Dalla contumacia al processo in absentia: una lunga mediazione tra le esigenze di accertamento del reato e i diritti fondamentali della persona

L’eliminazione della contumacia costituisce l’epilogo di una delle scelte centrali del sistema processuale misto. All'origine la contumacia era trattata come una “ribellione” al processo, nei codici del 1865 e del 1913 costituiva un affronto, un atto di superbia di fronte all'amministrazione della giustizia, con la conseguenza che al soggetto che si fosse volontariamente assentato non sarebbe stato più possibile difendersi. Nei successivi codici di procedura penale, non sono state apportate importanti modifiche a tale istituto con la conseguenza che nella maggior parte dei casi si arrivava alla emanazione di sentenze di condanna, anche nei confronti di imputati ignari dell’esistenza di un processo nei loro confronti. Con questo sistema l’ordinamento italiano ha dovuto “fronteggiare” le critiche giunte dalla giurisprudenza della Corte europea dei diritti dell’uomo, la quale ha più volte ritenuto che l’ordinamento italiano, con tale disciplina, si ponesse in contrasto con il diritto al processo equo di cui all'art. 6 CEDU. Sull'onda dei moniti dei giudici di Strasburgo, nel 2005 il legislatore ha modificato l’istituto della restituzione in termini consentendo all'imputato di limitarsi ad addurre la mancata conoscenza del processo. Spettava allo Stato accertare che vi era stata la conoscenza personale della citazione ove ciò non fosse avvenuto, l’imputato era restituito nel termine per appellare la sentenza. Tuttavia data la portata deludente della riforma del 2005 si auspicò da più parti per una riforma organica della materia e si arrivò all'emanazione della recente legge n.67/2014; con quest’ultima legge il legislatore ha eliminato l’istituto della contumacia. In sintesi, il nuovo sistema tende a privilegiare la notifica della citazione a mani proprie quale migliore forma di conoscenza dell’esistenza del processo. La contumacia si è scissa in 2 istituti: Da un lato, se siamo in presenza di un irreperibile, il processo deve essere sospeso; Da un altro lato, se vi è stata consegna dell’avviso o della citazione a mani proprie o vi è un altro fatto sintomatico della conoscenza del “procedimento”, il rito prosegue contro l’imputato dichiarato assente, dal quale si presume la rinuncia volontaria a comparire. La vera novità introdotta dal Parlamento consiste proprio nella sospensione del processo nei confronti dell’imputato irreperibile. In tal caso l’ordinamento tenta in extremis di assicurare la conoscenza personale. Di fatti il giudice deve rinviare l’udienza e disporre che l’avviso sia notificato all'imputato personalmente ad opera della polizia giudiziaria; se la notifica a mani proprie non risulta possibile, il giudice deve disporre con ordinanza la sospensione del processo nei confronti >. L’arresto del procedimento comporta anche la sospensione della prescrizione del reato. In fine il giudice per verificare la persistenza del presupposto di stallo, deve disporre nuove ricerche allo scadere di ogni anno o quando ne ravvisi l’esigenza (art. 420-quinquies, comma 1)

A GAN Approach for Anomaly Detection in Spacecraft Telemetries

In spacecraft health management a large number of time series is acquired and used for on-board units surveillance and for historical data analysis. The early detection of abnormal behaviors in telemetry data can prevent failures in the spacecraft equipment. In this paper we present an advanced monitoring system that was carried out in partnership with Thales Alenia Space Italia S.p.A, a leading industry in the field of spacecraft manufacturing. In particular, we developed an anomaly detection algorithm based on Generative Adversarial Networks, that thanks to their ability to model arbitrary distributions in high dimensional spaces, allow to capture complex anomalies avoiding the burden of hand crafted feature extraction. We applied this method to detect anomalies in telemetry data collected from a simulator of a Low Earth Orbit satellite. One of the strengths of the proposed approach is that it does not require any previous knowledge on the signal. This is particular useful in the context of anomaly detection where we do not have a model of the anomaly. Hence the only assumption we made is that an anomaly is a pattern that lives in a lower probability region of the data space

Artificial bee colony aplicado a la optimización nutricional de menús escolares

El presente trabajo describe el desarrollo de un prototipo, diseñado para optimizar los nutrientes de diversos menús escolares destinados a estudiantes del nivel secundario, de manera tal que alcancen una alimentación saludable. La optimización se centra en minimizar el contenido de grasas totales del menú seleccionado, teniendo presente no solo las cantidades de los nutrientes que deben ser consumidos mínimamente, sino también las cantidades máximas de los alimentos seleccionados para los menús. Dada la complejidad del caso de estudio, se utilizó como técnica de resolución, una variante del algoritmo de Colonia de Abejas Artificiales (ABC) la cual es lo suficientemente flexible, eficiente y robusta para ser aplicada a problemas de optimización.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Análisis de convergencia temprana en algoritmos PSO con función objetivo lineal

El presente trabajo está centrado en hallar el número de ciclos aceptable para la interrupción del proceso de iteraciones del algoritmo PSO, mediante la extrapolación de una función exponencial que debe ser hallada durante las primeras iteraciones. Si bien, en el algoritmo básico PSO, las partículas siguen una variación del peso de inercia lineal en cada iteración para encontrar el valor óptimo de una función, en el presente trabajo, se plantea el uso de la regresión exponencial, como alternativa para lograr una convergencia temprana. Se estudia la convergencia de partículas, para luego proponer la regresión exponencial, como factor de aproximación. Para finalizar esta etapa de investigación, se utiliza la función lsqnonlin de MATLAB®, a fin de obtener los valores de los coeficientes que satisfacen un cúmulo de puntos de las posiciones de cada partícula.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Articulación intercátedra para el desarrollo de un trabajo de campo

Esta ponencia presenta el desarrollo, resultados y conclusiones de una propuesta educativa, enfocada en la búsqueda de una solución sistémica a un problema real, obteniendo como resultado un prototipo de sistemas de información. La actividad se realizó con estudiantes de la asignatura Sistemas de Información, correspondiente al 4to año de las carreras Licenciatura en Sistemas e Ingeniería Industrial, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jujuy, en coordinación con la asignatura Algebra y Geometría Analítica que se dicta en primer año de la misma Facultad, cuyos docentes propusieron la problemática a resolver. Se describeaquí la propuesta educativa, que incluye la metodología de trabajo, problemática planteada, soluciones halladas por los estudiantes, exposición de cada solución, evaluación y conclusiones. Finalmente, en base a los resultados observados, se valora la propuesta didáctica como válida para el aprendizaje experimental de los sistemas de información.Eje: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Análisis de convergencia temprana en algoritmos PSO con función objetivo lineal

El presente trabajo está centrado en hallar el número de ciclos aceptable para la interrupción del proceso de iteraciones del algoritmo PSO, mediante la extrapolación de una función exponencial que debe ser hallada durante las primeras iteraciones. Si bien, en el algoritmo básico PSO, las partículas siguen una variación del peso de inercia lineal en cada iteración para encontrar el valor óptimo de una función, en el presente trabajo, se plantea el uso de la regresión exponencial, como alternativa para lograr una convergencia temprana. Se estudia la convergencia de partículas, para luego proponer la regresión exponencial, como factor de aproximación. Para finalizar esta etapa de investigación, se utiliza la función lsqnonlin de MATLAB®, a fin de obtener los valores de los coeficientes que satisfacen un cúmulo de puntos de las posiciones de cada partícula.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una comparativa del algoritmo particle swarm optimization con restricciones entre los métodos de factor de constricción y neighborhood con coeficiente bde inercia dinámico

Los diferentes enfoques de optimización por enjambre de partículas ofrecen variantes que ayudan a mejorar la performance del algoritmo en una serie de aspectos tales como robustez, calidad, confiabilidad de resultados en óptimos globales, entre otros. La hibridación entre algunas de estas variantes no necesariamente garantiza un resultado exitoso en cuanto a los aspectos mencionados. El presente trabajo se concentra en estudiar los problemas de optimización con restricciones mediante la comparación entre el clásico algoritmo PSO con factor de constricción y un híbrido con topología de vecindad y factor de inercia dinámico.IV Workshop de Innovación en Educación en Informática (WIEI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de algoritmos PSO mediante regresión exponencial

El número de iteraciones ideal que los algoritmos basados en enjambres de partículas requieren para la obtención del óptimo de una función fitness es un factor indeterminado. En algunos casos, ya sea por limitaciones de procesamiento o de capacidad de memoria, es necesario reducir el costo computacional que implica un número excesivo de iteraciones necesarias para obtener dicho valor óptimo. El presente trabajo propone un algoritmo PSO modificado que mediante la regresión exponencial de los puntos de velocidad de las partículas permite obtener una rápida convergencia al óptimo para funciones lineales.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO