Examinando por Autor "Valencia Villa, Juan Sebastián"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de negocio tipo mercado digital para transporte de carga entre ciudades principales a nivel nacional
    (Universidad EIA, 2021) Tabares Gil, Santiago; Valencia Villa, Juan Sebastián
    RESUMEN: El presente trabajo formula un modelo de negocio para una empresa digital encargada de conectar la oferta de transportadores con la demanda de transporte proveniente de empresas que necesiten transportar mercancía a nivel nacional entre las ciudades principales del país. Se investiga sobre las ineficiencias del mercado logístico entre las ciudades principales a nivel nacional y se busca formular un modelo que permita resolver dichas ineficiencias a través del uso de tecnologías digitales. La investigación es pertinente debido a que puede tener como resultado el surgimiento de empresas que aprovechen nuevas tecnologías para disminuir drásticamente los costos de transporte de las empresas a nivel nacional. Además, desarrolla capacidades de generación de modelo de negocio en el investigador; proporcionará desarrollos al país en la implementación de dichas tecnologías para resolver ineficiencias de mercado y permite a la institución apoyar la investigación en líneas enfocadas a nuevos modelos de negocio, demostrando el ajuste de la educación recibida a nuevas realidades de mercado. Para obtener los resultados esperados se realiza una investigación de mercado para establecer los posibles clientes de la solución digital; se define una propuesta de valor acorde a los hallazgos de la investigación de mercado; se realiza un estudio técnico para identificar las necesidades tecnológicas y operativas para ofrecer la propuesta de valor; finalmente, se realiza un resumen utilizando el modelo de negocio CANVAS y se evalúa la viabilidad financiera de ejecutar el modelo de negocio. Se obtiene de todo ello un análisis de la industria y del mercado, una propuesta de valor tanto para clientes como para proveedores, un estudio de los costos relacionados a la propuesta de valor, un modelo de negocio CANVAS y un flujo de caja proyectado para el modelo de negocio.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Prototipo de aplicativo web para encontrar mascotas perdidas mediante la identificación de rasgos y características visuales usando redes neuronales profundas.
    (Universidad EIA, 2023) Jimenez Peñate, Youlvis Jimenez; Valencia Villa, Juan Sebastián
    RESUMEN: En la actualidad, encontrar a una mascota perdida puede ser difícil y frustrante. Los métodos tradicionales para localizarlas suelen ser costosos o invasivos, como los implantes de microchip. Ante este problema, este proyecto propone una solución efectiva y accesible. Para lograrlo, se utiliza una herramienta llamada Amazon Rekognition Custom Labels de AWS. Esta herramienta nos permite entrenar un modelo personalizado utilizando una gran cantidad de fotos de perros tomadas desde diferentes ángulos. De esta manera, el modelo aprende a reconocer a las mascotas en diversas posiciones y situaciones. En comparación con otros métodos de búsqueda, esta técnica ha demostrado tener una alta precisión. Proporciona una alternativa más eficaz y precisa para encontrar a las mascotas perdidas, evitando gastos excesivos y procedimientos invasivos como los microchips. El resultado obtenido es un prototipo de aplicación web que permite a los dueños de mascotas buscar de manera efectiva a sus compañeros perdidos. Lo mejor de todo es que este enfoque de reconocimiento facial mediante redes neuronales profundas no requiere la colocación de ningún dispositivo adicional en la mascota, lo que reduce los inconvenientes y costos asociados. Además, la aplicación web es fácilmente accesible desde cualquier dispositivo con conexión a internet, brindando disponibilidad a los usuarios en cualquier momento y lugar. La implementación de este proyecto ofrece varios beneficios significativos. En primer lugar, proporciona una solución más efectiva y precisa para encontrar mascotas perdidas, lo que brinda tranquilidad y alivio a los dueños preocupados. Además, al evitar métodos invasivos y costosos, se protege la salud y el bienestar de las mascotas. Asimismo, al ser una aplicación web, ofrece una forma rápida y sencilla de acceder a la herramienta de búsqueda desde cualquier dispositivo con conexión a internet. Si bien este proyecto representa un avance significativo en la identificación de perros perdidos, es importante mencionar que existen oportunidades de mejora. Se sugiere ampliar el conjunto de datos de entrenamiento para mejorar la capacidad del modelo de reconocimiento de perros y considerar la inclusión de un modelo dedicado al reconocimiento de gatos. Estas mejoras ofrecerían a los usuarios una solución más completa para encontrar a sus mascotas perdidas, ya sean perros o gatos.