Bus line classification using neural networks

Grouping urban bus routes is necessary when there are evidences of significant differences among them. In Jiménez et al. (2013), a reduced sample of routes was grouped into clusters utilizing kinematic measured data. As a further step, in this paper, the remaining urban bus routes of a city, for which no kinematic measurements are available, are classified. For such purpose we use macroscopic geographical and functional variables to describe each route, while the clustering process is performed by means of a neural network. Limitations caused by reduced training samples are solved using the bootstrap method.

Ampliación y mejora de aplicativo de análisis forense de imágenes

Ampliación de software dedicado al análisis de imágenes mediante la introducción de nuevas opciones en el procesamiento de video digital, mejoras en la interacción con el usuario. Para ello se ha estudiado el funcionamiento de la aplicación, integrando el lenguaje Python como herramienta de gestión y ejecución de la aplicación. En esta parte de la aplicación se ha integrado: - Traducción de la UI a una versión castellana. - Modificación y eliminación de cualquier filtro añadido para el procesamiento de video, no únicamente el último. - Descripciones de puntero y en la barra de estado de elementos de la aplicación. - Iconos en la barra de herramientas de los filtros añadidos más importantes. Por la otra parte, la del tratamiento digital de video, Avisynth se dispone como el eje de estudio, el cuál ejecuta sobre lenguaje de bajo nivel (C++) las operaciones pertinentes a través de librerías de enlace dinámico o *.dll. Las nuevas funcionalidades son: Convolución matricial, filtro de media adaptativa, DCT, ajustes de video generales, en formato RGB o YUV, rotaciones, cambios de perspectiva y filtrado en frecuencia. ABSTRACT. Improvement about a digital image processing software, creating new options in digital video processing or the user interaction. For this porpuse, we have integrated the application language,Python, as the tool to the application management and execution. In this part of the application has been integrated: - Translation of the UI: Spanish version. - Modifying and removing any added filter for video processing, not just the last. - Descriptions for the pointer and the status bar of the application. - New icons on the toolbar of the most important filters added. On the other hand, Avisynth was used tool for the digital video processing, which runs on low-level language (C ++) for a quickly and to improve the video operations. The new introduced filters are: Matrix Convolution, adaptive median filter, DCT, general video settings on RGB or YUV format, rotations, changes in perspective and frequency filtering.

Inteligencia artificial para la predicción y control del acabado superficial en procesos de fresado a alta velocidad

El objetivo principal de esta tesis doctoral es profundizar en el análisis y diseño de un sistema inteligente para la predicción y control del acabado superficial en un proceso de fresado a alta velocidad, basado fundamentalmente en clasificadores Bayesianos, con el prop´osito de desarrollar una metodolog´ıa que facilite el diseño de este tipo de sistemas. El sistema, cuyo propósito es posibilitar la predicción y control de la rugosidad superficial, se compone de un modelo aprendido a partir de datos experimentales con redes Bayesianas, que ayudar´a a comprender los procesos dinámicos involucrados en el mecanizado y las interacciones entre las variables relevantes. Dado que las redes neuronales artificiales son modelos ampliamente utilizados en procesos de corte de materiales, también se incluye un modelo para fresado usándolas, donde se introdujo la geometría y la dureza del material como variables novedosas hasta ahora no estudiadas en este contexto. Por lo tanto, una importante contribución en esta tesis son estos dos modelos para la predicción de la rugosidad superficial, que se comparan con respecto a diferentes aspectos: la influencia de las nuevas variables, los indicadores de evaluación del desempeño, interpretabilidad. Uno de los principales problemas en la modelización con clasificadores Bayesianos es la comprensión de las enormes tablas de probabilidad a posteriori producidas. Introducimos un m´etodo de explicación que genera un conjunto de reglas obtenidas de árboles de decisión. Estos árboles son inducidos a partir de un conjunto de datos simulados generados de las probabilidades a posteriori de la variable clase, calculadas con la red Bayesiana aprendida a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Por último, contribuimos en el campo multiobjetivo en el caso de que algunos de los objetivos no se puedan cuantificar en números reales, sino como funciones en intervalo de valores. Esto ocurre a menudo en aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente las basadas en clasificación supervisada. En concreto, se extienden las ideas de dominancia y frontera de Pareto a esta situación. Su aplicación a los estudios de predicción de la rugosidad superficial en el caso de maximizar al mismo tiempo la sensibilidad y la especificidad del clasificador inducido de la red Bayesiana, y no solo maximizar la tasa de clasificación correcta. Los intervalos de estos dos objetivos provienen de un m´etodo de estimación honesta de ambos objetivos, como e.g. validación cruzada en k rodajas o bootstrap.---ABSTRACT---The main objective of this PhD Thesis is to go more deeply into the analysis and design of an intelligent system for surface roughness prediction and control in the end-milling machining process, based fundamentally on Bayesian network classifiers, with the aim of developing a methodology that makes easier the design of this type of systems. The system, whose purpose is to make possible the surface roughness prediction and control, consists of a model learnt from experimental data with the aid of Bayesian networks, that will help to understand the dynamic processes involved in the machining and the interactions among the relevant variables. Since artificial neural networks are models widely used in material cutting proceses, we include also an end-milling model using them, where the geometry and hardness of the piecework are introduced as novel variables not studied so far within this context. Thus, an important contribution in this thesis is these two models for surface roughness prediction, that are then compared with respecto to different aspects: influence of the new variables, performance evaluation metrics, interpretability. One of the main problems with Bayesian classifier-based modelling is the understanding of the enormous posterior probabilitiy tables produced. We introduce an explanation method that generates a set of rules obtained from decision trees. Such trees are induced from a simulated data set generated from the posterior probabilities of the class variable, calculated with the Bayesian network learned from a training data set. Finally, we contribute in the multi-objective field in the case that some of the objectives cannot be quantified as real numbers but as interval-valued functions. This often occurs in machine learning applications, especially those based on supervised classification. Specifically, the dominance and Pareto front ideas are extended to this setting. Its application to the surface roughness prediction studies the case of maximizing simultaneously the sensitivity and specificity of the induced Bayesian network classifier, rather than only maximizing the correct classification rate. Intervals in these two objectives come from a honest estimation method of both objectives, like e.g. k-fold cross-validation or bootstrap.

Especificación y desarrollo de un cuadro de mandos para la visualización de datos y monitorización de la plataforma SmartCity del CEI Moncloa

El objetivo del trabajo ha sido el diseño y programación de una aplicación web basada en HTML5 que permite la visualización gráfica en tiempo real del estado de los distintos servicios y redes de sensores de la plataforma SmartCity del CEI Moncloa. Dicha plataforma, encuadrada dentro de la iniciativa “City of the Future” de la UPM, está compuesta por un conjunto de redes de sensores especializados en la recogida de datos de distintos ámbitos (medioambientales, energía, flujos de personas…)Para el desarrollo de la aplicación se ha hecho uso de tecnologías de nivel avanzado como NodeJS, un entorno de desarrollo en JavaScript de lado de servidor orientado a eventos; y librerías JavaScript como Bootstrap, que ha facilitado que el diseño de la interfaz web sea adaptativo a distintos dispositivos y resoluciones; Openlayers, ofreciendo mapas interactivos y subscritos a eventos; y D3.js, que ha permitido la visualización de datos recogidos por la plataforma de forma dinámica e interactiva en la aplicación web a través de distintos formatos como es el caso de gráficas y diagramas.

MedVir: an interactive representation system of multidimensional medical data applied to Traumatic Brain Injury's rehabilitation prediction

Clinicians could model the brain injury of a patient through his brain activity. However, how this model is defined and how it changes when the patient is recovering are questions yet unanswered. In this paper, the use of MedVir framework is proposed with the aim of answering these questions. Based on complex data mining techniques, this provides not only the differentiation between TBI patients and control subjects (with a 72% of accuracy using 0.632 Bootstrap validation), but also the ability to detect whether a patient may recover or not, and all of that in a quick and easy way through a visualization technique which allows interaction.

Análisis de imágenes del rostro humano

El objetivo general de este trabajo es el correcto funcionamiento de un sistema de reconocimiento facial compuesto de varios módulos, implementados en distintos lenguajes. Uno de dichos módulos está escrito en Python y se encargarí de determinar el género del rostro o rostros que aparecen en una imagen o en un fotograma de una secuencia de vídeo. El otro módulo, escrito en C++, llevará a cabo el reconocimiento de cada una de las partes de la cara (ojos, nariz, boca) y la orientación hacia la que está posicionada (derecha, izquierda). La primera parte de esta memoria corresponde a la reimplementación de todas las partes de un analizador facial, que constituyen el primer módulo antes mencionado. Estas partes son un analizador, compuesto a su vez por un reconocedor (Tracker) y un procesador (Processor), y una clase visor para poder visualizar los resultados. Por un lado, el reconocedor o "Tracker.es el encargado de encontrar la cara y sus partes, que serán pasadas al procesador o Processor, que analizará la cara obtenida por el reconocedor y determinará su género. Este módulo estaba dise~nado completamente en C y OpenCV 1.0, y ha sido reescrito en Python y OpenCV 2.4. Y en la segunda parte, se explica cómo realizar la comunicación entre el primer módulo escrito en Python y el segundo escrito en C++. Además, se analizarán diferentes herramientas para poder ejecutar código C++ desde programas Python. Dichas herramientas son PyBindGen, Cython y Boost. Dependiendo de las necesidades del programador se contará cuál de ellas es más conveniente utilizar en cada caso. Por último, en el apartado de resultados se puede observar el funcionamiento del sistema con la integración de los dos módulos, y cómo se muestran por pantalla los puntos de interés, el género y la orientación del rostro utilizando imágenes tomadas con una cámara web.---ABSTRACT---The main objective of this document is the proper functioning of a facial recognition system composed of two modules, implemented in diferent languages. One of these modules is written in Python, and his purpose is determining the gender of the face or faces in an image or a frame of a video sequence. The other module is written in C ++ and it will perform the recognition of each of the parts of the face (eyes, nose , mouth), and the head pose (right, left).The first part of this document corresponds to the reimplementacion of all components of a facial analyzer , which constitute the first module that I mentioned before. These parts are an analyzer , composed by a tracke) and a processor, and a viewer to display the results. The tracker function is to find and its parts, which will be passed to the processor, which will analyze the face obtained by the tracker. The processor will determine the face's gender. This module was completely written in C and OpenCV 1.0, and it has been rewritten in Python and OpenCV 2.4. And in the second part, it explains how to comunicate two modules, one of them written in Python and the other one written in C++. Furthermore, it talks about some tools to execute C++ code from Python scripts. The tools are PyBindGen, Cython and Boost. It will tell which one of those tools is better to use depend on the situation. Finally, in the results section it is possible to see how the system works with the integration of the two modules, and how the points of interest, the gender an the head pose are displayed on the screen using images taken from a webcam.

Sistema de gestión de rankings deportivos V6: funcionalidades avanzadas

El trabajo realizado en este Trabajo de Fin de Grado (en adelante, TFG) consiste en la inclusión de nuevas funcionalidades avanzadas a la última versión del Sistema de Gestión de Rankings de carreras de orientación. El proyecto, actualmente en fase de explotación, es un sistema de clasificación y manejo de diferentes tipos de rankings para las carreas de orientación a pie de la FEDO1. Por medio de este ranking, se determina la clasificación global de los distintos corredores federados dentro de cada categoría, a través de diferentes parámetros de entrada que establecen la funcionalidad del ranking. En cuanto al trabajo realizado en este TFG, se trata de la implementación de la siguiente versión del sistema (versión 6). En esta nueva versión se ha querido incluir nuevas funcionalidades requeridas por los miembros de la federación, así como mejora de otras que no funcionan correctamente. El primer punto del trabajo fue el de comprender y familiarizarme con la herramienta ya implementada hasta el momento, así como aprender un nuevo lenguaje de programación desconocido hasta la fecha para mí; Python. Una de las primeras modificaciones realizadas, sobre las versiones anteriores, es la modificación del Sistema de Gestión de Rankings para los organizadores de carreras. Los organizadores de las carreras obtienen una recompensa de puntos por la organización de carreras, lo que significa un punto de gran importancia para el sistema. Esta funcionalidad no funcionaba correctamente en las versiones anteriores, de manera se tuvo que rehacer desde cero con las especificaciones necesarias. Otro requisito necesario fue modificar los requisitos para el cálculo de las nuevas medias de corredores, permitiendo el cálculo de la misma de forma continua o solo cuando se cumplan todos los requisitos. Respecto a la versión anterior, existía un problema con los accesos a los directorios de cada ranking. En caso de introducir los valores iniciales del ranking desde una carpeta diferente al directorio raíz de la aplicación, el sistema no realizaba correctamente la búsqueda de archivos en el directorio de ranking. De esta manera, había que modificar todo el código implementado para que todas las búsquedas se realizaran sobre el directorio de cada ranking. A continuación, se incluyó una nueva funcionalidad para el ranking individual de los corredores. Esta nueva funcionalidad permite la inclusión de una nueva opción de cálculo de puntuaciones para el ranking individual, a través de un fichero de entrada de puntuaciones que determinase las puntuaciones de los corredores exactas. Durante toda la fase del proyecto se ha tenido que añadir otra serie de especificaciones en la aplicación, las cuales serán explicadas en esta memoria. En definitiva, el trabajo realizado se ha basado en la mejora de una aplicación que gestiona rankings deportivos, de manera que esta versión se acercase lo máximo posible a la versión final de la aplicación.---ABSTRACT---The work done during these months is based on the addition of new advanced functionalities to the last version of the "Sistema de Gestión de Rankings" of orientation races. The project, now in phase of operation, is based on a classification system and management of different types of rankings for walk orienteering of the FEDO. Through this ranking, the global classification of the federal runners in each category is determinated, through various input parameters which establish the functionality of the ranking. Talking about the work done, it consist in the implementation of a new system version (version 6). This new version include new required functionalities by the members of the federation, as well as improving others that were working wrong. The first point of the project was to understand and become familiar with the tool already implemented in that moment, as well as learn a new programming language unknown to date for me; Python. One of the first changes made on previous versions, was the modification of the system for races organizers. The races organizers obtained a reward of points for the organized race, which means a point of great important for the system. This functionality didn't work correctly in previous versions, so was essential to redo it from zero with the required specifications. Another requirement was the addition of a new option for calculating the average of organizers, allowing calculation of it at all times. In the previous version, there was a problem with the access to directories of each ranking. In case of introduce the initial values of the ranking from a different folder to the root directory of the application, the system didn't perform correctly the finding of files in the directory of the ranking. So check all the implemented code for all searches were carried out on each ranking directory.Then a new functionality was included for the individual ranking of runners. This new feature is the inclusion of a new option to calculate scores for the individual ranking, through an input file that determinates exact scores for the runners. Throughout the project phase the addition of another set of specifications in the application was important, which will be explained in this memory. In short, the work done has been based on improving of an application that manage sport rankings, so this version could approach as much as possible to the final version of the application.

Dashboard configurable para la gestión y administración de una instancia de OpenStack

En este documento está descrito detalladamente el trabajo realizado para completar todos objetivos marcados para este Trabajo de Fin de Grado, que tiene como meta final el desarrollo de un dashboard configurable de gestión y administración para instancias de OpenStack. OpenStack es una plataforma libre y de código abierto utilizada como solución de Infraestructura como Servicio (Infrastructure as a Service, IaaS) en clouds tanto públicos, que ofrecen sus servicios cobrando el tiempo de uso o los recursos utilizados, como privados para su utilización exclusiva en el entorno de una empresa. El proyecto OpenStack se inició como una colaboración entre la NASA y RackSpace, y a día de hoy es mantenido por las empresas más potentes del sector tecnológico a través de la Fundación OpenStack. La plataforma OpenStack permite el acceso a sus servicios a través de una Interfaz de Linea de Comandos (Command Line Interface, CLI), una API RESTful y una interfaz web en forma de dashboard. Esta última es ofrecida a través del servicio Horizon. Este servicio provee de una interfaz gráfica para acceder, gestionar y automatizar servicios basados en cloud. El dashboard de Horizon presente algunos problemas como que: solo admite opciones de configuración mediante código Python, lo que hace que el usuario no tenga ninguna capacidad de configuración y que el administrador esté obligado a interactuar directamente con el código. no tiene soporte para múltiples regiones que permitan que un usuario pueda distribuir sus recursos por distintos centros de datos en diversas localizaciones como más le convenga. El presente Trabajo de Fin de Grado, que es la fase inicial del proyecto FI-Dash, pretende solucionar estos problemas mediante el desarrollo de un catálogo de widget de la plataformaWireCloud que permitirán al usuario tener todas las funcionalidades ofrecidas por Horizon a la vez que le ofrecen capacidades de configuración y añaden funcionalidades no presentes en Horizon como el soporte de múltiples regiones. Como paso previo al desarrollo del catálogo de widgets se ha llevado a cabo un estudio de las tecnologías y servicios ofrecidos por OpenStack, así como de las herramientas que pudieran ser necesarias para la realización del trabajo. El proceso de desarrollo ha sido dividido en distintas fases de acuerdo con los distintos componentes que forman parte del dashboard cada uno con una funcion de gestion sobre un tipo de recurso distinto. Las otras fases del desarrollo han sido la integración completa del dashboard en la plataforma WireCloud y el diseño de una interfaz gráfica usable y atractiva.---ABSTRACT---Throughout this document it is described the work performed in order to achieve all of the objectives set for this Final Project, which has as its main goal the development of a configurable dashboard for managing and administrating OpenStack instances. OpenStack is a free and open source platform used as Infrastructure as a Service (IaaS) for both public clouds, which offer their services through payments on time or resources used, and private clouds for use only in the company’s environment. The OpenStack project started as a collaboration between NASA and Rackspace, and nowadays is maintained by the most powerful companies in the technology sector through the OpenStack Foundation. The OpenStack project provides access to its services through a Command Line Interface (CLI), a RESTful API and a web interface as dashboard. The latter is offered through a service called Horizon. This service provides a graphical interface to access, manage and automate cloud-based services. Horizon’s dashboard presents some problems such as: Only supports configuration options using Python code, which grants the user no configuration capabilities and forces the administrator to interact directly. No support for multiple regions that allow a user to allocate his resources by different data centers in different locations at his convenience. This Final Project, which is the initial stage of the FI-Dash project, aims to solve these problems by developing a catalog of widgets for the WireCloud platform that will allow the user to have all the features offered by Horizon while offering configuration capabilities and additional features not present in Horizon such as support for multiple regions. As a prelude to the development of the widget catalog, a study of technologies and services offered by OpenStack as well as tools that may be necessary to carry out the work has been conducted. The development process has been split in phases matching the different components that are part of the dashboard, having each one of them a function of management of one kind of resource. The other development phases have been the achieving of full integration with WireCloud and the design of a graphical interface that is both usable and atractive.

Utilización de métodos de visión artificial para PC como apoyo en la automoción

La detección de los bordes de líneas en la carretera es una parte muy importante en los sistemas inteligentes de transportación, así como la detección de objetos tal como vehículos, con la finalidad de informar o prevenir a través de una alerta al conductor o al sistema informático. De aquí nace el interés de analizar algunos métodos de visión artificial (VA) que es un subcampo de la inteligencia artificial, cuyo propósito es programar un computador y que este “entienda” una escena o imagen, algunos de los métodos más comunes en la detección de líneas y vehículos (considerados objetos en nuestra investigación) son la transformada de Hough, el método de Canny, clasificador Haar Cascade, filtros de Fourier, etc. Se desarrollará una aplicación de escritorio o PC (Personal Computer) para el reconocimiento de vehículos y las líneas de bordes, el lenguaje de programación utilizado será Python y la biblioteca OpenCV que contiene más de 500 funciones en el campo de visión por computador. La validación del reconocimiento de objetos se la realizará con una prueba de campo. Este resultado apoyará a la automoción (máquina que se desplaza por acción de un motor como el vehículo) con datos que luego pueden ser procesados.

Implementación de plug-ins para REAPER: módulo de reverberación convolutiva en tiempo real y sistema para la medición de respuestas acústicas en salas

Existen en el mercado numerosas aplicaciones para la generación de reverberación y para la medición de respuestas al impulso acústicas. Sin embargo, éstas son de precios muy elevados y/o no se permite acceder a su código y, mucho menos, distribuir de forma totalmente libre. Además, las herramientas que ofrecen para la medición de respuestas al impulso requieren de un tedioso proceso para la generación de la señal de excitación, su reproducción y grabación y, finalmente, su post-procesado. Este procedimiento puede llevar en ocasiones al usuario a cometer errores debido a la falta de conocimientos técnicos. El propósito de este proyecto es dar solución a algunos de los inconvenientes planteados. Con tal fin se llevó a cabo el desarrollo e implementación de un módulo de reverberación por convolución particionada en tiempo real, haciendo uso de software gratuito y de libre distribución. En concreto, se eligió la estación digital de trabajo (DAW. Digital Audio Worksation) REAPER de la compañía Cockos. Además de incluir las funcionalidades básicas de edición y secuenciación presentes en cualquier DAW, el programa incluye un entorno para la implementación de efectos de audio en lenguaje JS (Jesusonic), y se distribuye con licencias completamente gratuitas y sin limitaciones de uso. Complementariamente, se propone una extensión para REAPER que permite la medición de respuestas al impulso de recintos acústicos de una forma completamente automatizada y amigable para el usuario. Estas respuestas podrán ser almacenadas y posteriormente cargadas en el módulo de reverberación, permitiendo aplicar sobre nuestras pistas de audio la respuesta acústica de cualquier recinto en el que se hayan realizado medidas. La implementación del sistema de medida de respuestas se llevó a cabo empleando la herramienta ReaScript de REAPER, que permite la ejecución de pequeños scripts Python. El programa genera un Barrido Sinusoidal Logarítmico que excita el recinto acústico cuya respuesta se desea medir, grabando la misma en un archivo .wav. Este procedimiento es sencillo, intuitivo y está al alcance de cualquier usuario doméstico, ya que no requiere la utilización de sofisticado instrumental de medida. ABSTRACT. There are numerous applications in the market for the generation of reverb and measurement of acoustic impulse responses. However, they are usually very costly and closed source. In addition, the provided tools for measuring impulse responses require tedious processes for the generation and reproduction of the excitation signal, the recording of the response and its final post-processing. This procedure can sometimes drive the user to make mistakes due to the lack of technical knowledge. The purpose of this project is to solve some of the mentioned problems. To that end we developed and implemented a real-time partitioned convolution reverb module using free open source software. Specifically, the chosen software was the Cockos’ digital audio workstation (DAW) REAPER. In addition to the basic features included in any DAW, such as editing and sequencing, the program includes an environment for implementing audio effects in JS (Jesusonic) language of free distribution and features an unrestricted license. As an extension for REAPER, we propose a fully automated and user-friendly method for measuring rooms’ acoustic impulse responses. These will be stored and then loaded into the reverb module, allowing the user to apply the acoustical response of any room where measurement have been taken to any audio track. The implementation of the impulse response measurement system was done using REAPER’s ReaScript tool that allows the execution of small Python scripts. The program generates a logarithmic sine sweep that excites the room and its response is recorded in a .wav file. This procedure is simple, intuitive and it is accessible to any home user as it does not require the use of sophisticated measuring equipment.

Nepfix: on-demand cloud elastic simulation of networks of evolutionary processors

Una Red de Procesadores Evolutivos o NEP (por sus siglas en ingles), es un modelo computacional inspirado por el modelo evolutivo de las celulas, específicamente por las reglas de multiplicación de las mismas. Esta inspiración hace que el modelo sea una abstracción sintactica de la manipulation de information de las celulas. En particu¬lar, una NEP define una maquina de cómputo teorica capaz de resolver problemas NP completos de manera eficiente en tóerminos de tiempo. En la praóctica, se espera que las NEP simuladas en móaquinas computacionales convencionales puedan resolver prob¬lemas reales complejos (que requieran ser altamente escalables) a cambio de una alta complejidad espacial. En el modelo NEP, las cóelulas estóan representadas por palabras que codifican sus secuencias de ADN. Informalmente, en cualquier momento de cómputo del sistema, su estado evolutivo se describe como un coleccion de palabras, donde cada una de ellas representa una celula. Estos momentos fijos de evolucion se denominan configuraciones. De manera similar al modelo biologico, las palabras (celulas) mutan y se dividen en base a bio-operaciones sencillas, pero solo aquellas palabras aptas (como ocurre de forma parecida en proceso de selection natural) seran conservadas para la siguiente configuracióon. Una NEP como herramienta de computation, define una arquitectura paralela y distribuida de procesamiento simbolico, en otras palabras, una red de procesadores de lenguajes. Desde el momento en que el modelo fue propuesto a la comunidad científica en el año 2001, múltiples variantes se han desarrollado y sus propiedades respecto a la completitud computacional, eficiencia y universalidad han sido ampliamente estudiadas y demostradas. En la actualidad, por tanto, podemos considerar que el modelo teórico NEP se encuentra en el estadio de la madurez. La motivación principal de este Proyecto de Fin de Grado, es proponer una aproxi-mación práctica que permita dar un salto del modelo teórico NEP a una implantación real que permita su ejecucion en plataformas computacionales de alto rendimiento, con el fin de solucionar problemas complejos que demanda la sociedad actual. Hasta el momento, las herramientas desarrolladas para la simulation del modelo NEP, si bien correctas y con resultados satisfactorios, normalmente estón atadas a su entorno de ejecucion, ya sea el uso de hardware específico o implementaciones particulares de un problema. En este contexto, el propósito fundamental de este trabajo es el desarrollo de Nepfix, una herramienta generica y extensible para la ejecucion de cualquier algo¬ritmo de un modelo NEP (o alguna de sus variantes), ya sea de forma local, como una aplicación tradicional, o distribuida utilizando los servicios de la nube. Nepfix es una aplicacion software desarrollada durante 7 meses y que actualmente se encuentra en su segunda iteration, una vez abandonada la fase de prototipo. Nepfix ha sido disenada como una aplicacion modular escrita en Java 8 y autocontenida, es decir, no requiere de un entorno de ejecucion específico (cualquier maquina virtual de Java es un contenedor vólido). Nepfix contiene dos componentes o móodulos. El primer móodulo corresponde a la ejecución de una NEP y es por lo tanto, el simulador. Para su desarrollo, se ha tenido en cuenta el estado actual del modelo, es decir, las definiciones de los procesadores y filtros mas comunes que conforman la familia del modelo NEP. Adicionalmente, este componente ofrece flexibilidad en la ejecucion, pudiendo ampliar las capacidades del simulador sin modificar Nepfix, usando para ello un lenguaje de scripting. Dentro del desarrollo de este componente, tambióen se ha definido un estóandar de representacióon del modelo NEP basado en el formato JSON y se propone una forma de representation y codificación de las palabras, necesaria para la comunicación entre servidores. Adicional-mente, una característica importante de este componente, es que se puede considerar una aplicacion aislada y por tanto, la estrategia de distribution y ejecución son total-mente independientes. El segundo moódulo, corresponde a la distribucióon de Nepfix en la nube. Este de-sarrollo es el resultado de un proceso de i+D, que tiene una componente científica considerable. Vale la pena resaltar el desarrollo de este modulo no solo por los resul-tados prócticos esperados, sino por el proceso de investigation que se se debe abordar con esta nueva perspectiva para la ejecución de sistemas de computación natural. La principal característica de las aplicaciones que se ejecutan en la nube es que son gestionadas por la plataforma y normalmente se encapsulan en un contenedor. En el caso de Nepfix, este contenedor es una aplicacion Spring que utiliza el protocolo HTTP o AMQP para comunicarse con el resto de instancias. Como valor añadido, Nepfix aborda dos perspectivas de implementation distintas (que han sido desarrolladas en dos iteraciones diferentes) del modelo de distribution y ejecucion, que tienen un impacto muy significativo en las capacidades y restricciones del simulador. En concreto, la primera iteration utiliza un modelo de ejecucion asincrono. En esta perspectiva asincrona, los componentes de la red NEP (procesadores y filtros) son considerados como elementos reactivos a la necesidad de procesar una palabra. Esta implementation es una optimization de una topologia comun en el modelo NEP que permite utilizar herramientas de la nube para lograr un escalado transparente (en lo ref¬erente al balance de carga entre procesadores) pero produce efectos no deseados como indeterminacion en el orden de los resultados o imposibilidad de distribuir eficiente-mente redes fuertemente interconectadas. Por otro lado, la segunda iteration corresponde al modelo de ejecucion sincrono. Los elementos de una red NEP siguen un ciclo inicio-computo-sincronizacion hasta que el problema se ha resuelto. Esta perspectiva sincrona representa fielmente al modelo teórico NEP pero el proceso de sincronizacion es costoso y requiere de infraestructura adicional. En concreto, se requiere un servidor de colas de mensajes RabbitMQ. Sin embargo, en esta perspectiva los beneficios para problemas suficientemente grandes superan a los inconvenientes, ya que la distribuciín es inmediata (no hay restricciones), aunque el proceso de escalado no es trivial. En definitiva, el concepto de Nepfix como marco computacional se puede considerar satisfactorio: la tecnología es viable y los primeros resultados confirman que las carac-terísticas que se buscaban originalmente se han conseguido. Muchos frentes quedan abiertos para futuras investigaciones. En este documento se proponen algunas aproxi-maciones a la solucion de los problemas identificados como la recuperacion de errores y la division dinamica de una NEP en diferentes subdominios. Por otra parte, otros prob-lemas, lejos del alcance de este proyecto, quedan abiertos a un futuro desarrollo como por ejemplo, la estandarización de la representación de las palabras y optimizaciones en la ejecucion del modelo síncrono. Finalmente, algunos resultados preliminares de este Proyecto de Fin de Grado han sido presentados recientemente en formato de artículo científico en la "International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN)-2015" y publicados en "Ad-vances in Computational Intelligence" volumen 9094 de "Lecture Notes in Computer Science" de Springer International Publishing. Lo anterior, es una confirmation de que este trabajo mas que un Proyecto de Fin de Grado, es solo el inicio de un trabajo que puede tener mayor repercusion en la comunidad científica. Abstract Network of Evolutionary Processors -NEP is a computational model inspired by the evolution of cell populations, which might model some properties of evolving cell communities at the syntactical level. NEP defines theoretical computing devices able to solve NP complete problems in an efficient manner. In this model, cells are represented by words which encode their DNA sequences. Informally, at any moment of time, the evolutionary system is described by a collection of words, where each word represents one cell. Cells belong to species and their community evolves according to mutations and division which are defined by operations on words. Only those cells are accepted as surviving (correct) ones which are represented by a word in a given set of words, called the genotype space of the species. This feature is analogous with the natural process of evolution. Formally, NEP is based on an architecture for parallel and distributed processing, in other words, a network of language processors. Since the date when NEP was pro¬posed, several extensions and variants have appeared engendering a new set of models named Networks of Bio-inspired Processors (NBP). During this time, several works have proved the computational power of NBP. Specifically, their efficiency, universality, and computational completeness have been thoroughly investigated. Therefore, we can say that the NEP model has reached its maturity. The main motivation for this End of Grade project (EOG project in short) is to propose a practical approximation that allows to close the gap between theoretical NEP model and a practical implementation in high performing computational platforms in order to solve some of high the high complexity problems society requires today. Up until now tools developed to simulate NEPs, while correct and successful, are usu¬ally tightly coupled to the execution environment, using specific software frameworks (Hadoop) or direct hardware usage (GPUs). Within this context the main purpose of this work is the development of Nepfix, a generic and extensible tool that aims to execute algorithms based on NEP model and compatible variants in a local way, similar to a traditional application or in a distributed cloud environment. Nepfix as an application was developed during a 7 month cycle and is undergoing its second iteration once the prototype period was abandoned. Nepfix is designed as a modular self-contained application written in Java 8, that is, no additional external dependencies are required and it does not rely on an specific execution environment, any JVM is a valid container. Nepfix is made of two components or modules. The first module corresponds to the NEP execution and therefore simulation. During the development the current state of the theoretical model was used as a reference including most common filters and processors. Additionally extensibility is provided by the use of Python as a scripting language to run custom logic. Along with the simulation a definition language for NEP has been defined based on JSON as well as a mechanisms to represent words and their possible manipulations. NEP simulator is isolated from distribution and as mentioned before different applications that include it as a dependency are possible, the distribution of NEPs is an example of this. The second module corresponds to executing Nepfix in the cloud. The development carried a heavy R&D process since this front was not explored by other research groups until now. It's important to point out that the development of this module is not focused on results at this point in time, instead we focus on feasibility and discovery of this new perspective to execute natural computing systems and NEPs specifically. The main properties of cloud applications is that they are managed by the platform and are encapsulated in a container. For Nepfix a Spring application becomes the container and the HTTP or AMQP protocols are used for communication with the rest of the instances. Different execution perspectives were studied, namely asynchronous and synchronous models were developed for solving different kind of problems using NEPs. Different limitations and restrictions manifest in both models and are explored in detail in the respective chapters. In conclusion we can consider that Nepfix as a computational framework is suc-cessful: Cloud technology is ready for the challenge and the first results reassure that the properties Nepfix project pursued were met. Many investigation branches are left open for future investigations. In this EOG implementation guidelines are proposed for some of them like error recovery or dynamic NEP splitting. On the other hand other interesting problems that were not in the scope of this project were identified during development like word representation standardization or NEP model optimizations. As a confirmation that the results of this work can be useful to the scientific com-munity a preliminary version of this project was published in The International Work- Conference on Artificial Neural Networks (IWANN) in May 2015. Development has not stopped since that point and while Nepfix in it's current state can not be consid¬ered a final product the most relevant ideas, possible problems and solutions that were produced during the seven months development cycle are worthy to be gathered and presented giving a meaning to this EOG work.

Sistema domótico controlado por mensajería instantánea Whatsapp para personas con discapacidad

El presente PFC tiene como objetivo el desarrollo de un gestor domótico basado en el dictado de voz de la red social WhatsApp. Dicho gestor no solo sustituirá el concepto dañino de que la integración de la domótica hoy en día es cara e inservible sino que acercará a aquellas personas con una discapacidad a tener una mejora en la calidad de vida. Estas personas, con un simple comando de voz a su aplicación WhatsApp de su terminal móvil, podrán activar o desactivar todos los elementos domóticos que su vivienda tenga instalados, “activar lámpara”, “encender Horno”, “abrir Puerta”… Todo a un muy bajo precio y utilizando tecnologías OpenSource El objetivo principal de este PFC es ayudar a la gente con una discapacidad a tener mejor calidad de vida, haciéndose independiente en las labores del hogar, ya que será el hogar quien haga las labores. La accesibilidad de este servicio, es por tanto, la mayor de las metas. Para conseguir accesibilidad para todas las personas, se necesita un servicio barato y de fácil aprendizaje. Se elige la red social WhatsApp como interprete, ya que no necesita de formación al ser una aplicación usada mayoritariamente en España y por la capacidad del dictado de voz, y se eligen las tecnologías OpenSource por ser la gran mayoría de ellas gratuitas o de pago solo el hardware. La utilización de la Red social WhatsApp se justifica por sí sola, en septiembre de 2015 se registraron 900 millones de usuarios. Este dato es fruto, también, de la reciente adquisición por parte de Facebook y hace que cumpla el primer requisito de accesibilidad para el servicio domotico que se presenta. Desde hace casi 5 años existe una API liberada de WhatsApp, que la comunidad OpenSource ha utilizado, para crear sus propios clientes o aplicaciones de envío de mensajes, usando la infraestructura de la red social. La empresa no lo aprueba abiertamente, pero la liberación de la API fue legal y su uso también lo es. Por otra parte la empresa se reserva el derecho de bloquear cuentas por el uso fraudulento de su infraestructura. Las tecnologías OpenSource utilizadas han sido, distribuciones Linux (Raspbian) y lenguajes de programación PHP, Python y BASHSCRIPT, todo cubierto por la comunidad, ofreciendo soporte y escalabilidad. Es por ello que se utiliza, como matriz y gestor domotico central, una RaspberryPI. Los servicios que el gestor ofrece en su primera versión incluyen el control domotico de la iluminación eléctrica general o personal, el control de todo tipo de electrodomésticos, el control de accesos para la puerta principal de entrada y el control de medios audiovisuales. ABSTRACT. This final thesis aims to develop a domotic manager based on the speech recognition capacity implemented in the social network, WhatsApp. This Manager not only banish the wrong idea about how expensive and useless is a domotic installation, this manager will give an opportunity to handicapped people to improve their quality of life. These people, with a simple voice command to their own WhatsApp, could enable or disable all the domotics devices installed in their living places. “On Lamp”, “ON Oven”, “Open Door”… This service reduce considerably the budgets because the use of OpenSource Technologies. The main achievement of this thesis is help handicapped people improving their quality of life, making independent from the housework. The house will do the work. The accessibility is, by the way, the goal to achieve. To get accessibility to a width range, we need a cheap, easy to learn and easy to use service. The social Network WhatsApp is one part of the answer, this app does not need explanation because is used all over the world, moreover, integrates the speech recognition capacity. The OpenSource technologies is the other part of the answer due to the low costs or, even, the free costs of their implementations. The use of the social network WhatsApp is explained by itself. In September 2015 were registered around 900 million users, of course, the recent acquisition by Facebook has helped in this astronomic number and match the first law of this service about the accessibility. Since five years exists, in the internet, a free WhatsApp API. The OpenSource community has used this API to develop their own messaging apps or desktop-clients, using the WhatsApp infrastructure. The company does not approve officially, however le API freedom is legal and the use of the API is legal too. On the other hand, the company can block accounts who makes a fraudulent use of his infrastructure. OpenSource technologies used in this thesis are: Linux distributions (Raspbian) and programming languages PHP, Python and BASHCSRIPT, all of these technologies are covered by the community offering support and scalability. Due to that, it is used a RaspberryPI as the Central Domotic Manager. The domotic services that currently this manager achieve are: Domotic lighting control, electronic devices control, access control to the main door and Media Control.

Desarrollo de una aplicación web para la reducción de ruido del sonido grabado de un disco de vinilo

Las grabaciones digitales de discos de vinilo, al ser un medio de almacenamiento de sonido analógico, están afectadas por ruido de diversos tipos, debido al deterioro de la superficie con el tiempo y con su reproducción. Aunque algunos programas de edición de audio permiten hacer una reducción de ruido sobre esas grabaciones, muchos consumidores de música en vinilo los desconocen, encuentran complicado su uso o quieren evitar la instalación de programas adicionales en su ordenador. Este proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación web que pretende acabar con estos impedimentos y ofrecer un medio sencillo y eficaz para la reducción de ruido, ejecutable a través de un navegador, que simplifique el proceso de cara al usuario. El funcionamiento es sencillo: un usuario sube un archivo de audio al servidor, éste lo procesa y lo devuelve al cliente. El servidor, en la fase de procesamiento de señal, realiza una reducción de ruido mediante una puerta de ruido en el dominio de la frecuencia, desarrollada en lenguaje Python, y diseñada en función de un estudio previo de diversas muestras de ruido. En el proyecto se pueden distinguir tres bloques: la caracterización del ruido que afecta a grabaciones de discos de vinilo, el desarrollo de un algoritmo que realice la reducción de ruido correspondiente y el desarrollo de la aplicación web. En este documento se recogen los fundamentos de cada uno de los bloques, tratando de resumir las bases de su funcionamiento y de justificar cada una de las decisiones tomadas, como la tecnología empleada, el valor de algunos parámetros, la estructura del código o los pasos seguidos en cada algoritmo.