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Chavez Pinillos, Frey Elmer
Inga Lapa, John Yulber
Palomino Sanchez, Diego Alberto
2023-05-26T14:29:50Z
2023-05-26T14:29:50Z
2022
https://hdl.handle.net/20.500.12692/115093
La investigación titulada “Sistema Web con Deep Learning para la Gestión Documental en el Command Center de Sodexo, San Borja 2022” tuvo como objetivo principal determinar en qué medida afecta un sistema web en la gestión documental en el área de estudio. El tipo de investigación que se utilizo fue aplicado con diseño experimental del tipo preexperimental. La muestra estuvo compuesta por 3 personas y 376 documentos generados en el año 2022 por el Command Center de Sodexo ubicada en el distrito de San Borja. El sistema web con Deep Learning fue desarrollado con la metodología de desarrollo de software XP y las tecnologías de desarrollo fueron Django Rest Framework, Vue.js y TensorFlow, dado así que fue aplicada en la muestra. La técnica que se ejecutó para medir la gestión documental, fue la observación y el instrumento ficha de registro. La investigación comprobó que la implementación de un Sistema web con Deep Learning mejoro la gestión documental en el Command Center de Sodexo; reflejados en la optimización de los indicadores, se validó que el primer indicador incrementó su media en un 9.26%, el segundo indicador en su media se redujo un 10.5419%, el tercer indicador en su promedio mejoró un 15.1684% y el cuarto indicador incrementó su media en un 7.3112%. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Deep learning (es_PE)
Django rest framework (es_PE)
Gestión documental (es_PE)
TensorFlow (es_PE)
Sistema web (es_PE)
Sistema web con deep learning para la gestión documental en el command center de Sodexo, San Borja 2022 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Ingeniero de Sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
40074326
https://orcid.org/0000-0003-3785-5259 (es_PE)
72843884
76093647
612076 (es_PE)
Angeles Pinillos, Daniel Orlando
Cohello Aguirre, Rogelio Gonzalo
Chavez Pinillos, Frey Elmer
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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