Life Expectancy, Human Capital, Social Security and Growth

Revised: 2006-11.-- Published as an article in: Journal of Public Economics 90(12), December, 2006, pp. 2323-2349.

Life Expectancy, Schooling Time and Endogenous Growth

Published as an article in: Economic Inquiry, 2004, vol. 42, issue 4, pp. 602–617.

Estudio bibliográfico de sistemas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial

Este informe trata de reunir en un documento la revisión bibliográfica realizada como base necesaria para el desarrollo de una tesis doctoral sobre las interacciones entre profesores y alumnos en las sesiones tradicionales de aprendizaje. Nuestra investigación se enmarca en los trabajos del grupo GALAN de la Facultad de Informática de San Sebastián de la UPV-EHU, que se dedica desde sus comienzos al desarrollo de herramientas educativas flexibles dotadas de comportamiento inteligente. En este informe presentamos un estudio bibliográfico de sistemas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial. En particular se centra en los siguientes aspectos: tutores inteligentes, sistemas educativos para la web y herramientas de ayuda al profesor. Además se incluye una revisión del modelado de usuario y un estudio de técnicas para el análisis de datos.

Estudio del comportamiento térmico del instrumento TriboLAB durante su estancia en la Estación Espacial Internacional desde la perspectiva del análisis de datos funcionales

[ES]El objetivo principal de esta tesis de máster es el estudio del comportamiento térmico del instrumento TriboLAB durante su estancia en la Estación Espacial Internacional, junto con la comparación de dicho comportamiento con el pronosticado por los modelos térmicos matemáticos empleados en el diseño de su sistema de control térmico. El trabajo realizado ha permitido profundizar de forma importante en el conocimiento del mencionado comportamiento. Ello permitirá poner a disposición de otros experimentadores interesados en ubicar sus instrumentos en los balcones exteriores de la Estación Espacial Internacional, información real acerca del comportamiento térmico de un equipo de las características del TriboLAB en dichas condiciones. Información de gran interés para ser empleada en el diseño del control térmico de sus instrumentos, especialmente ahora que la vida útil de la Estación Espacial Internacional ha sido prorrogada hasta 2020. El control térmico de los equipos espaciales es un aspecto clave para asegurar su supervivencia y correcto funcionamiento bajo las extremas condiciones existentes en el espacio. Su misión es mantener los distintos componentes dentro de su rango de temperaturas admisibles, puesto que en caso contrario no podrían funcionar o incluso ni siquiera sobrevivir más allá de esas temperaturas. Adicionalmente ha sido posible comprobar la aplicabilidad de distintas técnicas de análisis de datos funcionales en lo que respecta al estudio del tipo de datos aquí contemplado. Así mismo, se han comparado los resultados de la campaña de ensayos térmicos con los modelos térmicos matemáticos que han guiado el diseño del control térmico, y que son una pieza fundamental en el diseño del control térmico de cualquier instrumento espacial. Ello ha permitido verificar tanto la validez del sistema de control térmico diseñado para el TriboLAB como con la adecuada similitud existente entre los resultados de los modelos térmicos matemáticos y las temperaturas registradas en el equipo. Todo ello, ha sido realizado desde la perspectiva del análisis de datos funcionales.

Influence of Training Set Selection in Artificial Neural Network-Based Propagation Path Loss Predictions

This paper analyzes the use of artificial neural networks (ANNs) for predicting the received power/path loss in both outdoor and indoor links. The approach followed has been a combined use of ANNs and ray-tracing, the latter allowing the identification and parameterization of the so-called dominant path. A complete description of the process for creating and training an ANN-based model is presented with special emphasis on the training process. More specifically, we will be discussing various techniques to arrive at valid predictions focusing on an optimum selection of the training set. A quantitative analysis based on results from two narrowband measurement campaigns, one outdoors and the other indoors, is also presented.

Técnicas de Inteligencia Artificial integradas en una aplicación de gestión para una casa rural en JQueryMobile y Protégé Frames.

Este proyecto plantea el reto de realizar una aplicación web para la gestión y control de una casa rural desde dispositivos móviles como smartphones y tabletas, con una interfaz de propietario para gestionar de manera dinámica las diferentes partes de la misma, así como la inclusión de una zona de niños donde se aplicarán tecnologías de Inteligencia Artificial en concreto representación del conocimiento mediante “frames”, donde se permitirá a los usuarios realizar preguntas al sistema para intentar adivinar un árbol que previamente la propietaria de la casa rural habrá establecido. El objetivo no es elaborar un sistema experto, tarea que requeriría muchas más horas que las que corresponden a un proyecto de fin de carrera, sino comprobar la posibilidad de integración de estas herramientas en una aplicación orientada a dispositivos móviles. Se emplearán las funcionalidades de HTML5 para la inclusión de la “zona explorador” donde los niños podrán geo localizar árboles, así como su posterior búsqueda a modo de GPS donde los usuarios podrán ver donde está situado el árbol que desean buscar y su posición actual, la cual se irá actualizando automáticamente.