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Descripción: “...En este artículo se presentan los resultados de un trabajo de grado a nivel de pregrado realizado en la escuela de ingeniería de antioquia con el objetivo de proponer un modelo de gestión que determine cuáles son los beneficios que trae en el proceso logístico la implementación de la gestión por procesos en empresas pequeñas de Medellín. para lograrlo, se diseñó y aplicó una encuesta y una matriz de madurez del proceso logístico como resultado del estudio de los fundamentos teóricos y la interacción con expertos. el análisis de los resultados indica que las compañías pequeñas estudiadas tienen inexactitudes en cuanto al conocimiento de la gestión por procesos; sin embargo, realizan actividades que se relacionan con la gestión por procesos en la logística para lograr una excelente satisfacción al cliente y así obtener los ingresos necesarios para subsistir en el mercado.Abstract: this article presents the results of an undergraduate thesis, which was carried out at the school of engineering of antioquia with the objective to propose a management model which determines the benefits that can be realized through the implementation of business process management in logistical processes within small companies in Medellin. in order to achieve this, a survey and a maturity matrix of the logistical processes, a result of the theoretical study and interaction with experts, was designed and implemented. the analysis of the obtained results indicates that the small companies which participated in the survey, have inaccuracies in their knowledge of process management. ...”

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Palabra clave: “...Predator-prey model...”

Descripción: “...In this paper the behavior of the road infrastructure of logistics corridors in Colombia is modeled using system dynamics to assess the impact of investment policies carried out in the paved road network. ...”

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Palabra clave: “...Technologists, Human Capital, Higher Education, Logistic Regression Model, Employment Status....”

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Descripción: “...Para el proceso se tuvieron en cuenta problemas adicionales al proceso de minería, como, por ejemplo, la alta dimensionalidad, por lo cual se aplicaron los métodos de selección de las variables estadístico univariado, feature importance y SelectFromModel (Sklearn). En el proyecto se seleccionaron cinco técnicas de minería de datos para evaluarlas: vecinos más cercanos (K nearest neighbors, KNN), árboles de decisión (decision tree, DT), árboles aleatorios (random forest, RF), regresión logística (logistic regression, LR) y máquinas de vectores soporte (support vector machines, SVM). ...”