Profesor Investigador de Tiempo Completo Nivel VI, SNI Nivel I

Dr. Juan Carlos Cuevas Tello


Obtuvo su grado de doctor en ciencias de la computación en la Universidad de Birmingham, Reino Unido, en el 2007. Postdoctorado en el ITESM campus Mty, y miembro del Grupo de Investigación con Enfoque Estratégico en Sistemas Inteligentes (2014-2015). Realizó estudios de Maestría en Ciencias de la Computación en la Universidad Nacional Autónoma  de México  (UNAM), 1998-2000.  Todos  los  estudios  de posgrado  han  sido en el área de inteligencia artificial. Es Ingeniero en Computación por parte de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP), 1991-1996. Tiene publicaciones en revistas y congresos a nivel nacional e internacional (MICAI,  ECML,  AIA, PR,  AA,  etc.).  Es revisor de artículos en las revistas Pattern Recognition (Elsevier), Neural Networks (Elsevier) y IEEE Access. Es miembro de la Sociedad  Mexicana  en Inteligencia  Artificial (SMIA) y del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Tiene reconocimiento al  perfil deseable PROMEP (2018-2024), y es líder  del  Cuerpo Académico Consolidado en Sistemas Inteligentes y Ciberseguridad (2021-2026). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) del CONAHCYT, Nivel I (2024-2028). Como parte  del  Consejo  de Acreditación de la Enseñanza de la Ingeniería (CACEI) fue miembro de la Comisión Técnica en Computación (2010-2014), actualmente es evaluador y coordinador. Fue miembro del Consejo Técnico del EGEL-COMPU (Ciencias de la Computación) del CENEVAL (2012-2016), actualmente pertenece al Comité Académico del EGEL-COMPU. Es evaluador del PRODEP: cuerpos  académicos y proyectos de nuevos profesores de tiempo completo y exbecarios. Miembro de la Red Mexicana de Supercómputo (RedMexSu) desde el año 2016-. Es colaborador del proyecto internacional Dark Energy Science Collaboration (DESC), del observatorio internacional Vera C. Rubin, y del grupo LSST-MX (2022-). Es Coordinador en Investigación en el Centro de Investigación y Estudios de Posgrado (CIEP) de la Fac. Ing. de la UASLP (2020-). Es Coordinador de la Unidad de Investigación en Bioinformática en el Centro de Investigación en Ciencias de la Salud y Biomedicina (CICSaB) de la Facultad de Medicina de la UASLP (2023-).

 

Postdoctorado, ITESM campus Mty, 2015

Ph.D. Computer Science, University of Birmingham, UK, 2007

Maestría en Ciencias de la Computación, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), 2001

Ingeniero en Computación, Facultad de Ingeniería, UASLP, 1996

Inteligencia Artificial: Pattern Recognition, Machine Learning, Intelligent Systems, Neural Networks, Expert Systems, Evolutionary Algorithms, Fuzzy Logic, Bioinformatics, High Performance Computing Applications, Prediction on Climate Systems

Coordinador del Posgrado en Computación, UASLP, Oct-2002 a Feb-2004 y Ago-2007-Sep-2012

Miembro del Comité Técnico del EGEL-COMPU (Ciencias de la Computación) del CENEVAL (2012- )

Coordinador y evaluador del Consejo de Acreditación de la Enseñanza de la Ingeniería (CACEI), en Ingeniería de la Computación (2002- )

Integrante del Comité Evaluador de Supercómputo del Centro Nacional del Supercómputo, IPICyT, (2013- )

Miembro de la Comisión Técnica del CACEI (2010-2014).

Evaluador de PRODEP, antes PROMEP, (2007- )

Evaluador de CONACyT (2009- )

Secretario de la Academia de Software de Aplicación, Área de Computación e Informática, Fac. Ing. UASLP (2011-2013)

Presidente de la Academia de Software de Aplicación, Área de Computación e Informática, Fac. Ing. UASLP (2009-2011)

Presidente de la Academia de Software de Aplicación, Área de Computación e Informática, Fac. Ing. UASLP (2016-2018)

Presidente de la Academia de Robótica Inteligente, Área de Ciencias de la Computación, Fac. Ing. UASLP (2018-2020)

 

Automatic web code generation from a design of a website image using machine learning, Gerardo Franco Delgado, Tesis, Maestría en Ingeniería de la Computación, Concluida: 12/Julio/2024

Computational model based on Capsule Networks for image classification, Gabriela Rangel Ramírez, Tesis, Doctorado en Ciencias de la Computación, Concluida: 24/Ene/2024

Implementación de una plataforma web de simulación de fluidos Coulómbicos con conectividad remota, Pilar del Rocío García Delgadillo, Tesis, Ingeniería en Sistemas Inteligentes, Concluida: 5/Junio/2023

Data science model to estimate accurately time delays of gravitationally lensed quasars, Luis Manuel León Anaya, Tesis Doctorado en Ciencias de la Computación, Concluida: 28/Feb/2023

Monitoreo de los biorepositorios del Laboratorio de Genómica Viral y Humana mediante un sistema web, Julio César Álvarez Charqueño, Trabajo Recepcional, Ingeniería en informática, Concluido: 23/feb/2023

Towards An Intelligent Electric Wheelchair: Computer Vision Module, Jesús Gerardo Torres Vega, Tesis Maestría en Ingeniería de la Computación, Concluida: 28/Sep/2022

Estimación del estado de carga en baterías por medio de redes neuronales artificiales, Diego Pilar Carmona, Tesis Licenciatura, Ingeniería en Informática, UASLP, Concluida: 20/Ago/2021

Movimiento de partículas cargadas en solución utilizando supercómputo, Gerardo Arturo Lindoro Enríquez Capetillo, Tesis Licenciatura, Trabajo de Excelencia (tesis), Ingeniería en Computación, UASLP Concluida: 12/Feb/2021

ModuleNet: A Convolutional Neural Network for Stereo Vision, Rentería Vidales Octavio Israel, Tesis Maestría en Ingeniería de la Computación, Concluida: 15/Dic/2020

Computational forecasting methodology for Acute respiratory infection using artificial neural networks and search terms, González Bandala Daniel Alejandro, Doctorado en Ciencias de la Computación, Concluida: 27/Nov/2020

Machine learning approaches for pattern recognition on genetic data from the Human Immunodeficiency Virus, Altamirano Flores José Salomón, Doctorado en Ciencias de la Computación, Concluida: 13/Nov/2020

Visual Recognition with Machine Learning using Cloud Services, Martha Adriana Soriano Méndez, Tesis de Maestría en Ing. de la Computación, Concluida: 24/Sep/2019

KIR y pacientes con luecemia utilizando minería de datos con reglas de asociación, Jesús Gilberto Rodríguez Escobedo, Tesis de Maestría en Ing. de la Computación, Concluida: 29/Feb/2016

Cómputo de Alto Rendimiento para el Análisis de Datos Astronómicos, Raymundo Antonio González Grimaldo, Tesis de Maestría en Ing. de la Computación, UASLP, Concluida: 7/Dic/2015

Sistema para la predicción de desastres meteorológicos en el estado de San Luis Potosí, César Augusto Ramírez Gámez, Tesis de Maestría en Ing. de la Computación,  Concluida: 27/Mar/2012

Análisis de Series de Tiempo con Redes Neuronales, Raymundo Antonio González Grimaldo, Tesis de Licenciatura, Trabajo de Excelencia (tesis) Ingeniería en Computación, UASLP, Concluida: Jul/2009

Cuevas-Tello, J.C., (2008) Como organizar una tesis (Refrences for thesis organization) http://www.scribd.com/doc/5791887/References-to-How-to-Organize-your-Thesis

 

Guerrero-García, G.I., Enríquez-Capetillo, G.A.L., Cuevas-Tello, J.C., González-Tovar, E. (2024) Parallel Brownian dynamics implementation of the Angular Averaged Ewald sums in Coulombic fluids, Journal of Molecular Liquids, 410(1), 8 pages, https://doi.org/10.1016/j.molliq.2024.125620 ISSN 0167-7322

Rangel, G., Cuevas-Tello, J.C., Nunez-Varela, J., Puente, C., Silva-Trujillo, A.G., (2024) A Survey on Convolutional Neural Networks and Their Performance Limitations in Image Recognition Tasks, Journal of Sensors, 2024, 2797320, 29 pages. https://doi.org/10.1155/2024/2797320 ISSN: 1687-725X

Baker del Aguila R, Contreras Pérez CD, Silva-Trujillo AG, Cuevas-Tello JC, Nunez-Varela J. (2024) Static Malware Analysis Using Low-Parameter Machine Learning Models. Computers; 13(3):59. https://doi.org/10.3390/computers13030059 ISSN: 2073-431X

Cerda-Avila S.N., Medellin-Castillo H.I., Cuevas-Tello J.C. (2024) A comparative analysis between backpropagation and general regression neural networks to predict the tensile properties of fused filament fabricated parts. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. https://doi.org/10.1177/09544054231221834, Vol. 238(14) 2192–2207  ISSN: 0954-4054

Rangel, G., Cuevas-Tello, J. C., Rivera, M., & Renteria, O. (2023). A Deep Learning Model Based on Capsule Networks for COVID Diagnostics through X-ray Images. Diagnostics, 13(17), 2858. https://doi.org/10.3390/diagnostics13172858 ISSN: 2075-4418

Leon-Anaya, L., Cuevas-Tello, J. C., Valenzuela, O., Puente, C. A., & Soubervielle-Montalvo, C. (2023). Data science methodology for time delay estimation and data preprocessing of the time delay challenge. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Volume 522, Issue 1, June 2023, Pages 1323–1341, https://doi.org/10.1093/mnras/stad817 ISSN 0035-8711

Altamirano-Flores, J. S., Alvarado-Hernández, L. Á., Cuevas-Tello, J. C., Tino, P., Guerra-Palomares, S. E., & Garcia-Sepulveda, C. A. (2023). Identification of Clinically Relevant HIV Vif Protein Motif Mutations Through Machine Learning and Undersampling. Cells, 12(5), 772. https://doi.org/10.3390/cells12050772 ISSN: 2073-4409

Martínez-García, J.R., Palacio, R.R., Castillo-Barrera, F.E., Cuevas-Tello, J.C., Borrego, G., (2023) Modelo de condensación de conocimiento para soporte a la localización del expertise en el desarrollo de software, Computación y Sistemas, Vol. 27, No. 1, pp. 183–208 https://doi.org/10.13053/CyS-27-1-4101 ISSN: 2007-9737

Torres-Vega, J.G., Cuevas-Tello, J.C., Puente, C., Nunez-Varela, J., Soubervielle-Montalvo, C. (2023). Towards an Intelligent Electric Wheelchair: Computer Vision Module. In: Nagar, A.K., Singh Jat, D., Mishra, D.K., Joshi, A. (eds) Intelligent Sustainable Systems. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 578, pp 253–261. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-7660-5_22

Soubervielle-Montalvo C, Perez-Cham OE, Puente C, Gonzalez-Galvan EJ, Olague G, Aguirre-Salado CA, Cuevas-Tello JC, Ontanon-Garcia LJ. (2022) Design of a Low-Power Embedded System Based on a SoC-FPGA and the Honeybee Search Algorithm for Real-Time Video Tracking. Sensors, 22(3):1280. https://doi.org/10.3390/s22031280 

Ávila, S. N. C., Castillo, H. I. M., Tello, J. C. C., Frederik, D., & de Lange, G. M. R. (2022) Predicción del comportamiento estructural de piezas fabricadas por FDM mediante el uso de redes neuronales de regresión general (GRNN), XXVIII Congreso Internacional Anual de la SOMIM, pp. 38-46, ISSN 2954-4734, https://somim.org.mx/memorias/memorias2022/articulos/A2_25.pdf

León-Ruiz, Y.; Mario González-García, M.; Alvarez-Salas, R.; Cuevas-Tello, J.C.; Cárdenas, V. (2021) Fault Diagnosis Based on Machine Learning for the High Frequency Link of a Grid-Tied Photovoltaic Converter for a Wide Range of Irradiance Conditions, in IEEE Access,   DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3126706  ISSN: 2169-3536

Cuevas-Tello, J.C., (2021) Handouts on Bayesian Networks, Technical Report, Universidad Autónoma de San Luis Potosi, ResearchGate DOI: 10.13140/RG.2.2.30113.07524

Gónzalez-Bandala D.A., Cuevas-Tello  J.C., Noyola  D.E., Comas-García  A., García-Sepúlveda  C.A. (2020) Computational Forecasting Methodology for Acute Respiratory Infectious Disease Dynamics. International Journal of Environmental Research and Public Health; 17(12):4540; DOI: 10.3390/ijerph17124540

Rojas-Aranda J.L., Nunez-Varela J.I., Cuevas-Tello J.C., Rangel-Ramirez G. (2020) Fruit Classification for Retail Stores Using Deep Learning. In: Figueroa Mora K., Anzurez Marín J., Cerda J., Carrasco-Ochoa J., Martínez-Trinidad J., Olvera-López J. (eds) Pattern Recognition. MCPR 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12088, pp 3-13. Springer, Cham, DOI: 10.1007/978-3-030-49076-8_1 ISBN: 978-3-030-49075-1, eISBN: 978-3-030-49076-8

Renteria-Vidales O.I., Cuevas-Tello J.C., Reyes-Figueroa A., Rivera M. (2020) ModuleNet: A Convolutional Neural Network for Stereo Vision. In: Figueroa Mora K., Anzurez Marín J., Cerda J., Carrasco-Ochoa J., Martínez-Trinidad J., Olvera-López J. (eds) Pattern Recognition. MCPR 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12088, pp 219-228. Springer, Cham,  DOI: 10.1007/978-3-030-49076-8_21 ISBN: 978-3-030-49075-1, eISBN: 978-3-030-49076-8

Altamirano-Flores, J.S., Guerra-Palomares, S., Hernandez-Sanchez, P., Ramirez-GarciaLuna, J.L., Arguello, J.R., Noyola, D.E., Cuevas-Tello, J.C., Garcia-Sepulveda, C.A., (2020) Identification of HIV-1 Vif protein attributes associated with CD4 T cell numbers and viral loads using artificial intelligence algorithms, in IEEE Access, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2992240  ISSN: 2169-3536

Martínez-García, J.R., Castillo-Barrera, F.E., Palacio, R.R., Gilberto Borrego, G., Cuevas-Tello, J.C. (2020) An Ontology for Knowledge Condensation to Support Expertise Location in the Code Phase during Software Development Process, IET Software, ISSN: 1751-8806

Cuevas-Tello, J.C., (2020) Handouts on Regression Algorithms, Technical Report, Universidad Autónoma de San Luis Potosi, ResearchGate DOI: 10.13140/RG.2.2.20046.74562

Cuevas-Tello, J.C., (2020) Handouts on Classification Algorithms, Technical Report, Universidad Autónoma de San Luis Potosi, ResearchGate DOI: 10.13140/RG.2.2.23597.03043/1

Villanueva‐Naquid, I., Soubervielle‐Montalvo, C., Aguilar‐Ponce, R.A., Tovar‐Arriaga, S., Cuevas‐Tello, J.C., Puente‐Montejano, C.A., Mejia‐Carlos, M., Torres‐Corzo, J.G. (2019), Risk Assessment Methodology for Trajectory Planning in Keyhole Neurosurgery using Genetic Algorithms, International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, Wiley Online Library; DOI:10.1002/rcs.2060

Camargo, E.; Visairo, N.; Núñez, C.; Segundo, J.; Cuevas, J.; Mora, D. (2019) Detection of Low Electrolyte Level for Vented Lead–Acid Batteries Based on Electrical Measurements. Energies, 12, 4435. DOI: 10.3390/en12234435

Soriano-Méndez, M.A., Cuevas-Tello, J.C., Rangel-Ramı́rez G. (2019) Visual Recognition With Machine Learning Using Cloud Services, Congreso Internacional de Supercómputo (ISUM 2019), En imprenta.

Altamirano-Flores, J.S., Cuevas-Tello J.C., Garcı́a-Sepúlveda, C.A. (2019) Aplicación de Aprendizaje Automático para la búsqueda de patrones en relación con VIH, CONGRESO NACIONAL DE CIRCUITOS Y SISTEMAS 2019. pp. 64-65, ISBN: 978­607­535­119­3

Rangel-Ramı́rez G., Cuevas-Tello J.C. (2019) Algoritmos de Aprendizaje Profundo, CONGRESO NACIONAL DE CIRCUITOS Y SISTEMAS 2019. pp. 54-55, ISBN: 978­607­535­119­3

Soriano-Méndez, M.A., Cuevas-Tello, J.C. (2018) Visual Recognition with Machine Learning methods using Cloud Services, XII Taller-Escuela de Procesamiento de Imágenes (PI18), CIMAT, Guanajuato, México

Rangel-Ramı́rez, G. and Cuevas-Tello, J.C. (2018) Computational models for visual inspection in the automotive industry, XII Taller-Escuela de Procesamiento de Imágenes (PI18), CIMAT, Guanajuato, México

Cuevas-Tello, J.C., (2017) Apuntes de Redes Neuronales Artificiales - Handouts for Artificial Neural Networks, arXiv Cornell University Library, https://arxiv.org/abs/1806.05298, ISSN: 2331-8422, DOI: 10.13140/RG.2.2.13177.57447 

Núñez-Varela, A.S., Pérez-González, H.G., Martínez-Pérez, F.E., Cuevas-Tello, J.C. (2017) Chapter # 11 User-oriented application for source code metrics definition and extraction based on a metrics framework, Software engineering : methods, modeling, and teaching, Volume # 4, Ed: Carlos Mario Zapata Jaramillo, Claudia Elena Durango Vanegas, Wilder Perdomo Charry, compiladores. – Bogotá : Editorial Bonaventuriana, ISBN: 978-958-8928-49-4, pp.193-210 http://www.editorialbonaventuriana.usb.edu.co/libros/2017/software-engineering/index.html

Altamirano-Flores, J.S., Cuevas-Tello, J.C., Martínez Pérez, F.E., Pérez-González, F.E., Nava-Muñoz, S.E. (2016) A survey of artificial intelligence algorithms in the search of genetic patterns Avances recientes en Ciencias Computacionles - CiComp 2016, ISBN-10: 1540303969, ISBN-13: 978-1540303967

Núñez-Varela, A.S., Pérez-González, H.G., Martínez-Pérez, F.E., Cuevas-Tello, J.C. (2016) Building a user oriented application for generic source code metrics extraction from a metrics framework IEEE 4th International Conference in Software Engineering Research and Innovation, DOI: 10.1109/CONISOFT.2016.13 IEEE Computer Society, ISBN: 978-1-5090-1074-5

Cuevas-Tello, J.C., Valenzuela-Rendon, M., Nolazco-Flores, J.A., (2016) A Tutorial on Deep Neural Networks for Intelligent Systems, arXiv Cornell University Library, http://arxiv.org/abs/1603.07249, ISSN: 2331-8422, DOI: 10.13140/RG.2.1.2420.6481

Sultanah AL Otaibi; Peter Tio; Juan C. Cuevas-Tello; Ilya Mandel; Somak Raychaudhury, (2016) Kernel regression estimates of time delays between gravitationally lensed fluxes, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Volume 459, Issue 1, 11 June 2016, Pages 573–584, https://doi.org/10.1093/mnras/stw510 ISSN: 0035-8711

J. Gilberto Rodríguez-Escobedo, Christian A. García-Sepúlveda, and Juan C. Cuevas-Tello, (2015) KIR Genes and Patterns Given by the A Priori Algorithm: Immunity for Haematological Malignancies, Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2015, Article ID 141363, 11 pages. doi:10.1155/2015/141363 ISSN: 1748-670X

Rentería-Vidales, O.I., Cuevas-Tello, J.C. (2015),Tutorial para OpenCL en ANSI C, Java y C#, Universidad de Sonora (UNISON), Publicaciones del Departamento de Matemáticas, Series en Ciencias de la Computación: num. 6. ISBN de la colección: 978-607-7782-83-4

Martínez-Pérez, F.E., Pérez-González, H.G., González-Fraga, J.A., Cuevas-Tello, J.C. and Nava-Munoz, S.E. (2014) Segmenting Supervised Activities In A Video Sequence Based On Handling Of Artifacts Towards Intelligent Systems, Research in Computing Science IPN, 68(1), pp. 108-119 ISSN:1870-4069

Rentería-Vidales, O.I., Martínez-Pérez, F.E., Cuevas-Tello, J.C., Rodríguez-González, O., Nava-Muñoz, S.E. (2013),Procesando el reconocimiento de múltiples objetos en tiempo real hacia la implementación para el reconocimiento de actividades humanas concurrentes utilizando GPU, 6TO. CONGRESO INTERNACIONAL EN CIENCIAS COMPUTACIONALES, CICOMP 2013, 1(1), pp. 134-141 http://www.cicomp.org y también publicado en Difu100ci@ 7(2) pp. 25-32 (Dic 2013) ISSN: 2007-3585

Cuevas Tello, J.C., Hernández-Ramírez, Daniel, García-Sepúlveda, Christian A. (2013) Support Vector Machine algorithms in the search of KIR gene associations with disease, Computers in Biology and Medicine 43 (2013) 2053–2062 ISSN: 0010-4825

Núñez-Varela A., Perez-Gonzalez, H.G., Cuevas-Tello,J.C., Soubervielle-Montalvo, C. (2013) A Methodology for Obtaining Universal Software Code Metrics, The 2013 Iberoamerican Conference on Electronics Engineering and Computer Science, Procedia Technology Elsevier (7) 336-343. ISSN: 2212-0173

Ramírez-Gámez, C.A., Cuevas-Tello, J.C. (2012) Sistema automático para la predicción de desastres meteorológicos en las ciudades, Ide@s CONCYTEG, 7 (86), pp. 1021-1048 ISSN: 2007-2716

Cuevas-Tello, J.C. (2012) High Performance Computing on Astrophysics with Artificial Intelligence Algorithms, GISELA-Chain Conference, 1(1) pp.154-160 http://documents.gisela-grid.eu/record/360?ln=en; Consorzio COMETA, Italy, ISBN: 978-88-95892-05-4

Cuevas-Tello,J.C., González-Grimaldo, R.A., Rodríguez-González, O., Pérez-González, H.G., Vital-Ochoa, O. (2012) Parallel Approach for Time Series Analysis with General Regression Neural Networks, Journal of Applied Research and Technology, 2(10), pp. 162-179 http://cibernetica.ccadet.unam.mx/volumen10_2.htm

Martínez-Pérez,F.E., González-Fraga, J.A., Cuevas-Tello, J.C., Rodríguez, M.D., (2012) Activity inference for ambient intelligence through handling artifacts in a healthcare environment, Sensors 1(12) 1072-1099 PDF -> http://www.mdpi.com/1424-8220/12/1/1072/

González-Ibarra, J.C., Soubervielle-Montalvo, C., Vital-Ochoa, O., Cuevas-tello, J.C., (2012) Optimization of an EMG pattern recognition system by a selection methodology of electrode position using FFT and ANN algorithms, The ACCES17/CMBE35 Joint Conference 1(1) p.p. 1-4, Halifax, Canada  https://proceedings.cmbes.ca/index.php/proceedings/article/view/761

Cuevas-Tello, J.C., Perez-Gonzalez, H.G., (2011) Multiobjective-optimisationintime series: Time delay agreement. In International Conference on Artificial Intelligence (ICAI- 2011), volume II, p.p. 439–443. CSREAPress.

Vazquez-Escalante, M., Flores-Saucedo, J.A., Pérez-González, H.G., Cuevas-tello, J.C. (2011), Software Quality in Terms of Academic Progress Developers, 23th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE-2011), p.p. A5-A6, Miami, FL, USA.

Cuevas-Tello, J.C., Garcia-Sepulveda, C.A., Pérez-González, H.G., Mora, M. (2010) IT Services for Decision Support Systems on Public Health Problems by using Genomic Data, International Conference on Bioinformatics & Computational Biology (BIOCOMP-2010), Las Vegas, Nevada, USA. (2)801-806

Martínez-Hernández, Claudia A. , Pérez-González, Héctor G., Martínez-Pérez, Francisco E., Pérez-González, Luis F., Cuevas Tello, Juan C., Mora, M. (2010) Service-Oriented Architecture for Prevention of Nosocomial Infections, 4th International Symposium on BIO- AND MEDICAL INFORMATICS AND CYBERNETICS: BMIC 2010, Orlando, FL USA, 1(4)138-141.

Cuevas-Tello, J.C. and Menchaca-Marquez, E.A. (2010) Parallel Algorithm For Time Delays On Supernovae, 1st International Supercomputing Conference in Mexico (ISUM-2010), Guadalajara, Jal., México. 1(1) 180-184

Cuevas-Tello, J.C., Tiňo, P., Raychaudhury, S., Yao, X., Harva M. (2010) Uncovering delayed patterns in noisy and irregularly sampled time series: An astronomy application. Pattern Recognition 3(43) 1165-1179, DOI: 10.1016/j.patcog.2009.07.016   ISSN: 0031-3203

González-Grimaldo, R.A., Cuevas-Tello, J.C., (2008) Analysis of Time Series with Neural Networks, Mexican International Conference on Artificial Intelligence, IEEE Computer Society Proceedings, pp. 131-137 ISBN: 978-0-7695-3441-1

Cuevas-Tello, J.C., (2007) Evolved Kernel Method for Time Series . Mexican International Conference on Artificial Intelligence, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI 4827), Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp. 559–569, ISSN: 0302-9743

Cuevas-Tello, J.C., Tino, P. and Raychaudhury, S. (2006) A kernel-based approach to estimating phase shifts between irregularly sampled time series: an application to gravitational lenses, The 17th European Conference on Machine Learning (ECML), Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI 4212), Springer-Verlag, pp. 614-621. ISSN: 0302-9743

Cuevas-Tello, J.C., Tino, P. and Raychaudhury, S. (2006) How accurate are the time delay estimates in gravitational lensing?, Astronomy & Astrophysics, 454:695-706. DOI: 10.1051/0004-6361:20054652, ISSN: 1432-0746

Cuevas-Tello, J.C., Tino, P. and Raychaudhury, S., (2005) Kernel-based method applied on irregularly sampled time series, The Analysis of Patterns Workshop (poster), Erice, Italy (Ettore Majorana Centre for Scientific Culture). Directors: N. Cristianini, R. Cerulli and J. Shawe-Taylor.

Cuevas Tello J.C., Tino P. y Raychaudhury S., (2005) Time Delay Estimation in Gravitational lensing: a new approach, The Royal Astronomical Society National Astronomy Meeting, Birmingham, UK, Abril 2005.

Cuevas Tello J.C., Núñez Varela I., Puente Montejano C., Botello Aragón M.A. (2004) Intelligent and Robust Method for Shape Recognition International Conference on Artificial Intelligence and Applications - IASTED , Austria, Febrero 2004.

Cuevas Tello J.C., Kemper N., Chiriguchi S., (2003) La Evaluación del Impacto Ambiental apoyada por la Inteligencia Artificial, I Foro Nacional Sobre la incorporación de la perspectiva ambiental en la formación técnica y profesional, San Luis Potosí, S.L.P. México, 9-13 Junio 2003.

Cuevas Tello Juan Carlos, Salazar González Gustavo, Kemper Valverde Nicolás, (2002) Knowledge Systems for the Allocation Problem, Proceedings of the Sixth International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ASC 2002), Banff Canadá. pp. 231-235

Cuevas-Tello Juan Carlos, (2002) La Inteligencia Artificial en la Educación, 3er Congreso Internacional de Educación y Creatividad, Polo Académico de San Luis Potosí, México

Kemper Valverde, Cuevas Tello Juan Carlos, Chiriguchi Sachiko, Levtchouk Vadim, (2001) Intelligent Systems Based on Expert Agents for Environmental Impact Assessment, Proceedings of the International Conference on Modelling and Simulation, IASTED, Pittsburgh, USA pp. 48-53

Actualmente es asesor principal de dos proyectos de bioinformática que se desarrollan con coasesoría de la Facultad de Medicina (UASLP) y dos estudiantes del Doctorado en Ciencias de la Computación: "Pattern Recognition with Artificial Intelligence on HIV Data" (Beca-CONACyT: 2016-2020) y "Computational forecasting of infectious disease dynamics" (Beca-PRODEP: 2017-2021). En el 2016 participó en el Programa de Estímulos a la Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación (PEI), Proyecto CONACYT No. 231553, para la empresa Schweitzer Engineering Laboratories S. A. de C. V. en la modalidad Innovatec, el responsable técnico es el Dr. Ciro Alberto Núñez Gutiérrez, con el proyecto "Supervisión con Diagnóstico de Fallas de un Banco de Baterías". En el 2017 participó en el "Proyecto de Investigación y Desarrollo Tecnológico de Esquemas de Electrónica de Potencia, Control Automático e Inteligencia Artificial para Aplicaciones de Energía Eléctrica", también proyecto PEI-CONACYT No. 241598 con la misma empresa. Como parte de las actividades del postdoctorado/sabático, desarrolló el proyecto: "Verificación de personas basada en voz" (2014-2015), con el Grupo de Enfoque Estratégico "Sistemas Inteligentes" del ITESM campus Mty. Participó en el proyecto "Coordinación de Módulos de Control Guiados Visualmente en un Marco de Toma de Decisiones para Robots Humanoides", Proyecto Ciencia Básica CONACyT (2013-2015), responsable técnico: Dr. César Augusto Puente Montejano. Con financiamiento PRODEP desarrolló el proyecto de investigación: "Análisis de Datos Astronómicos" (2008-2010). Con financiamiento del Fondo de Apoyo a la Investigación (FAI-UASLP) desarrolló los proyectos: "Sistema para la Predicción de Desastres en el Estado de San Luis Potosí" (2009-2010) y "Puesta en marcha de un cluster para realizar supercómputo: análisis inteligente de datos astronómicos" (2007-2008). Desde 2004, colabora con la University of Birmingham en el proyecto "Time delay challenge", donde desarrolló su tesis de doctorado (2004-2007), ha realizado dos estancias de investigación y publicado diversos articulos científicos (2006-2016).

Convenio IBM LA Grid, representante Facultad de Ingeniería

http://latinamericangrid.org

 

Schweitzer Engineering Laboratories, SA de CV, Proyectos PEI 2016 y 2017

 

BMW México, nombre completo: Bayerische Motoren Werke de México S.A. de C.V.

Visual Inspection with Deep Learning  (2018 - )

Centro de Robótica y Sistemas Inteligentes, ITESM campus Mty, Agosto 2014 a Agosto 2015

ITESM campus Edo de México, Diciembre 2013

University of Birmingham, UK, Junio-Julio 2013

Universidad de Sonora, Noviembre 2012

University of Birmingham, UK, Junio-Julio 2009

Universidad Nacional Autónoma de México, UNAM 2001

 

  • Association for Computing Machinery, ACM, (2014- )
  • Miembro de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (2008- ), smia.org.mx

* Asesor del mejor proyecto ExpoCICOMP Primavera 2024

* Asesor del mejor proyecto ExpoCICOMP Otoño 2023

* Director de la mejor tesis de doctorado, Fac. Ing. UASLP 2023

* Miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), Nivel I. 2024-2028

* Director de la mejor tesis de doctorado, Fac. Ing. UASLP 2021

* Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), Nivel I. 2021-2023

* Reconocimiento a Perfil Deseable, PRODEP, 2018-2024

* Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), Nivel I. 2016-2019

* Reconocimiento a Perfil Deseable, PRODEP, 2015-2018

* Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), Nivel I. 2013-2015

* Reconocimiento a Perfil Deseable, PROMEP, 2012-2015

* Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), Candidato. 2012

* Reconocimiento a Perfil Deseable, PROMEP, 2009-2012

* Miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), Candidato. 2009-2011

* Primer egresado en obtener el grado de doctor, Área de Computación  e Informática, Fac. Ing. UASLP, Noviembre 2008

* 2º Lugar, Promedio de la Generación 91-96 de toda la Facultad de Ingeniería, UASLP, Entrega de cartas a pasantes ,San Luis Potosí, S.L.P., Junio de 1996

* Mejor Alumno generación 1991 de la carrera de Ing. Computación, U.A.S.L.P., Ciclo escolar 1995-1996, San Luis Potosí, S.L.P., Octubre de 1996

* Mejor Alumno generación 1991 de la carrera de Ing. Computación, U.A.S.L.P., Ciclo escolar 1994-1995, San Luis Potosí, S.L.P., Octubre de 1995