Sistema de control basado en IOT para el acceso a los laboratorios de sistemas de la Universidad Popular del Cesar
Bibliographic record
Abstract
Este articulo presenta un proyecto de investigación el cual tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema de control de acceso basado en IoT (internet de las cosas) para el personal que ingresa a los laboratorios de sistemas de la Universidad Popular del Cesar Seccional Aguachica. Se abordo desde en una investigación de tipo exploratoria con enfoque cualitativo. Para lograr realizar el proyecto de investigación se determinó para la población y la muestra, el personal administrativo, el equipo de gestión TIC y docentes de la Universidad el cual nos permitiera lograr aplicar el instrumento de recolección de datos, para diseñar una base de datos sólida y con datos reales permitiendo la implementación y puesta a punto del sistema de control. Teniendo en claro la tecnología y el tipo de sistema a desarrollar se utilizó la metodología Scrum con sus respectivas fases y procesos, logrando desarrollar e implementar el sistema en el respectivo laboratorio se pudo identificar que el sistema de seguridad con que cuenta actualmente el laboratorio carece de una funcionalidad que permita la identificación de forma ágil y puntual de los presentes, es por ello que, tras una exhaustiva investigación sobre las diferentes tecnologías existentes, se determinó que la tecnología más óptima en el desarrollo era la tecnología IoT, ya que permite la conexión de dispositivos a internet, y la información suministrada por cada dispositivo es evidenciada en tiempo real cuando el usuario realice una consulta.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".