A Survey of Software-Defined Networks-on-Chip: Motivations, Challenges and Opportunities

Current computing platforms encourage the integration of thousands of processing cores, and their interconnections, into a single chip. Mobile smartphones, IoT, embedded devices, desktops, and data centers use Many-Core Systems-on-Chip (SoCs) to exploit their compute power and parallelism to meet the dynamic workload requirements. Networks-on-Chip (NoCs) lead to scalable connectivity for diverse applications with distinct traffic patterns and data dependencies. However, when the system executes various applications in traditional NoCs—optimized and fixed at synthesis time—the interconnection nonconformity with the different applications’ requirements generates limitations in the performance. In the literature, NoC designs embraced the Software-Defined Networking (SDN) strategy to evolve into an adaptable interconnection solution for future chips. However, the works surveyed implement a partial Software-Defined Network-on-Chip (SDNoC) approach, leaving aside the SDN layered architecture that brings interoperability in conventional networking. This paper explores the SDNoC literature and classifies it regarding the desired SDN features that each work presents. Then, we described the challenges and opportunities detected from the literature survey. Moreover, we explain the motivation for an SDNoC approach, and we expose both SDN and SDNoC concepts and architectures. We observe that works in the literature employed an uncomplete layered SDNoC approach. This fact creates various fertile areas in the SDNoC architecture where researchers may contribute to Many-Core SoCs designs.Las plataformas informáticas actuales fomentan la integración de miles de núcleos de procesamiento y sus interconexiones, en un solo chip. Los smartphones móviles, el IoT, los dispositivos embebidos, los ordenadores de sobremesa y los centros de datos utilizan sistemas en chip (SoC) de muchos núcleos para explotar su potencia de cálculo y paralelismo para satisfacer los requisitos de las cargas de trabajo dinámicas. Las redes en chip (NoC) conducen a una conectividad escalable para diversas aplicaciones con distintos patrones de tráfico y dependencias de datos. Sin embargo, cuando el sistema ejecuta varias aplicaciones en las NoC tradicionales -optimizadas y fijadas en el momento de síntesis, la disconformidad de la interconexión con los requisitos de las distintas aplicaciones genera limitaciones en el rendimiento. En la literatura, los diseños de NoC adoptaron la estrategia de redes definidas por software (SDN) para evolucionar hacia una solución de interconexión adaptable para los futuros chips. Sin embargo, los trabajos estudiados implementan un enfoque parcial de red definida por software en el chip (SDNoC) de SDN, dejando de lado la arquitectura en capas de SDN que aporta interoperabilidad en la red convencional. Este artículo explora la literatura sobre SDNoC y la clasifica en función de las características SDN que presenta cada trabajo. A continuación, describimos los retos y oportunidades detectados a partir del estudio de la literatura. Además, explicamos la motivación para un enfoque SDNoC, y exponemos los conceptos y arquitecturas de SDN y SDNoC. Observamos que los trabajos en la literatura emplean un enfoque SDNoC por capas no completo. Este hecho crea varias áreas fértiles en la arquitectura SDNoC en las que los investigadores pueden contribuir a los diseños de SoCs de muchos núcleos

IMPLEMENTACIÓN DE UN DETECTOR DE CAÍDAS PARA SU APLICACIÓN EN PACIENTES HOSPITALIZADOS Y PERSONAS DE LA TERCERA EDAD

ResumenEn este trabajo se presenta la implementación de un detector de caídas para aplicarlo en pacientes hospitalizados y de la tercera edad. Una unidad de medición inercial MPU-6050 es utilizada para registrar los cambios en la aceleración de los movimientos de los individuos que lo porten. Se utiliza un Raspberry Pi 3 para procesar los datos adquiridos mediante la unidad de medición inercial. Se utilizó Python para la implementación de nuestros algoritmos. Los datos se analizaron a través de un algoritmo, que al detectar un cambio drástico en la aceleración genera una alarma, la cual es trasmitida a una central de alarma remota utilizando WiFi. Los resultados muestran que un umbral de aceleración de 2g es suficiente para detectar caídas. Todos los casos de prueba fueron exitosos. Palabras Claves: Aceleración, caídas, Raspberry PI.IMPLEMENTATION OF A FALL DETECTOR FOR ITS APPLICATION IN HOSPITALIZED PATIENTS AND PEOPLE OF THE THIRD AGEAbstractIn this paper we present the implementation of a fall detector for use in hospitalized and elderly patients. An MPU-6050 inertial measurement unit is utilized to record the changes in the acceleration of the movements of the individuals that carry it. A Raspberry Pi 3 is used to process data acquired through the inertial measurement unit. Python was used for the implementation of our algorithms. The data were analyzed through an algorithm, which upon detecting a drastic change in the acceleration generate an alarm, which is transmitted to a remote alarm central using WiFi. The results show that an acceleration threshold of 2g is sufficient to detect falls. All test cases were successful.Keywords: Accelerometer, falls, Raspberry

CONSTRUCCIÓN DE UN SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE TEMPERATURA DE SUELO Y NIVEL DE MANTO FREÁTICO PARA APLICACIONES EN BOMBAS DE CALOR DE FUENTES TERRESTRES (CONSTRUCTION OF A SYSTEM FOR THE ACQUISITION OF SOIL TEMPERATURE AND GROUND FLOOR LEVEL FOR APPLICATIONS IN HEAT PUMPS FROM GROUND SOURCES)

Resumen Las bombas de calor de fuente terrestre son sistemas renovables y amigables con el medio ambiente que utilizan la energía subterránea superficial para lograr la calefacción y refrigeración de espacios con el fin de brindar comodidad térmica. En el presente trabajo se presenta la implementación de un sistema de adquisición de datos de nivel freático y temperatura del subsuelo para aplicaciones en bombas de calor de fuentes terrestres. Se han hecho investigaciones sobre el suelo para conocer sus características térmicas en diferentes ciudades de México, sin embargo, no se han hecho estas investigaciones en la zona de Ciudad del Carmen Campeche. Se utilizaron sondas de temperatura Dallas ds18b20 y un sensor de distancia ultrasónico HC-SR04. Para la transmisión y recepción inalámbrica se utilizó el transceptor NRF24L01. El sistema de lectura de sensores-transmisión y el sistema de recepción-adquisición de datos fue implementado con el microcontrolador Atmega328p en una tarjeta de desarrollo de prototipos Arduino uno. El sistema de lectura y transmisión de datos fue del tipo autónomo alimentado por un panel solar de 12 voltios y 450 mah de tipo mono cristalino. Se utilizó una batería de plomo-ácido de 12 voltios. La adquisición de datos del receptor a una computadora personal fue a través del puerto USB, utilizando el software Processing, el cual almacena los datos cada hora en una hoja de cálculo. Los datos fueron recibidos y almacenados adecuadamente, de igual forma el sistema de energía fotovoltaica funcionó ininterrumpidamente. Palabras Clave: Arduino, sensor de nivel de agua, Sensores de temperatura. Abstract Ground Source Heat Pumps are environmentally friendly, renewable systems that use surface underground energy to achieve space heating and cooling for thermal comfort. In this work, the implementation of a temperature and water table data acquisition system for applications in Ground Source Heat Pump is presented. Investigations have been made on the soil to know its thermal characteristics in different cities of Mexico; however these investigations have not been done in the Ciudad del Carmen Campeche area. Dallas ds18b20 temperature probes and an HC-SR04 ultrasonic distance sensor were used. For wireless transmission and reception, the NRF24L01 transceiver was used. The sensor reading-transmission system and the data reception-acquisition system were implemented with the Atmega328p microcontroller on an Arduino Uno prototype development board. The data transmission and reading system was of the autonomous type, powered by a 12 V, 450 mah mono-crystalline type solar cell. A 12 volts lead-acid battery was used. The acquisition of data from the receiver to the pc was through the USB port, using the software processing, which stores the data every hour in a spreadsheet. The acquisition of data from the receiver to a personal computer was through the usb port, using processing software, which stores the data every hour in a spreadsheet. The data was received and stored properly, in the same way the photovoltaic energy system worked without interruption. Keywords: Arduino, CNC, GRBL, lineal interpolation, Self-leveling

CONTROL NUMÉRICO COMPUTARIZADO UTILIZANDO INTERPOLACIÓN LINEAL PARA AUTONIVELAR LA SUPERFICIE DE TRABAJO EN UNA CNC (COMPUTERIZED NUMERICAL CONTROL USING LINEAR INTERPOLATION TO SELF-LEVEL THE WORKING SURFACE IN A CNC)

En este trabajo se presenta la implementación de una máquina CNC (Control Numérico Computarizado, por sus siglas en español) de bajo costo que utiliza un algoritmo de autonivelación para mejorar el desempeño del maquinado. Mediante el algoritmo se puede corregir por software el desnivel de la cama de fresado independientemente de las imperfecciones del material que se va a maquinar. Básicamente lo que hace el software es deformar el dibujo que se imprimirá de tal manera que este compense la deformación del material. Se utiliza una tarjeta de desarrollo “Arduino UNO” para capturar los datos de una sonda de contacto, posteriormente la información obtenida será procesada por una computadora, que a su vez enviará los datos procesados al Arduino para que este accione los motores. Se utilizó NetBeans para el desarrollo de la plataforma del usuario y el firmware GRBL (para Arduino) como lenguaje de programación, ambos de código libre, además el software Matlab es utilizado para realizar las simulaciones del código. Los resultados muestran que el uso del algoritmo de autonivelación efectivamente mejora el proceso de maquinado.This paper presents the implementation of a CNC machine (Computerized Numerical Control, for its acronym in Spanish) of low cost that uses a self-leveling algorithm to improve the machining performance. By means of the algorithm, the unevenness of the milling bed can be corrected, by software, independently of the imperfections of the material to be machined. Basically, what the software does is to deform the drawing that will be printed in such a way that it compensates for the deformation of the material. An "Arduino UNO" board is used to capture the data from a contact probe, then the information obtained will be processed by a computer, which in turn will send the processed data to the Arduino, so that it drives the motors. NetBeans was used for the development of the user platform and the GRBL firmware (for Arduino) as programming language, both of them are free code, in addition the Matlab software is used to perform the code simulations. The results show that the use of the self-leveling algorithm improves the machining process

Dengue 3 Epidemic, Havana, 2001

In June 2001, dengue transmission was detected in Havana, Cuba; 12,889 cases were reported. Dengue 3, the etiologic agent of the epidemic, caused the dengue hemorrhagic fever only in adults, with 78 cases and 3 deaths. After intensive vector control efforts, no new cases have been detected

The Fifteenth Data Release of the Sloan Digital Sky Surveys: First Release of MaNGA-derived Quantities, Data Visualization Tools, and Stellar Library

Twenty years have passed since first light for the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Here, we release data taken by the fourth phase of SDSS (SDSS-IV) across its first three years of operation (2014 July–2017 July). This is the third data release for SDSS-IV, and the 15th from SDSS (Data Release Fifteen; DR15). New data come from MaNGA—we release 4824 data cubes, as well as the first stellar spectra in the MaNGA Stellar Library (MaStar), the first set of survey-supported analysis products (e.g., stellar and gas kinematics, emission-line and other maps) from the MaNGA Data Analysis Pipeline, and a new data visualization and access tool we call "Marvin." The next data release, DR16, will include new data from both APOGEE-2 and eBOSS; those surveys release no new data here, but we document updates and corrections to their data processing pipelines. The release is cumulative; it also includes the most recent reductions and calibrations of all data taken by SDSS since first light. In this paper, we describe the location and format of the data and tools and cite technical references describing how it was obtained and processed. The SDSS website (www.sdss.org) has also been updated, providing links to data downloads, tutorials, and examples of data use. Although SDSS-IV will continue to collect astronomical data until 2020, and will be followed by SDSS-V (2020–2025), we end this paper by describing plans to ensure the sustainability of the SDSS data archive for many years beyond the collection of data

The 16th Data Release of the Sloan Digital Sky Surveys: First Release from the APOGEE-2 Southern Survey and Full Release of eBOSS Spectra

This paper documents the 16th data release (DR16) from the Sloan Digital Sky Surveys (SDSS), the fourth and penultimate from the fourth phase (SDSS-IV). This is the first release of data from the Southern Hemisphere survey of the Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment 2 (APOGEE-2); new data from APOGEE-2 North are also included. DR16 is also notable as the final data release for the main cosmological program of the Extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS), and all raw and reduced spectra from that project are released here. DR16 also includes all the data from the Time Domain Spectroscopic Survey and new data from the SPectroscopic IDentification of ERosita Survey programs, both of which were co-observed on eBOSS plates. DR16 has no new data from the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey (or the MaNGA Stellar Library "MaStar"). We also preview future SDSS-V operations (due to start in 2020), and summarize plans for the final SDSS-IV data release (DR17)

The 16th Data Release of the Sloan Digital Sky Surveys: First Release from the APOGEE-2 Southern Survey and Full Release of eBOSS Spectra

This paper documents the 16th data release (DR16) from the Sloan Digital Sky Surveys (SDSS), the fourth and penultimate from the fourth phase (SDSS-IV). This is the first release of data from the Southern Hemisphere survey of the Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment 2 (APOGEE-2); new data from APOGEE-2 North are also included. DR16 is also notable as the final data release for the main cosmological program of the Extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS), and all raw and reduced spectra from that project are released here. DR16 also includes all the data from the Time Domain Spectroscopic Survey and new data from the SPectroscopic IDentification of ERosita Survey programs, both of which were co-observed on eBOSS plates. DR16 has no new data from the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey (or the MaNGA Stellar Library "MaStar"). We also preview future SDSS-V operations (due to start in 2020), and summarize plans for the final SDSS-IV data release (DR17)

Educación Superior y Pandemia. Aprendizajes y buenas prácticas en Iberoamérica

La aportación actual no entra en analizar aspectos generales de la pandemia (naturaleza, origen, extensión general y en el país, etc.) o de otras situaciones que se derivan del confinamiento, por considerar que son suficientemente conocidos. Tampoco pretende realizar una recensión de informes sobre la temática elaborados por organismos como la UNESCO-IESALC, el Banco Mundial, el BID o la CRUE y revisar las aportaciones de investigadores de la temática. Más bien trata de aportar concreciones y dimensiones prácticas de la Educación Superior de cada país que puedan ayudar en los aspectos de organización y gestión de estas instituciones. En este sentido considera aspectos referidos a: (1) Desarrollo de las enseñanzas: alteraciones en la duración y estructura de los títulos; modificaciones de objetivos, metodologías y sistemas de evaluación; atención a colectivos vulnerables; etc.(2) Organización institucional: atención a las personas (gestión del alumnado, profesorado y personal de administración y servicios, rol de los directivos, etc.); infraestructuras; desarrollo de procesos (matriculación, gestión administrativa y económica, etc.); y resultados (académicos como tasa de aprobados, nivel de abandono u otros; y no académicos). (3) Vinculación con el entorno: actuaciones de y con la comunidad o colaboraciones significativas. Incluye el escrito de cada país con referencias y reflexiones sobre los anteriores aspectos, así como algunas experiencias de interés y, por último, reflexiones, valoraciones y retos sobre la gestión en los momentos de confinamiento y reapertura, con la idea de identificar aprendizajes significativos y orientaciones de cara a la actuación en la situación actual y similares que se puedan producir en el futuro. Las diferentes aportaciones se centran en la enseñanza universitaria, incluyendo los estudios superiores, que en muchos países tienen gran importancia y desarrollo, y tratan de proporcionar una visión general de los diferentes países sin obviar descender a las particularidades concretas que exigen el identificar buenas prácticas o medidas específicas de organización y desarrollo de la formación. Hablamos del trabajo de 41 especialistas de 13países iberoamericanos que permiten conocer y analizar las actuaciones por países, pero también realizar un estudio de las iniciativas que se han tomado en todos los países considerando algunos de los tópicos que considera el Informe. En todo caso, cabe destacar la actualidad y trascendencia del tema y la rapidez por trasladar a la sociedad un Informe detallado sobre las actuaciones universitarias existentes y sus resultados

The Seventeenth Data Release of the Sloan Digital Sky Surveys: Complete Release of MaNGA, MaStar and APOGEE-2 Data

This paper documents the seventeenth data release (DR17) from the Sloan Digital Sky Surveys; the fifth and final release from the fourth phase (SDSS-IV). DR17 contains the complete release of the Mapping Nearby Galaxies at Apache Point Observatory (MaNGA) survey, which reached its goal of surveying over 10,000 nearby galaxies. The complete release of the MaNGA Stellar Library (MaStar) accompanies this data, providing observations of almost 30,000 stars through the MaNGA instrument during bright time. DR17 also contains the complete release of the Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment 2 (APOGEE-2) survey which publicly releases infra-red spectra of over 650,000 stars. The main sample from the Extended Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (eBOSS), as well as the sub-survey Time Domain Spectroscopic Survey (TDSS) data were fully released in DR16. New single-fiber optical spectroscopy released in DR17 is from the SPectroscipic IDentification of ERosita Survey (SPIDERS) sub-survey and the eBOSS-RM program. Along with the primary data sets, DR17 includes 25 new or updated Value Added Catalogs (VACs). This paper concludes the release of SDSS-IV survey data. SDSS continues into its fifth phase with observations already underway for the Milky Way Mapper (MWM), Local Volume Mapper (LVM) and Black Hole Mapper (BHM) surveys