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Big Data na Base de Dados Referencial de Artigos de Periódicos em Ciência da Informação Brapci: um enfoque situacional InCID: Revista de Ciência da Informação e Documentação

อัพเดทวันที่ 16 กรกฎาคม 2020 เข้าดู ครั้ง

SCOPUS es una de las más grandes bases de datos de resúmenes y citas de literatura revisadas por pares, contienen artículos de revistas científicas, libros y artículos de congresos, posibilitando tener una visión global de la producción académica e investigativa en campos de la ciencia, tecnología, medicina, artes y humanidades [6]. Además, esta herramienta permite clasificar, refinar y analizar de forma ágil los resultados obtenidos a partir de una ecuación de búsqueda, con ello se puede extraer información relevante de la temática de interés que se esté abordando. Para este acercamiento se utilizó como ecuación de búsqueda “big data” y a continuación se presentan algunos aspectos relevantes que se extrajeron de los resultados en SCOPUS. Se decidió utilizar esta ecuación de búsqueda poco delimitada, porque se pretende presentar un estado general de presencia y tratamiento de la temática. Lo importante de esta sinergia, es que ayuda de manera más eficaz a la atención médica, incluso una vez terminada la crisis.

articulos cientificos de big data

Sin embargo, ya se encuentran resultados que muestran sus beneficios en aspectos como la reducción de tiempos, optimización de recursos y mayor flexibilidad. Existe una estrecha relación entre diferentes métodos y tecnologías para la construcción de soluciones que integren las capacidades de cada uno de estos y las potencien en nuevas propuestas. Este artículo se trazó como objetivo mostrar algunos trabajos desarrollados entorno a la temática y describir tecnologías y técnicas de Big Data, notándose que siguen siendo materia de investigación y discusión, generando la posibilidad de proponer alternativas y modelos basados en la táctica de divide y vencerás.

Indicadores

La IA y el radiodiagnóstico están jugando un papel importante en la detección del COVID-19 con un porcentaje superior al 90%, lo que puede incrementarse cuando se entrena el sistema con mayor cantidad de datos, por lo que el Big Data en conjunto con otras disciplinas analíticas son un factor clave para llevar a feliz término un estudio. Cabe aclarar que la IA no sustituye al profesional sanitario, por el contrario, es un complemento a su quehacer médico, ayudándole a mejorar la precisión del diagnóstico en un tiempo menor y tomar decisiones mucho más rápido aligerando con ello su carga de trabajo. Ante el panorama expuesto, la tecnología ha venido demostrar su valía en ayudar a encontrar y establecer determinados factores relacionados con la COVID-19, bien en establecer su comportamiento molecular y celular, como en la manera de propagarse e infectar a un individuo, entre otros factores. Es por ello que diversos grupos de investigación, instituciones, empresas y gobiernos han planteado iniciativas en pro de buscar soluciones a corto plazo para contener la pandemia generada por el virus, al igual que encontrar un cura contra el mismo. Con el auge del Big Data se ha dado cabida también a un nuevo concepto, Data Science o Ciencia de los Datos, que se usa de forma genérica para hacer referencia a la serie de técnicas necesarias para el tratamiento y manipulación de información masiva desde un enfoque estadístico e informático. Incluyendo también el surgimiento de un nuevo perfil profesional, el “Data Scientist” [3], las personas capacitadas en este perfil deben saber del negocio, de las herramientas computacionales y de análisis e interpretación estadística.

Por ejemplo, mediante un modelo de ramificación para estimar cuántas personas han sido infectadas, se analiza ADN viral extraído de cada paciente conocido, luego, el modelo utiliza la tasa de mutación para interpolar a cuántas otras personas pasaron el virus en el camino (Li & Ayscue, 2020). Otro tipo de investigación de IA utilizando aprendizaje profundo es mediante el uso del lenguaje Bootcamp vs. curso online: por qué los programas de TripleTen son la mejor opción natural, que permite crear nuevos medicamentos a partir de la búsqueda de compuestos existentes (Freedman, 2019). Para ello se analiza cómo el virus entrega su material genético a una célula infectada, con el fin de crear un modelo predictivo acerca de la estructura proteínica que permita a posteriori buscar aquellas que puedan inhibir este proceso (Réda, Kaufmann & Delahaye, 2020).

Informações

No obstante, las organizaciones privadas están dispuestas a sacrificar exactitud o precisión mientras se genere beneficio económico. El aprendizaje automático abre un sinnúmero de posibilidades de investigación en diversos campos clínicos, donde la COVID-19 ha sido el impulsor de ello. Esto involucra desde los escáneres faciales para identificación de síntomas como la fiebre, wearables para medición y detección de anomalías cardiacas o respiratorias, hasta chatbots que evalúan a un paciente cuando este menciona sus síntomas y, basado en las respuestas dadas, el sistema le indica si debe permanecer en casa, llamar al médico o ir al hospital.

Existen tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la computación inteligente, manifiestas a través del aprendizaje máquina (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning). Los retos que se desprenden del consumo y creación de información a través de la red incluyen necesidades de captura, manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos. En [16] los autores proponen un teorema llamado “HACE” (Heterogeneous, Autonomous, Complex y Evolving), con el cual buscan describir las características de la revolución de Big Data. El teorema plantea la https://zacatecasonline.com.mx/tendencias/86286-bootcamp-programas-tripleten existencia de un gran volumen de datos heterogéneos y provenientes de fuentes autónomas con control distribuido y descentralizado, y que trata de explorar relaciones complejas y cambiantes entre los datos. La heterogeneidad se refiere a los diferentes tipos de representaciones para los mismos individuos, y la diversidad de características se refiere a la variedad a la hora de representar cada observación particular. Las fuentes de datos autónomas con control distribuido y descentralizado son, según los autores, la principal característica de las aplicaciones de Big Data.

Lucileide Andrade de Lima do Nascimento, Universidade Federal do Espírito Santo

Es necesario optimizar los recursos de red cuando se trabaja con Map Reduce, por ello es bueno leer los datos desde discos locales y reducir la cantidad de datos enviados a través de la red. Su difusión debe realizarse en forma simultánea a todos los usuarios, satisfaciendo la demanda de los mismos por mayor apertura de datos, cobrando especial importancia atender a la privacidad. Además, se deben informar a los usuarios el grado de validez y confiabilidad de los datos disponibles, tanto de los errores cometidos, como los criterios adoptados para tratar de corregirlos. Otros tipos de desarrollo de aprendizaje profundo, basado en los sistemas de reconocimiento de rostro empleados comúnmente en seguridad física, han sido modificados para detectar si la comunidad está cumpliendo la distancia social reglamentaria. Este software emplea cámaras de video estándar o aquellas dispuestas en una ciudad para videovigilancia, permitiendo monitorear el flujo peatonal en zonas críticas, realizando un reconocimiento sobre la distancia mínima, indicando una alerta a las autoridades si alguien no cumple con la norma.

Por ejemplo, en todo el mundo han surgido comunidades que han creado plataformas que trabajan bajo el modelo de inteligencia colectiva, donde desarrolladores, científicos de datos, investigadores, médicos, entre otros voluntarios, formulan proyectos relacionados con la COVID-19. Una plataforma que centraliza esta información es Helpwithcovid, que cuenta con bibliotecas como el Covid Healthcare Coalition, que permite a cientos de miles de investigadores tener acceso a información clave para trabajar con aprendizaje profundo. Una alternativa complementaria a las técnicas mencionadas es el uso de la inteligencia artificial (IA), el Big Data y otras tecnologías disruptivas relacionadas con el análisis de datos masivos, que permiten realizar estudios pormenorizados en diferentes escalas estadísticas, imagenológicas y probabilísticas de información, condensadas en los denominados sistemas de representación de datos o dataset. En consecuencia, se vislumbra un sinnúmero de aplicaciones en el área de la salud en sus diferentes niveles optimizado los procesos de diagnóstico temprano minimizando los riesgos asociados a una nueva pandemia a nivel global por causa del COVID-19 y/o cualquier otro virus.

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