Recommending Tasks in Online Judges using Autoencoder Neural Networks

Programming contests such as International Olympiads in Informatics (IOI) and ACM International Collegiate Programming Contest (ICPC) are becoming increasingly popular in recent years. To train for these contests, there are several Online Judges available, in which users can test their skills against a usually large set of programming tasks. In the literature, so far few papers have addressed the problem of recommending tasks in online judges. Most notably, as opposed with traditional Recommender Systems, since the learners improve their skills as they solve more problems, there is an intrinsic dynamic dimension that has to be considered: when recommending movies or books, it is likely that the preferences of the users are more or less stable, whilst in recommending tasks this does not hold true. In order to help the learners, it is crucial to recommend them tasks that are challenging but not unsolvable compared with their current set of skills. In this paper we present a Recommender System (RS) for Online Judges based on an Autoencoder (Artificial) Neural Network (ANN). We also discuss the results of an experimental evaluation of our approach in both the scenarios in which we consider, or not, the intrinsic dynamic dimension of the problem. The ANNs are trained with the dataset of all the submissions in the Italian National Online Judge, used to train students for the Italian Olympiads in Informatics

Improving personalized elderly care: an approach using cognitive agents to better assist elderly people

Tesis por compendio de publicaciones[ES]El envejecimiento de la población a nivel global es una constante cada vez más presente en el día a día y las consecuencias derivadas de este problema son cada vez más impactantes para el correcto funcionamiento y estructuración de la sociedad. En este contexto, hablamos de consecuencias a nivel de crecimiento económico, estilos de vida (y jubilación), relaciones familiares, recursos disponibles por el gobierno a la franja etaria más anciana e inevitablemente la prevalencia de enfermedades crónicas. Es ante esta realidad que surge la necesidad de desarrollo y promoción de estrategias eficaces en el acompañamiento, prevención y estímulo al envejecimiento activo y saludable de la población para garantizar que las personas ancianas continúen teniendo un papel relevante en la sociedad en lugar de someterse al aislamiento y fácil deterioro de las capacidades físicas, cognitivas, emocionales y sociales. De esta forma, tiene todo el sentido aprovechar todos los desarrollos tecnológicos verificados en los últimos años, principalmente en lo que se refiere a avances en las áreas de dispositivos móviles, inteligencia artificial y sistemas de monitoreo y crear soluciones capaces de brindar apoyo diariamente al recopilar datos e indicadores del estado de salud y, en respuesta, proporcionar diversas acciones personalizadas que motiven la adopción de mejores hábitos de salud y medios para lograr este envejecimiento activo y saludable. El desafío consiste en motivar a esta población a conciliar su día a día con el interés y la voluntad de utilizar aplicaciones y sistemas que brinden este apoyo personalizado. Algunas de las abordajes recientemente explorados en la literatura con este objetivo y que han alcanzado resultados prometedores se basan en la utilización de técnicas de gamificación e incentivo al cumplimiento de desafíos a nivel de salud (como si la persona estuviera jugando un juego) y la utilización de interacciones personalizadas con objetos (ya sean físicos como robots o virtuales como avatares) capaces de brindar feedback más personal, creando así una conexión más cercana entre ambas entidades. El trabajo aquí presentado combina estas ideas y resulta en un enfoque inteligente para la promoción del bienestar de la población anciana a través de un sistema de cuidados de salud personalizado. Este sistema incorpora diversas técnicas de gamificación para la promoción de mejores hábitos y comportamientos, y la utilización de un asistente virtual cognitivo capaz de entender las necesidades e intereses del usuario para posibilitar un feedback e interacción personalizados con el fin de ayudar y motivar al cumplimiento de los diferentes desafíos y objetivos que se identifiquen. El enfoque propuesto fue validado a través de un estudio con 12 usuarios ancianos y se lograron resultados significativos en términos de usabilidad, aceptación y efectos de salud. Específicamente, los resultados obtenidos permiten respaldar la importancia y el efecto positivo de combinar técnicas de gamificación e interacción con un asistente virtual cognitivo que traduzca el progreso del estado de salud del usuario, ya que se lograron mejoras significativas en los resultados de salud después de la intervención. Además, los resultados de usabilidad obtenidos mediante la cumplimentación de un cuestionario de usabilidad confirmaron la buena adhesión a el enfoque presentado. Estos resultados validan la hipótesis de la investigación estudiada en el desarrollo de esta disertación

A Human-Centered Review of Algorithms in Homelessness Research

Homelessness is a humanitarian challenge affecting an estimated 1.6 billion people worldwide. In the face of rising homeless populations in developed nations and a strain on social services, government agencies are increasingly adopting data-driven models to determine one's risk of experiencing homelessness and assigning scarce resources to those in need. We conducted a systematic literature review of 57 papers to understand the evolution of these decision-making algorithms. We investigated trends in computational methods, predictor variables, and target outcomes used to develop the models using a human-centered lens and found that only 9 papers (15.7%) investigated model fairness and bias. We uncovered tensions between explainability and ecological validity wherein predictive risk models (53.4%) focused on reductive explainability while resource allocation models (25.9%) were dependent on unrealistic assumptions and simulated data that are not useful in practice. Further, we discuss research challenges and opportunities for developing human-centered algorithms in this area.Comment: In CHI '24 Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems Honolulu, HI, US

Una revisión bibliográfica del Fintech y sus principales subáreas de estudio

This article shows a review of the academic literature on financial technology (fintech) and allows us to identify three sub-areas. Traditional banking presents a great challenge with Financial Technology (Fintech) and the transformation of financial services. This is perceived as a significant disruption in the economy with the advent of these new business models. It is a relatively new topic that is becoming more important every day and which still presents many research topics, so a review of the sub areas is built. Therefore, the objective of this article is to show the evolution of the sub-areas of Fintech through a bibliometric review that presents the perspectives of this topic of study at present. For this purpose, a network analysis was carried out, supported by scientometric techniques, using the Web Tree of Science tool from a consultation in Scopus. The most important documents were classified and an analysis of the citations was carried out. The results showed three different sub-areas: Fintech new business model challenge in the digital economy; the future of credit banking a competitive advantage and data security and privacy.Este artículo muestra una revisión de la literatura académica sobre tecnología financiera (Fintech) permitiendo identificar tres subáreas. La banca tradicional presenta un gran desafió con la Tecnología Financiera (Fintech) y la transformación de los servicios financieros. La cual es percibida como una disrupción significativa en la economía con la llegada de estos nuevos modelos de negocios. Es un tema relativamente nuevo que cada día adquiere mayor trascendencia y el cual aún presenta muchos temas de investigación, por lo cual se construye una revisión de las subáreas. Por consiguiente, el objetivo de este artículo es mostrar la evolución de las subáreas del Fintech a través de una revisión que presenta las perspectivas de este tema de estudio en la actualidad. Para ello se realizó un análisis de red apoyado en técnicas cienciométricas, se utilizó la herramienta Web Tree of Science a partir de una consulta en Scopus. Se clasificaron los documentos más importantes y se realizó un análisis de las citaciones. Los resultados mostraron tres diferentes subáreas: Fintech nuevo modelo de negocio desafío en la economía digital; el futuro de la banca en créditos una ventaja competitiva y seguridad y privacidad en los datos

Oportunidades de inversión para el pequeño inversor español en el albor de la inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a pequeños inversores en la tarea de canalizar el ahorro y optimizar la relación riesgo-rentabilidad. En este trabajo se analizan los principios básicos de la Inteligencia Artificial a lo largo de su historia y su aplicación a las finanzas. También se apuntan posibles aplicaciones futuras sugeridas por la literatura más actual. Para finalizar, se analiza la situación actual de la inversión financiera de las familias españolas y los usos actuales de la inteligencia artificial a través los robo-advisor y los fondos de inversión gestionados por esta tecnología.Grado en Finanzas, Banca y Seguro

μGIM - Microgrid intelligent management system based on a multi-agent approach and the active participation of end-users

[ES] Los sistemas de potencia y energía están cambiando su paradigma tradicional, de sistemas centralizados a sistemas descentralizados. La aparición de redes inteligentes permite la integración de recursos energéticos descentralizados y promueve la gestión inclusiva que involucra a los usuarios finales, impulsada por la gestión del lado de la demanda, la energía transactiva y la respuesta a la demanda. Garantizar la escalabilidad y la estabilidad del servicio proporcionado por la red, en este nuevo paradigma de redes inteligentes, es más difícil porque no hay una única sala de operaciones centralizada donde se tomen todas las decisiones. Para implementar con éxito redes inteligentes, es necesario combinar esfuerzos entre la ingeniería eléctrica y la ingeniería informática. La ingeniería eléctrica debe garantizar el correcto funcionamiento físico de las redes inteligentes y de sus componentes, estableciendo las bases para un adecuado monitoreo, control, gestión, y métodos de operación. La ingeniería informática desempeña un papel importante al proporcionar los modelos y herramientas computacionales adecuados para administrar y operar la red inteligente y sus partes constituyentes, representando adecuadamente a todos los diferentes actores involucrados. Estos modelos deben considerar los objetivos individuales y comunes de los actores que proporcionan las bases para garantizar interacciones competitivas y cooperativas capaces de satisfacer a los actores individuales, así como cumplir con los requisitos comunes con respecto a la sostenibilidad técnica, ambiental y económica del Sistema. La naturaleza distribuida de las redes inteligentes permite, incentiva y beneficia enormemente la participación activa de los usuarios finales, desde actores grandes hasta actores más pequeños, como los consumidores residenciales. Uno de los principales problemas en la planificación y operación de redes eléctricas es la variación de la demanda de energía, que a menudo se duplica más que durante las horas pico en comparación con la demanda fuera de pico. Tradicionalmente, esta variación dio como resultado la construcción de plantas de generación de energía y grandes inversiones en líneas de red y subestaciones. El uso masivo de fuentes de energía renovables implica mayor volatilidad en lo relativo a la generación, lo que hace que sea más difícil equilibrar el consumo y la generación. La participación de los actores de la red inteligente, habilitada por la energía transactiva y la respuesta a la demanda, puede proporcionar flexibilidad en desde el punto de vista de la demanda, facilitando la operación del sistema y haciendo frente a la creciente participación de las energías renovables. En el ámbito de las redes inteligentes, es posible construir y operar redes más pequeñas, llamadas microrredes. Esas son redes geográficamente limitadas con gestión y operación local. Pueden verse como áreas geográficas restringidas para las cuales la red eléctrica generalmente opera físicamente conectada a la red principal, pero también puede operar en modo isla, lo que proporciona independencia de la red principal. Esta investigación de doctorado, realizada bajo el Programa de Doctorado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, aborda el estudio y el análisis de la gestión de microrredes, considerando la participación activa de los usuarios finales y la gestión energética de lascarga eléctrica y los recursos energéticos de los usuarios finales. En este trabajo de investigación se ha analizado el uso de conceptos de ingeniería informática, particularmente del campo de la inteligencia artificial, para apoyar la gestión de las microrredes, proponiendo un sistema de gestión inteligente de microrredes (μGIM) basado en un enfoque de múltiples agentes y en la participación activa de usuarios. Esta solución se compone de tres sistemas que combinan hardware y software: el emulador de virtual a realidad (V2R), el enchufe inteligente de conciencia ambiental de Internet de las cosas (EnAPlug), y la computadora de placa única para energía basada en el agente (S4E) para permitir la gestión del lado de la demanda y la energía transactiva. Estos sistemas fueron concebidos, desarrollados y probados para permitir la validación de metodologías de gestión de microrredes, es decir, para la participación de los usuarios finales y para la optimización inteligente de los recursos. Este documento presenta todos los principales modelos y resultados obtenidos durante esta investigación de doctorado, con respecto a análisis de vanguardia, concepción de sistemas, desarrollo de sistemas, resultados de experimentación y descubrimientos principales. Los sistemas se han evaluado en escenarios reales, desde laboratorios hasta sitios piloto. En total, se han publicado veinte artículos científicos, de los cuales nueve se han hecho en revistas especializadas. Esta investigación de doctorado realizó contribuciones a dos proyectos H2020 (DOMINOES y DREAM-GO), dos proyectos ITEA (M2MGrids y SPEAR), tres proyectos portugueses (SIMOCE, NetEffiCity y AVIGAE) y un proyecto con financiación en cascada H2020 (Eco-Rural -IoT)

Modelos predictivos basados en deep learning para datos temporales masivos

Programa de Doctorado en Biotecnología, Ingeniería y Tecnología QuímicaLínea de Investigación: Ingeniería, Ciencia de Datos y BioinformáticaClave Programa: DBICódigo Línea: 111El avance en el mundo del hardware ha revolucionado el campo de la inteligencia artificial, abriendo nuevos frentes y áreas que hasta hoy estaban limitadas. El área del deep learning es quizás una de las mas afectadas por este avance, ya que estos modelos requieren de una gran capacidad de computación debido al número de operaciones y complejidad de las mismas, motivo por el cual habían caído en desuso hasta los últimos años. Esta Tesis Doctoral ha sido presentada mediante la modalidad de compendio de publicaciones, con un total de diez aportaciones científicas en Congresos Internacionales y revistas con alto índice de impacto en el Journal of Citation Reports (JCR). En ella se recoge una investigación orientada al estudio, análisis y desarrollo de las arquitecturas deep learning mas extendidas en la literatura para la predicción de series temporales, principalmente de tipo energético, como son la demanda eléctrica y la generación de energía solar. Además, se ha centrado gran parte de la investigación en la optimización de estos modelos, tarea primordial para la obtención de un modelo predictivo fiable. En una primera fase, la tesis se centra en el desarrollo de modelos predictivos basados en deep learning para la predicción de series temporales aplicadas a dos fuentes de datos reales. En primer lugar se diseñó una metodología que permitía realizar la predicción multipaso de un modelo Feed-Forward, cuyos resultados fueron publicados en el International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation (IWINAC). Esta misma metodología se aplicó y comparó con otros modelos clásicos, implementados de manera distribuida, cuyos resultados fueron publicados en el 14th International Work-Conference on Artificial Neural Networks (IWANN). Fruto de la diferencia en tiempo de computación y escalabilidad del método de deep learning con los otros modelos comparados, se diseñó una versión distribuida, cuyos resultados fueron publicados en dos revistas indexadas con categoría Q1, como son Integrated Computer-Aided Engineering e Information Sciences. Todas estas aportaciones fueron probadas utilizando un conjunto de datos de demanda eléctrica en España. De forma paralela, y con el objetivo de comprobar la generalidad de la metodología, se aplicó el mismo enfoque sobre un conjunto de datos correspondiente a la generación de energía solar en Australia en dos versiones: univariante, cuyos resultados se publicaron en International on Soft Computing Models in Industrial and Environment Applications (SOCO), y la versión multivariante, que fué publicada en la revista Expert Systems, indexada con categoría Q2. A pesar de los buenos resultados obtenidos, la estrategia de optimización de los modelos no era óptima para entornos big data debido a su carácter exhaustivo y al coste computacional que conllevaba. Motivado por esto, la segunda fase de la Tesis Doctoral se basó en la optimización de los modelos deep learning. Se diseñó una estrategia de búsqueda aleatoria aplicada a la metodología propuesta en la primera fase, cuyos resultados fueron publicados en el IWANN. Posteriormente, se centró la atención en modelos de optimización basado en heurísticas, donde se desarrolló un algoritmo genético para optimizar el modelo feed-forward. Los resultados de esta investigación se presentaron en la revista Applied Sciences, indexada con categoría Q2. Además, e influenciado por la situación pandémica del 2020, se decidió diseñar e implementar una heurística basada en el modelo de propagación de la COVID-19. Esta estrategia de optimización se integró con una red Long-Short-Term-Memory, ofreciendo resultados altamente competitivos que fueron publicados en la revista Big Data, indexada en el JCR con categoría Q1. Para finalizar el trabajo de tesis, toda la información y conocimientos adquiridos fueron recopilados en un artículo a modo de survey, que fue publicado en la revista indexada con categoría Q1 Big Data.Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Deporte e Informátic

Marine Skeletal Biopolymers and Proteins, and Their Biomedical Application

This book covers recent trends in all aspects of basic and applied scientific research on marine skeletal proteins and biopolymers (e.g., chitin, collagen), and their derivatives. Some recent innovations of marine proteins have been incorporated in this book that could be potentially applied in scientific and industrial research. Due to their broad array of biological functions in biopolymer- and protein-based drugs, such as anticancer, antimicrobial, bone tissue regeneration, antioxidant, and anti-aging functions, bioactive skeletal proteins and biopolymers have recently attracted a great amount of interest in the pharmaceutical, nutraceutical, and cosmeceutical industries (including anti-aging drugs)

Políticas de Copyright de Publicações Científicas em Repositórios Institucionais: O Caso do INESC TEC

A progressiva transformação das práticas científicas, impulsionada pelo desenvolvimento das novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), têm possibilitado aumentar o acesso à informação, caminhando gradualmente para uma abertura do ciclo de pesquisa. Isto permitirá resolver a longo prazo uma adversidade que se tem colocado aos investigadores, que passa pela existência de barreiras que limitam as condições de acesso, sejam estas geográficas ou financeiras. Apesar da produção científica ser dominada, maioritariamente, por grandes editoras comerciais, estando sujeita às regras por estas impostas, o Movimento do Acesso Aberto cuja primeira declaração pública, a Declaração de Budapeste (BOAI), é de 2002, vem propor alterações significativas que beneficiam os autores e os leitores. Este Movimento vem a ganhar importância em Portugal desde 2003, com a constituição do primeiro repositório institucional a nível nacional. Os repositórios institucionais surgiram como uma ferramenta de divulgação da produção científica de uma instituição, com o intuito de permitir abrir aos resultados da investigação, quer antes da publicação e do próprio processo de arbitragem (preprint), quer depois (postprint), e, consequentemente, aumentar a visibilidade do trabalho desenvolvido por um investigador e a respetiva instituição. O estudo apresentado, que passou por uma análise das políticas de copyright das publicações científicas mais relevantes do INESC TEC, permitiu não só perceber que as editoras adotam cada vez mais políticas que possibilitam o auto-arquivo das publicações em repositórios institucionais, como também que existe todo um trabalho de sensibilização a percorrer, não só para os investigadores, como para a instituição e toda a sociedade. A produção de um conjunto de recomendações, que passam pela implementação de uma política institucional que incentive o auto-arquivo das publicações desenvolvidas no âmbito institucional no repositório, serve como mote para uma maior valorização da produção científica do INESC TEC.The progressive transformation of scientific practices, driven by the development of new Information and Communication Technologies (ICT), which made it possible to increase access to information, gradually moving towards an opening of the research cycle. This opening makes it possible to resolve, in the long term, the adversity that has been placed on researchers, which involves the existence of barriers that limit access conditions, whether geographical or financial. Although large commercial publishers predominantly dominate scientific production and subject it to the rules imposed by them, the Open Access movement whose first public declaration, the Budapest Declaration (BOAI), was in 2002, proposes significant changes that benefit the authors and the readers. This Movement has gained importance in Portugal since 2003, with the constitution of the first institutional repository at the national level. Institutional repositories have emerged as a tool for disseminating the scientific production of an institution to open the results of the research, both before publication and the preprint process and postprint, increase the visibility of work done by an investigator and his or her institution. The present study, which underwent an analysis of the copyright policies of INESC TEC most relevant scientific publications, allowed not only to realize that publishers are increasingly adopting policies that make it possible to self-archive publications in institutional repositories, all the work of raising awareness, not only for researchers but also for the institution and the whole society. The production of a set of recommendations, which go through the implementation of an institutional policy that encourages the self-archiving of the publications developed in the institutional scope in the repository, serves as a motto for a greater appreciation of the scientific production of INESC TEC