10 resultados para Android, illuminazione stradale, geolocalizzazione

em Universidade Complutense de Madrid


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PMCTrack es una herramienta de código abierto para Linux que permite monitorizar el rendimiento de las aplicaciones haciendo uso de los contadores hardware del procesador. Esta herramienta soporta la captura de métricas como el número de instrucciones por ciclo o la tasa de fallos de cache. El objetivo de este proyecto es portar PMCTrack al sistema operativo Android sobre plataformas que integran procesadores de ARM. Esto conlleva la realización de las siguientes tareas: (1) modificación de la variante del kernel Linux propia de Android para incluir las extensiones requeridas por el módulo del kernel de PMCTrack, (2) adaptación de las herramientas de modo usuario de PMCTrack, y (3) desarrollo de una aplicación Android que permita visualizar en tiempo real las medidas de los contadores recabadas para las distintas aplicaciones que están siendo monitorizadas. Para poner a prueba la adaptación de la herramienta PMCTrack al sistema operativo Android y mostrar la utilidad de nuestras aportaciones, se han llevado a cabo diversos casos de estudio empleando la placa de desarrollo Odroid XU4.

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Memoria del Proyecto de Innovación Educativa PIMCD2015-78

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Este proyecto presenta un sistema informático para ayudar a personas Asperger, que tienen problemas para recordar actividades y objetos básicos, y a sus profesores especialistas. Se ha decidido llamarlo AS (Asperger). Se compone de dos aplicaciones Android: la aplicación tutor y la aplicación usuario. La primera es para que los profesionales, desde su propia tablet, puedan centralizar y gestionar toda la información de sus alumnos creando tareas, retos y eventos específicos para cada uno. La segunda es para los móviles de las personas Asperger, se encarga de recordarles los sucesos que su tutor les ha asignado y después les pregunta si los realizaron correctamente. Ambas interfaces siguen los principios de claridad y sencillez, además la aplicación usuario es totalmente personalizable para que una persona Asperger de cualquier edad pueda interactuar y motivarse con ella. La información es almacenada localmente en cada dispositivo. Ambas aplicaciones se comunican para sincronizar los datos mediante sockets usando la tecnología WIFI. Esto permite tener un seguimiento del progreso de cada alumno desde la aplicación tutor. La implementación se ha realizado mediante una arquitectura multicapa que utiliza patrones de ingeniería del software para facilitar cualquier extensión o adaptación de la funcionalidad del sistema.

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Actualmente vivimos en una época de cambios en la que podemos ver como las tecnologías están presentes en todos lo ámbitos de nuestra vida y cada día avanzan más rápido. Es por eso que el objetivo principal de este trabajo de fin de grado es una propuesta para la innovación educativa, en colaboración con la Universidad Autónoma de Madrid, de actualizar la educación a los tiempos que corren, de utilizar las tecnologías que tenemos a nuestra disposición para facilitar tanto a profesores como a alumnos la labor de enseñanza y aprendizaje. Este proyecto es de nueva creación y se propone la creación de una plataforma móvil que incorpore información creada por los propios alumnos, para que puedan, estudiar o repasar contenidos vistos en clase directamente en sus propios móviles. Para ello se van a utilizar herramientas de desarrollo de aplicaciones móviles, en nuestro caso Android Studio. Como propósito se encuentra el crear una aplicación que sea funcional en la mayoría de los dispositivos actuales, y que por lo tanto no requiera de unas altas especificaciones para su correcto funcionamiento, ni tenga requerimientos excesivos de memoria y batería. También se ha diseñado una plataforma web a través del cual los usuario incluyan su propia información. Se propone estudiar también como los alumnos aceptan este tipo de propuesta.

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Hoy en día vivimos en una sociedad en la que las tecnologías son accesibles para gran parte de la población y las cuales tienen como finalidad, entre otras cosas, facilitar la vida de las personas en la medida de lo posible. Este proyecto busca hacer uso de esas tecnologías para facilitar la accesibilidad a textos para cualquiera que pueda tener dificultades con ellos, en mayor o menor medida. La finalidad de nuestro proyecto no es crear la aplicación para el uso directo de las personas sino desarrollar los servicios, y el acceso a los mismos, que faciliten la implementación de estas aplicaciones. Aún así en este proyecto se crea una aplicación de ejemplo para Android, en la cual se hace uso de los servicios como muestra de un posible uso de los mismos. Para facilitar el acceso a estos servicios y la comprensión de los mismos, en este proyecto se crea también una API web en la cual quedan todos ellos explicados, como acceder a ellos, su descripción, ejemplos de llamadas y de resultados de las llamadas, en definitiva, todo lo que pueda ayudar a un desarrollador interesado en ellos a utilizarlos sin mayor problema. Las aplicaciones posibles de estos servicios son de lo mas extensas. Así, por ejemplo, en un dispositivo móvil, si un usuario está leyendo un libro y no entiende una palabra o le resulta bastante complicada, tan solo tendría que sacar el móvil, introducir la palabra en una aplicación que llamara a uno de nuestros servicios y obtener el resultado requerido de esa palabra, de forma rápida y cómoda. El proyecto queda dividido en tres partes: el desarrollo de los servicios de accesibilidad, la web de la API explicando cada uno de estos servicios y una aplicación Android de ejemplo de utilización.

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Desde hace unos años, parece que la informática ha ido invadiendo numerosos campos de la ciencia, se ha ido consolidando como parte fundamental en el desarrollo y la tecnología y ya se puede ver como motor de la economía, las comunicaciones, el comercio e incluso, la medicina. Este trabajo se centra en la aplicación de la informática en el área de las enfermedades infecciosas, intentando contribuir con una nueva idea que revolucione el mundo de las mismas dentro de la medicina, en una situación en la que el término “Smart City” cada vez es más importante. Se trata de un sistema formado por una app para Android y una web controlada y gestionada por un médico, la cual permite identificar posibles usuarios contagiados, localizar focos de contagios y gestionar de una manera óptima, el estado y los avisos de cada usuario. En esta memoria se describe el trabajo realizado, la arquitectura del sistema, las tecnologías utilizadas, el diseño de la aplicación móvil y de la página web, su implementación, las pruebas realizadas, las conclusiones a las que se ha llegado y las posibles mejoras que se podrían incluir en el proyecto en un futuro.

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Este proyecto tiene como finalidad el desarrollo de un sistema de detección de caídas para personas de edad avanzada basado en el uso de acelerómetros. El 30 % de los mayores se cae una vez al año y estas caídas causan el 70 % de los accidentes mortales en el colectivo de personas mayores de 75 años. Por esta razón, se pretende realizar un sistema fiable y que ofrezca una respuesta de emergencia efectiva, así como un sistema poco intrusivo y fácil de usar. Inicialmente, se realizó un análisis de los sistemas de este tipo propuestos o existentes en el mercado, con el objetivo de detectar las carencias de los mismos, así como identificar los requisitos a implementar en el sistema. La monitorización de las actividades y caídas tanto en el Virtual Living Lab AIDE como en el despliegue real del sistema permitió diseñar el algoritmo de detección. Este algoritmo se integra en un sistema compuesto por un dispositivo detector portable desarrollado sobre el microordenador Beaglebone Green. El dispositivo, poseedor de la autonomía y conectividad requeridos, está pensado para ser llevado sujeto a la cintura. Como parte de la respuesta de emergencia, se crearon dos aplicaciones Android. Una de ellas ideada para usuarios que vivan solos y la otra para los que estén acompañados de una persona encargada de su cuidado. El sistema persigue favorecer la autonomía de una persona que cuida a otra, pero también la de la persona cuidada. Mediante la monitorización no intrusiva, se consigue que la persona cuidada se sienta menos dependiente y tenga menos miedo, pues, si se cae, el sistema avisará a quien tenga que hacerlo. En el diseño de este sistema ha sido relevante contemplar ciertos aspectos particulares sobre el tipo de usuario final al que iba dirigido, que era, principalmente, personas mayores. Esto ha condicionado el aspecto de la interfaz y el diseño físico del aparato. Sobre todo, ha condicionado la interacción, siendo el objetivo requerir el menor número de acciones posible. El sistema se probó con los tipos de caída más frecuentes que son las frontales, traseras y laterales, lográndose un índice de acierto aproximado del 90’78 %, constituyendo un primer resultado prometedor. Aparte de mejorar el ratio de aciertos, se pueden llegar a alcanzar otros hitos como un diseño más ergonómico o el refinamiento del algoritmo de detección de caídas. Se espera que este proyecto contribuya de manera notable al ámbito de la detección automática de caídas, ya sea mediante la publicación del sistema o por la recopilación de información.

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Durante el desarrollo del proyecto he aprendido sobre Big Data, Android y MongoDB mientras que ayudaba a desarrollar un sistema para la predicción de las crisis del trastorno bipolar mediante el análisis masivo de información de diversas fuentes. En concreto hice una parte teórica sobre bases de datos NoSQL, Streaming Spark y Redes Neuronales y después diseñé y configuré una base de datos MongoDB para el proyecto del trastorno bipolar. También aprendí sobre Android y diseñé y desarrollé una aplicación de móvil en Android para recoger datos para usarlos como entrada en el sistema de predicción de crisis. Una vez terminado el desarrollo de la aplicación también llevé a cabo una evaluación con usuarios.

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Los procesadores multicore asimétricos con repertorio común de instrucciones (AMPsAsymmetric Multicore Processors) han sido propuestos recientemente como alternativa de bajo consumo a los procesadores multicore simétricos convencionales. Los AMPs combinan, en un mismo chip, cores rápidos de alto rendimiento, con cores más lentos y sencillos de consumo reducido. Uno de los ejemplos más destacados de procesador multicore asimétrico es el procesador big.LITTLE de ARM, que incorporan algunos modelos de teléfonos móviles y tablets disponibles en la actualidad. Trabajos previos han demostrado que para explotar los beneficios potenciales de los procesadores multicore asimétricos, el sistema operativo debe tener en cuenta el beneficio relativo (speedup) que cada aplicación experimenta al ejecutar en un core rápido frente a un core lento. Actualmente, los planificadores por defecto de los sistemas operativos de propósito general no tienen en cuenta la diversidad de speedups entre aplicaciones que puede estar presente en una carga de trabajo multiprogramada. En consecuencia, la asignación de aplicaciones a cores que hacen estos planificadores no extrae el máximo rendimiento por vatio de la plataforma. Recientemente se han realizado extensiones en el kernel Linux para ofrecer un mejor soporte de planificación en multicore asimétricos. Sin embargo, estas extensiones del planificador, utilizadas fundamentalmente en dispositivos móviles con el sistema operativo Android, tampoco tienen en cuenta la diversidad de speedups en las aplicaciones de la carga de trabajo. Por lo tanto estas extensiones no constituyen una aproximación robusta desde el punto de vista de la eficiencia energética. En este proyecto se lleva a cabo la evaluación exhaustiva de distintos algoritmos de planificación para multicore asimétricos sobre una plataforma provista de un procesador ARM big.LITTLE. El principal objetivo del estudio es cuantificar el grado de eficiencia energética y el rendimiento global proporcionado por implementaciones de estos algoritmos en el kernel Linux sobre hardware multicore asimétrico real.

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El objetivo principal del proyecto es desarrollar una plataforma compuesta por aplicaciones educativas gamificadas para el entrenamiento de personal médico en países de recursos limitados en citopatología mediante dispositivos Android de bajo presupuesto. Antes de desplegar la plataforma en países con recursos limitados, va a ser probada en un curso de Introducción a Citopatología de la Escuela Médica de Harvard. El proyecto final debe funcionar tanto en PCs como en dispositivos Android de bajo coste (p.e. 50 dólares americanos, Amazon Kindle Fire 7 pulgadas) y no puede depender de una conexión a internet continua. Se han analizado algunas aplicaciones con propósito de juego y simulaciones gamificadas para tener una base de conocimiento común entre expertos médicos y desarrolladores. También se han estudiado juegos y aplicaciones cuyo objetivo es hacer uso de imágenes médicas para entrenamiento de personal médico o están enfocadas al diagnóstico mediante colaboración por parte de personal no-médico. Esto nos ha permitido identificar las mejores mecánicas de juego para nuestro caso de uso. A continuación, se han comparado diferentes herramientas de edición y motores de juegos desde el punto de vista del rendimiento ofrecido, las plataformas soportadas, su documentación y licencia. Todo ello nos ha permitido elegir la tecnología de desarrollo (libGDX). Finalmente, diseñamos e implementamos un sistema integrado de aplicaciones (editor de contenido y generador de juegos). El sistema está enfocado a reducir la dependencia entre el personal experto y los desarrolladores para crear y mantener contenido educativo. Se trata de una arquitectura formada por un servicio RESTful, y un editor asociado, orientado a la gestión de contenido educativo orientado para citopatología y dos clientes para diferentes plataformas (PC y Android) que consumen dicho servicio. Finalmente, se presentan las conclusiones y el trabajo futuro del proyecto.