The new technological applications and the advancement of communication have allowed the generation of new applications for sending and receiving data, using low power and reduced costs, thus achieving the implementation of the Wireless Sensor Network (WSN). These networks allow the generation of measurements and analysis of data of short, medium and high scale, for which they have been taken in this investigation, obtaining a communication and sending of information, based on the following levels that are: Beginning of data transmission, process of the sending and receiving of the information received by the Gateway, storage of information and visualization and generation of information reports. In the transmission of data from nodes one and two to the Gateway, it was analyzed that the energy consumption in each sensor is approximately 74.4% (node 1) and 86.8% (node 2) on a bi-monthly basis. that the sensor one needs to be charged 5 times a year, while node 2 needs to be charged 4 times

El presente trabajo explica el estándar y prácticas de selección, anotación y etiquetado del material bioacústico para grabaciones que contengan cantos de ranas. El objetivo es disponer de una base de datos de señales acústicas de cantos de ranas presentes en el Parque Nacional Yasuní en Ecuador considerando que los cantos anotados son una valiosa fuente de información para investigación de reconocimiento automático de especies. Este documento explica el procedimiento de selección de audio en buen estado, así como el procedimiento de anotación. En la selección de audio se evitarán sonidos con baja relación-señala-ruido, con presencia de voz humana, con ruidos mecánicos y señales saturadas. En el procedimiento de anotación, se usan etiquetas estándar para marcar el intervalo de anotación, los cantos de rana por especie y cada nota. Esta base de datos servirá como referencia para desarrollo de aplicaciones bioacústicas, bioinformáticas y de procesamiento digital de señales en tareas que requieran reconocimiento automático de cantos de rana.

La enseñanza de la asignatura de Compiladores se ha convertido en un verdadero reto debido a la existencia de conceptos abstractos que no se comprenden inmediatamente. Pensando que la visualización ayudará a esta comprensión, este estudio analizará las soluciones publicadas para la visualización de la traducción dirigida por la sintaxis. Tras buscar en la bibliografía se identificaron las herramientas LISA, CUPV, VCOCO y EvDebugger. De estas se analizaron parámetros como el ámbito de uso, aspectos visualizados o la concordancia que existe entre la visualización y la especificación del traductor. El resultado más sorprendente es que la herramienta no diseñada para el ámbito educativo, LISA, presenta mayor concordancia entre la visualización y la especificación. Aparte de esto cabe destacar: la coherencia con la asignatura y concordancia entre especificación y visualización de EvDebugger, las posibilidades interactivas de LISA y el uso de notaciones estándar en LISA, CUPV y VCOCO.

Un elemento de gran importancia para las instituciones educativas universitarias, educadores y estudiantes lo constituye el rendimiento académico de los mismos en el tránsito de su formación profesional. La minería de datos educativos desarrolla modelos y métodos para explorar los datos recopilados de los entornos de aprendizajes educativos mediante analíticas de aprendizajes con el n de detectar patrones que permitan predecir variables de interés. La presente investigación describe un modelo predicativo de rendimiento académico usando técnicas de redes neuronales sobre un conjunto de datos reales de 300 estudiantes de la carrera de Sistemas de la Universidad Central del Ecuador. Este registro fue suministrado por el entorno virtual de aprendizaje https://uvirtual.uce.edu.ec/ desarrollado en Moodle y usado en dicha Universidad.

This Work Deals With Automatic Call-Independent Frog Species Identification. An Algorithm Is Designed To Process Field Recordings And Perform Automatic Identification Of 10 Species Of Anurans Inhabiting The Yasuní National Park In The Ecuadorian Amazon Region. First, End-Point Detection Using Short-Term-Energy (STE) With A Moving-Average Filter Is Applied To Isolate Frog Calls Over An SNR > 15 Db Threshold. Audio Segments With Background Noise And Silence Are Discarded. Isolated Segments Are Then Parametrized Using Cepstral Feature Vectors That Represent The Frog Acoustic Phenomenon. The Data Is Divided Into Two Groups From Which One Is Used To Train Gaussian Mixture Models And The Others Are Used For Testing Classification Accuracy For Each Species. GMM Models With Different Mixture Weights (Components) Are Generated In Order To Determine The Best Model Order. The Classification Task Is Based On The Maximum-Likelihood (ML) Rule Achieving The Maximum Average Success Rate Of 97.24% With GMM Models Of 64 Components.

The Wireless Sensor Network (WSN) has allowed monitoring parameters to improve the production of Precision Agriculture (AP), thus making decision making immediately and improving agricultural production, so this research focuses on the analysis of parameters in a greenhouse located at 3100 m, above sea level. The analysis of the data, showed that the measurements outside the greenhouse have variation in their measurements, which specifies that the relative humidity goes from 26% to 70%, the temperature is between 12°C to 28°C and the humidity of the soil has variations from the 3 Cb to 35 Cb; the maximum parameters of the temperature at midday is at 25.58°C, while the humidity is 26.2%, these parameters show that they are optimal for production, so in the AP a control on the parameters is necessary environmental conditions with the maximum and minimum values that the plant can support to avoid damage due to dehydration, excess heat or generation of mites or pests. Regarding the conditions, it presents within the greenhouse, the average humidity measurements are between 60% - 70% and the temperature is between 15°C – 28°C, showing that they are optimal parameters for production.