Sistema de reserves hoteleres on-line, basat en el protocol de comunicació OTA

L’origen d’aquest projecte neix en la necessitat de crear un sistema de reserves hoteleres on-line integral i amb connectivitat amb altres sistemes de reserves. S'ha optat pel protocol de comunicació OTA(Open Travel Alliance), es tracta d'un protocol de comunicació XML ideat per empreses del sector turístic dels Estats Units per la necessitat comuna d’unes especificacions tècniques que permetessin la comunicació electrònica de la informació

Antecedentes de la lealtad en los entornos on line y off line: un análisis empírico aplicado al sector de la aviación civil

El objetivo de esta investigación es analizar la lealtad de los usuarios de líneas aéreas tanto en el entorno online como en el entorno offline. La revisión bibliográfica ha identificado tres antecedentes: la satisfacción, la confianza y el valor percibido. Se ha llevado a cabo un estudio empírico realizándose un total de 1710 entrevistas personales en el aeropuerto del Prat (Barcelona) a usuarios de dos compañías aéreas tradicionales, Iberia y British Airways, y a una compañía low cost, Easyjet. Se trata de las tres compañías que operan con vuelos directos Barcelona-Londres. En el análisis de los datos se han utilizado modelos de ecuaciones estructurales y en particular la técnica utilizada fue el análisis factorial confirmatorio. Los resultados revelan que tanto la satisfacción, como la confianza y el valor percibido explican las relaciones de lealtad entre los pasajeros y las compañías aéreas.

A behavior-based scheme using reinforcement learning for autonomous underwater vehicles

This paper presents a hybrid behavior-based scheme using reinforcement learning for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main features of the presented approach are hybrid behavior coordination and semi on-line neural-Q_learning (SONQL). Hybrid behavior coordination takes advantages of robustness and modularity in the competitive approach as well as efficient trajectories in the cooperative approach. SONQL, a new continuous approach of the Q_learning algorithm with a multilayer neural network is used to learn behavior state/action mapping online. Experimental results show the feasibility of the presented approach for AUVs

Policy gradient based Reinforcement Learning for real autonomous underwater cable tracking

This paper proposes a field application of a high-level reinforcement learning (RL) control system for solving the action selection problem of an autonomous robot in cable tracking task. The learning system is characterized by using a direct policy search method for learning the internal state/action mapping. Policy only algorithms may suffer from long convergence times when dealing with real robotics. In order to speed up the process, the learning phase has been carried out in a simulated environment and, in a second step, the policy has been transferred and tested successfully on a real robot. Future steps plan to continue the learning process on-line while on the real robot while performing the mentioned task. We demonstrate its feasibility with real experiments on the underwater robot ICTINEU AUV

La Aplicación Adobe® Connect T.M. 8 como recurso del b- learning o aprendizaje mixto para asignaturas de grado o en fase de extinción

La utilización de recursos electrónicos como el Adobe® Connect T.M. 8 en un tipo de aprendizaje denominado mixto es de notable importancia práctica y no sólo respecto de la docencia de las asignaturas de Grado, sino también para aquellas otras que se encuentran en proceso de extinción y de las que no se imparte docencia a los alumnos que no las han superado todavía. Más aún si se tiene presente que el B- Learning o aprendizaje mixto hace que el docente no sólo continúe ejerciendo su papel como formador tradicional, sino que también utilice en su proceso el material didáctico que la informática e Internet, en particular, le proporcionan. Convirtiéndose de este modo en tutor on line y formador mediante las clases presenciales