The Four-C Framework for High Capacity Ultra-Low Latency in 5G Networks: A Review

Network latency will be a critical performance metric for the Fifth Generation (5G) networks expected to be fully rolled out in 2020 through the IMT-2020 project. The multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) technology is a key enabler for the 5G massive connectivity criterion, especially from the massive densification perspective. Naturally, it appears that 5G MU-MIMO will face a daunting task to achieve an end-to-end 1 ms ultra-low latency budget if traditional network set-ups criteria are strictly adhered to. Moreover, 5G latency will have added dimensions of scalability and flexibility compared to prior existing deployed technologies. The scalability dimension caters for meeting rapid demand as new applications evolve. While flexibility complements the scalability dimension by investigating novel non-stacked protocol architecture. The goal of this review paper is to deploy ultra-low latency reduction framework for 5G communications considering flexibility and scalability. The Four (4) C framework consisting of cost, complexity, cross-layer and computing is hereby analyzed and discussed. The Four (4) C framework discusses several emerging new technologies of software defined network (SDN), network function virtualization (NFV) and fog networking. This review paper will contribute significantly towards the future implementation of flexible and high capacity ultra-low latency 5G communications

Array signal processing for source localization and enhancement

“A common approach to the wide-band microphone array problem is to assume a certain array geometry and then design optimal weights (often in subbands) to meet a set of desired criteria. In addition to weights, we consider the geometry of the microphone arrangement to be part of the optimization problem. Our approach is to use particle swarm optimization (PSO) to search for the optimal geometry while using an optimal weight design to design the weights for each particle’s geometry. The resulting directivity indices (DI’s) and white noise SNR gains (WNG’s) form the basis of the PSO’s fitness function. Another important consideration in the optimal weight design are several regularization parameters. By including those parameters in the particles, we optimize their values as well in the operation of the PSO. The proposed method allows the user great flexibility in specifying desired DI’s and WNG’s over frequency by virtue of the PSO fitness function. Although the above method discusses beam and nulls steering for fixed locations, in real time scenarios, it requires us to estimate the source positions to steer the beam position adaptively. We also investigate source localization of sound and RF sources using machine learning techniques. As for the RF source localization, we consider radio frequency identification (RFID) antenna tags. Using a planar RFID antenna array with beam steering capability and using received signal strength indicator (RSSI) value captured for each beam position, the position of each RFID antenna tag is estimated. The proposed approach is also shown to perform well under various challenging scenarios”--Abstract, page iv

Metodología multi-criterio de optimización de recursos en sistemas embebidos para implementación de algoritmos de clasificación supervisados

[ES] En la actualidad, hemos visto un aumento en el uso de los sistemas embebidos debido a su flexibilidad de instalación y su capacidad de recopilar datos por medio de sensores. Estos sistemas tienen como base la combinación entre las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), el concepto de Internet of Things (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, muchos desarrolladores e investigadores, no realizan un proceso exhaustivo sobre la veracidad de la información que busca representar el fenómeno estudiado. Se debe tener en cuenta, que los valores obtenidos por los sensores, son una aproximación del valor real, debido a la transformación de la señal de naturaleza física hacia una eléctrica. Esto ha ocasionado que la forma de almacenar dicha información esté más orientada a la cantidad que a la calidad. En consecuencia, la búsqueda de conocimiento útil a través de los sistemas embebidos, por medio de algoritmos de aprendizaje automático, se vuelve una tarea complicada. Tomando también en consideración, que el desarrollador del dispositivo electrónico, en ocasiones, no tiene un pleno conocimiento sobre el área de estudio donde va a ser empleado el sistema. La presente tesis doctoral, propone una metodología multi-criterio de optimización de recursos en sistemas embebidos para la implementación de algoritmos de clasificación empleando criterios de aprendizaje automático. Para hacer esto, se busca reducir el ruido obtenido por el porcentaje de incertidumbre ocasionado por los sensores, mediante el análisis de criterios de acondicionamiento de la señal. Además, se ha visto que, emplear un servidor externo para el almacenamiento de datos y posterior análisis de la información, influye en el tiempo de respuesta del sistema. Por esta razón, una vez cumplida la tarea de encontrar una señal depurada, se realiza un análisis de los diferentes criterios de selección de características de los datos, que permitan reducir el conjunto almacenado, para cumplir dos funciones principales. La primera, evitar la saturación de servicios computacionales con información almacenada innecesariamente. La segunda, implementar estos criterios de aprendizaje automático dentro de los propios sistemas embebidos, con el fin de que puedan tomar sus propias decisiones sin la interacción con el ser humano. Esta transformación, hace que el sistema se vuelva inteligente, ya que puede elegir información relevante y cómo puede adaptarse a su entorno de trabajo. Sin embargo, la codificación de estos modelos matemáticos que representan los algoritmos de aprendizaje automático, deben cumplir requisitos de funcionalidad, basados en la capacidad computacional disponible en un sistema embebido. Por esta razón, se presenta una nueva clasificación de sistemas embebidos, con una novedosa taxonomía de sensores, enfocados a la adquisición y análisis de datos. Concretamente, se diseña un esquema de acoplamiento de datos entre el sensor y el sistema procesador de información, que brinda una recomendación de uso del criterio de filtrado de datos, en relación con la capacidad de recursos computacionales y la forma de envío de información dentro del sistema embebido. Este proceso se valida mediante métricas de rendimiento de sensores. Por otra parte, una vez que se tenga una base de datos adecuada, se presenta una técnica de selección de los algoritmos basados en aprendizaje supervisado, que se ajuste a los requisitos de funcionalidad del sistema embebido y a su capacidad de procesar información. Específicamente, se analizan los criterios de selección de características, prototipos y reducción de dimensionalidad que se adapten a los diferentes algoritmos de clasificación para la elección de los más adecuados

Digital marketing, elements of the public sector competition value chain in Barranquilla, (Colombia)

La organización en la actualidad están obligadas a generar mayores beneficios a sus consumidores para lograr mayor posicionamiento en el mercado, eso depende del manejo de factores de competitividad internos y externos que predominan en las organizaciones medianas en el sector de la publicidad digital en Barranquilla. El objetivo de esta investigación fue describir el marketing digital del sector publicitario. La investigación es descriptiva con diseño no experimental y transversal. La muestra estuvo conformada por 15 empresas, cumpliendo los criterios: Empresa mediana, con departamento de Marketing digital, domiciliada en Barranquilla. Los resultados fueron descripción el marketing digital del sector publicitario, de acuerdo a los factores internos y externos en estas empresas presentan donde existe una consistencia moderada en la dinámica de respuesta de la empresa ante factores externos y viceversa. Se concluyó que las empresas de este sector requieren de estrategias que promuevan el desarrollo de los indicadores internos de competitividad que respondan a los factores cambiantes externo.The organization is currently forced to generate greater benefits to its consumers to achieve greater market positioning, that depends on the management of internal and external competitiveness factors that predominates in medium-sized organizations in the digital advertising sector in Barranquilla. The objective of this research was to describe the digital marketing of the advertising sector. The research is descriptive with non-experimental and transversal design. The sample was composed by 15 companies, fulfilling the criteria: Medium company, with department of Digital Marketing, placed in Barranquilla. The results were a description digital marketing of the advertising sector, according of the internal and external factors in these companies present where there is a moderate consistency in the dynamics of the company’s response to external factors and vice versa. It was concluded that companies in this sector have difficulties in strategies that promote the development of internal competitiveness indicators that respond to changing external factors

Tecnología, innovación e investigación en los procesos de enseñanza-aprendizaje

Este libro ha ganado el “PREMIO INTERNAZIONALE FRANCESCO SAVERIO NITTI PER IL MEDITERRANEO 2017” (NÁPOLES, ITALIA).Este libro pretende mostrar un compendio de aportaciones en torno a la tecnología, innovación e investigación en los procesos de enseñanza-aprendizaje, de ahí su título. Desde diversos contextos educativos, los autores respectivos de cada capítulo dan a conocer las posibilidades que ofrecen las Tecnologías de la Información y la Comunicación [TIC] con respecto al diseño y desarrollo de nuevos escenarios de enseñanza-aprendizaje. Cabe considerar que las TIC deben asentarse en fundamentos pedagógicos cuando se trate de perfilar las características de dichos escenarios educativos. Así, se podrán mostrar reflexiones, innovaciones e investigaciones que añadan nuevos significados al conocimiento. En este sentido, las aportaciones de este libro se estructuran en cuatro grandes bloques temáticos: Innovación Educativa, Investigación Científica en Tecnología Educativa, Políticas Educativas y de Investigación, y Escenarios de aprendizaje basados en TIC. Se trata de cuatro pilares en los cuales consideramos debe fundamentarse el aporte de investigación, desarrollo e innovación que este libro contiene a fin de responder a las exigencias educativas del siglo XXI