Juego de gestión económico-deportiva de fórmula 1 para Android

Formula Racing Team Manager (FRTM) se trata de un juego de un solo jugador, para Android, donde el jugador tendrá como objetivo principal ascender desde la quinta división inicial hasta la primera y lograr allí ganar la clasificación por equipos ante 19 equipos manejados por el sistema. Por el camino tendrá que gestionar una gran cantidad de tareas distintas en el juego, desde la gestión del equipo en sí a la gestión estratégica de las carreras. Para conseguir el objetivo será básico lograr una buena gestión económica, la fuente principal de ganancias son los patrocinadores, pudiendo contar con un total de cuatro simultáneamente. El dinero conseguido se utilizará en mejorar el equipo (empleados, coche y pilotos) lo máximo posible para conseguir mejores resultados en carrera. Hay una gran cantidad de circuitos disponibles, todos reales, combinando circuitos históricos del calendario de Fórmula 1 con actuales y con circuitos otros populares en otras categorías (a destacar la inclusión de carreras de resistencia como las 500 millas de Indianápolis o las 24 horas de Le Mans). Será importante entender bien los parámetros de cada circuito para lograr un buen resultado en todos ellos. La temporada se divide en 20 grandes premios, formado cada uno por tres sesiones (entrenamientos, clasificación y carrera). En los entrenamientos el jugador podrá, durante dos horas, dar todas las vueltas que cree oportuno hasta que su tiempo se agote, para encontrar así la mejor configuración posible para el coche, y obtener los datos de consumos y desgastes que encuentre necesarios para emplearlos en carrera. En la sesión de clasificación (separada en tres rondas), se decidirán las posiciones de salida en carrera Antes de la carrera el jugador deberá decidir qué estrategia utilizar en ella, escogiendo la configuración del coche, los compuestos de neumáticos y las cargas de combustible a utilizar en cada parada. Durante la carrera también podrá cambiar ciertos parámetros en caso de que la situación de carrera no se adapte a sus expectativas, teniendo así un control total de lo sucedido en carrera, como si de un director deportivo de un equipo real de Fórmula 1 se tratase. Durante la carrera, se irán simulando las vueltas cuando el jugador así lo desee y lo indique mediante un reproductor disponible. Posteriormente, al terminar la carrera volverá a predominar la gestión económica del equipo por parte del jugador, teniendo que controlar los desgastes de cada una de las diez piezas distintas del coche para evitar roturas, y volviendo a poder entrenar a pilotos y empleados. El juego está disponible tanto en español como en inglés. ABSTRACT. Formula Racing Team Manager (FRTM) is a single player game, for Android, where the player has the main objective of promoting from the initial fifth division to the first one, and winning there the championship against 19 teams managed by the system. On the way, the player will have to manage a different number of tasks in the game, from the team management to the race strategic management. To complete that objective a basic key is to achieve a good economic management, the main source of incomes are the sponsors; being able to have a total of four at the same time. The money received will have to be spent on improving the team (staff, car and drivers) the best as possible to try to achieve even better race results. There are a lot of available circuits throughout the game, all of them real, combining some historical from Formula 1 calendar with actual ones, and also with some popular circuits from other categories (to highlight the inclusion of endurance races like the 500miles from Indianapolis and the 24 hours of Le Mans). It will be basic to fully understand the parameters from each circuit to achieve a good result in all of them. The season is divided in 20 Grand Prix, every one of them composed by three sessions (free practice, qualifying and race). In the Free Practice session the player will get the chance to driver all the laps he can in two hours, to try to get the best possible setup for the car and to obtain data from tyres wear and fuel consumption. On the qualifying session (composed by three rounds), the starting grid for the race will be decided. Before the race, the player will have to choose the strategy to use, deciding the car setup, the tyres compound and the fuel inputs for every pit stop to do. Also, throughout the race, the player will get the chance to change some parameters of that strategy in case of the race not going as expected. On the race, every lap will be simulated when the player decides. And, after the race is finished, the player will have to work again on the economy and team management, controlling the wear of every car part to avoid malfunctions, and being able to train drivers and staff. The game is available in both spanish and english.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

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.

Programación en lenguaje Java de algoritmo Zig-Zag para procesado de archivos MIDI

El siguiente proyecto versa sobre la programación en lenguaje java del algoritmo de humanización MIDI desarrollado por Jorge Grundman en su tesis La Humanización de la Interpretación Virtual: Tres ejemplos significativos de la obra de Chopin. Este algoritmo, denominado Zig-Zag tiene como finalidad lograr que una partitura interpretada por un ordenador tenga unas características similares a la lectura a primera vista de la misma por un pianista. Para ello, basa su funcionamiento en una aleatorización del tempo en base a una serie de parámetros, a una modificación de la dinámica acorde a la modificación de tempo y a una segunda aleatorización para cada figura de la partitura. Este algoritmo tiene un gran campo de aplicación como complemento a los diversos secuenciadores y editores de partituras que existen en la actualidad, proporcionando nuevas características a los mismos. La programación del algoritmo se ha llevado a cabo empleando el Java SDK (Standard Developement Kit) 7 y las herramientas que proporciona esta plataforma para el manejo y modificación de los mensajes MIDI. ABSTRACT. The next project is about the programming in Java language of the MIDI humanization algorithm developed by Jorge Grundman in his thesis La Humanización de la Interpretación Virtual: Tres ejemplos significativos de la obra de Chopin. This algorithm, called Zig-Zag aims to have similar characteristics in a score performed by a computer than in the sight reading by a pianist. To this end, it bases its process in a randomization of the tempo from several parameters, a modification of the dynamic according to the change of tempo and a second randomization for each figure in the score. This algorithm has a big scope of application as complement for the different sequencers and score editors that already exist, providing new features to them. The algorithm has been programmed using the Java SDK (Standard Development Kit) 7 and the tools that this platform provides to handle and modify MIDI messages.

Aplicación de aprendizaje de idiomas para plataformas móviles

El proyecto aquí desarrollado es una aplicación Android para smartphone. Consiste en una plataforma para aprender inglés clasificada en varios niveles de aprendizaje que ofrece al usuario gramática y vocabulario clasificado en lecciones concretas; una vez aprendidas se pueden poner en práctica realizando ejercicios específicos. La aplicación está escrita en lenguaje Java. Para el almacenamiento de los datos se ha utilizado MySQL y su obtención fue posible gracias al diseño de una API utilizando Google App Engine. El objetivo era crear una aplicación que descargase los datos de una API por medio de peticiones. De esta forma se lograron dos propósitos: el primero es que la aplicación pueda usarse de manera offline una vez que ya tiene los datos en el dispositivo. El segundo es conseguir que la aplicación no tenga en su código los datos de la gramática ya que, al pedirlos a un servicio externo, adquiere total independencia. ABSTRACT The project developed is an Android application for smartphones. It is a platform to learn English covering different levels. It offers the user grammar and vocabulary contents in every lesson. In addition, once the lesson is finished it can be put into practice by performing specific exercises. The application is written in Java. For data storing, MySQL was used. As for data obtaining an API using Google App Engine was created. The aim was to create an application that could download data via an API using requests. Thus, two goals were achieved: first, the application can be used offline once you have the data on the device. Second, the application does not have in its code any grammar data: by ordering them to an external service the application becomes independent.

Control remoto de presentaciones mediante Raspberry PI y Android

Este proyecto fin de carrera trata de mejorar los sistemas actuales de control en la visualización de diapositivas. La solución adoptada constará de un sistema con modelo cliente-servidor. El servidor formado por un mini ordenador, en este caso una Raspberry Pi, que estará conectado al proyector de video. Este servidor se mantendrá a la espera de recibir una conexión entrante vía Bluetooth. Una vez se realice la conexión interpretará los comandos mandados por el cliente a través de una API con formato JSON y realizará las acciones indicadas para el control de la presentación. El cliente será una aplicación móvil para dispositivos Android. A través de ella el profesor accederá al servidor escaneando un código QR que será proyectado y una vez conectado enviará los comandos de control de la presentación, tales como abrir una presentación, avanzar y retroceder diapositiva, etc. La solución final deberá ser eficiente, sencilla de utilizar y con un bajo coste para resultar atractiva y ser así útil en el mundo real. Para ello se contará con valores añadidos como el poder iniciar la presentación desde el dispositivo móvil, el mostrar las notas de la diapositiva actual o contar con un temporizador para permitir un mejor control sobre el tiempo disponible para la presentación. ABSTRACT. This final project pursues the improvement of the current presentation control systems. The solution it provides is based on a server-client architecture. The server will be a mini PC, a Raspberry Pi model in this case, that will be connected to a video projector or a screen monitor. This server will remain idle waiting for an incoming Bluetooth connection. Once the connection is accepted the server will parse the commands sent by the client through a JSON API and will execute them accordingly to control the system. The client we decided to develop is an Android application. The speaker will be able to connect with the server by scanning a QR code that will be generated and displayed into the projector or screen monitor. Once the connection is accepted the client will sent the commands to control the slides, such as opening a presentation, move forward and backwards, etc. The adopted solution must be efficient, easy to use and with low cost to be appealing and useful to the real world. To accomplish the task this project will count with improvements over the current systems, such as the possibility to open a presentation from the smartphone, the visualization of the current slide notes from the mobile phone and a countdown timer to have a better control over the available time for the presentation.

Aplicación móvil y web para la gestión de lugares geolocalizados

El proyecto “Aplicación móvil y web para la gestión de lugares geolocalizados (www.midiez.com)” tiene como objetivo principal crear un repositorio de listas categorizadas de sitios para su uso en el ámbito personal o comercial. Tanto la aplicación web como la aplicación móvil desarrollada en Android tienen el propósito de gestionar listas de lugares de interés (Restaurantes, tiendas,..) o con propósitos específicos (Organización de viajes) o simplemente como una forma de anotar aquellos sitios que nos comentan y que nos gustaría visitar. El desarrollo de este proyecto además permitirá contrastar las distintas alternativas y la evolución de las distintas herramientas que se han ido desarrollando para la gestión del ocio en los últimos años desde el sistema Android y plataformas web. Todo el proyecto ha sido realizado usando software libre (PHP para el lenguaje web servidor y Java para la programación móvil). La principal finalidad desde el punto de vista del desarrollador es: aprovechar las sinergias de la programación móvil y la programación web de manera que las mismas capas de negocio de Datos sean usadas por ambas plataformas. Asimismo crear una aplicación distribuida y fácilmente escalable. Las herramientas que se han usado para desarrollar han sido: la SDK proporcionada por Google, una JDK de Java y un IDE de desarrollo Java como es Eclipse y otro similar para el desarrollo de la parte PHP. La BBDD elegida ha sido MySQL. El proyecto pretende mostrar el potencial de las aplicaciones móviles geolocalizadas desde el punto de vista del ocio y compararlas con el estado del arte actual. Por lo tanto la mayor parte del tiempo dedicado al proyecto ha sido empleado en el desarrollo de la aplicación web, la aplicación móvil y en la base de datos pero también he dedicado una pequeña parte del trabajo para realizar un estudio sobre las consecuencias que esta tecnología está teniendo en nuestros cerebros. ABSTRACT The project "Web and Mobile App for managing geolocation places” has as main objective managing of places lists in order to use them in the leisure time scope. Nowadays the use of GPS is being a constant in mobile applications so that is already part of our daily life. We used to know where we are always and at the same time we can find locations using the technology of our mobile phones. Now it is very difficult to get lost outside but also is difficult to explain somebody how to get to anywhere without using Google Maps. Google Maps, Geolocation, gps navigators, … all that kind of stuff are making our life easier and less complicated but also are making our brains lazier. Furthermore, the development of this project will use the potential of locate places into maps to avoid annotate every spot we would like to visit or a brand new restaurant. The project itself shows the location features of Google Maps combined with an places data base in order to create, and manage places lists and use them to get to them as well as to share those places with our contacts. Also, the main purpose from the point of view of the developer is to combine different programming languages and use the resulting synergies in a easily scalable and portable environment. The tools that have been used to develop are: the SDK provided by Google, one JDK Java and Java development IDE such as Eclipse and similar to the development of the PHP part. The DB has been chosen MySQL. Finally, this project aims to show, from an educational point of view, the use and potential of this technology. Thus, it has been devoted a large amount of time of the project (and, consequently, its documentation) on develop the Android app, the data base and the web app but also but also to highlight the consequences of using technology.

Desarrollo de un sistema informático para ayudar a adultos con síndrome de Asperger

Este proyecto presenta un sistema informático para ayudar a personas Asperger, que tienen problemas para recordar actividades y objetos básicos, y a sus profesores especialistas. Se ha decidido llamarlo AS (Asperger). Se compone de dos aplicaciones Android: la aplicación tutor y la aplicación usuario. La primera es para que los profesionales, desde su propia tablet, puedan centralizar y gestionar toda la información de sus alumnos creando tareas, retos y eventos específicos para cada uno. La segunda es para los móviles de las personas Asperger, se encarga de recordarles los sucesos que su tutor les ha asignado y después les pregunta si los realizaron correctamente. Ambas interfaces siguen los principios de claridad y sencillez, además la aplicación usuario es totalmente personalizable para que una persona Asperger de cualquier edad pueda interactuar y motivarse con ella. La información es almacenada localmente en cada dispositivo. Ambas aplicaciones se comunican para sincronizar los datos mediante sockets usando la tecnología WIFI. Esto permite tener un seguimiento del progreso de cada alumno desde la aplicación tutor. La implementación se ha realizado mediante una arquitectura multicapa que utiliza patrones de ingeniería del software para facilitar cualquier extensión o adaptación de la funcionalidad del sistema.

Herramienta de gestión de contadores hardware para Android

PMCTrack es una herramienta de código abierto para Linux que permite monitorizar el rendimiento de las aplicaciones haciendo uso de los contadores hardware del procesador. Esta herramienta soporta la captura de métricas como el número de instrucciones por ciclo o la tasa de fallos de cache. El objetivo de este proyecto es portar PMCTrack al sistema operativo Android sobre plataformas que integran procesadores de ARM. Esto conlleva la realización de las siguientes tareas: (1) modificación de la variante del kernel Linux propia de Android para incluir las extensiones requeridas por el módulo del kernel de PMCTrack, (2) adaptación de las herramientas de modo usuario de PMCTrack, y (3) desarrollo de una aplicación Android que permita visualizar en tiempo real las medidas de los contadores recabadas para las distintas aplicaciones que están siendo monitorizadas. Para poner a prueba la adaptación de la herramienta PMCTrack al sistema operativo Android y mostrar la utilidad de nuestras aportaciones, se han llevado a cabo diversos casos de estudio empleando la placa de desarrollo Odroid XU4.

Java software platform for the development of advanced robotic virtual laboratories

This article presents an interactive Java software platform which enables any user to easily create advanced virtual laboratories (VLs) for Robotics. This novel tool provides both support for developing applications with full 3D interactive graphical interface and a complete functional framework for modelling and simulation of arbitrary serial-link manipulators. In addition, its software architecture contains a high number of functionalities included as high-level tools, with the advantage of allowing any user to easily develop complex interactive robotic simulations with a minimum of programming. In order to show the features of the platform, the article describes, step-by-step, the implementation methodology of a complete VL for Robotics education using the presented approach. Finally, some educational results about the experience of implementing this approach are reported.

Diagnoses fungorum novorum in Insula Java collectorum / O. Penzig et P.A. Saccardo.

ser. 1-3

WINDOWS 10 IoT SU RASPBERRY PI 2: MULTI-PARADIGM PROGRAMMING TRA JAVA E C#

Questa tesi ha come obiettivo la sperimentazione del nuovo sistema operativo Windows 10 IoT Core su tecnologia Raspberry Pi 2, verificandone la compatibilita con alcuni sensori in commercio. Tale studio viene poi applicato in un contesto di Home Intelligence al fine di creare un agente per la gestione di luci LED, in prospettiva della sua integrazione nel sistema prototipale Home Manager.

Design and Implementation of a Cloud-based Middleware for Persuasive Android Applications

Negli ultimi decenni, le tecnologie e i prodotti informatici sono diventati pervasivi e sono ora una parte essenziale delle nostre vite. Ogni giorno ci influenzano in maniera più o meno esplicita, cambiando il nostro modo di vivere e i nostri comportamenti più o meno intenzionalmente. Tuttavia, i computer non nacquero inizialmente per persuadere: essi furono costruiti per gestire, calcolare, immagazzinare e recuperare dati. Non appena i computer si sono spostati dai laboratori di ricerca alla vita di tutti i giorni, sono però diventati sempre più persuasivi. Questa area di ricerca è chiamata pesuasive technology o captology, anche definita come lo studio dei sistemi informatici interattivi progettati per cambiare le attitudini e le abitudini delle persone. Nonostante il successo crescente delle tecnologie persuasive, sembra esserci una mancanza di framework sia teorici che pratici, che possano aiutare gli sviluppatori di applicazioni mobili a costruire applicazioni in grado di persuadere effettivamente gli utenti finali. Tuttavia, il lavoro condotto dal Professor Helal e dal Professor Lee al Persuasive Laboratory all’interno dell’University of Florida tenta di colmare questa lacuna. Infatti, hanno proposto un modello di persuasione semplice ma efficace, il quale può essere usato in maniera intuitiva da ingegneri o specialisti informatici. Inoltre, il Professor Helal e il Professor Lee hanno anche sviluppato Cicero, un middleware per dispositivi Android basato sul loro precedente modello, il quale può essere usato in modo molto semplice e veloce dagli sviluppatori per creare applicazioni persuasive. Il mio lavoro al centro di questa tesi progettuale si concentra sull’analisi del middleware appena descritto e, successivamente, sui miglioramenti e ampliamenti portati ad esso. I più importanti sono una nuova architettura di sensing, una nuova struttura basata sul cloud e un nuovo protocollo che permette di creare applicazioni specifiche per smartwatch.