Dynamically reconfigurable architectures for video coding and hyperspectral imaging systems

Programa de Doctorado: Ingeniería de Telecomunicación Avanzada.

Sistema de gestión abierto de cita previa

[ES] Este trabajo consiste en la creación de un sistema de gestión abierto de cita previa, surge de la necesidad del personal de las Administración Tributaria de Canarias que trabajan en las oficinas de atención tributaria de tener un sistema que facilite al contribuyente la forma de gestionar una cita previa para solicitar atención tributaria, además de facilitar al coordinador, la gestión de citas solicitadas por los contribuyentes. Para ello se ha realizado un análisis previo para cubrir todos los requisitos que eran necesarios para que se cubrieran todas las necesidades del sistema y que fuera totalmente escalable. Para el desarrollo del sistema se ha utilizado la plataforma Java EE que dota de todas las herramientas necesarias para la creación de un software de estas características, además de numerosas herramientas que ayudan a la consecución satisfactoria del sistema, como pueden ser Hibernate y Spring. Se ha utilizado un sistema de virtualización para tratar de imitar lo máximo posible la forma de desarrollo que tiene la empresa para que así la integración del sistema sea absoluto, por eso se han utilizado las mismas herramientas que utilizan y la misma estructura de base de datos. Además de las diversas herramientas se han utilizado distintos patrones de diseño para el desarrollo del software como pueden ser: Front Controller, Facade y Data Access Object además del patrón Modelo-Vista-Controlador para la arquitectura de este sistema. La utilización de estos patrones ayuda a que el mantenimiento de este sistema sea mucho más óptimo.

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

[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...