Journal articles on the topic 'IEEE 802.11h'

LDPC (Low Density Parity Check Codes) is a set of algorithms that send, receive and correct in a noise environment, frames transmitted in a LAN environment. This article demonstrates the high performance of the LDPC in environments of noise, compared to the CRC error detection code highly currently implemented, in this way the efficiency of LDPC is shown specifically over the 802. 11n protocol.

Abstract : Wi-Fi technologies are widely used generally using IEEE 802 wireless standardization. 11a/b/g which works at a frequency of 2.4 GHz. These devices are found in almost all places, such as in offices – Government offices, private companies, entertainment venues, and educational venues. Currently the need for Wi-Fi (wireless fidelity) is very much needed, because nowadays many gadget devices that have been equipped with Wi-Fi so that with Wi-Fi Everyone can access the Internet everywhere. Based on the results of a field survey conducted on the WLAN network in the office of the Dinas Pendidikan Kayuagung in South Sumatera, from all computer units in the office is connected to the Internet through a network cable or wireless network, that the wireless network felt is still less optimal because there are some areas that are not covered or affordable by the Wi-Fi network. The researcher aims to redesign and rebrand Wi-Fi networks based on the scope of the area to be more optimal. While the research method to be used is the method PPDIOO (Prepare Plan Design Implement Operate and Optimize).

según estimaciones de organismos internacionales como la CEPAL, el Banco Mundial y la OMS. La pandemia sigue generando enormes retos y dificultades, en el Perú y en el mundo, particularmente para América Latina y el Caribe (ALC) a pesar de que varios países siguen tomando medidas y restringiendo algunas actividades para evitar la propagación del virus, los casos siguen aumentando. El COVID-19 sigue generando una alta demanda en diversos suministros médicos, descontrol en los sistemas nacionales de salud pública, devela las carencias de acceder a una atención médica digna, ALC sigue enfrentando diversos problemas no solo en diagnósticos, sino en una incapacidad de respuesta sanitaria para enfrentar de forma oportuna esta pandemia, incluyendo, ahora, una transparencia efectiva en la gestión pública de las vacunas, cuyos efectos en esta crisis son el desempleo, la pobreza y la creciente incertidumbre. Pero, ante este panorama, nos ha mostrado la importancia de la ciencia, tecnología e innovación (CTI) para hacer frente a los retos globales y su papel que ha ejercido en la toma de decisiones políticas durante estos tiempos, donde se ha logrado avanzar hacia el entendimiento del nuevo patógeno en cuestión de meses y es gracias al trabajo colaborativo que profesionales de la salud han estado llevando a cabo. Ahora, más que nunca, las expectativas de la multitud en general se han encaminado a la ciencia con ojos críticos en espera de respuestas llenas de esperanza. Desde un marco analítico del CTI en los últimos cinco años (2017 a febrero 2021), según Scopus, en el Perú se realizaron 17 334 publicaciones, repartidas al 2017 (17,2 %), 2018 (20,3 %), 2019 (25,6 %), 2020 (32,9 %) y hasta febrero del 2021(4 %), que conllevaría a un crecimiento de 5 % anual. Las universidades que lideran en este periodo son la Pontificia Universidad Católica del Perú (12,1 %), Universidad Nacional Mayor de San Marcos (11,5 %), Universidad Peruana Cayetano Heredia (11,2 %), Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (7,6 %) y entre otras (57,6 %). En este mismo periodo, solo el 2 % corresponde al área de la química con 435 artículos, distribuidos al 2017 (15 %), 2018 (18 %), 2019 (24 %), 2020 (35 %) y hasta febrero 2021 (8 %). Pero los hechos ocurridos durante el 2020, conllevó a un cambio en las tendencias de investigación, que se evidenciaron sobre los 5 705 documentos publicados en ese año, encabezado por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (11,8 %), Universidad Peruana Cayetano Heredia (10,1 %), Pontificia Universidad Católica del Perú (10,0 %), Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (8,4 %) y entre otras universidades (59,7 %), donde las áreas dominantes, ahora, fueron Medicina (16,7 %), Ingeniería (10,9 %), Ciencias Sociales (10,6 %), Agricultura y Ciencias Biológicas (8,9 %), Ciencias de la Computación (7,9 %), entre otras más ramas. Este efecto del 2020 se evidencia porque involucró prioritariamente los financiamientos recibidos por patrocinadores nacionales como internacionales y, en este contexto, la participación del Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica (FONDECYT) ocupó el tercer lugar con 157 publicaciones (2,8) y el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC) ocupó el cuarto lugar con 112 publicaciones (2 %) sobre la base de las 5 705 publicaciones del 2020, siendo el 95,3 % correspondiente a otras fuentes de financiamiento. Entonces, basados en la información del CONCYTEC, en Recursos Humanos y Gestión de la Información en CTI sobre la Gestión del Conocimiento en todo el Perú (noviembre 2020) en referencia a la estandarización, sinceramiento de información y mejora de procesos, actualmente existe acceso a literatura científica (IEEE, IOP, SAGE, Taylor & Francis, WILEY, Scopus, EBSCO), se tiene 118 universidades, 9 Escuelas Superiores, 15 institutos gubernamentales y 12 IPIs integradas al repositorio de publicaciones ALICIA, se dispone del convenio con DuraSpace: desarrollo y mantenimiento del software de repositorios institucionales; asimismo, hay una información actualizada de 53 universidades e IPIs sobre gestión de la información en investigación, existe una mejora en el Directorio de RRHH afines a la CTI (ex DINA) e información estadística sobre CTI en el Perú para la Red Iberoamericana e Interamericana de Indicadores de Ciencia y Tecnología (RICYT). Entonces, basados en las estadísticas generales del Repositorio Institucional del CONCYTEC, el número de artículos científicos descargados para el año 2019 (15 917), 2020 (84 131) y hasta febrero del 2021 (20 701), siendo las ciudades con el más alto indicador registrado, Lima (35 845), Arequipa (7 263), Trujillo (4 270) y en el exterior (42 672), en el caso de los países que utilizaron este servicio a nivel mundial fueron Perú (65 483), México (9 804), Estados Unidos de América (8 367), Colombia (5 297), otros países (16 812). Pero en el recuento de artículos depositados fue solo en el 2018 (29), 2019 (103), 2020 (1 747) y en febrero del 2021 (8). Esta misma necesidad ha generado un aumento récord en el volumen de investigaciones realizadas durante esta pandemia, pero está generando cambios significativos en los procesos de publicación científica y exacerbando aún más la brecha de género ya existente en el área de investigación, así como también se debe hablar de los riesgos que implicaría si estas investigaciones no se estuvieran llevando a cabo bajo el más alto rigor de calidad y no solo luchamos contra una epidemia; estamos luchando contra una infodemia, según afirma el director general de la OMS, Tedros Adhanom Ghebreyesus. En una vista general en el portal de transparencia del gobierno (http://www.transparencia.gob.pe), el Presupuesto Institucional Modificado para 2019 del FONDECYT fue de S/ 160 452 240 con un avance de 94,3 %, durante el 2020 fue de S/ 159 479 962, con un avance de 88,1 % y actualmente al 2021, es de S/ 136 174 768 con un avance de 1,2 %. Mientras que para el 2019, al CONCYTEC se le asignó S/ 26 130 047 con un 91,8 % de avance, durante el 2020 fue de S/ 25 012 919, con un 91,3 % de avance y actualmente, al 2021, se le asignó S/ 29 735 713 con un avance de 7,0 %. Haciendo evidente que no existe un marco claro de política económica orientado a mejorar en el desarrollo tecnológico y, según el análisis del gasto público (AGP) en Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI), cuyo propósito es determinar la calidad de la combinación de las medidas adoptadas por el Gobierno del Perú para incrementar las oportunidades de impacto que mejoren la competitividad de la econo¬mía y que está plasmado en el Estudio de Línea Base del Gasto Público en Ciencia, Tecnología e Innovación en el Perú, (Proyecto CONCYTEC, FONDECYT y el Banco Mundial en marzo del 2020), cuyo soporte está basado en la documentación del Gobierno del Perú, como la Ley Marco de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (Ley 28303), Plan Nacional de Competitividad y Productividad (Decreto Supremo 237-2019 EF), Ministerio de Economía y Finanzas. Política Nacional de Competitividad y Productividad, Documento Resumen, Consejo Nacional de Competitividad y Formalización, que consolidaron los siguientes resultados y conclusiones: existe una alta concentración del gasto en pocos instrumentos; desbalance en la representación de los objetivos estratégicos del plan nacional de competitividad y productividad; alta concentración del gasto dentro de los sectores de gobierno; alta superposición de objetivos entre instrumentos; alta superposición de objetivos entre sectores de gobierno; alta duplicación de esfuerzos en creación de conocimiento; instrumentos con referencia a múltiples mecanismos de intervención; instrumentos con múltiples tipos de beneficiarios; gran proporción del gasto enfocado a beneficiarios académicos; escasa especialización de instrumentos enfocados al sector privado y perfil académico del sector producción, bajo estas evidencias, con fecha 2 de noviembre del 2020, el Congreso presentó el Proyecto de Ley 06575/2020-CR, mediante el cual se propone la Ley del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación. Una producción de artículos científicos de esta dimensión no habría sido posible sin recursos que financiaran este proceso extraordinario y no sólo la pandemia ha sido un propulsor en materia de producción, sino también de accesibilidad científica. En este contexto, se debe proponer que las investigaciones y proyectos en CTI no son un gasto, sino una inversión y una gran fortaleza si son usadas para la toma de decisiones de un país, pero se necesita un cambio profundo en las políticas públicas y económicas del mismo, para la mejora del futuro basados en la ciencia, tecnología e innovación.

Introduction: The mechanisms of blood pressure (BP) regulation by endothelin (ET)-1 produced by endothelial cells (EC) are complex and remain unclear. Transgenic mice with constitutive EC-specific human ET-1 ( EDN1 ) overexpression presented vascular injury but no change in BP, which could be due to adaptation to life-long high ET-1 exposure. We have now generated an inducible EC-restricted EDN1 overexpressing mouse (ieET-1) in order to demonstrate the effects of ET-1 on BP regulation independent of developmental effects. Method: Two transgenic mouse lines (C134 and C170) expressing chloramphenicol acetyltransferase ( cat ) and EDN1 before and after Cre-mediated excision, respectively, were crossed with mice expressing tamoxifen-inducible CreER T2 under the control of Tie2 promoter (ieCre) to generate ieET-1 mice. Mice were treated with tamoxifen (1 mg/kg/day, SC) or vehicle for 5 days and sacrificed 16 days later. Additional mice were treated with 5 or 10 mg/kg/day PO of ET type A receptor blocker, atrasentan, from day 10. BP was determined by telemetry. Plasma ET-1 levels were assessed by ELISA. ET type A and B receptors expression, Ednra and Ednrb , were evaluated in the kidney by quantitative PCR. Results: Tamoxifen increased plasma ET-1 in ieET-1 C134 and C170 (7.1±0.7 and 13.2±2 pg/mL, respectively, P <0.01), when compared to control ieET-1 C134 and C170 (0.7±0.2 and 1.0±0.3 pg/mL) and tamoxifen-treated ieCre (0.8±0.1 pg/mL). ET-1 overexpression increased night systolic BP in ieET-1 C134 and C170 (137±4 and 132±4 mmHg) compared to tamoxifen-treated ieCre (116±7 mmHg), which was reversed partially or completely with 5 or 10 mg/kg/day of atrasentan, respectively (122±3 and 115±4 mmHg, P <0.01). ET-1 overexpression in ieET-1 C134 was accompanied by increased Ednra expression in renal cortex and medulla (2.9±0.6 and 8.2±3.0 fold, P <0.05) and Ednrb levels in the renal cortex (2.0±0.3 fold, P <0.05) and a trend to increased levels in renal medulla (3.8±1.3 fold) compared to control ieET-1 C134. Conclusion: Our results demonstrate that this new inducible EC-restricted EDN1 overexpressing mouse exhibits ET-1-dependent elevated BP mediated by ET type A receptors. The increased expression of renal ET receptors could play a role in ET-1-induced BP rise.

ABSTRACTEngineered substrates are expected to play a dominant role in the field of modern nano-electronic and optoelectronic technologies. For example, engineered substrates like SOI (Silicon On Insulator) make possible efficient optimization of transistors' current drive while minimizing the leakage and reducing parasitic elements, thus enhancing the overall IC performance in terms of speed or power consumption. Other generations of engineered substrates like strained SOI (sSOI) provide solutions to traditional scaling for 32 nm node and beyond [1] technologies.The Smart Cutä technology, introduced in the mid 1990's by M. Bruel [2] is a revolutionnary and powerful thin film technology for bringing to industrial maturity engineered substrate solutions. It is a combination of wafer bonding and layer transfer via the use of ion implantation. It allows multiple high quality transfers of thin layers, from a single crystal donor wafer onto another substrate of a different nature, allowing the integration of dissimilar materials. As a consequence, it opens the path to the formation of III-V based engineered substrates by integrating, for example, materials like GaAs [3], InP [4], SiC [5], GaN [6], Germanium [7] ,and Si [8 ]on a silicon, poly SiC, sapphire, ceramic, or metal substrates?In this paper, we will review the current wafer bonding and layer transfer technologies with a special emphasis on the Smart Cut technology applied to compound semiconductors. Beyond SOI, the innovation provided by substrate engineering will be illustrated by the case of Silicon and SiC engineered substrate serving as a platform for GaN and related alloys processing [9,10,11,12] as well as the case of Germanium/Si platform for the growth of GaAs/InP materials, opening the path to Si CMOS and III-V microelectronics/ optoelectronics functions hybrid integration [13, 14]. Recent results obtained in these two focused areas will be presented to emphasize the added functionalities offered by engineered substrates.[1] B. Ghyselen et al., ICSI3 proc., 173 5 (2003)[2] M. Bruel et al., Electron. Lett., vol 31, p. 1201 (1995)[3] E. Jalaguier et al., Electron. Lett., 34(4), 408 (1998)[4] E. Jalaguier et al. Proc. llth Intern. Conf. on InP and Related Materials, Davos, Switzerland, (1999)[5] L. Di Cioccio et al., Mat. Sci. and Eng. B Vol. 46, p. 349 (1997)[6] A. Tauzin and al., Semiconductor Wafer Bonding VIII, ECS Proc Vol. 2005-02, pp. 119-127[7] F. Letertre, et al. MRS Symp. Proc., 809, B4.4 (2004).[8] B. Faure et al., Semiconductor Wafer Bonding VIII, ECS Proc Vol. 2005-02, pp. 106-118[9] H. Larèche et al., Mat. Sci. For., Vols. 457–460 pp.. 1621 – 1624 (2004)[10] G. Meneghesso et al , IEDM 2007, to be published[11] Y. Dikme et al., Journal of Crystal Growth, v.272 (1-4), pp. 500-505 (2004)[12] J. Dorsaz and al., Proceedings, ICNS6 (2005)[13] S.G. Thomas et al., IEEE EDL Vol. 26, July 2005.[14] K. Chilukuri, Semi. Sci. Technol. 22 (2007) 29-34

Internet of Things (IoT) applications are increasingly making impact in all areas of humanlife. Day by day, its chatty embedded devices have been generating tons of data requiring effectivenetwork infrastructure. To deliver millions of IoT messages back and fort with as few faults aspossible, participation of communication protocols like MQTT is a must. Lightweight blueprintand friendly battery are just two of many advantages of this protocol making it become a dominantin IoT world. In real application scenarios, distributed MQTT solutions are usually required sincecentralized MQTT approach is incapable of dealing with huge amount of data. Although distributedMQTT solutions are scalable, they do not adapt to fluctuations of traffic workload. This might costIoT service provider because of redundant computation resources. This leads to the need of a novelapproach that can adapt its size changes in workload. This article proposes such an elastic solutionby proposing a flexible MQTT framework. Our MQTT framework uses off-the-shelf componentsto obtain server’s elasticity while keeping IoT applications intact. Experiments are conducted tovalidate elasticity function provided by an implementation of our framework. Keywords MQTT broker, Elasticity, Internet of Things, Cloud computing References [1] Sharma, D. Panwar, Green IoT: Advancements and Sustainability with Environment by 2050. In: 8th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO), Noida, India, 2020, pp. 1127-1132. [2] Turner, D. Reinsel, J.F. Gantz, S. Minton, The Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things, IDC Report Apr, 2014. [3] MQ Telemetry Transport. http://mqtt.org/, 2020 (30 October 2020). [4] Mell, T. Grance, The NIST definition of cloud computing (draft), NIST special publication 800-145 (2011) 1-3. [5] T. Eugster, P.A. Felber, R. Guerraoui, A. Kermarrec, The many faces of publish/subscribe, ACM Comput, Surv. 35(2) (2003) 114-131. [6] Kawaguchi, M. Bandai, Edge Based MQTT Broker Architecture for Geographical IoT Applications, 2020 International Conference on Information Networking (ICOIN), Barcelona, Spain, 2020, pp. 232-235. [7] Gupta, S. Khera, N. Turk, MQTT protocol employing IOT based home safety system with ABE encryption, Multimed Tools Appl, 2020. [8] Mukambikeshwari, Poojary, Smart Watering System Using MQTT Protocol in IoT, Advances in Artificial Intelligence and Data Engineering. Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer, Singapore 1133 (2020) số trang đầu-cuối. [9] C. See, E.X. Ho, IoT-Based Fire Safety System Using MQTT Communication Protocol, International Journal of Integrated Engineering. 12(6) (2020) 207-215. [10] Nazir, M. Kaleem, Reliable Image Notifications for Smart Home Security with MQTT, International Conference on Information Science and Communication Technology (ICISCT), Karachi, Pakistan, 2019, pp. 1-5. [11] Alqinsi, I.J.M. Edward, N. Ismail, W. Darmalaksana, IoT-Based UPS Monitoring System Using MQTT Protocols, 4th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT), Nusa Dua, 2018, pp. 1-5. [12] Comparison of MQTT Brokers, https://tewarid.github.io/2019/03/21/comparison-of-mqtt-brokers.html”/, 2020 (30 October 2020). [13] Collina, G.E. Corazza, A. Vanelli-Coralli, Introducing the QEST broker: Scaling the IoT by bridging MQTT and REST, 2012 IEEE 23rd International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications - (PIMRC), Sydney, NSW, 2012, pp. 36-41. [14] Schmitt, F. Carlier, V. Renault, Data Exchange with the MQTT Protocol: Dynamic Bridge Approach, 2019 IEEE 89th Vehicular Technology Conference (VTC2019-Spring), Kuala Lumpur, Malaysia, 2019, pp. 1-5. [15] M.V. Zambrano, M.V. Zambrano, E.L.O. Mej´ıa, X.H. Calderon´, SIGPRO: A Real-Time Progressive Notification System Using MQTT Bridges and Topic Hierarchy for Rapid Location of Missing Persons, in IEEE Access. 8 (2020) 149190-149198. [16] The features that various MQTT servers (brokers) support. https://github.com/mqtt/mqtt.github.io/wiki/server-support”/, 2020 (30 October 2020). [17] Jutadhamakorn, T. Pillavas, V. Visoottiviseth, R. Takano, J. Haga, D. Kobayashi, A scalable and low-cost MQTT broker clustering system, 2017 2nd International Conference on Information Technology (INCIT), Nakhonpathom, 2017, pp. 1-5. [18] Y. Thean, V. Voon Yap, P.C. Teh, Container-based MQTT Broker Cluster for Edge Computing, 2019 4th International Conference and Workshops on Recent Advances and Innovations in Engineering (ICRAIE), Kedah, Malaysia, 2019, pp. 1-6. [19] Detti, L. Funari, N. Blefari-Melazzi, Sub-Linear Scalability of MQTT Clusters in Topic-Based Publish-Subscribe Applications, in IEEE Transactions on Network and Service Management 17(3) (2020) 1954-1968. [20] R. Righi, E, Correa, M.M. Gomes, C.A. Costa, Enhancing performance of IoT applications with load prediction and cloud elasticity, Future Generation Computer Systems 109 (2020) 689-701. [21] H. Fourati, S. Marzouk, K. Drira, M. Jmaiel, DOCKERANALYZER: Towards Fine Grained Resource Elasticity for Microservices-Based Applications Deployed with Docker, 20th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT), Gold Coast, Australia, 2019, pp. 220-225. [22] Nardelli, V. Cardellini, E. Casalicchio, Multi-Level Elastic Deployment of Containerized Applications in Geo-Distributed Environments, 2018 IEEE 6th International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud), Barcelona, 2018, pp. 1-8. [23] M. Pham, A Big Data Analytics Framework for IoT Applications in the Cloud, VNU Journal of Science: Computer Science and Communication Engineering 31(2) (2015) 44-55. [24] F. Rodrigues, I.G. Wendt, R.R. Righi, C.A. Costa, J.L.V. Barbosa, A.M. Alberti, Brokel: Towards enabling multi-level cloud elasticity on publish/subscribe brokers, International Journal of Distributed Sensor Networks 13(8) (2017) 1-20. [25] Vavassori, J. Soriano, R. Fernandez, Enabling Large-Scale IoT-Based Services through Elastic Publish/Subscribe, Sensors, 2017. [26] A distributed, reliable key-value store. https://etcd.io/docs/v3.4.0/, 2020 (30 October 2020). [27] Roure, C. Goble, Software Design for Empowering Scientists, IEEE Software 26(1) (2009) 88-95. [28] EMQX Broker. https://docs.emqx.io/broker/latest/en/, 2020 (30 October 2020). [29] Kubernetes. https://kubernetes.io/, 2020 (30 October 2020). [30] HAProxy. https://www.haproxy.com/solutions/load-balancing/, 2020 (30 October 2020). [31] OpenStack: Open Source Cloud Computing Infrastructure. https://www.openstack.org/, 2020 (30 October 2020). [32] OpenStack Heat. https://docs.openstack.org/heat/latest/, 2020 (30 October 2020). [33] OpenStack Ceilometer. https://docs.openstack.org/ceilometer/latest/, 2020 (30 October 2020). [34] OpenStack Aodh. https://docs.openstack.org/aodh/latest/, 2020 (30 October 2020). [35] Gnocchi - Metric as a Service. https://gnocchi.xyz/, 2020 (30 October 2020). [36] RabbitMQ. https://www.rabbitmq.com/, 2020 (30 October 2020). [37] Apache Jmeter. https://jmeter.apache.org/, 2020 (30 October 2020). [38] M. Pham, T.T. Nguyen, M.D. Tran, A Benchmarking Tool for Elastic MQTT Brokers in IoT Applications, International Journal of Information and Communication Sciences 4(4) (2019) 59-67.