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	<title>ACYTNET</title>
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	<description>Red Académica de Ciencia y Tecnología, Mendoza</description>
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		<title>Minutas #1 &#8211; 2014 &#8211; AcytNet &#8211; Reunión e informe de avance</title>
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		<pubDate>Fri, 21 Feb 2014 22:38:22 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[Minutas de reuniones]]></category>

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		<description><![CDATA[Minutas #1 &#8211; 2014 Tema: AcytNet  (Presentación de  estado y avances &#8211; identificación y asignación de tareas) Participantes: Javier Gitto, Ruben Soria, Gustavo Mercado, Carlos Taffernaberry, Inés Robles, Cristian Perez,  Rodrigo Gonzalez, Joel Noguera Presentación a cargo de: Javier G. Gitto Material presentado: diapositivas Identificación de tareas y asignaciones A) Convenio marco &#8211; UTN &#8211; [&#8230;]]]></description>
				<content:encoded><![CDATA[<p><span style="text-decoration: underline;"><strong>Minutas #1 &#8211; 2014</strong></span><br />
<strong>Tema:</strong> AcytNet  (Presentación de  estado y avances &#8211; identificación y asignación de tareas)<br />
<strong>Participantes:</strong> Javier Gitto, Ruben Soria, Gustavo Mercado, Carlos Taffernaberry, Inés Robles, Cristian Perez,  Rodrigo Gonzalez, Joel Noguera</p>
<p>Presentación a cargo de: Javier G. Gitto<a href="http://proyectos.gridtics.frm.utn.edu.ar/attachments/download/1576/Presentacion-ACYTNET-20-02-2014-Gitto.ppt"><img class="wp-image-108 alignright" title="Presentación de  estado y avances - Javier G. Gitto - 20-02.2014" alt="PPT-icon-2" src="http://acytnet.gridtics.frm.utn.edu.ar/site/wp-content/uploads/2014/02/PPT-icon-2.jpeg" width="58" height="58" /></a><br />
Material presentado: diapositivas</p>
<p><span style="text-decoration: underline;"><strong>Identificación de tareas y asignaciones</strong></span></p>
<p><strong>A)</strong> Convenio marco &#8211; UTN &#8211; Conicyt (Enlace Cricyt.parque)<br />
Asignado: Gustavo</p>
<p><strong>B)</strong> Convenio MOU AcyNet<br />
Asignado: Gustavo &#8211; Rubén</p>
<p><strong>C)</strong> Aplicaciones sobre AcytNet<br />
- Explicitar aplicaciones, pedir a responsables<br />
- Nuevas aplicaciones, pedir información</p>
<p><strong>D)</strong> Detalle de plan de numeracion IPv6<br />
Asignado: Carlos, Cristian, Javier</p>
<p><strong>E)</strong> Enlace &#8211; reconfiguracion &#8211; Campus UTN &#8211; Parque<br />
- Ayuda<br />
- Plan de implementación<br />
Asignado: Javier</p>
<p><strong>F)</strong> ISP IPv6<br />
- Router AS y BGP<br />
Asignado: Inés, Carlos, Cristian, Javier<br />
- Gestión de permisos<br />
Asignado: Gustavo</p>
<p><strong>G)</strong> Grants FRIDA/ISOC<br />
Asignado: Inés</p>
<p><strong>H)</strong> Monitoreo &#8211; Accesos<br />
- Asignación de usuarios sistema de monitorizado<br />
- Acceso a centro de documentación técnica sobre Wiki<br />
Asignado: Rubén, Pablo</p>
<p><strong>I)</strong> Alcance topográfico desde torre Campus UTN<br />
Asignado: Rubén</p>
<p><strong>Próxima revisión:</strong> Jueves 20 de Marzo &#8211; 2014</p>
<p>&nbsp;</p>
<p>&nbsp;</p>
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		<title>Visio GPU &#8211; representación de imagenes médicas</title>
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		<pubDate>Fri, 20 Sep 2013 00:30:20 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[Cristian Perez]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[Aplicaciones y Proyectos]]></category>

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		<description><![CDATA[Paralelismo y Distribución para la Representación Realista  de Volúmenes en tiempo real Los métodos actuales de visualización de imágenes médicas basadas en datos volumétricos obtenidos por escáneres de resonancia magnética y tomografía computada proporcionan una herramienta fundamental tanto en el diagnóstico por imágenes como también en el entrenamiento médico y el planeamiento pre-quirúrgico. El procesamiento [&#8230;]]]></description>
				<content:encoded><![CDATA[<p><strong>Paralelismo y Distribución para la Representación Realista  de Volúmenes en tiempo real</strong><br />
Los métodos actuales de visualización de imágenes médicas basadas en datos volumétricos obtenidos por escáneres de resonancia magnética y tomografía computada proporcionan una herramienta fundamental tanto en el diagnóstico por imágenes como también en el entrenamiento médico y el planeamiento pre-quirúrgico. El procesamiento de dichos datos requiere de una potencia de cómputo extremadamente grande para permitir un realismo visual suficiente como para determinar un correcto diagnóstico y a la vez contar con la fluidez y resolución necesaria para que el sistema pueda ser utilizado en la práctica. La utilización de algoritmos de renderización de raytracing por Monte Carlo permite un nivel de realismo lo suficientemente alto para cumplir con las expectativas pero con una performance muy baja para los niveles de relación señal ruido generalmente requeridos. Como solución a esta problemática se plantea la utilización de una arquitectura masivamente paralela, compuesta de varios nodos o unidades de cómputo, conectados por una red, cada uno de dichos nodos con un GPU y múltiples CPUs. Con esta arquitectura se logra una potencia de cálculo adecuada a un costo viable. Se utiliza un nodo especial que reune todo el trabajo realizado para la visualización tanto local como remota a través de la red propuesta.</p>
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		<title>Novedades ACYTNET</title>
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		<pubDate>Mon, 20 May 2013 20:51:57 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[admin]]></dc:creator>
				<category><![CDATA[Novedades]]></category>

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		<description><![CDATA[]]></description>
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