MWRegEx : monitor web de expresiones regulares

<p>[ES] El Trabajo de Fin de Grado, Monitor Web de Expresiones Regulares (MWRegEx), es una herramienta basada en tecnologías web, desarrollada usando el entorno Visual Studio. El objetivo principal de la aplicación es dar apoyo a la docencia de expresiones regulares, en el marco de la enseñanza del manejo de ristras de caracteres en las asignaturas de programación del Grado en Ingeniería Informática.  La aplicación permite obtener el dibujo de un autómata de una expresión regular, facilitando su comprensión; además, permite aplicar la expresión a diferentes ristras de caracteres, mostrando las coincidencias encontradas, y ofrece una versión de la expresión adaptada a su uso en literales string de lenguajes como Java y otros. La herramienta se ha implementado en dos partes: un servicio web, escrito en C#, donde se realizan todos los análisis de las expresiones regulares y las ristras a contrastar; y un cliente web, implementado usando tecnología asp.net, con JavaScript y JQuery, que gestiona la interfaz de usuario y muestra los resultados. Esta separación permite que el servicio web pueda ser reutilizado con otras aplicaciones cliente. El autómata que representa una expresión regular esta dibujado usando la librería Raphaël JavaScript que permite manejar los elementos SVG. Cada elemento de la expresión regular tiene un dibujo diferente y único para así diferenciarlo. Toda la interfaz gráfica de usuario está internacionalizada de manera tal que pueda adaptarse a diferentes idiomas y regiones sin la necesidad de realizar cambios de ingeniería ni en el código. Tanto el servicio web como la parte cliente están estructurados para que se puedan agregar nuevas modificaciones sin que esto genere una onda expansiva a lo largo de las diversas clases existentes.</p>

Performance evaluation of a parallel algorithm for simultaneous untangling and smoothing of tetrahedral meshes

<p>[EN]A new parallel algorithm for simultaneous untangling and smoothing of tetrahedral meshes is proposed in this paper. We provide a detailed analysis of its performance on shared-memory many-core computer architectures. This performance analysis includes the evaluation of execution time, parallel scalability, load balancing, and parallelism bottlenecks. Additionally, we compare the impact of three previously published graph coloring procedures on the performance of our parallel algorithm. We use six benchmark meshes with a wide range of sizes. Using these experimental data sets, we describe the behavior of the parallel algorithm for different data sizes. We demonstrate that this algorithm is highly scalable when it runs on two different high-performance many-core computers with up to 128 processors...</p>