Los resultados indican que la mayoría de jóvenes utilizan de manera cotidiana las tecnologías de Internet y dispositivos móviles para actividades curriculares y extracurriculares. En el trabajo se demuestra que el uso inadecuado de estas tecnologías tiene consecuencias negativas de índole académica, familiar y social.
According to the World Health Organization, approximately 70% of adults in Mexico are overweight or obese, determining factors in the development of diabetes mellitus type 2. In addition, according to the National Institute of Public Health, 10.3% of those over 20 years old suffer from diabetes. To facilitate decision or classification tasks when treating a patient, experts develop systems based on fuzzy logic, however, this design is not usually infallible, so it is common to optimize them to improve their performance. The present work shows the results of a comparison between the efficiency in predicting the risk of suffering from type 2 diabetes established by the FINDRISC test and an own design fuzzy system optimized by the Simulated Annealing heuristic for 295 patients from Acapulco, Mexico. The comparison shows that the fuzzy system obtains the same sensitivity, but higher specificity values and positive and negative predictive values with general improvement in the confidence intervals, concluding that using the proposed system as an aid in the prevention of type 2 diabetes is viable and yields results attached to the reality of the patients.
Resumen. El fin último de este trabajo es disminuir o eliminar la etapa de entrenamiento, para cuando un nuevo sujeto utilice una BCI (brain-computer interface) basada en habla imaginada. La etapa de entrenamiento se debe a que es necesario adquirir suficiente información para identificar los patrones que permitan distinguir lo que el sujeto imagina pronunciar. Ahora bien, en habla imaginada, como cualquier otro potencial evocado, el proceso de entrenamiento es tardado y tedioso. En este artículo se presenta una serie de experimentos que busca comprobar si su información de entrenamiento ya disponible para un grupo de sujetos puede aprovecharse para un nuevo sujeto. El método empleado usa mapas auto-organizados para seleccionar la información ya disponible con la cual se generan clasificadores binarios para identificar las palabras presentes en los EEG del nuevo sujeto. Los resultados alcanzados son alentadores y dan pauta para el diseño de un método apropiado para transferencia de aprendizaje sujetoa-sujeto en habla imaginada.
The face images processing is one of the study areas within the field of computer vision. Thus there are works mainly in face recognition, emotions identification, among others, however the development of automatic systems of age estimation is a challenge that is still under investigation. In the present work, a procedure to classify a face in a determined age range is proposed. For said proposal, theories of craniofacial growth and facial anthropometry are analyzed, deriving in a selection of anthropometric parameters that represent discriminant characteristics for the distinction of faces at different ages. These parameters were used to generate a classification model on Weka platform using the SVM, Knn, Naïve Bayes and C4.5 algorithms. Cross validation at 10 folds was used for each algorithm. The highest accuracy was obtained with Knn with 7 neighbors and it was 75. 28%. This verifying the usefulness of the anthropometric distances selected for the recognition of age in face images.
La estimación automática de edad tiene considerables aplicaciones en áreas como el marketing, como por ejemplo, al generar y mostrar contenido específico para cualquier grupo etario, y en la seguridad informática donde se permitiría proteger a menores de edad de contenidos no aptos para su edad. El objetivo general de este trabajo es mostrar la metodología desarrollada para generar un sistema clasificador basado en apariencia utilizando los modelos de representación: análisis de componentes principales y análisis discriminante lineal; y exponer los resultados obtenidos sobre las bases de imágenes FG-Net y IMDB-Wiki con las cuales se clasificaron en dos grupos, mayores (+18) y menores (-18) de edad donde se obtuvo hasta un 89% de efectividad.Palabras clave: FisherFaces, estimación de edad, análisis de componentes principales, análisis discriminante lineal, imágenes faciales, diferenciador de minoría de edad.
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