José Steven Cordero Bazurto

Video surveillance systems rely on human observers with limited attention capacity, which prevents visual coverage from becoming a timely alert when a firearm is involved. The aim of this work was to review and organize the literature on firearm detection in video surveillance using deep learning, focusing on datasets, models, evaluation and deployment. Articles published between 2016 and 2026 reporting experimental results on surveillance scenarios with documented datasets were collected. The findings show that the problem is constrained above all by data: the small size a weapon occupies within a frame is the main bottleneck, together with occlusion, lighting and objects visually similar to a weapon. Two-stage detectors, one-stage detectors and cascaded schemes offer different trade-offs between false positives and speed, although published figures do not warrant a ranking among architectures, since they come from custom datasets and heterogeneous metrics. It is concluded that these systems identify the appearance of a weapon rather than determine a threat, so the human verification protocol following the alert is as relevant as the detector itself

La contaminación por ruido es un gran problema en las ciudades, afecta la salud de las personas y cómo viven, el presente estudio revisó qué tanto ruido se presenta en la ciudad de Pichincha, Ecuador. Para hacerlo, se usaron dos métodos, primero, se preguntó a 353 personas con un cuestionario revisado (alfa de Cronbach = 0,738). También, se midió el ruido en 10 lugares importantes por tres semanas seguidas. Se realizaron pruebas para ver si los datos eran normales (Kolmogórov-Smirnov y Shapiro-Wilk), Kruskal-Wallis y Boxplot. Los resultados mostraron que el ruido (Leq) era más alto de lo permitido, que es 65 dB. A veces llegaba hasta 87 dB. Los carros y las tiendas eran las principales fuentes de ruido. La prueba de Kruskal-Wallis mostró que había diferencias importantes entre las semanas. La gente sabe que el ruido es un problema, pero no todos están de acuerdo en qué lo causa, por lo que se creó un plan para reducir el ruido. Incluye educar a la población, hacer cambios en la ciudad, medir el ruido seguido y controlar las fuentes de ruido como los carros. Esto puede ayudar a crear ciudades más sanas.

El rendimiento académico en educación básica se ve afectado por factores como las inasistencias, el apoyo familiar y la salud mental. Este estudio predice el riesgo académico de estudiantes de Noveno Año de una institución secundaria de Quevedo, Ecuador, durante los períodos 2020-2021 a 2025-2026, mediante técnicas de minería de datos. Se siguió la metodología KDD con un enfoque cuantitativo predictivo sobre 695 estudiantes activos de seis cohortes. Se emplearon matrices de correlación, técnicas de agrupamiento (K-Means y DBSCAN) y modelos predictivos (regresión logística, árbol de decisión y redes neuronales), evaluados mediante validación cruzada estratificada con balanceo de clases y exclusión de variables con fuga de información. Los resultados evidenciaron una asociación alta entre comportamiento, inasistencias y riesgo académico. La Regresión Logística fue el modelo más confiable (AUC-ROC = 0.94), superando al Árbol de Decisión (AUC = 0.90) y a las Redes Neuronales (AUC = 0.70). Se concluye que la minería de datos combinada con variables socioemocionales permite anticipar el riesgo académico y diseñar intervenciones oportunas, aunque se recomienda validar el modelo en otras instituciones antes de su uso operativo.

Exact probabilistic inference in Bayesian Networks (BNs) becomes increasingly expensive as network size and structural complexity grow, limiting its applicability in time-sensitive decision-support systems. This study presents a hybrid inference framework that accelerates the deterministic component of Bayesian reasoning by integrating Boolean Satisfiability (SAT) techniques with Bayesian Networks. The proposed approach transforms deterministic conditional probability table (CPT) entries into conjunctive normal form (CNF), enabling SAT-based logical inference over deterministic constraints while preserving the original Bayesian model for probabilistic reasoning. The framework was evaluated on 25 benchmark Bayesian networks using five independent executions per dataset under identical experimental conditions. Performance was assessed through execution time, instrumented operation counts, and inference coverage, with results reported as mean values, standard deviations, and 95% confidence intervals. Experimental results demonstrate substantial reductions in deterministic inference time while maintaining high coverage of deterministic variable assignments across the evaluated benchmarks. Throughout this paper, the reported performance gains refer exclusively to empirical reductions in execution time and instrumented operation counts. They should not be interpreted as evidence of a reduction in the asymptotic computational complexity of exact Bayesian inference, which remains #P-complete in the general case. Rather, the proposed framework provides an efficient mechanism for accelerating deterministic logical inference within Bayesian Networks under the evaluated benchmark conditions.

Information on epidemic outbreaks is a key input for health surveillance, as it allows for the assessment of the spread and associated social perception. This study examines emotional and linguistic patterns in narratives disseminated by international organizations (WHO, UN, CDC) and digital platforms (Google News and Reddit) over a three-month period. The KDD process was applied in R Studio (selection, preprocessing, transformation, modeling, and evaluation), using Bing and NRC lexicons and a supervised Naive Bayes model to enhance the detection of emotional nuances. A total of 12,340 texts (3,100 from official sources, 4,240 from Google News, and 5,000 from Reddit) were analyzed using standardized queries in English: pandemic, confinement, epidemic, and HMPV. Official sources showed a greater presence of positive emotions linked to cooperation and security; Google News concentrated negative narratives with terms such as risk and dangerous; Reddit combined fear and sadness with appearances of hope. The analysis included t-tests and ANOVA with 95% confidence intervals. The work is exploratory and preliminary in nature and suggests that surveillance systems should integrate the monitoring of social networks and digital media, along with public policy measures to improve communication in health crisis situations.

El presente trabajo tiene como objetivo mostrar una revisión del Sistema de archivos del sistema informático. Por tal motivo, se describen aspectos de gestión de almacenamiento, las configuraciones RAID que son sistemas de almacenamiento existentes que conlleva a redundar información para tolerar fallas en el almacenamiento local. De igual manera, se describe el funcionamiento del sistema de almacenamiento PVFS que permite hacer una distribución entre diferentes nodos que intervienen en el almacenamiento de un centro de procesamiento de datos. Por último, se mencionan los formatos utilizados en los sistemas operativos Linux y Windows.