Profesor: Todos los profesores

Año de inicio: 1990

Tipo: todos

Influence of Depth Cues on Eye Tracking Depth Measurement in Augmented Reality Using the MagicLeap Device

Tipo: Capítulo de libro

Referencias: Raimbaud P, Hernandez J, Figueroa P. (2020) Influence of Depth Cues on Eye Tracking Depth Measurement in Augmented Reality Using the MagicLeap Device. 2020 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW) (ISBN 978-1-7281-6532-5) pp. 210-214. IEEE Computer Society - Conference Publishing Services (CPS)

Año: 2020

Integración de R a una aplicación web

Tipo:

Referencias: .(2020). Integración de R a una aplicación web. Trabajo Dirigido por: Beltran C, Hernandez J, Guerra J

Año: 2020

Investigating Types and Survivability of Performance Bugs in Mobile Apps

Tipo: Artículo

Referencias: Mazuera A, Linares-Vásquez M, Bavota G, Trubiani C. (2020) Investigating Types and Survivability of Performance Bugs in Mobile Apps. Empirical Software Engineering (ISSN 1382-3256) 25 (3), pp. 1644-1686.

Año: 2020

LA MENTORÍA, UNA FORTALEZA EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE ACTIVO EN LA INGENIERIA

Tipo: Capítulo en Memoria

Referencias: Duarte D, Hernandez J, Ramirez M. (2020) LA MENTORÍA, UNA FORTALEZA EN EL PROCESO DE APRENDIZAJE ACTIVO EN LA INGENIERIA. EIEI ACOFI 2020 Memorias EIEI-ACOFI La formación de ingenieros: un compromiso para el desarrollo y la sostenibilidad (ISBN 978-958-680-088-4) Colombia.

Año: 2020

Language Abstractions and Techniques for Developing Collective Adaptive Systems Using Context-oriented Programming

Tipo: Capítulo en Memoria

Referencias: N. Cardozo, Dusparic I. (2020) Language Abstractions and Techniques for Developing Collective Adaptive Systems Using Context-oriented Programming. International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion (ACSOS-C) International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion (ISBN 978-1-7281-8415-9) Aaronsburg, Estados Unidos.

Año: 2020

Learning Run-Time Compositions of Interacting Adaptations

Tipo: Capítulo en Memoria

Referencias: N. Cardozo, Dusparic I. (2020) Learning Run-Time Compositions of Interacting Adaptations. International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (ISBN 978-1-4503-7962-5) Corea del Sur.

Año: 2020

Límites de la Computacio?n Científica en Sistemas Desktop Grid

Tipo:

Referencias: Vivas A .(2020). Límites de la Computacio?n Científica en Sistemas Desktop Grid. Trabajo Dirigido por: Castro H

Año: 2020

MANTRA: A Machine-learning Reference Light-curve Data Set for Astronomical Transient Event Recognition

Tipo: Artículo

Referencias: Neira M, Gomez C, John F. Suárez-Pérez, Gomez D, Reyes J, Hernandez M, Arbelaez P, Forero-Romero J.E.. (2020) MANTRA: A Machine-learning Reference Light-curve Data Set for Astronomical Transient Event Recognition. Astrophysical Journal Supplement Series (ISSN 1538-4365) 250 (1), pp. 1-11.

Año: 2020

MOE: Monitorias Oportunas y Eficaces

Tipo:

Referencias: Acuña D .(2020). MOE: Monitorias Oportunas y Eficaces. Trabajo Dirigido por: Romero Gutierrez G

Año: 2020

Makerspaces: Espacios para hacer y aprender con otros

Tipo:

Referencias: Pinzon J .(2020). Makerspaces: Espacios para hacer y aprender con otros. Trabajo Dirigido por: Martinez G

Año: 2020

Managing Evolution of API-driven IoT Devices through Adaptation Chains

Tipo: Capítulo en Memoria

Referencias: Bustamante R, Garces K. (2020) Managing Evolution of API-driven IoT Devices through Adaptation Chains. Proceedings of the XXIII Iberoamerican Conference on Software Engineering (ISBN 978-1-7138-1853-3) Brasil.

Año: 2020

Medios para medir el impacto de las estrategias organizacionales de TI sobre la satisfacción y retención de clientes

Tipo:

Referencias: Amaya O, Barbosa J .(2020). Medios para medir el impacto de las estrategias organizacionales de TI sobre la satisfacción y retención de clientes. Trabajo Dirigido por: Avila O

Año: 2020

Metamodeling the e-waste domain to support decision-making

Tipo: Artículo

Referencias: Herrera A, Lara P, Sanchez M, Villalobos J. (2020) Metamodeling the e-waste domain to support decision-making. International Journal of Logistics Management (ISSN 0957-4093) 32 (1), pp. 262-283.

Año: 2020

Metodología para el monitoreo de cultivos a partir de imágenes satelitales con Machine Learning

Tipo:

Referencias: Pardo C .(2020). Metodología para el monitoreo de cultivos a partir de imágenes satelitales con Machine Learning. Trabajo Dirigido por: Castro H

Año: 2020

Modelo de optimización de asignación en recursos implementado con algoritmos evolutivos

Tipo:

Referencias: Barbosa I, Cobos N .(2020). Modelo de optimización de asignación en recursos implementado con algoritmos evolutivos. Trabajo Dirigido por: C. Lozano-Garzón

Año: 2020