Cambios

              
    

          
          
        
        

            
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predicci\u00f3n NIPA (Network Inference-based Prediction Algorithm), 
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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 
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que se basa en modelos epid\u00e9micos de tipo SIR e inferencia de 
            
52
redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de Recocido Simulado 
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redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de Recocido Simulado 
            
53
para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta optimizaci\u00f3n 
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para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta optimizaci\u00f3n 
            
54
permite mejorar la predicci\u00f3n de la evoluci\u00f3n temporal de 
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permite mejorar la predicci\u00f3n de la evoluci\u00f3n temporal de 
            
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enfermedades infecciosas como el COVID-19, especialmente en regiones 
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enfermedades infecciosas como el COVID-19, especialmente en regiones 
            
56
densamente pobladas. La validaci\u00f3n se realiz\u00f3 utilizando 
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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 
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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 
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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 
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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 
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a t\u00e9cnicas tradicionales como la validaci\u00f3n cruzada, lo que 
            
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representa una contribuci\u00f3n relevante para la modelaci\u00f3n y 
61
representa una contribuci\u00f3n relevante para la modelaci\u00f3n y 
            
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algoritmo de predicci\u00f3n NIPA (Network Inference-based Prediction 
            
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Algorithm), que se basa en modelos epid\u00e9micos de tipo SIR e 
            
91
inferencia de redes, mediante la aplicaci\u00f3n del algoritmo de 
            
92
Recocido Simulado para optimizar par\u00e1metros cr\u00edticos. Esta 
            
93
optimizaci\u00f3n permite mejorar la predicci\u00f3n de la 
            
94
evoluci\u00f3n temporal de enfermedades infecciosas como el COVID-19, 
            
95
especialmente en regiones densamente pobladas. La validaci\u00f3n se 
            
96
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 
            
98
resultados muestran que el uso de Recocido Simulado mejora la 
            
99
precisi\u00f3n predictiva respecto a t\u00e9cnicas tradicionales como 
            
100
la validaci\u00f3n cruzada, lo que representa una contribuci\u00f3n 
            
101
relevante para la modelaci\u00f3n y gesti\u00f3n de crisis sanitarias 
            
102
en entornos metropolitanos.", 
            
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