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Resumen Este estudio se centra en identificar los factores que influyen en la percepción de la calidad del consumidor en restaurantes de servicio a mesa en el pueblo mágico Real del Monte, Hidalgo, México. La metodología se basa en dos perspectivas, en primer lugar, en el análisis de los factores más importantes de los resultados de una encuesta de 22 ítems por medio de redes neuronales artificiales aplicada a 320 comensales y, en segundo lugar, en la aplicación de entrevistas semiestructuradas a ocho comensales. Los hallazgos muestran que los aspectos fundamentales que influyen en la percepción de los consumidores son la capacidad del personal para responder preguntas, la música de fondo, así como la calidad y el sabor de los alimentos. Clasificación JEL: M10, M31, C63. Abstract This study focuses on identify the factors that influence consumer perception of quality in table service restaurants in the magical town of Real del Monte Hidalgo, Mexico. The methodology is based on two perspectives, firstly, on the analysis of the most important factors of the results of a 22-item survey by means of artificial neural networks applied to 320 diners and, secondly, on the application of semi-structured interviews to eight diners. The findings show that the key aspects influencing perceptions of consumers are the ability of the staff to answer questions, the background music, and the food quality and taste. Resumo Este estudo se concentra em identificar os fatores que influenciam a percepção do consumidor de qualidade em restaurantes de serviço de mesa na cidade mágica de Real del Monte, Hidalgo, México. A metodologia baseia-se em duas perspectivas: em primeiro lugar, na análise dos fatores mais importantes dos resultados de uma pesquisa de 22 itens por meio de redes neurais artificiais aplicada a 320 comensais e, em segundo lugar, na aplicação de entrevistas semiestruturadas a oito comensais. Os achados mostram que os aspectos fundamentais que influenciam a percepção dos consumidores são a capacidade de resposta dos funcionários, a música ambiente, bem como a qualidade e sabor dos alimentos.

Este libro presenta la importancia de la información y la manera de utilizarla para el proceso de ciencia de datos, para luego introducir los fundamentos teóricos de ambas disciplinas y presentar su aplicación en ocho proyectos de investigación, los cuales buscan orientar al lector sobre cómo utilizar la inteligencia artificial tanto desde la perspectiva defensiva como en la ofensiva. En el aspecto defensivo, en el libro se aborda la realización de experimentos precisos para el desarrollo de modelos para la detección de malware en dispositivos Android, cryptojacking, deepfakes y botnets maliciosas; y en el enfoque ofensivo, se exploran modelos para la generación de contenido multimedia no legítimo y se introduce el concepto de aprendizaje seguro y la aplicación de adversarial machine learning como enfoque para encontrar los valores que permiten sesgar los resultados de un modelo de aprendizaje de máquina. CONTENIDO: Los datos tienen la respuesta -- Marco conceptual -- Sistema para el estudio de ciberataques web -- Sistema de análisis de tráfico web para la detección de malware en dispositivos Android --Detección de cryptojacking a través del tráfico de red usando técnicas de machine learning -- Análisis de ventanas de tiempo para detectar el comportamiento de botnets -- Secure learning para detección de Android malware -- Secure learning y deep reinforcement learning para la detección de Android malware -- Método de detección de deepfake mediante técnicas de machine learning -- Sistema para la detección de deepfake de sonido. Incluye referencias bibliográficas. Edición especial.

En esta investigación se identifican los factores tecnológicos para la gestión inteligente de las playas de Rosarito, Baja California, desde la percepción del visitante. A partir del método cuantitativo, se aplicaron 595 cuestionarios vía internet a visitantes regionales para conocer su opinión. En los resultados, se encontraron dos factores tecnológicos que benefician la percepción de confianza de las personas que acostumbran arribar a esta zona del municipio: 1) herramientas para control de aforo y acceso a información sobre las condiciones de la zona turística de playas y 2) tecnologías de apoyo para la gestión del espacio en las playas. El desarrollo de una estrategia integral apoyada de la gestión inteligente es necesaria para atender los nuevos requerimientos de los turistas. This research identifies the technological factors for the intelligent management of the beaches of Rosarito, Baja California, from the perception of the visitor. Using the quantitative method, 595 online questionnaires were applied to regional visitors to know their opinion. As result, two technological factors that benefit the perception of confidence of people who usually arrive in this area of the municipality were found: 1) Tools to capacity control and access information on the conditions of the tourist area of beaches and 2) supporting technologies for the management space on the beaches. The development of an integrated strategy supported by intelligent management is necessary to meet the new requirements of tourists.

Resumen El objetivo del presente artículo fue analizar la perspectiva actual de las pymes ante la crisis de la COVID-19, así como analizar la asociación e incidencia de la resiliencia organizacional en su desempeño durante este periodo crítico. Para probar las hipótesis, se realizó un estudio transversal con una muestra de 112 responsables de pymes en dos países de América Latina (México y Chile). Los métodos utilizados fueron análisis descriptivo de datos, correlación bivariada y redes neuronales artificiales. Los resultados descriptivos demuestran el impacto de la crisis de la COVID-19; además, los resultados prueban la relación e incidencia positiva de la resiliencia en el desempeño de las pymes. Clasificación JEL: M1; M10. Abstract This article aimed to analyze the current perspective of SMEs facing the COVID-19 crisis, as well as to analyze the impact of organizational resilience on their performance during the critical phase. To test the hypotheses, a cross-sectional study was performed through a sample of 112 SMEs attendants in two Latin American countries (Mexico and Chile). The methods performed were descriptive data analysis, bivariate correlation, and artificial neural network. The results show the impact of the COVID-19 crisis on companies; furthermore, the results support the positive relationship and impact of resilience on SMEs performance. Resumo O objetivo deste artigo foi analisar a perspectiva atual das PMEs enfrentando à crise do COVID-19, bem como analisar a associação e incidência da resiliência organizacional no seu desempenho durante este período crítico. Para testar as hipóteses, foi realizado um estudo transversal com uma amostra de 112 gestores de PMEs em dois países da América Latina (México e Chile). Os métodos utilizados foram análise descritiva de dados, correlação bivariada e redes neurais artificiais. Os resultados descritivos demonstram o impacto da crise do COVID-19; além disso, os resultados comprovam a relação e o impacto positivo da resiliência no desempenho das PMEs.

RESUMEN: La optimización de los recursos usados en clínicas y hospitales es un problema clave de la gestión hospitalaria. En particular, el cómo mejorar la eficiencia en los procedimientos y tratamientos a los pacientes, disminuyendo costos, pero sin desmejorar la calidad de la estancia del paciente es uno de sus mayores retos. Desde los años 60 existe un método de clasificación llamado los Grupos Relacionados por el Diagnóstico (GRD), el cual consiste en clasificar a los pacientes hospitalizados según su nivel de consumo de recursos. Para dicha clasificación se han diseñado softwares comerciales llamados DRG-grouper que ubican a los pacientes en GRD con base en información demográfica, de diagnóstico y procedimientos según los estándares internacionales. Esta clasificación se realiza después de dar de alta al paciente, lo que implica que se hace una clasificación a posteriori y un análisis retrospectivo de su estancia: puesto que los recursos ya fueron invertidos en el paciente, si se presenta algún sobrecosto, el hospital o clínica lo detectará en forma tardía, cuando los recursos y servicios ya fueron consumidos. En el presente trabajo de investigación se propone implementar una metodología alternativa, utilizar técnicas de la Inteligencia computacional, que permitan hacer una clasificación temprana en GRD de pacientes hospitalizados; de tal forma que el médico tratante pueda usar dicha clasificación como apoyo para la toma de decisiones en cuanto a los procedimiento a seguir con los pacientes hospitalizados y que desde el punto de vista administrativo, se puedan proyectar y programar los gastos relacionados con la clasificación de cada paciente. Esta clasificación temprana permitirá a la administración controlar el consumo de los recursos hospitalarios en tiempo real, es decir, durante la estancia del paciente. Para la construcción de la metodología se contó con un conjunto de registros de egresos de pacientes de 3 años y su respectiva clasificación en GRD con el DRG-grouper de la IPS Universitaria Clínica León XIII de la ciudad de Medellín- Colombia. La contribución que tendrá este trabajo a los servicios de salud es que, a través de la clasificación temprana de los pacientes en los GRD, se puede mejorar la planeación en el uso de recursos y proyectar costos en procedimientos de pacientes. ABSTRACT: The optimization of the resources used in clinics and hospitals is a key problem in hospital management. In particular, how to improve the efficiency in procedures and treatments for patients, reducing cost, but without deteriorating the quality of the patient's stay is one of his greatest challenges. In other words, ensure that the patient can be discharged at the times that describe the standard. Since the 1960s has been used a classification method called Diagnosis Related Groups (DRG), which consists in the classifying of hospitalized patients according to their level of resource consumption. For this classification, commercial software called DRG-grouper has been designed that locate patients in DRG based on demographic, diagnostic and procedural information according to international standards. This classification is done after the patient is discharged, which implies that there is a posteriori classification and a retrospective analysis of their stay: since the resources were already invested in the patient, if there were any over-costs, the hospital or clinic will detect it late, when the resources and services have already been consumed. In this research work, it is proposed to implement an alternative methodology, use machine learning techniques, which can be used to do an early classification in DRG of hospitalized patients; so that the treating physician can use this classification as support for decision making regarding the procedures to be followed with hospitalized patients and that from the administrative point of view, the expenses related to the classification of patients can be projected and programmed. This early classification will allow the administration to control the consumption of hospital resources in real time, that is, during the patient's stay. For the construction of the methodology, there is a set of patient discharge records of 3 years and their respective classification in DRG with the DRG-grouper from the “IPS Universitaria Clínica León XIII” in Medellín- Colombia. The contribution that this work will have to the health services is, through the early classification of the patients in the DRGs, it is possible to improve the planning in the use of the resources and schedule costs in the patient’s procedures.

RESUMEN: La evaluación del nivel de dolor postoperatorio (POP) percibido en los pacientes ha ido mejorando en los ámbitos hospitalarios, es tanto así, que se han desarrollado protocolos de control del dolor y escalas de evaluación del mismo. Sin embargo, la evaluación del dolor en la población infantil presenta dificultades en torno a la incapacidad de ellos para describir verbalmente la ubicación, duración e intensidad de la experiencia dolorosa. A pesar de haber escalas de evaluación de dolor dirigidas especialmente a los niños no-comunicativos, existen falencias en cuanto a la subjetividad del personal quien evalúa el dolor.

RESUMEN: En la actualidad, la característica competitiva de los mercados de energía eléctrica desregulados, los limitados planes de expansión del sistema, las restricciones ambientales y la inserción de generación renovable han provocado que los sistemas eléctricos de potencia sean operados habitualmente muy cerca de sus límites de estabilidad. Uno de estos límites es el de estabilidad de tensión, que resulta excedido cuando el sistema de potencia ya no tiene la capacidad de mantener estables las tensiones en todos o algunos de sus nodos después de un disturbio. En este trabajo de investigación se desarrolló un método para la evaluación de la estabilidad de tensión de largo alcance en tiempo real en sistemas de potencia. Inicialmente, se dividió el sistema de potencia en sub-áreas que permitieran una mejor vigilancia del fenómeno de inestabilidad debida a nodos propensos a la inestabilidad y fuentes de generación que los pudieran controlar. La evaluación de la estabilidad de tensión se realizó mediante mediciones fasoriales sincronizadas y usando técnicas de inteligencia artificial. A través de las mediciones fasoriales sincronizadas se adquirió la información de la condición actual del sistema; y posteriormente, por medio de técnicas de inteligencia artificial e índices tradicionales, se desarrolló un esquema para la evaluación de la estabilidad de tensión. Este método permite vigilar la inestabilidad de tensión ocasionada por limitaciones en la transmisión de potencia reactiva en los corredores de las líneas, y también vigila cuando en un área del sistema se experimenta un déficit de potencia reactiva en las fuentes de suministro. Se realizó la validación del método propuesto en un sistema de prueba de 39 nodos para el cual se realizaron mediciones fasoriales sincronizadas simuladas. Estas pruebas corroboran que el método propuesto funciona correctamente ante diferentes escenarios y condiciones del sistema, siempre garantizando un monitoreo adecuado de la estabilidad de tensión independiente de la causa que lo produce. ABSTRACT: Nowadays, the electric power systems have usually been operated very close to their stability limits due to the competitiveness of non-regulated markets of electric energy, the limited expansion system plans, the environmental restrictions, and the inclusion of renewable generation. One of these limits is the voltage stability that is exceeded when the power system does not have the capacity to keep the voltage stable in all its buses after any disturbance. In this research project it was proposed to develop a method for real-time long term voltage stability assessment in power systems. Initially, the power system was divided into sub-areas that allowed a better supervision of the voltage instability caused by limitations in the reactive power transmission in the buses and the generation sources that could control them. The voltage stability assessment was made through synchronized phasor measurements along with artificial intelligence techniques. Information regarding the current system condition was acquired through synchronized phasor measurements; then, by using artificial intelligence and traditional indices, a method to voltage stability assessment was built. This method allows supervising the voltage instability caused by limitations in the reactive power transmission in the corridors lines, and it also monitors when a system area experiences a deficit of reactive power from the supply sources. The proposed method validation was performed in a 39-bus test system, for which simulated synchronized phasor measurements were completed. These tests confirm that the proposed method works properly under different scenarios and system conditions, always ensuring voltage stability monitoring in adequate manner independently of its cause.