INVITACIÓN | Bolsa de Trabajo EPN SECURE SOFT CORP
La EPN, conocedora de la calidad de educación profesional impartida en nuestras aulas y consciente del potencial profesional de nuestra comunidad de estudiantes y graduados, busca desde la Dirección de Relaciones Institucionales, impulsar el desarrollo y crecimiento profesional de su comunidad polit...
¡VUELVEN LAS JISIC!
Prepárate para sumergirte en el mundo de la tecnología con el evento organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la EPN.
Estudiantes de la EPN representaron a Latinoamérica en competencia internacional
Kharol Chicaiza, Ivanna Cevallos, Mateo Sarzosa y Fabricio Simbaña, estudiantes de la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional (FIS-EPN) representaron a Latinoamérica en la competencia internacional Cyber 9/12 Strategy Challenge, que se realizó en Washington DC, Estados ...
CALL FOR PAPERS Latin-American Journal of Computing (LAJC)
La Revista Latin American Journal of Computing (LAJC) es una publicación de Acceso Abierto Diamante revisada por pares doble ciego, auspiciada por la Facultad de Ingeniería de Sistemas de la Escuela Politécnica Nacional de Ecuador, una de las mejores universidades de investigación en Ciencias de la ...
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Molina Bustamante Marco Eduardo
Departamento de Informática y Ciencias de la Computación
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Oficina: 
Ext: 4710
iD orcid.org/0000-0002-1712-2923
Estudios
  1. Ingeniero en Electrónico en la Escuela Politécnica Nacional
  2. Mestre em Ciencia da Computacao en Universidade Federal do Rio Grande do Sul
  3. Doctor en el Programa de Doctorado en Software y Sistemas en la Universidad Politécnica de Madrid
Líneas de investigación
  1. DICC-A1-L2 Machine learning
  2. DICC-A4-L1 Computación Aplicada a los Sistemas de Información
Publicaciones
  1. Molina, M., Jiménez, C., & Montenegro, C. (2023). Improving Drug–Drug Interaction Extraction with Gaussian Noise. Pharmaceutics 2023, 15(7). doi: https://doi.org/10.3390/pharmaceutics15071823  
  2. Montenegro, C., & Molina, M. (2020). Using Deep Neural Networks for Stock Market Data Forecasting: An Effectiveness Comparative Study. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1066, 399–408. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32022-5_37
  3. Jimenez, C., Molina, M., & Montenegro, C. (2019). Deep learning - Based models for drug-drug interactions extraction in the current biomedical literature [Modelos basados en Aprendizaje Profundo para Extraccion de Interacciones Medicamentosas en la Literatura Biomedica Actual]. Proceedings - 2019 International Conference on Information Systems and Software Technologies, ICI2ST 2019, 174–181. https://doi.org/10.1109/ICI2ST.2019.00032
  4. Montenegro, C., & Molina, M. (2019). A DNN approach to improving the short-term investment criteria for S&P500 index stock market. ACM International Conference Proceeding Series, 100–104. https://doi.org/10.1145/3340017.3340027

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