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@@ -96,5 +96,5 @@ La metodología propuesta cumple los requisitos de reproducibilidad científica:
La infraestructura dockerizada desarrollada constituye una aportación práctica que trasciende los resultados numéricos. Al encapsular los motores OCR en contenedores independientes, se resuelven problemas de compatibilidad entre dependencias y se garantiza que cualquier investigador pueda reproducir exactamente las condiciones experimentales. La aceleración de 82× proporcionada por GPU transforma lo que sería un experimento de días en uno de horas, haciendo viable la exploración exhaustiva de espacios de hiperparámetros con hardware de consumo.
El código fuente, las imágenes Docker y los datos experimentales están disponibles públicamente en el [repositorio del proyecto](https://github.com/seryus/MastersThesis). Esta apertura busca facilitar no solo la reproducción de los resultados, sino también la extensión de este trabajo hacia nuevos tipos de documentos, idiomas o motores OCR.
El código fuente, las imágenes Docker y los datos experimentales están disponibles públicamente en el [repositorio del proyecto](https://seryus.ddns.net/unir/MastersThesis). Esta apertura busca facilitar no solo la reproducción de los resultados, sino también la extensión de este trabajo hacia nuevos tipos de documentos, idiomas o motores OCR.