Redes de influencias y líderes de opinión en las redes sociales

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se engloba en la línea general Social CRM. Concretamente, está vinculado a un trabajo de investigación llamado “Knowledge discovery in social networks by using a logic-based treatment of implications” desarrollado por P. Cordero, M. Enciso, A. Mora, M. Ojeda-Aciego y C. Rossi en la Universidad de Málaga, en el cual se ofrecen nuevas soluciones para la identificación de influencias de los usuarios en las redes sociales mediante herramientas como el Analisis de Conceptos Formales (FCA). El TFG tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación que permita al usuario crear una configuración minimal de usuarios en Twitter a los que seguir para conocer información sobre un número determinado de temas. Para ello, obtendremos información sobre dichos temas mediante la API REST pública que proporciona Twitter y procesaremos los datos mediante algoritmos basados en el Análisis de Conceptos Formales (FCA). Posteriormente, la interpretación de los resultados de dicho análisis nos proporcionará información útil sobre lo expuesto al principio. Así, el trabajo se ha dividido en tres partes fundamentales: 1. Obtención de información (fuentes) 2. Procesamiento de los datos 3. Análisis de resultados El sistema se ha implementado como una aplicación web Java EE 7, utilizando JSF para las interfaces. Para el desarrollo web se han utilizado tecnologías y frameworks como Javascript, JQuery, CSS3, Bootstrap, Twitter4J, etc. Además, se ha seguido una metodología incremental para el desarrollo del proyecto y se ha usado UML como herramienta de modelado. Este proyecto se presenta como un trabajo inicial en el que se expondrán, además del sistema implementado, diversos problemas reales y ejemplos que prueben su funcionamiento y muestren la utilidad práctica del mismo

Un entorno de test colaborativo en JavaScript para Siette

En este proyecto nosotros vamos a hacer una pasada por un sistema colaborativo de resolución de test. En este entorno el estudiante resuelve preguntas en un grupo de estudiantes en tres fases diferentes (individual, colaborativa y final). Este sistema ha demostrado que los alumnos que resuelven los test en este entorno mejoran sus respuestas. Esto se debe a que los estudiante aprenden como sus compañeros se enfrentan a las cuestiones planteadas y como las resuelven. Este sistema esta actualmente funcionando en la plataforma siette, pero esta teniendo problemas de compatibilidad con algunos navegadores y esto presenta un problema para desarrollar nueva funcionalidad. Nosotros queremos resolver esto con la utilización de HTML5, CSS y JavaScript. Este Sistema será diseñado para funcionar en conjunto con la plataforma de resolución de tests (Siette) en un modo que llamaremos modo colaborativo que solo será usado para resolver test en grupo con otros compañeros. Siette nos propone un entorno donde trabajan profesores diseñando test y alumnos que testean su conocimiento.

Teleoperación de un robot móvil mediante dispositivos Android

Resumen: En el siguiente trabajo se aborda un problema para solventar la comunicación con los robots del departamento MAPIR de la Universidad de Málaga, anteriormente sólo podían ser teleoperados mediante comandos escritos en Skype, así que se procede a diseñar un cliente móvil para Android que nos permite conectarse en tiempo real a un robot, obtener la imagen de lo que su cámara capta y además permitir su teleoperación. Por su parte, el robot corre un servidor que administra esos datos al cliente para trabajar conjuntamente. Dicho trabajo se desarrolla haciendo uso de nuevas tecnologias y protocolos como es WebRTC (de Google) para el intercambio de imágenes y del lado del servidor, se ha usado NodeJS.

Control y procesamiento de vídeo en cámaras IP desde una plataforma Android

La aplicación Control Camera IP, desarrolla como Proyecto Fin de Carrera en la ETS. De Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga, fue concebida como una interfaz de usuario para la monitorización y control de cámaras IP de forma remota, pudiendo ésta ejecutarse en diferentes plataformas, incluyendo dispositivos móviles con sistemas Android. En aquel momento sin embargo, las plataformas Android no disponían de una librería oficial dentro del marco de la herramienta de desarrollo utilizada (la biblioteca de desarrollo multiplataforma Qt), por lo que fue utilizada una versión alternativa no oficial denominada Necessitas Qt for Android. Hoy, con la versión 5 de Qt, existe la posibilidad de dar soporte a las plataformas Android de forma oficial, por lo que es posible adaptar la aplicación a esta nueva versión. En este Trabajo Fin de Grado, se ha adaptado la aplicación Control Camera IP a la versión 5 de Qt, logrando así crear plataformas para dispositivos Android de forma oficial. Además, se hace uso de la biblioteca OpenCV para el desarrollo de varios métodos de procesamiento sobre la imagen recibida por la cámara IP, así como algoritmos de detección de movimiento y de caras de personas, haciendo uso de técnicas de visión por computador. Finalmente, se introduce la posibilidad de utilizar APIs estandarizadas para la conectividad de la aplicación con cámaras IP de bajo coste, adaptando algunas de sus funciones a la aplicación Control Camera IP.

Shadedpath : aplicación Android para calcular rutas peatonales con mínima exposición solar

El trabajo de fin de grado consiste en realizar una aplicación móvil basada en Android [7]. Para calcular la ruta más sombreada desde un punto de origen a un punto de destino. Dicha aplicación móvil realizará peticiones a un servidor que estará ejecutando un programa que realizará el cálculo de rutas conforme a los parámetros que elegirá el usuario desde su móvil. Estos parámetros pueden ser: la hora de partida, la fecha y la importancia de la sombra a la hora de calcular la ruta. Siempre podremos elegir entre una ruta más corta o una más sombreada, según la importancia que le quiera dar el usuario. La lógica de la aplicación del lado del servidor que realiza el cálculo está basada en Open- TripPlanner, el cual usa algoritmos de búsqueda para encontrar el camino más corto. Sirviéndonos de dicho algoritmo realizaremos las modificaciones e implementaciones necesarias para calcular la ruta más sombreada.

Herramienta para mejorar la afinación vocal en Android

In this paper, a tool to improve vocal tuning in Android devices is presented. This application aims to offer exercises to practice and improve singing skills. The designed tool includes two main functionalities: sound synthesis, to provide with singing sound references, and fundamental frequency analysis, to analize the sound and check if the user sings the right musical note. The well-known Yin algorithm has been selected to perform the fundamental frequency analysis. Three different singing exercises are included: sing single notes, sing intervals and sing a note in order to complete a chord. The system also includes a graphical interface in which musical notation is employed to write down the singing sound. The system has been evaluated in order to test out its correct performance regarding both the analysis and synthesis of musical sounds.

Music Learning Tools for Android Devices

In this paper, a musical learning application for mobile devices is presented. The main objective is to design and develop an application capable of offering exercises to practice and improve a selection of music skills, to users interested in music learning and training. The selected music skills are rhythm, melodic dictation and singing. The application includes an audio signal analysis system implemented making use of the Goertzel algorithm which is employed in singing exercises to check if the user sings the right musical note. This application also includes a graphical interface to represent musical symbols. A set of tests were conducted to check the usefulness of the application as musical learning tool. A group of users with different music knowledge have tested the system and reported to have found it effective, easy and accessible.