Algoritmo computacional selectivo para el análisis de emociones
eBook - PDF

Algoritmo computacional selectivo para el análisis de emociones

  1. 17 páginas
  2. Spanish
  3. PDF
  4. Disponible en iOS y Android
eBook - PDF

Algoritmo computacional selectivo para el análisis de emociones

Descripción del libro

Trabajo de Investigación del año 2024 en eltema Informática - Informatica de negocios, Nota: 100, Universidad de las Américas Puebla, Idioma: Español, Resumen: En este trabajo se presenta una revisión documental de las emociones humanas y la importancia de reconocerlas en ambientes laborales para la detección ansiedad y estrés, que puedan ser desfavorables para las empresas y el convivir laboral. En este sentido se han analizados las principales variables que intervienen en el proceso de generación de estrés y emociones, y se han revisados las herramientas de software que podrían contribuir al desarrollo de sistemas efectivos. Los principales resultados muestran que un sistema de detección de emociones puede ser útil y favorable para la gestión empresarial, detectando posibles situaciones complejas en los trabajadores y pudiendo contribuir con las mejoras sociales en los ambientes laborales. Una detección temprana puede contribuir a las mejoras sociales dentro de las instancias laborales, lo que a su vez contribuye con las mejoras en la producción, gestión y manejo empresarial.

Preguntas frecuentes

Sí, puedes cancelar tu suscripción en cualquier momento desde la pestaña Suscripción en los ajustes de tu cuenta en el sitio web de Perlego. La suscripción seguirá activa hasta que finalice el periodo de facturación actual. Descubre cómo cancelar tu suscripción.
No, los libros no se pueden descargar como archivos externos, como los PDF, para usarlos fuera de Perlego. Sin embargo, puedes descargarlos en la aplicación de Perlego para leerlos sin conexión en el móvil o en una tableta. Obtén más información aquí.
Perlego ofrece dos planes: Essential y Complete
  • El plan Essential es ideal para los estudiantes y los profesionales a los que les gusta explorar una amplia gama de temas. Accede a la biblioteca Essential, con más de 800 000 títulos de confianza y superventas sobre negocios, crecimiento personal y humanidades. Incluye un tiempo de lectura ilimitado y la voz estándar de «Lectura en voz alta».
  • Complete: perfecto para los estudiantes avanzados y los investigadores que necesitan un acceso completo sin ningún tipo de restricciones. Accede a más de 1,4 millones de libros sobre cientos de temas, incluidos títulos académicos y especializados. El plan Complete también incluye funciones avanzadas como la lectura en voz alta prémium y el asistente de investigación.
Ambos planes están disponibles con un ciclo de facturación mensual, semestral o anual.
Somos un servicio de suscripción de libros de texto en línea que te permite acceder a toda una biblioteca en línea por menos de lo que cuesta un libro al mes. Con más de un millón de libros sobre más de 1000 categorías, ¡tenemos todo lo que necesitas! Obtén más información aquí.
Busca el símbolo de lectura en voz alta en tu próximo libro para ver si puedes escucharlo. La herramienta de lectura en voz alta lee el texto en voz alta por ti, resaltando el texto a medida que se lee. Puedes pausarla, acelerarla y ralentizarla. Obtén más información aquí.
¡Sí! Puedes usar la aplicación de Perlego en dispositivos iOS o Android para leer cuando y donde quieras, incluso sin conexión. Es ideal para cuando vas de un lado a otro o quieres acceder al contenido sobre la marcha.
Ten en cuenta que no será compatible con los dispositivos que se ejecuten en iOS 13 y Android 7 o en versiones anteriores. Obtén más información sobre cómo usar la aplicación.
Sí, puedes acceder a Algoritmo computacional selectivo para el análisis de emociones de Franyelit Suárez-Carreño,José Salazar-Rodríguez,Luis Rosales-Romero en formato PDF o ePUB. Tenemos más de un millón de libros disponibles en nuestro catálogo para que explores.

Información

Editorial
GRIN Verlag
Año
2024
ISBN del libro electrónico
9783389073810

Índice