Diseño de un sistema de control de costos para el proceso de construcción de vivienda popular

El objetivo,para el desarrollo de este proyecto de graduación, es establecer un control de costos en las viviendas de interés social que se desarrollan en el Ecuador, a nivel de proyectos, ejecutados por empresas constructoras o contratistas. Se tomarán datos de la ejecución en campo de viviendas de 42 m2 de construcción, en la comunidad de Macas provincia del Cañar. Se verificarán materiales reales, rendimiento de mano de obra reales y rendimientos de equipo y transporte reales, con el afán de determinar el costo real de la obra. Todos estos datos se registrarán en el modelo desarrollado con lo que se comparará lo ejecutado contra lo programado. En el caso de existir un desfase entre estos dos parámetros, el modelo proyectará un nuevo presupuesto, asegurándose de que los gastos no excedan el financiamiento autorizado para el proyecto. El modelo almacenará datos de rendimientos de mano de obra, precios de materiales, equipos y transporte. Esto permitirá plantear presupuestos para futuros proyectos con precios cada vez más cercanos a los reales en la ejecución del proyecto, ayudando, de manera permanente, a instituciones gubernamentales profesionales de la construcción dedicadas a la proyección de viviendas.

Guía de aplicación de la NIC 11 contratos de construcción con el caso práctico: Restauración del graderío sur del estadio municipal de Azogues, Jorge Andrade Cantos por el período 2007-2008

La presente investigación consistió en diseñar una estructura para el procesamiento de información contable del área de la construcción, proveyendo además de una herramienta útil para la toma de decisiones, con el objeto de minimizar y controlar los costos e incrementar la rentabilidad al término del proyecto; reforzándola mediante el manejo de material bibliográfico como: libros, revistas, tesis, CDS, apuntes e internet. A través de la aplicación de este tema se logrará dotar de un sistema contable que facilite un correcto análisis e interpretación de la información para la acertada toma de decisiones. Es así que durante el desarrollo del trabajo se necesitará contar con una comprensión clara de lo que constituye el contrato para la fabricación de un activo o un conjunto de activos, que están íntimamente relacionados entre sí o son interdependientes en términos de su diseño, tecnología y función, o bien en relación con su último destino o utilización (Contrato de Construcción) y de la lista de cuentas que definen la información de la obra, de acuerdo al detalle que se utilice, dependiendo de la complejidad del proyecto (Plan de Cuentas).

Multi-class sentiment analysis using a hierarchical logistic model tree approach

En este trabajo se propone un nuevo sistema híbrido para el análisis de sentimientos en clase múltiple basado en el uso del diccionario General Inquirer (GI) y un enfoque jerárquico del clasificador Logistic Model Tree (LMT). Este nuevo sistema se compone de tres capas, la capa bipolar (BL) que consta de un LMT (LMT-1) para la clasificación de la polaridad de sentimientos, mientras que la segunda capa es la capa de la Intensidad (IL) y comprende dos LMTs (LMT-2 y LMT3) para detectar por separado tres intensidades de sentimientos positivos y tres intensidades de sentimientos negativos. Sólo en la fase de construcción, la capa de Agrupación (GL) se utiliza para agrupar las instancias positivas y negativas mediante el empleo de 2 k-means, respectivamente. En la fase de Pre-procesamiento, los textos son segmentados por palabras que son etiquetadas, reducidas a sus raíces y sometidas finalmente al diccionario GI con el objetivo de contar y etiquetar sólo los verbos, los sustantivos, los adjetivos y los adverbios con 24 marcadores que se utilizan luego para calcular los vectores de características. En la fase de Clasificación de Sentimientos, los vectores de características se introducen primero al LMT-1, a continuación, se agrupan en GL según la etiqueta de clase, después se etiquetan estos grupos de forma manual, y finalmente las instancias positivas son introducidas a LMT-2 y las instancias negativas a LMT-3. Los tres árboles están entrenados y evaluados usando las bases de datos Movie Review y SenTube con validación cruzada estratificada de 10-pliegues. LMT-1 produce un árbol de 48 hojas y 95 de tamaño, con 90,88% de exactitud, mientras que tanto LMT-2 y LMT-3 proporcionan dos árboles de una hoja y uno de tamaño, con 99,28% y 99,37% de exactitud,respectivamente. Los experimentos muestran que la metodología de clasificación jerárquica propuesta da un mejor rendimiento en comparación con otros enfoques prevalecientes.