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    El Repositorio Institucional Académico (RIA) de la Universidad Andrés Bello, es un recurso de acceso abierto. No obstante, y de acuerdo con la ley chilena vigente sobre propiedad intelectual, mantiene en acceso restringido diversos documentos, los cuales sólo pueden ser consultados por la comunidad universitaria registrada. Para poder acceder a éstos, verificar el tipo de usuario y método de acceso, siguiendo las instrucciones que se detallan a continuación:

    • Si eres investigador, docente o funcionario con correo @unab.cl, ingresa utilizando tu usuario de computador o intranet (nombre de usuario sin incluir @unab.cl) y clave.
    • Si eres alumno, profesor adjunto o exalumno con correo @uandresbello.edu, debes registrarte primero, pinchando donde dice Nuevo usuario. Una vez registrado y obtenida el alta, ingresa con el correo electrónico institucional y la clave elegida. El registro se debe realizar utilizando la cuenta de correo institucional, no serán válidas cuentas gmail, hotmail o cualquier otro proveedor.
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Examinando por Autor "Durán, Claudia"

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    Pattern Recognition and Deep Learning Technologies, Enablers of Industry 4.0, and Their Role in Engineering Research
    (MDPI, 2023-02) Serey, Joel; Alfaro, Miguel; Fuertes, Guillermo; Vargas, Manuel; Durán, Claudia; Ternero, Rodrigo; Rivera, Ricardo; Sabattin, Jorge
    The purpose of this study is to summarize the pattern recognition (PR) and deep learning (DL) artificial intelligence methods developed for the management of data in the last six years. The methodology used for the study of documents is a content analysis. For this study, 186 references are considered, from which 120 are selected for the literature review. First, a general introduction to artificial intelligence is presented, in which PR/DL methods are studied and their relevance to data management evaluated. Next, a literature review is provided of the most recent applications of PR/DL, and the capacity of these methods to process large volumes of data is evaluated. The analysis of the literature also reveals the main applications, challenges, approaches, advantages, and disadvantages of using these methods. Moreover, we discuss the main measurement instruments; the methodological contributions by study areas and research domain; and major databases, journals, and countries that contribute to the field of study. Finally, we identify emerging research trends, their limitations, and possible future research paths. © 2023 by the authors.