Diseño y Desarrollo de un cliente Web Processing Services (WPS) para gvSIG

Configuració d'un entorn de desenvolupament en el IDE Eclipse. Introducció als SIG. Usos, utilitats i exemples. Conèixer la eina gvSIG. Conèixer els estàndards més estesos de l'Open Geospatial Consortium (OGC) i en especial del Web Processing Services. Analitzar, dissenyar i desenvolupar un client capaç de consumir serveis wps.

Analitzador del tràfic de Xarxa per entorn Linux 'Sniff All'

L'objectiu d'aquest treball de final de carrera és clar pel que fa a la funcionalitat: es tracta de fer un analitzador de xarxa (vulgarment conegut com a detector) que funcioni en entorns Linux i amb interfícies d'usuari gràfiques.

Projecte : Catàleg Videogràfic

L'objectiu d'aquest treball és aplicar en una aplicació funcional algunes de les tecnologies disponibles a les especificacions J2EE. El projecte escollit és l'elaboració d'un catàleg de material videogràfic que permeti emmagatzemar dades informatives sobre els items disponibles i establir relacions entre ells que facilitin la seva localització i identificació.

Diseño y Desarrollo de un cliente Web Processing Service (WPS) para gvSIG

Estudi dels estàndards definits per l'Open Geospatial Consortium, i més concretament en l'estàndard Web Processing Service (wps). Així mateix, ha tingut una component pràctica que ha consistit en el disseny i desenvolupament d'un client capaç de consumir serveis Web creats segons wps i integrat a la plataforma gvSIG.

Xniff : Analizador gráfico de red

Xniff és un analitzador gràfic de xarxa desenvolupat com a projecte de final de carrera. Està dissenyat per a funcionar sobre el sistema operatiu GNU/Linux, tot i que ha estat desenvolupat mitjançant els estàndards d?UNIX.

Interfície de control de una línia industrial automatitzada

Estudi seriós sobre les interfícies gràfiques destinades al sector industrial. En aquest sentit, s'analitza el perfil d'usuari o usuaris més freqüent en aquest sector (les seves característiques i les seves necessitats), es presenten i es descriuen diverses pautes de disseny i diversos elements gràfics que compleixen una sèrie de requisits predefinits, es procedeix a fer un muntatge d'exemple presentant una sèrie de pantalles (se n'explica i justifica el funcionament) i, per acabar, es proposa un mètode per a fer la validació del disseny, mètode que pot comportar modificacions sobre el disseny inicial.

Generació automàtica de codi ANSI C a partirdel diagrama d'una màquina d'estats

El projecte consisteix en la implementació d'una aplicació que generi el codi en ANSI C de maneraautomàtica a partir del diagrama d'una màquina d'estats, més concretament del model generat enformat XMI XML Metada Interchange (XML d'intercanvi de metadades) per l'aplicació gràfica de disseny de programari argoUML0.24, aquesta aplicació és independent de la plataforma, de codi obert i gratuïta.

Diseño e implementación de uncomponente gráfico para el Frameworkde presentación JavaServer Faces

El present projecte consisteix en l'estudi i avaluació d'alguns dels marcs de treball més utilitzats per al desenvolupament d'aplicacions JEE, amb tal de seleccionar un d'ells i ampliar-lo. Afegint un component gràfic que faciliti, al desenvolupador, la tasca de realitzar una representació gràfica d'un conjunt de dades.

High-performance payload data handling system for Gaia

Gaia is the most ambitious space astrometry mission currently envisaged and is a technological challenge in all its aspects. We describe a proposal for the payload data handling system of Gaia, as an example of a high-performance, real-time, concurrent, and pipelined data system. This proposal includes the front-end systems for the instrumentation, the data acquisition and management modules, the star data processing modules, and the payload data handling unit. We also review other payload and service module elements and we illustrate a data flux proposal.

Kernel-PCA data integration with enhanced interpretability

Background Nowadays, combining the different sources of information to improve the biological knowledge available is a challenge in bioinformatics. One of the most powerful methods for integrating heterogeneous data types are kernel-based methods. Kernel-based data integration approaches consist of two basic steps: firstly the right kernel is chosen for each data set; secondly the kernels from the different data sources are combined to give a complete representation of the available data for a given statistical task. Results We analyze the integration of data from several sources of information using kernel PCA, from the point of view of reducing dimensionality. Moreover, we improve the interpretability of kernel PCA by adding to the plot the representation of the input variables that belong to any dataset. In particular, for each input variable or linear combination of input variables, we can represent the direction of maximum growth locally, which allows us to identify those samples with higher/lower values of the variables analyzed. Conclusions The integration of different datasets and the simultaneous representation of samples and variables together give us a better understanding of biological knowledge.

DnaSP v5: A software for comprehensive analysis of DNA polymorphism data

DnaSP is a software package for a comprehensive analysis of DNA polymorphism data. Version 5 implements a number of new features and analytical methods allowing extensive DNA polymorphism analyses on large datasets. Among other features, the newly implemented methods allow for: (i) analyses on multiple data files; (ii) haplotype phasing; (iii) analyses on insertion/deletion polymorphism data; (iv) visualizing sliding window results integrated with available genome annotations in the UCSC browser.

Threading libraries performance when applied to image acquisition and processing in a forensic application

Peer-reviewed

High-performance payload data handling system for Gaia

Gaia is the most ambitious space astrometry mission currently envisaged and is a technological challenge in all its aspects. We describe a proposal for the payload data handling system of Gaia, as an example of a high-performance, real-time, concurrent, and pipelined data system. This proposal includes the front-end systems for the instrumentation, the data acquisition and management modules, the star data processing modules, and the payload data handling unit. We also review other payload and service module elements and we illustrate a data flux proposal.

DnaSP Version 5. DNA Sequence Polymorphism

DnaSP, DNA Sequence Polymorphism, is a software package for the analysis of nucleotide polymorphism from aligned DNA sequence data. DnaSP can estimate several measures of DNA sequence variation within and between populations (in noncoding, synonymous or nonsynonymous sites, or in various sorts of codon positions), as well as linkage disequilibrium, recombination, gene flow and gene conversion parameters. DnaSP can also carry out several tests of neutrality: Hudson, Kreitman and Aguadé (1987), Tajima (1989), McDonald and Kreitman (1991), Fu and Li (1993), and Fu (1997) tests. Additionally, DnaSP can estimate the confidence intervals of some test-statistics by the coalescent. The results of the analyses are displayed on tabular and graphic form.

Kernel-PCA data integration with enhanced interpretability

Background Nowadays, combining the different sources of information to improve the biological knowledge available is a challenge in bioinformatics. One of the most powerful methods for integrating heterogeneous data types are kernel-based methods. Kernel-based data integration approaches consist of two basic steps: firstly the right kernel is chosen for each data set; secondly the kernels from the different data sources are combined to give a complete representation of the available data for a given statistical task. Results We analyze the integration of data from several sources of information using kernel PCA, from the point of view of reducing dimensionality. Moreover, we improve the interpretability of kernel PCA by adding to the plot the representation of the input variables that belong to any dataset. In particular, for each input variable or linear combination of input variables, we can represent the direction of maximum growth locally, which allows us to identify those samples with higher/lower values of the variables analyzed. Conclusions The integration of different datasets and the simultaneous representation of samples and variables together give us a better understanding of biological knowledge.