Lo Mejor de lo Nuestro 2019 (LMN’2019)

El objetivo de este evento es abrir un espacio para la discusión y divulgación de los trabajos más destacados en computación publicados por académicos de universidades chilenas en revistas o conferencias extranjeras. Lo Mejor de lo Nuestro (LMN) es un evento de un día de duración dentro de las Jornadas Chilenas de Computación, que se realizan entre el 4 y el 9 de noviembre de 2019, en la Universidad de Concepción, Concepción, Chile.

La invitación a participar está abierta a académicos que, entre 2016 y 2019, hayan publicado trabajos en proceedings de conferencias internacionales de alto prestigio (CORE A, A+)* o en journals indexados en la Web of Science. Sólo se considerarán full length papers que no hayan ya participado en ediciones anteriores de LMN. No serán considerados posters, short papers, letters o columnas de opinión. Los artículos deben tener al menos un autor con afiliación a una institución perteneciente a la SCCC.

Para postular a dar una charla en el evento, envié un correo a lomejordelonuestro2019@gmail.com que incluya:

  1. Nombre completo e institución del autor que presentará el artículo
  2. El artículo como archivo adjunto
  3. Datos completos de la referencia (nombre de conferencia/journal, páginas, año de publicación)

Los artículos serán seleccionados de acuerdo a un ranking que realizará el comité de programa considerando el potencial e impacto en la comunidad. La charla en el evento debe ser realizada por uno de los autores del artículo.

FECHAS IMPORTANTES

Envío de artículos: 29 de Julio de 2019 5 de Agosto de 2019
Notificación de resultados: 16 de Septiembre de 2019
Fecha del evento: 6 de noviembre

COMITÉ ORGANIZADOR

Mónica Caniupán, Universidad del Bío-Bío
Jorge Baier, Pontificia Universidad Católica de Chile

COMITÉ LOCAL

 Ricardo Contreras, Universidad de Concepción, Chile.

ARTÍCULOS ACEPTADOS

  • Cassaigne, J., Ollinger, N. and Torres-Avilés, R. A small minimal aperiodic reversible Turing machine.
  • Marcelo Arenas, Luis Alberto Croquevielle, Rajesh Jayaram, Cristian Riveros. Efficient Logspace Classes for Enumeration, Counting, and Uniform Generation.
  • Jenny Morales, Cristian Rusu, Federico Botella, Daniela Quiñones. Programmer eXperience: A Systematic Literature Review.
  • Mihaela Sabin, Barbara Viola, John Impagliazzo, Renzo Angles, Mariela Curiel, Paul Leger, Jorge Murillo, Hernán Nina, José Antonio Pow-Sang, Ignacio Trejos. Latin American Perspectives to Internationalize Undergraduate Information Technology Education.
  • Sergio Araya-Guzmán, Claudio Salgado Jiménez, Elizabeth E. Grandón Toledo, Patricio Ramírez-Correa, Jorge Alfaro-Pérez. Explorando la relación entre Gestión del Conocimiento y Rendimiento Organizativo en Organizaciones Educativas.
  • Cornide-Reyes H, Noël R, Riquelme F, Gajardo M, Cechinel C, Mac Lean R, Becerra C, Villarroel R, Muñoz R.  Introducing Low-Cost Sensors into the Classroom Settings: Improving the Assessment in Agile Practices with Multimodal Learning Analytics.
  • Patricio Galdames, Claudio Gutierrez-Soto, Arturo Curiel. Batching Location Cloaking Techniques for Location Privacy and Safety Protection.
  • Patricio Esteban Ramírez-Correa, Elizabeth E. Grandón, Jorge Arenas-Gaitán. Assessing differences in customers’ personal disposition to e-commerce.
  • Iyubanit Rodriguez, Pedro O. Rossel, Marcelo Fernández, Carolina Fuentes, Alberto León, Valeria Herskovic InMyDay: a study on input styles for a digital diary for older users.
  • NicolásRojas-Morales, María-Cristina Riff, Elizabeth Montero. A survey and classification of Opposition-Based Metaheuristics.
  • Cohen, L., Greco, M., Ma, H., Hernández, C., Felner, A., Kumar, T. S., & Koenig, S. Anytime Focal Search with Applications.
  • Pinacho-Davidson P., Bouamama S., Blum C. Application of CMSA to the minimum capacitated dominating set problem.
  • Julio Godoy, Ioannis Karamouzas, Stephen J. Guy, Maria Gini Moving in a Crowd: Safe and Enfficient Navigation among Heterogeneous Agents.
  • Jorge Pérez, Javier Marinković and Pablo Barceló. On the Turing Completeness of Modern Neural Network Architectures.
  • Carlos Valle, Ricardo Ñanculef, Héctor Allende, Claudio Moraga. LocalBoost: A Parallelizable Approach to Boosting Classifiers.
  • Contreras, D., Salamó, M. A cognitively-inspired clustering approach for critique-based recommenders.
  • Pablo Barceló, Alexander Baumgartner, Victor Dalmau, Benny Kimelfeld. Regularizing Conjunctive Features for Classification.
  • Muhammad Idris, Martín Ugarte, Stijn Vansummeren. Efficient Query Processing for Dynamically Changing Datasets.
  • Samuel Sepúlveda, Ania Cravero, Cristina Cachero. Requirements modeling languages for software product lines: A systematic literature review.
  • Pablo Cruz, Hernan Astudillo, Rich Hilliard, Miguel Collado. Assessing Migration of a 20-Year-Old System to a Micro-Service Platform Using ATAM.
  • Leonardo Correa, Bruno Borguesan, Camilo Farfan, Mario Inostroza-Ponta, Marcio Dorn. A Memetic Algorithm for 3D Protein Structure Prediction Problem.
  • M. Villalobos-Cid, M. Dorn, R. Ligabue-Braun, M. Inostroza-Ponta. A memetic algorithm based on an NSGA-II scheme for phylogenetic tree inference.
  • Ayme Arango, Jorge Perez, Barbara Poblete. Hate Speech Detection is Not as Easy as You May Think: A Closer Look at Model Validation.
  • Fabián Riquelme, Pablo González-Cantergiani. Measuring user influence on Twitter: A survey.

PROGRAMA