Maestría en Innovación Educativa yCultura Digital

MICD

Dr. Mario Hernández Hernández

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Semblanza

 

Es profesor Investigador de Tiempo Completo con categoría de Titular “C” adscrito al programa educativo de Ingeniero en computación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Guerrero. Sus funciones principales son: Docencia (impartir clases en licenciatura y Maestría), Gestión Académica, investigación y vinculación. Cuenta con estudios de Licenciatura en Informática por el Tecnológico Nacional de México/Campus Chilpancingo, realizo la Maestría en Computación en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Guerrero y obtuvo el grado de Doctor en Informática por la Universidad de Murcia, España, obteniendo la calificación de sobresaliente.

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8330-4779 


Adscripción 
Profesor - Investigador de Tiempo Completo con categoría de Titular “C” en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Guerrero. 


Formación académica 

  • Doctor en Informática por la Universidad de Murcia.

  • Maestro en Computación por la Universidad Autónoma de Guerrero. 

  • Licenciado en Informática por el Tecnológico Nacional de Mexico.

Distinciones 

  • Reconocimiento de PRODED.

  • Constancia de como miembro del padrón estatal de investigadores 

  • Constancia de participación como conferencista magistral

  • Constancia de evaluador de artículos para la revista digital FESGRO

Experiencia profesional 

  • Docente en Licenciatura de Ingeniería en Computación 

  • Docente en Maestría 

Línea de investigación 

  • INNOVACIÓN EN EL DESARROLLO DE SOFTWARE

Proyectos de investigación

  • Análisis y evaluación de arquitecturas heterogéneas basadas en Intel Xeon Phi para problemas científicos basados en patrones

  • Entrenamiento y selección automática de modelos de color para la segmentación de plantas y suelo en imágenes de cultivos agrícolas 

  • Sistema de gestión expedita de microcréditos por medio de evaluación automática

  • Evaluación de las prestaciones de la nueva arquitectura del procesador Intel Xeon Phi Knights Landing

  • Regleta Electronic con RFID para la medición de inventarios de bebidas y envío automático de información al sistema de administración 

  • SMART HELMET ITEM 19 

Publicaciones recientes

  • Fazel-Niari, Z.; Afkari-Sayyah, AH; Abbaspour-Gilandeh, Y.; Herrera-Miranda, I.; Hernández-Hernández, JL; Hernández-Hernández, M. Evaluación de la calidad de los componentes de la semilla de trigo utilizando diferentes modelos de clasificación. aplicación ciencia 2022 , 12 , 4133. https://doi.org/10.3390/app12094133.

  • Tino-Salgado, C., Martínez-Arroyo, M., Hernández-Hernández, M., Cruz-Gámez, E. de la, & Nogueda-Bautista, J. S. (2022). Inferencia probabilística de eventos asociados al COVID-19 en México. Pädi Boletín Científico De Ciencias Básicas E Ingenierías Del ICBI, 10(Especial4), 18-27. https://doi.org/10.29057/icbi.v10iEspecial4.9329.

  • Hasanzadeh, B.; Abbaspour-Gilandeh, Y.; Soltani-Nazarloo, A.; Hernández-Hernández, M.; Gallardo-Bernal, I.; Hernández-Hernández, JL Detección no destructiva de parámetros de calidad de frutos mediante imágenes hiperespectrales, análisis de regresión múltiple e inteligencia artificial. Horticulturae 2022 , 8 , 598. https://doi.org/10.3390/horticulturae8070598.

  • Martínez-Arroyo, M., Bello-Ambario, V., Montero-Valverde, JA, de la Cruz-Gámez, E., Hernández-Hernández, M., Hernández-Hernández, JL (2021). Corpus Emocional, Extracción de Características y Clasificación de Emociones Utilizando la Señal de Voz Parametrizada. En: Valencia-García, R., Bucaram-Leverone, M., Del Cioppo-Morstadt, J., Vera-Lucio, N., Jácome-Murillo, E. (eds.) Tecnologías e Innovación. CITI 2021. Comunicaciones en Informática y Ciencias de la Información, vol. 1460. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-88262-4_4.

  • Mirzazadeh, A.; Azizi, A.; Abbaspour-Gilandeh, Y.; Hernández-Hernández, JL; Hernández-Hernández, M.; Gallardo-Bernal, I. Una técnica novedosa para clasificar el daño de las aves en las plantas de colza basada en un algoritmo de aprendizaje profundo. Agronomía 2021 , 11 , 2364. https://doi.org/10.3390/agronomy11112364.

  • Sabzi, S.; Pourdarbani, R.; Rohban, MH; Fuentes-Penna, A.; Hernández-Hernández, JL; Hernández-Hernández, M. Clasificación de las hojas de pepino según el contenido de nitrógeno utilizando la técnica de imagen hiperespectral y votación mayoritaria. Plantas 2021 , 10 , 898. https://doi.org/10.3390/plants10050898.