Una herramienta web para la planificación de horarios y de asignaciones de aulas.

Este proyecto ha consistido en la realización de una aplicación web para cubrir una necesidad del centro universitario; la necesidad de gestionar los horarios y la asignación de aulas cada inicio de curso de una forma más automática de la que se usa en la actualidad. El objetivo principal ha sido que la aplicación fuera lo más intuitiva posible y que tenga una facilidad de uso que motivase su utilización. Para ello nos hemos decantado por una serie de características tanto visuales (distribución de la información, códigos de colores), como de uso (sistema de Drag&Drop). La aplicación tiene tres módulos principales: Un primer módulo para el manejo de los horarios, el cual nos permite la construcción de un horario para un grupo determinado evitando cualquier tipo de conflicto.El segundo módulo para la asignación de grupo a aulas, de forma que nos permite tener un control de los espacios del centro. El tercero y último, con una fuerte relación con el segundo, que en este caso se utiliza para asignar asignaturas optativas a aulas. Todo esto va acompañado por una variedad de páginas de información y de una vista administrativa para gestionar los datos necesarios para usar la aplicación. Una de las ventajas más importantes que tiene esta aplicación es la automatización a la hora de realizar todas las comprobaciones necesarias para hacer cualquier asignación. Debido a la envergadura del proyecto, optamos por realizar este proyecto conjuntamente entre tres personas para ser capaces de ofrecer un producto lo más completo posible sin salirnos de los límites de este trabajo de fin de grado.

Implementación eficiente de redes neuronales autoorganizadas en CUDA C/C++.

En este documento se expondrá una implementación del problema del viajante de comercio usando una implementación personalizada de un mapa auto-organizado basándose en soluciones anteriores y adaptándolas a la arquitectura CUDA, haciendo a la vez una comparativa de la implementación eficiente en CUDA C/C++ con la implementación de las funciones de GPU incluidas en el Parallel Computing Toolbox de Matlab. La solución que se da reduce en casi un cuarto las iteraciones necesarias para llegar a una solución buena del problema mencionado, además de la mejora inminente del uso de las arquitecturas paralelas. En esta solución se estudia la mejora en tiempo que se consigue con el uso específico de la memoria compartida, siendo esta una de las herramientas más potentes para mejorar el rendimiento. En lo referente a los tiempos de ejecución, se llega a concluir que la mejor solución es el lanzamiento de un kernel de CUDA desde Matlab a través de la funcionalidad incluida en el Parallel Computing Toolbox.

Improvement of Virtual Screening Predictions using Computational Intelligence Methods

Virtual Screening (VS) methods can considerably aid clinical research, predicting how ligands interact with drug targets. However, the accuracy of most VS methods is constrained by limitations in the scoring function that describes biomolecular interactions, and even nowadays these uncertainties are not completely understood. In order to improve accuracy of scoring functions used in most VS methods we propose a hybrid novel approach where neural networks (NNET) and support vector machines (SVM) methods are trained with databases of known active (drugs) and inactive compounds, this information being exploited afterwards to improve VS predictions.

Clasificador semántico de medios sociales mediante análisis basado en expresiones: aplicación a blogs y diarios

La reputación corporativa es la percepción que los diferentes públicos de una empresa tienen acerca de la misma. Estos públicos o stakeholders, son aquellos que se relacionan con la empresa de cualquier manera, pudiéndose distinguir entre públicos internos, empleados, accionistas, directivos, …; y públicos externos, clientes, proveedores, fondos de inversión, …. En los últimos años estamos presenciando como las empresas e instituciones dedican importantes esfuerzos a desarrollar políticas de Reputación Corporativa, ya que una disminución de la reputación redunda directamente en la cuenta de resultados de las compañías por lo que las mejoras que se introduzcan en la gestión de la reputación redundaran directamente en su sostenibilidad económica y social del país donde operan.Para poder medir la RC de una empresa o institución es preciso determinar el sentimiento que dicha empresa o institución tiene en sus públicos. Pero llevar a cabo esta medición es cada día más difícil, ya que la sociedad de la información donde estamos inmersos, hace que los canales de comunicación de los públicos sean mucho mayores que hace unos años( redes sociales, blog, diarios, foros, …) y además, la comunicación puede hacerse casi en tiempo real, tal como sucede en las redes sociales. Para hacer estas mediciones, las principales empresas del sector han utilizado principalmente encuestas las cuales las realizaban empresas especializadas, lo que supone un alto coste y además, los resultados son obtenidos a tiempo pasado o no se alcanza un tamaño de población significativa.El objetivo de este trabajo es realizar una aplicación para determinar la reputación de una empresa en medios de comunicación online. Para ello, se ha desarrollado un sistema de lectura de medios online, que permite localizar y extraer la información de los medios de comunicación online; un clasificador semántico para analizar la información recogida y clasificarla en diferentes temáticas extrayendo el sentimiento de los textos; y finalmente, una interfaz para interactuar con el usuario.

Improving drug discovery using a neural networks based parallel scoring function

Virtual Screening (VS) methods can considerably aid clinical research, predicting how ligands interact with drug targets. Most VS methods suppose a unique binding site for the target, but it has been demonstrated that diverse ligands interact with unrelated parts of the target and many VS methods do not take into account this relevant fact. This problem is circumvented by a novel VS methodology named BINDSURF that scans the whole protein surface to find new hotspots, where ligands might potentially interact with, and which is implemented in massively parallel Graphics Processing Units, allowing fast processing of large ligand databases. BINDSURF can thus be used in drug discovery, drug design, drug repurposing and therefore helps considerably in clinical research. However, the accuracy of most VS methods is constrained by limitations in the scoring function that describes biomolecular interactions, and even nowadays these uncertainties are not completely understood. In order to solve this problem, we propose a novel approach where neural networks are trained with databases of known active (drugs) and inactive compounds, and later used to improve VS predictions.

Diseño e Implementación de un robot de conocimiento para la extracción de información de los Social Media y Web

Las transformaciones tecnológicas y de información que está experimentando la sociedad, especialmente en la última década, está produciendo un crecimiento exponencial de los datos en todos los ámbitos de la sociedad. Los datos que se generan en los diferentes ámbitos se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a las tomas de decisiones. Para que estos datos puedan ser de utilidad en cualquier proceso de decisión, es preciso que se conviertan en información, es decir, en un conjunto de datos procesados con un significado, para ayudar a crear conocimiento. Estos procesos de transformación de datos en información se componen de diferentes fases como la localización de las fuentes de información, captura, análisis y medición.Este cambio tecnológico y a su vez de la sociedad ha provocado un aumento de las fuentes de información, de manera que cualquier persona, empresas u organización, puede generar información que puede ser relevante para el negocio de las empresas o gobiernos. Localizar estas fuentes, identificar información relevante en la fuente y almacenar la información que generan, la cual puede tener diferentes formatos, es el primer paso de todo el proceso anteriormente descrito, el cual tiene que ser ejecutado de manera correcta ya que el resto de fases dependen de las fuentes y datos recolectados. Para la identificación de información relevante en las fuentes se han creado lo que se denomina, robot de búsqueda, los cuales examinan de manera automática una fuente de información, localizando y recolectando datos que puedan ser de interés.En este trabajo se diseña e implementa un robot de conocimiento junto con los sistemas de captura de información online para fuentes hipertextuales y redes sociales.

Programación de videojuegos de puzzles en 2D usando Unity: tutorial y ejemplo práctico del juego.

Unity3d es un motor gráfico para la implementación de videojuegos creado por Unity3d Technologies que tiene el honor de ser una de las principales herramientas que propició el auge de los estudios independientes. Pese a estar enfocado al desarrollo de videojuegos en 3D, los desarrolladores lograban crear contenido en 2D a base de manipulaciones como la cámara y de utilizar herramientas no nativas. Afortunadamente, a partir de la versión 4.3 Unity3d integra herramientas nativas que facilitan esta tarea. Este proyecto consiste en la creación de un tutorial sobre la implementación de un videojuego del género puzles en 2D y enfocado a plataformas móviles, empleando para ello Unity3d y concretamente las nuevas herramientas nativas para 2D. La implementación de un videojuego es una tarea muy complicada y extensa, es por ello que en el tutorial se va a tratar la fase de diseño del videojuego y a nivel de implementación centrarse en dichas herramientas para el 2D, mostrando al final una versión jugable del videojuego implementado. Por otra parte, al ser numerosas las herramientas, es imposible tratar cada una de las herramientas aunque se intentará abarcar lo máximo posible y mencionar las que no se incluyan dentro de la implementación del videojuego. El resultado generado de este proyecto puede constituir una referencia para otras personas interesadas en aprender cómo usar Unity3d para programar videojuegos en 2D, lo cual les allanará seguramente el camino y les suavizará la curva de aprendizaje.

Active Foreground Region Extraction and Tracking for Sports Video Annotation

Automatic video segmentation plays a vital role in sports videos annotation. This paper presents a fully automatic and computationally efficient algorithm for analysis of sports videos. Various methods of automatic shot boundary detection have been proposed to perform automatic video segmentation. These investigations mainly concentrate on detecting fades and dissolves for fast processing of the entire video scene without providing any additional feedback on object relativity within the shots. The goal of the proposed method is to identify regions that perform certain activities in a scene. The model uses some low-level feature video processing algorithms to extract the shot boundaries from a video scene and to identify dominant colours within these boundaries. An object classification method is used for clustering the seed distributions of the dominant colours to homogeneous regions. Using a simple tracking method a classification of these regions to active or static is performed. The efficiency of the proposed framework is demonstrated over a standard video benchmark with numerous types of sport events and the experimental results show that our algorithm can be used with high accuracy for automatic annotation of active regions for sport videos.

Football Video Annotation Based on Player Motion Recognition Using Enhanced Entropy

This paper presents a semi-parametric Algorithm for parsing football video structures. The approach works on a two interleaved based process that closely collaborate towards a common goal. The core part of the proposed method focus perform a fast automatic football video annotation by looking at the enhance entropy variance within a series of shot frames. The entropy is extracted on the Hue parameter from the HSV color system, not as a global feature but in spatial domain to identify regions within a shot that will characterize a certain activity within the shot period. The second part of the algorithm works towards the identification of dominant color regions that could represent players and playfield for further activity recognition. Experimental Results shows that the proposed football video segmentation algorithm performs with high accuracy.

Model Probability in Self-organising Maps

Growing models have been widely used for clustering or topology learning. Traditionally these models work on stationary environments, grow incrementally and adapt their nodes to a given distribution based on global parameters. In this paper, we present an enhanced unsupervised self-organising network for the modelling of visual objects. We first develop a framework for building non-rigid shapes using the growth mechanism of the self-organising maps, and then we define an optimal number of nodes without overfitting or underfitting the network based on the knowledge obtained from information-theoretic considerations. We present experimental results for hands and we quantitatively evaluate the matching capabilities of the proposed method with the topographic product.

Interfaces for Intelligent Environments

Presentaciones de la asignatura Interfaces para Entornos Inteligentes del Máster en Tecnologías de la Informática/Machine Learning and Data Mining.

Compendio de métodos para caracterizar la geometría de los tejidos cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética por difusión del agua.

221 p.

Entorno de información y gestión para el alumnado de la ETSII

El “Entorno de información y gestión para el alumnado de la ETSII” es una herramienta que permite la consulta de los datos más relevantes en el día a día de un alumno y realizar tareas simples pero de uso frecuente. El sistema se compone de dos partes, una aplicación web y una aplicación móvil para dispositivos Android. La aplicación web se encarga de leer los datos de entrada a partir de distintos archivos con extensión .csv y los almacena en una base de datos MySQL, mientras que la aplicación móvil recibe esos datos mediante servicios REST y ejecuta toda la funcionalidad con los mismos. El conjunto de funcionalidades que ofrece la aplicación requieren la autenticación en la misma a través de una cuenta de usuario en Google. El sistema además permite la generación de los horarios del alumno, adición de los exámenes al calendario personal del usuario, consulta de datos del profesorado, concertado de tutorías, asistente de matriculación y consulta del calendario lectivo de la titulación correspondiente. Con todo ello se pretende agilizar la consulta de datos relevantes de uso frecuente por parte del alumnado de la E.T.S. de Ingeniería Informática en la web del centro, el campus virtual y la DUMA.

Análisis, diseño y desarrollo de un sistema de seguimiento de acciones formativas en teleformación (SAFT)

El proyecto plantea la realización de un sistema de seguimiento de acciones formativas de teleformación, donde el requisito inicial es suministrar un servicio web que implementa las operaciones necesarias para el seguimiento de estas acciones formativas. La entidad principal que define este servicio podrá conectar a múltiples empresas de formación que imparten este tipo de acciones formativas y deben suministrar este servicio. El proyecto plantea el análisis completo del sistema para una determinada empresa de formación que incluye el servicio web, la plataforma formativa y demás subsistemas que se consideren necesarios. En nuestro caso una aplicación web adicional para la gestión de las acciones formativas, desarrollada con tecnología Microsoft. El servicio web se desarrolla con protocolo SOAP y tecnología Php. Se plantea el análisis completo del sistema y el diseño y desarrollo del servicio web y de la funcionalidad principal de la aplicación web de seguimiento.

Vulnerabilidades usando SDR

Un sistema de SDR (Software Defined Radio) es un sistema de radio programable que delega gran parte del procesamiento hecho clásicamente en hardware,en software corriendo en un ordenador. Dos ventajas inmediatas de un dispositivo de SDR frente a un dispositivo de radio tradicional son el abaratamiento del coste del hardware (menos y menos complejo) y la facilidad de modificación de la funcionalidad específica de la radio (implementaciones software, tan simple como programar cualquier protocolo deseado). Debido al abaratamiento de estos productos y su facilidad de programación e interconexión con un ordenador personal, el mundo de la radiocomunicación es bastante más accesible. Cuando un dominio es poco conocido o accesible, es típico que los sistemas no sean seguros por diseño, sino por oscuridad. Si en un corto periodo de tiempo la accesibilidad a ese dominio aumenta considerablemente, los sistemas seguros por oscuridad se encuentran en peligro. Este trabajo pretende estudiar si efectivamente, al ser más accesible el dominio de la radiocomunicación debido a la accesibilidad de los dispositivos de SDR, ciertos sistemas se encuentran expuestos. La investigación del estado del arte y el estudio práctico de sistemas públicos en el ámbito local, nos permitirá entender hasta qué punto existen riesgos reales. Si se encuentra en el ámbito local una vulnerabilidad en algún sistema, se documentará y se propondrá una posible forma de aprovecharla y solucionarla.