{"id":39179,"date":"2026-10-28T15:33:56","date_gmt":"2026-10-28T14:33:56","guid":{"rendered":"https:\/\/comet.technology\/?p=39179"},"modified":"2026-10-28T15:36:54","modified_gmt":"2026-10-28T14:36:54","slug":"dyman-en-itise-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comet.technology\/es\/2026\/10\/28\/dyman-en-itise-2026\/","title":{"rendered":"DYMAN en ITISE 2026"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La Conferencia Internacional sobre Series Temporales y Predicci\u00f3n (ITISE, por sus siglas en ingl\u00e9s) es un foro multidisciplinar que re\u00fane a investigadores de los campos de la inform\u00e1tica, la estad\u00edstica, las matem\u00e1ticas, la econometr\u00eda y otras \u00e1reas aplicadas para debatir sobre los avances en el an\u00e1lisis, el modelado y la predicci\u00f3n de series temporales. Organizada por la Universidad de Granada, la conferencia combina desarrollos te\u00f3ricos con aplicaciones en el mundo real, en un entorno que fomenta la colaboraci\u00f3n internacional. Su duod\u00e9cima edici\u00f3n, ITISE-2026, se celebr\u00f3 del 15 al 17 de julio de 2026 en Gran Canaria (Espa\u00f1a). El programa abarc\u00f3 temas como m\u00e9todos no param\u00e9tricos y funcionales, econometr\u00eda y predicci\u00f3n, t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje (incluyendo el aprendizaje en l\u00ednea), datos de alta dimensi\u00f3n, problemas de ingenier\u00eda y predicci\u00f3n aplicada a casos reales, e incluy\u00f3 conferencias plenarias y sesiones especiales. El evento cont\u00f3 con la asistencia de cerca de 250 personas provenientes tanto de la comunidad cient\u00edfica como del sector industrial.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" data-id=\"10126\" src=\"https:\/\/dyman-project.eu\/wp-content\/uploads\/sites\/30\/2026\/10\/B8E85E34-97EB-4387-AD6C-3DBCB05922DA-1024x576.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-10126\"\/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" data-id=\"10127\" src=\"https:\/\/dyman-project.eu\/wp-content\/uploads\/sites\/30\/2026\/10\/IMG_0703-768x1024.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-10127\"\/><\/figure>\n<\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/lavinia-chiara-tagliabue-ab5a235\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lavinia Chiara Tagliabue<\/a> \u2014una de las autoras, junto con<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/stefano-rinaldi82\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"> Stefano Rinaldi<\/a>, Chiara Franzoni, <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/delloiaconos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Salvatore Dello Iacono<\/a>, Robert Birke y <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/silviameschiniengineer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/silviameschiniengineer\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Silvia Meschini<\/a>\u2014 present\u00f3 el documento \u00abModelo h\u00edbrido para la previsi\u00f3n de la demanda energ\u00e9tica a largo y corto plazo en centros de datos de computaci\u00f3n de alto rendimiento (HPC)\u00bb, el cual puede descargarse desde nuestro sitio web:<a href=\"https:\/\/dyman-project.eu\/download\/hybrid-model-for-long-term-and-short-term-power-demand-2-forecasting-in-hpc-data-centers\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> https:\/\/dyman-project.eu\/download\/hybrid-model-for-long-term-and-short-term-power-demand-2-forecasting-in-hpc-data-centers\/<\/a><\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Conferencia Internacional sobre Series Temporales y Predicci\u00f3n (ITISE, por sus siglas en ingl\u00e9s) es un foro multidisciplinar que re\u00fane a investigadores de los campos de la inform\u00e1tica, la estad\u00edstica, las matem\u00e1ticas, la econometr\u00eda y otras \u00e1reas aplicadas para debatir sobre los avances en el an\u00e1lisis, el modelado y la predicci\u00f3n de series temporales. 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