Desarrollo de un sistema web utilizando Angular y Entity Framework asp.net Core para la gestión de horas máquina de trabajo en E&R Contratistas Generales SRL

En la empresa Contratistas Generales E&R dedicada al servicio de alquiler de máquinas de construcción se presentan deficiencias en el área administrativa donde registran todas las fichas diarias horas máquina de cada operador y hay problemas de redundancia, también tienen un excesivo tiempo al ordenar y dar reportes de las máquinas según los operadores y obras. Frente a este problema la finalidad de esta investigación es el desarrollo de un sistema de gestión de horas máquina de trabajo. Para el desarrollo del proyecto de investigación se utilizó la metodología XP que cuenta con las fases de planificación donde se identificaron los requerimientos e historias de usuario; en el diseño se realizó un bosquejo y diseños de interfaz. En la parte del código, se utilizó la plataforma de desarrollo Visual Studio, las herramientas de .Net Core, Entity Framework, Sql Server y Angular; por último se realizó las pruebas de funcionalidad del sistema con Selenium obteniendo como resultado scrips automatizados; también se realizó las pruebas de rendimiento con Jmeter, listando más de 200 registros y creando Partes Diarios con una muestra de 70 usuarios, se obtuvo tiempos de respuesta a cada petición de los usuarios representada en milisegundos y el rendimiento en segundos, los resultados fueron; lista de partes diarios su media 968ms, mín 547ms, máx 1416ms y rendimiento 45,6sec; nuevo parte diario su media 47ms, mín 20ms, máx 217ms y rendimiento 71,2sec.JULIACAEscuela Profesional de Ingeniería de SistemasIngeniería de Softwar

Learning Boolean logic models of signaling networks with ASP

International audienceBoolean networks provide a simple yet powerful qualitative modeling approach in systems biology. However, manual identification of logic rules underlying the system being studied is in most cases out of reach. Therefore, automated inference of Boolean logical networks from experimental data is a fundamental question in this field. This paper addresses the problem consisting of learning from a prior knowledge network describing causal interactions and phosphorylation activities at a pseudo-steady state, Boolean logic models of immediate-early response in signaling transduction networks. The underlying optimization problem has been so far addressed through mathematical programming approaches and the use of dedicated genetic algorithms. In a recent work we have shown severe limitations of stochastic approaches in this domain and proposed to use Answer Set Programming (ASP), considering a simpler problem setting. Herein, we extend our previous work in order to consider more realistic biological conditions including numerical datasets, the presence of feedback-loops in the prior knowledge network and the necessity of multi-objective optimization. In order to cope with such extensions, we propose several discretization schemes and elaborate upon our previous ASP encoding. Towards real-world biological data, we evaluate the performance of our approach over in silico numerical datasets based on a real and large-scale prior knowledge network. The correctness of our encoding and discretization schemes are dealt with in a separate appendix