Mitigation Techniques to Reduce the Impact of Wind Turbines on Radar Services

Radar services are occasionally affected by wind farms. This paper presents a comprehensive description of the effects that a wind farm may cause on the different radar services, and it compiles a review of the recent research results regarding the mitigation techniques to minimize this impact. Mitigation techniques to be applied at the wind farm and on the radar systems are described. The development of thorough impact studies before the wind farm is installed is presented as the best way to analyze in advance the potential for interference, and subsequently identify the possible solutions to allow the coexistence of wind farms and radar services.

Un electrocardiógrafo inteligente de bajo coste

Castellano: A lo largo de este proyecto se ha desarrollado un sistema de bajo coste para la tomade electrocardiogramas y posterior visualización de los mismos en un dispositivo Android. Además se ha creado un módulo inteligente capaz de realizar un diagnóstico de manera automática y razonada sobre los datos recogidos. El proyecto se ha realizado principalmente sobre tecnologías abiertas: Arduino como componente central del sistema electrónico, Android para visualizar datos en una plataforma móvil y CLIPS como motor sobre el cual se ha desarrollado el sistema experto que realiza el diagnóstico.

Faborez: App social de petición de favores instantáneos

Este Proyecto Fin de Carrera ha realizado el diseño y la implementación de la aplicación social Faborez, para la petición de favores instantáneos. El desarrollo se ha realizado en un marco de integración y colaboración directa de los usuarios en el proyecto, partiendo de un Minimum Viable Product inicial e integrando su feedback en la progresiva ampliación de las características del servicio. En implementación se han utilizado tecnologías emergentes, todas de código abierto: MongoDB y Redis para el almacenamiento de datos, Sails.js como plataforma base para el backend y desarrollando como clientes una aplicación web y otra Android nativa.

Gestión de datos de investigación en repositorios de acceso abierto: una visión panorámica y un caso práctico en la UPV/EHU

[ES] Los siguientes enlaces proporcionan información adicional sobre este texto:

J48Consolidated: an implementation of CTC algorithm for WEKA

The CTC algorithm, Consolidated Tree Construction algorithm, is a machine learning paradigm that was designed to solve a class imbalance problem, a fraud detection problem in the area of car insurance [1] where, besides, an explanation about the classification made was required. The algorithm is based on a decision tree construction algorithm, in this case the well-known C4.5, but it extracts knowledge from data using a set of samples instead of a single one as C4.5 does. In contrast to other methodologies based on several samples to build a classifier, such as bagging, the CTC builds a single tree and as a consequence, it obtains comprehensible classifiers. The main motivation of this implementation is to make public and available an implementation of the CTC algorithm. With this purpose we have implemented the algorithm within the well-known WEKA data mining environment http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/). WEKA is an open source project that contains a collection of machine learning algorithms written in Java for data mining tasks. J48 is the implementation of C4.5 algorithm within the WEKA package. We called J48Consolidated to the implementation of CTC algorithm based on the J48 Java class.