https://hdl.handle.net/2238/10597 Tue, 19 May 2026 08:08:34 GMT 2026-05-19T08:08:34Z https://hdl.handle.net/2238/16278 Propuesta de Metodología de Control de Calidad para el Departamento de Automatización de QA Mok-Zheng, Carmen-María El objetivo de este proyecto es proponer una metodología de control de calidad (QC) para el departamento de automatización del QA (QA Automation) de una empresa, a la cual denominaremos Empresa A. Esta propuesta se basa en un análisis detallado de la situación actual del departamento, en la revisión de diversos marcos de referencia y en las opiniones de expertos en el campo del aseguramiento de la calidad. Para alcanzar este objetivo, se realizó un análisis exhaustivo del proceso de QC actualmente implementado en dicho departamento, documentando la metodología utilizada. Como parte del análisis preliminar, se investigaron distintos marcos de referencia que sirvieron de guía para el desarrollo de la nueva metodología. Además, se aplicaron encuestas a los miembros del departamento de QA Automation y se llevaron a cabo entrevistas con expertos de la industria para obtener una visión más amplia sobre las prácticas actuales en el campo y para identificar las necesidades y expectativas del departamento. Con base en la información obtenida, se propone una metodología de QC adaptada al contexto específico del departamento de QA Automation, junto con un plan de acción para su implementación. Se espera que esta metodología se convierta en una herramienta valiosa para mejorar el proceso de QC en la Empresa A. Proyecto de graduación (Maestría Profesional en Gerencia de Tecnologías de Información). Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2024. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/2238/16278 2024-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/2238/15668 Estimación de incertidumbre de redes generativas antagónicas (GAN) para simular datos del detector de partículas del Cherenkov de imágenes de anillo (RICH) Arce-Morales, José-Alberto; Pastor-Barrientos, Jonathan-David Como parte del experimento del Large Hadron Collider Beauty (LHCb) simulaciones precisas de colisiones de partículas se vuelven necesarias para la planificación y exploración de configuraciones, lo cual permite ahorrar tiempo y recursos al momento de realizar el experimento. Existen simulaciones utilizando redes neuronales generativas adversariales de Cramer (Cramer GAN) siendo desarrolladas para simular la salida del detector de Ring-Imaging Cherenkov (RICH). El determinar si estas simulaciones son confiables o no es un problema complejo, para el cual no existe un estándar definido, por lo que se propone el uso de un nuevo método llamado Feature Densities que permita estimar el nivel de incertidumbre del modelo. Se quiere probar que dicho método ofrece mejoras significativas, tanto a nivel de rendimiento como de precisión, al compararlo con el método de Monte Carlo Dropout, el cual es ampliamente utilizado como el estado del arte.; As part of the Large Hadron Collider Beauty (LHCb) experiment, accurate simulations of particle collisions become necessary for the planning and exploration of configurations, which saves time and resources when performing the experiment. There are simulations using Cramer adversarial generative neural networks (Cramer GAN) being developed to simulate the output of the Ring-Imaging Cherenkov detector (RICH). Determining whether these simulations are reliable or not is a complex problem, for which there is no defined standard, so it is proposed to use a new method called Feature Densities to estimate the level of uncertainty of the model. The aim is to prove that this method offers significant improvements, both in terms of performance and accuracy, when compared to the Monte Carlo Dropout method, which is widely used as the state-of-the-art. Proyecto de Graduación (Bachillerato en Ingeniería en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2024. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/2238/15668 2024-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/2238/13903 Traductor CLI-To-REST para switches de Aruba Network Angulo-Fuentes, Dennis-Johel Actualmente, los switches de Aruba Network pueden ser configurados a través de una Interfaz de Línea de Comandos (CLI) y una Interfaz de Programación de Aplicaciones RESTful (API REST), estas interfaces afectan directamente la base de datos OVSDB, la cual guarda directamente la configuración del switch. La interfaz CLI fue la primera en ser desarrollada, por lo cual tiene un repertorio de pruebas mucho más grande en comparación a la API REST. Este proyecto presenta una solución a la diferencia en el repertorio de pruebas sin necesidad de reducir la brecha “a mano”. El proyecto solución es llamado CLI-To-REST, es un traductor/transformador directo de las operaciones generadas por CLI a métodos HTTP para ser usados en la API REST. El sistema ha sido dividido en cinco etapas de desarrollo; la primera se conformó de pruebas de concepto para verificar la viabilidad del sistema, la segunda correspondió a generar en parte las traducciones/transformaciones para ciertos tipos de tablas, la tercera etapa (la cual se define en este documento) consta en terminar las traducciones para los tipos de tablas restantes, la cuarta etapa se conformará de presentar pruebas de concepto para integrar el traductor con el framework de pruebas de switches usado en Aruba Networks, y la quinta etapa constará en habilitar pruebas de la API RESTful aprovechando las de CLI. Proyecto de graduación (Bachillerato en Ingeniería en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2022. Sat, 01 Jan 2022 00:00:00 GMT https://hdl.handle.net/2238/13903 2022-01-01T00:00:00Z