Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Modelo ProLab: Balance time, una solución analítica basada en inteligencia artificial para la predicción, gestión y monitoreo de estrés en los empleados orientada en mejorar el desempeño y la rentabilidad de las empresas.(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-04) Condor Cirineo, Arnold Simson; Puenternan Fernández, Willy; Ríos Choque, Javier Edinson; Cabanillas Hualpa, Vanessa Teresa; Sánchez Paredes, Sandro AlbertoEl estrés laboral se ha erigido en un desafío significativo en el entorno laboral del Perú, afectando negativamente en la salud, productividad, competitividad de los empleados; y, la rentabilidad de las empresas. Este problema se ve reflejado en el retroceso del Perú en el Ranking Mundial del Talento, donde se mide las competencias necesarias para que las empresas y la economía logren la creación de valor a largo plazo. En particular, el Perú presenta debilidades en infraestructura de salud e ineficiencias en la atracción y retención de talento del capital humano (Centrum PUCP, 2023). “Balance Time”, una solución integral para la gestión del estrés laboral en el sector de servicios y financieras empresariales. Esta solución integra datos cuantitativos y cualitativos, proporcionados por los smartwatches y por los psicólogos expertos. Potenciada con inteligencia artificial, nuestra propuesta ofrecerá recomendaciones personalizadas. La inversión inicial asciende a S/ 437,079 con financiamiento bancario del 34%. El VAN económico asciende a 5,676,775 soles con una TIR de 127.67%, y el un VAN social asciende a S/4,721,262 a una tasa del 8%. Estos resultados demuestran que "Balance Time" es una propuesta viable y sostenibleÍtem Texto completo enlazado Desarrollo de un framework para la recuperación de imágenes a partir del ingreso de dibujos a mano alzada(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-07-10) Puenternan Fernández, Willy; Beltrán Castañón, César ArmandoEn la actualidad las personas demandan constantemente información que les ayude a realizar todo tipo de acciones. Ante esta necesidad surgieron los buscadores web y durante un tiempo permitieron la obtención de información de forma óptima. No obstante, ante la creciente generación de contenido multimedia como imágenes y videos, estos buscadores vieron afectados en gran medida sus funcionalidades al ser incapaces de describir a través de palabras el contenido de objetos abstractos presentes en dichas imágenes. Como alternativas de solución surgen los sistemas de recuperación de imágenes por contenido, cuyo uso se extiende inclusive a la realización de búsquedas más complejas como la recuperación de información en videos. Estos sistemas de recuperación de información visual comprenden dos conocidas áreas: similitud de imágenes y dibujos a mano alzada. En el caso de la búsqueda por similitud de imágenes se permite una mayor aproximación a las imágenes que el usuario desea obtener como resultado de su búsqueda, pero implica que el usuario disponga de una imagen previa de la que desea buscar; por lo que no tiene mucho sentido buscar una imagen si ya se cuenta con otra. Por otro lado, el uso de dibujos hechos a mano es un medio innato de representación del conocimiento utilizado desde tiempos antiguos y que las personas emplean desde edad temprana. Entonces, ¿por qué no utilizar los dibujos a mano alzada como un parámetro de entrada del motor de búsqueda de imágenes? Es lógico pensar que, mediante el uso de trazos, muchos de los problemas presentes en los buscadores tradicionales serían resueltos. No obstante, el desarrollo de esta alternativa de solución trae consigo nuevas e interesantes dificultades a enfrentar. En el presente proyecto de fin de carrera se desarrollará un framework de recuperación de imágenes mediante la especificación de dibujos a mano alzada como parámetro de entrada. Para ello se creará un algoritmo que priorice la obtención de resultados eficaces a partir del uso de técnicas de inteligencia artificial, visión computacional y sistemas de indexación de imágenes. El presente documento se encuentra dividido en 7 capítulos, los cuales abarcan lo siguiente: el primer capítulo presenta el contexto sobre el cual actúa el proyecto de tesis, sus objetivos, los resultados y las herramientas utilizadas para la obtención de estos; el segundo capítulo define los conceptos básicos y técnicos necesarios para un mayor entendimiento durante el desarrollo del framework; el tercer capítulo presenta una muestra de los trabajos más importantes aplicados hasta la fecha en el campo de recuperación de imágenes; el cuarto capítulo describe en detalle cómo se ideó la representación de las imágenes según la metodología de bolsa de características; el quinto capítulo hace hincapié en el diseño e implementación del proceso de comparación y recuperación de imágenes a partir del ingreso de trazos a mano alzada por parte del usuario; el sexto capítulo realiza un análisis de los resultados obtenidos y la validación de estos; finalmente, el séptimo capítulo presenta las conclusiones y recomendaciones obtenidas a lo largo del proyecto de tesis.