OpenSearch-geo: the simple standard for geographic web search engines

When publishing information on the web, one expects it to reach all the people that could be interested in. This is mainly achieved with general purpose indexing and search engines like Google which is the most used today. In the particular case of geographic information (GI) domain, exposing content to mainstream search engines is a complex task that needs specific actions. In many occasions it is convenient to provide a web site with a specially tailored search engine. Such is the case for on-line dictionaries (wikipedia, wordreference), stores (amazon, ebay), and generally all those holding thematic databases. Due to proliferation of these engines, A9.com proposed a standard interface called OpenSearch, used by modern web browsers to manage custom search engines. Geographic information can also benefit from the use of specific search engines. We can distinguish between two main approaches in GI retrieval information efforts: Classical OGC standardization on one hand (CSW, WFS filters), which are very complex for the mainstream user, and on the other hand the neogeographer’s approach, usually in the form of specific APIs lacking a common query interface and standard geographic formats. A draft ‘geo’ extension for OpenSearch has been proposed. It adds geographic filtering for queries and recommends a set of simple standard response geographic formats, such as KML, Atom and GeoRSS. This proposal enables standardization while keeping simplicity, thus covering a wide range of use cases, in both OGC and the neogeography paradigms. In this article we will analyze the OpenSearch geo extension in detail and its use cases, demonstrating its applicability to both the SDI and the geoweb. Open source implementations will be presented as well

WikiSAC: sistema col·laboratiu per a l’ atenció ciutadana en administracions municipals

L’objectiu dels Serveis Intel·ligents d’Atenció Ciutadana (SAC) és donar resposta a les necessitats d'informació dels ciutadans sobre els serveis i les actuacions del municipi i, per extensió, del conjunt del serveis d'interès ciutadà. Des que l’ iSAC s’ha posat en funcionament, periòdicament s’analitzen les consultes que es fan en el sistema i el grau de satisfacció que la ciutadania té d’aquest servei. Tot i que en general les valoracions són satisfactòries s’ha observat que actualment aquest sistema té un buit, hi ha un ampli ventall de respostes que, de moment, l’iSAC no és capaç de resoldre, i possiblement el 010, el call center del servei d’atenció ciutadana, tampoc. Algunes de les cerques realitzades marxen molt de l’àmbit municipal i és l’experiència de la mateixa ciutadania la que pot oferir un millor resultat. És per aquest motiu que ha sorgit la necessitat de crear wikiSAC. Eina que te com a principals objectius que: poder crear, modificar i eliminar el contingut d’una pàgina de forma interactiva de manera fàcil i ràpida a través d’un navegador web; controlar els continguts ofensius i malintencionats; conservar un historial de canvis; incentivar la participació ciutadana i aconseguir que aquest sigui un lloc on els ciutadans preguntin, suggereixin i opinin sobre temes relacionats amb el seu municipi i aconseguir que els ciutadans es sentin més integrats amb el funcionament de l’administració, col∙laborant en les tasques d’informació i atenció ciutadana

ARI: Agent Recaptador d'Informació : desenvolupament d'una aplicació que reculli informació de portals web dedicats a la gestió de premsa

Tenint en compte l’evolució a Internet dels portals d’informació dels mitjans de comunicació, sorgeix la idea d’un motor de cerca orientat a la recaptació de notícies dispersades per les diferents pàgines web dels grans mitjans de comunicació espanyols, que permetés obtenir informació sobre “descriptors contractats” pels usuaris d’un portal. El primer objectiu és l’anàlisi de les necessitats que es volen cobrir per a un hipotètic client de l’aplicació, el segon és en l’àmbit algorítmic, cal obtenir una metodologia de treball que permeti l’obtenció de la notícia. En l’àmbit de la programació es consideren tres etapes: descarregar les pàgines web necessàries, que es farà mitjançant les eines que proporciona la llibreria cUrl; l’anàlisi de les notícies (obtenir tots els enllaços que corresponen a notícies, filtrar els descriptors per decidir si cal guardar la notícia, analitzar l’estructura interna de les notícies seleccionades per guardar-ne només les parts establertes), i la base de dades que ens ha de permetre organitzar i gestionar les notícies escollides

Motor de cerca iSAC (Servei Intel·ligent d'Atenció Ciutadana Via Web)

El projecte iSAC (Servei Intel·ligent d’Atenció Ciutadana via web) es va iniciar el mes de gener de 2006 amb l’ajut del nou coneixement científic en agents intel·ligents, junt amb l’aplicació de les Tecnologies de la Informació i la Comunicació (TIC) i els cercadors. Actualment, el servei actual d’atenció al ciutadà està composat per dues àrees: l’atenció directa a les oficines i l’atenció telefònica a través del Call Center. Les limitacions de personal i horari d’atenció fan que aquest servei perdi eficàcia. Es vol desenvolupar un producte amb una tecnologia capaç d’ampliar i millorar la capacitat i la qualitat de l’atenció ciutadana en les administracions públiques, sigui quina sigui la seva dimensió. Tot i això, aquest projecte l’explotaran especialment els ajuntaments, als quals la ciutadania s'acosta amb tot tipus de preguntes i dubtes, habitualment no restringides a l'àmbit local. Més concretament, es vol automatitzar a través d’un portal web l’atenció al ciutadà per tal d’obtenir un servei més efectiu

Autonomous underwater vehicle control using reinforcement learning policy search methods

Autonomous underwater vehicles (AUV) represent a challenging control problem with complex, noisy, dynamics. Nowadays, not only the continuous scientific advances in underwater robotics but the increasing number of subsea missions and its complexity ask for an automatization of submarine processes. This paper proposes a high-level control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. The system is characterized by the use of reinforcement learning direct policy search methods (RLDPS) for learning the internal state/action mapping of some behaviors. We demonstrate its feasibility with simulated experiments using the model of our underwater robot URIS in a target following task

Towards Direct Policy Search Reinforcement Learning for Robot Control

This paper proposes a high-level reinforcement learning (RL) control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. Although the dominant approach, when using RL, has been to apply value function based algorithms, the system here detailed is characterized by the use of direct policy search methods. Rather than approximating a value function, these methodologies approximate a policy using an independent function approximator with its own parameters, trying to maximize the future expected reward. The policy based algorithm presented in this paper is used for learning the internal state/action mapping of a behavior. In this preliminary work, we demonstrate its feasibility with simulated experiments using the underwater robot GARBI in a target reaching task