Person:
Gómez Pérez, José Ignacio

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First Name
José Ignacio
Last Name
Gómez Pérez
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Informática
Department
Arquitectura de Computadores y Automática
Area
Arquitectura y Tecnología de Computadores
Identifiers
UCM identifierORCIDScopus Author IDDialnet IDGoogle Scholar ID

Search Results

Now showing 1 - 7 of 7
  • Publication
    Virtualización de Laboratorios de la Materia Sistemas Operativos y Redes mediante Contenedores
    (2023-07-18) Sánchez-Élez Martín, Marcos; Pardines Lence, Inmaculada; Gómez Pérez, José Ignacio; Moreno Vozmediano, Rafael Aurelio; Olcoz Herrero, Katzalin; Risco Martín, José Luis; Ruiz Gallego-Largo, Rafael; Soria Jiménez, David; Miñana Ropero, Guadalupe; Molina Prego, Mª Carmen; Sánchez Muñoz, Eduardo
  • Publication
    Herramientas para el diseño y gestión de Guías Docentes digitales
    (2021-03-09) García Payo, María del Carmen; Aranda Iriarte, José Ignacio; Franco Peláez, Francisco Javier; Tenllado Van Der Reijden, Christian Tomás; García Sánchez, Carlos; Gómez Pérez, José Ignacio; Riveira Martín, Mercedes del Carmen; Sanmartino Rodríguez, Julio Antonio; Payo Rubio, Marina; Pino Hernández, Javier; Díaz Núñez, Guillermo Jesús; Villar Serrano, Daniel
    El objetivo de este proyecto es elaborar una herramienta web que permita a los profesores actualizar las fichas docentes de su asignatura de forma online mediante un formulario web, almacenando la información de las guías en una base de datos, de modo que el sistema señale los cambios realizados, gestione el acceso y permisos de los usuarios, y permita exportar y generar las fichas de las asignaturas en diversos formatos respetando los apartados y condiciones de la Memoria de Verificación (VERIFICA).
  • Publication
    COMPAD: A heterogeneous cache-scratchpad CPU architecture with data layout compaction for embedded loop-dominated applications
    (Elsevier, 2023-10-29) Marinelli, Tommaso; Gómez Pérez, José Ignacio; Tenllado Van Der Reijden, Christian Tomás; Catthoor, Francky
    The growing trend of pervasive computing has consolidated the everlasting need for power efficient devices. The conventional cache subsystem of general-purpose CPUs, while being able to adapt to many use cases, suffers from energy inefficiencies in some scenarios. It is well-known by now in the academic literature that the utilization of a scratchpad memory (SPM) can help reducing the overall energy consumption of embedded systems. This work proposes a hybrid cache-SPM architecture with support logic for semi-transparent data management and spatial locality improvement. Selected data are transferred and stored in the SPM in a compact form using dynamic layout transformation. As a second major contribution, we introduce a methodology to identify memory access sequences that make an inefficient use of the cache, marking them as candidates to be moved to an SPM of constrained space. The methodology does not require access to the source code of the target applications, relying on binary instrumentation and offline profiling. The resulting mapping policies have been tested on a simulated system, showing a mean memory dynamic energy reduction of 43% and a mean speed gain of 13% with a representative benchmark set.
  • Publication
    Funcionamiento de la herramienta OpenIRS-UCM y sus sinergias con Moodle
    (Universidad Complutense de Madrid, 2012) García Sánchez, Carlos; Castro Rodríguez, Fernando; Chaver Martínez, Daniel Ángel; Tenllado Van Der Reijden, Christian; Gómez Pérez, José Ignacio; López Orozco, José Antonio; Piñuel Moreno, Luis
    Los sistemas de respuesta interactiva han ido ganando aceptación dentro de la comunidad educativa en los últimos años y una prueba clara de ello es el número creciente de los sistemas comerciales disponibles hoy en el mercado. Sin embargo, la mayoría de las soluciones se basan en sistemas que están cerrados, son rígidos y dependientes del software instalado en el computador del profesor. Presentamos en este trabajo una nueva herramienta gratuita que hemos denominado OpenIRS-UCM que incorpora la mayoría de las funcionalidades de las aplicaciones comerciales con la ventaja de integrar varios tipos de mandos comerciales con otros dispositivos como smartphones, PDAs, portátiles, etc. Además, permite interactuar con la plataforma del campus virtual de Moodle incrementando exponencialmente sus posibilidades de uso.
  • Publication
    Spatio-temporal resolution of irradiance samples in machine learning approaches for irradiance forecasting
    (IEEE, 2020-03) Eschenbach, Annette; Yepes, Guillermo; Tenllado van der Reijden, Christian; Gómez Pérez, José Ignacio; Piñuel Moreno, Luis; Zarzalejo, Luiis F.; Wilbert, Stefan
    Improving short term solar irradiance forecasting is crucial to increase the market share of the solar energy production. This paper analyzes the impact of using spatially distributed irradiance sensors as inputs to four machine learning algorithms: ARX, NN, RRF and RT. We used data from two different sensor networks for our experiments, the NREL dataset that includes data from 17 sensors that cover a 1 km^2 area and the InfoRiego dataset which includes data from 50 sensors that cover an area of 94 Km^2. Several studies have been published that use these datasets individually, to the author knowledge this is the flrst work that evaluates the influence of the spatially distributed data across a range from 0.5 to 17 sensors per km^2. We show that all of algorithms evaluated are able to take advantage of the data from the surroundings, from the very short forecast horizons of 10s up to a few hours, and that the wind direction and intensity plays an important role in the optimal distribution of the network and its density. We show that these machine learning methods are more effective on the short horizons when data is obtained from a dense enough network to capture the cloud movements in the prediction interval, and that in those cases complex non-linear models give better results. On the other hand, if only a sparse network is available, the simpler linear models give better results. The skills obtained with the models under test range from 13% to 70%, depending on the sensor network density, time resolution and lead time.
  • Publication
    Generación automática de informes del programa Docentia para las memorias de seguimiento de los centros
    (2015) López Orozco, José Antonio; Díaz Agudo, Belén; Piñuel Moreno, Luis; Gómez Pérez, José Ignacio; Chaver Martínez, Daniel Angel; Castro Rodríguez, Fernándo; García Sanchez, Carlos; Tenllado Van der Reijden, Christian Tomas
    Informe final del Proyecto de Innovación y Mejora de la Calidad Docente 346 de la convocatoria 2014.
  • Publication
    Integración de los servicios para.TI@UCM en una plataforma de e-learning similar al Campus Virtual
    (2014) Sánchez-Elez Martín, Marcos; Risco Martín, José Lui; Pardines Lence, Inmaculada; Miñana Ropero, Guadalupe; Garnica Alcázar, Oscar; Gómez Pérez, José Ignacio; Olcoz Herrero, Katzalin; Chaver Martínez, Daniel Ángel; Castro Rodríguez, Fernando; Sáez Alcaide, Juan Carlos; Igual Peña, Francisco
    La integración de los servicios para.TI@UCM en nuestra Universidad hace plantearnos nuevas metodologías docentes y de evaluación en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Este proyecto surge como continuación del proyecto PIMCD UCM 138 (2013) titulado “Uso de los servicios para.TI@UCM para integrar tareas docentes y fomentar el aprendizaje activo y colaborativo de los alumnos” desarrollado por este mismo grupo de profesores. Como resultado de este proyecto se han elaborado una serie de tutoriales sobre el uso de las aplicaciones de Google en el ámbito de las tareas docentes como herramientas útiles para fomentar el aprendizaje de los alumnos. Partiendo del nuevo marco docente creado en el PIMCD UCM 138 (2013) donde tanto el material docente como las actividades propuestas a los alumnos se desarrollan en la nube, el objetivo de este nuevo proyecto es conseguir integrar todas las aplicaciones necesarias para un desarrollo completo de la actividad docente en la nube (para.TI@UCM), tanto las propietarias de Google como las desarrolladas por terceros. Nuestro objetivo es intentar crear una plataforma de e-learning similar al Campus Virtual. Para realizar esta tarea será necesario realizar un estudio, por un lado, de las funcionalidades que ofrece el Campus Virtual, y por otro, de cuáles de estas funcionalidades están disponibles en los recursos para.TI@UCM. El siguiente paso sería plantear cómo se pueden implementar las funcionalidades buscadas y no encontradas en para.TI@UCM usando como base las aplicaciones de Google.