Cambios

              
    

          
          
        
        

            
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divulgaci\u00f3n publicados por el Observatorio Metropolitano del 
            
38
CentroGeo. Cada art\u00edculo presenta, en un lenguaje accesible y con 
            
39
enfoque metropolitano, los principales hallazgos, metodolog\u00edas y 
            
40
aplicaciones de los proyectos de investigaci\u00f3n desarrollados por 
            
41
el observatorio. Los contenidos est\u00e1n hospedados en el portal web 
            
42
del Observatorio Metropolitano y buscan acercar el conocimiento 
            
43
cient\u00edfico y t\u00e9cnico a la sociedad, fomentando la 
            
44
comprensi\u00f3n de los fen\u00f3menos urbanos y territoriales desde 
            
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una perspectiva interdisciplinaria.", 
            
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63
predicci\u00f3n NIPA (Network Inference-based Prediction Algorithm), 
            
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que se basa en modelos epid\u00e9micos de tipo SIR e inferencia de 
64
que se basa en modelos epid\u00e9micos de tipo SIR e inferencia de 
            
52
redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de Recocido Simulado 
65
redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de Recocido Simulado 
            
53
para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta optimizaci\u00f3n 
66
para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta optimizaci\u00f3n 
            
54
permite mejorar la predicci\u00f3n de la evoluci\u00f3n temporal de 
67
permite mejorar la predicci\u00f3n de la evoluci\u00f3n temporal de 
            
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enfermedades infecciosas como el COVID-19, especialmente en regiones 
68
enfermedades infecciosas como el COVID-19, especialmente en regiones 
            
56
densamente pobladas. La validaci\u00f3n se realiz\u00f3 utilizando 
69
densamente pobladas. La validaci\u00f3n se realiz\u00f3 utilizando 
            
57
datos del brote de COVID-19 en la provincia china de Hubei entre el 21 
70
datos del brote de COVID-19 en la provincia china de Hubei entre el 21 
            
58
de enero y el 14 de febrero de 2020. Los resultados muestran que el 
71
de enero y el 14 de febrero de 2020. Los resultados muestran que el 
            
59
uso de Recocido Simulado mejora la precisi\u00f3n predictiva respecto 
72
uso de Recocido Simulado mejora la precisi\u00f3n predictiva respecto 
            
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a t\u00e9cnicas tradicionales como la validaci\u00f3n cruzada, lo que 
73
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representa una contribuci\u00f3n relevante para la modelaci\u00f3n y 
74
representa una contribuci\u00f3n relevante para la modelaci\u00f3n y 
            
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gesti\u00f3n de crisis sanitarias en entornos metropolitanos.", 
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102
algoritmo de predicci\u00f3n NIPA (Network Inference-based Prediction 
            
90
Algorithm), que se basa en modelos epid\u00e9micos de tipo SIR e 
103
Algorithm), que se basa en modelos epid\u00e9micos de tipo SIR e 
            
91
inferencia de redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de 
104
inferencia de redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de 
            
92
Recocido Simulado para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta 
105
Recocido Simulado para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta 
            
93
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106
optimizaci\u00f3n permite mejorar la predicci\u00f3n de la 
            
94
evoluci\u00f3n temporal de enfermedades infecciosas como el COVID-19, 
107
evoluci\u00f3n temporal de enfermedades infecciosas como el COVID-19, 
            
95
especialmente en regiones densamente pobladas. La validaci\u00f3n se 
108
especialmente en regiones densamente pobladas. La validaci\u00f3n se 
            
96
realiz\u00f3 utilizando datos del brote de COVID-19 en la provincia 
109
realiz\u00f3 utilizando datos del brote de COVID-19 en la provincia 
            
97
china de Hubei entre el 21 de enero y el 14 de febrero de 2020. Los 
110
china de Hubei entre el 21 de enero y el 14 de febrero de 2020. Los 
            
98
resultados muestran que el uso de Recocido Simulado mejora la 
111
resultados muestran que el uso de Recocido Simulado mejora la 
            
99
precisi\u00f3n predictiva respecto a t\u00e9cnicas tradicionales como 
112
precisi\u00f3n predictiva respecto a t\u00e9cnicas tradicionales como 
            
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la validaci\u00f3n cruzada, lo que representa una contribuci\u00f3n 
113
la validaci\u00f3n cruzada, lo que representa una contribuci\u00f3n 
            
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relevante para la modelaci\u00f3n y gesti\u00f3n de crisis sanitarias 
114
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