Próximo seminario. Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing y Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado

Se les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)

Titulo de la ponencia: Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowdsourcing
Fecha: 2 de julio de 2020 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: María Esther Sosa Rodríguez
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dra. Elizabeth Pérez Cortés y Dr. Miguel López Guerrero

Resumen:

Hoy en día, gracias a la innovación tecnológica y al fácil acceso a los dispositivos móviles, una gran cantidad de aplicaciones desarrolladas para este tipo de dispositivos utilizan el enfoque Spatial Crowdsourcing (SCS), el cual permite llevar a cabo la recolección de datos a través de dispositivos móviles para diversos fines. El éxito de las aplicaciones SCS depende en gran medida de la participación de los involucrados que llevan a cabo tareas de recolección de datos y de los incentivos o recompensas que se otorguen a quienes las llevan a cabo. En este proyecto de investigación buscamos estudiar los SCS enfocándonos en los incentivos basados en servicios desde una perspectiva teórica, utilizando Teoría de Juegos o Teoría de Juegos Evolutiva.

Titulo de la ponencia: Simulación paralela de partículas brownianas dentro de un sistema confinado
Fecha: 2 de julio de 2020 a las 11:40 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Adriana Pérez Espinosa
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesores: Dr. Manuel Aguilar Cornejo y Dr. Leonardo Dagdug Lima

Resumen:

El Cómputo Paralelo, se caracteriza porque hace uso de múltiples unidades de procesamiento y tiene su nicho de aplicación en la solución de problemas grandes y/o complejos de ciencias e ingeniería. Esta investigación, propone el diseño de algoritmos paralelos para la simulación del proceso difusivo de partículas brownianas dentro de un sistema confinado. Considerando que la simulación de procesos difusivos requiere de gran capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos, los algoritmos propuestos serán diseñados para que se aproveche la arquitectura subyacente (CPu o GPU) de forma automática. El propósito de la investigación es aportar conocimientos tanto en el estudio de la Computación Paralela como el estudio del proceso difusivo en medios confinados.

Próximo seminario. Análisis y optimización de redes sociales multiplex y Un Modelo Comparativo de Clustering para Aplicaciones Socioeconomicas Usando Errores Tipo I y Tipo II
Próximo seminario. Chord en escenarios móviles sin infraestructura y Estudio de la dinámica estructural de las redes complejas aplicado a las TIC

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