El objetivo del Internet de las Cosas es contar con sensores inteligentes colaborando directamente sin participación humana, habilitando a los objetos físicos para ver, escuchar y pensar de forma que se les permita compartir información y coordinar decisiones. Actualmente existen protocolos de comunicación para Internet de las Cosas que cumplen con ciertos requisitos que éste demanda, sin embargo, pocos son los trabajos que permiten un procesamiento inteligente de la información, dejando este análisis a cargo de otros componentes de la arquitectura. En este trabajo se propone un protocolo de comunicación para una arquitectura enfocada en Internet de las cosas con base en la transferencia de estado representativo (REST, Representational State Transfer) combinado con la metodología publicar/suscribir con infraestructura de servicio de mensajería. El protocolo puede administrar una gran cantidad de dispositivos, cuenta con un formato de mensaje compacto para que requiera poca capacidad de procesado, utiliza el lenguaje de programación Java pensando en la interoperabilidad, usa sockets para hacer posible que haya un gran número de comunicaciones simultaneas e implementa agentes inteligentes para la construcción de mensajes significativos para la toma de decisiones.

Breast cancer is a serious threat to women’s health worldwide. Although the exact causes of this disease are still unknown, it is known that the incidence of breast cancer is associated with risk factors. Risk factors in cancer are any genetic, reproductive, hormonal, physical, biological, or lifestyle-related conditions that increase the likelihood of developing breast cancer. This research aims to identify the most relevant risk factors in patients with breast cancer in a dataset by following the Knowledge Discovery in Databases process. To determine the relevance of risk factors, this research implements two feature selection methods: the Chi-Squared test and Mutual Information; and seven classifiers are used to validate the results obtained. Our results show that the risk factors identified as the most relevant are related to the age of the patient, her menopausal status, whether she had undergone hormonal therapy, and her type of menopause.

La calidad de los programas de software (SW) es considerada cuando éstos se realizan bajo estrictas metodologías y siguiendo estándares que intentan reducir la probabilidad de presentar defectos. La obtención de métricas de SW es un método útil para minimizar dicha probabilidad. Para evaluar la calidad de un programa de SW, uno de los indicadores más importantes es la mantenibilidad, la cual se puede medir mediante la obtención de un conjunto de métricas. La mantenibilidad es la facilidad con la que un sistema de SW puede ser modificado y es un atributo que afecta de manera crucial al costo de desarrollo del mismo. La literatura muestra estudios sobre mantenibilidad y la alteración de este parámetro cuando los programas evolucionan. Este trabajo muestra los resultados de analizar 315 programas realizados por estudiantes universitarios de carreras en Ingeniería en Computación e Informática y la evolución que la mantenibilidad y otras métricas básicas presentan en función del progreso en la formación académica de sus autores.

Breast cancer is a serious threat to women’s health worldwide. Although the exact causes of this disease are still unknown, it is known that the incidence of breast cancer is associated with risk factors. Risk factors in cancer are any genetic, reproductive, hormonal, physical, biological, or lifestyle-related conditions that increase the likelihood of developing breast cancer. This research aims to identify the most relevant risk factors in patients with breast cancer in a dataset by following the Knowledge Discovery in Databases process. To determine the relevance of risk factors, this research implements two feature selection methods: the Chi-Squared test and Mutual Information; and seven classifiers are used to validate the results obtained. Our results show that the risk factors identified as the most relevant are related to the age of the patient, her menopausal status, whether she had undergone hormonal therapy, and her type of menopause.