Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
ISSN: 2810-806X (En línea) El Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas (CIIS), organizado cada año por la Carrera Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Lima, es un espacio participativo, de alcance internacional, en el cual se abordan temas asociados con las tecnologías emergentes que permiten el intercambio de conocimientos, experiencias e investigaciones en las áreas de sistemas de información, tecnologías de la información, ingeniería de software, ciencias de la computación y disciplinas afines. Esta publicación recoge las contribuciones de los participantes de cada edición anual.
Beyond Boundaries: Generative AI for Sustainable Academic Advancements
Since its launch in November 2022, Open AI’s chatbot Generative Pre-trained Transformer, commonly known as ChatGPT, has become one of the most popular generative AI applications in the world (OpenIA, n. d.). Academics across the world are concerned about how ChatGPT is dramatically changing the pedagogical and research landscape. In this paper, I discuss some of the best practices for using ChatGPT for academic purposes.
Towards Energy Sustainability: A Literature Review of Green Software Development
In the organizational and business environment, the increasing consumption of electrical energy by IT equipment poses a challenge in terms of cost as well as environmental impact. To address this problem, a literature review is proposed to collect and examine the most recent developments in the field of green software and their impact on energy efficiency. To carry out this literature review, the PICo search strategy was adapted and implemented and a total of 23 relevant articles were selected. In relation to the problem addressed, the concept of green software, which seeks to create efficient and sustainable programs that optimize energy consumption, has been developed. The tools and practices of sustainable software design, techniques for the development of energy-efficient systems and approaches on how to address the problems of energy consumption in data centers and cloud computing are explored.
Diseño de un aplicativo (AI-Pills) que reconoce medicamentos mediante el uso de la inteligencia artificial
En el presente trabajo se realizará una propuesta para el desarrollo de un aplicativo móvil innovador capaz de satisfacer las necesidades de algunas personas, pues puede reconocer una pastilla indicada en tiempo real, tan solo escaneándola con la cámara del celular. Para esto, partimos de una necesidad muy común en personas de tercera edad y de otras con discapacidad o dificultades visuales, a quienes se les complica encontrar el nombre del medicamento debido a que las letras son muy pequeñas. La aplicación utiliza tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes y una base de datos integral de medicamentos para proporcionar información confiable sobre los fármacos prescritos.
Neural Network Energy Control of Combustion Engines for Automotive Software Applications
This article focuses on the application of neural network control for energy generation in an internal combustion engine. A two-layer neural network architecture was developed and tested using laboratory data obtained from a bench dynamometer to accurately identify the network’s parameters. The neural network is employed to establish an accurate correlation between the magnitude of actuation signals and the fundamental variables responsible for regulating energy generation within the system. The control system utilizes a gain-scheduling routine to adjust the controller’s gain, which attenuates the increment for low error values. An energy generation model is presented to design a virtual engine, enabling accurate control strategies. To ensure the safe operation of the engine, a safety routine is implemented to prevent the control action from assuming values that could negatively impact the vehicle’s response to the driver’s commands. The developed controller demonstrates a low average absolute error in steady-state conditions and a low average rise and fall time during transient states, ensuring both drivability and good engine performance. To enable the application in software, in structures such as hardware-in-the-loop simulation and engine control units, systems are implemented to ensure real-time operations.
Predicción de la estabilidad de voltaje en redes eléctricas inteligentes
Las redes eléctricas inteligentes son un sistema de transporte de electricidad eficiente que no afecta al medio ambiente. Una red inteligente se considera estable cuando puede mantener un funcionamiento confiable y consistente mientras gestiona de manera efectiva diversos factores que pueden provocar interrupciones o desequilibrios en ella. La estabilidad es importante, ya que todo el proceso de transmisión depende del tiempo. En este trabajo se emplea el deep learning para predecir la estabilidad en este tipo de redes. Se utilizó una base de datos balanceada y libre de 60 000 observaciones con información de consumidores y productores obtenida a partir de simulaciones. Se concluye que esta técnica obtuvo un alto desempeño (accuracy = 97,98 %), lo que permite afirmar que el deep learning se puede considerar con seguridad para esta tarea. La cantidad de épocas influyó significativamente en el desempeño de las redes neuronales artificiales (RNA): las que tenían arquitecturas más complejas presentaron un mejor accuracy.
Exploring Stroke Risk Identification by Machine Learning: A Systematic Review
This work aims to systematize previous studies on stroke risk identification and its relationship with machine learning. A systematic review was conducted using the Web of Science and Scopus databases. The information was organized into three sections: stroke risk factors, data preprocessing techniques and techniques for identifying stroke risk with an emphasis on the most important features. The main results are as follows: risk factors are divided into modifiable (work environment and air pollution) and non-modifiable (sex, family history). The most commonly used data preprocessing techniques are SMOTE, standardization and value elimination/imputation. The most commonly used techniques for identifying stroke risk include support vector machine, random forest, logistic regression, naïve Bayes, k-nearest neighbors and decision tree.
Heurísticas en la evaluación de la usabilidad de aplicaciones móviles: conceptos y aplicación
La usabilidad es un factor esencial en el desarrollo de productos e interfaces, pues busca que los usuarios puedan utilizar un sistema de manera eficaz, eficiente y satisfactoria. La definición de la Organización Internacional de Normalización (ISO), desarrollada en conjunto con la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC, por sus siglas en inglés) destaca que la usabilidad está relacionada con la capacidad de un producto para ser utilizado por usuarios específicos para lograr objetivos específicos en un contexto determinado. Hay varias heurísticas y principios que se pueden aplicar para evaluar y mejorar la usabilidad de las interfaces. Entre ellos destacan los principios de eficiencia, learnability, memorability, satisfaction y errors. Este artículo presenta, a través de una metodología de revisión bibliográfica, los conceptos y aplicaciones de las heurísticas de usabilidad y su importancia en la evaluación de aplicaciones móviles. También presenta las heurísticas de Nielsen como la base más utilizada en el desarrollo de sistemas para evaluar la usabilidad de aplicaciones móviles.
Planificación de una reestructuración sistémica de la unidad médica educativa de la Universidad Nacional del Chaco Austral - UNCAUS
En este artículo se presenta un proyecto para la reestructuración sistémica de la unidad médica educativa dependiente de la Universidad Nacional del Chaco Austral, en Argentina. Esta unidad médica dispone de una variedad de datos sobre sus pacientes, que actualmente no se encuentran automatizados en una historia clínica por paciente. Esto dificulta obtener información con alto valor agregado para la toma de decisiones a partir de los mencionados historiales, como también el desarrollo de herramientas para el entrenamiento de los médicos en formación de la Universidad. Por ello, haciendo uso de técnicas y herramientas sistémicas, se planifican cambios tendientes a transformar los datos en conocimiento estructurado. Para conseguirlo, se prevé idear innovaciones que incorporen herramientas informáticas en general, como aquellas basadas en inteligencia artificial (IA), orientadas a la representación y manipulación del conocimiento, con el objetivo de crear modelos lo suficientemente potentes para estudiar situaciones de la vida real. Asimismo, para que la reestructuración sea sistémica, se idean mecanismos para que los actuales empleados acepten los cambios propuestos sin sentirse subestimados.
Sostenibilidad y sistemas basados en inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado con avances como los lenguajes de alto nivel de programación (Python, por ejemplo) y las redes neuronales profundas o redes de aprendizaje profundo. Estos avances han impulsado el auge de la IA, con desarrollos como XAI, Small Data e ImageNet. La IA generativa está cambiando la economía y se espera que tenga un impacto significativo en áreas como la creación de contenidos, el desarrollo de software y el marketing. La Comisión Europea propone una regulación de la IA basada en un enfoque de riesgo, con diferentes niveles de riesgo y requisitos según la categoría de IA. La sostenibilidad del software es multidimensional, pues abarca aspectos técnicos, económicos, ambientales y sociales. La explicabilidad y transparencia en los modelos de IA son cruciales para garantizar la responsabilidad y la confianza en su uso. La integración de sistemas de IA con sistemas y procesos heredados implica consideraciones técnicas y económicas; puede generar beneficios, como la optimización de procesos, pero también requiere inversiones significativas.
Derechos de autor 2023 Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
Revisión de algoritmos de detección de malware ofuscado basados en machine learning
Los desarrolladores de malware cada vez evolucionan más sus técnicas para lograr atacar efectivamente el sistema, una de estas técnicas es la ofuscación de código que dificulta la detección de malware en los mecanismos tradicionales que utilizan los antivirus actuales. Ante ello se propone la revisión de artículos relacionados a detección de malware ofuscado con machine learning para elegir las mejores técnicas de análisis de este tipo de malware y emplear los mejores algoritmos para una futura experimentación con los mismos.
Derechos de autor 2022 Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
SER0 Tawa Pukllay: sistema educativo remoto online/offline
La recuperación del conocimiento matemático inca a través del método Tawa Pukllay es un recurso de la alternancia semiótica que facilita el aprendizaje de la aritmética básica. Paralelamente, la educación rural presenta muchos retos que se han puesto de manifiesto en la pandemia del COVID-19. El sistema online/offline fue una respuesta concreta para que, a través de un juego serio con una interfaz bilingüe (quechua y español) en tablets, sea posible la continuidad de estudio y aprendizaje de la aritmética básica en niños de zonas rurales de una comunidad andina del Perú. SER0 Tawa Pukllay estimuló la iniciación de los niños en el manejo de dispositivos electrónicos manteniendo su identidad, reforzando la lingüística quechua, la cosmovisión andina, así como su autonomía. Esto permitió el autoaprendizaje y motivación para superar los retos planteados en su proceso de aprendizaje de lectura de números y operaciones aritméticas, soportado en un enfoque pedagógico lúdico y el desarrollo de su pensamiento matemático.
MOOC’s para la Educación Continua en sistemas de información durante la pandemia
La educación continua de la comunidad de la Universidad Autónoma de Campeche durante la pandemia del COVID-19 se realizó a través del programa Coursera for Campus. En este trabajo se presenta la metodología y el análisis de los resultados obtenidos de la comunidad universitaria que participó en el programa de la plataforma en el área de sistemas de información.
Sistema dinámico de información y análisis para la evaluación y gestión del conocimiento adquirido
El artículo presenta el concepto del sistema de e-universidad digital intelectual del futuro (IDEUF por sus siglas en inglés) basado en una base de datos integrada que asegure el correcto funcionamiento de todo el sistema universitario. Se presta especial atención al proceso de verificación del nivel requerido y real de conocimiento adquirido de los estudiantes, que se considera una de las partes principales del proceso educativo. El artículo proporciona un análisis comparativo detallado de los sistemas de prueba reales y presenta un modelo de sistema de prueba adecuado dentro del marco de la IDEUF. El sistema propuesto considera los principios de evaluación, escalas y tecnologías para la formación de pruebas y para la preparación de materiales educativos.
Análisis global de la producción científica respecto del aprendizaje organizacional en la educación superior
El objetivo de este artículo es estudiar, mediante un análisis bibliométrico y de contenido, la literatura disponible en Web of Science sobre aprendizaje organizacional en el contexto de la educación superior. Los resultados revelan que, desde el 2012, se observa una mayor producción de conocimiento en el campo; las publicaciones pertenecen en su mayoría a autores estadounidenses; hay un bajo nivel de colaboración científica internacional; gran parte de las publicaciones se realizan en revistas de educación; y existen dos corrientes principales de análisis: la primera discute el aprendizaje organizacional como foco central para el proceso de adaptación, mientras que la segunda se concentra en buscar relaciones entre este y otros resultados deseables. Se discuten los hallazgos y se presentan las implicaciones para el desarrollo del aprendizaje organizacional.
Habilitados por las nuevas tecnologías e informados por las experiencias durante la pandemia de COVID, a muchos empleados les gustaría continuar trabajando de forma remota (Teevan et al., 2022), ya que esto mejora su equilibrio y bienestar entre el trabajo y la vida personal (George et al., 2021). Muchos líderes, por el contrario, quisieran ver a sus empleados de vuelta en la oficina (Microsoft, 2022). Para hacer frente a este desafío, muchas organizaciones están considerando cambiar a acuerdos de trabajos híbridos, permitiendo que sus empleados trabajen algunos días en entornos remotos, pero solicitándoles que estén en la oficina otros días (p. ej., Barerro et al., 2022). Este enfoque a menudo se ve como una solución que satisface los intereses tanto de los empleados como de los empleadores y puede capturar los beneficios tanto del trabajo remoto como en la oficina (p. ej., Choudhury et al., 2022). Pero, ¿realmente funciona el trabajo híbrido?
Algoritmos supervisados de machine learning para determinar la ubicación de dispositivos wifi
El presente artículo tiene como objetivo elegir, bajo un determinado escenario, el mejor algoritmo supervisado de machine learning para localizar un terminal que soporte wifi. Se usa un dataset que cuenta con 2000 registros de Received Signal Strength Indicator (RSSI), obtenidos de 7 puntos de acceso (AP), los cuales se cargan en 8 algoritmos supervisados de machine learning. Luego se elige el algoritmo que realiza la predicción más precisa, incluso cuando se cuenta con un menor número de AP. La mayor precisión se logra con el algoritmo naive Bayes, tanto para el caso de 7 AP (99 % de precisión) como para cuando se cuenta con un número menor de AP. Asimismo, se observa que los algoritmos basados en redes neuronales presentan el peor rendimiento. Finalmente, se proponen trabajos futuros para continuar con la investigación sobre el tema de localización de dispositivos wifi en interiores.
Estimación de la cantidad de heridos en accidentes de tránsito dentro de la provincia de Lima utilizando modelos de regresión lineal múltiple y PCA
Existe una alta probabilidad de que un accidente de tránsito deje víctimas, muchas de las cuales podrían encontrarse en un estado crítico que requiera de atención médica inmediata para su sobrevivencia. Sin embargo, en el Perú, donde los recursos de atención en salud en estas emergencias son bastante limitados, se tiene la necesidad de priorizar la atención inmediata de ciertos accidentes sobre otros. Por ello, el presente trabajo tiene como objetivo construir un modelo que estime la cantidad de heridos en accidentes de tránsito dentro la provincia de Lima con base en registros de accidentes ocurridos entre los años 2017 y 2016, según el Censo Nacional de Comisarías del 2017. Para este fin, se desarrollará un análisis deregresión lineal múltiple tomando ciertas variables seleccionadas a partir de los registros de accidentes; asimismo, se realizará un análisis de componentes principales en busca de representar mejor algunas de las variables dentro del modelo y extraer la información más relevante de estos datos. De esta manera, se pretende brindar información valiosa al personal de salud que atiende estos eventos, de forma que les permita priorizar la atención de aquellos accidentes cuyas condiciones permitan maximizar el número de sobrevivientes sobre el total de heridos.
Gamit!: Plataforma para la gamificación basada en un sistema de recompensas para estudiantes universitarios
La gamificación es una técnica que permite utilizar en distintos contextos las que se presentan en los juegos. En la actualidad, existen varias iniciativas para aplicarla en contextos educativos, las cuales buscan impactar en la experiencia de los estudiantes mediante la mejora en la motivación (Surendeleg et al., 2014; Hamari et al., 2015; Rincón-Flores et al., 2018) y la atención de ellos (Hamari & Keronen, 2017). Para una correcta aplicación de la gamificación, es necesario basarse en alguna metodología que ordene y facilite su adopción, así como una herramienta que dinamice su utilización por parte de los docentes y los estudiantes. Gamit! Es una plataforma tecnológica de gamificación cuyo valor radica en facilitar la adopción de esta técnica mediante una metodología basada en narrativas.
Desafíos del aprendizaje profundo en la visión por computador
La visión por computador es un área de estudio en la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de técnicas computacionales para percibir el mundo a través de entradas visuales, como videos o imágenes. El aprendizaje profundo ha demostrado ser una técnica eficiente para el análisis e interpretación de datos visuales. Sin embargo, afronta innumerables desafíos según su aplicación en las diferentes tareas de la visión por computador. Este panel reúne un grupo de expertos en aprendizaje profundo, quienes ofrecerán información sobre su aplicación y los desafíos en sus respectivas áreas de investigación con relación a la visión por computador.
Venciendo los desafíos para la inclusión de mujeres en STEM
Los cambios disruptivos en organizaciones y sociedades originados en áreas como la tecnología, economía y medioambiente desafían la flexibilidad de empresas e instituciones. En este contexto, se ha incrementado la demanda por profesionales e investigadores especialmente en áreas como STEM. La falta de investigadores y profesionales en STEM es un problema, en particular en los países latinoamericanos. En ese sentido, la inclusión de mujeres en STEM ha sido catalogada como un desafío clave y, en consecuencia, se ha convertido en un tópico que viene recibiendo creciente atención por parte de académicos y líderes políticos. Existen diversos proyectos en curso (como el Proyecto ELLAS, financiado por el International Development Research Centre, Canadá) que vienen trabajando en distintas iniciativas para cerrar las brechas de género existentes en STEM. En el presente panel, discutiremos las principales barreras existentes en Latinoamérica para la inclusión de mujeres en este campo. Además, abordaremos iniciativas y buenas prácticas que han servido para mitigar algunas de esas barreras; y, finalmente, analizaremos la aplicabilidad de estas medidas exitosas en contextos como el peruano.
Sistemas Autónomos Confiables (TAS): el enfoque de la verificabilidad
Los sistemas autónomos se están haciendo cargo de la toma de decisiones en muchos aspectos cruciales de nuestras vidas. Confiar en ellos ayudará a sus usuarios a beneficiarse de dichos sistemas sin dañarse a sí mismos. Establecer el nivel adecuado de confianza implica un proceso holístico de validación y verificación, que tiene en cuenta aspectos como las interacciones con el mundo físico y los usuarios humanos. En esta charla, presento nuestro esfuerzo continuo para proporcionar un marco holístico para garantizar la verificabilidad de los sistemas autónomos.
Lenguajes y modelos subyacentes a los grafos de conocimiento
Un grafo de conocimiento es una gran base de datos que integra información desde distintas fuentes de datos, con el objetivo de poder extraer conocimiento y transformarlo en valor para los usuarios. Esta base de datos es representada como un grafo, donde los nodos representan entidades, y cada arista representa una relación entre dos nodos o un atributo de un nodo. El objetivo de este artículo es presentar una revisión de los modelos de datos que se usan para representar grafos de conocimiento, y los lenguajes de consulta que permiten extraer la información explícita e implícita contenida en dichos grafos.
La confiable inteligencia artificial de la UE: como la UE quiere regular las prácticas de inteligencia artificial
La Unión Europea (UE) ha propuesto recientemente en Abril del 2021 un marco jurídico para la Inteligencia Artificial. La UE destaca los beneficios de usar Inteligencia Artificial (IA) especialmente en áreas de predicción, optimización de operaciones, asignación de recursos y servicios personalizados de entrega. Sin embargo, la UE también considera que la Inteligencia Artificial puede conllevar nuevos riesgos y consecuencias negativas a los individuos y a la sociedad cuando por ejemplo, la IA viola los valores y derechos fundamentales de la UE. El propósito de este coloquio es explicar cómo la UE está proponiendo un marco jurídico para una IA confiable. Las compañías o profesionales en tecnología deben de tener conocimiento sobre qué clase de aplicaciones y prácticas de IA puedan estar prohibidas o restringidas en la Unión Europea. Este coloquio le proporcionará información acerca de cuándo una IA puede ser considerada un riesgo inaceptable, b) un riesgo alto, c) aplicación o herramienta de bajo o mínimo riesgo.
Derechos de autor 2021 Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas
Ambulancia McQueen: optimización de rutas para ambulancias a partir de la distancia entre el accidente y el centro de salud
Actualmente el transporte prehospitalario, como el que brindan las ambulancias para la atención médica de emergencia o soporte para atención primaria, enfrenta un gran problema en Lima: el tráfico, el cual además se ve afectado por el tiempo que transcurre desde que ocurre la emergencia hasta que el centro de salud envía una ambulancia para su atención. En ese sentido, es de suma importancia optimizar el tiempo de respuesta de este proceso para que la atención médica se brinde lo más rápido posible, ya que, durante una emergencia, el tiempo de atención es crucial. Por ello, este trabajo propone una metodología para optimizar la ruta y el tiempo de envío de una ambulancia para la atención de la emergencia tomando en consideración la distancia entre el centro de salud y el lugar de ocurrencia de la emergencia, específicamente, centrando nuestro piloto en el distrito de San Borja. Por otro lado, desde el punto de vista del paciente, se busca que este pueda pedir y acceder a una ambulancia lo más pronto posible a través de una única plataforma. Para ello se ha diseñado un programa de código abierto, codificado en Python con las librerías OSMnx y Networks, el cual hace uso además del algoritmo de Dijkstra para la optimización de la ruta a seguir hasta el lugar de la emergencia. Las pruebas experimentales pudieron validar que mediante este proceso se logró optimizar el tiempo de acción requerido para la atención de estos casos al facilitar la logística necesaria para enviar las ambulancias, considerando, asimismo, que este tiempo ahorrado podría hacer posible salvar la vida de las personas involucradas en tales eventos.
HONEYCLOUD - Combinando investigación y docencia en un proyecto para la digitalización de la apicultura
El proyecto HONEYCLOUD es un proyecto de investigación de la Universidad de Würzburg en el campo de la bioeconomía. Dentro del alcance de una transferencia de tecnología, las herramientas y métodos que se desarrollaron originalmente para aplicaciones aeroespaciales ahora estarán disponibles para la agricultura de precisión. En particular, se seleccionó el campo de la apicultura de precisión para este propósito. Se debe desarrollar una infraestructura de TI para apoyar a las abejas y el trabajo de la apicultura. El objetivo es asegurar que la electrónica permanezca discreta y que la colmena no se convierta en un armario de distribución. Esto da como resultado una configuración de prueba experimental que se puede utilizar en el campo de la enseñanza de sistemas de Internet de las cosas (IoT). De esta forma, se crean componentes de hardware y software en el proyecto que se utilizan directamente en la enseñanza.
Implementación de algoritmos de aprendizaje automático para predecir el estado del donante
La identificación de posibles donantes permite a las instituciones de educación superior realizar campañas de recaudación de fondos más efectivas. Los algoritmos de clasificación de aprendizaje automático pueden ser útiles en la construcción de modelos para predecir el estado del donante. Sin embargo, cuando los datos contienen clases desequilibradas, como los datos que utilizamos para este proyecto, los modelos tienden a sobreindicar la clase mayoritaria, que en este caso eran los no donantes. Estos resultados tienen implicaciones significativas para las instituciones, ya que pueden no perseguir entidades que, de hecho, pueden convertirse en donantes. Para mejorar la utilidad de nuestro modelo, utilizamos una técnica de remuestreo llamada Random Under Sampling (RUS) para equilibrar los datos y utilizamos la métrica del área bajo la curva (AUC-ROC) para evaluar el rendimiento. Nuestro modelo final mejoró su poder predictivo del 67 % al 76 %. Las instituciones de educación superior pueden usar este modelo de aprendizaje automático para apuntar de manera más eficiente al grupo de donantes potenciales, ahorrando dinero y tiempo. La investigación futura se centrará en mejorar la precisión predictiva de nuestro modelo mediante la exploración de otras técnicas de manipulación de datos que minimicen el efecto de los datos desequilibrados, los umbrales cambiantes para los algoritmos de clasificación y el uso de la programación genética, así como la ingeniería de características.
Software de código abierto y dispositivos médicos personales: interpretación del riesgo a través de una evolución de las pruebas de software
La disponibilidad de hardware de bajo costo y herramientas de software avanzadas ha hecho posible los dispositivos médicos de código abierto. La decisión de utilizar un dispositivo médico de código abierto puede requerir la aceptación de algún riesgo. Comprender completamente el nivel de riesgo es esencial ya que la falla del software o del dispositivo médico es peligrosa. Como muchas aplicaciones médicas contienen códigos complicados, un método excelente para comprender la preparación del software es evaluar la cantidad de pruebas que se han completado en el software. Como estudio de caso, este proyecto evalúa el nivel de pruebas realizadas en componentes de software del páncreas artificial de bucle. Los métodos clásicos para evaluar el código fuente complicado se utilizan para demostrar cuántas pruebas se necesitan en un proyecto. Nuestro análisis muestra que el sistema de páncreas artificial de bucle (rama maestra) se ha probado exhaustivamente con la mayoría de las fallas probablemente descubiertas. Mediante el uso de técnicas y métricas de ingeniería de software clásico, es posible medir cuán completamente se ha probado un producto médico de código abierto y tomar una decisión informada sobre el riesgo asociado con su uso.
Veinte preguntas sobre emociones en chino
Nuestro estudio presenta el juego Emotion Twenty Questions (EMO20Q), un experimento sobre el conocimiento y las expresiones de la emoción en personas comunes que hablan chino. Los resultados preliminares muestran que el juego es acertivo y que las preguntas generadas para describir las emociones tienen puntos en común con estudios anteriores de habla inglesa.