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Ítem Implementación de un mecanismo de despliegue automático de servicios convergentes en entornos JSLEE(Universidad Icesi, 2014-01-01) Caicedo, Julian A.; Corrales, Juan CarlosNowadays, telecom operators are drawing on resources from web, content provider and third party applications. This convergence on services, applications and devices has carried to Telco operator to consider convergent service [CS] provision platforms that making deployment process faster and easier. Hence, this paper proposes a CS deployment mechanism in JSLEE environments which executes in an automatic way the activation, configuration, selection and installation process on the service. In order to experimentally assess our mechanism, we made a performance test with intent to illustrate ours contributionsÍtem Water quality warnings based on cluster analysis in Colombian river basins(Universidad Icesi, 2015-04-01) Castillo, Edwin Ferney; Gonzales, Wilmer Fernando; Figueroa, Apolinar; López, Iván Darío; Guzmán Hoyos, Miller; Corrales, Juan Carlos; Corrales, David CamiloEl agua dulce es considerada uno de los recursos naturales renovables más importantes, Colombia se ubica entre los países con mayor oferta hídrica del mundo con cinco vertientes: Caribe, Orinoco, Amazonas, Pacifico y Catatumbo. En este sentido es de vital importancia estudiar y evaluar la calidad del agua de sus ríos y/o sistemas lóticos. Hoy por hoy, algunos científicos hacen uso de índices biológicos para calcular la calidad del agua, mientras que otros detectan la calidad del agua por medio de técnicas de aprendizaje automático, sin embargo los trabajos encontrados hasta el momento no permiten al usuario interpretar fácilmente los resultados. Estas investigaciones motivaron a proponer un conjunto de datos para la generación de alertas de la calidad del agua en la cuenca Rio Piedras basado en el análisis del algoritmo de agrupamiento K-Means y la técnica de clasificación C.4.5.Ítem Un nuevo conjunto de datos para la detección de roya en cultivos de café Colombianos basado en clasificadores(Universidad Icesi, 2014-04-01) Corrales, David Camilo; Corrales, Juan Carlos; Peña Q., Andrés J.; Figueroa, Apolinar; Hoyos, Javier; Ledezma, AgapitoLa producción de café es la principal actividad agrícola en Colombia. Más de 350.000 familias colombianas dependen de la cosecha de café. En este sentido, la roya fue reportada por primera vez en el país en 1983, y desde entonces estas familias han tenido que enfrentar graves consecuencias. Recientemente, diversos enfoques basados en aprendizaje automático han construido un conjunto de datos para el monitoreo de la incidencia de la roya del café, teniendo en cuenta las condiciones climáticas y las propiedades físicas de los cultivos. Estas investigaciones motivaron la creación de un conjunto de datos para la detección de la roya en cultivos Colombianos a través del proceso de minería de datos CRISP-DM. En este trabajo se definió un conjunto de datos con el objetivo de generar clasificadores precisos; una vez construido el conjunto de datos, fue probado mediante tres clasificadores: Maquinas de vector de regresión, Redes neuronales con propagación hacia atrás y Árboles de regresión.