1000 resultados para Administración de bases de datos
Resumo:
La comunicación tiene como objetivo analizar la «publicidad activa» de los registros electrónicos de planteamiento urbanístico de las diecisiete comunidades autónomas españolas y del Estado (Sistema de Información Urbana - SIU). Se plantea un análisis exploratorio, con un enfoque cuantitativo, para la elaboración de un diagnóstico del grado de desarrollo de los tres principios del Gobierno abierto (transparencia, participación y colaboración) en estos sitios web. Los resultados muestran un grado de desarrollo desigual entre la información disponible en los diferentes registros. En general, las comunidades autónomas disponen de portales específicos dedicados sólo a información a posteriori (de los documentos vigentes una vez que han sido aprobados y publicados en los boletines oficiales), aunque con bases de datos muy completas de documentos digitalizados y con consultas a demanda elaboradas. No obstante, los niveles de transparencia estipulados para la documentación en elaboración o tramitación, desde su fase inicial, así como las herramientas de colaboración y participación son excepcionales.
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En los últimos años la evolución de la información compartida por internet ha cambiado enormemente, llegando a convertirse en lo que llamamos hoy la Web Semántica. Este término, acuñado en 2004, muestra una manera más “inteligente” de compartir los datos, de tal manera que éstos puedan ser entendibles por una máquina o por cualquier persona en el mundo. Ahora mismo se encuentra en fase de expansión, prueba de ello es la cantidad de grupos de investigación que están actualmente dedicando sus esfuerzos al desarrollo e implementación de la misma y la amplitud de temáticas que tienen sus trabajos. Con la aparición de la Web Semántica, la tendencia de las bases de datos de nueva creación se está empezando a inclinar hacia la creación de ontologías más o menos sencillas que describan las bases de datos y así beneficiarse de las posibilidades de interoperabilidad que aporta. Con el presente trabajo se pretende el estudio de los beneficios que aporta la implementación de una ontología en una base de datos relacional ya creada, los trabajos necesarios para ello y las herramientas necesarias para hacerlo. Para ello se han tomado unos datos de gran interés y, como continuación a su trabajo, se ha implementado la ontología. Estos datos provienen del estudio de un método para la obtención automatizada del linaje de las parcelas registradas en el catastro español. Abstract: In the last years the evolution of the information shared on the Internet has dramatically changed, emerging what is called Semantic Web. This term appeared in 2004, defining a “smarter” way of sharing data. Data that could be understood by machines or by any human around the world. Nowadays, the Semantic Web is in expansion phase, as it can be probed by the amount of research groups working on this approach and the wide thematic range of their work. With the appearance of the Semantic Web, current database technologies are supported by the creation of ontologies which describe them and therefore get a new set of interoperability possibilities from them. This work focuses in the study of the benefits given by the implementation of an ontology in a created relational database, the steps to follow and the tools necessary to get it done. The study has been done by using data of considerable interest, coming from a study of the lineage of parcels registered in the Spanish cadaster. As a continuation of this work an ontology has been implemented.
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El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.
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En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.
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La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.
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El desarrollo de la Ingeniería Civil en el siglo XXI debe estar dirigido a proporcionar de forma simultánea tanto las necesidades funcionales del proyecto como la conservación y sostenibilidad del territorio. Para que este proceso se pueda realizar de forma eficiente debe integrarse a los promotores (públicos y privados), a la administración y a los ciudadanos y sus asociaciones en el mecanismo de gestión y documentación del proyecto. Las directrices de la Unión Europea y el nuevo marco legislativo actual (Ley 21/2013) está orientado en esta dirección, pero las herramientas que estamos utilizando en este momento no cumplen adecuadamente estas necesidades. La norma UNE 157921:2006 y sucesivas debería renovarse contemplando tanto el nuevo marco legislativo como sobre todo la nueva realidad tecnológica para la gestión de la documentación técnica y científica mediante los lenguajes extensibles, la integración de bases de datos, las herramientas de participación social y las herramientas de protección y conservación del territorio todo ello a lo largo del ciclo de vida del proyecto En esta tesis vamos a presentar los trabajos que estamos realizando de análisis y propuesta de metodologías para la normalización de los informes de evaluación ambiental. que permita la gestión, documentación y participación social ABSTRACT The development of Civil Engineering in the XXI century should be leading towards a simultaneous sustenance of both the functional needs of the project, and the conservation and sustainability of the territory. Public and private promoters should collaborate with administration, citizens and their associations in the management mechanism and project documentation, in order to perform this process efficiently. The guidelines of the European Union and the current legislative framework (Law 21/2013) are oriented towards this, but the tools which are being used at the moment do not adequately meet the mentioned needs. The UNE 157921: 2006 and successive should be renewed in order to contemplate both the new legislative framework and the new technological reality for the management of technical and scientific documentation by the extensible languages, integration of databases, tools of social participation and tools protection and conservation of land all along the project life cycle. The analysis and proposal of different methodologies for the standardisation of environmental assessment reports, which admits for the correct management, documentation and social participation, will be presented in this paper.
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En la actualidad, y en consonancia con la tendencia de “sostenibilidad” extendida a todos los campos y parcelas de la ciencia, nos encontramos con un área de estudio basado en la problemática del inevitable deterioro de las estructuras existentes, y la gestión de las acciones a realizar para mantener las condiciones de servicio de los puentes y prolongar su vida útil. Tal y como se comienza a ver en las inversiones en los países avanzados, con una larga tradición en el desarrollo de sus infraestructuras, se muestra claramente el nuevo marco al que nos dirigimos. Las nuevas tendencias van encaminadas cada vez más a la conservación y mantenimiento, reduciéndose las partidas presupuestarias destinadas a nuevas actuaciones, debido a la completa vertebración territorial que se ha ido instaurando en estos países, entre los que España se encuentra. Este nutrido patrimonio de infraestructuras viarias, que cuentan a su vez con un importante número de estructuras, hacen necesarias las labores de gestión y mantenimiento de los puentes integrantes en las mismas. Bajo estas premisas, la tesis aborda el estado de desarrollo de la implementación de los sistemas de gestión de puentes, las tendencias actuales e identificación de campos por desarrollar, así como la aplicación específica a redes de carreteras de escasos recursos, más allá de la Red Estatal. Además de analizar las diversas metodologías de formación de inventarios, realización de inspecciones y evaluación del estado de puentes, se ha enfocado, como principal objetivo, el desarrollo de un sistema específico de predicción del deterioro y ayuda a la toma de decisiones. Este sistema, adicionalmente a la configuración tradicional de criterios de formación de bases de datos de estructuras e inspecciones, plantea, de forma justificada, la clasificación relativa al conjunto de la red gestionada, según su estado de condición. Eso permite, mediante técnicas de optimización, la correcta toma de decisiones a los técnicos encargados de la gestión de la red. Dentro de los diversos métodos de evaluación de la predicción de evolución del deterioro de cada puente, se plantea la utilización de un método bilineal simplificado envolvente del ajuste empírico realizado y de los modelos markovianos como la solución más efectiva para abordar el análisis de la predicción de la propagación del daño. Todo ello explotando la campaña experimenta realizada que, a partir de una serie de “fotografías técnicas” del estado de la red de puentes gestionados obtenidas mediante las inspecciones realizadas, es capaz de mejorar el proceso habitual de toma de decisiones. Toda la base teórica reflejada en el documento, se ve complementada mediante la implementación de un Sistema de Gestión de Puentes (SGP) específico, adaptado según las necesidades y limitaciones de la administración a la que se ha aplicado, en concreto, la Dirección General de Carreteras de la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha, para una muestra representativa del conjunto de puentes de la red de la provincia de Albacete, partiendo de una situación en la que no existe, actualmente, un sistema formal de gestión de puentes. Tras un meditado análisis del estado del arte dentro de los Capítulos 2 y 3, se plantea un modelo de predicción del deterioro dentro del Capítulo 4 “Modelo de Predicción del Deterioro”. De la misma manera, para la resolución del problema de optimización, se justifica la utilización de un novedoso sistema de optimización secuencial elegido dentro del Capítulo 5, los “Algoritmos Evolutivos”, en sus diferentes variantes, como la herramienta matemática más correcta para distribuir adecuadamente los recursos económicos dedicados a mantenimiento y conservación de los que esta administración pueda disponer en sus partidas de presupuesto a medio plazo. En el Capítulo 6, y en diversos Anexos al presente documento, se muestran los datos y resultados obtenidos de la aplicación específica desarrollada para la red local analizada, utilizando el modelo de deterioro y optimización secuencial, que garantiza la correcta asignación de los escasos recursos de los que disponen las redes autonómicas en España. Se plantea con especial interés la implantación de estos sistemas en la red secundaria española, debido a que reciben en los últimos tiempos una mayor responsabilidad de gestión, con recursos cada vez más limitados. Finalmente, en el Capítulo 7, se plantean una serie de conclusiones que nos hacen reflexionar de la necesidad de comenzar a pasar, en materia de gestión de infraestructuras, de los estudios teóricos y los congresos, hacia la aplicación y la práctica, con un planteamiento que nos debe llevar a cambios importantes en la forma de concebir la labor del ingeniero y las enseñanzas que se imparten en las escuelas. También se enumeran las aportaciones originales que plantea el documento frente al actual estado del arte. Se plantean, de la misma manera, las líneas de investigación en materia de Sistemas de Gestión de Puentes que pueden ayudar a refinar y mejorar los actuales sistemas utilizados. In line with the development of "sustainability" extended to all fields of science, we are faced with the inevitable and ongoing deterioration of existing structures, leading nowadays to the necessary management of maintaining the service conditions and life time extension of bridges. As per the increased amounts of money that can be observed being spent in the countries with an extensive and strong tradition in the development of their infrastructure, the trend can be clearly recognized. The new tendencies turn more and more towards conservation and maintenance, reducing programmed expenses for new construction activities, in line with the already wellestablished territorial structures, as is the case for Spain. This significant heritage of established road infrastructure, consequently containing a vast number of structures, imminently lead to necessary management and maintenance of the including bridges. Under these conditions, this thesis focusses on the status of the development of the management implementation for bridges, current trends, and identifying areas for further development. This also includes the specific application to road networks with limited resources, beyond the national highways. In addition to analyzing the various training methodologies, inventory inspections and condition assessments of bridges, the main objective has been the development of a specific methodology. This methodology, in addition to the traditional system of structure and inspection database training criteria, sustains the classification for the entire road network, according to their condition. This allows, through optimization techniques, for the correct decision making by the technical managers of the network. Among the various methods for assessing the evolution forecast of deterioration of each bridge, a simplified bilinear envelope adjustment made empirical method and Markov models as the most effective solution to address the analysis of predicting the spread of damage, arising from a "technical snapshot" obtained through inspections of the condition of the bridges included in the investigated network. All theoretical basis reflected in the document, is completed by implementing a specific Bridges Management System (BMS), adapted according to the needs and limitations of the authorities for which it has been applied, being in this case particularly the General Highways Directorate of the autonomous region of Castilla-La Mancha, for a representative sample of all bridges in the network in the province of Albacete, starting from a situation where there is currently no formal bridge management system. After an analysis of the state of the art in Chapters 2 and 3, a new deterioration prediction model is developed in Chapter 4, "Deterioration Prediction Model". In the same way, to solve the optimization problem is proposed the use of a singular system of sequential optimization elected under Chapter 5, the "Evolutionary Algorithms", the most suitable mathematical tool to adequately distribute the economic resources for maintenance and conservation for mid-term budget planning. In Chapter 6, and in the various appendices, data and results are presented of the developed application for the analyzed local network, from the optimization model, which guarantees the correct allocation of scarce resources at the disposal of authorities responsible for the regional networks in Spain. The implementation of these systems is witnessed with particular interest for the Spanish secondary network, because of the increasing management responsibility, with decreasing resources. Chapter 7 presents a series of conclusions that triggers to reconsider shifting from theoretical studies and conferences towards a practical implementation, considering how to properly conceive the engineering input and the related education. The original contributions of the document are also listed. In the same way, the research on the Bridges Management System can help evaluating and improving the used systematics.
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Los sistemas de adquisición de datos utilizados en los diagnósticos de los dispositivos de fusión termonuclear se enfrentan a importantes retos planteados en los dispositivos de pulso largo. Incluso en los dispositivos de pulso corto, en los que se analizan los datos después de la descarga, existen aún una gran cantidad de datos sin analizar, lo cual supone que queda una gran cantidad de conocimiento por descubrir dentro de las bases de datos existentes. En la última década, la comunidad de fusión ha realizado un gran esfuerzo para mejorar los métodos de análisis off‐line para mejorar este problema, pero no se ha conseguido resolver completamente, debido a que algunos de estos métodos han de resolverse en tiempo real. Este paradigma lleva a establecer que los dispositivos de pulso largo deberán incluir dispositivos de adquisición de datos con capacidades de procesamiento local, capaces de ejecutar avanzados algoritmos de análisis. Los trabajos de investigación realizados en esta tesis tienen como objetivo determinar si es posible incrementar la capacidad local de procesamiento en tiempo real de dichos sistemas mediante el uso de GPUs. Para ello durante el trascurso del periodo de experimentación realizado se han evaluado distintas propuestas a través de casos de uso reales elaborados para algunos de los dispositivos de fusión más representativos como ITER, JET y TCV. Las conclusiones y experiencias obtenidas en dicha fase han permitido proponer un modelo y una metodología de desarrollo para incluir esta tecnología en los sistemas de adquisición para diagnósticos de distinta naturaleza. El modelo define no sólo la arquitectura hardware óptima para realizar dicha integración, sino también la incorporación de este nuevo recurso de procesamiento en los Sistemas de Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA) utilizados en la comunidad de fusión (EPICS), proporcionando una solución completa. La propuesta se complementa con la definición de una metodología que resuelve las debilidades detectadas, y permite trazar un camino de integración de la solución en los estándares hardware y software existentes. La evaluación final se ha realizado mediante el desarrollo de un caso de uso representativo de los diagnósticos que necesitan adquisición y procesado de imágenes en el contexto del dispositivo internacional ITER, y ha sido testeada con éxito en sus instalaciones. La solución propuesta en este trabajo ha sido incluida por la ITER IO en su catálogo de soluciones estándar para el desarrollo de sus futuros diagnósticos. Por otra parte, como resultado y fruto de la investigación de esta tesis, cabe destacar el acuerdo llevado a cabo con la empresa National Instruments en términos de transferencia tecnológica, lo que va a permitir la actualización de los sistemas de adquisición utilizados en los dispositivos de fusión. ABSTRACT Data acquisition systems used in the diagnostics of thermonuclear fusion devices face important challenges due to the change in the data acquisition paradigm needed for long pulse operation. Even in shot pulse devices, where data is mainly analyzed after the discharge has finished , there is still a large amount of data that has not been analyzed, therefore producing a lot of buried knowledge that still lies undiscovered in the data bases holding the vast amount of data that has been generated. There has been a strong effort in the fusion community in the last decade to improve the offline analysis methods to overcome this problem, but it has proved to be insufficient unless some of these mechanisms can be run in real time. In long pulse devices this new paradigm, where data acquisition devices include local processing capabilities to be able to run advanced data analysis algorithms, will be a must. The research works done in this thesis aim to determining whether it is possible to increase local capacity for real‐time processing of such systems by using GPUs. For that, during the experimentation period, various proposals have been evaluated through use cases developed for several of the most representative fusion devices, ITER, JET and TCV. Conclusions and experiences obtained have allowed to propose a model, and a development methodology, to include this technology in systems for diagnostics of different nature. The model defines not only the optimal hardware architecture for achieving this integration, but also the incorporation of this new processing resource in one of the Systems of Supervision Control and Data Acquisition (SCADA) systems more relevant at the moment in the fusion community (EPICS), providing a complete solution. The final evaluation has been performed through a use case developed for a generic diagnostic requiring image acquisition and processing for the international ITER device, and has been successfully tested in their premises. The solution proposed in this thesis has been included by the ITER IO in his catalog of standard solutions for the development of their future diagnostics. This has been possible thanks to the technologic transfer agreement signed with xi National Instruments which has permitted us to modify and update one of their core software products targeted for the acquisition systems used in these devices.
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El presente proyecto de fin de grado es uno de los resultados generados en un proyecto de financiación privada por parte de Telefónica consistente en el desarrollo y posterior implantación de un sistema para minería de datos de empresas presentes en Internet. Este TFG surge a partir de un proyecto que el grupo de investigación AICU-LABS (Mercator) de la UPM ha desarrollado para Telefónica, y tiene como elemento principal el desarrollo de Agentes web (también llamados robots software, “softbots” o “crawlers”) capaces de obtener datos de empresas a partir de sus CIF a través de internet. El listado de empresas nos los proporciona Telefónica, y está compuesto por empresas que no son clientes de Telefónica en la actualidad. Nuestra misión es proporcionarles los datos necesarios (principalmente teléfono, correo electrónico y dirección de la empresa) para la creación de una base de datos de potenciales clientes. Para llevar a cabo esta tarea, se ha realizado una aplicación que, a partir de los CIF que nos proporcionan, busque información en internet y extraiga aquella que nos interese. Además se han desarrollado sistemas de validación de datos para ayudarnos a descartar datos no válidos y clasificar los datos según su calidad para así maximizar la calidad de los datos producidos por el robot. La búsqueda de datos se hará tanto en bases de datos online como, en caso de localizarlas, las propias páginas web de las empresas. ABSTRACT This Final Degree Project is one of the results obtained from a project funded by Telefónica. This project consists on the development and subsequent implantation of a system which performs data mining on companies operating on the Internet. This document arises from a project the research group AICU-LABS (Mercator) from the Universidad Politécnica de Madrid has developed for Telefónica. The main goal of this project is the creation of web agents (also known as “crawlers” or “web spiders”) able to obtain data from businesses through the Internet, knowing only their VAT identification number. The list of companies is given by Telefónica, and it is composed by companies that are not Telefónica’s customers today. Our mission is to provide the data required (mainly phone, email and address of the company) to create a database of potential customers. To perform this task, we’ve developed an application that, starting with the given VAT numbers, searches the web for information and extracts the data sought. In addition, we have developed data validation systems, that are capable of discarding low quality data and also sorting the data according to their quality, to maximize the quality of the results produced by the robot. We’ll use both the companies’ websites and external databases as our sources of information.
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El éxito en la búsqueda de conocimiento a partir de grandes cantidades de datos radica en la calidad de los mismos. Hasta ahora los aspectos de calidad de los datos se han enfocado principalmente a la limpieza de los datos: detección de duplicados, valores atípicos, perdidos, incompletos o conflictos en instancias, entre otros. En este trabajo se presenta un caso de estudio que nos ha permitido determinar ciertos aspectos de calidad que pueden mejorar la expectativa de éxito en el análisis evitando resultados erróneos, incorrectos o poco fiables. Este es un primer paso hacia la consideración de manera sistemática y estructurada de criterios de calidad específicos para minería de datos que ayude al minero de datos en sus objetivos.
Resumo:
Primeros pasos en el uso de este programa cliente de acceso y administración de SQL Server. Este cliente, en su versión Express, es gratuito. El ejemplo del vídeo se conecta con un servidor remoto SQL Server 2008 R2.
Resumo:
Segunda parte de los primeros pasos en el uso de este programa cliente de acceso y administración de SQL Server. Este cliente, en su versión Express, es gratuito. El ejemplo del vídeo se conecta con un servidor remoto SQL Server 2008 R2. Modificar tablas. Exportar definiciones del esquema. Resultados a cuadrícula o texto. Guardar resultados.
Resumo:
Material en valencià de l’assignatura Fonaments de les Bases de Dades.
Resumo:
En la actualidad, muchos gobiernos están publicando (o tienen la intención de publicar en breve) miles de conjuntos de datos para que personas y organizaciones los puedan utilizar. Como consecuencia, la cantidad de aplicaciones basadas en Open Data está incrementándose. Sin embargo cada gobierno tiene sus propios procedimientos para publicar sus datos, y esto causa una variedad de formatos dado que no existe un estándar internacional para especificar los formatos de estos datos. El objetivo principal de este trabajo es un análisis comparativo de datos ambientales en bases de datos abiertas (Open Data) pertenecientes a distintos gobiernos. Debido a esta variedad de formatos, debemos construir un proceso de integración de datos que sea capaz de unir todos los tipos de formatos. El trabajo implica un pre-procesado, limpieza e integración de las diferentes fuentes de datos. Existen muchas aplicaciones desarrolladas para dar soporte en el proceso de integración por ejemplo Data Tamer, Data Wrangler como se explica en este documento. El problema con estas aplicaciones es que necesitan la interacción del usuario como parte fundamental del proceso de integración. En este trabajo tratamos de evitar la supervisión humana aprovechando las similitudes de los datasets procedentes de igual área que en nuestro caso se aplica al área de medioambiente. De esta forma los procesos pueden ser automatizados con una programación adecuada. Para conseguirlo, la idea principal de este trabajo es construir procesos ad hoc adaptados a las fuentes de cada gobierno para conseguir una integración automática. Concretamente este trabajo se enfoca en datos ambientales como lo son la temperatura, consumo de energía, calidad de aire, radiación solar, velocidad del viento, etc. Desde hace dos años el gobierno de Madrid está publicando sus datos relativos a indicadores ambientales en tiempo real. Del mismo modo, otros gobiernos han publicado conjuntos de datos Open Data relativos al medio ambiente (como Andalucía o Bilbao), pero todos estos datos tienen diferentes formatos. En este trabajo se presenta una solución capaz de integrar todas ellos que además permite al usuario visualizar y hacer análisis sobre los datos en tiempo real. Una vez que el proceso de integración está realizado, todos los datos de cada gobierno poseen el mismo formato y se pueden lanzar procesos de análisis de una manera más computacional. Este trabajo tiene tres partes fundamentales: 1. Estudio de los entornos Open Data y la literatura al respecto; 2. Desarrollo de un proceso de integración y 3. Desarrollo de una Interface Gráfica y Analítica. Aunque en una primera fase se implementaron los procesos de integración mediante Java y Oracle y la Interface Gráfica con Java (jsp), en una fase posterior se realizó toda la implementación con lenguaje R y la interface gráfica mediante sus librerías, principalmente con Shiny. El resultado es una aplicación que provee de un conjunto de Datos Ambientales Integrados en Tiempo Real respecto a dos gobiernos muy diferentes en España, disponible para cualquier desarrollador que desee construir sus propias aplicaciones.