Using SCXML to integrate semantic sensor information into context-aware user interfaces

This paper describes a novel architecture to introduce automatic annotation and processing of semantic sensor data within context-aware applications. Based on the well-known state-charts technologies, and represented using W3C SCXML language combined with Semantic Web technologies, our architecture is able to provide enriched higher-level semantic representations of user’s context. This capability to detect and model relevant user situations allows a seamless modeling of the actual interaction situation, which can be integrated during the design of multimodal user interfaces (also based on SCXML) for them to be adequately adapted. Therefore, the final result of this contribution can be described as a flexible context-aware SCXML-based architecture, suitable for both designing a wide range of multimodal context-aware user interfaces, and implementing the automatic enrichment of sensor data, making it available to the entire Semantic Sensor Web

Migration to an a on-line laboatory in mechanical engineering. The case of a cam-follower design practice.

The European Higher Education Area (EHEA) has leaded to a change in the way the subjects are taught. One of the more important aspects of the EHEA is to support the autonomous study of the students. Taking into account this new approach, the virtual laboratory of the subject Mechanisms of the Aeronautical studies at the Technical University of Madrid is being migrated to an on-line scheme. This virtual laboratory consist on two practices: the design of cam-follower mechanisms and the design of trains of gears. Both practices are software applications that, in the current situation, need to be installed on each computer and the students carry out the practice at the computer classroom of the school under the supervision of a teacher. During this year the design of cam-follower mechanisms practice has been moved to a web application using Java and the Google Development Toolkit. In this practice the students has to design and study the running of a cam to perform a specific displacement diagram with a selected follower taking into account that the mechanism must be able to work properly at high speed regime. The practice has maintained its objectives in the new platform but to take advantage of the new methodology and try to avoid the inconveniences that the previous version had shown. Once the new practice has been ready, a pilot study has been carried out to compare both approaches: on-line and in-lab. This paper shows the adaptation of the cam and follower practice to an on-line methodology. Both practices are described and the changes that has been done to the initial one are shown. They are compared and the weak and strong points of each one are analyzed. Finally we explain the pilot study carried out, the students impression and the results obtained.

Migration to an a on.line laboratory in mechanical engineering. The case of a cam follower design practice.

The European Higher Education Area (EHEA) has leaded to a change in the way the subjects are taught. One of the more important aspects of the EHEA is to support the autonomous study of the students. Taking into account this new approach, the virtual laboratory of the subject Mechanisms of the Aeronautical studies at the Technical University of Madrid is being migrated to an on-line scheme. This virtual laboratory consist on two practices: the design of cam-follower mechanisms and the design of trains of gears. Both practices are software applications that, in the current situation, need to be installed on each computer and the students carry out the practice at the computer classroom of the school under the supervision of a teacher. During this year the design of cam-follower mechanisms practice has been moved to a web application using Java and the Google Development Toolkit. In this practice the students has to design and study the running of a cam to perform a specific displacement diagram with a selected follower taking into account that the mechanism must be able to work properly at high speed regime. The practice has maintained its objectives in the new platform but to take advantage of the new methodology and try to avoid the inconveniences that the previous version had shown. Once the new practice has been ready, a pilot study has been carried out to compare both approaches: on-line and in-lab. This paper shows the adaptation of the cam and follower practice to an on-line methodology. Both practices are described and the changes that has been done to the initial one are shown. They are compared and the weak and strong points of each one are analyzed. Finally we explain the pilot study carried out, the students impression and the results obtained.

A multinational SDI-based system to facilitate disaster risk management in the Andean Community

A useful strategy for improving disaster risk management is sharing spatial data across different technical organizations using shared information systems. However, the implementation of this type of system requires a large effort, so it is difficult to find fully implemented and sustainable information systems that facilitate sharing multinational spatial data about disasters, especially in developing countries. In this paper, we describe a pioneer system for sharing spatial information that we developed for the Andean Community. This system, called SIAPAD (Andean Information System for Disaster Prevention and Relief), integrates spatial information from 37 technical organizations in the Andean countries (Bolivia, Colombia, Ecuador, and Peru). SIAPAD was based on the concept of a thematic Spatial Data Infrastructure (SDI) and includes a web application, called GEORiesgo, which helps users to find relevant information with a knowledge-based system. In the paper, we describe the design and implementation of SIAPAD together with general conclusions and future directions which we learned as a result of this work.

A Method for Developing Ontologies from User-Generated Classication Systems

Abstract Web 2.0 applications enabled users to classify information resources using their own vocabularies. The bottom-up nature of these user-generated classification systems have turned them into interesting knowledge sources, since they provide a rich terminology generated by potentially large user communities. Previous research has shown that it is possible to elicit some emergent semantics from the aggregation of individual classifications in these systems. However the generation of ontologies from them is still an open research problem. In this thesis we address the problem of how to tap into user-generated classification systems for building domain ontologies. Our objective is to design a method to develop domain ontologies from user-generated classifications systems. To do so, we rely on ontologies in the Web of Data to formalize the semantics of the knowledge collected from the classification system. Current ontology development methodologies have recognized the importance of reusing knowledge from existing resources. Thus, our work is framed within the NeOn methodology scenario for building ontologies by reusing and reengineering non-ontological resources. The main contributions of this work are: An integrated method to develop ontologies from user-generated classification systems. With this method we extract a domain terminology from the classification system and then we formalize the semantics of this terminology by reusing ontologies in the Web of Data. Identification and adaptation of existing techniques for implementing the activities in the method so that they can fulfill the requirements of each activity. A novel study about emerging semantics in user-generated lists. Resumen La web 2.0 permitió a los usuarios clasificar recursos de información usando su propio vocabulario. Estos sistemas de clasificación generados por usuarios son recursos interesantes para la extracción de conocimiento debido principalmente a que proveen una extensa terminología generada por grandes comunidades de usuarios. Se ha demostrado en investigaciones previas que es posible obtener una semántica emergente de estos sistemas. Sin embargo la generación de ontologías a partir de ellos es todavía un problema de investigación abierto. Esta tesis trata el problema de cómo aprovechar los sistemas de clasificación generados por usuarios en la construcción de ontologías de dominio. Así el objetivo de la tesis es diseñar un método para desarrollar ontologías de dominio a partir de sistemas de clasificación generados por usuarios. El método propuesto reutiliza conceptualizaciones existentes en ontologías publicadas en la Web de Datos para formalizar la semántica del conocimiento que se extrae del sistema de clasificación. Por tanto, este trabajo está enmarcado dentro del escenario para desarrollar ontologías mediante la reutilización y reingeniería de recursos no ontológicos que se ha definido en la Metodología NeOn. Las principales contribuciones de este trabajo son: Un método integrado para desarrollar una ontología de dominio a partir de sistemas de clasificación generados por usuarios. En este método se extrae una terminología de dominio del sistema de clasificación y posteriormente se formaliza su semántica reutilizando ontologías en la Web de Datos. La identificación y adaptación de un conjunto de técnicas para implementar las actividades propuestas en el método de tal manera que puedan cumplir automáticamente los requerimientos de cada actividad. Un novedoso estudio acerca de la semántica emergente en las listas generadas por usuarios en la Web.

Contribution to multiuser videoconferencing systems based on cloud computing

Multi-user videoconferencing systems offer communication between more than two users, who are able to interact through their webcams, microphones and other components. The use of these systems has been increased recently due to, on the one hand, improvements in Internet access, networks of companies, universities and houses, whose available bandwidth has been increased whilst the delay in sending and receiving packets has decreased. On the other hand, the advent of Rich Internet Applications (RIA) means that a large part of web application logic and control has started to be implemented on the web browsers. This has allowed developers to create web applications with a level of complexity comparable to traditional desktop applications, running on top of the Operating Systems. More recently the use of Cloud Computing systems has improved application scalability and involves a reduction in the price of backend systems. This offers the possibility of implementing web services on the Internet with no need to spend a lot of money when deploying infrastructures and resources, both hardware and software. Nevertheless there are not many initiatives that aim to implement videoconferencing systems taking advantage of Cloud systems. This dissertation proposes a set of techniques, interfaces and algorithms for the implementation of videoconferencing systems in public and private Cloud Computing infrastructures. The mechanisms proposed here are based on the implementation of a basic videoconferencing system that runs on the web browser without any previous installation requirements. To this end, the development of this thesis starts from a RIA application with current technologies that allow users to access their webcams and microphones from the browser, and to send captured data through their Internet connections. Furthermore interfaces have been implemented to allow end users to participate in videoconferencing rooms that are managed in different Cloud provider servers. To do so this dissertation starts from the results obtained from the previous techniques and backend resources were implemented in the Cloud. A traditional videoconferencing service which was implemented in the department was modified to meet typical Cloud Computing infrastructure requirements. This allowed us to validate whether Cloud Computing public infrastructures are suitable for the traffic generated by this kind of system. This analysis focused on the network level and processing capacity and stability of the Cloud Computing systems. In order to improve this validation several other general considerations were taken in order to cover more cases, such as multimedia data processing in the Cloud, as research activity has increased in this area in recent years. The last stage of this dissertation is the design of a new methodology to implement these kinds of applications in hybrid clouds reducing the cost of videoconferencing systems. Finally, this dissertation opens up a discussion about the conclusions obtained throughout this study, resulting in useful information from the different stages of the implementation of videoconferencing systems in Cloud Computing systems. RESUMEN Los sistemas de videoconferencia multiusuario permiten la comunicación entre más de dos usuarios que pueden interactuar a través de cámaras de video, micrófonos y otros elementos. En los últimos años el uso de estos sistemas se ha visto incrementado gracias, por un lado, a la mejora de las redes de acceso en las conexiones a Internet en empresas, universidades y viviendas, que han visto un aumento del ancho de banda disponible en dichas conexiones y una disminución en el retardo experimentado por los datos enviados y recibidos. Por otro lado también ayudó la aparación de las Aplicaciones Ricas de Internet (RIA) con las que gran parte de la lógica y del control de las aplicaciones web comenzó a ejecutarse en los mismos navegadores. Esto permitió a los desarrolladores la creación de aplicaciones web cuya complejidad podía compararse con la de las tradicionales aplicaciones de escritorio, ejecutadas directamente por los sistemas operativos. Más recientemente el uso de sistemas de Cloud Computing ha mejorado la escalabilidad y el abaratamiento de los costes para sistemas de backend, ofreciendo la posibilidad de implementar servicios Web en Internet sin la necesidad de grandes desembolsos iniciales en las áreas de infraestructuras y recursos tanto hardware como software. Sin embargo no existen aún muchas iniciativas con el objetivo de realizar sistemas de videoconferencia que aprovechen las ventajas del Cloud. Esta tesis doctoral propone un conjunto de técnicas, interfaces y algoritmos para la implentación de sistemas de videoconferencia en infraestructuras tanto públicas como privadas de Cloud Computing. Las técnicas propuestas en la tesis se basan en la realización de un servicio básico de videoconferencia que se ejecuta directamente en el navegador sin la necesidad de instalar ningún tipo de aplicación de escritorio. Para ello el desarrollo de esta tesis parte de una aplicación RIA con tecnologías que hoy en día permiten acceder a la cámara y al micrófono directamente desde el navegador, y enviar los datos que capturan a través de la conexión de Internet. Además se han implementado interfaces que permiten a usuarios finales la participación en salas de videoconferencia que se ejecutan en servidores de proveedores de Cloud. Para ello se partió de los resultados obtenidos en las técnicas anteriores de ejecución de aplicaciones en el navegador y se implementaron los recursos de backend en la nube. Además se modificó un servicio ya existente implementado en el departamento para adaptarlo a los requisitos típicos de las infraestructuras de Cloud Computing. Alcanzado este punto se procedió a analizar si las infraestructuras propias de los proveedores públicos de Cloud Computing podrían soportar el tráfico generado por los sistemas que se habían adaptado. Este análisis se centró tanto a nivel de red como a nivel de capacidad de procesamiento y estabilidad de los sistemas. Para los pasos de análisis y validación de los sistemas Cloud se tomaron consideraciones más generales para abarcar casos como el procesamiento de datos multimedia en la nube, campo en el que comienza a haber bastante investigación en los últimos años. Como último paso se ideó una metodología de implementación de este tipo de aplicaciones para que fuera posible abaratar los costes de los sistemas de videoconferencia haciendo uso de clouds híbridos. Finalmente en la tesis se abre una discusión sobre las conclusiones obtenidas a lo largo de este amplio estudio, obteniendo resultados útiles en las distintas etapas de implementación de los sistemas de videoconferencia en la nube.

Highly efficient potentiometric glucose biosensor based on functionalized InN quantum dots

We present a fast, highly sensitive, and efficient potentiometric glucose biosensor based on functionalized InN quantum-dots (QDs). The InN QDs are grown by molecular beam epitaxy. The InN QDs are bio-chemically functionalized through physical adsorption of glucose oxidase (GOD). GOD enzyme-coated InN QDs based biosensor exhibits excellent linear glucose concentration dependent electrochemical response against an Ag/AgCl reference electrode over a wide logarithmic glucose concentration range (1 × 10−5 M to 1 × 10−2 M) with a high sensitivity of 80 mV/decade. It exhibits a fast response time of less than 2 s with good stability and reusability and shows negligible response to common interferents such as ascorbic acid and uric acid. The fabricated biosensor has full potential to be an attractive candidate for blood sugar concentration detection in clinical diagnoses.

End-User-Oriented Telco Mashups: The OMELETTE Approach

With the success of Web 2.0 we are witnessing a growing number of services and APIs exposed by Telecom, IT and content providers. Targeting the Web community and, in particular, Web application developers, service providers expose capabilities of their infrastructures and applications in order to open new markets and to reach new customer groups. However, due to the complexity of the underlying technologies, the last step, i.e., the consumption and integration of the offered services, is a non-trivial and time-consuming task that is still a prerogative of expert developers. Although many approaches to lower the entry barriers for end users exist, little success has been achieved so far. In this paper, we introduce the OMELETTE project and show how it addresses end-user-oriented telco mashup development. We present the goals of the project, describe its contributions, summarize current results, and describe current and future work.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Estudio y desarrollo de sensores de fibra óptica para detección de vibraciones en ductos ascendentes submarinos

En esta tesis doctoral se describe el trabajo de investigación enfocado al estudio y desarrollo de sensores de fibra óptica para la detección de presión, flujo y vibraciones en ductos ascendentes submarinos utilizados en la extracción y transporte de hidrocarburos, con el objetivo de aplicarlos en los campos de explotación de aguas profundas en el Golfo de México pertenecientes a la Industria Petrolera Mexicana. El trabajo se ha enfocado al estudio y desarrollo de sensores ópticos cuasi distribuidos y distribuidos. En especial se ha profundizado en el uso y aplicación de las redes de Bragg (FBG) y de reflectómetros ópticos en el dominio del tiempo sensible a la fase (φ-OTDR). Los sensores de fibra óptica son especialmente interesantes para estas aplicaciones por sus ventajosas características como su inmunidad a interferencias electromagnéticas, capacidad de multiplexado, fiabilidad para trabajar en ambientes hostiles, altas temperaturas, altas presiones, ambientes salino-corrosivos, etc. Además, la fibra óptica no solo es un medio sensor sino que puede usarse como medio de transmisión. Se ha realizado un estudio del estado del arte y las ventajas que presentan los sensores ópticos puntuales, cuasi-distribuidos y distribuidos con respecto a los sensores convencionales. Se han estudiado y descrito los interrogadores de redes de Bragg y se ha desarrollado un método de calibración útil para los interrogadores existentes en el mercado, consiguiendo incertidumbres en la medida de la longitud de onda menores de ± 88 nm e incertidumbres relativas (la mas interesante en el campo de los sensores) menores de ±3 pm. Centrándose en la aplicación de las redes de Bragg en la industria del petróleo, se ha realizado un estudio en detalle del comportamiento que presentan las FBGs en un amplio rango de temperaturas de -40 ºC a 500 oC. Como resultado de este estudio se han evaluado las diferencias en los coeficientes de temperatura en diversos tramos de mas mismas, así como para diferentes recubrimientos protectores. En especial se ha encontrado y evaluado las diferencias de los diferentes recubrimientos en el intervalo de temperaturas entre -40 ºC y 60 ºC. En el caso del intervalo de altas temperaturas, entre 100 ºC y 500 ºC, se ha medido y comprobado el cambio uniforme del coeficiente de temperatura en 1pm/ºC por cada 100 ºC de aumento de temperatura, en redes independientemente del fabricante de las mismas. Se ha aplicado las FBG a la medición de manera no intrusiva de la presión interna en una tubería y a la medición del caudal de un fluido en una tubería, por la medida de diferencia de presión entre dos puntos de la misma. Además se ha realizado un estudio de detección de vibraciones en tuberías con fluidos. Finalmente, se ha implementado un sistema de detección distribuida de vibraciones aplicable a la detección de intrusos en las proximidades de los ductos, mediante un φ-OTDR. En este sistema se ha estudiado el efecto negativo de la inestabilidad de modulación que limita la detección de vibraciones distribuidas, su sensibilidad y su alcance. ABSTRACT This thesis describes the research work focused for the study and development of on optical fiber sensors for detecting pressure, flow and vibration in subsea pipes used in the extraction and transportation of hydrocarbons, in order to apply them in deepwater fields in the Gulf of Mexico belonging to the Mexican oil industry. The work has focused on the study and development of optical sensors distributed and quasi distributed. Especially was done on the use and application of fiber Bragg grating (FBG) and optical reflectometers time domain phase sensitive (φ-OTDR). The optical fiber sensors especially are interesting for these applications for their advantageous characteristics such as immunity to electromagnetic interference, multiplexing capability, reliability to work in harsh environments, high temperatures, high pressures, corrosive saline environments, etc. Furthermore, the optical fiber is not only a sensor means it can be used as transmission medium. We have performed a study of the state of the art and the advantages offered by optical sensors point, quasi-distributed and distributed over conventional sensors. Have studied and described interrogators Bragg grating and has developed a calibration method for interrogators useful for the existing interrogators in the market, resulting uncertainty in the measurement of the wavelength of less than ± 0.17 nm and uncertainties (the more interesting in the field of sensors) less than ± 3 pm. Focusing on the application of the Bragg gratings in the oil industry, has been studied in detail the behavior of the FBGs in a wide range of temperatures from -40 °C to 500 oC. As a result of this study we have evaluated the difference in temperature coefficients over various sections of the same, as well as different protective coatings. In particular evaluated and found the differences coatings in the range of temperatures between -40 º C and 60 º C. For the high temperature range between 20 ° C and 500 ° C, has been measured and verified the uniform change of the temperature coefficient at 1pm / ° C for each 100 ° C increase in temperature, in networks regardless of manufacturer thereof. FBG is applied to the non-intrusive measurement of internal pressure in a pipeline and measuring flow of a fluid in a pipe, by measuring the pressure difference between two points thereof. Therefore, has also made a study of detecting vibrations in pipes with fluids. Finally, we have implemented a distributed sensing system vibration applied to intrusion detection in the vicinity of the pipelines, by φ-OTDR. In this system we have studied the negative effect of modulation instability limits the distributed vibration detection, sensitivity and scope.

Some framework ideas for software engineering education

This paper presents various ideas aimed at improving the conceptual framework for Software Engineering Education. They are centered on gradually seeing Software Engineering through a 3-p (problem-process-product), a 4-p (people (producars)-problem,process,product) and a 5-p (people (producers)-"problem, process, product, people (users)diagram. These diagrams include concepts such as the rate of change of a problem, the relational complexity of a problem, triphase processes with dominant phases, degrees of software evolution,levels of complexity (with the recognition of disorganized complexity), among others.

Knowledge representation tool for cognitiveprocesses modeling

In the last decades, neuropsychological theories tend to consider cognitive functions as a result of the whole brainwork and not as individual local areas of its cortex. Studies based on neuroimaging techniques have increased in the last years, promoting an exponential growth of the body of knowledge about relations between cognitive functions and brain structures [1]. However, so fast evolution make complicated to integrate them in verifiable theories and, even more, translated in to cognitive rehabilitation. The aim of this research work is to develop a cognitive process-modeling tool. The purpose of this system is, in the first term, to represent multidimensional data, from structural and functional connectivity, neuroimaging, data from lesion studies and derived data from clinical intervention [2][3]. This will allow to identify consolidated knowledge, hypothesis, experimental designs, new data from ongoing studies and emerging results from clinical interventions. In the second term, we pursuit to use Artificial Intelligence to assist in decision making allowing to advance towards evidence based and personalized treatments in cognitive rehabilitation. This work presents the knowledge base design of the knowledge representation tool. It is compound of two different taxonomies (structure and function) and a set of tags linking both taxonomies at different levels of structural and functional organization. The remainder of the abstract is organized as follows: Section 2 presents the web application used for gathering necessary information for generating the knowledge base, Section 3 describes knowledge base structure and finally Section 4 expounds reached conclusions.

An Interactive Bibliography on Temporal GIS.

This report introduces TimeBliography, a dynamic and online bibliography on temporal GIS. We provide a brief description of the bibliography as well as the components and functionalities of the web application that supports it. The bibliography is fully accessible on the Web at http://spaceandtime.wsiabato.info.

Sistema de monitorización de sistemas distribuidos

La computación distribuida ha estado presente desde hace unos cuantos años, pero es quizás en la actualidad cuando está contando con una mayor repercusión. En los últimos años el modelo de computación en la nube (Cloud computing) ha ganado mucha popularidad, prueba de ello es la cantidad de productos existentes. Todo sistema informático requiere ser controlado a través de sistemas de monitorización que permiten conocer el estado del mismo, de tal manera que pueda ser gestionado fácilmente. Hoy en día la mayoría de los productos de monitorización existentes limitan a la hora de visualizar una representación real de la arquitectura de los sistemas a monitorizar, lo que puede dificultar la tarea de los administradores. Es decir, la visualización que proporcionan de la arquitectura del sistema, en muchos casos se ve influenciada por el diseño del sistema de visualización, lo que impide ver los niveles de la arquitectura y las relaciones entre estos. En este trabajo se presenta un sistema de monitorización para sistemas distribuidos o Cloud, que pretende dar solución a esta problemática, no limitando la representación de la arquitectura del sistema a monitorizar. El sistema está formado por: agentes, que se encargan de la tarea de recolección de las métricas del sistema monitorizado; un servidor, al que los agentes le envían las métricas para que las almacenen en una base de datos; y una aplicación web, a través de la que se visualiza toda la información. El sistema ha sido probado satisfactoriamente con la monitorización de CumuloNimbo, una plataforma como servicio (PaaS), que ofrece interfaz SQL y procesamiento transaccional altamente escalable sobre almacenes clave valor. Este trabajo describe la arquitectura del sistema de monitorización, y en concreto, el desarrollo de la principal contribución al sistema, la aplicación web. ---ABSTRACT---Distributed computing has been around for quite a long time, but now it is becoming more and more important. In the last few years, cloud computing, a branch of distributed computing has become very popular, as its different products in the market can prove. Every computing system requires to be controlled through monitoring systems to keep them functioning correctly. Currently, most of the monitoring systems in the market only provide a view of the architectures of the systems monitored, which in most cases do not permit having a real view of the system. This lack of vision can make administrators’ tasks really difficult. If they do not know the architecture perfectly, controlling the system based on the view that the monitoring system provides is extremely complicated. The project introduces a new monitoring system for distributed or Cloud systems, which shows the real architecture of the system. This new system is composed of several elements: agents, which collect the metrics of the monitored system; a server, which receives the metrics from the agents and saves them in a database; and a web application, which shows all the data collected in an easy way. The monitoring system has been tested successfully with Cumulonimbo. CumuloNimbo is a platform as a service (PaaS) which offers an SQL interface and a high-scalable transactional process. This platform works over key-value storage. This project describes the architecture of the monitoring system, especially, the development of the web application, which is the main contribution to the system.

Análisis dinámico experimental de edificios esbeltos

Es conocido que la variación del comportamiento dinámico de las estructuras puede ser empleado dentro de un sistema de monitorización de su integridad estructural. Así, este estudio tiene como objetivo comprender el comportamiento dinámico de edificios esbeltos, frente a diferentes agentes ambientales como la temperatura y/o dirección y velocidad del viento. En el marco de esta investigación, se estudian dos edificios: la Torre de la ETSI (Escuela Técnica Superior de Ingenieros) de Caminos, Canales y Puertos de la UPM (Universidad Politécnica de Madrid) y un edificio de viviendas situado en la calle de Arturo Soria de Madrid. Los datos medioambientales antes mencionados, se registraron con sendas estacionales meteorológicas situadas en las azoteas de ambos edificios. Se realiza el análisis modal operacional de ambas estructuras. Este análisis se realiza a partir de las mediciones de las aceleraciones ante excitaciones ambientales, es un análisis basado sólo en la respuesta de la estructura. Por tanto, no es necesario interrumpir el funcionamiento en servicio de la instalación, obteniendo su comportamientos en este estado. A partir de este análisis, se obtienen las frecuencias naturales, los amortiguamientos modales y las formas modales. Así, en este trabajo se ha estudiado la relación existente entre la variación en la estimación de las frecuencias naturales y la variación de los agentes ambientales (fundamentalmente la temperatura). Los ensayos dinámicos en los dos edificios mencionados anteriormente, se han realizado utilizando acelerómetros de alta sensibilidad sincronizados inalámbricamente, lo cual ha simplificado el trabajo experimental si lo comparamos con los sistemas tradicionales. Como resultado del trabajo realizado se pueden destacar los siguientes puntos: (i) se ha visto que con el equipamiento disponible se pueden realizar análisis dinámicos de edificios, (ii) se ha mejorado el conocimiento dinámico de estas estructuras, y (iii) se ha visto la importancia que pueden tener los agentes ambientales dependiendo por un lado del tipo estructura del edificio. A partir del trabajo, se podrían actualizar modelos matemáticos que sirvan para la predicción de daños en las estructuras, y por otro, se podrán eliminar los efectos de los agentes ambientales, lo cual es un punto vital si se quiere emplear los parámetros modales para el cálculo de indices de daño. La aplicación de este tipo de investigación ayudará a tener una información mayor sobre el comportamiento de las estructuras y así, en el futuro, poder realizar distintos tipos de procesos, como la formulación de modelos matemáticos que reflejen con mayor fidelidad el comportamiento real. De esta forma, la monitorización de los agentes medioambientales permitirán valorar la influencia de estas variaciones sobre la estructura pudiéndose eliminar estos efectos. Con ello, se mejora la incertidumbre en la variación de frecuencias que puede ser utilizada como un sistema de activación de alarmas frente a la detección de daños estructurales. It is known that the variation of the dynamic behavior of structures can be used within a system to monitor structural integrity. So, this study aims to understand the dynamic behavior of slender buildings, against different environmental agents such as temperature and / or wind direction and velocity. As part of this investigation, two buildings are studied: the ETSI's (Escuela Técnica Superior de Ingenieros) main tower of Escuela de Caminos, Canales y Puertos of UPM (Universidad Politécnica de Madrid) and a residential building located in the streets Arturo Soria Madrid. The environmental data were recorded with weather stations located on the roof of both buildings. In both structures a modal operational analysis has been carried out. This analysis is performed from the measurements of the acceleration to the environmental excitation, this analysis is based only on the response of the structure. Therefore, it is not necessary to interrupt the operation of the structure, getting its behavior in this state. From this analysis, the natural frequencies, modal damping and mode shapes are obtained. So, in this work we have studied the existing relationship between the variation in the estimate of the natural frequencies and the variation of environmental agents (mainly temperature). The dynamic tests in the two buildings mentioned above, have been made using high-sensitivity accelerometers wirelessly synchronized, which has simplified the experimental work when compared to traditional systems. As a result of work performed can highlight the following points: (i) it has been found that with the available equipment can perform dynamic analysis of buildings, (ii) has improved dynamic knowledge of these structures, and, (iii) can be seen the potential importance of environmental agents depending on the type of building structure. From the work, mathematical models can be updated that serve to prediction of damage to structures, and on the other side, may eliminate the effects of environmental agents, which is a vital point if you want to use the modal parameters for calculating damage ratings. The application of this type of research will help to have more information about the behavior of structures and so, in the future, conduct various processes, as the formulation of mathematical models that reflect more accurately an actual behavior. In this way the monitoring of environmental agents will allow evaluate the influence of these variations on the structure being possible eliminate these effects. Thereby, improvement the uncertainty in the frequencies variation that can be used as an alarm activation system from detection of structural damage.