Network Test

For validate networ end point:

case "$(curl -s --max-time 2 -I https://[-- IP end point ---]/ | sed 's/^[^ ]* *\([0-9]\).*/\1/; 1q')" in [23]) echo "HTTP connectivity is up";; 5) echo "The web proxy won't let us through";; *) echo "The network is down or very slow";; esac

Expresiones regulares

#### File system ####
^(?:[a-zA-Z]\:|\\\\[\w\.]+\\[\w.$]+)\\(?:[\w]+\\)*\w([\w.])+$

^\/$|(^(?=\/)|^\.|^\.\.)(\/(?=[^/\0])[^/\0]+)*\/?$

^\\{2}[\w-]+(\\{1}(([\w-][\w-\s]*[\w-]+[$$]?)|([\w-][$$]?$)))+


Ruta Linux PATH
^(\/?(((\w)|(\.))+\/?)*((\w)|(\.))+)\/?(?=$)

Fundamentos de logica difusa

Aspecto 1: Explica las características de la lógica difusa.

La logica difusa es una extension de la logica tradicional (Booleana) que utiliza conceptos de pertenencia de sets mas parecidos a la manera de pensar humana 

• El concepto de un subset difuso fue introducido por L.A. Zadeh en 1965 como una generalización de un subset exacto (crisp subset) tradicional.

• Los subsets exactos usan lógica Booleana con valores exactos como por ejemplo la lógica binaria que usa valores de 1 o 0 para sus operaciones

La lógica difusa no usa valores exactos como 1 o 0 pero usa valores entre 1 y 0 (inclusive) que pueden indican valores intermedios (Ej. 0, 0.1, 0.2, …,0.9,1.0, 1.1, …etc)

• La lógica difusa también incluye los valores 0 y 1 entonces se puede considerar como un superset o extensión de la lógica exacta.

Aspecto 2: Describe los elementos que conforman a las redes neurales artificiales.

Las Redes Neuronales se encuentran inspiradas en el comportamiento conocido del cerebro humano (principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones), trata de crear modelos artificiales que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales. 

Las redes neuronales artificiales (RNA) son aplicadas en diversos ámbitos de la actividad humana. Una de sus aplicaciones es como herramienta de análisis de información, específicamente dentro de la Bibliometría. En este trabajo se hace una introducción sobre las particularidades de las RNA, específicamente las basadas en el modelo Kohonen (Mapas auto-organizativos). Se exponen los elementos que la integran y se vincula su principio de funcionamiento con la Bibliometría. Se utiliza y caracteriza un software llamado Viscovery SOMine que retoma, para su funcionamiento, el concepto y los algoritmos de los mapas auto-organizativos. Se ejemplifica la utilidad de las RNA, dentro de la Bibliometría, a través de casos prácticos.

Una red neuronal artificial (RNA) se puede definir (Hecht – Nielssen 93) como un grafo dirigido con las siguientes restricciones:

-  Los nodos se llaman elementos de proceso (EP).

-  Los enlaces se llaman conexiones y funcionan como caminos unidireccionales instantáneos

-  Cada EP puede tener cualquier número de conexiones.

-  Todas las conexiones que salgan de un EP deben tener la misma señal.

-  Los EP pueden tener memoria local.

-  Cada EP posee una función de transferencia que, en función de las entradas y la memoria local produce una señal de salida y / o altera la memoria local.

-  Las entradas a la RNA llegan del mundo exterior, mientras que sus salidas son conexiones que abandonan la RNA.

Aspecto 3: Explica las características de los algoritmos genéticos.

Los Algoritmos Gen´eticos (AGs) son m´etodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de busqueda ´ y optimizaci´on. Est´an basados en el proceso gen´etico de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selecci´on natural y la supervivencia de los m´as fuertes, postulados por Darwin (1859).

Por imitaci´on de este proceso, los Algoritmos Gen´eticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evoluci´on de dichas soluciones hacia valores optimos ´ del problema depende en buena medida de una adecuada codificaci´on de las mismas.

Los principios b´asicos de los Algoritmos Gen´eticos fueron establecidos por Holland (1975), y se encuentran bien descritos en varios textos – Goldberg (1989), Davis (1991), Michalewicz (1992), Reeves (1993)

Los algoritos conocidos son:

- El Algoritmo Genetico Simple

- Extensiones y Modificaciones del AGS

-- Poblaciones

-- Función oibjeto

-- Seleccion

-- Cruce

-- Mutacion

-- Reduccion

-- Geneticos paralelos

Referencias:

[1] Yager, R., Filev, D., Essentials of Fuzzy Modeling and Control, Wiley Interscience, NY, 1994

[2] Kartalopoulos, S., Understanding Neural Networks and Fuzzy Logic, IEEE PRESS, NY, 1994

[3] D.H. Ackley (1987). A Connectionist Machine for Genetic Hillclimbing, Kluwer Academic Publishers.

[4] J.T. Alander (1992). On optimal population size of genetic algorithms. Proceedings CompEuro 1992, Computer Systems and Software Engineering, 6th Annual European Computer Conference, 65-70.

[5]] B.K. Ambati, J. Ambati, M.M. Mokhtar (1991). Heuristic combinatorial optimization by simulated Darwinian evolution: A polynomial time algorithm for the traveling salesman problem, Biological Cybernetics, 65, 31-35.

[6] J.E. Baker (1987). Reducing bias and inefficiency in the selection algorithm. Proceedings of the Second International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, 14-21.

[7] W. Banzhaf (1990). The “molecular” traveling salesman, Biological Cybernetics, 64, 7-14.

La IA y sus aplicaciones

Tipos de aplicaciones usadas en la inteligencia artificial.

La IA para:

• Representación del estado de la naturaleza: que busca en el descubrimiento de métodos expresivos y que describan eficientemente aspectos del mundo real.
• Metodos de auto-aprendizaje: que aportan una capacidad de identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
• Planificacion y toma de deciciones: Apartir de algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos base con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.
• Patrones y Razonamiento: Que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.
• Diseño y creación de agentes: Integración de la IA con otras areas con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.
• La coordinación y ejecucuion de multiagentes: Para generación de técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos.
• Ontologías: Para la creación de catálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, para manejo de sistemas inteligentes.
• Procesamiento de voz y lenguaje: Que si objetivo es ofrecer sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje.
• Comprensión de imágenes, Que apoya a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas, videos y el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada.
• Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos.
• Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de proyectos, robótica simplificada y visión computarizada.
• Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico.
• Ingeniería: diseño, control y análisis.
• Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración, monitorización y ventas.
• Cartografía: interpretación de fotograf ías, diseño, resolución de problemas cartográficos.
• Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química.
• Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento.
• Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales.
• Proceso de datos: educación, interfase en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos.
• Finanzas: planificación, análisis, consultoría.
• Planificación: gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos, planificación de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso.
• Interfaces inteligentes: hardware (fiscal) de instrumentación, programas de computadora, bases de datos múltiples, paneles de control.
• Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, gestión de impuestos (ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales, planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios.
• Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de circuitos electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de transporte.
• Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes, ensamblado, control de calidad.
• Desarrollo de software: programación automática.
• Configuración: selección de distribución de los componentes de un sistema de computación.
• Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos electrónicos, averías automovilísticas.
• Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas militares, análisis de circuitos electrónicos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos.
• Monitorización: equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de procesos científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados, datos financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora, informes industriales y gubernamentales.

3 aplicaciones que empleen la inteligencia artificial en la industria.

Asistenties

Asistentes: Los asistentes de IA como: Alexa, Google Assistant, Siri, incluso Cortana entre otros; son cada vez más habituales. presentan a cada año una mejora con respecto al uso de sus algoritmos de autoaprendizaje y toma de deciciones, pero aún les queda mucho por evolucionar hasta ofrecer conversaciones más naturales, fluidas y si se puede decir, "humanas".

Un rasgo en este sentido es el uso de las emociones. Un rasgo muy humano que se puede trasladar a las conversaciones y que ahora Amazon estaría intentando exportar a Alexa con el objetivo que su asistente pueda empezar a sonar un poco menos robótica en las interacciones con los usuarios.

En la medicina

Como vemos, la Inteligencia Artificial puede aplicarse de muchas maneras diferentes, pero la mejor forma de entender su uso potencial en la atención médica es dividir sus aplicaciones en tres categorías:

1. Soluciones algorítmicas:  Para enfoques que tienen como base la evidencia, programados por investigadores y clínicos. Cuando los humanos integran datos conocidos en algoritmos, los ordenadores pueden extraer información y aplicarla a un problema. P.e: La evolución de la Esclerosis Múltiple, desarrollo de vacunas. Utilizando algoritmos en consenso con expertos en el campo, junto con los datos existentes en la historia clínica informatizada, se pueden revisar numerosas alternativas de tratamiento y recomendar la combinación más adecuada para un paciente concreto.
2. Tratamiento de imágenes: Actualmente entre el 50% y el 63% de las mujeres de EE. UU. que se realizan mamografías regulares durante 10 años recibirán al menos un “falso positivo”. Es decir, el resultado de la prueba indica erróneamente la posibilidad de cáncer, por lo que se requieren pruebas adicionales y, a veces, procedimientos innecesarios. Además, hasta en un tercio del tiempo, dos o más radiólogos que examinan la misma mamografía no estarán de acuerdo en la interpretación de los resultados. Se estima que el software de reconocimiento de patrones visuales, que puede almacenar y comparar decenas de miles de imágenes utilizando las mismas técnicas heurísticas que los humanos, es entre un 5% y un 10% más preciso que el médico promedio. Y se espera que la brecha de precisión entre el ojo humano y el digital se amplíe aún más en poco tiempo. 
3. Herramientas de apoyo a la práctica médica: El Procesamiento del Lenguaje Natural, una rama de la IA que ayuda a las máquinas a comprender e interpretar el habla y la escritura humana. Este software puede revisar miles de registros médicos electrónicos completos y dilucidar los mejores pasos para evaluar y administrar un tratamiento a pacientes con diferentes enfermedades. El uso de ordenadores para observar y aprender de los médicos en su desempeño habitual. Bisepro vuelve a ser un buen ejemplo. En lugar de extraer y analizar los datos de forma retrospectiva, esta herramienta sigue lo que hacen los médicos paso a paso. Con la incorporación por parte del profesional de los datos del paciente en la historia clínica informatizada, Bisepro analiza en tiempo real toda esta información para ofrecer de forma anticipada una alerta y sugerir un posible tratamiento personalizado. En este caso, los falsos positivos se reducen a la mitad y su efectividad es máxima.

Control Aereo 

Los nuevos sistemas de control aereo basados en IA ofrecen ahorros que pueden alcanzar el 50%, al eliminar los costes ligados a la construcción de la torre física e incrementar por otra parte la eficiencia en la explotación operativa, principalmente mediante el balanceo de carga de trabajo en sistemas ‘multi-aeropuerto’ y son soluciones que incorporan funciones basadas en inteligencia artificial para ejecutar procesos críticos de control aéreo sin necesidad de intervención humana usando arquitecturas avanzadas de Deep Learning, entrenadas para llevar a cabo múltiples procesos operativos mediante visión artificial autónoma.

¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial?

Al ser la IA uno o multiples sistemas que interactúan con la gente se debe “razonar” sobre lo que las personas piensan, en lugar de llevar a cabo los comandos de manera literal. Un sistema de inteligencia artificial no sólo debe cumplir con un conjunto de reglas “precargadas”, sino que debe analizar y comprender si el comportamiento del ser humano que le da una orden, es probable que sea juzgado como "normal" o "razonable" por la mayoría de la gente. Debe también estar continuamente monitoreado interna y externamente para detectar comportamientos anormales, que pueden indicar errores, ataques cibernéticos o fallas en la comprensión de sus acciones. De esta forma los beneficions tienen un gran potencial desde la industria hasta la vida diaria como en la industria de la medicina ayuda a los hospitales y médicos a identificar con mayor precicion qué pacientes están en mayor riesgo de complicaciones y los algoritmos de IA son los que pueden encontrar patrones correctos entre los datos masivos que se poseen y reciben o incluso en los resultados de sus búsquedas: desde las predicciones de tráfico hasta la recomendación de libros y películas. La IA traduce idiomas en tiempo real y acelera el funcionamiento de nuestros portátiles adivinando lo que haremos a continuación. Varias compañías como Google, BMW y Tesla, están trabajando para proveernos de coches que pueden conducirse a sí mismos, con supervisión humana parcial o totalmente autónomos.

Referencias: 

• https://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol17num3/articulos/inteligencia/
• https://www.xatakahome.com/domotica/ia-clave-amazon-hace-que-alexa-pueda-ofrecer-respuestas-emocionales-cuando-nos-habla
• Cumbre Mundial AI for Good 2017 - https://www.itu.int/en/itunews/Documents/2018/2018-01/2018_ITUNews01-es.pdf
• https://www.iic.uam.es/lasalud/realidad-inteligencia-artificial-salud/
• https://www.hosteltur.com/134743_la-primera-torre-digital-remota-basada-en-ia-es-de-tecnologia-espanola.html
• Gevarter, M. (1987). Máquinas inteligentes. Madrid: Díaz de Santos, S.A.
• Negrete, J. (1992). De la filosofía a la inteligencia artificial. México: Grupo Noriega Editores.
• Rauch-Hindin, W.B. (1989). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial, la ciencia y la industria. Madrid: Díaz de Santos, S.A.

Tablas hash

¿Que es una tabla hash?

Una tabla hash  es una estructura de datos que se usan en aplicaciones que manejan una secuencia de elementos, de forma que cada elemento tiene asociado un valor clave.
Aceleran el proceso de búsqueda de un registro de información según una clave.
provee de un acceso casi directo a dichos registros,  en promedio, una búsqueda puede llegar a requerir sólo uno o dos intentos en la memoria o el archivo que contiene la información.

¿Cómo funciona una tabla hash?

Para usar una tabla hash se necesita:
Una estructura de acceso directo (normalmente un array). 
Una estructura de datos con una clave 
Una función resumen (hash) cuyo dominio sea el espacio de claves y su imagen (o rango) los números naturales.

Las operaciones básicas implementadas en una tabla hash

      Buscar( Tabla t, clave x) 
      Devuelve el elemento de la tabla T[h(x)]
  
  Insertar (Tabla t, elemento k)
      Añade el elemento k, T[h(clave(k)] <-- k
  
  Eliminar (Tabla t, clave x)
      Retira de la tabla el elemento con clave x, T[h(x)] <-- Libre

Las tablas hash se diseñan considerando el problemas de las colisiones esto es dada dos claves distintas x1 , x2, se obtenga la misma dirección o índice, h(x1)=h(x2).

Convierte el dato considerado campo clave (tipo entero o cadena de caracteres) en un índice dentro del rango de definición del array que almacena los elementos.

   h(x): K  --> L
   K : conjunto de claves
   L: conjunto de direcciones de memoria
   
Algunas  aplicaciones de las funciones hash

Identificar algún archivo de computadora independientemente de su nombre o ubicación lo cual es usado en redes P2P o Peer to peer (intercambio de archivos punto a punto) tales como Kazaa, Ares Galaxy, Overnet, BitTorrent, entre otras. 
Identificar un registro en una base de datos y permitir con ello un acceso más rápido a los registros (incluso más rápido que teniendo índices). 

Factor de carga

El parámetro que mide la proporción entre el número de elementos almacenados, n, en una tabla hash y el tamaño de la tabla, m, se denomina factor de carga     λ = n/m. se recomienda elegir m de tal forma que el factor de carga sea  λ ≤ 0.8

Aritmética Modular

h (x)=x modulo m

Genera valores dispersos calculando el resto de la división entera entre la clave x (puede ser una cadena) y el tamaño de la tabla m.
Es recomendable que el tamaño “m” de la tabla sea un número primo mayor, pero cercano al numero de “n” de elementos que se tienen previsto que almacene la tabla.

Ejemplo:

Registros a almacenar n= 900,  campo clave elegido:  número de identificación, elegir el tamaño de la tabla hash y calcular la posición que ocupan los elementos cuyo num. de identificación es: 245643 245981 257135

Solución:

Se toma m = 997 al ser este un num. primo próximo y tiene factor de carga (n/m) aprox. 0.8, se aplica la función de hash de aritmética modular y se obtienen la sig. Direcciones:
h(245646)= 245643/997 = 381
h(245981) = 245981/997 =719
h(257135)= 257135/ 997 = 906

Plegamiento

Técnica que  consiste en partir la clave x en varias partes: x1,x2 … xn. La combinación de las partes de un modoconveniente ( ejem. sumando las partes) da como resultado la dirección del registro, la función hash se define:

h(x)=x1 + x2 +…+xn

Mitad del cuadrado

Consiste en calcular el cuadrado de la clave “x” y luego extraer de este resultado los dígitos que se encuentran en ciertas posiciones, el num. de dígitos a extraer depende del rango de dispersión que se quiera obtener.
Utilizar las mismas posiciones de extracción para todas las claves.

Ejemplo:

Se calculan las direcciones para las claves del ejemplo anterior para:

245643, h(245643) = 483  paso a paso
245643 --> 245643^2 --> 60340483449 --> (dígitos 4,5,y 6 por la derecha) 483

Se repite el procedimiento para las demás claves.

Método de la multiplicación

Genera la dirección de una clave en tres pasos.
Multiplica la clave x por una constante real  0 < R < 1
Determina la parte decimal “d” del num. obtenido en la multiplicación R*x
Multiplica el tamaño de la tabla “m”, por “d”  y al truncarse el resultado se obtiene un num. entero en el rango 0… m-1 que será la dirección dispersa.

Ejemplo:

Tomado a R = 0.6180334, por ejemplo con la clave x =  245981,  m = 1000, la dirección se obtiene de la sig. manera

R * x: 0.6180334 * 245981 --> 152024.4738
d = 152024.4738 – ParteEntera(152024.4738) --> 0.4738
h(245981): 1000 * 0.4738 --> ParteEntera (473.8) --> 473

Este método tiene dos características:
Dos claves con los dígitos permutados, no tienen mayor probabilidad de generar una colisión.
Dos valores de claves numéricas muy próximas, generan direcciones dispersas que pueden estar muy separadas.

Colisiones y resolución de colisiones

Se considerarán dos métodos para resolver colisiones: la exploración de direcciones y el direccionamiento enlazado.

Exploración de direcciones

Inicializar las posiciones de la tabla a un valor que indique vacío, por ejemplo, null.
Se utilizan cuando todos los elementos colisionados o no, se almacenan en una tabla.
Se explora consecutivamente en una secuencia de direcciones hasta que se encuentre una posición libre, métodos involucrados: insertar, búsqueda, eliminar.

Exploración lineal

Fácil de implementar, pero tiene un inconveniente, el agrupamiento de elementos de la tabla.
Sea “p” la dirección que devuelve la función hash, si “p” ya esta ocupada entonces se buscar la primera posición disponible que siga a “p”.
La secuencia de exploración es lineal: p, p+1 … m-1. La tabla se considera circular.

Ejemplo usando exploración lineal

Se tienen 9 elementos: x1, x2,..,x9 la función de dispersión les genera las sig. Direcciones:
Elementos:   x1    x2    x3   x4    x5    x6    x7    x8   x9
h(x):              5      8     11    9      5     7      8      6    14

Aplicando exploración lineal son:
Elementos:   x1    x2    x3   x4    x5    x6    x7    x8   x9
Posición:       5      8      11   9     6       7    10    12  14

Exploración cuadrática:

Es una alternativa para evitar al agrupamiento de los elementos
Sea “p” la dirección que devuelve la función hash, si “p” ya esta ocupada entonces se buscan las direcciones p, p+1, p+4, p+9 … p+i^2, considerando la tabla como un array circular, i = 1, 2, 3 …

Ejemplo usando exploración cuadrática:

Se tienen 9 elementos: x1, x2,..,x9, el tamaño de la tabla es 17, la función de dispersión les genera las sig. Direcciones:
Elementos:   x1    x2    x3   x4    x5    x6    x7    x8   x9
h(x):              5      8     10    8      5    11     6      7     7

Al aplicar la exploración cuadrática queda:
Elementos:   x1    x2    x3   x4    x5    x6    x7    x8   x9
Posición:       5      8     10    9     6     11     7     16   15

Doble dirección dispersa

Si en el intento de insertar o buscar, se produce una colisión, entonces  se obtiene otro desplazamiento con otra función hash, h’(x) = p’.
La secuencia de exploración p, p+p’, p+2p’, p+3p’ … se inspecciona hasta encontrar una posición libre para insertar, el elemento buscado.

Direccionamiento enlazado

Una alternativa a la secuencia de exploración
Se basa en utilizar lista enlazadas ( cadenas de elementos) de tal forma que en cada lista de colocan los elementos que tienen la misma dirección hash.

Resumen tablas hash

Las tablas hash son estructuras de datos para la cuales la complejidad de las operaciones básicas: insertar, buscar y eliminar es constante.
La correspondencia entre un elemento y el índice de la tabla se hace con las funciones de transformación de claves.
Siempre existe la posibilidad de que colisionen dos claves.
Dos criterios deben seguirse al elegir una función hash h(x).
Que la complejidad de la función h(x) sea constante y fácil de evaluar.
h(x)  debe distribuir uniformemente las direcciones sobre el conjunto de índices posibles, de forma que se minimice el número de colisiones.

Telecomunicaciones

Telecomunicaciones

Término que utilizamos para referirnos a la emisión o recepción de señales, o información en general, de cualquier tipo, entre dos o más puntos, según diversos tipos de soporte o transmisión (cable coaxial, fibra óptica, radio, satélite, etc.).
Toda emisión, transmisión o recepción de signos, señales, escritos, imágenes, voz, sonidos o información de cualquier naturaleza que se efectúa a través de hilos, radioelectricidad, medios ópticos, físicos, u otros sistemas electromagnéticos.

Puntos principales

Historia y fundamento de telecomunicaciones
Regulación, estandarización y mercados de telecomunicaciones 
Medios de transmisión alámbricos 
Redes de datos y tecnologías de transporte
Interconexión de redes y protocolos de enrutamiento
Redes de telefonía inteligentes
Telefonía celular y sistemas de comunicación personal 
Voz sobre IP
Sistemas de comunicación satelital y microondas
Redes inalámbricas
Seguridad en redes 
Proyectos y negocios en telecomunicaciones 

Uno de los desafíos más importantes de lo que se supone constituirán la nueva generación de redes IP en esta investigación, será la provisión de servicios de multiconferencia multimedia y los diferentes protocolos a emplear.

Introducción a Redes

Cada uno de los tres siglos pasados ha estado dominado por una sola tecnología. El siglo XVIII fue la etapa de los grandes sistemas mecánicos que acompañaron a la Revolución Industrial. El siglo XIX fue la época de la máquina de vapor. Durante el siglo XX, la tecnología clave ha sido la recolección, procesamiento y distribución de información.
Construyó un oscilador (antena emisora) y un resonador (antena receptora), con los cuales transmitió ondas electromagnéticas 

A medida que avanzamos hacia los últimos años de este siglo, se ha dado una rápida convergencia de estas áreas, y también las diferencias entre la captura, transporte almacenamiento y procesamiento de información están desapareciendo con rapidez. 
Organizaciones con centenares de oficinas dispersas en una amplia área geográfica esperan tener la posibilidad de examinar en forma habitual el estado actual de todas ellas, simplemente oprimiendo una tecla. 

Voz sobre IP

Voz sobre Protocolo de Internet, también llamado Voz sobre IP, VozIP, VoIP (por sus siglas en inglés), o Telefonía IP, es un grupo de recursos que hacen posible que la señal de voz viaje a través de Internet empleando un protocolo IP (Internet Protocol). Esto significa que se envía la señal de voz en forma digital en paquetes en lugar de enviarla (en forma digital o análoga) a través de circuitos utilizables solo para telefonía como una compañía telefónica convencional o PSTN.

Tecnología GPS

La globalización de los mercados en el mundo de los negocios no tiene precedente. Esto ha intensificado drásticamente la competencia entre las empresas de todo el mundo y las ha impulsado a buscar mayor eficiencia y productividad. 

Bajo esta perspectiva, las empresas deben desarrollar una visión que les permita entender como son influenciadas por estos cambios; como afectan su operación y estrategias. 

La base de este sistema consiste en un conjunto de 21 satélites que en todo momento están describiendo una órbita en torno a la Tierra. Estos satélites emiten su señal durante las 24 horas del día. La recepción de varias de estas señales es lo que permite al GPS portátil (del tamaño de un transistor de bolsillo), calcular su posición en la Tierra. A mayor número de satélites "visibles" por el aparato, más precisos son los cálculos. 

Con sucesivas posiciones el receptor puede suministrarnos otros datos derivados, como nuestra posición exacta y relativa, la velocidad de navegación o desplazamiento, etc...

WIFI

Cuando hablamos de WIFI nos referimos a una de las tecnologías de comunicación inalámbrica más utilizada hoy en día. WIFI es una abreviatura de Wireless Fidelity, también llamada WLAN (wireless lan, red inalámbrica) o estándar IEEE 802.11.

En la actualidad podemos encontrarnos con dos tipos de comunicación WIFI: 
1.- 802.11b, que emite a 11 Mb/seg, y
2.- 802.11g, más rápida, a 54 MB/seg.
De hecho, son su velocidad y alcance (unos 100-150 metros en hardware asequible) lo convierten en una fórmula perfecta para el acceso a Internet sin cables.

Para tener una red inalámbrica en casa sólo necesitaremos un punto de acceso, que se conectaría al módem, y un dispositivo WIFI que se conectaría en nuestro aparato. Existen terminales WIFI que se conectan al PC por USB, pero son las tarjetas PCI (que se insertan directamente en la placa base) las recomendables, nos permite ahorrar espacio físico de trabajo y mayor rapidez. Para portátiles podemos encontrar tarjetas PCMI externas, aunque muchos de los aparatos ya se venden con tarjeta integrada.

Iniciando con JBoss EAP

Prerrequisitos:

1. Equipo con al menos 8GB en RAM
2. Tener instalado VirtualBox.
3. Generar Máquina virtual con Centos.
1. De la máquina virtual, generar un clon y cambiar la configuración de los adaptadores de red (NICs).
2. Verificar que los dos equipos se pueden ejecutar sin ningún problema al mismo tiempo.