Gestión del conocimiento en la micro y pequeña empresa mexicana de la industria del software

Las empresas que desarrollan software en México son microempresas con diez o menos empleados que no cuentan con sistemas de gestión del conocimiento. Se parte de un modelo de transferencia de conocimiento de los desarrolladores expertos a los no expertos, a través de un sistema de gestión del conocimiento. Se enfocó la investigación en conocer ¿Cómo sucede la gestión de conocimiento en las micro y pequeñas empresas que desarrollan software en México? Se encontró que el problema no es solo tecnológico, sino también cultural, en dichas organizaciones. Por lo anterior se diseñó un instrumento para medir la cultura de la gestión del conocimiento, se aplicó y se muestran los resultados. Se detectó que los desarrolladores consideran muy importante compartir el conocimiento y de hecho lo hacen informalmente. Se concluyó que dichas organizaciones deben incluir la gestión del conocimiento en sus procesos de desarrollo de softwar

Simulación de enfermedades infecciosas en grandes poblaciones a través de un autómata celular estocástico paralelizado por GPU con C-Cuda

Un gran número de áreas de la ciencia están siendo beneficiadas con la reducción de tiempo de cómputo, gracias al uso de las Unidades Graficas de Proceso (GPU). En el caso de la Epidemiologia: agilizando la simulación de escenarios con poblaciones grandes donde el tiempo de procesamiento es muy significativo. El presente artículo introduce la simulación de eventos epidemiológicos basado en un modelo de Autómatas Celulares Estocástico (AC), el cual ofrece la implementación de las características principales de una enfermedad infecciosa a gran escala: Contacto, Vecindario, Trayectorias y Transmisibilidad. Un caso de estudio es simulado en una implementación del algoritmo AC, para una enfermedad Infecciosa de tipo SEIR (Susceptible, Expuesto, Infectado y Recuperado). En una población de 1, 000,000 de individuos, la cual es paralelizada a través de un algoritmo de balanceo de procesos implementado en C-CUDA. El resultado dado por el software paralelizado por GPU es comparado contra un análisis hecho del modelo paralelizado por multi-hilos CPU. Los resultados demuestran que el tiempo de cómputo puede ser reducido significativamente gracias al uso de C-CUDA

Gestión del conocimiento en la micro y pequeña empresa mexicana de la industria del software

Las empresas que desarrollan software en México son microempresas con diez o menos empleados que no cuentan con sistemas de gestión del conocimiento. Se parte de un modelo de transferencia de conocimiento de los desarrolladores expertos a los no expertos, a través de un sistema de gestión del conocimiento. Se enfocó la investigación en conocer ¿Cómo sucede la gestión de conocimiento en las micro y pequeñas empresas que desarrollan software en México? Se encontró que el problema no es solo tecnológico, sino también cultural, en dichas organizaciones. Por lo anterior se diseñó un instrumento para medir la cultura de la gestión del conocimiento, se aplicó y se muestran los resultados. Se detectó que los desarrolladores consideran muy importante compartir el conocimiento y de hecho lo hacen informalmente. Se concluyó que dichas organizaciones deben incluir la gestión del conocimiento en sus procesos de desarrollo de softwar

Autómata Celular Estocástico paralelizado por GPU aplicado a la simulación de enfermedades infecciosas en grandes poblaciones

<p class="Default">Un gran número de áreas de la ciencia están siendo beneficiadas por la reducción de tiempo de cómputo gracias al uso de las Unidades Gráficas de Proceso (GPU). En el caso de la Epidemiología, tales unidades agilizan la simulación de escenarios con poblaciones grandes, escenarios en los que el tiempo de procesamiento es muy significativo. El presente artículo introduce la simulación de eventos epidemiológicos basado en un modelo de Autó­matas Celulares Estocásticos (AC), el cual ofrece la implementación de las características principales de una enfermedad infecciosa a gran escala: contacto, vecindario, trayectorias y transmisibilidad. Un caso de estudio es simulado en una implementación del algoritmo AC para una enfermedad infecciosa de tipo SEIRS (Susceptible, Expuesto, Infectado, Recu­perado y Susceptible). Una población de 1 000 000 de individuos es paralelizada a través de un algoritmo de balanceo de procesos implementado en el lenguaje de programación C-CUDA. El resultado dado por el software paralelizado por GPU es comparado contra un análisis hecho del modelo paralelizado por multi-hilos CPU. Los resultados demuestran que el tiempo de cómputo puede ser reducido significativamente gracias al uso de C-CUDA.</p