Universidad Politécnica de Victoria

Dr. Marco Aurelio Nuño Maganda.

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Líneas de investigación:

  • Cómputo en dispositivos móviles
  • Visión por computadora y aprendizaje automático
  • Arquitecturas hardware de alto desempeño

Formación:

  • Doctorado en Ciencias Computacionales – Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
  • Maestría en Ciencias Computacionales – Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
  • Ingeniero en Computación – Universidad Nacional Autónoma de México

Artículos de investigación en revistas arbitradas e indexadas:

  • César Torres-Huitzil, Marco Aurelio Nuño-Maganda. Area-time efficient implementation of local adaptive image thresholding in reconfigurable hardware. ACM SIGARCH Computer Architecture News, 42(4):33–38, Septiembre 2014. ISSN: 0163-5964.
  • Marco Delgadillo-Escobar, César Torres-Huitzil, and Marco Aurelio Nuño-Maganda. Comparison between 2D cellular automata based pseudorandom number generators. IEICE Electronics Express, 9(17):1391–1396, Septiembre 2012. ISSN:1349-2543, Indexado SCI.
  • Carlos Polanco-González, Marco Aurelio Nuño-Maganda, Miguel Arias-Estrada, and Gabriel del Río. An FPGA Implementation to Detect Selective Cationic Antibacterial Peptides. PLoS ONE, 6(6):e21399, Junio 2011. ISSN: 1932-6203, Indexado SCI.
  • Marco Aurelio Nuño-Maganda and César Torres-Huitzil. A Temporal Coding Hardware Implementation for Spiking Neural Networks. ACM SIGARCH Computer Architecture News, 38(4):2–7, Septiembre 2010. ISSN: 0163-5964.
  • Marco Aurelio Nuño-Maganda, César Torres-Huitzil, and Miguel Arias-Estrada. Population Coding and SpikeProp Hardware Accelerator for Spiking Neural Networks. Research in Computing Science, Advances in Computer Science and Engineering, 45:145–156, Abril 2010. ISSN: 1870-4069.

Proyectos de Investigación:

  • Estudio y Análisis de Modelos de Redes Neuronales Artificiales para la Implementación de Bloques Hardware Eficientes Aplicables al Reconocimiento de Objetos en Imágenes. Proyecto CONACYT Ciencia Básica. Duración: 2011 a 2015.

Implementación de Arquitecturas FPGA para algoritmos de visión por computadora y aprendizaje automático. Proyecto PRODEP. Duración: 2010 a 2011.

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