Understanding analogical reasoning : viewpoints from psychology and related disciplines

Analogy and metaphor have a long history of study in linguistics, education, philosophy and psychology. Consensus over what analogy is or how analogy functions in language and thought, however, has been elusive. This paper, the first in a two part series, examines these various research traditions, attempting to bring out major lines of agreement over the role of analogy in individual human experience. As well as being a general literature review which may be helpful for newcomers to the study of analogy, this paper attempts to extract from these literatures existing theories, models and concepts which may be interesting or useful for computational studies of analogical reasoning

Building Blocks for IoT Analytics Internet-of-Things Analytics

Internet-of-Things (IoT) Analytics are an integral element of most IoT applications, as it provides the means to extract knowledge, drive actuation services and optimize decision making. IoT analytics will be a major contributor to IoT business value in the coming years, as it will enable organizations to process and fully leverage large amounts of IoT data, which are nowadays largely underutilized. The Building Blocks of IoT Analytics is devoted to the presentation the main technology building blocks that comprise advanced IoT analytics systems. It introduces IoT analytics as a special case of BigData analytics and accordingly presents leading edge technologies that can be deployed in order to successfully confront the main challenges of IoT analytics applications. Special emphasis is paid in the presentation of technologies for IoT streaming and semantic interoperability across diverse IoT streams. Furthermore, the role of cloud computing and BigData technologies in IoT analytics are presented, along with practical tools for implementing, deploying and operating non-trivial IoT applications. Along with the main building blocks of IoT analytics systems and applications, the book presents a series of practical applications, which illustrate the use of these technologies in the scope of pragmatic applications. Technical topics discussed in the book include: Cloud Computing and BigData for IoT analyticsSearching the Internet of ThingsDevelopment Tools for IoT Analytics ApplicationsIoT Analytics-as-a-ServiceSemantic Modelling and Reasoning for IoT AnalyticsIoT analytics for Smart BuildingsIoT analytics for Smart CitiesOperationalization of IoT analyticsEthical aspects of IoT analyticsThis book contains both research oriented and applied articles on IoT analytics, including several articles reflecting work undertaken in the scope of recent European Commission funded projects in the scope of the FP7 and H2020 programmes. These articles present results of these projects on IoT analytics platforms and applications. Even though several articles have been contributed by different authors, they are structured in a well thought order that facilitates the reader either to follow the evolution of the book or to focus on specific topics depending on his/her background and interest in IoT and IoT analytics technologies. The compilation of these articles in this edited volume has been largely motivated by the close collaboration of the co-authors in the scope of working groups and IoT events organized by the Internet-of-Things Research Cluster (IERC), which is currently a part of EU's Alliance for Internet of Things Innovation (AIOTI)

Towards Geo Decision Support Systems for Renewable Energy Outreach

La Tierra se encuentra afectada por numerosos fenómenos tales como los desastres naturales, sobre urbanización, contaminación, etc. Todas estas actividades afectan enormemente a los recursos naturales del planeta llevando a la escasez de los mismos. Un tema especialmente relevante es el uso exhaustivo de energía fósil y su impacto negativo sobre nuestro medio ambiente. Resulta de este modo fundamental la búsqueda de nuevos recursos energéticos limpios para satisfacer nuestras necesidades y reducir la dependencia de recursos energéticos fósiles. La transformación de una infraestructura de generación de energía basada en recursos fósiles a otra basada en recursos energéticos renovables tales como eólica, solar y energía hidroeléctrica llevará a un mejor mantenimiento del medio ambiente ya que supondrá poco o ningún efecto en el calentamiento global por las emisiones, y a una reducción de la dependencia de fuentes de energía fósil. Las energías renovables son una fuente natural de energía que tiene importantes beneficios ya que proporciona un sistema de producción de energía confiable, con precios de la energía estables, puestos de trabajo especializados, y beneficios económicos y el medio ambiente. La energía solar es una de las mejores energías renovables. El sol es la fuente natural y fundamental de la existencia humana sobre la tierra y afecta a todos los procesos químicos, físicos y biológicos. Una hora de la energía del sol en la tierra es suficiente para alimentar a todo el planeta durante un año. La energía del sol o la radiación solar y su presencia geográfica determinan posibles inversiones en energía solar y las estrategias de desarrollo de las mismas. De este modo es esencial para poder proporcionar respuestas relacionadas con el "qué, quién, cuando y donde". Por ejemplo: ¿Cuál es el perfil de trabajo que mejor adapta a una posición gerencial de las energías renovables? ¿Dónde está el mejor lugar para invertir en huertos solares y/o parques eólicos? ¿En qué fecha se registra la más alta productividad? ¿Por qué este lugar no es apto para proyectos hidráulicos? ¿Por qué hay un bajón en la radiación solar en el año 2000 frente a 2012? Etc. En general, la toma de decisiones es el proceso de seleccionar la mejor opción viable de un conjunto de posibles maneras de hacer las cosas. Los Sistemas de Soporte de Decisión (del inglés Decision Support System, DSS) constituyen un ecosistema cognitivo que facilita la interacción entre los seres humanos y los datos para facilitar de forma profunda, significativa y útil la creación de soluciones efectivas en tiempo y costes. Grandes almacenamientos de Datos (Data warehousing), procesos de Extracción, Transformación y Carga (del inglés Extract Transform and Load, ETL) y la Inteligencia de Negocios (del ingles Business Intelligence, BI) son aspectos tecnológicos clave vinculados a la toma de decisiones. Además, la toma de decisiones en el contexto de la energía solar depende de Sistemas de Información Geográfica. Aunque la energía del Sol está disponible en todo el mundo, es evidente que la energía solar es más abundante cerca de los trópicos. Por ejemplo, una inversión en plantas de energía fotovoltaica en lugares cerca de los trópicos y del ecuador requerirá menos tiempo para su amortización. Dependiendo de la ubicación geográfica y las condiciones climáticas, la intensidad solar varía. Por esta razón, es importante seleccionar la ubicación adecuada que optimice la inversión teniendo en cuenta factores como la intensidad de la radiación solar, clima, tierras aptas y economía. Hay modelos como Global atlas y SimuSOLAR que dan información de idoneidad sobre la radiación solar y las ubicaciones. Sin embargo, estos modelos están restringidos a expertos, cubren áreas geográficas limitadas, no son aptos para casos de uso diferentes de los inicialmente previstos, y adolecen de falta de informes detallados e intuitivos para el público en general. El desarrollo de una cartografía extensa sobre la relación de zonas de sol y de sombra es un trabajo muy complejo que involucra diversos conceptos y retos de ingeniería, necesitando de la integración de diferentes modelos de datos, de calidad y cantidad heterogéneas, con limitaciones presupuestarias, etc. El objetivo de los trabajos de investigación desarrollados ha sido establecer la arquitectura de software para el desarrollo de Sistemas de Soporte de Decisión en el ámbito de las energías renovables en general, y de la energía solar en particular. La característica clave de este enfoque de arquitectura de software es ser capaz de proporcionar Sistemas de Soporte de Decisión que ofrezcan servicios de bajo coste ("low cost") en este contexto. Hagamos una analogía. Imagínese que usted está buscando comprar o alquilar una casa en España. Quiere analizar las características del edificio (por ejemplo dimensiones, jardín, más de una edificación en la parcela) y su entorno (por ejemplo, conexiones, servicios). Para realizar esta tarea puede utilizar los datos gratuitos proporcionados por la Oficina Virtual del Catastro de España junto con imágenes libres de un proveedor de ortofotografías (por ejemplo PNOA, Google o Bing) y datos contextuales libres procedentes de otros organismos locales, regionales y/o nacionales (por ejemplo el Ayuntamiento de Zaragoza, el Gobierno de Aragón, el proyecto Cartociudad). Si alguien integra todos estos orígenes de datos en un sistema (por ejemplo el cliente del servicio de mapas de la Infraestructura de Datos Espaciales de España, IDEE), tiene un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" para comprar o alquilar una casa. Este trabajo de investigación tiene como objetivo el desarrollo de un enfoque de arquitectura de software que podría proporcionar un Sistema de Soporte de Decisión "low cost" cuando los consumidores necesitan tomar decisiones relacionadas con las energías renovables, en particular sistemas de energía solar, como podría ser la selección de la mejor opción para instalar un sistema solar, o decidir una inversión en una granja solar comunitaria. Una parte importante de este proceso de investigación ha consistido en el análisis sobre la idoneidad de las tecnologías vinculadas a Grandes almacenamientos de Datos y procesos de Extracción, Transformación y Carga para almacenar y procesar gran cantidad de datos históricos referentes a la energía, e Inteligencia de Negocios para la estructuración y presentación de informes. Por otro lado, ha sido necesario centrar el trabajo en modelos de negocio abierto (infraestructura de servicios web, modelos de datos 3D, técnicas de representación de datos sobre zonas de sol y sombra, y fuentes de datos) para el desarrollo económico del producto. Además, este trabajo identifica casos de uso donde los Sistemas de Soporte de Decisión deben ser el instrumento de resolución de problemas de mercado y de problemas científicos. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo enfatizar y adoptar las tecnologías citadas para proponer un Sistema de Soporte de Decisión completo para un mejor uso potencial de las energías renovables que denominamos REDSS (del inglés Renewable Energy Decision Support System). El trabajo de investigación ha sido desarrollado con el objeto de encontrar respuestas a las siguientes preguntas de investigación: Preguntas relacionadas a los datos: - ¿Cómo elegir el proceso de creación de datos más adecuado para crear modelos geográficos cuyo coste económico sea razonable? Preguntas relacionadas con la tecnología: - ¿Qué limitaciones tecnológicas actuales tienen las herramientas computacionales para el cálculo de la intensidad y sombra solar? - ¿Cómo se puede adaptar conceptos como Grandes almacenamientos de Datos y la Inteligencia de Negocios en el campo de las energías renovables? - ¿Cómo estructurar y organizar datos relacionados con la intensidad solar y la sombra? - ¿Cuáles son las diferencias significativas entre el método propuesto y otros servicios globales existentes? Preguntas relacionadas con casos de uso: - ¿Cuáles son los casos de uso de REDSS? - ¿Cuáles son los beneficios de REDSS para expertos y público en general? Para darle una forma concreta a la contribución y el enfoque propuesto, se ha desarrollado un prototipo denominado Energy2People basado en principios de Inteligencia de Negocio que no sólo proporciona datos de localización avanzada sino que es una base sobre la que para desarrollar futuros productos comerciales. En su conformación actual, esta herramienta ayuda a descubrir y representar las relaciones de datos clave en el sector de las energías renovables y, permite descubrir al público en general relaciones entre los datos en casos donde no era evidente. Esencialmente, el enfoque propuesto conduce a un aumento en el rendimiento de gestión y visualización de datos. Las principales aportaciones de esta tesis pueden resumirse como siguen: - En primer lugar, esta tesis hace una revisión de varios modelos de sol-sombra de código abierto y cerrado para identificar el alcance de la necesidad de modelos de decisión y de su soporte efectivo. Además, proporciona información detallada sobre fuentes de información gratuita relacionada con datos de radiación solar. - En segundo lugar, se plantea un armazón conceptual para el desarrollo de modelos geográficos de bajo coste. Como ejemplo de la aplicación de esta aproximación se ha desarrollado un modelo de bajo coste de ciudad virtual 3D utilizando datos catastrales públicamente disponibles vía servicios Web. - En tercer lugar, este trabajo propone el uso de REDSS al problema de la toma de decisiones en el campo de la energía solar. Este modelo también cuenta con otros puntos distinguibles como los enfoques de co-creación y Mix-and-match. - En cuarto lugar, esta tesis identifica varios escenarios de aplicaciones reales y varios tipos de actores que deberían salir beneficiados por la aplicación de esta estrategia. - Por último, esta tesis presenta el prototipo "Enery2People" desarrollado para explorar datos de localización de la radiación solar y eventos temporales que sirve como ejemplo práctico de la aproximación planteada en esta tesis. Para hacer más claro el potencial del enfoque propuesto, este prototipo es comparado con otros Atlas Internacionales de la energía renovable

Cyber–Physical–Social Frameworks for Urban Big Data Systems: A Survey

The integration of things’ data on the Web and Web linking for things’ description and discovery is leading the way towards smart Cyber–Physical Systems (CPS). The data generated in CPS represents observations gathered by sensor devices about the ambient environment that can be manipulated by computational processes of the cyber world. Alongside this, the growing use of social networks offers near real-time citizen sensing capabilities as a complementary information source. The resulting Cyber–Physical–Social System (CPSS) can help to understand the real world and provide proactive services to users. The nature of CPSS data brings new requirements and challenges to different stages of data manipulation, including identification of data sources, processing and fusion of different types and scales of data. To gain an understanding of the existing methods and techniques which can be useful for a data-oriented CPSS implementation, this paper presents a survey of the existing research and commercial solutions. We define a conceptual framework for a data-oriented CPSS and detail the various solutions for building human–machine intelligence

Personalized Expert Recommendation: Models and Algorithms

Many large-scale information sharing systems including social media systems, questionanswering sites and rating and reviewing applications have been growing rapidly, allowing millions of human participants to generate and consume information on an unprecedented scale. To manage the sheer growth of information generation, there comes the need to enable personalization of information resources for users — to surface high-quality content and feeds, to provide personally relevant suggestions, and so on. A fundamental task in creating and supporting user-centered personalization systems is to build rich user profile to aid recommendation for better user experience. Therefore, in this dissertation research, we propose models and algorithms to facilitate the creation of new crowd-powered personalized information sharing systems. Specifically, we first give a principled framework to enable personalization of resources so that information seekers can be matched with customized knowledgeable users based on their previous historical actions and contextual information; We then focus on creating rich user models that allows accurate and comprehensive modeling of user profiles for long tail users, including discovering user’s known-for profile, user’s opinion bias and user’s geo-topic profile. In particular, this dissertation research makes two unique contributions: First, we introduce the problem of personalized expert recommendation and propose the first principled framework for addressing this problem. To overcome the sparsity issue, we investigate the use of user’s contextual information that can be exploited to build robust models of personal expertise, study how spatial preference for personally-valuable expertise varies across regions, across topics and based on different underlying social communities, and integrate these different forms of preferences into a matrix factorization-based personalized expert recommender. Second, to support the personalized recommendation on experts, we focus on modeling and inferring user profiles in online information sharing systems. In order to tap the knowledge of most majority of users, we provide frameworks and algorithms to accurately and comprehensively create user models by discovering user’s known-for profile, user’s opinion bias and user’s geo-topic profile, with each described shortly as follows: —We develop a probabilistic model called Bayesian Contextual Poisson Factorization to discover what users are known for by others. Our model considers as input a small fraction of users whose known-for profiles are already known and the vast majority of users for whom we have little (or no) information, learns the implicit relationships between user?s known-for profiles and their contextual signals, and finally predict known-for profiles for those majority of users. —We explore user’s topic-sensitive opinion bias, propose a lightweight semi-supervised system called “BiasWatch” to semi-automatically infer the opinion bias of long-tail users, and demonstrate how user’s opinion bias can be exploited to recommend other users with similar opinion in social networks. — We study how a user’s topical profile varies geo-spatially and how we can model a user’s geo-spatial known-for profile as the last step in our dissertation for creation of rich user profile. We propose a multi-layered Bayesian hierarchical user factorization to overcome user heterogeneity and an enhanced model to alleviate the sparsity issue by integrating user contexts into the two-layered hierarchical user model for better representation of user’s geo-topic preference by others

Mobile Big Data Analytics in Healthcare

Mobile and ubiquitous devices are everywhere around us generating considerable amount of data. The concept of mobile computing and analytics is expanding due to the fact that we are using mobile devices day in and out without even realizing it. These mobile devices use Wi-Fi, Bluetooth or mobile data to be intermittently connected to the world, generating, sending and receiving data on the move. Latest mobile applications incorporating graphics, video and audio are main causes of loading the mobile devices by consuming battery, memory and processing power. Mobile Big data analytics includes for instance, big health data, big location data, big social media data, and big heterogeneous data. Healthcare is undoubtedly one of the most data-intensive industries nowadays and the challenge is not only in acquiring, storing, processing and accessing data, but also in engendering useful insights out of it. These insights generated from health data may reduce health monitoring cost, enrich disease diagnosis, therapy, and care and even lead to human lives saving. The challenge in mobile data and Big data analytics is how to meet the growing performance demands of these activities while minimizing mobile resource consumption. This thesis proposes a scalable architecture for mobile big data analytics implementing three new algorithms (i.e. Mobile resources optimization, Mobile analytics customization and Mobile offloading), for the effective usage of resources in performing mobile data analytics. Mobile resources optimization algorithm monitors the resources and switches off unused network connections and application services whenever resources are limited. However, analytics customization algorithm attempts to save energy by customizing the analytics process while implementing some data-aware techniques. Finally, mobile offloading algorithm decides on the fly whether to process data locally or delegate it to a Cloud back-end server. The ultimate goal of this research is to provide healthcare decision makers with the advancements in mobile Big data analytics and support them in handling large and heterogeneous health datasets effectively on the move

Building Blocks for IoT Analytics Internet-of-Things Analytics

Internet-of-Things (IoT) Analytics are an integral element of most IoT applications, as it provides the means to extract knowledge, drive actuation services and optimize decision making. IoT analytics will be a major contributor to IoT business value in the coming years, as it will enable organizations to process and fully leverage large amounts of IoT data, which are nowadays largely underutilized. The Building Blocks of IoT Analytics is devoted to the presentation the main technology building blocks that comprise advanced IoT analytics systems. It introduces IoT analytics as a special case of BigData analytics and accordingly presents leading edge technologies that can be deployed in order to successfully confront the main challenges of IoT analytics applications. Special emphasis is paid in the presentation of technologies for IoT streaming and semantic interoperability across diverse IoT streams. Furthermore, the role of cloud computing and BigData technologies in IoT analytics are presented, along with practical tools for implementing, deploying and operating non-trivial IoT applications. Along with the main building blocks of IoT analytics systems and applications, the book presents a series of practical applications, which illustrate the use of these technologies in the scope of pragmatic applications. Technical topics discussed in the book include: Cloud Computing and BigData for IoT analyticsSearching the Internet of ThingsDevelopment Tools for IoT Analytics ApplicationsIoT Analytics-as-a-ServiceSemantic Modelling and Reasoning for IoT AnalyticsIoT analytics for Smart BuildingsIoT analytics for Smart CitiesOperationalization of IoT analyticsEthical aspects of IoT analyticsThis book contains both research oriented and applied articles on IoT analytics, including several articles reflecting work undertaken in the scope of recent European Commission funded projects in the scope of the FP7 and H2020 programmes. These articles present results of these projects on IoT analytics platforms and applications. Even though several articles have been contributed by different authors, they are structured in a well thought order that facilitates the reader either to follow the evolution of the book or to focus on specific topics depending on his/her background and interest in IoT and IoT analytics technologies. The compilation of these articles in this edited volume has been largely motivated by the close collaboration of the co-authors in the scope of working groups and IoT events organized by the Internet-of-Things Research Cluster (IERC), which is currently a part of EU's Alliance for Internet of Things Innovation (AIOTI)

The praxis of community mapping in developing countries

This thesis takes a multidisciplinary approach to understanding the characteristics, quality and production of Volunteered Geographic Information (VGI), through examining the emergent method of Community Mapping in developing countries. While a good understanding exists of the nature of the characteristics, quality and production of VGI in developed countries there is little covering developing countries. This thesis reviews the state of the art and theoretical approaches in Geography, Human Factors and Geographic Information Science. Research methods of Human Factors, specifically Cognitive Work Analysis (CWA) and geospatial quality assessment are also discussed. Through a mixed methods approach, the characteristics of Community Mapping are examined and contrasted against those in developed countries. Consequently the quality of data produced and its mode of production are examined, enabled through the construction of a CWA to situate and explore constraints of the developing world case. By discussing the results and conclusions of these studies, this thesis provides an agenda for the understanding geospatial data quality in developing countries and, specifically, informal urban areas known by their more colloquial moniker of `slums'. By involving the community in data production and decision making it adheres to the CWA principles and ethics of respectful, user centric design. In assessing the quality of the data produced and the needs of community members around tools we create design guidelines for the development of future tools. Finally, this thesis considers how the characteristics of Community Mapping could and should be considered in the use and reuse of spatial data by its integration into Spatial Data Infrastructures (SDI). In conclusion, a conceptual framework for the development of VGI in developing countries is produced, alongside other avenues for further work for the theories, software and communities nurtured as part of this thesis

Book of abstracts of the 24th Euro Working Group on Transportation Meeting

Sem resumo disponível.publishe