A customizable multi-agent system for distributed data mining

We present a general Multi-Agent System framework for distributed data mining based on a Peer-to-Peer model. Agent protocols are implemented through message-based asynchronous communication. The framework adopts a dynamic load balancing policy that is particularly suitable for irregular search algorithms. A modular design allows a separation of the general-purpose system protocols and software components from the specific data mining algorithm. The experimental evaluation has been carried out on a parallel frequent subgraph mining algorithm, which has shown good scalability performances

Problemas, maestros y solución de problemas

En la actualidad existen personas que cuando se refieren a la enseñanza de las matemáticas lo hacen en términos de contenidos. Valoran el currículo matemático a partir de la inclusión o ausencia de contenidos. Consideran que una persona tiene formación matemática cuando muestra conocimiento y manejo de temas diversos de matemáticas. De este modo se constata la poca importancia que se da a los beneficios potenciales que se pueden obtener con el aprendizaje de la matemática en diversos niveles educativos. Se prefiere la acumulación de información, en vez de la habilidad para procesar los contenidos y descubrir relaciones entre diferentes objetos matemáticos. Se privilegia la memoria, en vez de la capacidad de razonamiento

Envejecimiento demográfico en México. Evaluación de los datos censales por edad y sexo, 1970-2000

El artículo analiza las modificaciones en la estructura de edad, y enfatiza sobre la plausibilidad de la hipótesis de sobreestimación de la población en edades avanzadas, a partir de la evaluación de la calidad de la información censal en cuanto a la declaración de la edad de dicha población en México a nivel de entidad federativa. Este último aspecto se cubre a partir de la aplicación del índice de Whipple modificado a la población adulta mayor proveniente de los censos de población de 1970 a 2000. Los resultados obtenidos muestran la existencia de errores en la declaración de edades de dicha población, así como la inconsistencia entre la proporción de dicha población y la etapa de la transición demográfica en la que se ubica en algunos estados, lo cual aporta elementos adiconales acerca de la posible sobrestimación de la población en edades avanzadas.El artículo analiza las modificaciones en la estructura de edad, y enfatiza sobre la plausibilidad de la hipótesis de sobreestimación de la población en edades avanzadas, a partir de la evaluación de la calidad de la información censal en cuanto a la declaración de la edad de dicha población en México a nivel de entidad federativa. Este último aspecto se cubre a partir de la aplicación del índice de Whipple modificado a la población adulta mayor proveniente de los censos de población de 1970 a 2000. Los resultados obtenidos muestran la existencia de errores en la declaración de edades de dicha población, así como la inconsistencia entre la proporción de dicha población y la etapa de la transición demográfica en la que se ubica en algunos estados, lo cual aporta elementos adiconales acerca de la posible sobrestimación de la población en edades avanzadas

Análisis de microdatos de la ENOE con Stata

Una de las principales necesidades que involucran el manejo de información proveniente de encuestas periódicas es la generación sistemática de estadísticos y tabulados para el análisis. En esta presentaci&oacut e;n, realizamos un ejercicio comparativo mediante comandos Stata y Mata para la generación de indicadores estratégicos, estadísticos y tabulados en ámbitos determinados, a partir de los microdatos originales con criterios prec odificados de la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) que trimestralmente levanta el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). La sintaxis de usuario, las matrices de resultados y plantillas que presentamos en este trabajo muestran la versatilidad de Stata como herramienta ideal en el proceso de enseñanza-aprendizaje enfocado particularmente a los temas de economía laboral que requieren aplicación empírica.

Las teorías implícitas en la formación ocupacional y profesional

En este artículo se analizan las teorías implícitas y su papel en el ámbito de la formación profesional y ocupacional. Además se presentan los resultados relatives a las mismas obtenidas dentro de la investigación sobre el Perfil del formador de formación profesional y ocupacional. Se concluye que las teorías implícitas de dichos profesionales son multivariadas y no atienden a un único paradigma pedagógico. De ahí que seria conveniente que los centros de formación incluyeran en sus planes de estudio orientaciones acerca del abanico paradigmático que representan las diferentes teorías implícitas.En aquest article s'analitzen les teories implícites i el seu paper en l'àmbit de la formació professional i ocupacional. A més a més es presenten els resultats que hi fan referència obtinguts dintre de la investigació sobre el Perfil del formador de formació professional i ocupacional. Es conclou que les teories implícites d'aquests professionals són multivariades i no fan referència a un únic paradigma pedagògic. És per això que fóra convenient que els centres de formació incloguessin en els seus plans d'estudi orientacions sobre el ventall paradigmàtic que representen les diferents teories implícites.This article analyzes the implicit theories and the paper of these theories in the vocational training trainers profile research in relation to these theories. This study concludes the implicit theories of these professionals are multi-mixed and these theories aren't based on sigle pedagogic paradigm. So then it will be advisable that training institutions will include some orientations about paradigmatic possibilities that the different implicit theories express in the programmes

Fault tolerant decentralised K-Means clustering for asynchronous large-scale networks

The K-Means algorithm for cluster analysis is one of the most influential and popular data mining methods. Its straightforward parallel formulation is well suited for distributed memory systems with reliable interconnection networks, such as massively parallel processors and clusters of workstations. However, in large-scale geographically distributed systems the straightforward parallel algorithm can be rendered useless by a single communication failure or high latency in communication paths. The lack of scalable and fault tolerant global communication and synchronisation methods in large-scale systems has hindered the adoption of the K-Means algorithm for applications in large networked systems such as wireless sensor networks, peer-to-peer systems and mobile ad hoc networks. This work proposes a fully distributed K-Means algorithm (EpidemicK-Means) which does not require global communication and is intrinsically fault tolerant. The proposed distributed K-Means algorithm provides a clustering solution which can approximate the solution of an ideal centralised algorithm over the aggregated data as closely as desired. A comparative performance analysis is carried out against the state of the art sampling methods and shows that the proposed method overcomes the limitations of the sampling-based approaches for skewed clusters distributions. The experimental analysis confirms that the proposed algorithm is very accurate and fault tolerant under unreliable network conditions (message loss and node failures) and is suitable for asynchronous networks of very large and extreme scale

BodyCloud: a SaaS approach for community body sensor networks

Body Sensor Networks (BSNs) have been recently introduced for the remote monitoring of human activities in a broad range of application domains, such as health care, emergency management, fitness and behaviour surveillance. BSNs can be deployed in a community of people and can generate large amounts of contextual data that require a scalable approach for storage, processing and analysis. Cloud computing can provide a flexible storage and processing infrastructure to perform both online and offline analysis of data streams generated in BSNs. This paper proposes BodyCloud, a SaaS approach for community BSNs that supports the development and deployment of Cloud-assisted BSN applications. BodyCloud is a multi-tier application-level architecture that integrates a Cloud computing platform and BSN data streams middleware. BodyCloud provides programming abstractions that allow the rapid development of community BSN applications. This work describes the general architecture of the proposed approach and presents a case study for the real-time monitoring and analysis of cardiac data streams of many individuals

Cloud-assisted body area networks: state-of-the-art and future challenges

Body area networks (BANs) are emerging as enabling technology for many human-centered application domains such as health-care, sport, fitness, wellness, ergonomics, emergency, safety, security, and sociality. A BAN, which basically consists of wireless wearable sensor nodes usually coordinated by a static or mobile device, is mainly exploited to monitor single assisted livings. Data generated by a BAN can be processed in real-time by the BAN coordinator and/or transmitted to a server-side for online/offline processing and long-term storing. A network of BANs worn by a community of people produces large amount of contextual data that require a scalable and efficient approach for elaboration and storage. Cloud computing can provide a flexible storage and processing infrastructure to perform both online and offline analysis of body sensor data streams. In this paper, we motivate the introduction of Cloud-assisted BANs along with the main challenges that need to be addressed for their development and management. The current state-of-the-art is overviewed and framed according to the main requirements for effective Cloud-assisted BAN architectures. Finally, relevant open research issues in terms of efficiency, scalability, security, interoperability, prototyping, dynamic deployment and management, are discussed

Stem Cell Based Tissue Engineering and Regenerative Medicine: A Review Focusing on Adult Stem Cells

Tissue engineering has emerged as a field that attempts to harness the bodies\u27 own developmental and repair features to treat diseases and illnesses. Many of these illnesses are caused by necrosis or loss of functionality of complete organs or specific cell types. Early discoveries in embryonic stem cells fueled a wave of research that led to claims about possibly regenerating nonfunctioning organs. Although we are still far away from being able to grow functional organs in a Petri dish, the field continues to progress forward, and new clinical trials have been approved for using both embryonic and adult stem cell based solutions for regenerative medicine and tissue engineering. Current trends have moved towards adult stem cells for cell based therapies as they offer an autologous source and are less tumorigenic than their embryonic and induced-pluripotent stem cell counter parts. This review will begin with an outline of stem cell classes and then focus on current therapies in myocardial tissue repair, neural tissue repair, diabetes, as well as osteogenic and chondrogenic differentiation are also reviewed