Perceiving Physical Equation by Observing Visual Scenarios

Inferring universal laws of the environment is an important ability of human intelligence as well as a symbol of general AI. In this paper, we take a step toward this goal such that we introduce a new challenging problem of inferring invariant physical equation from visual scenarios. For instance, teaching a machine to automatically derive the gravitational acceleration formula by watching a free-falling object. To tackle this challenge, we present a novel pipeline comprised of an Observer Engine and a Physicist Engine by respectively imitating the actions of an observer and a physicist in the real world. Generally, the Observer Engine watches the visual scenarios and then extracting the physical properties of objects. The Physicist Engine analyses these data and then summarizing the inherent laws of object dynamics. Specifically, the learned laws are expressed by mathematical equations such that they are more interpretable than the results given by common probabilistic models. Experiments on synthetic videos have shown that our pipeline is able to discover physical equations on various physical worlds with different visual appearances.Comment: NIPS 2018 Workshop on Modeling the Physical Worl

Análisis de frameworks de nube: Microsoft Azure y Amazon Web Services, mediante versiones privadas de prueba en entornos educativos

En la presente investigación nos dedicamos a indagar sobre las peculiaridades de dos plataformas de Cloud Computing. Es el caso de Microsoft Azure y Amazon Web Services, haciendo uso de versiones privadas de prueba en entornos educativos. Teniendo en cuenta sus características principales, se procede a realizar una comparación de las plataformas mencionadas, con la finalidad de elaborar una Tabla comparativa de los frameworks mencionados para presentar una serie de recomendaciones acerca de las características de las plataformas más seguras y adecuadas a la hora de decidir por una u otra. Con el fin de alcanzar el objetivo de este trabajo que resulta ser el de indagar y adquirir conocimientos teóricos sobre marcos de trabajo de plataformas de Cloud Computing que permitan alojar imágenes médicas con inserción de Marcas de Agua en los EHRs. Posteriormente elaborar una comparación cuantitativa y cualitativa de sus características principales, y recomendar cuáles son las plataformas más seguras y adecuadas. Para garantizar de algún modo que las imágenes médicas se puedan almacenar y distribuir en forma segura preservándolas de cualquier intento de distorsión.Eje: Seguridad informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis de frameworks de nubes: Azure y Amazon Web para alojar imágenes médicas

A través de la telemedicina, que representa un vertiginoso adelanto en el campo de las telecomunicaciones, los médicos pueden transferir y compartir, de manera remota, registros digitales que contienen información de los pacientes, con el objeto de emitir un diagnóstico definitivo. En estos días, los datos de carácter médico que usualmente se almacenaban en el centro de salud se suben a la nube. Hay que garantizar de algún modo que las imágenes médicas se puedan almacenar y distribuir en forma segura preservándolas de cualquier inteto de distorsión. En la presente investigación nos dedicamos a indagar sobre las peculiaridades de dos plataformas de Cloud Computing privadas en la actualidad como son Amazon y Azure para alojar las imágenes médicas. A partir de los datos obtenidos en este trabajo de investigación, elaboramos una tabla comparativa de los frameworks mencionados para presentar una serie de recomendaciones acerca de las características de las plataformas más seguras y adecuadas para alojar imágenes médicas.Ibero-American Science and Technology Education Consortiu

Análisis de frameworks de nubes: Azure y Amazon Web para alojar imágenes médicas

A través de la telemedicina, que representa un vertiginoso adelanto en el campo de las telecomunicaciones, los médicos pueden transferir y compartir, de manera remota, registros digitales que contienen información de los pacientes, con el objeto de emitir un diagnóstico definitivo. En estos días, los datos de carácter médico que usualmente se almacenaban en el centro de salud se suben a la nube. Hay que garantizar de algún modo que las imágenes médicas se puedan almacenar y distribuir en forma segura preservándolas de cualquier inteto de distorsión. En la presente investigación nos dedicamos a indagar sobre las peculiaridades de dos plataformas de Cloud Computing privadas en la actualidad como son Amazon y Azure para alojar las imágenes médicas. A partir de los datos obtenidos en este trabajo de investigación, elaboramos una tabla comparativa de los frameworks mencionados para presentar una serie de recomendaciones acerca de las características de las plataformas más seguras y adecuadas para alojar imágenes médicas.Ibero-American Science and Technology Education Consortiu

Análisis de frameworks de nubes: Azure y Amazon Web para alojar imágenes médicas

A través de la telemedicina, que representa un vertiginoso adelanto en el campo de las telecomunicaciones, los médicos pueden transferir y compartir, de manera remota, registros digitales que contienen información de los pacientes, con el objeto de emitir un diagnóstico definitivo. En estos días, los datos de carácter médico que usualmente se almacenaban en el centro de salud se suben a la nube. Hay que garantizar de algún modo que las imágenes médicas se puedan almacenar y distribuir en forma segura preservándolas de cualquier inteto de distorsión. En la presente investigación nos dedicamos a indagar sobre las peculiaridades de dos plataformas de Cloud Computing privadas en la actualidad como son Amazon y Azure para alojar las imágenes médicas. A partir de los datos obtenidos en este trabajo de investigación, elaboramos una tabla comparativa de los frameworks mencionados para presentar una serie de recomendaciones acerca de las características de las plataformas más seguras y adecuadas para alojar imágenes médicas.Ibero-American Science and Technology Education Consortiu

Seguridad en la nube: almacenamiento de imágenes médicas y watermarking

En los últimos años, se desarrollaron muchas aplicaciones acompañando el rápido avance de las telecomunicaciones. Una de ellas es la telemedicina por medio de la cual los médicos pueden transferir y compartir los datos digitales de los pacientes en forma remota para determinar un diagnóstico definitivo. Actualmente, la información médica que se almacenaba en el centro de salud se lleva a la nube. Por lo tanto, es esencial proteger los datos médicos intercambiados, especialmente cuando se utiliza una plataforma de Cloud Computing donde la seguridad es un problema importante. Hay que garantizar que las imágenes médicas se puedan compartir en forma segura preservándolas de cualquier intento de distorsión. Como así también proporcionar privacidad en las cadenas de datos de los Registros Electrónicos de los Pacientes o Electronic Health Records (EHR). En este trabajo, nos dedicamos a explorar y obtener conocimientos teóricos sobre marcos de trabajo de plataformas de Health Cloud Computing que permitan alojar imágenes médicas con inserción de Marcas de Agua en los EHRs. La finalidad de este trabajo de campo es seleccionar y probar plataformas de Health Cloud Computing. Posteriormente elaborar una comparación cuantitativa y cualitativa de sus características principales, y recomendar cuáles son las plataformas más seguras y adecuadas.Eje: Seguridad Informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Análisis de plataformas de cloud computing. Caso Microsoft Azure y Amazon Web Services, haciendo uso de versiones privadas de prueba en entornos educativos

En la etapa actual de este proyecto de investigación, abordamos el análisis de dos plataformas de Cloud Computing. Es el caso de Microsoft Azure y Amazon Web Services, haciendo uso de versiones privadas de prueba en entornos educativos. Teniendo en cuenta sus características principales, se procede a realizar una comparación de las plataformas mencionadas, con la finalidad de elaborar un compendio de parámetros a tener en cuenta a la hora de decidir por una u otra. En aras de cumplir el objetivo de este trabajo que resulta ser el de explorar y obtener conocimientos teóricos sobre marcos de trabajo de plataformas de Cloud Computing que permitan alojar imágenes médicas con inserción de Marcas de Agua en los EHRs. La finalidad de este trabajo de campo es seleccionar y probar plataformas de Cloud Computing. Posteriormente elaborar una comparación cuantitativa y cualitativa de sus características principales, y recomendar cuáles son las plataformas más seguras y adecuadas.Eje: Seguridad Informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Seguridad en la nube: almacenamiento de imágenes médicas y watermarking

En los últimos años, se desarrollaron muchas aplicaciones acompañando el rápido avance de las telecomunicaciones. Una de ellas es la telemedicina por medio de la cual los médicos pueden transferir y compartir los datos digitales de los pacientes en forma remota para determinar un diagnóstico definitivo. Actualmente, la información médica que se almacenaba en el centro de salud se lleva a la nube. Por lo tanto, es esencial proteger los datos médicos intercambiados, especialmente cuando se utiliza una plataforma de Cloud Computing donde la seguridad es un problema importante. Hay que garantizar que las imágenes médicas se puedan compartir en forma segura preservándolas de cualquier intento de distorsión. Como así también proporcionar privacidad en las cadenas de datos de los Registros Electrónicos de los Pacientes o Electronic Health Records (EHR). En este trabajo, nos dedicamos a explorar y obtener conocimientos teóricos sobre marcos de trabajo de plataformas de Health Cloud Computing que permitan alojar imágenes médicas con inserción de Marcas de Agua en los EHRs. La finalidad de este trabajo de campo es seleccionar y probar plataformas de Health Cloud Computing. Posteriormente elaborar una comparación cuantitativa y cualitativa de sus características principales, y recomendar cuáles son las plataformas más seguras y adecuadas.Eje: Seguridad Informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Seguridad en la nube: almacenamiento de imágenes médicas y watermarking

En los últimos años, se desarrollaron muchas aplicaciones acompañando el rápido avance de las telecomunicaciones. Una de ellas es la telemedicina por medio de la cual los médicos pueden transferir y compartir los datos digitales de los pacientes en forma remota para determinar un diagnóstico definitivo. Actualmente, la información médica que se almacenaba en el centro de salud se lleva a la nube. Por lo tanto, es esencial proteger los datos médicos intercambiados, especialmente cuando se utiliza una plataforma de Cloud Computing donde la seguridad es un problema importante. Hay que garantizar que las imágenes médicas se puedan compartir en forma segura preservándolas de cualquier intento de distorsión. Como así también proporcionar privacidad en las cadenas de datos de los Registros Electrónicos de los Pacientes o Electronic Health Records (EHR). En este trabajo, nos dedicamos a explorar y obtener conocimientos teóricos sobre marcos de trabajo de plataformas de Health Cloud Computing que permitan alojar imágenes médicas con inserción de Marcas de Agua en los EHRs. La finalidad de este trabajo de campo es seleccionar y probar plataformas de Health Cloud Computing. Posteriormente elaborar una comparación cuantitativa y cualitativa de sus características principales, y recomendar cuáles son las plataformas más seguras y adecuadas.Eje: Seguridad Informática.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Subsistema de recolección de elementos de hardware integrado a un sistema de gestión, inventario y monitoreo de hardware con alertas automáticas (S.R.E.H.)

S.R.E.H. permite recolectar información de distintos elementos de hardware en una estación de trabajo. Trabaja tanto en sistemas operativos GNU/Linux como en Windows. Estos datos recolectados son base para un monitoreo de los equipos. Esta herramienta se ha diseñado para interactuar con un sistema de Gestión, Inventariado y Monitoreo de Hardware con Alertas Automáticas, desarrollado durante el período 2014-2016 en el marco del Proyecto “Inventario Seguro en Ambiente Informáticos con Alertas Automáticas y Registro de historial para activos de TI” acreditado y financiado por la Secretaría de Ciencia y Técnica de Código: EIUTNCO0002226. El cual se lleva a cabo en el Laboratorio de Ingeniería en Sistemas de Información de la Facultad Regional Córdoba de la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina).Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI