Algoritmos de regresión lineal aplicados al mantenimiento de un datacenter

En el presente Trabajo se describe la aplicación de Algoritmos de Regresión Lineal al estudio del comportamiento climático de un Datacenter. Este análisis permite comprender cómo varían la temperatura y la humedad, con el objetivo de predecir cuál es el grado de ventilación adecuada que debe haber dentro del recinto para mantener operativos a los servidores y sistemas de cómputo que se encuentran.XX Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Algoritmos de regresión lineal aplicados al mantenimiento de un datacenter

En el presente Trabajo se describe la aplicación de Algoritmos de Regresión Lineal al estudio del comportamiento climático de un Datacenter. Este análisis permite comprender cómo varían la temperatura y la humedad, con el objetivo de predecir cuál es el grado de ventilación adecuada que debe haber dentro del recinto para mantener operativos a los servidores y sistemas de cómputo que se encuentran.XX Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Algoritmos de regresión lineal aplicados al mantenimiento de un datacenter

En el presente Trabajo se describe la aplicación de Algoritmos de Regresión Lineal al estudio del comportamiento climático de un Datacenter. Este análisis permite comprender cómo varían la temperatura y la humedad, con el objetivo de predecir cuál es el grado de ventilación adecuada que debe haber dentro del recinto para mantener operativos a los servidores y sistemas de cómputo que se encuentran.XX Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicaciones inteligentes sobre internet de las cosas y grandes volúmenes de datos: un enfoque riguroso

Día tras días se generan millones y millones de nuevos datos y la cantidad de información a procesar es un desafío creciente. Entre los más destacados podemos mencionar el crecimiento exponencial de la “Internet de las cosas” o Internet of Things (IoT) en inglés en los sistemas modernos. En este sentido, no sólo el almacenamiento constante de información es un problema a resolver, sino también la extracción inteligente de información y su posterior análisis para introducir mejoras en los sistemas. Este problema ha sido atacado desde la Inteligencia Artificial y la Optimización Combinatoria, pero se han encontrado algunas debilidades como la falta de modelado y diseño y de la aplicación rigurosa de técnicas de Ingeniería de Software. Esto hace que el problema se ataque de una manera “ad-hoc”, por lo cual es necesario consolidar un enfoque de mayor formalidad en todas las etapas del proceso. La presente investigación busca aplicar técnicas formales de Ingeniería de Software como Modelado y Model Checking al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos. Como caso de estudio concreto se trabajará con sensores para el Mantenimiento de parámetros del ambiente (como humedad o temperatura) del Laboratorio de Redes y Sistemas de Computación mediante protocolos de IoT.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Precipitation is the main axis of tropical plant phylogenetic turnover across space and time

Early natural historians-Comte de Buffon, von Humboldt, and De Candolle-established environment and geography as two principal axes determining the distribution of groups of organisms, laying the foundations for biogeography over the subsequent 200 years, yet the relative importance of these two axes remains unresolved. Leveraging phylogenomic and global species distribution data for Mimosoid legumes, a pantropical plant clade of c. 3500 species, we show that the water availability gradient from deserts to rain forests dictates turnover of lineages within continents across the tropics. We demonstrate that 95% of speciation occurs within a precipitation niche, showing profound phylogenetic niche conservatism, and that lineage turnover boundaries coincide with isohyets of precipitation. We reveal similar patterns on different continents, implying that evolution and dispersal follow universal processes

Clinical and genetic characteristics of late-onset Huntington's disease

Background: The frequency of late-onset Huntington's disease (>59 years) is assumed to be low and the clinical course milder. However, previous literature on late-onset disease is scarce and inconclusive. Objective: Our aim is to study clinical characteristics of late-onset compared to common-onset HD patients in a large cohort of HD patients from the Registry database. Methods: Participants with late- and common-onset (30–50 years)were compared for first clinical symptoms, disease progression, CAG repeat size and family history. Participants with a missing CAG repeat size, a repeat size of ≤35 or a UHDRS motor score of ≤5 were excluded. Results: Of 6007 eligible participants, 687 had late-onset (11.4%) and 3216 (53.5%) common-onset HD. Late-onset (n = 577) had significantly more gait and balance problems as first symptom compared to common-onset (n = 2408) (P <.001). Overall motor and cognitive performance (P <.001) were worse, however only disease motor progression was slower (coefficient, −0.58; SE 0.16; P <.001) compared to the common-onset group. Repeat size was significantly lower in the late-onset (n = 40.8; SD 1.6) compared to common-onset (n = 44.4; SD 2.8) (P <.001). Fewer late-onset patients (n = 451) had a positive family history compared to common-onset (n = 2940) (P <.001). Conclusions: Late-onset patients present more frequently with gait and balance problems as first symptom, and disease progression is not milder compared to common-onset HD patients apart from motor progression. The family history is likely to be negative, which might make diagnosing HD more difficult in this population. However, the balance and gait problems might be helpful in diagnosing HD in elderly patients