Business Intelligence
Tendencias en optimización de procesos
Freelancers in the Software Development Process: A Systematic Mapping Study
El papel de los trabajadores independientes en el proceso de desarrollo de software: Un estudio sistemático de mapeo
El objetivo de este trabajo consiste en informar a la comunidad académica sobre las tendencias del desarrollo de software respaldada por trabajadores independientes (freelancers). Así se espera que haya una mejor comprensión sobre los retos en las diferentes áreas de desarrollo de software, como es el caso del área de soporte. Los autores trabajan sobre la identificación de las áreas de apoyo de evidencia empírica para respaldar la toma de decisiones de gestión y aquellas que requieren de mayor investigación. De acuerdo con los resultados del estudio, se concluye que si bien el área de investigación de ingeniería de software impulsada por profesionales independientes ha atraído a los investigadores, se requiere de mayores esfuerzos y tiempo para ganar madurez. Por otro lado, la gestión adecuada de profesionales independientes en el desarrollo de software puede ser una manera de adoptar la innovación y mantener la competitividad en el mercado.
Este estudio fue desarrollado por Varun Gupta (Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, Spain; University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland, Olten, Switzerland) Jose Maria Fernandez-Crehuet (Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, Spain) y Thomas Hanne (University of Applied Sciences and Arts Northwestern Switzerland, Olten, Switzerland) para Processes (Vol. 8, núm. 10, p. 1215, 2020) Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Oil Palm and Machine Learning: Reviewing One Decade of Ideas, Innovations, Applications, and Gaps
Aceite de palma y aprendizaje automático: una década de ideas, innovaciones, aplicaciones y brechas
Este artículo presenta una revisión de investigaciones dedicadas a la aplicación de aprendizaje automático en la industria agrícola de palma de aceite en un periodo de diez años (2011-2020). Los resultados del estudio sugieren que existen brechas de investigación en aspectos como clasificación de suelos, reconocimiento automatizado de plagas y malezas, identificación de síntomas de la luz solar, nutrientes y limitaciones hídricas en los cultivos de palma de aceite, así como la optimización de fertilizantes, análisis de semillas, entre otros. Hasta el momento, la aplicación del aprendizaje automático en agricultura no ha sido vinculada adecuadamente para respaldar los sistemas de toma de decisión en comparación con diversos dominios de aplicación del aprendizaje automático.
Este estudio fue desarrollado por Nuzhat Khan, Mohamad Anuar Kamaruddin (Universiti Sains Malaysia, Gelugor, Malaysia), Usman Ullah Sheikh (Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Malaysia), Yusri Yusup (Universiti Sains Malaysia, Gelugor, Malaysia) y Muhammad Paend Bakht (Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Malaysia) para Agriculture (Vol. 11 núm. 9, p. 832, 2021), una revista enfocada en la amplitud e interdisciplinariedad de la agricultura. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Creación de visualizaciones de datos eficaces para la inteligencia empresarial
- Fuente:DATAVERSITY
