Bioecological features of the red macroalgae Chondracanthus chamissoi (C. Agardh) Kützing (Rhodophyta, Gigartinaceae) in the intertidal zone of northern Peru

En La Libertad en invierno y primavera 2018 se estudió a la macroalga roja Chondracanthus chamissoi “yuyo” o “mococho”. En Trujillo, Paiján y Pacasmayo se determinaron 21 praderas; se realizaron transectos perpendiculares a la línea de costa y tres cuadratas (0,25 m2 c/u) en cada transecto; de cada cuadrata se extrajeron los organismos. Las muestras de macroalgas fueron separadas para su análisis, y las de flora y fauna acompañante fueron registradas in situ como presente/ ausente. Se describió tipo de sustrato y características físico-químicas del agua (temperatura, oxígeno y pH). En laboratorio las muestras de C. chamissoi fueron lavadas con agua corriente, se determinó tallas, densidad (ind./m2), biomasa y se diferenciaron ejemplares con estructuras reproductivas (cistocarpos). Los resultados muestran que la mayoría de praderas se encuentran en orilla de arena y fondo de piedras. Los estadísticos de tendencia central y de dispersión calculados fueron similares. Las densidades en promedio fueron de 322 plantas/m2 en invierno y 292 plantas/m2 en primavera. La biomasa en invierno se estimó en 277,77 t y en primavera 650,69 t. El grupo taxonómico con mayor frecuencia fue Rhodophyta (algas rojas) y las especies más representativas C. chamissoi, Asterfilopsis furcellata (=Gymnogongrus furcellata) y Grateloupia doryphora. La biomasa de otras macroalgas se estimó en 11,17 t para Chondracanthus glomeratus “clavo” o “yuyo clavo” en invierno y 3,53 t en primavera, para Gracilariopsis lemaneiformis “pelillo” se estimó en 1,77 t.ABSTRACT: In winter and spring 2018, we studied the red macroalgae Chondracanthus chamissoi known as yuyo or mococho in La Libertad Region. In Trujillo, Paiján, and Pacasmayo, we determined 21 meadows by performing transects perpendicular to the coastline and three quadrats (0.25 m2 each) in every transect. We extracted the organisms from each quadrat, then we separated the samples of macroalgae for analysis from those of accompanying flora and fauna which were recorded in situ as present/absent. We described the type of substrate and the physical-chemical characteristics of the water (temperature, oxygen, and pH). In the laboratory, the samples of C. chamissoi were washed with running water. We determined sizes, density (ind./m2), biomass, and differentiated specimens with reproductive structures (cystocarps). The results show that the majority of the meadows are found on sandbanks and stone bottoms. The central tendency and dispersion statistics calculated were similar. The mean densities were 322 plants/m2 in winter and 292 plants/m2 in spring. In winter, the biomass was estimated at 277.77 t and in spring at 650.69 t. The most frequent taxonomic group was Rhodophyta (red algae) and the most representative species were C. chamissoi, Asterfilopsis furcellata (=Gymnogongrus furcellata), and Grateloupia doryphora. The biomass of other macroalgae was estimated at 11.17 t for Chondracanthus glomeratus clavo or yuyo clavo in winter and 3.53 t in spring, for Gracilariopsis lemaneiformis pelillo it was estimated at 1.77 t

Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de estructuras métricas para búsquedas por similaridad en servidores web

La b usqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en areas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner a de datos, recuperaci on de informaci on, etc. La posibilidad de fusionar dos l neas de investigaci on independiente, como es, el desarrollo de estructuras de datos para b usquedas por similitud y la necesidad de procesar grandes vol umenes de datos usando computaci on paralela, permitir a la utilizaci on de estas nuevas estructuras en aplicaciones reales. El presente art culo describe la l nea de investigaci on conjunta de un grupo de investigadores de la Universidad de Magallanes y de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral a trav es del programa de investigaci on \Paralelizaci on de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperaci on de Informaci on", el cual permitir a el dise~no, implementaci on y evaluaci on de estructuras m etricas paralelas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Assessing metric structures on GPGPU environments

Similarity search consists on retrieving objects within a database that are similar or relevant to a particular query. It is a topic of great interest to scientific community because of its many fields of application, such as searching for words and images on the World Wide Web, pattern recognition, detection of plagiarism, multimedia databases, among others. It is modeled through metric spaces, in which objects are represented in a black-box that contains only the distance between objects; calculating the distance function is costly and search systems operate at a high query rate. Metrical structures have been developed to optimize this process; such structures work as indexes and preprocess data to decrease the distance evaluations during the search. Processing large volumes of data makes unfeasible the use of such structures without using parallel processing environments. Technologies based on multi- CPU and GPU architectures are among the most force due to its costs and performance.XV Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Assessing metric structures on GPGPU environments

Similarity search consists on retrieving objects within a database that are similar or relevant to a particular query. It is a topic of great interest to scientific community because of its many fields of application, such as searching for words and images on the World Wide Web, pattern recognition, detection of plagiarism, multimedia databases, among others. It is modeled through metric spaces, in which objects are represented in a black-box that contains only the distance between objects; calculating the distance function is costly and search systems operate at a high query rate. Metrical structures have been developed to optimize this process; such structures work as indexes and preprocess data to decrease the distance evaluations during the search. Processing large volumes of data makes unfeasible the use of such structures without using parallel processing environments. Technologies based on multi- CPU and GPU architectures are among the most force due to its costs and performance.XV Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de un digesto digital paralelo para búsquedas por similitud sobre documentos

La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimedia, reconocimiento de patrones, minería de datos, recuperación de información, etc. La necesidad de procesar grandes volúmenes de datos y de poner a disposición de los usuarios respuestas rápidas a sus consultas hace que las estructuras que soportan este tipo de búsquedas deban ser paralelizadas. Por otro lado, la cantidad de información generada por instituciones públicas y privadas y la necesidad de recuperar documentos de formas más complejas, permite la unión de las áreas de paralelismo y búsqueda por similitud en una aplicación real. El presente artículo presenta un solución eficiente y de bajo costo de un motor de búsqueda paralelo, presentando una alternativa para consultas en un Digesto Digital Institucional, la búsqueda de documentos por similitud.Similarity search consists in retrieving those objects within a database that are alike or relevant in a given query. This concept has a broad range of applications in diverse areas such as multimedia database, pattern recognition, data mining, information retrieval, etc. The necessity to process large amounts of data to find fast answers to queries makes the structures that support this system parallel. Besides, the quantity of information generated by public and private institutions and the need to recuperate documents in a much more complex way allows for the union of parallel and similarity search areas to makes a real application. This article presents an efficient solution with a low cost parallel search engine as an alternative to queries in an Institutional Digital Digest, document search by similitude.Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de un digesto digital paralelo para búsquedas por similitud sobre documentos

La búsqueda por similitud consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimedia, reconocimiento de patrones, minería de datos, recuperación de información, etc. La necesidad de procesar grandes volúmenes de datos y de poner a disposición de los usuarios respuestas rápidas a sus consultas hace que las estructuras que soportan este tipo de búsquedas deban ser paralelizadas. Por otro lado, la cantidad de información generada por instituciones públicas y privadas y la necesidad de recuperar documentos de formas más complejas, permite la unión de las áreas de paralelismo y búsqueda por similitud en una aplicación real. El presente artículo presenta un solución eficiente y de bajo costo de un motor de búsqueda paralelo, presentando una alternativa para consultas en un Digesto Digital Institucional, la búsqueda de documentos por similitud.Similarity search consists in retrieving those objects within a database that are alike or relevant in a given query. This concept has a broad range of applications in diverse areas such as multimedia database, pattern recognition, data mining, information retrieval, etc. The necessity to process large amounts of data to find fast answers to queries makes the structures that support this system parallel. Besides, the quantity of information generated by public and private institutions and the need to recuperate documents in a much more complex way allows for the union of parallel and similarity search areas to makes a real application. This article presents an efficient solution with a low cost parallel search engine as an alternative to queries in an Institutional Digital Digest, document search by similitude.Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicaciones de búsquedas por similtud en un portal GRID orientado a aspectos

En el marco del Proyecto de Investigación Paralelización de Estructuras de Datos y Algoritmos para la Recuperación de Información, de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral se desarrolla la línea de investigación que da continuidad al trabajo previo de dos grupos de investigación de esa Universidad en las áreas de paralelismo y programación orientada a aspectos, integrados en esta oportunidad en la búsqueda de alternativas para la implementación del paradigma de orientación a aspectos en entornos paralelos, particularmente en entornos GRID, a través del desarrollo de un Portal GRID, utilizando técnicas y herramientas de la programación orientada a aspectos, y del área de búsquedas por similitud investigadas por un grupo de la Universidad de Magallanes, Chile, con el fin de desarrollar aplicaciones arqueológicas para el Portal GRID.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estructuras de datos métricas para la recuperación de información multimedia en la web

La búsqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner´ıa de datos, recuperación de información, etc. En este contexto, tres grupos de investigación aúnan esfuerzos en una misma dirección con el objetivo de posibilitar un mayor avance en torno al diseño, desarrollo e implementación de nuevas y eficientes estructuras métricas, así como también en la construcción de aplicaciones que permitan acercar a la realidad este tipo de investigaciones. El presente artículo describe algunos de los avances realizados en el último año en torno a esta línea de investigación realizados por grupos conformados por la Universidad de Magallanes, Chile y por las unidades académicas de Río Turbio y Río Gallegos de Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Argentina.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estructuras de datos métricas para la recuperación de información multimedia en la web

La búsqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner´ıa de datos, recuperación de información, etc. En este contexto, tres grupos de investigación aúnan esfuerzos en una misma dirección con el objetivo de posibilitar un mayor avance en torno al diseño, desarrollo e implementación de nuevas y eficientes estructuras métricas, así como también en la construcción de aplicaciones que permitan acercar a la realidad este tipo de investigaciones. El presente artículo describe algunos de los avances realizados en el último año en torno a esta línea de investigación realizados por grupos conformados por la Universidad de Magallanes, Chile y por las unidades académicas de Río Turbio y Río Gallegos de Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Argentina.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI