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Parallel PSO for Efficient Neural Network Training Using GPGPU and Apache Spark in Edge Computing Sets

Publicado en la revista Algorthms un artículo en el que he colaborado y que trata sobre la implementación distribuida en Spark del algoritmo PSO. El artículo se encuentra publicado en la modalidad de acceso abierto para su libre descarga.

Improving the Fitness Function of an Evolutionary Suspense Generator Through Sentiment Analysis

Acaba de ser publicado en la revista IEEE Access un trabajo en el que he colaborado y que tiene que ver con el uso del análisis automático de sentimientos para la evaluación del suspense.

Predicting the effects of suspenseful outcome for automatic storytelling

Ya está disponible en https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106450 un trabajo en el que he colaborado y que trata sobre la predicción de los efectos del suspense en los sistemas de narración automática. El artículo se encuentra publicado en la revista Knowledge-Based Systems.

Modelling Breast Adenocarcinomas In Situ with 3D Cellular Automaton: A Parallel Approach

Ya está disponible un nuevo trabajo sobre simulación de crecimiento tumoral en el que he participado. El trabajo se encuentra publicado en la revista IEEE Latin America Transactions y trata sobre la paralelización de una simulación tridimensional del crecimiento tumoral en ductos.

Optimizing player and viewer amusement in suspense video games

Se acaba de publicar en la revista IEEE Access un trabajo en el que he participado. El artículo trata sobre la relación que existe entre la cantidad de información que se presenta al jugador y la diversión que este experimenta en los videojuegos de suspense. El trabajo puede ser libremente accedido a través de la dirección https://www.doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2924200.

Efficient activity recognition in smart homes using delayed fuzzy temporal windows on binary sensors

Acaba de ser publicado en la revista Journal of Biomedical and Health Informatics un trabajo en el que he participado que trata sobre como pueden emplearse los eventos posteriores al desarrollo de una actividad del día a día para mejorar su identificación de forma automática. El trabajo está disponible en la Biblioteca Digital del IEEE Xplore.

Ontology-Based Framework for the Automatic Recognition of Activities of Daily Living Using Class Expression Learning Techniques

Ya se encuentra disponible en la revista Scientific Programming un trabajo en el que proponemos el empleo de técnicas de aprendizaje automático de conceptos para el reconocimiento de actividades del día a día. Mediante el empleo de la herramienta DL-Learner se recorre el espacio de búsqueda de descripciones de clase de la ontología con el objetivo de encontrar la mejor definición de cada tipo de actividad.

Dynamic Load Balancing Strategy for Parallel Tumor Growth Simulations

Acaba de ser publicado en https://www.degruyter.com/view/j/jib.2019.16.issue-1/jib-2018-0066/jib-2... un artículo en el que he participado. En el trabajo se propone una estrategia para la paralelización de aplicaciones que simulán el crecimiento tumoral. El objetivo de la nueva estrategia es minimizar el número de acceso con bloqueos que se requieren para realizar la simulación y así aumentar la su velocidad.

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