tau-Lop
tau-Lop is a new parallel performance model aimed to help in the design and optimization of parallel algorithms inside multicore clusters. It represents a parallel algorithm and predicts accurately its costs through the concept of concurrent transfers.
By now, tau-Lop has been applied to underlying algorithms in MPICH and Open MPI mainstream implementations of some MPI collectives in shared memory. Current work is in the application of the model to collective operations when deployed in networks of multicore nodes.
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Fruit&Vegetable
The Fruit&Vegetable Image Collection: El creciente auge de las nuevas tecnologías y el uso masivo de internet, ha impulsado la presencia de documentos con un rico contenido visual en la web. Para indexar apropiadamente estos documentos (imágenes, vídeos, archivos sonoros, etc.) y construir buscadores útiles, capaces de satisfacer las necesidades de información de los usuarios, se precisan métodos que describan con precisión el contenido visual y sonoro.
Aunque a lo largo de estos años se han utilizado una importante cantidad de colecciones diversas de imágenes que han servido de soporte a múltiples experimentos, son escasas las colecciones que presentan un nivel de calidad aceptable en cuanto a factores como la resolución, iluminación, contraste, nitidez, ausencia de ruido, etc. En concreto, en colecciones orientadas a los objetos, donde se potencia el primer plano y se trata de minimizar el ruido y el efecto del fondo de la imagen, no tenemos conocimiento en la actualidad de la existencia de ninguna colección de licencia abierta con similares características de calidad como The Fruit&Vegetable Image Collection.
Como su nombre indica, el motivo de las imágenes son frutas, hortalizas y verduras, de diverso tamaño, forma y color, pero su principal potencialidad es su homogeneidad en cuanto a características técnicas y parámetros utilizados (resolución, tiempo de exposición, apertura del diafragma, zoom…) a lo largo de la colección, lo que facilita sobremanera la evaluación del descriptor en su misión de caracterizar el contenido visual de la imagen, sin influencias de aspectos accesorios a dicho contenido visual.
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University Life
University Life Video Database: La presencia cada vez mayor del vídeo en nuestra vida cotidiana (por supuesto también en Internet) ha disparado el interés de la comunidad investigadora por desarrollar métodos capaces de interpretar al menos parte del contenido de un vídeo. La presencia de caras, objetos, lugares o escenas típicas de deportes, eventos y otro tipo de información resulta de gran interés para un sinfín de aplicaciones que podrían beneficiarse de tales métodos.
Un aspecto fundamental para el desarrollo de este tipo de métodos y técnicas es la capacidad de medir la efectividad de los mismos. Por ejemplo para desarrollar una aplicación de búsqueda en colecciones de vídeos, el sistema debe tener una información precisa que le permita determinar en qué medida la respuesta que ha ofrecido a un usuario es o no relevante.
Para que métodos y sistemas de estas características evolucionen, como en su día lo hicieron los métodos de recuperación de información textual y en imágenes fijas, se precisa contar con colecciones de datos convenientemente seleccionados, correctamente identificadas y precisamente catalogados que sirvan como baterías de pruebas para medir su rendimiento y efectividad. Con este propósito en GIM hemos desarrollado University Life Video Database (ULVDB).
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vManager
vManager es una aplicación para catalogar colecciones de vídeo de acuerdo con un conjunto de taxonomías definidas por el usuario.
Es una aplicación para el almacenamiento, catalogación y la recuperación de tomas de vídeo y de vídeo basado en información textual, pero está dispuesta para añadir información visual a los metadatos. Realiza búsquedas de vídeos en base a similitudes de colores o movimiento, además permite introducir vídeos en una base de datos y catalogarlos en función de la temática u asignarles información textual.
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vDocXML
vDocXML: Es un modelo con su correspondiente implementación para la gestión de versiones de documentos XML. Este modelo permite representar y gestionar versionado ramificado y facilita la formulación de consultas sobre los documentos XML versionados mediante distintos estándares XML, como XQuery, XPath o XSLT.
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WALIH
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WALIH: Es un sistema de localización basado en la tecnología WiFi. El principio de operación es determinar la potencia con la que el dispositivo recibe la señal de los distintos puntos de acceso WiFi a su alcance. Esta información se somete en tiempo real a técnicas estadísticas que finalmente proporcionan una estimación de la posición en cualquier instalación cubierta.
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Jamón: Hemos desarrollado una aplicación real: Una aplicación software que contiene tres módulos utilizados para el análisis de MRI (Magnetic Resonance Imaging).
