Próximo seminario. Modelo avanzado de reconocimiento de patrones no supervisado con coloración de gráficas suaves; Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowd Sourcing.

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Próximo seminario. Modelo avanzado de reconocimiento de patrones no supervisado con coloración de gráficas suaves; Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowd Sourcing.

19-I

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

Titulo de la ponencia: Modelo avanzado de reconocimiento de patrones no supervisado con coloración de gráficas suaves
Fecha: 11 de julio de 2019 a las 11:00 hrs.
LugarT-223
PresentaDaniel Edahi Urueta Hinojosa
Afiliación: Alumno de doctorado
Asesor: Dr. Pedro Lara Velázquez

Resumen:

Los métodos de clustering suelen tener muchas características en común, pero hasta ahora se presentan como modelos aislados. En este trabajo se presenta un modelo no supervisado que engloba varios modelos de clustering conocidos y otros novedosos bajo el esquema de casos especiales del problema de coloración de gráficas suaves. Este modelo es evaluado con algunas instancias de prueba y algunas bien conocidas de la literatura; en esta plática se presentan algunos resultados preliminares.

Titulo de la ponencia: Desarrollo de incentivos para la recolección de datos bajo el esquema Spatial Crowd Sourcing.
Fecha: 11 de julio de 2019 a las 11:40 hrs.
LugarT-223
PresentaMaría Esther Sosa Rodríguez
Afiliación: Alumna de doctorado
Asesor: Dra. Elizabeth Pérez Cortés y Dr. Miguel López Guerrero

Resumen:

El spatial crowdsourcing es un enfoque ampliamente utilizado en diversas aplicaciones móviles que requieren la ejecución de determinadas tareas, como la monitorización o recolección de datos desde diversas ubicaciones geográficas, ya sea a través de los sensores incluidos en los dispositivos móviles o bien a través de la información que los usuarios de dichos dispositivos ingresen a la aplicación.

Varios aspectos a considerar en la elaboración de este tipo de aplicaciones son: verificar la calidad de la información recolectada, la asignación de tareas a los participantes y la terminación de las mismas, así como los mecanismos de incentivos que motiven la cooperación de los usuarios o participantes para la terminación de determinadas tareas. En esta investigación estaremos enfocado en el estudio de los incentivos, específicamente aquellos en donde el usuario proporciona un servicio al sistema y en retribución obtiene también un servicio.

Ultima actualización 15/08/2022 por pcyti