This paper presents an assessment of the potential behind the BiGRU-CNN artificial neural network to be used as an electric power theft detection tool. The network is based on different architecture layers of the bidirectional gated recurrent unit and convolutional neural network. The use of such a tool with this classification model can help energy sector companies to make decisions regarding theft detection. The BiGRU-CNN artificial neural network singles out consumer units suspected of fraud for later manual inspections. The proposed artificial neural network was programmed in python, using the keras package. The best detection model was that of the BiGRU-CNN artificial neural network when compared to multilayer perceptron, recurrent neural network, gated recurrent unit, and long short-term memory networks. Several tests were carried out using data of an actual electricity supplier, showing the effectiveness of the proposed approach. The metric values assigned to their classifications were 0.929 for accuracy, 0.885 for precision, 0.801 for recall, 0.841 for F1-Score, and 0.966 for area under the receiver operating characteristic curve.

El desarrollo de aglomeraciones humanas a lo largo de los años ha requerido la creación de nuevas leyes que buscan mejorar la gobernanza de los espacios públicos, fortaleciendo los mecanismos de articulación y coordinación entre los municipios que componen la región. Estas leyes incluyen la creación de consejos metropolitanos, planes de desarrollo integrado e instrumentos de gestión territorial, como zonificación, movilidad, salud, educación y uso del suelo. La implementación de estas leyes trae impactos y desafíos para la gestión pública y privada de las regiones metropolitanas, requiriendo soluciones integradas y sostenibles. El objetivo de este trabajo es analizar los impactos que las tecnologías emergentes pueden aportar al estudio de la gestión pública y el desarrollo de las regiones metropolitanas. Se utilizaron métodos de investigación cualitativa y revisión de literatura para desarrollar el artículo. Los resultados confirman la posibilidad de utilizar tecnologías modernas para mejoras en la gestión pública de las regiones metropolitanas, ya que las transformaciones sociales, culturales y tecnológicas han impactado directamente en la forma en que se gestionan las ciudades. Se concluye, por lo tanto, que la adopción de estas tecnologías de apoyo a la gestión puede y ha sido una solución para superar desafíos, buscando beneficios para la población, desarrollo estratégico y sostenible para el desarrollo de regiones metropolitanas.

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