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Artículos de revistas sobre el tema "Paralelización"

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Insua-Suárez, Ernesto, Marlis Fulgueira-Camilo, and Venus Henry-Fuenteseca. "Paralelización del Algoritmo Expectación–Maximización Utilizando OpenCL." Lámpsakos, no. 13 (January 1, 2015): 51. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.1361.

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Resumen
Actualmente, las organizaciones y empresas almacenan grandes volúmenes de datos para lograr sus propósitos. Una de las variantes para obtener información valiosa consiste en el empleo de la Minería de datos. Dentro de esta, existen diferentes tareas, una de ellas es el agrupamiento. En esta tarea los datos se agrupan según sus semejanzas entre si y diferencias con elementos de otros grupos. Dentro de los algoritmos que realizan estos agrupamientos se encuentra Expectación-Maximización, el cual presenta elevados tiempos de ejecución en la medida que aumenta el tamaño de los datos. En el presente artículo se discute acerca de la paralelización del algoritmo, utilizando técnicas de programación paralela. El diseño del algoritmo propuesto se basa en el uso de las tarjetas de procesamiento gráfico, GPU. OpenCL, lenguaje empleado para la programación en arquitecturas híbridas, permite aprovechar las arquitecturas de hardware disponibles, con lo que se logra disminuir el tiempo de ejecución de la implementación realizada. La razón principal por lo cual es posible mejorar este tiempo se debe a la cantidad de procesos paralelos que se pueden lanzar en hilos de procesamientos independientes. Para el logro de los resultados descritos se integran conocimientos del campo de la Minería de datos y la Computación Paralela y Distribuida. Como parte de esta investigación, se realizó una implementación del algoritmo utilizando las bibliotecas de OpenCL, para disminuir su tiempo de ejecución. La implementación logra disminuir en un 82% la implementación secuencial. Esto significa que el algoritmo paralelo se ejecuta 5,5 veces más rápido que su correspondiente implementación secuencial.
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Giral Ramírez, Diego Armando, Ricardo Romero Romero, and Fernando Martínez Santa. "Procesamiento paralelo en FPGA para convolución de imágenes usando Matlab." Revista Tecnura 19, no. 43 (2015): 119. http://dx.doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.1.a09.

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Este artículo describe el diseño de dos arquitecturas para un filtro de convolución de imágenes, que mediante Hardware co-simulation del toolbox de Matlab Xilinx SystemGenerator son implementadas en una FPGA Xilinx Spartan 3AN. El proyecto nace con el propósito de evaluar el rendimiento del procesamiento paralelo de imágenes con respecto al procesamiento en serie. Inicialmente se realiza el diseño y la implementación en hardware de las dos arquitecturas. Después, a partir de la medición de variables específicas, se selecciona la mejor arquitectura como alternativa de paralelización. Haciendo uso de las herramientas que brinda el toolbox, se evalúa la relación entre grado de paralelismo, tiempos de ejecución y recursos hardware utilizados. Finalmente, y entre las conclusiones más importantes, se obtiene que el tiempo de procesamiento de la imagen es reducido notablemente a medida que aumenta su grado de paralelización.
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Dos Santos, Eder, Albert Anibal Osiris Sofia, and Roberto Uribe Paredes. "Procesamiento de búsquedas por similitud. Tecnologías de Paralelización e Indexación." Informes Científicos Técnicos - UNPA 7, no. 2 (2015): 107–36. http://dx.doi.org/10.22305/ict-unpa.v7i2.130.

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Resumen
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. Actualmente es un tema de gran interés para la comunidad científica debido a sus múltiples campos de aplicación, como la búsqueda de palabras e imágenes en la World Wide Web, reconocimiento de patrones, detección de plagio, bases de datos multimedia, entre otros. La búsqueda por similitud o en proximidad se modela matemáticamente a través de un espacio métrico, en el cual los objetos son representados como una caja negra donde la única información disponible es la distancia de este objeto a los otros.En general, el cálculo de la función de distancia es costoso y los sistemas de búsqueda operan a una gran tasa de consultas por unidad de tiempo. A fin de optimizar este procesamiento se han desarrollado numerosas estructuras métricas, que funcionan como índices y realizan un preprocesamiento de los datos a fin de disminuir las evaluaciones de distancia al momento de la búsqueda.Por otro lado, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos hace poco factible la utilización de una estructura en aplicaciones reales si ésta no considera la utilización de entornos de procesamiento paralelo. Existen una serie de tecnologías para realizar implementaciones de procesamiento paralelo. Se incluyen entre las más vigentes las tecnologías basadas en arquitecturas multi-CPU (multi-core) y GPU / multi-GPU, que son interesantes debido a las altas prestaciones y los bajos costes involucrados.En el presente Informe Científico-Técnico se aborda la búsqueda por similitud y la implementación de estructuras métricas sobre entornos paralelos. Se presenta el estado del arte en los temas relacionados a búsqueda por similitud con estructuras métricas y tecnologías de paralelización. También se proponen análisis comparativos sobre experimentos que buscan identificar el comportamiento de un conjunto de espacios métricos y estructuras métricas seleccionados sobre plataformas de procesamiento basadas en multicore y GPU.
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Marcillo, Fabricio R., Raúl H. Palacios, Antonio F. Díaz, Jefferson R. Herrera, and Ronald D. Camacho. "Análisis del rendimiento de la paralelización del algoritmo Reed-Solomon." Revista InGenio 4, no. 1 (2021): 27–37. http://dx.doi.org/10.18779/ingenio.v4i1.365.

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Los sistemas de almacenamiento distribuido permiten resolver la fuerte demanda de almacenamiento de datos que requiere la sociedad actual. Es por ello que surgen nuevos retos relacionados con la recuperación de datos basada en código de borrado. En este artículo se presenta la paralelización del algoritmo Reed-Solomon a través de hilos. La evaluación se ha realizado en un sistema BLADE, la ejecución del algoritmo se ha realizado en una configuración de 1, 2, 4 y 8 hilos para comprobar el comportamiento del algoritmo. En cuanto a los resultados, se observa que se reducen considerablemente los tiempos requeridos para el procesamiento de los algoritmos tanto para codificación como para decodificación.
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Mora, Mireya Guzmán, Francisco Antonio Núñez Marbán, and Antonio Gómez Arenas. "Paralelización de segundo molar inferior retenido. Reporte de un caso." Revista Mexicana de Ortodoncia 3, no. 2 (2015): 99–104. http://dx.doi.org/10.1016/j.rmo.2016.03.029.

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Teja-Juárez, V. Leonardo, and Luis M. De la Cruz. "A Graphic Processing Unit (GPU) based implementation of an incompressible two-phase flow model in porous media." Geofísica Internacional 57, no. 3 (2018): 205–22. http://dx.doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2018.57.3.2112.

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Resumen
En este trabajo se presenta una estrategia de paralelización de un simulador completamente implícito para la solución numérica del modelo de flujo bifásico incompresible en medios porosos usando unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés). El modelo matemático está basado en las ecuaciones de conservación de masa para las fases agua y aceite. Se utiliza la formulación PresiónSaturación para simplificar el modelo numérico. La técnica de Volumen Finito y el método de Newton-Raphson se usan para discretizar y linealizar las ecuaciones diferenciales parciales, respectivamente. Se propone la construcción del Jacobiano directamente en la GPU, lo que reduce la información que debe intercambiarse entre la CPU (Unidad Central de Procesamiento CPU, por sus siglas en inglés) y la GPU. El simulador utiliza bibliotecas que ya incluyen los métodos del subespacio de Krylov para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Se comparan los resultados de tres problemas de referencia utilizando diferentes tamaños de malla. También se evalúa el rendimiento del código numérico desarrollado. Los resultados de la GPU versus CPU indican que el simulador numérico alcanzó hasta 22x de aceleración para construir el Jacobiano y 3x de aceleración para ejecutar el código numérico completo usando la paralelización GPU.
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Orozco-Arias, Simon, Leonardo Camargo-Forero, Juan Carlos-Correa, Romain Guyot, and Marco Aurelio-Cristancho. "BIOS-ParallelBlast: Paralelización optimizada de alineamiento de secuencias sobre Xeon Phi." Ingeniería, investigación y tecnología 18, no. 4 (2017): 423–32. http://dx.doi.org/10.22201/fi.25940732e.2017.18n4.037.

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Fulgueira-Camilo, Marlis, Ómar A. Hernández-Duany, and Venus Henry-Fuenteseca. "Paralelización del Algoritmo Criptográfico GOST Empleando el Paradigma de Memoria Compartida." Lámpsakos, no. 14 (October 23, 2015): 18. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.1633.

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Resumen
El artículo refiere el proceso de paralelización del algoritmo criptográfico GOST. La investigación realizada persigue como objetivo, reducir el tiempo de ejecución del algoritmo. El estudio no se encuentra enfocado al análisis de fortaleza del algoritmo criptográfico, donde se hace énfasis es en el método empleado para disminuir el tiempo de ejecución de los procesos cifre y descifre. Para ello se realiza un diseño paralelo basado en la metodología de Ian Foster, el cual es aplicado a dos implementaciones usando técnicas como: OpenMP y CUDA. Las comparaciones realizadas teniendo en cuenta, tanto al algoritmo secuencial como las implementaciones paralelas, demuestran una significativa reducción de tiempo, sin importar la técnica empleada. El mejor resultado se logra empleando CUDA.
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Salas, Oscar, Piero Lanucara, Paola Pietra, Sergio Rovida, and Giovanni Sacchi. "Paralelización del modelo Híbrido Clásico-Cuántico para un Dispositivo Semiconductor Mosfet Nanométrico." Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones 18, no. 2 (2011): 231. http://dx.doi.org/10.15517/rmta.v18i2.2096.

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Tabarez Paz, Israel, Neil Hernández Gress, and Miguel González Mendoza. "Aceleración de la velocidad de procesamiento a través de la paralelización de algoritmos." Research in Computing Science 72, no. 1 (2014): 127–35. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-72-1-10.

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Romero-Laorden, D., O. Martínez-Graullera, C. J. Martín-Arguedas, A. Ibañez, and L. G. Ullate. "Paralelización de los procesos de conformación de haz para imagen ultrasónica con técnicas GPGPU." Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 9, no. 2 (2012): 144–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.riai.2012.02.002.

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Schweickardt, Gustavo Alejandro. "Optimización de la Inyección de potencia desde micro generación distribuida en sistemas Eléctricos de distribución de baja tensión. Desarrollos teóricos de un modelo Hiperheurístico." Lámpsakos, no. 20 (July 3, 2018): 55–67. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.3015.

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Resumen
Este artículo presenta los desarrollos teóricos de un Modelo HiperHeurístico para Optimizar la Inyección de Potencia proveniente de Micro-Generadores Distribuidos en Sistemas Eléctricos de Distribución de Energía (SEDE) en Baja Tensión (BT), focalizándose sobre los Paneles Solares Fotovoltaicos (MG FV). Implica una Optimización Combinatoria MultiObjetivo, en el que los Métodos Clásicos no producen buenas soluciones en el Dominio Determinístico, relativo a sus Variables de Control, y colapsan en el Dominio de Incertidumbres de Carácter no Estocástico asociadas a aquellas. Aquí, son descritos los conceptos generales de una estrategia bio-inspirada referida como HiperHeurística, con un Método de Aprendizaje Sustentado en Razonamiento, y cuyo dominio se compone de un Conjunto de MetaHeurísticas MultiObjetivo del tipo PSO incorporando una forma híbrida, AFS (Artificial Fish School) que exhibe características aptas para ser integrada, y permite resolver problemas de convergencia observados por el autor en trabajos previos. Adicionalmente, se introduce la paralelización del algoritmo, reemplazando su formulación primigeniamente secuencial, utilizando la plataforma conocida como MPI (Message Passing Interface).
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Schweickardt, Gustavo Alejandro. "Modelo hiperheurístico y simulación para la optimización de la inyección de potencia desde micro generación en sistemas eléctricos de distribución de baja tensión." Lámpsakos 21 (May 3, 2019): 13–25. http://dx.doi.org/10.21501/21454086.3034.

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Resumen
El presente trabajo aborda los desarrollos requeridos para resolver el problema de optimizar la inyección de potencia proveniente de micro generadores en sistemas eléctricos de distribución de energía (SEDE) de baja tensión (BT), focalizándose en los paneles solares fotovoltaicos (MG FV). Para tal propósito, se toman como referencia los conceptos y desarrollos generales presentados en artículos previos del autor, y se detallan los mismos, orientándolos a dos hiperheurísticas Basadas en Razonamiento, con dominio en metaheurísticas variantes de PSO, Formas (X-FPSO) y Cardumen de Peces Artificiales (FAFS) multiobjetivo. Estas hiperheurísticas fueron referidas como HY CBR X-FPSO y HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, siendo la segunda la que mejora los resultados en comparación con la primera, resolviendo las dos limitaciones observadas en esta. Se describe también la paralelización del algoritmo hiperheurístico HY CBR (X-FPSO + FAFS) MPI, en las dos variantes descriptas, empleando la plataforma MPI. Finalmente, se presenta una simulación sobre un SEDE con MG FV BT real, mediante ambos algoritmos hiperheurísticos, comparando los resultados.
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Arango Holguín, Julián David, Milena Cárdenas Álzate, and Andrés David Santamaría Galvis. "Parallelizing an experiment to decide shellability on bipartite graphs using Apache Spark." Orinoquia 21, no. 1 Sup (2017): 30–36. http://dx.doi.org/10.22579/20112629.428.

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Resumen
La escalonabilidad* de grafos es un problema en NP del que se desconoce su inclusión en las clases de complejidad P o NP-completa. Con el fin de comprender su comportamiento computacional en el caso particular de los grafos bipartitos, podría ser de utilidad disponer de un método eficiente para generar y analizar instancias escalonables. La literatura reporta un experimento secuencial, y de costo exponencial, diseñado para determinar la escalonabilidad de un conjunto de instancias. En el presente trabajo, y con el fin de mejorar el desempeño experimento mencionado, proponemos tres alternativas utilizando Apache Spark: una multinúcleo, otra multinodo y otra completamente paralela. Además, comparamos el tiempo de ejecución de cada una de ellas respecto a la versión original en grafos bipartitos aleatorios con 10,12,15,20 y 50 vértices, y obtuvimos aceleraciones (speedups) entre 1.37 y 1.67 para la versión multinúcleo, entre 2.34 y 3.56 para la versión multinodo, y entre 2.37 y 3.12 para la versión completamente paralela. Los resultados sugieren que la paralelización del experimento podría mitigar los enormes tiempos de ejecución del enfoque original.
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Castillo Marrero, Zenaida Natividad, Gustavo Adolfo Colmenares Pacheco, Paulina Elizabeth Valverde Aguirre, and Víctor Oswaldo Cevallos Vique. "Una propuesta para el cálculo del pseudoespectro en unidades de procesamiento gráfico." ConcienciaDigital 4, no. 2.1 (2021): 6–20. http://dx.doi.org/10.33262/concienciadigital.v4i2.1.1703.

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Resumen
Introducción. El cálculo del pseudoespectro de matrices es requerido en muchas aplicaciones modeladas por ecuaciones diferenciales y discretizadas en tiempo y espacio. Este cálculo resulta ser muy costoso computacionalmente, sobre todo para matrices de gran magnitud, para las cuales se han implementado con éxito métodos altamente paralelizables ejecutados en máquinas de alto rendimiento. Objetivo. Se presenta un análisis exploratorio del cálculo del pseudoespectro y su posible implementación en una arquitectura híbrida CPU-GPU, en la cual el cómputo masivo y paralelo se realice en las unidades de procesamiento gráfico. Metodología. Para formular la propuesta se analizan algunas implementaciones de este cálculo que han resultado efectivas en máquinas de alto rendimientos, el uso de métodos basados en métodos de Krylov, y las capacidades de las unidades de procesamiento gráfico en el cómputo masivo. Resultados. La propuesta resulta de interés debido a que la mayor parte de este cálculo puede realizarse en unidades de procesamiento gráfico, que en la actualidad son fáciles de adquirir a bajo costo, y están incluidas en la mayoría de las marcas y modelos presentes en el mercado. Conclusiones. En este documento se describe un esquema general para la paralelización del cálculo del pseudoespectro en una arquitectura híbrida CPU-GPU.
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Guerra Londono, Mateo, Luis Fernando Castano Londono, Cristian Camilo Alzate Anzola, David Andres Marquez Viloria, and Ricardo Andres Velasquez Velez. "An´alisis de desempe˜no de capas de CNN para arquitecturas heterog´eneas basadas en FPGAs usando HLS." Ingeniería 26, no. 1 (2020): 62–76. http://dx.doi.org/10.14483/23448393.15634.

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Resumen
Contexto: Las redes neuronales convolucionales (CNNs) son actualmente utilizadas en una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial. En muchos casos, dichas aplicaciones requieren la ejecución de las redes en tiempo real en dispositivos integrados. Por esto, el interés en que estas aplicaciones puedan alcanzar un buen desempeño con bajo consumo de potencia. Las CNNs realizan operaciones entre los datos de entrada y los pesos de la red, con la particularidad de que no existe dependencia entre la mayoría de las operaciones. Por tal motivo, el paralelismo inherente de los FPGAs puede ser usado para realizar múltiples operaciones en paralelo, manteniendo el buen desempeño por vatio que caracteriza a estos dispositivos. Este artículo se enfoca en la evaluación del algoritmo de convolución para una capa convolucional de redes neuronales explorando directivas de paralelización usando VIVADO HLS, y su objetivo es evaluar el desempeño del algoritmo utilizando directivas de optimización. Método: La metodología consiste en una exploración del espacio de diseño de la implementación de una capa de una red neuronal convolucional usando VIVADO HLS. La verificación del funcionamiento del FPGA fue realizada comparando los datos de salida con el mismo algoritmo de convolución implementado en MATLAB. Una capa de la versión comercial Xilinx DNNK fue usada como referencia para las medidas de desempeño de las diferentes implementaciones obtenidas en la exploración del espacio de diseño. En este trabajo se utilizan múltiples variaciones de directivas de optimización, tales como pipeline, array partition, y unroll. Resultados: Este trabajo presenta los resultados de una implementación de referencia (sin directivas de optimización) del algoritmo de convolución con respecto a la latencia del algoritmo y los recursos de hardware utilizados por la FPGA. Los resultados se comparan con implementaciones del algoritmo, incluyendo diferentes combinaciones de dos directivas de optimización (pipeline y partition array). Conclusiones: Este trabajo explora el espacio de diseño de un algoritmo de convolución para una capa de red neuronal convolucional sobre FPGAs. La exploración incluye el efecto causado por la transferencia de los datos entre la memoria DDR y la memoria on-chip del FPGA. Además, dicho efecto es causado por las directivas de optimización en Vivado HLS sobre los diferentes ciclos del algoritmo.
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Pohanka, Michal, and Jana Ondroušková. "Implicit numerical multidimensional heat-conduction algorithm parallelization and acceleration on a graphics card." Materiali in tehnologije 50, no. 2 (2016): 183–87. http://dx.doi.org/10.17222/mit.2014.128.

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Yasmany Chávez, Freddy, and Daniel Gálvez Lio. "Aplicación del modelo de programación CUDA en la simulación de la evolución de secuencias genéticas." Enfoque UTE 8, no. 2 (2017): 78–93. http://dx.doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n2.159.

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Resumen

 
 
 La simulación resulta un poderoso enfoque en el estudio de la evolución molecular de secuencias genéticas y su divergencia a lo largo del tiempo; existen diferentes procedimientos de simulación de la evolución molecular, pero todos ellos poseen alta complejidad computacional, y en la mayoría de los casos las secuencias genéticas poseen gran tamaño, aumentando los tiempos de ejecución de las implementaciones de estos procedimientos. A partir de esta problemática, en este trabajo se describe una propuesta de modelo de paralelización utilizando la tecnología CUDA y los resultados de esta propuesta se comparan con su equivalente secuencial. 
 
 
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Vlčková, Kateřina, and Kateřina Lojdová. "Když čísla a slova spolupracují: smíšený design v ukázkách z výzkumu moci ve školní třídě." Pedagogická orientace 26, no. 3 (2016): 482–511. http://dx.doi.org/10.5817/pedor2016-3-482.

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Cílem naší studie je představit metodologii smíšeného designu výzkumu na konkrétním příkladu. Zvolily jsme si tříletý výzkum moci ve školních třídách studentů učitelství, financovaný Grantovou agenturou ČR. Propojení kvantitativní a kvalitativní metodologie ilustrujeme na úrovni teorie, formy smíšeného designu, výzkumné otázky, vzorku, sběru dat, analýzy dat a jejich interpretace. Ukazujeme také konkrétní příklady možných podob integrace výsledků kvalitativní a kvantitativní analýzy dat, které přispívají k odhalení další dimenze jevu, míry odlišnosti perspektiv aktérů či nuancí ve zjištěních. V úvodní části studie se zabýváme rozdíly kvantitativního a kvalitativního výzkumu a jejich dekonstrukcí. Ukazujeme historický vývoj smíšeného výzkumu, co je a co není smíšeným výzkumem a jaké jsou jeho základní formy. Diskutujeme o integrovaném designu výzkumu, paralelizaci a integraci jako základním principu smíšeného výzkumu a na závěr studie otvíráme také některé kritické otázky smíšené metodologie.
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Montero-Vargas, Maripaz, Jean Carlo Umaña-Jiménez, Efraín Escudero-Leiva, and Priscila Chaverri-Echandi. "Análisis Filogenético de Secuencias ITS Provenientes de Hongos Endófitos Utilizando Inferencia Bayesiana Paralela de Árboles con Exabayes." Revista Tecnología en Marcha, March 27, 2020. http://dx.doi.org/10.18845/tm.v33i5.5079.

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Los estudios ecológicos de las comunidades fúngicas se han visto favorecidos gracias a la aparición y mejora de técnicas independientes de cultivo que utilizan la región ITS como marcador molecular. Esto ha permitido una identificación más precisa en comparación con los métodos tradicionales dependientes de la cultura.
 Las técnicas de secuenciación de próxima generación han aumentado la cantidad de datos disponibles para la comprensión de las comunidades de hongos endofíticos. Una parte importante de este proceso es la inferencia filogenética para descifrar cómo se relacionan e interactúan los diferentes taxones, sin embargo, este puede convertirse en uno de los análisis bioinformáticos que exige más tiempo.
 En respuesta a esto, la bioinformática junto con la informática de alto rendimiento ofrecen soluciones para acelerar y hacer más eficientes las herramientas disponibles para el procesamiento de datos a través de la implementación de supercomputadoras y la paralelización de herramientas.
 En este estudio llevamos a cabo el procesamiento de secuencias ITS para luego utilizar la paralelización de Exabayes, software especializado en el análisis y creación de árboles filogenéticos.
 Gracias al uso de esta técnica, fue posible reducir el tiempo de ejecución de Exabayes de más de 400 horas a 6 horas, lo que demuestra los beneficios del uso de plataformas informáticas de alto rendimiento.
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Mora Flores, Walter. "Cómo utilizar R en métodos numéricos." Revista Digital: Matemática, Educación e Internet 16, no. 1 (2016). http://dx.doi.org/10.18845/rdmei.v16i1.2480.

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R es ampliamente conocido como un lenguaje de programación y un entorno para análisis estadístico y la realización de gráficos de gran calidad. R es también un entorno de computación viable para la implementación y la aplicación de métodos numéricos de manera sencilla y efectiva. Aunque R permite varios estilos de programación, en al medida de lo posible en este artículo, se usa un estilo orientado a la "programación de arreglos" (llamado "vectorización"). Como R es interpretado, se incluye una sección mínima sobre cómo acelelar R usando "vectorización", o usando el paquete Rcpp para conectar R con C++ y también paralelización.
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Hinojosa, J., K. Saavedra, and G. Pincheira. "Parallelization using a BDD-C of a multiscale strategy with non lineal localization based on a NKS." Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, July 5, 2017. http://dx.doi.org/10.23967/j.rimni.2017.7.004.

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"PARALELIZACIO�N DEL CORPUS SENSEM: ESPAN~OL-CATALA�N." Anuari de Filologia. Estudis de Ling��stica, no. 014.1. (2011). http://dx.doi.org/10.1344/afel2011.1.7.

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