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Este trabajo de fin de grado consiste en el desarrollo de un sistema en el lenguaje Python que realiza inferencia lógica, implementando una redefinición del dialecto de reglas de producción del estándar Rule Interchange Format, un lenguaje para la unificación de documentos de reglas en diferentes lenguajes. En adición, el motor de inferencia desarrollado usa ontologías escritas en un subconjunto de OWL 2, e implementa una versión del algoritmo Rete para la realización de matching en reglas. Este trabajo se engloba en las tecnologías de la web semántica, y pretende ser una alternativa cómoda y fácil de usar que no requiera de traductores entre lenguajes de reglas. También se ha realizado un estudio de rendimiento del motor, en el que se observa el peso que tiene el pobre rendimiento de Python sobre el motor y la influencia del tamaño de la red Rete sobre el tiempo de ejecución. This end-of-degree project consists in the development in the language Python of a system that performs logical inference, implementing a redefinition of the production rule dialect of the Rule Interchange Format (RIF) standard, a language to unify rule documents written in different languages. Furthermore, the developed inference engine uses ontologies written in a subset of OWL 2 and implements a version of the Rete algorithm to perform rule matching. This project is encompassed in the semantic web technologies, and pretends to be an easy and convenient alternative that does not require translators between rule languages. A performance study has also been done, in which the weight of the poor performance of Python over the engine and the influence of the size of the Rete network over the execution time can be observed.

Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2016, Director: Salamó Llorente, Maria, In recent years there has been an exponential growth of the new technologies. The great expansion of internet and easy access to the network has increased the number of internet data and behold the context of the problem: the difficulty of finding the right information.Nowadays million of users access for internet searching products and information, cause of this it’s necessary the use of recommenders which allow users to find out what they are looking for. At the same time, most interactive applications of recommenders are a key business factor for those who sell their products through the network, enabling them to increase their incomes if they use a recommender system suitable. This project is focused on recommender systems based on critics (critiquing), which allow the user to indicate by a feedback, the characteristics of the product you are looking for in order to provide products according to their needs and preferences. Continuing the methodology Critiquing, a study of standard algorithms (STD) and incremental (IC) will be performed, as well as those belonging to the category Experience-based Critiquing: EBC, HAC, HGR, HOR and Graph based, all based on Unit Critiquing. In addition, the algorithms previously mentioned will be implemented to be used by users through Compound Critiques. These allow the user to provide simultaneously a feedback about multiples characteristics of the product. This fact differentiates them from Unit Critiques, which only provide information on a single characteristic. In this project an analysis algorithms will be held Unit Critiques vs. Compound Critiques. The result of this analysis will allow to reflect optimization that occurs in a recommender process if Compound Critiques are used.

El objetivo de este proyecto es el diseño de un sistema SCADA que de manera centralizada permita supervisar varios procesos a la vez. Permitiendo enviar órdenes en todo momento a cada proceso y recibiendo en tiempo real la información que cada proceso envía.

Tener datos y saber hacer un correcto análisis e interpretación de estos es una de las claves en el éxito empresarial. Las empresas son conscientes de ello e invierten grandes recursos, ya sean de personal o material, pero cada vez el volumen de datos a tratar es mayor y se necesitan sistemas más eficientes. El proyecto que se explica a continuación en detalle, soluciona esta problemática con un sistema capaz de obtener, estructurar, distribuir y analizar los datos de la interacción de un usuario por un portal web. Tenir dades i saber fer un correcte anàlisi i interpretació d’aquestes és una de les claus en l’èxit empresarial. Les empreses són conscients d’això i inverteixen grans recursos, ja siguin de personal o material, però cada cop el volum de dades a tractar és més gran i es necessiten sistemes més eficients. El projecte que s’explica a continuació en detall, soluciona aquesta problemàtica amb un sistema capaç d’obtenir, estructurar, distribuir i analitzar les dades de la interacció d’un usuari per un portal web. Collecting data and knowing how to make a proper analysis and interpretation of it is the key to the business success. Corporations are aware of this and invest big amount of resources, personal and material, but as the amount of data to analyse increases, more efficient systems are needed. The following project, solves these problems with a system that is able to obtain, structure, distribute and analyse the data provided by the interaction of a user in a website.

Los sistemas biométricos caracterizados por su alto nivel de seguridad se implementan habitualmente con sistemas procesadores de altas prestaciones como los ordenadores personales. Estos procesadores trabajan en un rango de frecuencias de GHz que les permiten realizar millones de operaciones por segundo, de forma que pueden ejecutar en tiempo real complejos algoritmos de verificación. Sin embargo, esta solución de implementación tiene el inconveniente del elevado coste. La utilización de dispositivos programables del tipo FPGA (Field Programmable Gate Array) permite obtener a bajo coste soluciones a medida con las que se consiguen elevadas velocidades de proceso similares a los sistemas μP de altas prestaciones. En este artículo se presenta el diseño e implementación sobre una FPGA de un sistema de verificación de locutor basado en los coeficientes Mel-Cepstrum y en un algoritmo de clasificación SVM (Support Vector Machines). Los resultados experimentales obtenidos con el diseño propuesto muestran una velocidad de proceso equiparable a la conseguida con un ordenador personal basado en el μP Pentium IV.

Se efectúa una revisión de la metodología básica de evaluación de una prueba diagnóstica, basada en el teorema de Bayes; se exponen sus relaciones con la estadística multivariante, basándose en la metodología del reconocimiento de patrones. También se comenta el análisis y aprovechamiento de una base de datos por medio de la metodología de los sistemas expertos y se comenta el papel del proyecto AEDMI como síntesis de los métodos descritos.