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Análisis de Computación en la Nube mediante simulaciones computacionales en el contexto de el sector público
(2024-06-22)
Pérez Pérez, Valeria
;
Molina Pérez, Emilio
;
Peña Díaz, Felipe
;
Prieto Martínez, Rodrigo
La presente investigación aborda Computación en la Nube desde simulaciones computacionales, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a instituciones de educación superior. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Análisis de Computación en la Nube mediante un enfoque de innovación abierta en el contexto de el contexto latinoamericano
(2022-01-09)
Martínez Torres, Alejandra
Este trabajo presenta un análisis de Computación en la Nube utilizando un enfoque cuantitativo, con especial énfasis en su aplicación en poblaciones vulnerables. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Evaluación de estrategias de Computación en la Nube en organizaciones sin ánimo de lucro
(2023-10-13)
Guzmán Torres, Carlos
;
Molina Torres, Lucía
Este trabajo presenta un análisis de Computación en la Nube utilizando un modelo de aprendizaje automático, con especial énfasis en su aplicación en comunidades indígenas. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Buenas prácticas en Computación en la Nube
(2022-10-07)
Peña Díaz, Felipe
;
Ortiz Castillo, Fernanda
;
Molina Castro, Gabriel
;
Suárez Ortiz, Emilio
Se examina el estado actual de Computación en la Nube a partir de un modelo de aprendizaje automático, considerando las particularidades de el sector público. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.
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Análisis de Computación en la Nube mediante un enfoque cuantitativo en el contexto de el ámbito digital
(2024-04-03)
Fonseca Flores, Javier
;
Molina Fernández, Catalina
;
Pérez Prieto, Rodrigo
Este trabajo presenta un análisis de Computación en la Nube utilizando una revisión sistemática de la literatura, con especial énfasis en su aplicación en la era post-pandemia. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Evaluación de estrategias de Computación en la Nube en el sector energético
(2022-08-08)
Restrepo Flores, Emilio
;
García Cruz, Nicolás
;
Castro Salazar, Sofía
;
Castillo Aguilar, Emilio
Este trabajo presenta un análisis de Computación en la Nube utilizando un modelo de aprendizaje automático, con especial énfasis en su aplicación en el contexto latinoamericano. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Evaluación de estrategias de Computación en la Nube en la era post-pandemia
(2023-07-14)
Molina Castro, Gabriel
La presente investigación aborda Computación en la Nube desde un diseño experimental controlado, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a pequeñas y medianas empresas. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Impacto de Computación en la Nube en el sector energético: hallazgos desde metodologías participativas
(2026-11-19)
Molina Castro, Gabriel
;
Fonseca Flores, Javier
;
Jiménez Ríos, Daniela
La presente investigación aborda Computación en la Nube desde un enfoque cuantitativo, con el objetivo de generar conocimiento aplicable a entornos urbanos. Se discuten las implicaciones prácticas y teóricas de los hallazgos.
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Propuesta metodológica para el fortalecimiento de Computación en la Nube en pequeñas y medianas empresas
(2020-03-19)
Ríos Molina, Laura
;
Ríos Sánchez, Andrea
;
Ortiz Castillo, Fernanda
Este trabajo presenta un análisis de Computación en la Nube utilizando un enfoque de innovación abierta, con especial énfasis en su aplicación en pequeñas y medianas empresas. Los resultados aportan evidencia relevante para la toma de decisiones en el área.
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Impacto de Computación en la Nube en comunidades indígenas: hallazgos desde un modelo de aprendizaje automático
(2023-04-13)
Fonseca Aguilar, Juliana
;
Delgado Fonseca, Natalia
;
González Aguilar, Fernanda
;
Fonseca Vargas, Carlos
;
Ortiz Ramírez, Sofía
Se examina el estado actual de Computación en la Nube a partir de simulaciones computacionales, considerando las particularidades de el sector público. El estudio identifica oportunidades de mejora y líneas futuras de investigación.

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