Cambios

              
    

          
          
        
        

            
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84
  "notes": "El tablero \u201cSimulaci\u00f3n SUMO de Tr\u00e1fico 
            
77
Vehicular en el Centro de Quer\u00e9taro\u201d presenta una 
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Vehicular en el Centro de Quer\u00e9taro\u201d presenta una 
            
78
visualizaci\u00f3n interactiva desarrollada con el framework Dash, la 
86
visualizaci\u00f3n interactiva desarrollada con el framework Dash, la 
            
79
cual utiliza la biblioteca Dash Sylvereye para el an\u00e1lisis 
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cual utiliza la biblioteca Dash Sylvereye para el an\u00e1lisis 
            
80
postmortem de una simulaci\u00f3n vehicular realizada sobre la red de 
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postmortem de una simulaci\u00f3n vehicular realizada sobre la red de 
            
81
calles del centro de la ciudad de Quer\u00e9taro, M\u00e9xico.\n\nLas 
89
calles del centro de la ciudad de Quer\u00e9taro, M\u00e9xico.\n\nLas 
            
82
simulaciones fueron generadas con SUMO (Simulation of Urban MObility), 
90
simulaciones fueron generadas con SUMO (Simulation of Urban MObility), 
            
83
un simulador ampliamente usado en el an\u00e1lisis urbano y de 
91
un simulador ampliamente usado en el an\u00e1lisis urbano y de 
            
84
transporte, que permite modelar el movimiento de veh\u00edculos a lo 
92
transporte, que permite modelar el movimiento de veh\u00edculos a lo 
            
85
largo del tiempo en redes urbanas reales.\n\nEn el dashboard, la 
93
largo del tiempo en redes urbanas reales.\n\nEn el dashboard, la 
            
86
visualizaci\u00f3n principal muestra la red vial de Quer\u00e9taro 
94
visualizaci\u00f3n principal muestra la red vial de Quer\u00e9taro 
            
87
sobre un mapa interactivo, en la cual los usuarios pueden:\n\n* 
95
sobre un mapa interactivo, en la cual los usuarios pueden:\n\n* 
            
88
Activar o desactivar capas visuales mediante una lista de 
96
Activar o desactivar capas visuales mediante una lista de 
            
89
selecci\u00f3n.\n* Mostrar marcadores en los tramos con mayor flujo 
97
selecci\u00f3n.\n* Mostrar marcadores en los tramos con mayor flujo 
            
90
vehicular o en los veh\u00edculos m\u00e1s lentos, seg\u00fan la 
98
vehicular o en los veh\u00edculos m\u00e1s lentos, seg\u00fan la 
            
91
opci\u00f3n elegida.\n* Ajustar atributos visuales de los tramos (como 
99
opci\u00f3n elegida.\n* Ajustar atributos visuales de los tramos (como 
            
92
la transparencia y el ancho de las l\u00edneas) en funci\u00f3n del 
100
la transparencia y el ancho de las l\u00edneas) en funci\u00f3n del 
            
93
n\u00famero de veh\u00edculos, para resaltar las zonas con mayor 
101
n\u00famero de veh\u00edculos, para resaltar las zonas con mayor 
            
94
congesti\u00f3n.\n* Utilizar un control deslizante temporal para 
102
congesti\u00f3n.\n* Utilizar un control deslizante temporal para 
            
95
seleccionar y visualizar el estado del tr\u00e1fico en un instante 
103
seleccionar y visualizar el estado del tr\u00e1fico en un instante 
            
96
espec\u00edfico de la simulaci\u00f3n.\n\nEsta combinaci\u00f3n de 
104
espec\u00edfico de la simulaci\u00f3n.\n\nEsta combinaci\u00f3n de 
            
97
controles permite analizar din\u00e1micamente el comportamiento del 
105
controles permite analizar din\u00e1micamente el comportamiento del 
            
98
tr\u00e1fico, identificar cuellos de botella y visualizar su 
106
tr\u00e1fico, identificar cuellos de botella y visualizar su 
            
99
evoluci\u00f3n temporal.\n\nEl tablero demuestra las capacidades de 
107
evoluci\u00f3n temporal.\n\nEl tablero demuestra las capacidades de 
            
100
Dash Sylvereye, una biblioteca creada en el Observatorio Metropolitano 
108
Dash Sylvereye, una biblioteca creada en el Observatorio Metropolitano 
            
101
CentroGeo, capaz de renderizar redes viales a escala urbana con 
109
CentroGeo, capaz de renderizar redes viales a escala urbana con 
            
102
aceleraci\u00f3n WebGL, y de integrarse de forma nativa con 
110
aceleraci\u00f3n WebGL, y de integrarse de forma nativa con 
            
103
componentes interactivos de Dash para construir dashboards 
111
componentes interactivos de Dash para construir dashboards 
            
104
anal\u00edticos completamente en Python.\n\nEn conjunto, la 
112
anal\u00edticos completamente en Python.\n\nEn conjunto, la 
            
105
simulaci\u00f3n ofrece una herramienta poderosa para el an\u00e1lisis 
113
simulaci\u00f3n ofrece una herramienta poderosa para el an\u00e1lisis 
            
106
visual de la movilidad urbana, permitiendo explorar patrones de 
114
visual de la movilidad urbana, permitiendo explorar patrones de 
            
107
tr\u00e1fico y su din\u00e1mica temporal con un enfoque reproducible y 
115
tr\u00e1fico y su din\u00e1mica temporal con un enfoque reproducible y 
            
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135
Tr\u00e1fico Vehicular en el Centro de Quer\u00e9taro\u201d presenta 
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Tr\u00e1fico Vehicular en el Centro de Quer\u00e9taro\u201d presenta 
            
136
una visualizaci\u00f3n interactiva desarrollada con el framework Dash, 
144
una visualizaci\u00f3n interactiva desarrollada con el framework Dash, 
            
137
la cual utiliza la biblioteca Dash Sylvereye para el an\u00e1lisis 
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la cual utiliza la biblioteca Dash Sylvereye para el an\u00e1lisis 
            
138
postmortem de una simulaci\u00f3n vehicular realizada sobre la red de 
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postmortem de una simulaci\u00f3n vehicular realizada sobre la red de 
            
139
calles del centro de la ciudad de Quer\u00e9taro, M\u00e9xico.\n\nLas 
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calles del centro de la ciudad de Quer\u00e9taro, M\u00e9xico.\n\nLas 
            
140
simulaciones fueron generadas con SUMO (Simulation of Urban MObility), 
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simulaciones fueron generadas con SUMO (Simulation of Urban MObility), 
            
141
un simulador ampliamente usado en el an\u00e1lisis urbano y de 
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un simulador ampliamente usado en el an\u00e1lisis urbano y de 
            
142
transporte, que permite modelar el movimiento de veh\u00edculos a lo 
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transporte, que permite modelar el movimiento de veh\u00edculos a lo 
            
143
largo del tiempo en redes urbanas reales.\n\nEn el dashboard, la 
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largo del tiempo en redes urbanas reales.\n\nEn el dashboard, la 
            
144
visualizaci\u00f3n principal muestra la red vial de Quer\u00e9taro 
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visualizaci\u00f3n principal muestra la red vial de Quer\u00e9taro 
            
145
sobre un mapa interactivo, en la cual los usuarios pueden:\n\n* 
153
sobre un mapa interactivo, en la cual los usuarios pueden:\n\n* 
            
146
Activar o desactivar capas visuales mediante una lista de 
154
Activar o desactivar capas visuales mediante una lista de 
            
147
selecci\u00f3n.\n* Mostrar marcadores en los tramos con mayor flujo 
155
selecci\u00f3n.\n* Mostrar marcadores en los tramos con mayor flujo 
            
148
vehicular o en los veh\u00edculos m\u00e1s lentos, seg\u00fan la 
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vehicular o en los veh\u00edculos m\u00e1s lentos, seg\u00fan la 
            
149
opci\u00f3n elegida.\n* Ajustar atributos visuales de los tramos (como 
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opci\u00f3n elegida.\n* Ajustar atributos visuales de los tramos (como 
            
150
la transparencia y el ancho de las l\u00edneas) en funci\u00f3n del 
158
la transparencia y el ancho de las l\u00edneas) en funci\u00f3n del 
            
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n\u00famero de veh\u00edculos, para resaltar las zonas con mayor 
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n\u00famero de veh\u00edculos, para resaltar las zonas con mayor 
            
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congesti\u00f3n.\n* Utilizar un control deslizante temporal para 
160
congesti\u00f3n.\n* Utilizar un control deslizante temporal para 
            
153
seleccionar y visualizar el estado del tr\u00e1fico en un instante 
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seleccionar y visualizar el estado del tr\u00e1fico en un instante 
            
154
espec\u00edfico de la simulaci\u00f3n.\n\nEsta combinaci\u00f3n de 
162
espec\u00edfico de la simulaci\u00f3n.\n\nEsta combinaci\u00f3n de 
            
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controles permite analizar din\u00e1micamente el comportamiento del 
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controles permite analizar din\u00e1micamente el comportamiento del 
            
156
tr\u00e1fico, identificar cuellos de botella y visualizar su 
164
tr\u00e1fico, identificar cuellos de botella y visualizar su 
            
157
evoluci\u00f3n temporal.\n\nEl tablero demuestra las capacidades de 
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evoluci\u00f3n temporal.\n\nEl tablero demuestra las capacidades de 
            
158
Dash Sylvereye, una biblioteca creada en el Observatorio Metropolitano 
166
Dash Sylvereye, una biblioteca creada en el Observatorio Metropolitano 
            
159
CentroGeo, capaz de renderizar redes viales a escala urbana con 
167
CentroGeo, capaz de renderizar redes viales a escala urbana con 
            
160
aceleraci\u00f3n WebGL, y de integrarse de forma nativa con 
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aceleraci\u00f3n WebGL, y de integrarse de forma nativa con 
            
161
componentes interactivos de Dash para construir dashboards 
169
componentes interactivos de Dash para construir dashboards 
            
162
anal\u00edticos completamente en Python.\n\nEn conjunto, la 
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anal\u00edticos completamente en Python.\n\nEn conjunto, la 
            
163
simulaci\u00f3n ofrece una herramienta poderosa para el an\u00e1lisis 
171
simulaci\u00f3n ofrece una herramienta poderosa para el an\u00e1lisis 
            
164
visual de la movilidad urbana, permitiendo explorar patrones de 
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visual de la movilidad urbana, permitiendo explorar patrones de 
            
165
tr\u00e1fico y su din\u00e1mica temporal con un enfoque reproducible y 
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