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Ítem Texto completo enlazado Extracción de información para la generación de reportes estructurados a partir de noticias peruanas relacionadas a crímenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-12) Bustamante Alvarez, Gina; Oncevay Marcos, Félix ArturoActualmente, múltiples fuerzas policiales y agencias de inteligencia han decidido enfocar parte de sus esfuerzos en la recolección de todo tipo de información sobre crímenes. Esto con el objetivo de poder analizar los datos disponibles y utilizar los resultados de esta tarea para la mejora de procesos actuales, e incluso, para la prevención de ataques y delitos futuros. No obstante, debido a la velocidad con la que se generan datos e información en la última década, las técnicas de análisis tradicional han resultado en baja productividad y en un uso ineficiente de recursos. Es por esta razón, que desde el campo de la informática, y específicamente desde las ciencias de la computación, se vienen realizado múltiples intentos para ayudar a identificar y obtener la información más importante dentro de estos grandes volúmenes de datos. Hasta el momento los estudios previos realizados para este dominio, abarcan desde la predicción del lugar de un delito utilizando data numérica, hasta la identificación de nombres y entidades en descripciones textuales. En este contexto, este trabajo propone la creación de una herramienta de extracción de información para noticias relacionadas al dominio criminal peruano. Buscando identificar automáticamente culpables, víctimas y locaciones mediante los siguientes pasos: (1) Procesamiento y generación de un conjunto de datos en base a noticias criminales, (2) Implementación y validación de algoritmos de extracción e información, y (3) Elaboración de una interfaz de programación de aplicaciones para el consumo del modelo desarrollado. Los resultados obtenidos evidencian que el enfoque utilizado, basado en dependencias sintácticas y reconocimiento de entidades nombradas, es exitoso. Además, se espera que en el futuro se puedan mejorar los resultados obtenidos con técnicas de procesamiento de lenguaje natural para dominios con pocos recursos.Ítem Texto completo enlazado Implementación de una herramienta de monitoreo y gestión de carga de trabajo para hipervisores de tipo I(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-15) Linares Bracamonte, Andrés Alberto; Daly Scaletti, Corrado Pablo GuillermoEn los últimos años se ha incrementado la presencia de los centros de datos, principalmente debido a las tendencias de computación en la nube de hoy en día. Se cuenta cada vez más con centros de datos más grandes debido a la alta demanda que existe. En conjunto, los equipos que forman parte de los centros de datos deben de ser administrados de la mejor manera a fin de aprovechar de forma óptima factores críticos como memoria RAM, tráfico de red y uso de CPU, para mejorar la calidad del servicio otorgado a los usuarios. Paralelamente, el escenario ha cambiado drásticamente en cuanto a la contaminación ambiental. Los daños por el calentamiento global debido al efecto invernadero están afectando gravemente el ecosistema mundial, incidiendo de forma negativa en el derretimiento de los polos y con ello poniendo en peligro a múltiples especies. Dicha contaminación es causada en parte por la combustión que ocasiona la generación de energía eléctrica con fuentes no renovables. Con esto, los centros de datos requieren de un enfoque de manejo de energía que permita utilizarla de forma eficiente y amigable para el planeta. El presente proyecto de fin de carrera busca de proveer de un conjunto de herramientas que de solución a los problemas que puedan involucrar error humano en la administración de carga de trabajo en los hipervisores de tipo 1 –utilizados precisamente en los centros de datos–, obteniendo un mejor manejo de los recursos de hardware y haciendo énfasis en el ahorro de energía.