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46 posts from febrero 2017

02/24/2017

Construcción de un sistema de apoyo y trabajo para procesos de desarrollo de software guiados por TSP

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Por: Sebastián Gil

Se desea desarrollar una herramienta de trabajo web que permita coordinar y administrar los distintos aspectos y tareas de un proceso de desarrollo de software, utilizando como guía la implementación específica de un proceso de desarrollo conocido o la propuesta de un proceso de desarrollo híbrido que sirva para varios propósitos.

El principal objetivo de este desarrollo es evaluar su utilidad en dos frentes distintos: Primero como una herramienta institucional de apoyo a procesos de desarrollo de software o similares que provea instrumentos conocidos y sencillos de usar para administrar un proceso de desarrollo mediano o grande. Segundo, como un instrumento de evaluación común para determinar el progreso, culminación y aceptación de una construcción de software.

Robustez y Auto-recuperación de Fallas en Redes Complejas Utilizando Técnicas Inspiradas en la Naturaleza

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Por: Arles Rodríguez

Servicios de mensajería, redes sociales y de computación en la nube utilizan componentes interconectados realizando tareas principalmente de colección y replicación de datos. Estos componentes pueden fallar y es en donde aparece la propiedad de auto-organización presente en la naturaleza –en la que el sistema se organiza por si solo sin un control central- como una opción que puede ser importante para lograr robustez, confiabilidad, escalabilidad y recuperación de fallas en sistemas distribuidos.

Hasta el momento se tienen resultados prometedores en la parte de robustez utilizando una topología de retículo (lattice) modelada como un entorno bidimensional y agentes que pueden fallar cuya tarea es coleccionar información del entorno mediante comunicación local y exploración del ambiente. Mediante la presente propuesta, se pretende simular distintas topologías utilizando redes complejas para modelar comunicación entre nodos (e.g. Small-World, Scale-Free, Community, Hub and Spoke, etc).

Detección automática de comunidades en redes sociales mediante técnicas de inteligencia computacional

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Por: Jorge Camargo

Las personas se expresan en estas redes sociales principalmente utilizando elementos tales como texto, imágenes, videos, etiquetas, entre otros, los cuales constituyen una fuente muy interesante para describir a una persona mediante su interacción con dichas redes. Estas redes permiten a su vez que frecuentemente se generen grupos de personas con intereses comunes, formando así nuevas comunidades. Sin embargo, no es fácil detectar cuántas y cuáles comunidades se generan en las redes sociales, debido al gran volumen de información que se genera día a día.

En este proyecto se plantea diseñar y evaluar un modelo computacional que permita detectar automáticamente comunidades a partir del texto que se produce en las redes sociales.

Como resultado del proyecto, se espera encontrar cuáles son las comunidades más importantes en Bogotá, así como también, cuáles son las características de dichas comunidades. Esto permitirá a diferentes actores (gobierno, investigadores, industria, entre otros) entender mejor a la población para dirigir de manera más asertiva actividades tales como generación de política pública, mercadeo dirigido, entendimiento de la población, entre otros.

Aplicaciones de Redes Neuronales Recurrentes Profundas

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Por: Juan Carlos Caicedo

Estos modelos han demostrado ser eficientes para modelar la extracción de patrones visuales discriminativos para hacer clasificación y detección de objetos con alta precisión. Su potencial para procesar video ha sido explorado en varios trabajos recientes, los cuales demuestran mejoras significativas en problemas de reconocimiento de acciones y seguimiento de objetos. Sin embargo, a pesar de que las redes convolucionales modelan eficientemente los patrones espaciales en imágenes, no son muy apropiadas para modelar dependencias temporales.

En este trabajo, se propone explorar el diseño de una arquitectura híbrida convolucional-recurrente que incorpore información espacial con el uso de redes convolucionales y también considere información temporal con una red neuronal recurrente.

An Approximate Approach to Order Preserving Matching under δγ-distances.

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Por: Juan Carlos Mendivelso

The problem of string matching consists of finding all the occurrences of a pattern string P=P[1..m] in a text string T[1..n]. It has important applications in several areas such as information retrieval and bioinformatics. However, exact string matching does not support all the applications. For instance, in some areas the alphabet is drawn from a set of integer values. These integer strings are normally found in cipher text, financial data, meteorology data, image data, and music data, to name some. In such numeric strings, it would be unrealistic and ineffective to search for exact occurrences of a pattern but rather ought to search for similar instances of it. For instance, order-preserving matching is a recently introduced variant of the string matching problem that searches

for substrings in the text whose natural representation matches the natural representation of the pattern. The natural representation of a string X is a string that contains the rankings of the characters occurring at each position of X. Then, order-preserving matching regards the internal structure of the strings rather than their absolute values. Consequently, it has important

applications in stock market analysis and music information retrieval. But such application areas require more flexibility: not only the substrings with exactly the same structure are of interest, but also the ones that are similar. In this project, we propose an approximate version of order-preserving matching based on the δγ- distances that permits an individual error between the ranking of corresponding symbols (bounded by δ) and a global error of all the positions (bounded by γ).

Aplicación de una red neuronal para clasificar la señal de fuera de control que da el gráfico de multivariante T2 de Hotelling utilizando datos obtenidos en la industria

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Por: Gustavo Campos

El control simultáneo de varias variables en una misma pieza o producto ha recibido mucha atención en los últimos años. La utilización de un sólo gráfico multivariante para el control del proceso es una opción más potente que usar varios gráficos univariantes. Sin embargo, los gráficos multivariantes, no indican qué variable o variables de las que se están midiendo han sido las que han cambiado y las técnicas actuales son poco eficientes para detectar las variables responsables del cambio. Por lo tanto la investigación estará enfocada en proponer un método basado en redes neuronales con el fin de identificar las variables que han cambiado en el proceso, utilizando datos industriales reales.