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Desarrollo de software multi-dominio a partir de patrones de diseño de interfaces de usuario usando técnicas de inteligencia artificial
| dc.contributor.author | Sánchez Morales, Laura Nely | |
| dc.contributor.author | Alor-Hernández, Giner | |
| dc.contributor.author | Mejia-Miranda, Jezreel | |
| dc.date.accessioned | 2022-06-29T00:07:28Z | |
| dc.date.available | 2022-06-29T00:07:28Z | |
| dc.date.issued | 2020-12-17 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorios.orizaba.tecnm.mx:8080/xmlui/handle/123456789/581 | |
| dc.description | A lo largo del tiempo se han propuesto diversos enfoques de desarrollo de software. Algunos de los enfoques se basan en modelos como MDA (Model-Driven Architecture) o MDD (Model-Driven Development), otros son orientados al desarrollo ágil como RAD (Rapid Application Development) o FDD (Feature-Driven Development) por mencionar algunos. Las técnicas adoptadas por dichos enfoques carecen del uso de técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales, aprendizaje profundo y reconocimiento de patrones. Debido a esto, se necesitan nuevos conocimientos científicos y métodos computacionales en el proceso de desarrollo de aplicaciones multi-dominio incluyendo técnicas de inteligencia artificial para un proceso de desarrollo de software ágil, fácil e intuitivo. El objetivo de este documento es presentar los resultados del desarrollo de este tema de tesis. El trabajo de tesis consiste en el desarrollo de software multi-dominio a partir de patrones de diseño de interfaz de usuario y técnicas de inteligencia artificial. En otras palabras, consiste en generar código fuente de aplicaciones a partir de una imagen generada a mano alzada que represente una interfaz de usuario. El proceso de generación de aplicaciones consta de tres fases: (1) Identificación de elementos usando técnicas de inteligencia artificial como el procesamiento de imágenes, redes neuronales y aprendizaje profundo. En esta fase las técnicas de inteligencia artificial permiten identificar los patrones de diseño en la imagen generada a mano alzada. (2) Configuración: en esta fase se agregan los datos necesarios para el desarrollo y despliegue de la aplicación. Los principales datos de configuración son los dispositivos (Escritorio, Tablet/Smartphone y TV) y plataformas de desarrollo (Web, AndroidTM, iOS®, y Firefox® OS), dominio de la aplicación (Educativo, e-commerce o social media), tipo de aplicación de acuerdo al dominio de desarrollo, plantilla para presentar el contenido en la interfaz de usuario, nombre de la aplicación y datos sobre el autor de la aplicación. Los datos se almacenan en un archivo de configuración basado en XML (Extensible Markup Language). (3) Generación de código fuente: en esta fase se interpretan el documento basado en XML y se genera el código fuente de una aplicación multi-dominio. | es |
| dc.description.abstract | A lo largo del tiempo se han propuesto diversos enfoques de desarrollo de software. Algunos de los enfoques se basan en modelos como MDA (Model-Driven Architecture) o MDD (Model-Driven Development), otros son orientados al desarrollo ágil como RAD (Rapid Application Development) o FDD (Feature-Driven Development) por mencionar algunos. Las técnicas adoptadas por dichos enfoques carecen del uso de técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales, aprendizaje profundo y reconocimiento de patrones. Debido a esto, se necesitan nuevos conocimientos científicos y métodos computacionales en el proceso de desarrollo de aplicaciones multi-dominio incluyendo técnicas de inteligencia artificial para un proceso de desarrollo de software ágil, fácil e intuitivo. El objetivo de este documento es presentar los resultados del desarrollo de este tema de tesis. El trabajo de tesis consiste en el desarrollo de software multi-dominio a partir de patrones de diseño de interfaz de usuario y técnicas de inteligencia artificial. En otras palabras, consiste en generar código fuente de aplicaciones a partir de una imagen generada a mano alzada que represente una interfaz de usuario. El proceso de generación de aplicaciones consta de tres fases: (1) Identificación de elementos usando técnicas de inteligencia artificial como el procesamiento de imágenes, redes neuronales y aprendizaje profundo. En esta fase las técnicas de inteligencia artificial permiten identificar los patrones de diseño en la imagen generada a mano alzada. (2) Configuración: en esta fase se agregan los datos necesarios para el desarrollo y despliegue de la aplicación. Los principales datos de configuración son los dispositivos (Escritorio, Tablet/Smartphone y TV) y plataformas de desarrollo (Web, AndroidTM, iOS®, y Firefox® OS), dominio de la aplicación (Educativo, e-commerce o social media), tipo de aplicación de acuerdo al dominio de desarrollo, plantilla para presentar el contenido en la interfaz de usuario, nombre de la aplicación y datos sobre el autor de la aplicación. Los datos se almacenan en un archivo de configuración basado en XML (Extensible Markup Language). (3) Generación de código fuente: en esta fase se interpretan el documento basado en XML y se genera el código fuente de una aplicación multi-dominio. | es |
| dc.description.sponsorship | CONACYT, TECNM | es |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | Instituto Tecnológico de Orizaba | es |
| dc.relation.ispartofseries | Doctorado en Ciencias de la Ingeniería; | |
| dc.subject | Software Multidominio | es |
| dc.subject | inteligencia artificial | es |
| dc.subject | generación automática de código | es |
| dc.title | Desarrollo de software multi-dominio a partir de patrones de diseño de interfaces de usuario usando técnicas de inteligencia artificial | es |
| dc.type | Thesis | es |
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