Sobre Waldo(rf)

Soluciona el problema de la doble identidad de Waldo y su imitador elitista berreta: Waldorf y le canta la(s) cuarenta de Mozart: La generación de mis abuelos escuchaba música regidos por un estricto preconcepto de clase. Recuerdo cuando conocí al abuelo de mi mujer. Ante la pregunta que ella le hizo, acerca de qué música prefería escuchar él, naturalmente, respondió: “poné cualquier cosa mientras sea popular”1. La discoteca de mi abuelo estaba regida por el mismo principio: mientras la música fuera “popular” tenía la puerta abierta

Aplicación de la teoría de valores extremos al gerenciamiento del riesgo.

Los activos en los mercados emergentes se caracterizan por una distribución de sus retornos más leptocúrtica que la de sus pares en mercados desarrollados. En este contexto se han aplicado diversas técnicas basadas en la Teoría de Valores Extremos (EVT) a un gran número de activos locales, a efectos de calcular su Valor a Riesgo (VaR). Estos resultaron ser mucho más precisos a la hora de predecir pérdidas extremas respecto a valores de VaR obtenidos bajo la hipótesis normal. Las técnicas consisten en un método estático2 y un método dinámico para calcular el VaR. Este último combina una estimación por pseudo máxima verosimilitud de un modelo AR(1) – GARCH(1,1) para la volatilidad corriente y EVT para estimar la cola de la distribución de la innovación del modelo.

Efectos de la variación en el régimen de precipitación sobre la regeneración del bosque montano mediterráneo

Herrero A & Zavala MA, editores (2015) Los Bosques y la Biodiversidad frente al Cambio Climático: Impactos, Vulnerabilidad y Adaptación en España. Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, Madrid.Peer Reviewe

Composición de la dieta de Craugastor lineatus (Anura: Craugastoridae) de Chiapas, México

The ontogenetic and seasonal changes in the diet of Craugastor lineatus from Chiapas, México were described. We obtained 121 prey items from 54 stomachs by dissection, prey and prey parts were counted and identified to ordinal level. Twenty two food categories were identified. Frogs consumed mainly Aranae, Chilopoda, Coleoptera, Hymenoptera, Isopoda, Orthoptera, and plants, althoughthe representation of each category varied ontogenetically and temporally. The maximum length of the prey items was positively correlated with frog body size; meanwhile, the number of prey items was negatively correlated with frog body size. Juveniles consumed more Coleoptera and Isopoda, while adults captured more Aranae, Orthoptera and Chilopoda. Sixteen items were consumed in wet season, with Diptera, Isoptera, Lepidoptera and Acari as exclusive. During the dry season were ingested 18 items, with Phasmatoidea, Odonata, Psocoptera, Diplopoda and Pseudoescorpionida as exclusive.Se describen los cambios ontogenéticos y estacionales de la dieta de Craugastor lineatus de Chiapas, México. De 54 contenidos estomacales de nueve juveniles, 38 machos y siete hembras, recuperamos 121 presas que representan 22 categorías de alimento. De estas, arañas, coleópteros, hormigas, isópodos, ortópteros, quilópodos y materia vegetal fueron las más importantes. El tamaño máximo de la presa estuvo relacionado positivamente con el tamaño de la rana, mientras que la relación con el número de presas fue negativa. Asimismo, los juveniles consumieron más coleópteros e isópodos que los adultos, quienes seleccionaron arañas, ortópteros y quilópodos. En la época húmeda encontramos 16 categorías de alimento, de las que ácaros, dípteros, isópteros y lepidópteros fueron exclusivas, mientras que en la época seca fueron 18 categorías, con diplópodos, fásmidos, odonatos, socópteros y seudoescorpiones como exclusivas.

Optimización Estructural y Topológica de Armaduras mediante Algoritmos Genéticos

El proyecto “Modelado y diseño de cubiertas de naves industriales mediante técnicas de form-finding y algoritmos de inteligencia computacional” cursa su tercer y último año, obteniendo avances importantes en el diseño estructural. En el trabajo expuesto se realiza una breve descripción del algoritmo genético desarrollado, seguido de su ejecución para la optimización en peso de una celosía plana de cordones paralelos de una nave industrial de la localidad de Rafaela. Los resultados obtenidos son altamente satisfactorios, reduciendo de manera considerable el peso de la cercha y fortaleciendo conceptos básicos sobre el diseño de estructuras planas. La articulación entre diseño paramétrico, análisis por elementos finitos y algoritmos genéticos, concibe una herramienta muy potente y flexible que hace posible obtener resultados más eficientes que los obtenidos por un ingeniero a través de su experiencia e intuición

Energy efficiency of training neural network architectures: an empirical study

The evaluation of Deep Learning (DL) models has traditionally focused on criteria such as accuracy, F1 score, and related measures. The increasing availability of high computational power environments allows the creation of deeper and more complex models. However, the computations needed to train such models entail a large carbon footprint. In this work, we study the relations between DL model architectures and their environmental impact in terms of energy consumed and CO2 emissions produced during training by means of an empirical study using Deep Convolutional Neural Networks. Concretely, we study: (i) the impact of the architecture and the location where the computations are hosted on the energy consumption and emissions produced; (ii) the trade-off between accuracy and energy efficiency; and (iii) the difference on the method of measurement of the energy consumed using software-based and hardware-based tools.This work has been supported by the Spanish project PID2020-117191RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.Peer ReviewedPostprint (published version

Resource allocation and management techniques for network slicing in WiFi networks

© 2020 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.Network slicing has recently been proposed as one of the main enablers for 5G networks; it is bound to cope with the increasing and heterogeneous performance requirements of these systems. To "slice" a network is to partition a shared physical network into several self-contained logical pieces (slices) that can be tailored to offer different functional or performance requirements. Moreover, a defining characteristic of the slicing paradigm is to provide resource isolation as well as efficient use of resources. In this context, the thesis described in this paper contributes to the problem of slicing WiFi networks by proposing a solution to the problem of enforcing and controlling slices in WiFi Access Points. The focus of the research is on a variant of network slicing called QoS Slicing, in which slices have specific performance requirements. In this document, we describe the two main contributions of our research, a resource allocation mechanism to assign resources to slices, and a solution to enforce and control slices with performance requirements in WiFi Access Points.This work has been supported by the European Commission and the Spanish Government (Fondo Europeo de Desarrollo Regional, FEDER) by means of the EU H2020 NECOS (777067) and ADVICE (TEC2015-71329) projects.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

End-to-end KPI analysis in converged fixed-mobile networks

©2020 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes,creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.The independent operation of mobile and fixed network segments is one of the main barriers that prevents improving network performance while reducing capital expenditures coming from overprovisioning. In particular, a coordinated dynamic network operation of both network segments is essential to guarantee end-to-end Key Performance Indicators (KPI), on which new network services rely on. To achieve such dynamic operation, accurate estimation of end-to-end KPIs is needed to trigger network reconfiguration before performance degrades. In this paper, we present a methodology to achieve an accurate, scalable, and predictive estimation of end-to-end KPIs with sub-second granularity near real-time in converged fixed-mobile networks. Specifically, we extend our CURSA-SQ methodology for mobile network traffic analysis, to enable converged fixed-mobile network operation. CURSA-SQ combines simulation and machine learning fueled with real network monitoring data. Numerical results validate the accuracy, robustness, and usability of the proposed CURSA-SQ methodology for converged fixed-mobile network scenarios.The research leading to these results has received funding from the Spanish MINECO TWINS project (TEC2017-90097-R), and from the Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Criterios de cobertura sobre RepOK para reducir test suites exhaustivas acotadas: estudio de casos

La generación exhaustiva acotada de casos de test es una técnica de generación de entradas para programas que consiste en construir todas las posibles entradas válidas hasta cierta cota dada. Aunque el tamaño de la test suite generada está ligado a la cota provista, inclusive para cotas muy pequeñas las test suites obtenidas resultan considerablemente grandes, haciendo al uso de las mismas algo prohibitivo. En este trabajo revisaremos, adicionando nuevos casos de estudios, un enfoque para reducir el tamaño de las test suites generadas exhaustivamente presentado previamente. Este enfoque está basado en el uso de criterios de cobertura de código sobre el invariante de representación de la estructura sobre la cual la test suite es producida. La implementación de este invariante es utilizada para decidir cuándo dos entradas válidas pueden ser consideradas equivalentes, lo cual sucede si éstas ejercitan el código del invariante de representación de manera similar de acuerdo algún criterio de cobertura de código de caja blanca. Esta relación de equivalencia entre las entradas válidas es aprovechada para descartar casos de test que cubren clases de equivalencias ya cubiertas por algún otro caso de test presente en la suite. En este trabajo, se adicionan nuevos casos de estudios que muestran que, a medida que las cotas crecen, reducir las test suites exhaustivas aplicando la técnica presentada, produce resultados similares a las test suites exhaustivas, en cuanto a habilidad para matar mutantes.Eje: Workshop Ingeniería de Software (WIS).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Near real-time estimation of end-to-end performance in converged fixed-mobile networks

© Elsevier. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/The independent operation of mobile and fixed network segments is one of the main barriers that prevents improving network performance while reducing capital expenditures coming from overprovisioning. In particular, a coordinated dynamic network operation of both network segments is essential to guarantee end-to-end Key Performance Indicators (KPI), on which new network services rely on. To achieve such dynamic operation, accurate estimation of end-to-end KPIs is needed to trigger network reconfiguration before performance degrades. In this paper, we present a methodology to achieve an accurate, scalable, and predictive estimation of end-to-end KPIs with sub-second granularity near real-time in converged fixed-mobile networks. Specifically, we extend our CURSA-SQ methodology for mobile network traffic analysis, to enable converged fixed-mobile network operation. CURSA-SQ combines simulation and machine learning fueled with real network monitoring data. Numerical results validate the accuracy, robustness, and usability of the proposed CURSA-SQ methodology for converged fixed-mobile network scenarios.Peer ReviewedPostprint (author's final draft