http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136217 2026-06-07T17:38:34Z 2026-06-07T17:38:34Z Salazar Chacón, Gustavo David http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136235 2022-05-12T20:02:37Z 2022-04-01T00:00:00Z

Contribucion a revista Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1; http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/129910 Software-Defined Networking (or SDN), since its creation and subsequent adoption, has promised to be the solution to network infrastructure management, configuration, and performance problems using techniques such as programmability, Open-hardware with programmatic capabilities, extreme agility, in addition to the use of secure Graphical Interfaces/APIs that provide full visibility and infrastructure telemetry. This doctoral thesis takes a look at the evolution of data networks towards the SDN paradigm and its various adoptions (SD-Access, SD-Data Center and SD-WAN) in order to verify its ease of implementation, for which the fundamentals of these technologies are addressed, starting from what decoupling of the Control Plane from the Data Plane in network equipment implies, to the concept of cultural and technological change called NetDevOps, essential for the agile SDN ecosystem to work properly, going through the analysis of next-generation standardized protocols that allow the implementation of these environments in real networks: LISP, VXLAN, OMP and Segment- Routing, developing at the same time proofs of concept (PoCs) in emulation environments and with physical equipment, thus closing the investigative process that validates the integration of SDN-based programmability with traditional networks, this being precisely the greatest contribution of the present research. Resumen de la tesis del autor presentada el 13 de diciembre de 2021 para obtener el título de Doctor en Ciencias Informáticas de la uNLP.

2022-04-01T00:00:00Z Software-Defined Networking (or SDN), since its creation and subsequent adoption, has promised to be the solution to network infrastructure management, configuration, and performance problems using techniques such as programmability, Open-hardware with programmatic capabilities, extreme agility, in addition to the use of secure Graphical Interfaces/APIs that provide full visibility and infrastructure telemetry. This doctoral thesis takes a look at the evolution of data networks towards the SDN paradigm and its various adoptions (SD-Access, SD-Data Center and SD-WAN) in order to verify its ease of implementation, for which the fundamentals of these technologies are addressed, starting from what decoupling of the Control Plane from the Data Plane in network equipment implies, to the concept of cultural and technological change called NetDevOps, essential for the agile SDN ecosystem to work properly, going through the analysis of next-generation standardized protocols that allow the implementation of these environments in real networks: LISP, VXLAN, OMP and Segment- Routing, developing at the same time proofs of concept (PoCs) in emulation environments and with physical equipment, thus closing the investigative process that validates the integration of SDN-based programmability with traditional networks, this being precisely the greatest contribution of the present research. Schiaffino, Martín Larrea, Martín L. Ganuza, María Luján Urribarri, Dana K. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136233 2022-05-12T20:02:42Z 2022-04-01T00:00:00Z

Articulo Herramienta de testing para visualización de información basada en interacciones de usuario Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1 Decision-making has become a vital process in any organization, evolving from a process based on experience and intuition to one increasingly established in data analysis. One type of specialized software for data analysis is that of visual representations for large data sets. Visual representations are critically important today as they enable effective exploration of a data set and facilitate the task of identifying patterns and drawing conclusions. Every day more decisions are made based on visual analysis through visual representations of large data sets. It is not only a quantitative but also a qualitative increase. Decisions are more critical and with more impact on society, the environment, and individuals. In this context, it is essential to develop new and better methodologies and tools that allow the visualization developer to ensure the correct functioning of visual representations and their interactions. To achieve this goal, we present Test Suite Editor, a platform that assists in visualization testing. This platform facilitates the generation of test cases based on user interactions. This contribution is based on a previously published black box testing technique for information visualizations that uses regular expressions to represent the sequence of user interactions.; La toma de decisiones se ha convertido en un proceso vital en cualquier organización, evolucionando de un proceso basado en la experiencia y la intuición a uno basado en el análisis de datos. La visualización es un tipo de software especializado para el análisis de grandes conjuntos de datos. La visualización de información es de vital importancia hoy en día, ya que permite la exploración efectiva de un conjunto de datos y facilita la tarea de identificar patrones y sacar conclusiones. Cada día se toman más decisiones basadas en el análisis visual a través de representaciones visuales de grandes conjuntos de datos. No es solo un aumento cuantitativo, sino también cualitativo. Las decisiones son más críticas y tienen más impacto en la sociedad, el medio ambiente y las personas. En este contexto, es fundamental desarrollar nuevas y mejores metodologías y herramientas que permitan al desarrollador de la visualización asegurar el correcto funcionamiento de las representaciones visuales y sus interacciones. Para lograr este objetivo, presentamos Test Suite Editor, una plataforma que ayuda en el testing de visualizaciones. Esta plataforma facilita la generación de casos de prueba basados en las interacciones del usuario. Esta contribución se basa en una técnica de prueba de caja negra publicada anteriormente para visualizaciones de información que utiliza expresiones regulares para representar la secuencia de interacciones del usuario.

2022-04-01T00:00:00Z Decision-making has become a vital process in any organization, evolving from a process based on experience and intuition to one increasingly established in data analysis. One type of specialized software for data analysis is that of visual representations for large data sets. Visual representations are critically important today as they enable effective exploration of a data set and facilitate the task of identifying patterns and drawing conclusions. Every day more decisions are made based on visual analysis through visual representations of large data sets. It is not only a quantitative but also a qualitative increase. Decisions are more critical and with more impact on society, the environment, and individuals. In this context, it is essential to develop new and better methodologies and tools that allow the visualization developer to ensure the correct functioning of visual representations and their interactions. To achieve this goal, we present Test Suite Editor, a platform that assists in visualization testing. This platform facilitates the generation of test cases based on user interactions. This contribution is based on a previously published black box testing technique for information visualizations that uses regular expressions to represent the sequence of user interactions. La toma de decisiones se ha convertido en un proceso vital en cualquier organización, evolucionando de un proceso basado en la experiencia y la intuición a uno basado en el análisis de datos. La visualización es un tipo de software especializado para el análisis de grandes conjuntos de datos. La visualización de información es de vital importancia hoy en día, ya que permite la exploración efectiva de un conjunto de datos y facilita la tarea de identificar patrones y sacar conclusiones. Cada día se toman más decisiones basadas en el análisis visual a través de representaciones visuales de grandes conjuntos de datos. No es solo un aumento cuantitativo, sino también cualitativo. Las decisiones son más críticas y tienen más impacto en la sociedad, el medio ambiente y las personas. En este contexto, es fundamental desarrollar nuevas y mejores metodologías y herramientas que permitan al desarrollador de la visualización asegurar el correcto funcionamiento de las representaciones visuales y sus interacciones. Para lograr este objetivo, presentamos Test Suite Editor, una plataforma que ayuda en el testing de visualizaciones. Esta plataforma facilita la generación de casos de prueba basados en las interacciones del usuario. Esta contribución se basa en una técnica de prueba de caja negra publicada anteriormente para visualizaciones de información que utiliza expresiones regulares para representar la secuencia de interacciones del usuario. Dalponte Ayastuy, María Nieves Torres, Diego http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136231 2022-05-12T20:02:47Z 2022-04-01T00:00:00Z

Articulo Ludificación adaptativa en sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación: un caso de detección de comportamiento espacio-temporal Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1 Collaborative location collecting systems (CLCS) is a particular case of collaborative systems where a community of users collaboratively collects data associated with a geo-referenced location. Gamification is a strategy to convene participants to CLCS. However, it cannot be generalized because of the different users’ profiles, and so it must be tailored to the users and playing contexts. A strategy for adapting gamification in CLCS is to build game challenges tailored to the player’s spatio-temporal behavior. This type of adaptation requires having a user traveling behavior profile. Particularly, this work is focused on the first steps to detect users’ behavioral profiles related to spatial- temporal activities in the context of CLCS. Specifically, this article introduces: (1) a strategy to detect patterns of spatial-temporal activities, (2) a model to describe the spatial-temporal behavior of users based on (1), and a strategy to detect users’ behavioral patterns based on unsupervised clustering. The approach is evaluated over a Foursquare dataset. The results showed two types of behavioral atoms and two types of users’ behavioral patterns.; Los sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación (CLCS, por sus siglas en inglés) son un caso particular de sistemas colaborativos donde una comunidad de usuarios recopila de forma colaborativa datos asociados con una ubicación georreferenciada. La ludificación es una estrategia para convocar participantes a CLCS. Sin embargo, no se puede generalizar debido a los diferentes perfiles de los usuarios, por lo que debe adaptarse a los usuarios y contextos de juego. Una estrategia para adaptar la gamificación en CLCS es crear desafíos de juego adaptados al comportamiento del jugador. Este tipo de adaptación requiere tener un perfil del comportamiento espacio-temporal del usuario y en particular, este trabajo se centra en los primeros pasos para detectar este tipo de perfiles en relación a las actividades espacio-temporales en el contexto de los CLCS. Específicamente, este artículo presenta: (1) una estrategia para detectar patrones de actividades espacio-temporales, (2) un modelo para describir el comportamiento espacio-temporal de los usuarios basado en (1), y una estrategia para detectar patrones de comportamiento de los usuarios, basada en en agrupamiento (clustering) no supervisado. El enfoque se evaluó sobre un conjunto de datos de la aplicación Foursquare. Los resultados mostraron dos tipos de átomos de comportamiento y dos tipos de patrones de comportamiento de los usuarios.

2022-04-01T00:00:00Z Collaborative location collecting systems (CLCS) is a particular case of collaborative systems where a community of users collaboratively collects data associated with a geo-referenced location. Gamification is a strategy to convene participants to CLCS. However, it cannot be generalized because of the different users’ profiles, and so it must be tailored to the users and playing contexts. A strategy for adapting gamification in CLCS is to build game challenges tailored to the player’s spatio-temporal behavior. This type of adaptation requires having a user traveling behavior profile. Particularly, this work is focused on the first steps to detect users’ behavioral profiles related to spatial- temporal activities in the context of CLCS. Specifically, this article introduces: (1) a strategy to detect patterns of spatial-temporal activities, (2) a model to describe the spatial-temporal behavior of users based on (1), and a strategy to detect users’ behavioral patterns based on unsupervised clustering. The approach is evaluated over a Foursquare dataset. The results showed two types of behavioral atoms and two types of users’ behavioral patterns. Los sistemas colaborativos de recolección basados en la ubicación (CLCS, por sus siglas en inglés) son un caso particular de sistemas colaborativos donde una comunidad de usuarios recopila de forma colaborativa datos asociados con una ubicación georreferenciada. La ludificación es una estrategia para convocar participantes a CLCS. Sin embargo, no se puede generalizar debido a los diferentes perfiles de los usuarios, por lo que debe adaptarse a los usuarios y contextos de juego. Una estrategia para adaptar la gamificación en CLCS es crear desafíos de juego adaptados al comportamiento del jugador. Este tipo de adaptación requiere tener un perfil del comportamiento espacio-temporal del usuario y en particular, este trabajo se centra en los primeros pasos para detectar este tipo de perfiles en relación a las actividades espacio-temporales en el contexto de los CLCS. Específicamente, este artículo presenta: (1) una estrategia para detectar patrones de actividades espacio-temporales, (2) un modelo para describir el comportamiento espacio-temporal de los usuarios basado en (1), y una estrategia para detectar patrones de comportamiento de los usuarios, basada en en agrupamiento (clustering) no supervisado. El enfoque se evaluó sobre un conjunto de datos de la aplicación Foursquare. Los resultados mostraron dos tipos de átomos de comportamiento y dos tipos de patrones de comportamiento de los usuarios. Emran, Nurul A. Abdullah, Noraswaliza Harum, Norharyati Ismail, Amelia R. Nordin, Azlin Caballero, Ismael http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136229 2022-05-12T20:02:48Z 2022-04-01T00:00:00Z

Articulo Ahorro sostenible de espacio de almacenamiento de bases de datos usando atributos de proxy Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1 Rapid data growth and inefficient data storage are two concerning issues that are becoming more and more important in green computing. The decision on the eco-friendly technology to use often relies on the amount of carbon footprint produced. Thus, it would be valuable to avoid inefficient electric power utilization by minimizing physical data storages to store large data volumes. This paper reported the implementation of proxy attributes to reduce space by optimizing the available database space through attributes substitution. We examine a set of proxies retrieved from the public databases regarding their space-saving and accuracy properties. The results indicated that useful proxies that can offer spacesaving while maintaining accuracy are available. The findings contribute in understanding the practicality of proxies and their potential in database space-saving.; El rápido crecimiento de la cantidad de datos usados en diferentes aplicaciones, y el almacenamiento ineficiente de los datos en dichas aplicaciones están siendo dos factores cada vez más preocupantes para el Green Computing. Las decisiones sobre las tecnologías sostenibles a usarse se deberían tomar en la cantidad de la huella de carbono generada durante la ejecución de las aplicaciones. Por esta razón, es deseable optimizar minimizar el consumo energético de las operaciones de almacenamiento de datos, sobre todo en casos de grandes volúmenes de datos. En este artículo se presenta un informe del desempeño de atributos proxy para reducir el espacio necesario de almacenamiento de datos mediante la sustitución de atributos. Examinamos un conjunto de proxies recuperados de las bases de datos públicas con respecto a sus propiedades de precisión y ahorro de espacio. Los resultados indicaron que hay disponibles proxies útiles que pueden ahorrar espacio y mantener la precisión. Los hallazgos contribuyen a comprender la practicidad de los proxies y su potencial para ahorrar espacio en la base de datos.

2022-04-01T00:00:00Z Rapid data growth and inefficient data storage are two concerning issues that are becoming more and more important in green computing. The decision on the eco-friendly technology to use often relies on the amount of carbon footprint produced. Thus, it would be valuable to avoid inefficient electric power utilization by minimizing physical data storages to store large data volumes. This paper reported the implementation of proxy attributes to reduce space by optimizing the available database space through attributes substitution. We examine a set of proxies retrieved from the public databases regarding their space-saving and accuracy properties. The results indicated that useful proxies that can offer spacesaving while maintaining accuracy are available. The findings contribute in understanding the practicality of proxies and their potential in database space-saving. El rápido crecimiento de la cantidad de datos usados en diferentes aplicaciones, y el almacenamiento ineficiente de los datos en dichas aplicaciones están siendo dos factores cada vez más preocupantes para el Green Computing. Las decisiones sobre las tecnologías sostenibles a usarse se deberían tomar en la cantidad de la huella de carbono generada durante la ejecución de las aplicaciones. Por esta razón, es deseable optimizar minimizar el consumo energético de las operaciones de almacenamiento de datos, sobre todo en casos de grandes volúmenes de datos. En este artículo se presenta un informe del desempeño de atributos proxy para reducir el espacio necesario de almacenamiento de datos mediante la sustitución de atributos. Examinamos un conjunto de proxies recuperados de las bases de datos públicas con respecto a sus propiedades de precisión y ahorro de espacio. Los resultados indicaron que hay disponibles proxies útiles que pueden ahorrar espacio y mantener la precisión. Los hallazgos contribuyen a comprender la practicidad de los proxies y su potencial para ahorrar espacio en la base de datos. Antonini, Antonella S. Ganuza, María Luján Castro, Silvia M. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136227 2022-05-12T20:02:53Z 2022-04-01T00:00:00Z

Articulo VISUEL: un tablero dinámico web para la visualización de datos Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1 Data visualization aims to explore and analyze data quickly, interactively, and intuitively using visual representations. Faced with the constant growth of data in terms of volume and diversity, visualization techniques must confront the challenge of dealing with increasingly large datasets in terms of representation, interaction, and performance. Therefore, these techniques must be able to effectively convey the characteristics of the information space and inspire discovery. In this article, a web dynamic dashboard for data visualization called VISUEL is presented. VISUEL supports multiple coordinated views, integrating visualization techniques such as scatterplots, parallel coordinates, and box plots, and interactive schematic maps to represent information enriched with spatial references. VISUEL is fully interactive, supporting traditional interactions like filtering, selection, brushing and linking, and zooming, among others. It also allows the user to configure the visual representation of their data, by selecting the color and shape of the representations. The usefulness of this tool is illustrated using real-life dataset related to the wine industry in Argentina. Important aspects of the case study are discovered through the construction and analysis of multiple views.; La visualización de datos tiene como objetivo explorar y analizar los datos de forma rápida, interactiva e intuitiva mediante representaciones visuales. Ante el constante crecimiento de los datos en términos de volumen y diversidad, las técnicas de visualización deben afrontar el desafío de lidiar con conjuntos de datos cada vez más grandes en términos de representación, interacción y desempeño. Por lo tanto, estas técnicas deben ser capaces de transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento. En este artículo, se presenta un tablero web dinámico para la visualización de datos llamado VISUEL. VISUEL admite múltiples vistas coordinadas, integrando técnicas de visualización como diagramas de dispersión, coordenadas paralelas, diagramas de caja, y mapas esquemáticos interactivos para representar información enriquecida con referencias espaciales. VISUEL es totalmente interactivo y admite interacciones tradicionales como filtrado, selección, brushing and linking, y zoom, entre otras. También permite al usuario configurar la representación visual de sus datos, seleccionando el color y la forma de las representaciones. La utilidad de esta herramienta se ilustra utilizando datos reales relacionados con la industria del vino en Argentina. Se descubren aspectos importantes del caso de estudio mediante la construcción y el análisis de múltiples vistas.

2022-04-01T00:00:00Z Data visualization aims to explore and analyze data quickly, interactively, and intuitively using visual representations. Faced with the constant growth of data in terms of volume and diversity, visualization techniques must confront the challenge of dealing with increasingly large datasets in terms of representation, interaction, and performance. Therefore, these techniques must be able to effectively convey the characteristics of the information space and inspire discovery. In this article, a web dynamic dashboard for data visualization called VISUEL is presented. VISUEL supports multiple coordinated views, integrating visualization techniques such as scatterplots, parallel coordinates, and box plots, and interactive schematic maps to represent information enriched with spatial references. VISUEL is fully interactive, supporting traditional interactions like filtering, selection, brushing and linking, and zooming, among others. It also allows the user to configure the visual representation of their data, by selecting the color and shape of the representations. The usefulness of this tool is illustrated using real-life dataset related to the wine industry in Argentina. Important aspects of the case study are discovered through the construction and analysis of multiple views. La visualización de datos tiene como objetivo explorar y analizar los datos de forma rápida, interactiva e intuitiva mediante representaciones visuales. Ante el constante crecimiento de los datos en términos de volumen y diversidad, las técnicas de visualización deben afrontar el desafío de lidiar con conjuntos de datos cada vez más grandes en términos de representación, interacción y desempeño. Por lo tanto, estas técnicas deben ser capaces de transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento. En este artículo, se presenta un tablero web dinámico para la visualización de datos llamado VISUEL. VISUEL admite múltiples vistas coordinadas, integrando técnicas de visualización como diagramas de dispersión, coordenadas paralelas, diagramas de caja, y mapas esquemáticos interactivos para representar información enriquecida con referencias espaciales. VISUEL es totalmente interactivo y admite interacciones tradicionales como filtrado, selección, brushing and linking, y zoom, entre otras. También permite al usuario configurar la representación visual de sus datos, seleccionando el color y la forma de las representaciones. La utilidad de esta herramienta se ilustra utilizando datos reales relacionados con la industria del vino en Argentina. Se descubren aspectos importantes del caso de estudio mediante la construcción y el análisis de múltiples vistas. Khabarlak, Kostiantyn Koriashkina, Larysa http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136225 2022-05-12T20:02:58Z 2022-04-01T00:00:00Z

Articulo Detección rápida de puntos de referencia faciales y aplicaciones: estudio de la bibliografía Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1 Dense facial landmark detection is one of the key elements of face processing pipeline. It is used in virtual face reenactment, emotion recognition, driver status tracking, etc. Early approaches were suitable for facial landmark detection in controlled environments only, which is clearly insufficient. Neural networks have shown an astonishing qualitative improvement for in-the-wild face landmark detection problem, and are now being studied by many researchers in the field. Numerous bright ideas are proposed, often complimentary to each other. However, exploration of the whole volume of novel approaches is quite challenging. Therefore, we present this survey, where we summarize state-of-the-art algorithms into categories, provide a comparison of recently introduced in-the-wild datasets (e.g., 300W, AFLW, COFW, WFLW) that contain images with large pose, face occlusion, taken in unconstrained conditions. In addition to quality, applications require fast inference, and preferably on mobile devices. Hence, we include information about algorithm inference speed both on desktop and mobile hardware, which is rarely studied. Importantly, we highlight problems of algorithms, their applications, vulnerabilities, and briefly touch on established methods. We hope that the reader will find many novel ideas, will see how the algorithms are used in applications, which will enable further research.; La detección de puntos de referenda faciales densos es uno de los elementos clave del proceso de procesamiento de rostros. Se utiliza en la anünación de rostros virtuales, el reconocüniento de emociones, el seguimiento del estado del conductor, etc. Los prüneros enfoques eran adecuados para la detección de puntos de referencia faciales solo en entornos controlados, lo que claramente es insuficiente. Las redes neuronales han mostrado una asombrosa mejora cualitativa para el problema de detección de puntos de referencia faciales en condiciones del mundo real, y ahora están siendo estudiadas por muchos investigadores en el campo. Se proponen numerosas ideas brillantes, a menudo complementarias. Sin embargo, la exploración de todo el volumen de enfoques novedosos es bastante desafiante. Por lo tanto, presentamos esta encuesta, donde resumimos los algoritmos de última generación en categorías, brindamos una comparación de los conjuntos de datos introducidos recientemente (por ejemplo, 300W, AFLW, COFW, WFLW) que contienen imágenes con pose grande, oclusión facial, tomadas en condiciones sin restricciones. Además de calidad, las aplicaciones requieren una inferencia rápida y preferentemente en dispositivos móviles. Por lo tanto, incluimos información sobre la velocidad de inferencia de algoritmos tanto en hardware de escritorio como móvil, que rara vez se estudia. Es importante destacar que destacamos los problemas de los algoritmos, sus aplicaciones, vulnerabilidades y mencionamos brevemente los métodos establecidos. Esperamos que el lector encuentre muchas ideas novedosas, vea cómo se utilizan los algoritmos en las aplicaciones, lo que permitirá futuras investigaciones.

2022-04-01T00:00:00Z Dense facial landmark detection is one of the key elements of face processing pipeline. It is used in virtual face reenactment, emotion recognition, driver status tracking, etc. Early approaches were suitable for facial landmark detection in controlled environments only, which is clearly insufficient. Neural networks have shown an astonishing qualitative improvement for in-the-wild face landmark detection problem, and are now being studied by many researchers in the field. Numerous bright ideas are proposed, often complimentary to each other. However, exploration of the whole volume of novel approaches is quite challenging. Therefore, we present this survey, where we summarize state-of-the-art algorithms into categories, provide a comparison of recently introduced in-the-wild datasets (e.g., 300W, AFLW, COFW, WFLW) that contain images with large pose, face occlusion, taken in unconstrained conditions. In addition to quality, applications require fast inference, and preferably on mobile devices. Hence, we include information about algorithm inference speed both on desktop and mobile hardware, which is rarely studied. Importantly, we highlight problems of algorithms, their applications, vulnerabilities, and briefly touch on established methods. We hope that the reader will find many novel ideas, will see how the algorithms are used in applications, which will enable further research. La detección de puntos de referenda faciales densos es uno de los elementos clave del proceso de procesamiento de rostros. Se utiliza en la anünación de rostros virtuales, el reconocüniento de emociones, el seguimiento del estado del conductor, etc. Los prüneros enfoques eran adecuados para la detección de puntos de referencia faciales solo en entornos controlados, lo que claramente es insuficiente. Las redes neuronales han mostrado una asombrosa mejora cualitativa para el problema de detección de puntos de referencia faciales en condiciones del mundo real, y ahora están siendo estudiadas por muchos investigadores en el campo. Se proponen numerosas ideas brillantes, a menudo complementarias. Sin embargo, la exploración de todo el volumen de enfoques novedosos es bastante desafiante. Por lo tanto, presentamos esta encuesta, donde resumimos los algoritmos de última generación en categorías, brindamos una comparación de los conjuntos de datos introducidos recientemente (por ejemplo, 300W, AFLW, COFW, WFLW) que contienen imágenes con pose grande, oclusión facial, tomadas en condiciones sin restricciones. Además de calidad, las aplicaciones requieren una inferencia rápida y preferentemente en dispositivos móviles. Por lo tanto, incluimos información sobre la velocidad de inferencia de algoritmos tanto en hardware de escritorio como móvil, que rara vez se estudia. Es importante destacar que destacamos los problemas de los algoritmos, sus aplicaciones, vulnerabilidades y mencionamos brevemente los métodos establecidos. Esperamos que el lector encuentre muchas ideas novedosas, vea cómo se utilizan los algoritmos en las aplicaciones, lo que permitirá futuras investigaciones. Jiménez, Víctor A. Lizondo, Diego F. Araujo, Pedro B. Will, Adrián L. E. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/136222 2022-05-12T20:03:03Z 2022-04-01T00:00:00Z

Articulo Un framework conceptual para la gestión de microrredes basado en sistemas multi-agentes adaptativos y autónomos Journal of Computer Science & Technology; vol. 22, no. 1 The Smart Grids paradigm emerged as a response to the need to modernize the electric grid and address problems related to the demand for better energy quality. However, there are no fully developed and implemented smart grids. Centralized systems are still common, with a low granularity of control and reduced monitoring capacity, especially in low-voltage networks. In this work, we propose a framework for Microgrid Management, providing solutions for three main problems: Peak Shaving addressed with a distributed control algorithm based on Artificial Immune Systems for demand-side management; Transformer Lifespan Estimation using a thermal model adjusted by Genetic Algorithms; Short-Tenn Load Forecasting based on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms. Combining these solutions, we can reduce peak loads by controlling air conditioners without affecting user comfort, detennine the negative effects of overloading on distribution transfonners and provide demand forecasting. The proposed framework is based on autonomous and distributed systems, so the Organization Centered Multi-Agent Systems methodology was applied for modeling and development. The implemented solutions were applied in the Tucumán province, Argentina, exposing the system’s benefits and the relevance of the information generated by the framework.; Las Smart Grids surgieron como respuesta a la necesidad de modernizar la red eléctrica y abordar problemas relacionados con la demanda de energía de mejor calidad. Sin embargo, no existen Smart Grids totalmente desarrolladas e implementadas. Todavía son comunes los sistemas centralizados, con baja granularidad de control y reducida capacidad de monitorización, especialmente en redes de baja tensión. En este trabajo, proponemos un Framework para la gestión de Microgrids, resolviendo tres problemas principales: Peak Shaving abordado con un algoritmo de control distribuido basado en Sistemas Inmunológicos Artificiales para gestión de la demanda; Estimación de la vida útil del transformador mediante un modelo térmico ajustado con Algoritmos Genéticos; Predicción del consumo a corto plazo basado en Redes Neuronales Artificiales y Algoritmos Genéticos. Combinando estas soluciones, podemos reducir los picos de carga controlando equipos de aire acondicionado sin afectar al usuario, determinar el impacto de la sobrecarga en transformadores y proporcionar una predicción de la demanda. El Framework se basa en sistemas autónomos y distribuidos, por lo que se aplicó la metodología de Sistemas Multi-Agentes Organizacionales para modelarlo y desarrollarlo. Las soluciones implementadas se aplicaron en la provincia de Tucumán, Argentina, exponiendo sus beneficios y la relevancia de la información generada.

2022-04-01T00:00:00Z The Smart Grids paradigm emerged as a response to the need to modernize the electric grid and address problems related to the demand for better energy quality. However, there are no fully developed and implemented smart grids. Centralized systems are still common, with a low granularity of control and reduced monitoring capacity, especially in low-voltage networks. In this work, we propose a framework for Microgrid Management, providing solutions for three main problems: Peak Shaving addressed with a distributed control algorithm based on Artificial Immune Systems for demand-side management; Transformer Lifespan Estimation using a thermal model adjusted by Genetic Algorithms; Short-Tenn Load Forecasting based on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms. Combining these solutions, we can reduce peak loads by controlling air conditioners without affecting user comfort, detennine the negative effects of overloading on distribution transfonners and provide demand forecasting. The proposed framework is based on autonomous and distributed systems, so the Organization Centered Multi-Agent Systems methodology was applied for modeling and development. The implemented solutions were applied in the Tucumán province, Argentina, exposing the system’s benefits and the relevance of the information generated by the framework. Las Smart Grids surgieron como respuesta a la necesidad de modernizar la red eléctrica y abordar problemas relacionados con la demanda de energía de mejor calidad. Sin embargo, no existen Smart Grids totalmente desarrolladas e implementadas. Todavía son comunes los sistemas centralizados, con baja granularidad de control y reducida capacidad de monitorización, especialmente en redes de baja tensión. En este trabajo, proponemos un Framework para la gestión de Microgrids, resolviendo tres problemas principales: Peak Shaving abordado con un algoritmo de control distribuido basado en Sistemas Inmunológicos Artificiales para gestión de la demanda; Estimación de la vida útil del transformador mediante un modelo térmico ajustado con Algoritmos Genéticos; Predicción del consumo a corto plazo basado en Redes Neuronales Artificiales y Algoritmos Genéticos. Combinando estas soluciones, podemos reducir los picos de carga controlando equipos de aire acondicionado sin afectar al usuario, determinar el impacto de la sobrecarga en transformadores y proporcionar una predicción de la demanda. El Framework se basa en sistemas autónomos y distribuidos, por lo que se aplicó la metodología de Sistemas Multi-Agentes Organizacionales para modelarlo y desarrollarlo. Las soluciones implementadas se aplicaron en la provincia de Tucumán, Argentina, exponiendo sus beneficios y la relevancia de la información generada.