International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics
The International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics (IJCOPI) aims to provide a forum for the dissemination and discussion of research in combinatorial optimization and informatics. The journal publishes high-quality, peer-reviewed articles with emphasis on new problems, methods, techniques, and algorithms. IJCOPI is an open access journal that supports the dissemination of scientific knowledge through electronic publication. A rigorous peer review process ensures the validity, originality, and relevance of all published contributions. The journal follows a regular publication schedule, organizing issues throughout the year. Articles may be published as part of scheduled issues to ensure timely dissemination of research results. The journal encourages contributions that support the advancement of the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), particularly in areas related to industry, innovation, and infrastructure (SDG 9), as well as the application of optimization and informatics to societal and technological challenges.
Topological and Self-Structured Approaches to Supervised Anomaly Detection in Econometrics
This article proposes a robust econometric framework for anomaly detection in nonstationary time series affected by noise, outliers, and regime shifts. The method combines windowed feature construction, supervised learning, and stability-oriented regularization, while enabling optional topological and structural diagnostics to corroborate detected transitions. A reproducible pipeline trains models, calibrates decision thresholds, and preserves artifacts for transparent validation, including metrics, figures, and segment-level summaries. Experiments show consistent discrimination, improved reliability under distributional change, and interpretable latent representations that support operational monitoring. The results demonstrate that integrating robustness principles with structured diagnostics yields actionable early-warning signals for complex dynamic systems in practice. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Enfoques topológicos y autoestructurados para la detección supervisada de anomalías en econometría Resumen: Este artículo propone un marco econométrico robusto para la detección de anomalías en series temporales no estacionarias afectadas por ruido, valores atípicos y cambios de régimen. El método combina la construcción de características por ventanas, el aprendizaje supervisado y la regularización orientada a la estabilidad, al tiempo que permite realizar diagnósticos topológicos y estructurales opcionales para corroborar las transiciones detectadas. Un proceso reproducible entrena modelos, calibra umbrales de decisión y conserva los datos para una validación transparente, incluyendo métricas, figuras y resúmenes a nivel de segmento. Los experimentos muestran una discriminación consistente, una mayor fiabilidad ante cambios en la distribución y representaciones latentes interpretables que facilitan la supervisión operativa. Los resultados demuestran que la integración de principios de robustez con diagnósticos estructurados permite obtener señales de alerta temprana útiles para sistemas dinámicos complejos en la práctica. Palabras Claves: Econometría robusta, Detección de anomalías, Cambios de régimen, Aprendizaje de representaciones, Flujos de trabajo reproducibles, Topología algebraica, Series temporales no estacionarias, Detección supervisada de anomalías, Modelización econométrica, Aprendizaje regularizado por estabilidad, Cambio de distribución Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.857 Dimensions. Open Alex.
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Mitigating the saturation gap: Inverse prime-density scaling for high-stakes probabilistic modeling
Learning under severe class imbalance exposes a critical limitation of standard probabilistic gates: saturation at large pre-activations, which leads to vanishing gradients and poor minority-class recall. Inspired by the Prime Number Theorem, we introduce PrimeSigmoid, a logarithmically moderated nonlinearity that preserves gradient sensitivity in high-activation regimes while maintaining probabilistic interpretability. The contribution of this work is centered on three key pillars: (i) Mitigating the Saturation Gap, where logarithmic moderation prevents the model from ignoring rare events; (ii) Structural Robustness, demonstrated through an exhaustive grid study of 63 architectural combinations where PrimeSigmoid consistently dominates across heterogeneous hidden representations; and (iii) Probabilistic Integrity, showing that significant gains in Recall and Matthews Correlation Coefficient (MCC) are achieved without degrading AUC or LogLoss calibration. These results position logarithmically moderated nonlinearities as a principled mechanism for robust classification in high-stakes domains such as financial risk modeling. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Reducción de la brecha de saturación: escalado inverso de la densidad de números primos para la modelización probabilística de alto riesgo Resumen: El aprendizaje en condiciones de desequilibrio grave entre clases pone de manifiesto una limitación crítica de las puertas probabilísticas estándar: la saturación ante preactivaciones elevadas, lo que conduce a la desaparición de los gradientes y a una baja recuperación de las clases minoritarias. Inspirándonos en el teorema de los números primos, presentamos PrimeSigmoid, una no linealidad moderada logarítmicamente que conserva la sensibilidad de los gradientes en regímenes de alta activación, al tiempo que mantiene la interpretabilidad probabilística. La contribución de este trabajo se centra en tres pilares fundamentales: (i) la mitigación de la brecha de saturación, en la que la moderación logarítmica evita que el modelo ignore los eventos poco frecuentes; (ii) la robustez estructural, demostrada mediante un exhaustivo estudio de cuadrícula de 63 combinaciones arquitectónicas en las que PrimeSigmoid domina de manera consistente en representaciones ocultas heterogéneas; y (iii) Integridad probabilística, lo que demuestra que se logran mejoras significativas en la tasa de recuperación y el coeficiente de correlación de Matthews (MCC) sin que se vea afectada la calibración del AUC o del LogLoss. Estos resultados sitúan a las no linealidades moderadas logarítmicamente como un mecanismo fundamentado para la clasificación robusta en ámbitos de alto riesgo, como la modelización del riesgo financiero. Palabras Claves: Funciones de activación, Teorema de los números primos, Redes neuronales, Previsiones financieras, Moderación logarítmica. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1331 Dimensions. Open Alex.
A new approach for microcalcification detection using hybrid filtering and DBSCAN segmentation
In the field of medicine, various methods are available for detecting abnormalities in breast cancer diagnostic procedures. Mammography is the most commonly used method for microcalcification (MC) detection in the early stages. Moreover, the geometric characteristics of MCs evolve through different stages. Several studies have addressed the detection of MCs. In the first step, characteristic enhancement is used to isolate MCs from the whole image. In the final steps, classical clustering techniques are applied. Different studies focus on enhancing characteristics in the initial stage, employing separation techniques to distinguish the present objects from the entire image, and concluding with classical grouping techniques. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Un nuevo enfoque para la detección de microcalcificaciones mediante filtrado híbrido y segmentación DBSCAN Resumen: En el campo de la medicina, existen diversos métodos para detectar anomalías en los procedimientos de diagnóstico del cáncer de mama. La mamografía es el método más utilizado para la detección de microcalcificaciones (MC) en las etapas tempranas. Además, las características geométricas de las MC evolucionan a lo largo de las diferentes etapas. Varios estudios han abordado la detección de clústeres de objetos (MC). En la primera etapa, se utiliza el realce de características para aislar los MC de la imagen completa. En las etapas finales, se aplican técnicas clásicas de agrupamiento. Diversos estudios se centran en el realce de características en la etapa inicial, empleando técnicas de separación para distinguir los objetos presentes del resto de la imagen, y concluyendo con técnicas clásicas de agrupamiento. Palabras Claves: Cáncer de mama, microcalcificaciones, entropía, morfología, agrupamiento, DBSCAN Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1151 Dimensions. Open Alex.
Enhanced CO₂ Forecasting in Indoor Environments Using Advanced LSTM Models
Accurate forecasting of CO₂ levels in indoor environments is essential for effective air quality management and public health protection. This study assesses the performance of four Long Short-Term Memory (LSTM)-based models—LSTM, Spatial LSTM (sLSTM), Memory-Augmented LSTM (mLSTM), and Extended LSTM (xLSTM)—for CO₂ prediction. The results demonstrate that xLSTM consistently outperforms the others models across multiple evaluation metrics, establishing it as a highly reliable option for air quality monitoring. The research underscores the relevance of precise CO₂ forecasting for policymakers and building managers in optimizing indoor environments conditions. Future work will focus in integrating xLSTM into a real-time monitoring system powered by Big Data and Internet of Things (IoT) technologies, incorporating multiple forecasting algorithms. This approach aims to enhance indoor air quality management and support respiratory diseases prevention through continuous monitoring and advanced predictive analysis. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Mejora de la predicción de CO₂ en ambientes interiores mediante modelos LSTM avanzados Resumen: La predicción precisa de los niveles de CO₂ en ambientes interiores es esencial para una gestión eficaz de la calidad del aire y la protección de la salud pública. Este estudio evalúa el desempeño de cuatro modelos basados en la red de memoria a corto y largo plazo (LSTM) —LSTM, LSTM espacial (sLSTM), LSTM con memoria aumentada (mLSTM) y LSTM extendida (xLSTM)— para la predicción de CO₂. Los resultados demuestran que xLSTM supera sistemáticamente a los demás modelos en múltiples métricas de evaluación, lo que lo consolida como una opción altamente confiable para el monitoreo de la calidad del aire. La investigación destaca la importancia de contar con pronósticos precisos de CO₂ para que los responsables políticos y los administradores de edificios puedan optimizar las condiciones ambientales en los interiores. Los trabajos futuros se centrarán en integrar xLSTM en un sistema de monitoreo en tiempo real basado en tecnologías de Big Data e Internet de las cosas (IoT), que incorpore múltiples algoritmos de predicción. Este enfoque tiene como objetivo mejorar la gestión de la calidad del aire interior y contribuir a la prevención de enfermedades respiratorias mediante un monitoreo continuo y un análisis predictivo avanzado. Palabras Claves: Memoria a corto y largo plazo, predicción de series temporales, aprendizaje automático, síndrome del edificio enfermo Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.897 Dimensions. Open Alex.
Four Lines, Different Deaths: Exploring the Classification of Humor in Calaveritas Poems
Calaveritas are seen as a sort of poem or ode to the dead, since is a Mexican tradition linked to the Day of the death, in which through text you could see the personification of death and popular characters been mock and satirize, this topic is quite interesting because it have humor and the structure of the more serious poem. The classification of this textual genre could help locate text that contain humor with unconventional variants or structures and to preserver in a way this written scheme. To tackle this task, it was decided use a machine learning approach for the baseline, taking quite good results around 94% on the F1-score for the top methods of the baseline, in this case the main approach was to finetune Transformers like BETO or BERT-multilingual obtaining 98% and 97% on de F1-score and analyze the similarities and to observer the characteristic inherent to each class. The classes were quite separable since the calaveritas are more near related to humor than to the classical approach of poem, since the text of these classes contain words that are more easily identifiable. Given the observed degree of separability between classes, we sought to ensure that the classification was not primarily driven by topical information. To this end, we masked the most frequent words in each class as a preliminary control experiment, the produced results were broadly comparable to those obtained through fine-tuning our main models, suggesting that structural features may play a role in the classification process. In a way humour intervenes to create a poem-like structure with a humoristic content, A hybrid, perhaps. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Cuatro versos, diferentes muertes: un análisis de la clasificación del humor en los poemas de calaveritas Resumen: Las calaveritas se consideran una especie de poema u oda a los muertos, ya que se trata de una tradición mexicana vinculada al Día de los Muertos, en la que, a través del texto, se puede observar cómo se personifica a la muerte y se burlan y satirizan a personajes populares; este tema resulta bastante interesante porque combina el humor con la estructura de un poema más serio. La clasificación de este género textual podría ayudar a identificar textos que contengan humor con variantes o estructuras poco convencionales y a preservar de alguna manera este esquema escrito. Para abordar esta tarea, se decidió utilizar un enfoque de aprendizaje automático como referencia, obteniendo resultados bastante buenos, en torno al 94 % en el F1-score, para los mejores métodos de la referencia. En este caso, el enfoque principal consistió en ajustar modelos Transformers como BETO o BERT-multilingual, obteniendo un 98 % y un 97 % en el F1-score, así como en analizar las similitudes y observar las características inherentes a cada clase. Las clases resultaron bastante fáciles de separar, ya que las calaveritas se acercan más al humor que al enfoque clásico del poema, y el texto de estas clases contiene palabras más fáciles de identificar. Dado el grado de separabilidad observado entre las clases, nos propusimos asegurarnos de que la clasificación no se basara principalmente en información temática. Con este fin, ocultamos las palabras más frecuentes en cada clase como experimento de control preliminar; los resultados obtenidos fueron, en líneas generales, comparables a los obtenidos tras el ajuste fino de nuestros modelos principales, lo que sugiere que las características estructurales pueden influir en el proceso de clasificación. En cierto modo, el humor interviene para crear una estructura similar a la de un poema con un contenido humorístico; un híbrido, tal vez. Palabras Claves: Humor, Poemas, Calaveritas, Aprendizaje profundo, Textos humorísticos, Modelo similar a BERT Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1348 Dimensions. Open Alex.
Optimizing a Smart City’s Urban Park Lighting using Monkey Algorithm
Mexico City, one of the world's most densely populated metropolises, features numerous urban parks for recreational use. To accommodate nocturnal visitors, these parks require well-designed lighting systems. Proper lighting is crucial to avoid negative impacts on ecosystems and human health while ensuring safety, preventing accidents, and reducing light pollution. This study utilizes the "Monkey Algorithm" to optimize the number and placement of luminaires in Mexico City parks. This algorithm, inspired by monkeys' resource-finding behaviors, involves three steps: climbing, watch-jump, and somersault processes. Factors such as lamp position, height, power consumption, and light intensity are considered to maximize coverage. The research adheres to strict electrical installation standards (NOM-001-SEDE-2012) and seeks luminous efficiency as per NOM-030-ENER-2016 and NOM-031-ENER-2012, which set the energy efficiency requirements for LED luminaires in public areas. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Optimización del alumbrado de los parques urbanos de una ciudad inteligente mediante el algoritmo Monkey Resumen: La Ciudad de México, una de las metrópolis más densamente pobladas del mundo, cuenta con numerosos parques urbanos destinados al uso recreativo. Para dar cabida a los visitantes nocturnos, estos parques requieren sistemas de iluminación bien diseñados. Una iluminación adecuada es fundamental para evitar impactos negativos en los ecosistemas y la salud humana, al tiempo que garantiza la seguridad, previene accidentes y reduce la contaminación lumínica. Este estudio utiliza el «algoritmo del mono» para optimizar el número y la ubicación de las luminarias en los parques de la Ciudad de México. Este algoritmo, inspirado en el comportamiento de los monos a la hora de buscar recursos, consta de tres pasos: trepar, saltar y dar volteretas. Se tienen en cuenta factores como la posición de las lámparas, la altura, el consumo de energía y la intensidad luminosa para maximizar la cobertura. La investigación cumple con estrictas normas de instalación eléctrica (NOM-001-SEDE-2012) y busca la eficiencia luminosa según las normas NOM-030-ENER-2016 y NOM-031-ENER-2012, que establecen los requisitos de eficiencia energética para las luminarias LED en espacios públicos. Palabras Claves: Metaheurística, optimización, ciudades inteligentes Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.443 Dimensions. Open Alex.
Brief Survey of Ethical Artificial Intelligence and its commitment to Self-Regulated Learning
The increased use of Artificial Intelligence in education has created opportunities and concerns regarding its use, from an ethical perspective to the cognitive development of students. Various tools based on Artificial Intelligence, such as intelligent tutoring systems, generative models, intelligent assessment, personalised learning, and educational robotics, are transformative examples that promote individual student development. However, these same tools, or those that use Generative Artificial Intelligence, for example, raise questions about their ethical use. This article presents a brief overview of Educational Artificial Intelligence (EAI) and its integration into the teaching-learning process, considering ethical and cybersecurity issues in a self-regulated learning environment, where students must have the ethical capacity to use Artificial Intelligence-based tools to guide their learning. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Breve repaso a la inteligencia artificial ética y su compromiso con el aprendizaje autorregulado Resumen: El creciente uso de la inteligencia artificial en la educación ha generado tanto oportunidades como inquietudes en torno a su aplicación, desde una perspectiva ética hasta el desarrollo cognitivo de los estudiantes. Diversas herramientas basadas en la inteligencia artificial, como los sistemas de tutoría inteligente, los modelos generativos, la evaluación inteligente, el aprendizaje personalizado y la robótica educativa, son ejemplos transformadores que promueven el desarrollo individual de los estudiantes. Sin embargo, estas mismas herramientas, o aquellas que utilizan la inteligencia artificial generativa, por ejemplo, plantean interrogantes sobre su uso ético. Este artículo presenta una breve visión general de la inteligencia artificial educativa (EAI) y su integración en el proceso de enseñanza-aprendizaje, teniendo en cuenta cuestiones éticas y de ciberseguridad en un entorno de aprendizaje autorregulado, en el que los estudiantes deben contar con la capacidad ética necesaria para utilizar herramientas basadas en la inteligencia artificial con el fin de orientar su aprendizaje. Palabras Claves: Inteligencia artificial en la educación, ética, aprendizaje autorregulado, inteligencia artificial generativa Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1242 Dimensions. Open Alex.
Implementation of Scrum Framework and Trello-Based Visual Management for Production Process Optimization: A Mixed-Methods Case Study in a Sports Apparel Manufacturing Company
This study addresses operational inefficiencies in small-scale manufacturing environments, particularly within sports apparel production, where fragmented workflows and limited coordination hinder productivity. Despite the growing adoption of agile methodologies, their application in traditional manufacturing contexts remains underexplored. This research proposes a Scrum-based framework integrated with Trello as a visual management platform to optimize five critical stages of the production chain: fabric selection, cutting, sewing, ironing, and packaging. A mixed-methods, applied research design was employed, combining diagnostic and descriptive analysis in a cross-sectional, non-experimental field study. Data were collected through a structured instrument consisting of 74 items administered to the entire workforce (n=16), enabling a systematic evaluation of operational bottlenecks. The implementation of this agile framework yielded significant performance improvements. Results show a 43% reduction in downtime, a 62.5% decrease in material waste, and a 150% increase in task management capacity, alongside a 43.7% improvement in internal communication. These findings demonstrate the effectiveness of integrating Scrum principles with digital visual management tools as a scalable approach for enhancing productivity in manufacturing SMEs. This study contributes to the literature by providing a real-world application and comparative analysis of agile methodologies in non-software environments, establishing a replicable benchmark framework for process optimization in industrial contexts. The results highlight the potential of agile systems to foster operational efficiency, team cohesion, and continuous improvement in production settings. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Implementación del marco Scrum y la gestión visual basada en Trello para la optimización de los procesos de producción: un estudio de caso con métodos mixtos en una empresa de fabricación de ropa deportiva Resumen: Este estudio aborda las ineficiencias operativas en entornos de fabricación a pequeña escala, en particular en la producción de ropa deportiva, donde los flujos de trabajo fragmentados y la coordinación limitada obstaculizan la productividad. A pesar de la creciente adopción de metodologías ágiles, su aplicación en contextos de fabricación tradicionales sigue sin haberse explorado lo suficiente. Esta investigación propone un marco basado en Scrum e integrado con Trello como plataforma de gestión visual para optimizar cinco etapas fundamentales de la cadena de producción: selección de telas, corte, costura, planchado y empaquetado. Se empleó un diseño de investigación aplicada de métodos mixtos, que combinaba el análisis diagnóstico y descriptivo en un estudio de campo transversal y no experimental. Los datos se recopilaron mediante un instrumento estructurado compuesto por 74 ítems que se administró a toda la plantilla (n = 16), lo que permitió realizar una evaluación sistemática de los cuellos de botella operativos. La implementación de este marco ágil generó mejoras significativas en el rendimiento. Los resultados muestran una reducción del 43 % en el tiempo de inactividad, una disminución del 62,5 % en el desperdicio de material y un aumento del 150 % en la capacidad de gestión de tareas, además de una mejora del 43,7 % en la comunicación interna. Estos hallazgos demuestran la eficacia de integrar los principios de Scrum con herramientas digitales de gestión visual como un enfoque escalable para mejorar la productividad en las pymes manufactureras. Este estudio contribuye a la literatura al ofrecer una aplicación práctica y un análisis comparativo de las metodologías ágiles en entornos ajenos al sector del software, estableciendo un marco de referencia replicable para la optimización de procesos en contextos industriales. Los resultados ponen de relieve el potencial de los sistemas ágiles para fomentar la eficiencia operativa, la cohesión de los equipos y la mejora continua en entornos de producción. Palabras Claves: producción y optimización Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1367 Dimensions. Open Alex.
Emotional AI in the Workplace: Systematic Review of Effects on Employee Well-Being, Productivity, and Organizational Performance
The rapid integration of Artificial Intelligence (AI) and affective computing technologies into organisational environments is transforming workplace dynamics. However, their impact on employee well-being and productivity remains fragmented and insufficiently synthesised. This study addresses this research gap through a systematic review of AI-powered emotional intelligence systems. It focuses on their effects across three core dimensions: employee attitudes (job satisfaction, motivation, adaptability), workplace behaviours (performance, creativity, technology adoption), and organisational dynamics (leadership, trust, team cohesion). Following the PRISMA framework, this study conducts a systematic evaluation and comparative analysis of the state-of-the-art literature. It identifies key patterns, methodological trends, and underexplored areas. The findings suggest that emotional AI systems may enhance employee engagement and organisational productivity when implemented within ethically grounded and transparent frameworks. However, the review also highlights critical challenges related to privacy, emotional surveillance, algorithmic bias, and employee trust. This study contributes a structured framework that clarifies the role of emotional AI in organisational contexts and outlines actionable, scalable strategies for real-world application. By consolidating dispersed evidence and proposing directions for future research, this study is intended to provide a benchmark for subsequent investigations into AI-driven emotional intelligence and its implications for sustainable, human-centred workplaces. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: La IA emocional en el lugar de trabajo: revisión sistemática de sus efectos sobre el bienestar de los empleados, la productividad y el desempeño organizacional Resumen: La rápida integración de la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de computación afectiva en los entornos organizacionales está transformando la dinámica del lugar de trabajo. Sin embargo, su impacto en el bienestar y la productividad de los empleados sigue siendo fragmentado y no se ha sintetizado lo suficiente. Este estudio aborda esta laguna de investigación mediante una revisión sistemática de los sistemas de inteligencia emocional basados en la IA. Se centra en sus efectos en tres dimensiones fundamentales: las actitudes de los empleados (satisfacción laboral, motivación, adaptabilidad), los comportamientos en el lugar de trabajo (rendimiento, creatividad, adopción de tecnología) y la dinámica organizacional (liderazgo, confianza, cohesión del equipo). Siguiendo el marco PRISMA, este estudio lleva a cabo una evaluación sistemática y un análisis comparativo de la literatura más reciente. Identifica patrones clave, tendencias metodológicas y áreas poco exploradas. Los resultados sugieren que los sistemas de IA emocional pueden mejorar el compromiso de los empleados y la productividad de la organización cuando se implementan dentro de marcos éticos y transparentes. Sin embargo, el análisis también pone de relieve retos fundamentales relacionados con la privacidad, la vigilancia emocional, el sesgo algorítmico y la confianza de los empleados. Este estudio aporta un marco estructurado que aclara el papel de la IA emocional en los contextos organizacionales y esboza estrategias viables y escalables para su aplicación en la vida real. Al consolidar la evidencia dispersa y proponer orientaciones para futuras investigaciones, este estudio pretende servir de referencia para estudios posteriores sobre la inteligencia emocional impulsada por la IA y sus implicaciones para lugares de trabajo sostenibles y centrados en las personas. Palabras Claves: Inteligencia artificial emocional, informática afectiva, bienestar de los empleados, productividad organizacional, análisis del lugar de trabajo, interacción entre humanos e IA, sesgos algorítmicos y ética, transformación digital en las organizaciones Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1398 Dimensions. Open Alex.
Intellekt: A Machine Learning Based Framework for Advanced Muscle Strain Severity Detection Using IoT Devices
As global populations grow and technology advances, daily life is increasingly shaped by digital tools like computers and smart devices. However, prolonged use has led to rising physical and mental health issues, particularly due to poor sitting posture. Posture-related strain, often overlooked, contributes significantly to musculoskeletal issues including back, neck, shoulder, and wrist pain, and may also be associated with sleep disturbances and elevated stress levels. To the best of our knowledge based on existing literature, this is the first study to introduce Intellekt, a machine learning–based framework for advanced muscle strain severity detection using IoT devices that integrates both posture and muscle strain detection into a unified, low-cost ($23 hardware) framework aimed at mitigating these risks. Specifically, this study makes four key contributions: (1) We created a novel real-time dataset by collecting electromyography (EMG) and posture data from participants in university, bank, and industrial environments, acquiring diverse muscle strain patterns validated against clinical assessment protocols; (2) We designed a two-part hardware framework consisting of Posture Detection (PD) and Strain Detection (SD) modules using Node MCU ESP8266, ultrasonic sensor HC SR04, EMG sensor, and buzzer for real-time user monitoring, featuring EMG-specific signal processing including band pass filtering, rectification, and RMS smoothing; (3) We proposed and evaluated a custom hybrid machine learning approach, referred to as the Intellekt model, that categorizes muscle strain severity into mild, moderate, and severe using EMG signals, with thresholds clinically correlated to tissue damage levels; (4) Our proposed model Intellekt achieved an accuracy of 99% (95% CI: 99.1-99.8%) with 15.2ms inference latency. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Intellekt: un marco basado en el aprendizaje automático para la detección avanzada de la gravedad de las distensiones musculares mediante dispositivos IoT Resumen: A medida que crece la población mundial y avanza la tecnología, la vida cotidiana se ve cada vez más marcada por herramientas digitales como las computadoras y los dispositivos inteligentes. Sin embargo, el uso prolongado ha dado lugar a un aumento de los problemas de salud física y mental, sobre todo debido a una mala postura al sentarse. La tensión relacionada con la postura, que a menudo se pasa por alto, contribuye de manera significativa a problemas musculoesqueléticos, como el dolor de espalda, cuello, hombros y muñecas, y también puede estar asociada con trastornos del sueño y niveles elevados de estrés. Según nuestro conocimiento, basándonos en la bibliografía existente, este es el primer estudio que presenta Intellekt, un marco basado en el aprendizaje automático para la detección avanzada de la gravedad de las tensiones musculares mediante dispositivos del Internet de las cosas (IoT), que integra tanto la detección de la postura como la de las tensiones musculares en un marco unificado y de bajo costo (hardware de 23 dólares) destinado a mitigar estos riesgos. En concreto, este estudio aporta cuatro contribuciones clave: (1) Creamos un novedoso conjunto de datos en tiempo real mediante la recopilación de datos de electromiografía (EMG) y de postura de participantes en entornos universitarios, bancarios e industriales, obteniendo diversos patrones de tensión muscular validados según protocolos de evaluación clínica; (2) Diseñamos un marco de hardware de dos partes compuesto por módulos de detección de postura (PD) y detección de tensión (SD) utilizando Node MCU ESP8266, un sensor ultrasónico HC-SR04, un sensor EMG y un zumbador para la monitorización en tiempo real del usuario, con un procesamiento de señales específico para EMG que incluye filtrado de paso de banda, rectificación y suavizado RMS; (3) Propusimos y evaluamos un enfoque híbrido de aprendizaje automático a medida, denominado «modelo Intellekt», que clasifica la gravedad de las distensiones musculares en leve, moderada y grave utilizando señales de EMG, con umbrales clínicamente correlacionados con los niveles de daño tisular; (4) Nuestro modelo Intellekt alcanzó una precisión del 99 % (IC del 95 %: 99,1-99,8 %) con una latencia de inferencia de 15,2 ms. Palabras Claves: Aprendizaje automático, dispositivos IoT Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1395 Dimensions. Open Alex.
Technology Applied to Identifying Areas without Access to Drinking Water: Challenges and Opportunities
Safe access to drinking water remains a critical priority for governments and international organizations. The World Health Organization estimates that more than 2.2 billion people lack safely managed water services, which has serious consequences for health and economic development. In this context, different technologies, and especially artificial intelligence (AI), are emerging as innovative tools that can help identify, more accurately and quickly, areas with inadequate drinking water service coverage. (WHO & UNICEF, 2021) This study analyzes the applications of machine learning and statistical techniques to identify sectors of society with a lack of drinking water supply. It also describes methodological approaches that integrate sociodemographic, environmental, and water infrastructure data with predictive models based on neural networks and decision trees. (Mutiara, Andriani, & Rahadi, 2021) Finally, the challenges associated with data quality, the replicability of models in different contexts, and the need for public policies that promote the responsible adoption of these cutting-edge technologies are discussed. (Shahriar, Rahman, & Islam, 2023). Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: La tecnología aplicada a la identificación de zonas sin acceso al agua potable: retos y oportunidades Resumen: El acceso seguro al agua potable sigue siendo una prioridad fundamental para los gobiernos y las organizaciones internacionales. La Organización Mundial de la Salud calcula que más de 2.200 millones de personas carecen de servicios de agua gestionados de forma segura, lo que tiene graves consecuencias para la salud y el desarrollo económico. En este contexto, diversas tecnologías, y especialmente la inteligencia artificial (IA), se están perfilando como herramientas innovadoras que pueden ayudar a identificar, con mayor precisión y rapidez, las zonas con una cobertura insuficiente del servicio de agua potable. (OMS y UNICEF, 2021). Este estudio analiza las aplicaciones del aprendizaje automático y las técnicas estadísticas para identificar los sectores de la sociedad que carecen de suministro de agua potable. Además, describe enfoques metodológicos que integran datos sociodemográficos, ambientales y de infraestructura hídrica con modelos predictivos basados en redes neuronales y árboles de decisión. (Mutiara, Andriani y Rahadi, 2021). Por último, se analizan los retos relacionados con la calidad de los datos, la replicabilidad de los modelos en diferentes contextos y la necesidad de políticas públicas que promuevan la adopción responsable de estas tecnologías de vanguardia (Shahriar, Rahman e Islam, 2023). Palabras Claves: Zonas sin agua potable, Tecnología aplicada, Componentes principales, Inteligencia artificial, Políticas públicas para el abastecimiento de agua potable Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1358 Dimensions. Open Alex.
Blockchain for electronic voting: A security approach
This paper proposes an electronic voting system based on blockchain technology with the aim of guaranteeing the integrity, transparency, and automation of the electoral process. The developed solution uses smart contracts for the decentralized registration and counting of votes, eliminating human intervention in results processing and ensuring the immutability of the stored information. The results obtained demonstrate that the system prevents duplicate votes, preserves the traceability of each record, and generates high levels of trust among participating users. The research demonstrates the viability of blockchain technology as an alternative to strengthen the reliability of digital electoral processes and establishes a solid foundation for future large-scale implementations. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: La cadena de bloques para el voto electrónico: un enfoque de seguridad Resumen: Este artículo propone un sistema de votación electrónica basado en la tecnología blockchain con el objetivo de garantizar la integridad, la transparencia y la automatización del proceso electoral. La solución desarrollada utiliza contratos inteligentes para el registro y el recuento descentralizados de los votos, lo que elimina la intervención humana en el procesamiento de los resultados y garantiza la inmutabilidad de la información almacenada. Los resultados obtenidos demuestran que el sistema evita los votos duplicados, garantiza la trazabilidad de cada registro y genera un alto nivel de confianza entre los usuarios participantes. La investigación demuestra la viabilidad de la tecnología blockchain como alternativa para reforzar la fiabilidad de los procesos electorales digitales y sienta una base sólida para futuras implementaciones a gran escala. Palabras Claves: Cadena de bloques, Voto electrónico, Ciberseguridad, Descentralización, Integridad de los datos Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1272 Dimensions. Open Alex.
Human-Machine Interfaces in Health: A Critical Review and Framework of Human-Centered Design Practices
The design of human-machine interfaces (HMIs) in healthcare is a determining factor for the safety, efficiency, and accessibility of medical technologies worldwide. This article presents a structured review of the scientific and regulatory literature published to 2025, with the main objective of identifying the principles, limitations, and best practices applicable to the development of interactive systems in the healthcare sector. This analysis integrates a range of contributions from biomedical engineering, cognitive ergonomics, and user-centered design, highlighting key challenges associated with technological complexity and user diversity. Based on this review, a best practice framework is proposed, consisting of four pillars: visual design, interaction and control, accessibility and inclusion, and continuous evaluation. This framework translates international standards into a series of operational actions that strengthen patient safety and promote a more humanistic and inclusive design focused on the user. The results presented here demonstrate the need to consolidate a set of interdisciplinary methodologies that guarantee usability and equity in technological innovation in health. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Interfaces hombre-máquina en el ámbito de la salud: una revisión crítica y un marco de prácticas de diseño centrado en las personas Resumen: El diseño de las interfaces hombre-máquina (IHM) en el ámbito de la salud es un factor determinante para la seguridad, la eficiencia y la accesibilidad de las tecnologías médicas en todo el mundo. Este artículo presenta una revisión estructurada de la literatura científica y normativa publicada hasta 2025, con el objetivo principal de identificar los principios, las limitaciones y las mejores prácticas aplicables al desarrollo de sistemas interactivos en el sector de la salud. Este análisis integra una serie de aportaciones procedentes de la ingeniería biomédica, la ergonomía cognitiva y el diseño centrado en el usuario, y pone de relieve los principales retos asociados a la complejidad tecnológica y la diversidad de los usuarios. A partir de esta revisión, se propone un marco de mejores prácticas que se sustenta en cuatro pilares: diseño visual, interacción y control, accesibilidad e inclusión, y evaluación continua. Este marco traduce las normas internacionales en una serie de medidas operativas que refuerzan la seguridad del paciente y promueven un diseño más humanista e inclusivo centrado en el usuario. Los resultados aquí presentados ponen de manifiesto la necesidad de consolidar un conjunto de metodologías interdisciplinarias que garanticen la usabilidad y la equidad en la innovación tecnológica en el ámbito de la salud. Palabras Claves: interfaces hombre-máquina, usabilidad, accesibilidad, diseño centrado en el usuario, salud digital, seguridad del paciente Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1285 Dimensions. Open Alex.
Interactive 3D Visualization Engine for Molecular Docking and Structural Complex Analysis
This paper presents the initial development of a new docking analysis tool leveraging WebGL for real-time molecular visualization directly in the browser eliminating the installation burden and offering a fresh level of interactivity and modularity in docking result interpretation. The methodology consists of developing a web API in the Python programming language, implementing the interaction between the React Framework and the underlaying Python script to process data, cluster the docked conformation, calculate the secondary structure of the protein PDB file and retrieve the results to the React Framework to visual representation. The tool renders visual components of the 3D molecular structure viewer in react-three/fiber, react-three/drei, and WebGL, providing a user-friendly and modern interface; and leveraging the computational pipeline capabilities to reduce CPU load to the WebGL engine. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Motor de visualización 3D interactivo para el acoplamiento molecular y el análisis de complejos estructurales Resumen: Este artículo presenta el desarrollo inicial de una nueva herramienta de análisis de acoplamiento que aprovecha WebGL para la visualización molecular en tiempo real directamente en el navegador, lo que elimina la necesidad de instalación y ofrece un nuevo nivel de interactividad y modularidad en la interpretación de los resultados del acoplamiento. La metodología consiste en desarrollar una API web en el lenguaje de programación Python, implementando la interacción entre el marco React y el script de Python subyacente para procesar datos, agrupar la conformación acoplada, calcular la estructura secundaria del archivo PDB de la proteína y enviar los resultados al marco React para su representación visual. La herramienta representa los componentes visuales del visor de estructuras moleculares en 3D en React-Three/Fiber, React-Three/Drei y WebGL, lo que ofrece una interfaz moderna y fácil de usar; además, aprovecha las capacidades del proceso computacional para reducir la carga de la CPU en el motor WebGL. Palabras Claves: Acoplamiento molecular, visualizadores moleculares en línea, visor de estructuras moleculares en 3D Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1274 Dimensions. Open Alex.
The Big data in organizations: A systematic review of impact, efficiency, and predictive capacities
The rapid growth of data volumes in organizational environments has accelerated the adoption of Big Data and advanced analytics as key components of digital transformation. However, alongside potential gains in efficiency, innovation, and evidence-based decision-making, significant risks and challenges arise in technological, organizational, ethical, and human-capital domains. This study aims to conduct a systematic review of recent literature on Big Data, artificial intelligence, and machine learning applied to decision-making in business and organizational contexts, to identify their main uses and applications, as well as the benefits, risks, challenges, and factors influencing effective adoption. The review followed PRISMA Statement recommendations for the search, selection, and critical appraisal of studies, applying predefined inclusion and exclusion criteria. The study concludes that responsible adoption of these technologies requires robust infrastructures, solid data governance frameworks, strategic leadership, continuous upskilling, and an organizational culture oriented toward ethics and the critical use of information. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: El big data en las organizaciones: una revisión sistemática del impacto, la eficiencia y las capacidades predictivas Resumen: El rápido crecimiento del volumen de datos en los entornos organizacionales ha acelerado la adopción del Big Data y la analítica avanzada como componentes clave de la transformación digital. Sin embargo, junto con las posibles ventajas en materia de eficiencia, innovación y toma de decisiones basada en datos, surgen riesgos y desafíos significativos en los ámbitos tecnológico, organizacional, ético y del capital humano. El objetivo de este estudio es realizar una revisión sistemática de la bibliografía reciente sobre el big data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicados a la toma de decisiones en contextos empresariales y organizacionales, con el fin de identificar sus principales usos y aplicaciones, así como los beneficios, riesgos, desafíos y factores que influyen en su adopción efectiva. La revisión siguió las recomendaciones de la Declaración PRISMA en cuanto a la búsqueda, selección y evaluación crítica de los estudios, aplicando criterios de inclusión y exclusión predefinidos. El estudio concluye que la adopción responsable de estas tecnologías requiere infraestructuras sólidas, marcos sólidos de gobernanza de datos, liderazgo estratégico, capacitación continua y una cultura organizacional orientada a la ética y al uso crítico de la información. Palabras Claves: Big Data, inteligencia artificial y aprendizaje automático Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1338 Dimensions. Open Alex.
The Use of renewable energies in educational institutions: feasibility and environmental benefits
The use of renewable energy has become a strategic alternative in the face of growing energy demand and the need to reduce polluting emissions that affect the environment. In the context of educational institutions, the transition to clean sources is particularly relevant, as it not only generates economic savings but also contributes to raising environmental awareness among students and communities. The aim of this study is to analyze the feasibility of implementing renewable energy systems in schools and universities, as well as to identify the environmental benefits derived from their application. Through a literature review and analysis of documented cases, it is evident that technologies such as solar and wind energy can cover a large part of the energy needs of educational centers, achieving a significant reduction in the carbon footprint and optimization of operating costs in the medium term. It is concluded that the incorporation of renewable energies in the education sector is not only feasible from a technical and economic point of view but also constitutes an effective strategy for promoting sustainability and strengthening the social responsibility of institutions. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: El uso de energías renovables en las instituciones educativas: viabilidad y beneficios medioambientales Resumen: El uso de energías renovables se ha convertido en una alternativa estratégica ante la creciente demanda energética y la necesidad de reducir las emisiones contaminantes que afectan al medio ambiente. En el contexto de las instituciones educativas, la transición hacia fuentes limpias reviste especial importancia, ya que no solo genera ahorros económicos, sino que también contribuye a fomentar la conciencia ambiental entre los estudiantes y las comunidades. El objetivo de este estudio es analizar la viabilidad de implementar sistemas de energía renovable en escuelas y universidades, así como identificar los beneficios medioambientales derivados de su aplicación. A través de una revisión bibliográfica y un análisis de casos documentados, resulta evidente que tecnologías como la energía solar y la energía eólica pueden cubrir una gran parte de las necesidades energéticas de los centros educativos, logrando una reducción significativa de la huella de carbono y la optimización de los costos operativos a mediano plazo. Se concluye que la incorporación de las energías renovables en el sector educativo no solo es viable desde el punto de vista técnico y económico, sino que también constituye una estrategia eficaz para promover la sostenibilidad y reforzar la responsabilidad social de las instituciones. Palabras Claves: Energía, instituciones educativas, necesidades, energías renovables, sostenibilidad. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1323 Dimensions. Open Alex.
The Automotive sector on the industry side
The Mexican automotive industry is a pillar of the national economy, with a strong presence of assembly plants from global manufacturers such as Volkswagen, General Motors, Nissan, and Audi. Thanks to its strategic location and competitive production costs, Mexico has established itself as the seventh largest vehicle producer and the fourth largest exporter worldwide. The sector has evolved through the incorporation of advanced materials—such as aluminum, high-strength polymers, and carbon fiber—that allow for reduced vehicle weight and improved energy efficiency. Likewise, automation and the use of artificial intelligence have optimized assembly lines, raising quality and reducing costs. The transition to electric vehicles is progressing with significant production growth, although challenges remain, such as limited charging infrastructure, high battery costs, and a continued preference for internal combustion engines. In the trade arena, tariffs imposed by the United States have impacted exports, forcing the industry to adjust its production and diversify markets, while simultaneously strengthening sustainability and flexible manufacturing strategies.
A Hybrid Bio-Inspired Roach Infestation Algorithm with Interval Type-2 Fuzzy Adapter for Large-Scale Optimization: An extensive Evaluation
The Swarm-based metaheuristic algorithms have been widely adopted for solving large-scale optimization problems due to their flexibility and population-based search mechanisms. Within this family, Roach Infestation Optimization (RIO) leverages collective interactions and hunger-related dynamics to promote global exploration. Despite these advantages, its search behavior is highly sensitive to parameter settings, especially in high-dimensional spaces, where an improper balance between exploration and exploitation can reduce convergence efficiency. This study presents an adaptive strategy based on Interval Type-2 Fuzzy Logic (IT2FL) to regulate the key RIO parameters, C_maxand C_o, according to the evolutionary state of the search process. By explicitly modeling uncertainty in the parameter adaptation mechanism, the proposed framework enables smoother and more robust adjustments compared to static configurations and Type-1 fuzzy approaches. The proposed method is evaluated on large-scale benchmark optimization problems with dimensionalities ranging from 50 to 500. Its performance is systematically compared to the original RIO algorithm, a Type-1 fuzzy-enhanced RIO variant, Cuckoo Search, and Particle Swarm Optimization (PSO). Experimental results demonstrate consistent improvements in solution quality, convergence stability, and robustness across different problem instances. Furthermore, the statistical significance of the observed improvements is validated through statistical analysis based on Z-tests, confirming the effectiveness of the proposed IT2FL adaptation in high-dimensional optimization scenarios. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Un algoritmo híbrido bioinspirado para la infestación de cucarachas con un adaptador difuso de tipo 2 por intervalos para la optimización a gran escala: una evaluación exhaustiva Resumen: Los algoritmos metaheurísticos basados en enjambres se han adoptado ampliamente para resolver problemas de optimización a gran escala debido a su flexibilidad y a sus mecanismos de búsqueda basados en poblaciones. Dentro de esta familia, el algoritmo RIO (Roach Infestation Optimization) aprovecha las interacciones colectivas y las dinámicas relacionadas con el hambre para fomentar la exploración global. A pesar de estas ventajas, su comportamiento de búsqueda es muy sensible a la configuración de los parámetros, especialmente en espacios de alta dimensión, donde un desequilibrio entre exploración y explotación puede reducir la eficiencia de la convergencia. Este estudio presenta una estrategia adaptativa basada en la lógica difusa de tipo 2 por intervalos (IT2FL) para regular los parámetros clave del RIO, C_max y C_o, de acuerdo con el estado evolutivo del proceso de búsqueda. Al modelar explícitamente la incertidumbre en el mecanismo de adaptación de parámetros, el marco propuesto permite ajustes más suaves y robustos en comparación con las configuraciones estáticas y los enfoques difusos de tipo 1. El método propuesto se evalúa en problemas de optimización de referencia a gran escala con dimensionalidades que oscilan entre 50 y 500. Su rendimiento se compara sistemáticamente con el algoritmo RIO original, una variante RIO mejorada con lógica difusa de tipo 1, la búsqueda del cuco y la optimización de enjambres de partículas (PSO). Los resultados experimentales demuestran mejoras consistentes en la calidad de la solución, la estabilidad de la convergencia y la robustez en diferentes instancias del problema. Además, la significación estadística de las mejoras observadas se valida mediante un análisis estadístico basado en pruebas Z, lo que confirma la eficacia de la adaptación IT2FL propuesta en escenarios de optimización de alta dimensión. Palabras Claves: adaptación de parámetros, lógica difusa de tipo 2 por intervalos, metaheurísticas híbridas adaptativas Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1377 Dimensions. Open Alex.
Spectral analysis of distorted and autoencoder-reconstructed MNIST images in a kernel-induced feature space
In this paper, the unsupervised learning spectral methods Principal Component Analysis (PCA) and Kernel Principal Component Analysis (KPCA) were explored. PCA captured the maximum variance of MNIST images, including their distorted and autoencoder-reconstructed versions, and KPCA, that captured the maximum variance and nonlinear structures of the feature space where the same images were mapped. Accordingly, for KPCA the kernel functions: a polynomial of degree 5, a radial basis function (RBF), and a cosine kernel, were evaluated. A correlation analysis between the distortions level, the digit inclination and the anisotropic of pixel values of the same images and the PCA-derived components from KPCA was calculated. The distortion level and anisotropy parameters appear to have strong nonlinear correlation with PCA-derived components, especially for the polynomial and the RBF kernels. Conversely, for cosine kernel weaker correlations were observed. Moreover, the digit inclination parameter appears unrelated to the PCA-derived components for all three kernels. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Análisis espectral de imágenes MNIST distorsionadas y reconstruidas mediante autoencoders en un espacio de características inducido por kernel Resumen: En este artículo se analizaron los métodos espectrales de aprendizaje no supervisado: el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis de Componentes Principales con Kernel (KPCA). El PCA capturó la máxima varianza de las imágenes MNIST, incluidas sus versiones distorsionadas y las reconstruidas mediante autoencodificadores, mientras que el KPCA capturó la máxima varianza y las estructuras no lineales del espacio de características en el que se mapearon las mismas imágenes. En consecuencia, para el KPCA se evaluaron las siguientes funciones del núcleo: un polinomio de grado 5, una función de base radial (RBF) y un núcleo coseno. Se calculó un análisis de correlación entre el nivel de distorsión, la inclinación de los dígitos y la anisotropía de los valores de los píxeles de las mismas imágenes, y los componentes derivados del PCA a partir del KPCA. El nivel de distorsión y los parámetros de anisotropía parecen presentar una fuerte correlación no lineal con los componentes derivados del PCA, especialmente en el caso de los núcleos polinómicos y RBF. Por el contrario, en el caso del núcleo coseno se observaron correlaciones más débiles. Además, el parámetro de inclinación de los dígitos no parece estar relacionado con los componentes derivados del PCA en ninguno de los tres núcleos. Palabras Claves: Redes neuronales convolucionales, análisis de componentes principales Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1457 Dimensions. Open Alex.
EMG Hand-Gesture Classification Using Time, Frequency and Time–Frequency Domain Features with Machine-Learning Techniques
This paper investigates single-channel surface electromyography for seven hand gestures using a compact feature-based machine-learning pipeline. EMG from twelve participants was segmented into contraction-level windows and described by time-, frequency- and time–frequency-domain features, complemented with simple feature-engineering transformations. Support vector machines with linear, RBF and polynomial kernels and a multilayer perceptron were evaluated. First, models were trained on the full feature set, obtaining a no-PCA baseline where linear and polynomial SVM achieved accuracies slightly above ninety-two percent and the neural network reached about eighty-nine percent. Then, Principal Component Analysis was applied, retaining two, five, nine and twelve components. Very low dimensionality degraded all models, whereas retaining nine to twelve components slightly improved RBF SVM and clearly benefited the neural network, which reached almost ninety-four percent accuracy. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Clasificación de gestos de la mano mediante EMG utilizando características de los dominios del tiempo, la frecuencia y el tiempo-frecuencia con técnicas de aprendizaje automático Resumen: Este artículo analiza la electromiografía de superficie monocanal para siete gestos de la mano mediante un proceso compacto de aprendizaje automático basado en características. Se segmentó el EMG de doce participantes en ventanas a nivel de contracción y se describió mediante características en los dominios del tiempo, la frecuencia y el tiempo-frecuencia, complementadas con transformaciones sencillas de ingeniería de características. Se evaluaron máquinas de vectores de soporte con núcleos lineales, RBF y polinómicos, así como un perceptrón multicapa. En primer lugar, los modelos se entrenaron con el conjunto completo de características, obteniéndose una referencia sin PCA en la que las SVM lineales y polinómicas alcanzaron precisiones ligeramente superiores al noventa y dos por ciento, mientras que la red neuronal alcanzó alrededor del ochenta y nueve por ciento. A continuación, se aplicó un análisis de componentes principales, conservando dos, cinco, nueve y doce componentes. Una dimensionalidad muy baja deterioró todos los modelos, mientras que conservar entre nueve y doce componentes mejoró ligeramente el rendimiento de la máquina de vectores de soporte RBF y benefició claramente a la red neuronal, que alcanzó una precisión de casi el noventa y cuatro por ciento. Palabras Claves: Clasificación de gestos con las manos, extracción de características, SVM, ANN, PCA. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1251 Dimensions. Open Alex.
Generation of a Multispectral Dataset Based on Satellite Images for Poverty Prediction at Municipal Level in Mexico
Poverty in Mexico is measured biennially through socioeconomic surveys identifying people with income deficiencies and six social dimensions. This approach faces significant limitations: high costs, operational difficulties in regions with violence, and restricted capacity for timely policy responses, as evidenced during COVID-19. Emerging methods based on satellite imagery and remote sensing expand poverty analysis scope and efficiency. However, implementation faces challenges from scarce primary data, particularly satellite imagery and field measurements essential for predictive model training. This article develops a multispectral database for Mexico designed to facilitate training and validation of advanced machine learning algorithms for poverty prediction. This contribution provides a methodological tool for designing robust and scalable approaches while reducing reliance on traditional socio-economic survey methods. Spanish-language metadata / Metadatos en español Título en español: Creación de un conjunto de datos multiespectrales a partir de imágenes satelitales para la predicción de la pobreza a nivel municipal en México Resumen: En México, la pobreza se mide cada dos años mediante encuestas socioeconómicas que identifican a las personas con ingresos insuficientes y tienen en cuenta seis dimensiones sociales. Este enfoque presenta importantes limitaciones: altos costos, dificultades operativas en regiones afectadas por la violencia y una capacidad limitada para dar respuestas políticas oportunas, como quedó demostrado durante la pandemia de COVID-19. Los métodos emergentes basados en imágenes satelitales y teledetección amplían el alcance y la eficacia del análisis de la pobreza. Sin embargo, su implementación se enfrenta a dificultades derivadas de la escasez de datos primarios, en particular de imágenes satelitales y mediciones sobre el terreno, que son esenciales para el entrenamiento de los modelos predictivos. Este artículo presenta una base de datos multiespectral para México diseñada para facilitar el entrenamiento y la validación de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para la predicción de la pobreza. Esta contribución ofrece una herramienta metodológica para diseñar enfoques robustos y escalables, al tiempo que reduce la dependencia de los métodos tradicionales de encuestas socioeconómicas. Palabras Claves: Conjunto de datos, pobreza, imágenes satelitales, aprendizaje automático Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i3.1283 Dimensions. Open Alex.