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Orlando Martínez

Orlando E. MARTINEZ-DURIVE

Estudiante de doctorado

  • Afiliación: IMDEA Networks Institute
    • BSc: Ciencia de la Computación - Universidad de la Habana. La Habana, Cuba
    • MSc: Ciencia de la Computación - Universidad de la Habana. La Habana, Cuba
    • BSc. Tesis: Secuencias binarias de baja autocorrelación exploradas usando algoritmos de propagación de mensajes
    • MSc. Tesis: Sistema para el análisis de la movilidad humana en Cuba a través de datos de telefonía celular
  • Puesto anterior: Investigador en Facultad de Física, Universidad de La Habana, Cuba
  • Fecha de incorporación: Noviembre 2020

Áreas de investigación

Grupos de investigación

Biografía

Soy asistente de investigación en el grupo de ciencia de datos de redes en el Instituto IMDEA Networks mientras realizo un doctorado en Ingeniería Telemática en la UC3M. Me gusta el análisis de datos, Big Data, las técnicas inferencia, programar en Python, los problemas de optimización combinatoria, programar, y leer artículos interesantes.

Me gusta ser parte de la comunidad, y eso me hace participar en TPC shadow en IMC 22 y revisar trabajos para conferencias y revistas como  como:

  • Sustainable Cities and Society Complex Networks 2021
  • IFIP Networking 2021 & 2022
  • International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Coms. (PIMRC) 2022
  • Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA) 2022
  • Journal of Maps (2022)

Además, he ayudado a organizar conferencias como PAM 2023 y Netmob 2023.

Parte de mi trabajo ha aparecido en IEEE INFOCOM e IEEE SECON.

Los siguientes proyectos me han financiado:
Atracción de talento investigador, NetSense; por la Comunidad de Madrid y Datos de Movilidad para epidemiología basados en telefonía móvil por la OPS/OMS

En este momento, estoy haciendo una estancia de investigación en Telefónica Research bajo la supervisión de Andra Lutu y Marco Fiore.

Proyectos de investigación

Publicaciones

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Publicaciones previas

  • Descargar PDF

    Intra-day Population Fluxes from Mobile Phone Data in Havana, Cubacall_made
    Milton García-Borroto, Orlando Martínez-Durive, Eduardo Sánchez, Humberto Díaz, Alejandro Lage-Castellanos.

    For the first time in Cuba, we use Location Update records from the mobile phone network to generate origin-destination matrices in Havana. We used 15-days telecom anonymized data from 2020 to approximate trips identified as sequences of cellphone towers. We projected these trips over transport areas and municipalities, and showed the plausibility of the fluxes by comparing it with known behaviour of the city and data from census and work-home survey.

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    Low Auto-Correlation Binary Sequences Explored using Warning Propagationcall_made
    O. E. Martínez-Durive, I. S. Kotsireas, R. Mulet-Genicio, A. Lage-Castellanos.

    The search for binary sequences with low auto-correlations (LABS) is a computationally hard discrete combinatorial optimization problem. We explore two physically inspired algorithms to explore the low energy space of this model. The greedy, T = 0, Monte Carlo (MC) method gets trapped in the exponentially many 1-Spin-Flip stable configurations, that are typically low in energy, but still far from the global optimum. The more elaborated Warning Propagation (WP) algorithm also gets trapped in local minima. However, these local minima, are more stable to spin flips than the ones obtained by the greedy MC. We also compare the behavior of both algorithms in randomized versions of LABS, showing that the low energy space of the 4-Spin model is easier to explore than the one of LABS.

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    La Habana: Atlas de la COVID-19call_made
    Colectivo de Autores.

    Los geógrafos han concertado esfuerzos con epidemiólogos, matemáticos, especialistas en ciencias de la computación, físicos, demógrafos… para conformar una obra cartográfica inusual, marcada justamente por la mirada multi- y transdisciplinar, con un enfoque espacio-temporal de la epidemia en La Habana, epicentro casi sostenido de la enfermedad en Cuba. La elevada conectividad entre todos los territorios que integran la provincia se convierte en factor de potencial trasmisión del virus; de ahí la mirada diferenciada a la que hay que recurrir y que de alguna manera se presenta en este texto.

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    Ciencia e innovación: desafíos a la multidisciplinariedad ante la COVID-19call_made
    Colectivo de Autores.

    Primera mirada al aporte de ciencia e innovación de la Universidad de La Habana al enfrentamiento a la COVID-19 desde una perspectiva multidisciplinar. […] El volumen que presentamos no implica el cierre de un proceso, sino el balance del trabajo realizado en un período inicial, en medio de la fragua continua de estos tiempos. Lo anima la propia vocación de servicio de sus autores: poner al acceso público, sin dilaciones, la obra investigativa e innovadora que se ha ido gestando para que fructifique, para que se convierta en conocimiento compartido, apropiación de un saber y una experiencia a emplear, incluso, más allá de las fronteras nacionales. Plasmar la germinación pronta, desatendiendo la ponderación sabia que permite la distancia crítica, es imperativo en estos momentos. Aquí quedan las huellas de la incertidumbre con que grava la epidemia; de la incompletitud en el desentrañamiento de la operatoria del SARS-CoV-2 y de la enfermedad que produce; del empleo de información estadística que no ha pasado por los «reparos» de rigor en las bases de datos… pero está la fuerza de una ciencia y una innovación de altísima profesionalidad, que también deja referentes en lo concerniente a experiencia, metodologías y sistemas de conocimientos, de validez presente y futura. Queda, asimismo, la construcción de una memoria, de tanta importancia para la propia ciencia, para la Universidad y la educación superior en general, y para la nación.