OpenDataLab - Contribuciones del usuario [es]

Bicicletas

2021-11-16T11:38:21Z

Garanda: /* EXPERIMENTACIÓN */

Pues... vamos a colgar cosas que vamos haciendo... sobre los servicios de bicicletas de JCDecaux.

== TFG ==
[[TFG]]

== Descripción GLOBAL de los datos ==

Repositorio Bicis-Data: https://gitlab.uhu.es/research/Bicis/bicis-data

Estamos recogiendo datos durante una temporada.

Tenemos 28 ciudades: Amiens, Besancon, Bruxelles-Capitale, Cergy-Pontoise, Creteil, Dublin, Goteborg, Kazan, Lillestrom, Ljubljana, Lund, Luxembourg, Lyon, Marseille, Mulhouse, Namur, Nancy, Nantes, Paris, Rouen, Santander, Seville, Stockholm, Toulouse, Toyama, Valence, Vilnius

Series de datos desde el 1 enero de 2016

Te debería de llegar un correo.

* Hacer mapa donde se coloquen las 28 ciudades
aaaaa

== EXPERIMENTACIÓN ==
Explicarlo

<ul>
<li> Experimento muestras.
 Para comprobar que todos los días se han recogido un número similar de medidas, habría que representar las medidas por día, en todo el intervalo de fechas.

 A partir de ahí, descartar los días que no fuesen "buenos"

 [[Experimento muestra | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento diario.
 Analizar patrones diarios.
 Representar la actividad de las estaciones en todo el rango de fechas.
 [[Experimento diario | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento semanal.
 Análisis de patrones semanales. Vamos a comprobar que todas las semanas tienen comportamientos parecidos
 [[Experimento semanal | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento
 En el experimento queremos ver cómo de similares son algunas estaciones de estacionamiento y poder realizar agrupamientos de las mismas.
 [[Experimento1 | Ver Experimento]]
 

</ul>
ghghgh

Bicicletas

2021-11-16T11:30:07Z

Garanda: /* Descripción GLOBAL de los datos */

Bicicletas

2021-11-16T11:22:35Z

Garanda: /* TFG */

Pues... vamos a colgar cosas que vamos haciendo... sobre los servicios de bicicletas de JCDecaux.

== TFG ==
[[TFG]]

== Descripción GLOBAL de los datos ==

Repositorio Bicis-Data: https://gitlab.uhu.es/research/Bicis/bicis-data

Estamos recogiendo datos durante una temporada.

Tenemos 28 ciudades: Amiens, Besancon, Bruxelles-Capitale, Cergy-Pontoise, Creteil, Dublin, Goteborg, Kazan, Lillestrom, Ljubljana, Lund, Luxembourg, Lyon, Marseille, Mulhouse, Namur, Nancy, Nantes, Paris, Rouen, Santander, Seville, Stockholm, Toulouse, Toyama, Valence, Vilnius

Series de datos desde el 1 enero de 2016

Te debería de llegar un correo.

* Hacer mapa donde se coloquen las 28 ciudades

== EXPERIMENTACIÓN ==
Explicarlo

<ul>
<li> Experimento muestras.
 Para comprobar que todos los días se han recogido un número similar de medidas, habría que representar las medidas por día, en todo el intervalo de fechas.

 A partir de ahí, descartar los días que no fuesen "buenos"

 [[Experimento muestra | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento diario.
 Analizar patrones diarios.
 Representar la actividad de las estaciones en todo el rango de fechas.
 [[Experimento diario | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento semanal.
 Análisis de patrones semanales. Vamos a comprobar que todas las semanas tienen comportamientos parecidos
 [[Experimento semanal | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento
 En el experimento queremos ver cómo de similares son algunas estaciones de estacionamiento y poder realizar agrupamientos de las mismas.
 [[Experimento1 | Ver Experimento]]
 

</ul>

Bicicletas

2021-11-16T11:22:23Z

Garanda: /* TFG */

Pues... vamos a colgar cosas que vamos haciendo... sobre los servicios de bicicletas de JCDecaux.

== TFG ==
[[TFG]]
dfsdfdf

== Descripción GLOBAL de los datos ==

Repositorio Bicis-Data: https://gitlab.uhu.es/research/Bicis/bicis-data

Estamos recogiendo datos durante una temporada.

Tenemos 28 ciudades: Amiens, Besancon, Bruxelles-Capitale, Cergy-Pontoise, Creteil, Dublin, Goteborg, Kazan, Lillestrom, Ljubljana, Lund, Luxembourg, Lyon, Marseille, Mulhouse, Namur, Nancy, Nantes, Paris, Rouen, Santander, Seville, Stockholm, Toulouse, Toyama, Valence, Vilnius

Series de datos desde el 1 enero de 2016

Te debería de llegar un correo.

* Hacer mapa donde se coloquen las 28 ciudades

== EXPERIMENTACIÓN ==
Explicarlo

<ul>
<li> Experimento muestras.
 Para comprobar que todos los días se han recogido un número similar de medidas, habría que representar las medidas por día, en todo el intervalo de fechas.

 A partir de ahí, descartar los días que no fuesen "buenos"

 [[Experimento muestra | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento diario.
 Analizar patrones diarios.
 Representar la actividad de las estaciones en todo el rango de fechas.
 [[Experimento diario | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento semanal.
 Análisis de patrones semanales. Vamos a comprobar que todas las semanas tienen comportamientos parecidos
 [[Experimento semanal | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento
 En el experimento queremos ver cómo de similares son algunas estaciones de estacionamiento y poder realizar agrupamientos de las mismas.
 [[Experimento1 | Ver Experimento]]
 

</ul>

Bicicletas

2021-11-16T11:05:22Z

Garanda: /* Descripción GLOBAL de los datos */

Pues... vamos a colgar cosas que vamos haciendo... sobre los servicios de bicicletas de JCDecaux.

== TFG ==
[[TFG]]

== Descripción GLOBAL de los datos ==

Repositorio Bicis-Data: https://gitlab.uhu.es/research/Bicis/bicis-data

Estamos recogiendo datos durante una temporada.

Tenemos 28 ciudades: Amiens, Besancon, Bruxelles-Capitale, Cergy-Pontoise, Creteil, Dublin, Goteborg, Kazan, Lillestrom, Ljubljana, Lund, Luxembourg, Lyon, Marseille, Mulhouse, Namur, Nancy, Nantes, Paris, Rouen, Santander, Seville, Stockholm, Toulouse, Toyama, Valence, Vilnius

Series de datos desde el 1 enero de 2016

Te debería de llegar un correo.

* Hacer mapa donde se coloquen las 28 ciudades

== EXPERIMENTACIÓN ==
Explicarlo

<ul>
<li> Experimento muestras.
 Para comprobar que todos los días se han recogido un número similar de medidas, habría que representar las medidas por día, en todo el intervalo de fechas.

 A partir de ahí, descartar los días que no fuesen "buenos"

 [[Experimento muestra | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento diario.
 Analizar patrones diarios.
 Representar la actividad de las estaciones en todo el rango de fechas.
 [[Experimento diario | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento semanal.
 Análisis de patrones semanales. Vamos a comprobar que todas las semanas tienen comportamientos parecidos
 [[Experimento semanal | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento
 En el experimento queremos ver cómo de similares son algunas estaciones de estacionamiento y poder realizar agrupamientos de las mismas.
 [[Experimento1 | Ver Experimento]]
 

</ul>

OpenDataLab

2021-09-01T09:22:02Z

Garanda: /* Terminados */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [http://opendatalab.uhu.es/2018feder Proyecto (FEDER 2018-20) "Modelado del comportamiento de microsistemas urbanos mediante agentes basados en conocimiento"]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

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2021-09-01T09:21:48Z

Garanda:

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [http://opendatalab.uhu.es/2018feder Proyecto (FEDER 2018-20) "Modelado del comportamiento de microsistemas urbanos mediante agentes basados en conocimiento"]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*..

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2021-08-03T10:52:44Z

Garanda:

Bicicletas

2021-07-09T11:59:52Z

Garanda:

Pues... vamos a colgar cosas que vamos haciendo... sobre los servicios de bicicletas de JCDecaux.

== TFG ==
[[TFG]]

== Descripción GLOBAL de los datos ==

Repositorio Bicis-Data: https://gitlab.uhu.es/research/Bicis/bicis-data

Estamos recogiendo datos durante una temporada.

Tenemos 27 ciudades: Amiens, Besancon, Bruxelles-Capitale, Cergy-Pontoise, Creteil, Dublin, Goteborg, Kazan, Lillestrom, Ljubljana, Lund, Luxembourg, Lyon, Marseille, Mulhouse, Namur, Nancy, Nantes, Paris, Rouen, Santander, Seville, Stockholm, Toulouse, Toyama, Valence, Vilnius

Series de datos desde el 1 enero de 2016

Te debería de llegar un correo.

* Hacer mapa donde se coloquen las 27 ciudades

== EXPERIMENTACIÓN ==
Explicarlo

<ul>
<li> Experimento muestras.
 Para comprobar que todos los días se han recogido un número similar de medidas, habría que representar las medidas por día, en todo el intervalo de fechas.

 A partir de ahí, descartar los días que no fuesen "buenos"

 [[Experimento muestra | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento diario.
 Analizar patrones diarios.
 Representar la actividad de las estaciones en todo el rango de fechas.
 [[Experimento diario | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento semanal.
 Análisis de patrones semanales. Vamos a comprobar que todas las semanas tienen comportamientos parecidos
 [[Experimento semanal | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento
 En el experimento queremos ver cómo de similares son algunas estaciones de estacionamiento y poder realizar agrupamientos de las mismas.
 [[Experimento1 | Ver Experimento]]
 

</ul>

Bicicletas

2021-07-09T11:50:22Z

Garanda:

Pues... vamos a colgar cosas que vamos haciendo... sobre los servicios de bicicletas de JCDecaux.

== TFG ==
[[TFG]]

== Descripción GLOBAL de los datos ==

Repositorio Bicis-Data: https://gitlab.uhu.es/research/Bicis/bicis-data

Estamos recogiendo datos durante una temporada.

Tenemos 27 ciudades: Amiens, Besancon, Bruxelles-Capitale, Cergy-Pontoise, Creteil, Dublin, Goteborg, Kazan, Lillestrom, Ljubljana, Lund, Luxembourg, Lyon, Marseille, Mulhouse, Namur, Nancy, Nantes, Paris, Rouen, Santander, Seville, Stockholm, Toulouse, Toyama, Valence, Vilnius

Series de datos desde el 22 Noviembre de 2015

Te debería de llegar un correo.

* Hacer mapa donde se coloquen las 27 ciudades

== EXPERIMENTACIÓN ==
Explicarlo

<ul>
<li> Experimento muestras.
 Para comprobar que todos los días se han recogido un número similar de medidas, habría que representar las medidas por día, en todo el intervalo de fechas.

 A partir de ahí, descartar los días que no fuesen "buenos"

 [[Experimento muestra | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento diario.
 Analizar patrones diarios.
 Representar la actividad de las estaciones en todo el rango de fechas.
 [[Experimento diario | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento semanal.
 Análisis de patrones semanales. Vamos a comprobar que todas las semanas tienen comportamientos parecidos
 [[Experimento semanal | Ver Experimento]]
 

<li> Experimento
 En el experimento queremos ver cómo de similares son algunas estaciones de estacionamiento y poder realizar agrupamientos de las mismas.
 [[Experimento1 | Ver Experimento]]
 

</ul>

OpenDataLab

2019-11-11T09:45:02Z

Garanda: /* Trabajos OpenData en la UHU */

OpenDataLab

2019-11-11T09:43:26Z

Garanda: /* Trabajos OpenData en la UHU */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [http://opendatalab.uhu.es/2018feder Proyecto "X"]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2019-11-11T09:42:28Z

Garanda: /* Trabajos OpenData en la UHU */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [http://opendatalab.uhu.es/Feder2019 Proyecto "X"]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2019-11-11T09:42:13Z

Garanda: /* Trabajos OpenData en la UHU */

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Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [http://opendatalab.uhu.es/Feder2019 | Proyecto "X"]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2019-11-11T09:41:41Z

Garanda: /* Trabajos OpenData en la UHU */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [Feder2019 | Proyecto "X"]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2019-11-11T09:36:27Z

Garanda:

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [[Feder2019 | Proyecto "X"]]

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

CSP

2019-04-29T12:32:20Z

Garanda: /* FICHEROS */

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

== RESUMEN ==
En nuestro día a día tratamos de resolver diferentes actividades que presentan ciertas condiciones.
La tarea de generar un horario para la universidad consta de una serie de especificaciones que se han de cumplir. Se pensará en distintos aspectos como que, por ejemplo, un mismo profesor no puede estar presente en dos aulas a la vez.

A esto lo conoceremos como restricciones, que pueden entrar en conflicto o necesitar de otras restricciones previas. Como puede pasar durante la generación del horario, existen diferentes alternativas que pueden llevar a satisfacer más a unas restricciones que a otras, por ello es importante tener un buen rango de opciones que nos permita encontrar la óptima. Este problema lo podemos resolver fácilmente mediante la programación de restricciones (PR), la cual permite describir y solucionar problemas combinatorios y de optimización.

La idea principal es resolver un problema sujeto a unas restricciones en el dominio del problema y encontrar distintas soluciones que satisfagan todas las restricciones y optimicen el resultado. Podemos encontrar aplicaciones de esta metodología en distintos campos donde se realicen tomas de decisiones, planificaciones, diagnósticos, problemas de empaquetamiento, criptografías, razonamiento temporal, etc.

Estos problemas suelen tener una complejidad bastante alta, normalmente de tipo NP [1]. Sin embargo, esto no impide que los podamos llevar a cabo como problemas de satisfacción de restricciones (Constraint Satisfaction Problems
- CSP), donde en primer lugar realizaríamos un modelado del problema para después pasar a su resolución usando técnicas CSP.

En este trabajo aprenderemos las distintas etapas por las que pasa un problema de este tipo, desde su planteamiento hasta su resolución.

"Constraint Programming represents one of the closest approaches computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the problem, the computer solves it" (E. Freuder)

== FICHEROS ==
* Memoria: http://opendatalab.uhu.es/tfgs/csp/memoria.pdf
** Problema RCC
** Problema Horarios

CSP

2019-04-29T12:26:20Z

Garanda: /* FICHEROS */

CSP

2019-04-29T12:25:57Z

Garanda: /* FICHEROS */

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

== RESUMEN ==
En nuestro día a día tratamos de resolver diferentes actividades que presentan ciertas condiciones.
La tarea de generar un horario para la universidad consta de una serie de especificaciones que se han de cumplir. Se pensará en distintos aspectos como que, por ejemplo, un mismo profesor no puede estar presente en dos aulas a la vez.

A esto lo conoceremos como restricciones, que pueden entrar en conflicto o necesitar de otras restricciones previas. Como puede pasar durante la generación del horario, existen diferentes alternativas que pueden llevar a satisfacer más a unas restricciones que a otras, por ello es importante tener un buen rango de opciones que nos permita encontrar la óptima. Este problema lo podemos resolver fácilmente mediante la programación de restricciones (PR), la cual permite describir y solucionar problemas combinatorios y de optimización.

La idea principal es resolver un problema sujeto a unas restricciones en el dominio del problema y encontrar distintas soluciones que satisfagan todas las restricciones y optimicen el resultado. Podemos encontrar aplicaciones de esta metodología en distintos campos donde se realicen tomas de decisiones, planificaciones, diagnósticos, problemas de empaquetamiento, criptografías, razonamiento temporal, etc.

Estos problemas suelen tener una complejidad bastante alta, normalmente de tipo NP [1]. Sin embargo, esto no impide que los podamos llevar a cabo como problemas de satisfacción de restricciones (Constraint Satisfaction Problems
- CSP), donde en primer lugar realizaríamos un modelado del problema para después pasar a su resolución usando técnicas CSP.

En este trabajo aprenderemos las distintas etapas por las que pasa un problema de este tipo, desde su planteamiento hasta su resolución.

"Constraint Programming represents one of the closest approaches computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the problem, the computer solves it" (E. Freuder)

== FICHEROS ==
[ http://opendatalab.uhu.es/tfgs/csp/memoria.pdf | Memoria ]

CSP

2019-04-29T12:25:36Z

Garanda: /* FICHEROS */

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

== RESUMEN ==
En nuestro día a día tratamos de resolver diferentes actividades que presentan ciertas condiciones.
La tarea de generar un horario para la universidad consta de una serie de especificaciones que se han de cumplir. Se pensará en distintos aspectos como que, por ejemplo, un mismo profesor no puede estar presente en dos aulas a la vez.

A esto lo conoceremos como restricciones, que pueden entrar en conflicto o necesitar de otras restricciones previas. Como puede pasar durante la generación del horario, existen diferentes alternativas que pueden llevar a satisfacer más a unas restricciones que a otras, por ello es importante tener un buen rango de opciones que nos permita encontrar la óptima. Este problema lo podemos resolver fácilmente mediante la programación de restricciones (PR), la cual permite describir y solucionar problemas combinatorios y de optimización.

La idea principal es resolver un problema sujeto a unas restricciones en el dominio del problema y encontrar distintas soluciones que satisfagan todas las restricciones y optimicen el resultado. Podemos encontrar aplicaciones de esta metodología en distintos campos donde se realicen tomas de decisiones, planificaciones, diagnósticos, problemas de empaquetamiento, criptografías, razonamiento temporal, etc.

Estos problemas suelen tener una complejidad bastante alta, normalmente de tipo NP [1]. Sin embargo, esto no impide que los podamos llevar a cabo como problemas de satisfacción de restricciones (Constraint Satisfaction Problems
- CSP), donde en primer lugar realizaríamos un modelado del problema para después pasar a su resolución usando técnicas CSP.

En este trabajo aprenderemos las distintas etapas por las que pasa un problema de este tipo, desde su planteamiento hasta su resolución.

"Constraint Programming represents one of the closest approaches computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the problem, the computer solves it" (E. Freuder)

== FICHEROS ==
[[ http://opendatalab.uhu.es/tfgs/csp/memoria.pdf | Memoria ]]

CSP

2019-04-29T12:25:16Z

Garanda: /* FICHEROS */

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

== RESUMEN ==
En nuestro día a día tratamos de resolver diferentes actividades que presentan ciertas condiciones.
La tarea de generar un horario para la universidad consta de una serie de especificaciones que se han de cumplir. Se pensará en distintos aspectos como que, por ejemplo, un mismo profesor no puede estar presente en dos aulas a la vez.

A esto lo conoceremos como restricciones, que pueden entrar en conflicto o necesitar de otras restricciones previas. Como puede pasar durante la generación del horario, existen diferentes alternativas que pueden llevar a satisfacer más a unas restricciones que a otras, por ello es importante tener un buen rango de opciones que nos permita encontrar la óptima. Este problema lo podemos resolver fácilmente mediante la programación de restricciones (PR), la cual permite describir y solucionar problemas combinatorios y de optimización.

La idea principal es resolver un problema sujeto a unas restricciones en el dominio del problema y encontrar distintas soluciones que satisfagan todas las restricciones y optimicen el resultado. Podemos encontrar aplicaciones de esta metodología en distintos campos donde se realicen tomas de decisiones, planificaciones, diagnósticos, problemas de empaquetamiento, criptografías, razonamiento temporal, etc.

Estos problemas suelen tener una complejidad bastante alta, normalmente de tipo NP [1]. Sin embargo, esto no impide que los podamos llevar a cabo como problemas de satisfacción de restricciones (Constraint Satisfaction Problems
- CSP), donde en primer lugar realizaríamos un modelado del problema para después pasar a su resolución usando técnicas CSP.

En este trabajo aprenderemos las distintas etapas por las que pasa un problema de este tipo, desde su planteamiento hasta su resolución.

"Constraint Programming represents one of the closest approaches computer science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the problem, the computer solves it" (E. Freuder)

== FICHEROS ==
[ http://opendatalab.uhu.es/tfgs/csp/memoria.pdf | Memoria ]

CSP

2019-04-29T12:24:31Z

Garanda: /* FICHEROS */

CSP

2019-04-29T12:24:21Z

Garanda: /* FICHEROS */

CSP

2019-04-29T12:24:08Z

Garanda:

CSP

2019-04-29T12:23:33Z

Garanda:

CSP

2019-04-29T12:16:46Z

Garanda: /* RESUMEN */

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

== RESUMEN ==

Resumen
En nuestro día a día tratamos de resolver diferentes actividades que presentan ciertas condiciones.
La tarea de generar un horario para la universidad consta de una serie de especificaciones que se han de cumplir. Se pensaría en distintos aspectos como que, por ejemplo, un mismo profesor no puede estar presente en dos aulas a la vez.
A esto lo conoceremos como restricciones, que pueden entrar en conflicto o necesitar de otras restricciones previas.

Como puede pasar durante la generación del horario, existen diferentes alternativas que pueden
llevar a satisfacer m�as a unas restricciones que a otras, por ello es importante tener un buen
rango de opciones que nos permita encontrar la �optima.
Este problema lo podemos resolver f�acilmente mediante la programaci�on de restricciones
(PR), la cual permite describir y solucionar problemas combinatorios y de optimizaci�on. La
idea principal es resolver un problema sujeto a unas restricciones en el dominio del problema
y encontrar distintas soluciones que satisfagan todas las restricciones y optimicen el
resultado. Podemos encontrar aplicaciones de esta metodolog��a en distintos campos donde se
realicen tomas de decisiones, plani�caciones, diagn�osticos, problemas de empaquetamiento,
criptograf��as, razonamiento temporal, etc. Estos problemas suelen tener una complejidad
bastante alta, normalmente de tipo NP [1]. Sin embargo, esto no impide que los podamos
llevar a cabo como problemas de satisfacci�on de restricciones (Constraint Satisfaction Problems
- CSP), donde en primer lugar realizar��amos un modelado del problema para despu�es
pasar a su resoluci�on usando t�ecnicas CSP.
En este trabajo aprenderemos las distintas etapas por las que pasa un problema de este tipo,
desde su planteamiento hasta su resoluci�on.
"Constraint Programming represents one of the closest approaches computer
science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the
problem, the computer solves it" (E. Freuder)

CSP

2019-04-29T12:15:09Z

Garanda:

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

== RESUMEN ==

Resumen
En nuestro día a día tratamos de resolver diferentes actividades que presentan ciertas condiciones.
La tarea de generar un horario para la universidad consta de una serie de especi�-
caciones que se han de cumplir. Se pensar�a en distintos aspectos como que, por ejemplo, un
mismo profesor no puede estar presente en dos aulas a la vez. A esto lo conoceremos como
restricciones, que pueden entrar en con
icto o necesitar de otras restricciones previas. Como
puede pasar durante la generaci�on del horario, existen diferentes alternativas que pueden
llevar a satisfacer m�as a unas restricciones que a otras, por ello es importante tener un buen
rango de opciones que nos permita encontrar la �optima.
Este problema lo podemos resolver f�acilmente mediante la programaci�on de restricciones
(PR), la cual permite describir y solucionar problemas combinatorios y de optimizaci�on. La
idea principal es resolver un problema sujeto a unas restricciones en el dominio del problema
y encontrar distintas soluciones que satisfagan todas las restricciones y optimicen el
resultado. Podemos encontrar aplicaciones de esta metodolog��a en distintos campos donde se
realicen tomas de decisiones, plani�caciones, diagn�osticos, problemas de empaquetamiento,
criptograf��as, razonamiento temporal, etc. Estos problemas suelen tener una complejidad
bastante alta, normalmente de tipo NP [1]. Sin embargo, esto no impide que los podamos
llevar a cabo como problemas de satisfacci�on de restricciones (Constraint Satisfaction Problems
- CSP), donde en primer lugar realizar��amos un modelado del problema para despu�es
pasar a su resoluci�on usando t�ecnicas CSP.
En este trabajo aprenderemos las distintas etapas por las que pasa un problema de este tipo,
desde su planteamiento hasta su resoluci�on.
"Constraint Programming represents one of the closest approaches computer
science has yet made to the Holy Grail of programming: the user states the
problem, the computer solves it" (E. Freuder)

CSP

2019-04-29T12:14:25Z

Garanda:

TRABAJO FIN DE GRADO
Grado en Ingeniería Informática

Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones.

Autor: Álvaro Martín Boza
Tutor: Gonzalo A. Aranda Corral

OpenDataLab

2019-04-29T12:13:20Z

Garanda: /* Terminados */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Sistemas de Restricciones: Fundamentos y Aplicaciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

CSP

2019-04-29T12:12:21Z

Garanda: Página creada con «e»

OpenDataLab

2019-04-29T12:12:11Z

Garanda: /* Terminados */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Satisfacción de Restricciones. [[CSP | Ver]]
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2019-04-29T12:10:58Z

Garanda: /* Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* [2019] Satisfacción de Restricciones.
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

OpenDataLab

2019-04-04T14:21:39Z

Garanda: /* En Curso */

__NOTOC__

Página donde iremos colocando los trabajos, ideas, y pensamientos que nos vayan surgiendo...

== Trabajos OpenData en la UHU ==

* [https://cursosdeverano.unia.es/item/dialogos-entre-arquitectura-ciudad-y-computacion.html?category_id=16 Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación ]
'''Diálogos entre Arquitectura, Ciudad y Computación'''
Encuentro (25 horas)
Sede Sta. M.ª de La Rábida
Miércoles, 11 Julio 2018 - Viernes, 13 Jul 2018
Dr. Gonzalo Antonio Aranda Corral. Universidad de Huelva
Dra. Luz Fernández de Valderrama Aparicio. Universidad de Sevilla
Precio: 43 euros

* [http://opendatalab.uhu.es/EUObserv/ Proyecto EUObs]
* [[Proyecto ProtoSmart]]
* [http://opendatalab.uhu.es/cursos/ Cursos]
* ...

== Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster==

=== Propuestas ===
Grado
* Ciencias del dato aplicadas al deporte *NUEVA*
* Conductor robótico basado en visión artificial *NUEVA*
* Análisis de información GIS para construcción de simuladores *NUEVA*
* Construcción de una portal semántico con motor de consultas SPARQL

Master
* Desarrollo de herramientas visuales para la depuración de ontologías. Aplicación del razonamiento espacial cualitativo y razonamiento visual.

=== En Curso ===
* Satisfacción de Restricciones.
* OpenTutorías: Aplicación OpenData para la gestión de las tutorías en el entorno universitario
* Plataforma para la evaluación de código fuente
* Análisis de imágenes de tráfico y construcción de modelo
* Plataforma para la simulación de tráfico
* Aplicación del Aprendizaje automático a la conducción

=== Terminados ===
* VaSobreRuedas: Aplicación móvil para compartir coche en el entorno de la UHU
* Conductor inteligente mediante dispositivos Android y Arduino
* Generación automática de mapas para juegos
* Apli3: Un framework para la enseñanza de la lógica
* Aplicación móvil de análisis de imágenes aplicadas a la fisioterapia
* [[Semandal]]. Semantizando Andalucía
* [[Por la Patilla]]
* Banco del tiempo
* Apalabra2
* Conductor y telemetría para Torcs
* Latiki
* Robocup. Programación gráfica de jugadores
* Torcs. Conductor
* Jugador para Unreal Tournament
* Decano. Equipo para la Robocup
*...

== Enlaces Interesantes ==
=== Web Semántica ===
*[https://www.youtube.com/watch?v=96ncNPpohjo Qué son metadatos y por qué usarlos]

==== Open Data ====
*[http://www.slideshare.net/alorza/datos-sus-ecosistemas-accesibilidad-y-aplicabilidad?utm_source=slideshow&utm_medium=ssemail&utm_campaign=upload_digest Datos, sus ecosistemas, accesibilidad y aplicabilidad]
*[http://revistas.laley.es/content/Documento.aspx?params=H4sIAAAAAAAEAO29B2AcSZYlJi9tynt_SvVK1-B0oQiAYBMk2JBAEOzBiM3mkuwdaUcjKasqgcplVmVdZhZAzO2dvPfee--999577733ujudTif33_8_XGZkAWz2zkrayZ4hgKrIHz9-fB8_IorZ7LOnb3bo2dvdu7f36S-8zOumqJaf_WRxkS_bHH8X59dPq-mb61X-2XlWNvkvXGRtm9efHU_b49lC__q98uvPXp3-5NnrN8e_MJ9U1dsA7O-v4P4faDTAWG8AAAA=WKE Open Data en la Universidad]

=== Smart Cities ===
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/the-metacity?next_slideshow=1 The Metacity]
*[http://es.slideshare.net/frogdesign/data-in-the-city?related=1 Data in the City]

Semandal

2019-03-15T09:50:07Z

Garanda:

'''Proyecto Fin de Carrera de Ingeniería Superior en Informática'''

=== Autores ===
*Angel Cantó Vicente
*Daniel Albendín Moya

=== Enlaces ===
*Web: [http://opendatalab.uhu.es/semandal/ http://opendatalab.uhu.es/semandal/] (En construcción)
*APP
[[Archivo:Ejemplo.jpg]]

Drogas

2019-02-27T11:24:05Z

Garanda: /* Reunion 27/02/2019 */

= Predicción del consumo de drogras =

El grupo de Psicología Clínica y Experimental de José Andrés Lorca nos han consultado si habría algún método de inteligencia artificial que se le aplique a un conjunto de datos y pudiésemos predecir si un usuario, respondiendo al test, iba a ser o no consumidor de drogas.

== Datos ==
Los datos son una colección de respuestas dadas a un test que se les ha pasado a un grupo de adictos y a un grupo de control sano.

El test consiste en 4 botones (A,B,C y D) que ofrecen recompensas y castigos, con un comportamiento complejo, y ellos deben de maximizar una puntuación.

== Pregunta ==
# ¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?

En realidad, la predicción del consumo no se podría hacer con machine learning, ya que no tenemos el antes y el después de la adicción para saber que características nos llevarían a la adicción y cuales no. Lo que se puede hacer en este trabajo es *caracterizar* al drogadicto, es decir, pasarle un test de drogas por ordenador.

# Dado n respuestas: ¿seríamos capaces de predecir la siguiente respuesta?

== Experimentos ==
Lista global de experimentos.

Otra cosa es partir las experimentaciones en 3.... ya que se hacen en 3 fases distintas y LOS BOTONES SIGNIFICAN DIFERENTE

Mirar si podemos encontrar los caminos "mas gordos"

=== Red neuronal ===
En este caso... hay que estudiar un poco más cómo hacerlo

=== Secuencia de respuestas ===
Pregunta: Detección de patrones
Hacer un grafo donde representar la evolución de las respuestas, por colores, viendo si realmente toman caminos distintos o no.

y si la afinidad entre usuarios fuera la subcadena común mas larga entre ellos???....

otra afinidad... numero de cadenas comunes de longitud i... i=0..n
Con eso se hace un vector y ya vemos como se trabaja

=== FCA ===

Tenemos hecho el generador de combinaciones de teclas... y la generacion de su contexto.

Demasiado grande para correr en tiempo real... haremos experimentos y los dejaremos corriendo.

Idea: y si vemos cuantas veces se repite cada combinacion... y ponemos solo las que se repiten mas de X veces.

=== Simular la puntuación ===
Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.

== Reunion 27/02/2019 ==

Hemos visto como hacer un grafo de comportamiento y medir la variación de las respuestas mediante entropía de la información.

También se podría hacer la representación por conjuntos distintos de usuarios y si todos aprenden lo mismo e igual de rápido.

Hemos elegido PLOS one como una revista de caracter interdisciplinar y Q1

Hemos quedado para el martes que viene para seguir viendo el tema.

He pensado que una propuesta puede ser que: cuando la entropía baje de un cierto nivel, aplicar FCA a las respuestas.... ver qué sale

Drogas

2019-02-27T11:23:11Z

Garanda: /* Reunion 27/02/2019 */

Drogas

2019-02-27T11:22:58Z

Garanda:

= Predicción del consumo de drogras =

El grupo de Psicología Clínica y Experimental de José Andrés Lorca nos han consultado si habría algún método de inteligencia artificial que se le aplique a un conjunto de datos y pudiésemos predecir si un usuario, respondiendo al test, iba a ser o no consumidor de drogas.

== Datos ==
Los datos son una colección de respuestas dadas a un test que se les ha pasado a un grupo de adictos y a un grupo de control sano.

El test consiste en 4 botones (A,B,C y D) que ofrecen recompensas y castigos, con un comportamiento complejo, y ellos deben de maximizar una puntuación.

== Pregunta ==
# ¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?

En realidad, la predicción del consumo no se podría hacer con machine learning, ya que no tenemos el antes y el después de la adicción para saber que características nos llevarían a la adicción y cuales no. Lo que se puede hacer en este trabajo es *caracterizar* al drogadicto, es decir, pasarle un test de drogas por ordenador.

# Dado n respuestas: ¿seríamos capaces de predecir la siguiente respuesta?

== Experimentos ==
Lista global de experimentos.

Otra cosa es partir las experimentaciones en 3.... ya que se hacen en 3 fases distintas y LOS BOTONES SIGNIFICAN DIFERENTE

Mirar si podemos encontrar los caminos "mas gordos"

=== Red neuronal ===
En este caso... hay que estudiar un poco más cómo hacerlo

=== Secuencia de respuestas ===
Pregunta: Detección de patrones
Hacer un grafo donde representar la evolución de las respuestas, por colores, viendo si realmente toman caminos distintos o no.

y si la afinidad entre usuarios fuera la subcadena común mas larga entre ellos???....

otra afinidad... numero de cadenas comunes de longitud i... i=0..n
Con eso se hace un vector y ya vemos como se trabaja

=== FCA ===

Tenemos hecho el generador de combinaciones de teclas... y la generacion de su contexto.

Demasiado grande para correr en tiempo real... haremos experimentos y los dejaremos corriendo.

Idea: y si vemos cuantas veces se repite cada combinacion... y ponemos solo las que se repiten mas de X veces.

=== Simular la puntuación ===
Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.

=== Reunion 27/02/2019 ===

Hemos visto como hacer un grafo de comportamiento y medir la variación de las respuestas mediante entropía de la información.

También se podría hacer la representación por conjuntos distintos de usuarios y si todos aprenden lo mismo e igual de rápido.

Hemos elegido PLOS one como una revista de caracter interdisciplinar y Q1

Hemos quedado para el martes que viene para seguir viendo el tema.

He pensado que una propuesta

Captura la bandera

2018-11-12T10:58:42Z

Garanda: /* Ideas */

Página de las características de la plataforma CTF-UHU

== Implementadas ==

== Pendientes ==

== Ideas ==

Poner nombre al equipo

Poner botones del Play... etc...

Estadísticas.
quien es el ganador
numero de ticks jugados
numero de bajas por equipos.

lista de jugadores y sus bajas.

Captura la bandera

2018-11-12T10:51:55Z

Garanda: /* Ideas */

Página de las características de la plataforma CTF-UHU

== Implementadas ==

== Pendientes ==

== Ideas ==

Poner nombre al equipo

Poner botones del Play... etc...

Captura la bandera

2018-11-05T11:19:26Z

Garanda: Página creada con «Página de las características de la plataforma CTF-UHU == Implementadas == == Pendientes == == Ideas ==»

Página de las características de la plataforma CTF-UHU

== Implementadas ==

== Pendientes ==

== Ideas ==

Proyecto ProtoSmart

2018-11-05T11:18:34Z

Garanda: /* Trabajos */

Esto es una página sobre las cosillas que estamos haciendo y que deseamos hacer sobre Smart Cities.

== Seminarios ==
* ''Introducción a los clasificadores '''One-Class'''''. Iñaki Fernández de Viana González. Marzo 2016.

== Trabajos ==

[[Drogas]]

[[Captura la bandera]]

== Experimentos ==

[[Bicicletas]]

Proyecto ProtoSmart

2018-11-05T11:18:27Z

Garanda: /* Trabajos */

Esto es una página sobre las cosillas que estamos haciendo y que deseamos hacer sobre Smart Cities.

== Seminarios ==
* ''Introducción a los clasificadores '''One-Class'''''. Iñaki Fernández de Viana González. Marzo 2016.

== Trabajos ==

[[Drogas]]
[[Captura la bandera]]

== Experimentos ==

[[Bicicletas]]

Drogas

2018-10-31T11:22:06Z

Garanda: /* Experimentos */

Drogas

2018-10-31T11:16:07Z

Garanda: /* Experimentos */

= Predicción del consumo de drogras =

El grupo de Psicología Clínica y Experimental de José Andrés Lorca nos han consultado si habría algún método de inteligencia artificial que se le aplique a un conjunto de datos y pudiésemos predecir si un usuario, respondiendo al test, iba a ser o no consumidor de drogas.

== Datos ==
Los datos son una colección de respuestas dadas a un test que se les ha pasado a un grupo de adictos y a un grupo de control sano.

El test consiste en 4 botones (A,B,C y D) que ofrecen recompensas y castigos, con un comportamiento complejo, y ellos deben de maximizar una puntuación.

== Pregunta ==
# ¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?

En realidad, la predicción del consumo no se podría hacer con machine learning, ya que no tenemos el antes y el después de la adicción para saber que características nos llevarían a la adicción y cuales no. Lo que se puede hacer en este trabajo es *caracterizar* al drogadicto, es decir, pasarle un test de drogas por ordenador.

# Dado n respuestas: ¿seríamos capaces de predecir la siguiente respuesta?

== Experimentos ==
Lista global de experimentos.

Otra cosa es partir las experimentaciones en 3.... ya que se hacen en 3 fases distintas y LOS BOTONES SIGNIFICAN DIFERENTE

=== Red neuronal ===
En este caso... hay que estudiar un poco más cómo hacerlo

=== Secuencia de respuestas ===
Pregunta: Detección de patrones
Hacer un grafo donde representar la evolución de las respuestas, por colores, viendo si realmente toman caminos distintos o no.

y si la afinidad entre usuarios fuera la subcadena común mas larga entre ellos???....

otra afinidad... numero de cadenas comunes de longitud i... i=0..n
Con eso se hace un vector y ya vemos como se trabaja

=== FCA ===

Tenemos hecho el generador de combinaciones de teclas... y la generacion de su contexto.

Demasiado grande para correr en tiempo real... haremos experimentos y los dejaremos corriendo.

Idea: y si vemos cuantas veces se repite cada combinacion... y ponemos solo las que se repiten mas de X veces.

=== Simular la puntuación ===
Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.

Drogas

2018-10-31T11:15:15Z

Garanda: /* FCA */

= Predicción del consumo de drogras =

El grupo de Psicología Clínica y Experimental de José Andrés Lorca nos han consultado si habría algún método de inteligencia artificial que se le aplique a un conjunto de datos y pudiésemos predecir si un usuario, respondiendo al test, iba a ser o no consumidor de drogas.

== Datos ==
Los datos son una colección de respuestas dadas a un test que se les ha pasado a un grupo de adictos y a un grupo de control sano.

El test consiste en 4 botones (A,B,C y D) que ofrecen recompensas y castigos, con un comportamiento complejo, y ellos deben de maximizar una puntuación.

== Pregunta ==
# ¿Estudiando las respuestas seríamos capaces de predecir si es consumidor de drogas o no?

En realidad, la predicción del consumo no se podría hacer con machine learning, ya que no tenemos el antes y el después de la adicción para saber que características nos llevarían a la adicción y cuales no. Lo que se puede hacer en este trabajo es *caracterizar* al drogadicto, es decir, pasarle un test de drogas por ordenador.

# Dado n respuestas: ¿seríamos capaces de predecir la siguiente respuesta?

== Experimentos ==
Lista global de experimentos.

=== Red neuronal ===
En este caso... hay que estudiar un poco más cómo hacerlo

=== Secuencia de respuestas ===
Pregunta: Detección de patrones
Hacer un grafo donde representar la evolución de las respuestas, por colores, viendo si realmente toman caminos distintos o no.

y si la afinidad entre usuarios fuera la subcadena común mas larga entre ellos???....

otra afinidad... numero de cadenas comunes de longitud i... i=0..n
Con eso se hace un vector y ya vemos como se trabaja

=== FCA ===

Tenemos hecho el generador de combinaciones de teclas... y la generacion de su contexto.

Demasiado grande para correr en tiempo real... haremos experimentos y los dejaremos corriendo.

Idea: y si vemos cuantas veces se repite cada combinacion... y ponemos solo las que se repiten mas de X veces.

=== Simular la puntuación ===
Se me acaba de ocurrir... simular la puntuación y aquí sí que se puede hacer un vector de números y podríamos, en función de la forma de la gráfica, aplicar redes neuronales y caracterizar al drogadicto.

Drogas

2018-10-24T12:00:33Z

Garanda: /* Secuencia de respuestas */

Drogas

2018-10-24T11:58:32Z

Garanda:

Drogas

2018-10-24T10:59:25Z

Garanda: /* Pregunta */

Drogas

2018-10-24T10:58:11Z

Garanda: /* Experimentos */

Drogas

2018-10-24T10:55:38Z

Garanda: