1000 resultados para Minería de datos (Informática)
Resumo:
El trabajo presentado a lo largo de este documento es el resultado del TFG1 realizado por Israel Suárez Santiago, alumno de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos (ETSIINF) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Dicho trabajo tiene como finalidad proporcionar una herramienta que, basada en estándares previamente estudiados, permita la fácil creación y gestión de plantillas de mensajes HL7v32 a las que posteriormente se le añadirán datos clínicos que serán insertados en una base de datos para su fácil acceso y consulta. La herramienta desarrollada únicamente facilita una serie de opciones para la creación de la plantilla en sí, que servirá como base para la creación de mensajes HL7v3, es decir, no permite la inclusión de datos específicos en las plantillas generadas, que deberá hacerse con alguna herramienta externa o bien manualmente. Las plantillas generadas por la herramienta se basan principalmente en el estándar CDA3, que proporciona una amplia guía para la correcta generación de mensajes HL7v3. La herramienta garantiza que las plantillas resultantes estarán correctamente formadas, siendo acordes al estándar anteriormente citado y siendo, además, sintácticamente correctas, es decir, el documento .xml generado no contendrá errores. ---ABSTRACT---This document is the result of the TFG developed by Israel Suárez Santiago, student of Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos (ETSIINF) of the Universidad Politécnica de Madrid (UPM). This work aims to offer a tool based on standards that can facilitate and manage the creation of HL7v3 templates. Clinical data will be added to those templates in order to load them into a database and query them fast and easily. The tool only facilitates several options to create the template, that will be used to generate the HL7v3 messages, but it does not permit the inclusion of data on them. The inclusion of data will be done manually or using an external tool. The generated templates are based mainly on the CDA1 standard, that provides a widely guide to create HL7v32 messages. The tool guarantees that the resulting templates have been correctly generated, following the previous standard and with no errors in the .xml document generated.
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El presente trabajo desarrolla un servicio REST que transforma frases en lenguaje natural a grafos RDF. Los grafos generados son grafos dirigidos, donde los nodos se forman con los sustantivos o adjetivos de las frases, y los arcos se forman con los verbos. Se utiliza dentro del proyecto p-medicine para dar soporte a las siguientes funcionalidades: Búsquedas en lenguaje natural: actualmente la plataforma p-medicine proporciona un interfaz programático para realizar consultas en SPARQL. El servicio desarrollado permitiría generar esas consultas automáticamente a partir de frases en lenguaje natural. Anotaciones de bases de datos mediante lenguaje natural: la plataforma pmedicine incorpora una herramienta, desarrollada por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid, para la anotación de bases de datos RDF. Estas anotaciones son necesarias para la posterior traducción de las bases de datos a un esquema central. El proceso de anotación requiere que el usuario construya de forma manual las vistas RDF que desea anotar, lo que requiere mostrar gráficamente el esquema RDF y que el usuario construya vistas RDF seleccionando las clases y relaciones necesarias. Este proceso es a menudo complejo y demasiado difícil para un usuario sin perfil técnico. El sistema se incorporará para permitir que la construcción de estas vistas se realice con lenguaje natural. ---ABSTRACT---The present work develops a REST service that transforms natural language sentences to RDF degrees. Generated graphs are directed graphs where nodes are formed with nouns or adjectives of phrases, and the arcs are formed with verbs. Used within the p-medicine project to support the following functionality: Natural language queries: currently the p-medicine platform provides a programmatic interface to query SPARQL. The developed service would automatically generate those queries from natural language sentences. Memos databases using natural language: the p-medicine platform incorporates a tool, developed by the Group of Biomedical Engineering at the Polytechnic University of Madrid, for the annotation of RDF data bases. Such annotations are necessary for the subsequent translation of databases to a central scheme. The annotation process requires the user to manually construct the RDF views that he wants annotate, requiring graphically display the RDF schema and the user to build RDF views by selecting classes and relationships. This process is often complex and too difficult for a user with no technical background. The system is incorporated to allow the construction of these views to be performed with natural language.
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En numerosas ocasiones, la preparación de la entrada de datos de los programas existentes hoy en día, para cálculo de estructuras por computador (STRESS, STRUDL, NASTRAN etc.), resulta un problema costoso por el elevado número de horas/hombre que requiere y el incremento de la probabilidad de aparición de errores en los datos de entrada. El objetivo del presente programa GEDE (Generación de la Entrada de Datos de Emparrillado) consiste en obtener automáticamente los datos de entrada para un programa general de cálculo de emparrillado plano, a partir de un reducido número de datos básicos. Indudablemente, la parte de este programa consistente en la discretización de una estructura real en otra formada por nudos y barras, puede ser utilizada por otros tipos de cálculos estructurales diferentes del emparrillado. El presente programa GEDE, se ha implementado para su utilización en conjunción con un programa particular de cálculo EMPR1 (desarrollado por los autores), si bien su adaptación a otro tipo de programas de emparrillado es inmediata. El generar automáticamente gran parte de los datos supone una pérdida de generalidad, que puede implicar a veces, una limitación en cuanto a la tipología de los emparrillados a tratar. Estas limitaciones se discuten en detalle en la obra
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En este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado el análisis de textos explicativos de datos cuantitativos, con la finalidad de dar a conocer cuáles son las relaciones, basándose en la Teoría de la Estructura Retórica, entre las distintas frases de un texto de más común uso en documentos periodísticos relacionados con el comportamiento humano y el uso que hacen las personas de las redes sociales. Además de ello se han analizado un conjunto de 20 textos (alrededor de 1200 páginas) obteniendo frases típicas relacionadas con el mismo tema, que sirvieron como base para la construcción del modelo compuesto por un total de 101 patrones. En un futuro, este Trabajo puede ser continuado, si así se desea, para lo cual se plantean las siguientes posibilidades: Ampliar el conjunto de patrones proporcionado. Construir un Sistema Generador de Textos automáticos basados en los patrones creados. Ampliar el estudio y extrapolarlo a diversos temas. ---ABSTRACT---In this Final Project has been performed an analysis of quantitative data explanatory texts, in order to make known what are the relationships, based on Rhetorical Structure Theory, between the different sentences of a text of most common use in journalistic texts related to human behavior and the use people make of social networking. Furthermore have been analyzed a set of 20 texts (about 1200 pages) obtaining typical sentences related to the same topic that served as the basis for construction of the model consists of a total of 101 patterns. In the future, this work can be continued, if so desired, for which the following possibilities are raised: Extend the set of patterns provided. Build an Automatic Text Generator System based on the patterns collected in this study. Expand the study and extrapolate it to various topics.
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Este Proyecto Fin de Grado trabaja en pos de la mejora y ampliación de los sistemas Pegaso y Gades, dos Sistemas Expertos enmarcados en el ámbito de la e-Salud. Estos sistemas, que ya estaban en funcionamiento antes del comienzo de este trabajo, apoyan la toma de decisiones en Atención Primaria. Esto es, permiten evaluar el nivel de adquisición del lenguaje en niños de 0 a 6 años a través de sus respectivas aplicaciones web. Además, permiten almacenar dichas evaluaciones y consultarlas posteriormente, junto con las decisiones del sistema asociadas a las mismas. Pegaso y Gades siguen una arquitectura de tres capas y están desarrollados usando fundamentalmente componentes Java y siguiendo. Como parte de este trabajo, en primer lugar se solucionan algunos problemas en el comportamiento de ambos sistemas, como su incompatibilidad con Java SE 7. A continuación, se desarrolla una aplicación que permite generar una ontología en lenguaje OWL desde código Java. Para ello, se estudia primero el concepto de ontología, el lenguaje OWL y las diferentes librerías Java existentes para generar ontologías OWL. Por otra parte, se mejoran algunas de las funcionalidades de los sistemas de partida y se desarrolla una nueva funcionalidad para la explotación de los datos almacenados en las bases de datos de ambos sistemas Esta nueva funcionalidad consiste en un módulo responsable de la generación de estadísticas a partir de los datos de las evaluaciones del lenguaje que hayan sido realizadas y, por tanto, almacenadas en las bases de datos. Estas estadísticas, que pueden ser consultadas por todos los usuarios de Pegaso y Gades, permiten establecer correlaciones entre los diversos conjuntos de datos de las evaluaciones del lenguaje. Por último, las estadísticas son mostradas por pantalla en forma de varios tipos de gráficas y tablas, de modo que los usuarios expertos puedan analizar la información contenida en ellas. ABSTRACT. This Bachelor's Thesis works towards improving and expanding the systems Pegaso and Gades, which are two Expert Systems that belong to the e-Health field. These systems, which were already operational before starting this work, support the decision-making process in Primary Care. That is, they allow to evaluate the language acquisition level in children from 0 to 6 years old. They also allow to store these evaluations and consult them afterwards, together with the decisions associated to each of them. Pegaso and Gades follow a three-tier architecture and are developed using mainly Java components. As part of this work, some of the behavioural problems of both systems are fixed, such as their incompatibility with Java SE 7. Next, an application that allows to generate an OWL ontology from Java code is developed. In order to do that, the concept of ontology, the OWL language and the different existing Java libraries to generate OWL ontologies are studied. On the other hand, some of the functionalities of the initial systems are improved and a new functionality to utilise the data stored in the databases of both systems is developed. This new functionality consists of a module responsible for the generation of statistics from the data of the language evaluations that have been performed and, thus, stored in the databases. These statistics, which can be consulted by all users of Pegaso and Gades, allow to establish correlations between the diverse set of data from the language evaluations. Finally, the statistics are presented to the user on the screen in the shape of various types of charts and tables, so that the expert users can analyse the information contained in them.
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La nanotecnología es un área de investigación de reciente creación que trata con la manipulación y el control de la materia con dimensiones comprendidas entre 1 y 100 nanómetros. A escala nanométrica, los materiales exhiben fenómenos físicos, químicos y biológicos singulares, muy distintos a los que manifiestan a escala convencional. En medicina, los compuestos miniaturizados a nanoescala y los materiales nanoestructurados ofrecen una mayor eficacia con respecto a las formulaciones químicas tradicionales, así como una mejora en la focalización del medicamento hacia la diana terapéutica, revelando así nuevas propiedades diagnósticas y terapéuticas. A su vez, la complejidad de la información a nivel nano es mucho mayor que en los niveles biológicos convencionales (desde el nivel de población hasta el nivel de célula) y, por tanto, cualquier flujo de trabajo en nanomedicina requiere, de forma inherente, estrategias de gestión de información avanzadas. Desafortunadamente, la informática biomédica todavía no ha proporcionado el marco de trabajo que permita lidiar con estos retos de la información a nivel nano, ni ha adaptado sus métodos y herramientas a este nuevo campo de investigación. En este contexto, la nueva área de la nanoinformática pretende detectar y establecer los vínculos existentes entre la medicina, la nanotecnología y la informática, fomentando así la aplicación de métodos computacionales para resolver las cuestiones y problemas que surgen con la información en la amplia intersección entre la biomedicina y la nanotecnología. Las observaciones expuestas previamente determinan el contexto de esta tesis doctoral, la cual se centra en analizar el dominio de la nanomedicina en profundidad, así como en el desarrollo de estrategias y herramientas para establecer correspondencias entre las distintas disciplinas, fuentes de datos, recursos computacionales y técnicas orientadas a la extracción de información y la minería de textos, con el objetivo final de hacer uso de los datos nanomédicos disponibles. El autor analiza, a través de casos reales, alguna de las tareas de investigación en nanomedicina que requieren o que pueden beneficiarse del uso de métodos y herramientas nanoinformáticas, ilustrando de esta forma los inconvenientes y limitaciones actuales de los enfoques de informática biomédica a la hora de tratar con datos pertenecientes al dominio nanomédico. Se discuten tres escenarios diferentes como ejemplos de actividades que los investigadores realizan mientras llevan a cabo su investigación, comparando los contextos biomédico y nanomédico: i) búsqueda en la Web de fuentes de datos y recursos computacionales que den soporte a su investigación; ii) búsqueda en la literatura científica de resultados experimentales y publicaciones relacionadas con su investigación; iii) búsqueda en registros de ensayos clínicos de resultados clínicos relacionados con su investigación. El desarrollo de estas actividades requiere el uso de herramientas y servicios informáticos, como exploradores Web, bases de datos de referencias bibliográficas indexando la literatura biomédica y registros online de ensayos clínicos, respectivamente. Para cada escenario, este documento proporciona un análisis detallado de los posibles obstáculos que pueden dificultar el desarrollo y el resultado de las diferentes tareas de investigación en cada uno de los dos campos citados (biomedicina y nanomedicina), poniendo especial énfasis en los retos existentes en la investigación nanomédica, campo en el que se han detectado las mayores dificultades. El autor ilustra cómo la aplicación de metodologías provenientes de la informática biomédica a estos escenarios resulta efectiva en el dominio biomédico, mientras que dichas metodologías presentan serias limitaciones cuando son aplicadas al contexto nanomédico. Para abordar dichas limitaciones, el autor propone un enfoque nanoinformático, original, diseñado específicamente para tratar con las características especiales que la información presenta a nivel nano. El enfoque consiste en un análisis en profundidad de la literatura científica y de los registros de ensayos clínicos disponibles para extraer información relevante sobre experimentos y resultados en nanomedicina —patrones textuales, vocabulario en común, descriptores de experimentos, parámetros de caracterización, etc.—, seguido del desarrollo de mecanismos para estructurar y analizar dicha información automáticamente. Este análisis concluye con la generación de un modelo de datos de referencia (gold standard) —un conjunto de datos de entrenamiento y de test anotados manualmente—, el cual ha sido aplicado a la clasificación de registros de ensayos clínicos, permitiendo distinguir automáticamente los estudios centrados en nanodrogas y nanodispositivos de aquellos enfocados a testear productos farmacéuticos tradicionales. El presente trabajo pretende proporcionar los métodos necesarios para organizar, depurar, filtrar y validar parte de los datos nanomédicos existentes en la actualidad a una escala adecuada para la toma de decisiones. Análisis similares para otras tareas de investigación en nanomedicina ayudarían a detectar qué recursos nanoinformáticos se requieren para cumplir los objetivos actuales en el área, así como a generar conjunto de datos de referencia, estructurados y densos en información, a partir de literatura y otros fuentes no estructuradas para poder aplicar nuevos algoritmos e inferir nueva información de valor para la investigación en nanomedicina. ABSTRACT Nanotechnology is a research area of recent development that deals with the manipulation and control of matter with dimensions ranging from 1 to 100 nanometers. At the nanoscale, materials exhibit singular physical, chemical and biological phenomena, very different from those manifested at the conventional scale. In medicine, nanosized compounds and nanostructured materials offer improved drug targeting and efficacy with respect to traditional formulations, and reveal novel diagnostic and therapeutic properties. Nevertheless, the complexity of information at the nano level is much higher than the complexity at the conventional biological levels (from populations to the cell). Thus, any nanomedical research workflow inherently demands advanced information management. Unfortunately, Biomedical Informatics (BMI) has not yet provided the necessary framework to deal with such information challenges, nor adapted its methods and tools to the new research field. In this context, the novel area of nanoinformatics aims to build new bridges between medicine, nanotechnology and informatics, allowing the application of computational methods to solve informational issues at the wide intersection between biomedicine and nanotechnology. The above observations determine the context of this doctoral dissertation, which is focused on analyzing the nanomedical domain in-depth, and developing nanoinformatics strategies and tools to map across disciplines, data sources, computational resources, and information extraction and text mining techniques, for leveraging available nanomedical data. The author analyzes, through real-life case studies, some research tasks in nanomedicine that would require or could benefit from the use of nanoinformatics methods and tools, illustrating present drawbacks and limitations of BMI approaches to deal with data belonging to the nanomedical domain. Three different scenarios, comparing both the biomedical and nanomedical contexts, are discussed as examples of activities that researchers would perform while conducting their research: i) searching over the Web for data sources and computational resources supporting their research; ii) searching the literature for experimental results and publications related to their research, and iii) searching clinical trial registries for clinical results related to their research. The development of these activities will depend on the use of informatics tools and services, such as web browsers, databases of citations and abstracts indexing the biomedical literature, and web-based clinical trial registries, respectively. For each scenario, this document provides a detailed analysis of the potential information barriers that could hamper the successful development of the different research tasks in both fields (biomedicine and nanomedicine), emphasizing the existing challenges for nanomedical research —where the major barriers have been found. The author illustrates how the application of BMI methodologies to these scenarios can be proven successful in the biomedical domain, whilst these methodologies present severe limitations when applied to the nanomedical context. To address such limitations, the author proposes an original nanoinformatics approach specifically designed to deal with the special characteristics of information at the nano level. This approach consists of an in-depth analysis of the scientific literature and available clinical trial registries to extract relevant information about experiments and results in nanomedicine —textual patterns, common vocabulary, experiment descriptors, characterization parameters, etc.—, followed by the development of mechanisms to automatically structure and analyze this information. This analysis resulted in the generation of a gold standard —a manually annotated training or reference set—, which was applied to the automatic classification of clinical trial summaries, distinguishing studies focused on nanodrugs and nanodevices from those aimed at testing traditional pharmaceuticals. The present work aims to provide the necessary methods for organizing, curating and validating existing nanomedical data on a scale suitable for decision-making. Similar analysis for different nanomedical research tasks would help to detect which nanoinformatics resources are required to meet current goals in the field, as well as to generate densely populated and machine-interpretable reference datasets from the literature and other unstructured sources for further testing novel algorithms and inferring new valuable information for nanomedicine.
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El objetivo del Proyecto Fin de Carrera (PFC) es el de conocer, simular y crear una red VoIP sobre una red de datos en un entorno docente, más concretamente, en la asignatura Redes y Servicios de telecomunicación en Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Una vez se adquieran los conocimientos necesarios, se propondrán una serie de prácticas para que los alumnos se vayan familiarizando con el software y hardware utilizados, de manera que, se irá subiendo el grado de dificultad hasta que puedan realizar una auténtica red VoIP por sí mismos. A parte de la realización de las prácticas, los alumnos deberán pasar una prueba de los conocimientos adquiridos al final de cada práctica mediante preguntas tipo test. Los sistemas elegidos para la implantación de una red VoIP en los módulos de laboratorio son: 3CX System Phone y Asteisk-Trixbox. Los cuales, son capaces de trabajar mediante gestores gráficos para simplificar el nivel de dificultad de la configuración. 3CX es una PBX que trabaja sobre Windows y se basa exclusivamente en el protocolo SIP. Esto facilita el manejo para usuarios que solo han usado Windows sin quitar funcionalidades que tienen otras centralitas en otros sistemas operativos. La versión demo activa todas las opciones para poder familiarizarse con este sistema. Por otro lado, Asterisk trabaja en todas las plataformas, aunque se ha seleccionado trabajar sobre Linux. Esta selección se ha realizado porque el resto de plataformas limitan la configuración de la IP PBX, esta es de código abierto y permite realizar todo tipo de configuraciones. Además, es un software gratuito, esto es una ventaja a la hora de configurar novedades o resolver problemas, ya que hay muchos especialistas que dan soporte y ayudan de forma gratuita. La voz sobre Internet es habitualmente conocida como VoIP (Voice Over IP), debido a que IP (Internet Protocol) es el protocolo de red de Internet. Como tecnología, la VoIP no es solo un paso más en el crecimiento de las comunicaciones por voz, sino que supone integrar las comunicaciones de datos y las de voz en una misma red, y en concreto, en la red con mayor cobertura mundial: Internet. La mayor importancia y motivación de este Proyecto Fin de Carrera es que el alumno sea capaz de llegar a un entorno laboral y pueda tener unos conocimientos capaces de afrontar esta tecnología que esta tan a la orden del día. La importancia que estas redes tienen y tendrán en un futuro muy próximo en el mundo de la informática y las comunicaciones. Cabe decir, que se observa que estas disciplinas tecnológicas evolucionan a pasos agigantados y se requieren conocimientos más sólidos. ABSTRACT. The objective of my final project during my studies in university was, to simulate and create a VoIP network over a data network in a teaching environment, more specifically on the subject of telecommunications networks and services in Telecommunication Engineering Degree in Polytechnic University of Madrid (UPM). Once acquiring the necessary knowledge a number of practices were proposed to the students to become familiar with the software and hardware used, so that it would rise to the level of difficulty that they could make a real VoIP network for themselves. Parts of the experimental practices were that students must pass a test of knowledge acquired at the end of each practice by choice questions. The systems chosen for the implementation of a VoIP network in the laboratory modules are: 3CX Phone System and Asteisk - Trixbox. Which were able to work with graphics operators to simplify the difficulty level of the configuration. 3CX is a PBX that works on Windows and is based solely on the SIP protocol. This facilitates handling for users who have only used Windows without removing functionality with other exchanges in other operating systems. Active demo version all options to get to grips with this system. Moreover, Asterisk works on all platforms, but has been selected to work on Linux. This selection was made because other platforms limit the IP PBX configuration, as this is open source and allows all kinds of configurations. Also, Linux is a free software and an advantage when configuring new or solve problems, as there are many specialists that support and help for free. Voice over Internet is commonly known as VoIP (Voice Over IP), because IP (Internet Protocol) is the Internet protocol network. As technology, VoIP is not just another step in the growth of voice communications, but communications of integrating data and voice on a single network, and in particular, in the network with the largest global coverage: Internet. The increased importance and motivation of this Thesis is that the student is able to reach a working environment and may have some knowledge to deal with these technologies that is so much the order of the day. The importances of these networks have and will be of essences in the very near future in the world of computing and communications. It must be said it is observed that these technological disciplines evolve by leaps and bounds stronger knowledge required.
Sistema de adquisición de datos para una aplicación de detección del ruido de reversa en tiempo real
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Entre todas las fuentes de ruido, la activación de la propulsión en reversa de un avión después de aterrizar es conocida por las autoridades del aeropuerto como una causa importante de impacto acústico, molestias y quejas en las proximidades vecinas de los aeropuertos. Por ello, muchos de los aeropuertos de todo el mundo han establecido restricciones en el uso de la reversa, especialmente en las horas de la noche. Una forma de reducir el impacto acústico en las actividades aeroportuarias es implementar herramientas eficaces para la detección de ruido en reversa en los aeropuertos. Para este proyecto de fin de carrera, aplicando la metodología TREND (Thrust Reverser Noise Detection), se pretende desarrollar un sistema software capaz de determinar que una aeronave que aterrice en la pista active el frenado en reversa en tiempo real. Para el diseño de la aplicación se plantea un modelo software, que se compone de dos módulos: El módulo de adquisición de señales acústicas, simula un sistema de captación por señales de audio. Éste módulo obtiene muestra de señales estéreo de ficheros de audio de formato “.WAV” o del sistema de captación, para acondicionar las muestras de audio y enviarlas al siguiente módulo. El sistema de captación (array de micrófonos), se encuentra situado en una localización cercana a la pista de aterrizaje. El módulo de procesado busca los eventos de detección aplicando la metodología TREND con las muestras acústicas que recibe del módulo de adquisición. La metodología TREND describe la búsqueda de dos eventos sonoros llamados evento 1 (EV1) y evento 2 (EV2); el primero de ellos, es el evento que se activa cuando una aeronave aterriza discriminando otros eventos sonoros como despegues de aviones y otros sonidos de fondo, mientras que el segundo, se producirá después del evento 1, sólo cuando la aeronave utilice la reversa para frenar. Para determinar la detección del evento 1, es necesario discriminar las señales ajenas al aterrizaje aplicando un filtrado en la señal capturada, después, se aplicará un detector de umbral del nivel de presión sonora y por último, se determina la procedencia de la fuente de sonido con respecto al sistema de captación. En el caso de la detección del evento 2, está basada en la implementación de umbrales en la evolución temporal del nivel de potencia acústica aplicando el modelo de propagación inversa, con ayuda del cálculo de la estimación de la distancia en cada instante de tiempo mientras el avión recorre la pista de aterrizaje. Con cada aterrizaje detectado se realiza una grabación que se archiva en una carpeta específica y todos los datos adquiridos, son registrados por la aplicación software en un fichero de texto. ABSTRACT. Among all noise sources, the activation of reverse thrust to slow the aircraft after landing is considered as an important cause of noise pollution by the airport authorities, as well as complaints and annoyance in the airport´s nearby locations. Therefore, many airports around the globe have restricted the use of reverse thrust, especially during the evening hours. One way to reduce noise impact on airport activities is the implementation of effective tools that deal with reverse noise detection. This Final Project aims to the development of a software system capable of detecting if an aircraft landing on the runway activates reverse thrust on real time, using the TREND (Thrust Reverser Noise Detection) methodology. To design this application, a two modules model is proposed: • The acoustic signals obtainment module, which simulates an audio waves based catchment system. This module obtains stereo signal samples from “.WAV” audio files or the catchment system in order to prepare these audio samples and send them to the next module. The catchment system (a microphone array) is located on a place near the landing runway. • The processing module, which looks for detection events among the acoustic samples received from the other module, using the TREND methodology. The TREND methodology describes the search of two sounds events named event 1 (EV1) and event 2 (EV2). The first is the event activated by a landing plane, discriminating other sound events such as background noises or taking off planes; the second one will occur after event one only when the aircraft uses reverse to slow down. To determine event 1 detection, signals outside the landing must be discriminated using a filter on the catched signal. A pressure level´s threshold detector will be used on the signal afterwards. Finally, the origin of the sound source is determined regarding the catchment system. The detection of event 2 is based on threshold implementations in the temporal evolution of the acoustic power´s level by using the inverse propagation model and calculating the distance estimation at each time step while the plane goes on the landing runway. A recording is made every time a landing is detected, which is stored in a folder. All acquired data are registered by the software application on a text file.
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Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) consiste en el diseño y el desarrollo de una base de datos para almacenar datos de secuenciación genética. Además, también será necesario poder utilizar la herramienta BLAST, que está formada por un conjunto de programas para buscar por similitud y alinear secuencias, con los datos que se encuentran almacenados en dicha base de datos.---ABSTRACT---The aim of this Bachelor’s Thesis is to design and develop a database to store data of genetic sequences. Furthermore, it will be necessary to use BLAST, which is a suite of programs to search and match similarities sequences into a database.
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El trabajo se enmarca dentro de los proyecto INTEGRATE y EURECA, cuyo objetivo es el desarrollo de una capa de interoperabilidad semántica que permita la integración de datos e investigación clínica, proporcionando una plataforma común que pueda ser integrada en diferentes instituciones clínicas y que facilite el intercambio de información entre las mismas. De esta manera se promueve la mejora de la práctica clínica a través de la cooperación entre instituciones de investigación con objetivos comunes. En los proyectos se hace uso de estándares y vocabularios clínicos ya existentes, como pueden ser HL7 o SNOMED, adaptándolos a las necesidades particulares de los datos con los que se trabaja en INTEGRATE y EURECA. Los datos clínicos se representan de manera que cada concepto utilizado sea único, evitando ambigüedades y apoyando la idea de plataforma común. El alumno ha formado parte de un equipo de trabajo perteneciente al Grupo de Informática de la UPM, que a su vez trabaja como uno de los socios de los proyectos europeos nombrados anteriormente. La herramienta desarrollada, tiene como objetivo realizar tareas de homogenización de la información almacenada en las bases de datos de los proyectos haciendo uso de los mecanismos de normalización proporcionados por el vocabulario médico SNOMED-CT. Las bases de datos normalizadas serán las utilizadas para llevar a cabo consultas por medio de servicios proporcionados en la capa de interoperabilidad, ya que contendrán información más precisa y completa que las bases de datos sin normalizar. El trabajo ha sido realizado entre el día 12 de Septiembre del año 2014, donde comienza la etapa de formación y recopilación de información, y el día 5 de Enero del año 2015, en el cuál se termina la redacción de la memoria. El ciclo de vida utilizado ha sido el de desarrollo en cascada, en el que las tareas no comienzan hasta que la etapa inmediatamente anterior haya sido finalizada y validada. Sin embargo, no todas las tareas han seguido este modelo, ya que la realización de la memoria del trabajo se ha llevado a cabo de manera paralela con el resto de tareas. El número total de horas dedicadas al Trabajo de Fin de Grado es 324. Las tareas realizadas y el tiempo de dedicación de cada una de ellas se detallan a continuación: Formación. Etapa de recopilación de información necesaria para implementar la herramienta y estudio de la misma [30 horas. Especificación de requisitos. Se documentan los diferentes requisitos que ha de cumplir la herramienta [20 horas]. Diseño. En esta etapa se toman las decisiones de diseño de la herramienta [35 horas]. Implementación. Desarrollo del código de la herramienta [80 horas]. Pruebas. Etapa de validación de la herramienta, tanto de manera independiente como integrada en los proyectos INTEGRATE y EURECA [70 horas]. Depuración. Corrección de errores e introducción de mejoras de la herramienta [45 horas]. Realización de la memoria. Redacción de la memoria final del trabajo [44 horas].---ABSTRACT---This project belongs to the semantic interoperability layer developed in the European projects INTEGRATE and EURECA, which aims to provide a platform to promote interchange of medical information from clinical trials to clinical institutions. Thus, research institutions may cooperate to enhance clinical practice. Different health standards and clinical terminologies has been used in both INTEGRATE and EURECA projects, e.g. HL7 or SNOMED-CT. These tools have been adapted to the projects data requirements. Clinical data are represented by unique concepts, avoiding ambiguity problems. The student has been working in the Biomedical Informatics Group from UPM, partner of the INTEGRATE and EURECA projects. The tool developed aims to perform homogenization tasks over information stored in databases of the project, through normalized representation provided by the SNOMED-CT terminology. The data query is executed against the normalized version of the databases, since the information retrieved will be more informative than non-normalized databases. The project has been performed from September 12th of 2014, when initiation stage began, to January 5th of 2015, when the final report was finished. The waterfall model for software development was followed during the working process. Therefore, a phase may not start before the previous one finishes and has been validated, except from the final report redaction, which has been carried out in parallel with the others phases. The tasks that have been developed and time for each one are detailed as follows: Training. Gathering the necessary information to develop the tool [30 hours]. Software requirement specification. Requirements the tool must accomplish [20 hours]. Design. Decisions on the design of the tool [35 hours]. Implementation. Tool development [80 hours]. Testing. Tool evaluation within the framework of the INTEGRATE and EURECA projects [70 hours]. Debugging. Improve efficiency and correct errors [45 hours]. Documenting. Final report elaboration [44 hours].
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Partimos de una colección de neuronas digitalizadas que descargaremos de la mayor base de datos libre y accesible vía web que existe actualmente llamada NeuroMorpho (Ascoli et al. (2007)) y ubicada en http://neuromorpho.org. A partir de los atributos que extraeremos de las células con el software L-Measure clasificaremos las distintas neuronas por especies, género, tipo de célula, región del cerebro y edad utilizando los algoritmos de aprendizaje automático disponibles en el software Weka. Por último estudiaremos los resultados obtenidos. En el capítulo de resultados obtenidos se describen los datos presentados por los distintos investigadores que han realizado los estudios manualmente, tratando las neuronas una a una y los compararemos con los que hemos obtenido computacionalmente. Veremos las diferencias y similitudes, y podremos verificar la robustez de nuestros resultados. Gracias a la capacidad actual de los ordenadores y a los avances en inteligencia artificial descubriremos atributos para diferenciar clases que no se conocían por las limitaciones humanas, además de poder ratificar aquellos que ya se utilizan.
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El objetivo principal de este proyecto, es permitir a un amplio conjunto de usuarios, conectarse y mantenerinteracciones con bases de datos audiométricas desde distantes posiciones espaciales. Para ello se procederá al diseño una aplicación en LabVIEW, que permita el acceso de usuarios locales y/o remotos a unas determinadas bases de datos audiométricos. Permitiéndoles la ejecución de una serie de funciones, contra las bases de datos, en función de sus privilegios. Para el desarrollo del diseño se han utilizado las versiones 6.0i y 6.1 de LabVIEW. Para interactuar con las bases de datos, se ha optado por la utilización del lenguaje de comandos para bases de datos denominado SQL. No obstante, como nuestro programa se diseñara en LabVIEW, ha sido necesaria la inclusión del kit de SQL que posee la propia empresa National Intruments para dicho programa. Para la comunicación se emplea el protocolo de transmisión DataSocket que es un protocolo de comunicación punto a punto, que se monta sobre TCP/IP. Este protocolo permite una mayor comodidad y sencillez a la hora de comunicar e interactuar entre dos ordenadores.
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En esta tesis trabajamos sobre un problema computacional de formulación muy sencilla. La adición de distintos requisitos al enunciado general, abre un abanico de problemas distintos, de los cuales abordaremos un grupo variado y representativo.
Resumo:
Este trabajo tiene por objeto aplicar los principios del Value Investing a veinticuatro empresas del sector minero y definir las claves para extrapolar, en base a un análisis fundamental, una calificación para cada una de las empresas. Con este fin, se ha realizado un estudio estadístico multivariante para comparar las correlaciones existentes entre cada ratio fundamental y su evolución en bolsa a uno, tres y cinco años vista. Para procesar los datos se han utilizado los programas MATLAB y EXCEL. Sobre ellos se ha planteado una Matriz de Correlaciones de Pearson y un estudio de dispersión por cruce de pares. El análisis demostró que es posible aplicar la metodología del Value Investing a empresas del sector minero con resultados positivos aunque, el ajuste de las correlaciones, sugiere utilizar series temporales más largas y un mayor número de empresas para ganar fiabilidad en el contraste de estas hipótesis. De los estudios realizados, se deduce que unos buenos fundamentales influyen, de manera notable, a la revalorización bursátil a 3 y 5 años destacando, además, que el ajuste es mejor cuanto mayor sea este tiempo. Abstract This study aims to apply the principles of Value Investing to twenty four mining companies and, based on this fundamental study, develop a rating to classify those companies. For this purpose, we have performed a multivariate statistical study to compare the correlations between each fundamental ratio and its stock revalorization for one, three and five years. MATLAB and EXCEL have been used to process data. The statistical methods used are Pearson Matrix of Correlations and a Cross Pairs Scattering Study. The analysis showed that it is possible to apply the methodology of Value Investing to mining companies, although, the adjustment of correlations suggests using longer time series and a larger amount of companies to test these hypothesis. From the studies performed, it follows that good fundamentals significantly influence the stock market value at 3 and 5 years, noting that, the larger the period under study, the better the fit.
Resumo:
El presente trabajo propone un procedimiento a través del cual un razonador evalúa la información de una base de datos y la clasifica de forma automática en conceptos, relaciones, roles y atributos. Esta clasificación se desarrolla mediante un procedimiento dividido en dos métodos: primero, un Algoritmo de migración el cual genera una ontología con los elementos del esquema relacional de la base de datos. El segundo método es la Estrategia de clasificación de la información, esta consiste en una serie de consultas SPARQL mediante las que se clasifica la información de la base de datos.---ABSTRACT---This paper proposes a method by which a reasoner evaluates information from a database and automatically classifies in concepts, relationships, roles and attributes. This classification is developed through a procedure divided into two methods: first, a migration algorithm which generates an ontology with elements of relational schema database. The second method is the strategy classification of information, this is a series of SPARQL queries through that classified using the information the database.