada por los puntos de referencia y distancias del lado derecho e izquierdo de la máscara del rostro. A partir de cada sub-máscara se crean dos máscaras utilizando su respectivo espejo. Ambas máscaras ahora son calificadas usando una máquina calificadora basada en Eigenspacios de Belleza Paramétricos. Esta máquina ha sido creada con un conjunto de imágenes de rostros de mujeres, el conjunto de entrenamiento y sus calificaciones de belleza asociadas. Entonces se obtienen dos calificaciones, la calificación más alta nos indica cuál es Lado Bello del Rostro. Hemos usado la base de datos Fg-Net (Face and Gesture Recognition Research Network).
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