Extracción semiautomática de metadatos: hacia los metadatos implícitos

Esta ponencia explica el trabajo realizado hasta la fecha en la extracción semi-automática de metadatos geoespaciales dentro de la plataforma cliente gvSIG. Mostramos el ciclo completo de extracción parcial de la fuente de datos, la adición de elementos subjetivos a través de un editor integrado en gvSIG, y la publicación semiautomática de los metadatos, en formatos estándares, a un servicio de catálogo basado en GeoNetwork. Posteriormente hablamos de la nueva versión del gestor de metadatos, que se ajusta a una nueva arquitectura interna de gvSIG. Cerramos con ideas para llegar a capturar más metadatos de forma implícita, objeto de futuras fases del proyecto

Semi-online neural-Q_leaming for real-time robot learning

Reinforcement learning (RL) is a very suitable technique for robot learning, as it can learn in unknown environments and in real-time computation. The main difficulties in adapting classic RL algorithms to robotic systems are the generalization problem and the correct observation of the Markovian state. This paper attempts to solve the generalization problem by proposing the semi-online neural-Q_learning algorithm (SONQL). The algorithm uses the classic Q_learning technique with two modifications. First, a neural network (NN) approximates the Q_function allowing the use of continuous states and actions. Second, a database of the most representative learning samples accelerates and stabilizes the convergence. The term semi-online is referred to the fact that the algorithm uses the current but also past learning samples. However, the algorithm is able to learn in real-time while the robot is interacting with the environment. The paper shows simulated results with the "mountain-car" benchmark and, also, real results with an underwater robot in a target following behavior

Evaluación de la competencia comunicativa académica en semi-presencialidad

En la E.U. de Magisterio de Donostia de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), este curso 2010/2011 ha comenzado la oferta semi-presencial para aquellos estudiantes que no pueden matricularse a todas las asignaturas de primer curso. Dentro de esta experiencia piloto se ha impartido la asignatura "Desarrollo de la competencia comunicativa I" en el Grado de Educación Primaria, centrada en la competencia comunicativa académica. El diseño de esta asignatura se ha apoyado en investigaciones relacionadas con el desarrollo de esta competencia en entornos virtuales y ha contado con actividades diversas que han permitido a los estudiantes su autoevaluación y también la coevaluación

Seminaris de Ciència de Materials per als graus d’Enginyeria Electrònica Industrial i Automàtica, i Enginyeria Elèctrica: I. Propietats magnètiques i elèctriques

Aquest text pretén ser una guia útil per als estudiants dels Graus en Enginyeria Mecànica, en Enginyeria electrònica Industrial i Automàtica, i en Enginyeria Elèctrica. El document s’estructura en vuit temes organitzats en tres blocs. El primer bloc és una introducció a les propietats magnètiques dels materials i les seves aplicacions. El segon bloc versa sobre les propietats elèctriques dels materials i, finalment, el tercer bloc és una breu descripció de la superconductivitat. Per a cada tema s’estableixen les competències específiques que s’han d’assolir, es desenvolupen de forma esquemàtica els continguts i s’adjunten exemples resolts de problemes. Al final de cada tema s’inclou un resum dels continguts i al final de cada bloc una col·lecció de qüestions i problemes. Aquests apunts pretenen ser una breu recopilació dels continguts bàsics de l’assignatura. Al final dels apunts, trobareu una bibliografia recomanada per tal de desenvolupar exhaustivament la matèria

Dynamic task allocation and coordination in cooperative multi-agent environments

La coordinació i assignació de tasques en entorns distribuïts ha estat un punt important de la recerca en els últims anys i aquests temes són el cor dels sistemes multi-agent. Els agents en aquests sistemes necessiten cooperar i considerar els altres agents en les seves accions i decisions. A més a més, els agents han de coordinar-se ells mateixos per complir tasques complexes que necessiten més d'un agent per ser complerta. Aquestes tasques poden ser tan complexes que els agents poden no saber la ubicació de les tasques o el temps que resta abans de que les tasques quedin obsoletes. Els agents poden necessitar utilitzar la comunicació amb l'objectiu de conèixer la tasca en l'entorn, en cas contrari, poden perdre molt de temps per trobar la tasca dins de l'escenari. De forma similar, el procés de presa de decisions distribuït pot ser encara més complexa si l'entorn és dinàmic, amb incertesa i en temps real. En aquesta dissertació, considerem entorns amb sistemes multi-agent amb restriccions i cooperatius (dinàmics, amb incertesa i en temps real). En aquest sentit es proposen dues aproximacions que permeten la coordinació dels agents. La primera és un mecanisme semi-centralitzat basat en tècniques de subhastes combinatòries i la idea principal es minimitzar el cost de les tasques assignades des de l'agent central cap als equips d'agents. Aquest algoritme té en compte les preferències dels agents sobre les tasques. Aquestes preferències estan incloses en el bid enviat per l'agent. La segona és un aproximació d'scheduling totalment descentralitzat. Això permet als agents assignar les seves tasques tenint en compte les preferències temporals sobre les tasques dels agents. En aquest cas, el rendiment del sistema no només depèn de la maximització o del criteri d'optimització, sinó que també depèn de la capacitat dels agents per adaptar les seves assignacions eficientment. Addicionalment, en un entorn dinàmic, els errors d'execució poden succeir a qualsevol pla degut a la incertesa i error de accions individuals. A més, una part indispensable d'un sistema de planificació és la capacitat de re-planificar. Aquesta dissertació també proveeix una aproximació amb re-planificació amb l'objectiu de permetre als agent re-coordinar els seus plans quan els problemes en l'entorn no permeti la execució del pla. Totes aquestes aproximacions s'han portat a terme per permetre als agents assignar i coordinar de forma eficient totes les tasques complexes en un entorn multi-agent cooperatiu, dinàmic i amb incertesa. Totes aquestes aproximacions han demostrat la seva eficiència en experiments duts a terme en l'entorn de simulació RoboCup Rescue.

Entorno virtual para el aprendizaje y la evaluación automática en bases de datos

La enseñanza y evaluación automática a través de un sistema Computer Based Assessment (CBA) requiere de software especializado que se adapte a la tipología de actividades a tratar y evaluar. En esta tesis se ha desarrollado un entorno CBA que facilita el aprendizaje y evaluación de los principales temas de una asignatura de bases de datos. Para ello se han analizado las herramientas existentes en cada uno de estos temas (Diagramas Entidad/Relación, diagramas de clases, esquemas de bases de datos relacionales, normalización, consultas en álgebra relacional y lenguaje SQL) y para cada uno de ellos se ha analizado, diseñado e implementado un módulo de corrección y evaluación automática que aporta mejoras respecto a los existentes. Estos módulos se han integrado en un mismo entorno al que hemos llamado ACME-DB.