Photo Enhancement On Mobile Devices Using Deep Neural Networks

In recent years, the return of the usage of Artificial Neural Networks has lead to the greatest improvements in the field of Artificial Intelligence, due to the huge diversity of different applications that deep learning models has in a large variety of research fields, and also the evolution of information processing systems capacity. This thesis aims to study which deep neural networks models are most suitable for photo enhancement, to generate images with certain desired characteristics. Model selection has been done by comparing the both supervised, Convolutional Neural Networks, and unsupervised models, Generative Adversarial Networks. It has been demonstrated that Generative Adversarial Networks have great potential by showing results that compete with the state of the art. The chosen model is a Generative Adversarial model which outperforms the rest in terms of a combination of enhancement quality and time taken in the process. Moreover, since the model is compatible with mobile devices it has been integrated and evaluated in a BQ smartphone, to proof its viability on mobile devices.Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración de Empresa

Support Vector Machines. Similarity functions to work with heterogeneous data and classifying documents

Projecte fet en col.laboració amb University of Southern DenmarkThe objective of Data Mining (DM) is to classify information from the real world. That kind of information is commonly heterogeneous data: information that needs different kind of data to be represented. How to deal with heterogeneous data has been usually something DM lacks about because DM is not deeply used with real world problems. Different solutions has been shown and our objective is to show a new one using similarities and Support Vector Machines (SVM). How to use similarities instead of kernels in SVM and later how to combine similarities to work with heterogeneous data. The idea is that any type of data will have a similarity related and then all this similarities will be combined to output a result. What makes this idea powerful is the way we can combine similarities, it can be practically anything while other methods to work with heterogeneous data only do linear combinations.First of all understand how SVM works and what does it means to use similarities instead of Kernels. Later implement in a SVM library what explained before and show it working with an example. We will work with documents so it would be also required to do some NLP, learn about a NLP is another of my goals. Another of our goals is to use OO techniques and get a good design. Make our framework easy to be modified by anybody. Make an easy implementation. The objective is to extend the library used not to fork it

Impacts and Detection of Design Smells

Les changements sont faits de façon continue dans le code source des logiciels pour prendre en compte les besoins des clients et corriger les fautes. Les changements continus peuvent conduire aux défauts de code et de conception. Les défauts de conception sont des mauvaises solutions à des problèmes récurrents de conception ou d’implémentation, généralement dans le développement orienté objet. Au cours des activités de compréhension et de changement et en raison du temps d’accès au marché, du manque de compréhension, et de leur expérience, les développeurs ne peuvent pas toujours suivre les normes de conception et les techniques de codage comme les patrons de conception. Par conséquent, ils introduisent des défauts de conception dans leurs systèmes. Dans la littérature, plusieurs auteurs ont fait valoir que les défauts de conception rendent les systèmes orientés objet plus difficile à comprendre, plus sujets aux fautes, et plus difficiles à changer que les systèmes sans les défauts de conception. Pourtant, seulement quelques-uns de ces auteurs ont fait une étude empirique sur l’impact des défauts de conception sur la compréhension et aucun d’entre eux n’a étudié l’impact des défauts de conception sur l’effort des développeurs pour corriger les fautes. Dans cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution est une étude empirique pour apporter des preuves de l’impact des défauts de conception sur la compréhension et le changement. Nous concevons et effectuons deux expériences avec 59 sujets, afin d’évaluer l’impact de la composition de deux occurrences de Blob ou deux occurrences de spaghetti code sur la performance des développeurs effectuant des tâches de compréhension et de changement. Nous mesurons la performance des développeurs en utilisant: (1) l’indice de charge de travail de la NASA pour leurs efforts, (2) le temps qu’ils ont passé dans l’accomplissement de leurs tâches, et (3) les pourcentages de bonnes réponses. Les résultats des deux expériences ont montré que deux occurrences de Blob ou de spaghetti code sont un obstacle significatif pour la performance des développeurs lors de tâches de compréhension et de changement. Les résultats obtenus justifient les recherches antérieures sur la spécification et la détection des défauts de conception. Les équipes de développement de logiciels doivent mettre en garde les développeurs contre le nombre élevé d’occurrences de défauts de conception et recommander des refactorisations à chaque étape du processus de développement pour supprimer ces défauts de conception quand c’est possible. Dans la deuxième contribution, nous étudions la relation entre les défauts de conception et les fautes. Nous étudions l’impact de la présence des défauts de conception sur l’effort nécessaire pour corriger les fautes. Nous mesurons l’effort pour corriger les fautes à l’aide de trois indicateurs: (1) la durée de la période de correction, (2) le nombre de champs et méthodes touchés par la correction des fautes et (3) l’entropie des corrections de fautes dans le code-source. Nous menons une étude empirique avec 12 défauts de conception détectés dans 54 versions de quatre systèmes: ArgoUML, Eclipse, Mylyn, et Rhino. Nos résultats ont montré que la durée de la période de correction est plus longue pour les fautes impliquant des classes avec des défauts de conception. En outre, la correction des fautes dans les classes avec des défauts de conception fait changer plus de fichiers, plus les champs et des méthodes. Nous avons également observé que, après la correction d’une faute, le nombre d’occurrences de défauts de conception dans les classes impliquées dans la correction de la faute diminue. Comprendre l’impact des défauts de conception sur l’effort des développeurs pour corriger les fautes est important afin d’aider les équipes de développement pour mieux évaluer et prévoir l’impact de leurs décisions de conception et donc canaliser leurs efforts pour améliorer la qualité de leurs systèmes. Les équipes de développement doivent contrôler et supprimer les défauts de conception de leurs systèmes car ils sont susceptibles d’augmenter les efforts de changement. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Pendant les activités de maintenance, il est important de disposer d’un outil capable de détecter les défauts de conception de façon incrémentale et itérative. Ce processus de détection incrémentale et itérative pourrait réduire les coûts, les efforts et les ressources en permettant aux praticiens d’identifier et de prendre en compte les occurrences de défauts de conception comme ils les trouvent lors de la compréhension et des changements. Les chercheurs ont proposé des approches pour détecter les occurrences de défauts de conception, mais ces approches ont actuellement quatre limites: (1) elles nécessitent une connaissance approfondie des défauts de conception, (2) elles ont une précision et un rappel limités, (3) elles ne sont pas itératives et incrémentales et (4) elles ne peuvent pas être appliquées sur des sous-ensembles de systèmes. Pour surmonter ces limitations, nous introduisons SMURF, une nouvelle approche pour détecter les défauts de conception, basé sur une technique d’apprentissage automatique — machines à vecteur de support — et prenant en compte les retours des praticiens. Grâce à une étude empirique portant sur trois systèmes et quatre défauts de conception, nous avons montré que la précision et le rappel de SMURF sont supérieurs à ceux de DETEX et BDTEX lors de la détection des occurrences de défauts de conception. Nous avons également montré que SMURF peut être appliqué à la fois dans les configurations intra-système et inter-système. Enfin, nous avons montré que la précision et le rappel de SMURF sont améliorés quand on prend en compte les retours des praticiens.Changes are continuously made in the source code to take into account the needs of the customers and fix the faults. Continuous change can lead to antipatterns and code smells, collectively called “design smells” to occur in the source code. Design smells are poor solutions to recurring design or implementation problems, typically in object-oriented development. During comprehension and changes activities and due to the time-to-market, lack of understanding, and the developers’ experience, developers cannot always follow standard designing and coding techniques, i.e., design patterns. Consequently, they introduce design smells in their systems. In the literature, several authors claimed that design smells make object-oriented software systems more difficult to understand, more fault-prone, and harder to change than systems without such design smells. Yet, few of these authors empirically investigate the impact of design smells on software understandability and none of them authors studied the impact of design smells on developers’ effort. In this thesis, we propose three principal contributions. The first contribution is an empirical study to bring evidence of the impact of design smells on comprehension and change. We design and conduct two experiments with 59 subjects, to assess the impact of the composition of two Blob or two Spaghetti Code on the performance of developers performing comprehension and change tasks. We measure developers’ performance using: (1) the NASA task load index for their effort; (2) the time that they spent performing their tasks; and, (3) their percentages of correct answers. The results of the two experiments showed that two occurrences of Blob or Spaghetti Code design smells impedes significantly developers performance during comprehension and change tasks. The obtained results justify a posteriori previous researches on the specification and detection of design smells. Software development teams should warn developers against high number of occurrences of design smells and recommend refactorings at each step of the development to remove them when possible. In the second contribution, we investigate the relation between design smells and faults in classes from the point of view of developers who must fix faults. We study the impact of the presence of design smells on the effort required to fix faults, which we measure using three metrics: (1) the duration of the fixing period; (2) the number of fields and methods impacted by fault-fixes; and, (3) the entropy of the fault-fixes in the source code. We conduct an empirical study with 12 design smells detected in 54 releases of four systems: ArgoUML, Eclipse, Mylyn, and Rhino. Our results showed that the duration of the fixing period is longer for faults involving classes with design smells. Also, fixing faults in classes with design smells impacts more files, more fields, and more methods. We also observed that after a fault is fixed, the number of occurrences of design smells in the classes involved in the fault decreases. Understanding the impact of design smells on development effort is important to help development teams better assess and forecast the impact of their design decisions and therefore lead their effort to improve the quality of their software systems. Development teams should monitor and remove design smells from their software systems because they are likely to increase the change efforts. The third contribution concerns design smells detection. During maintenance and evolution tasks, it is important to have a tool able to detect design smells incrementally and iteratively. This incremental and iterative detection process could reduce costs, effort, and resources by allowing practitioners to identify and take into account occurrences of design smells as they find them during comprehension and change. Researchers have proposed approaches to detect occurrences of design smells but these approaches have currently four limitations: (1) they require extensive knowledge of design smells; (2) they have limited precision and recall; (3) they are not incremental; and (4) they cannot be applied on subsets of systems. To overcome these limitations, we introduce SMURF, a novel approach to detect design smells, based on a machine learning technique—support vector machines—and taking into account practitioners’ feedback. Through an empirical study involving three systems and four design smells, we showed that the accuracy of SMURF is greater than that of DETEX and BDTEX when detecting design smells occurrences. We also showed that SMURF can be applied in both intra-system and inter-system configurations. Finally, we reported that SMURF accuracy improves when using practitioners’ feedback

General Course Catalog [July-December 2020]

Undergraduate Course Catalog, July-December 2020https://repository.stcloudstate.edu/undergencat/1132/thumbnail.jp

General Course Catalog [January-June 2020]

Undergraduate Course Catalog, January-June 2020https://repository.stcloudstate.edu/undergencat/1131/thumbnail.jp

General Course Catalog [July-December 2019]

Undergraduate Course Catalog, July-December 2019https://repository.stcloudstate.edu/undergencat/1130/thumbnail.jp

Retrieval-, Distributed-, and Interleaved Practice in the Classroom:A Systematic Review

Three of the most effective learning strategies identified are retrieval practice, distributed practice, and interleaved practice, also referred to as desirable difficulties. However, it is yet unknown to what extent these three practices foster learning in primary and secondary education classrooms (as opposed to the laboratory and/or tertiary education classrooms, where most research is conducted) and whether these strategies affect different students differently. To address these gaps, we conducted a systematic review. Initial and detailed screening of 869 documents found in a threefold search resulted in a pool of 29 journal articles published from 2006 through June 2020. Seventy-five effect sizes nested in 47 experiments nested in 29 documents were included in the review. Retrieval- and interleaved practice appeared to benefit students’ learning outcomes quite consistently; distributed practice less so. Furthermore, only cognitive Student*Task characteristics (i.e., features of the student’s cognition regarding the task, such as initial success) appeared to be significant moderators. We conclude that future research further conceptualising and operationalising initial effort is required, as is a differentiated approach to implementing desirable difficulties

General Course Catalog [January-June 2019]

Undergraduate Course Catalog, January-June 2019https://repository.stcloudstate.edu/undergencat/1129/thumbnail.jp

General Course Catalog [July-December 2018]

Undergraduate Course Catalog, July-December 2018https://repository.stcloudstate.edu/undergencat/1128/thumbnail.jp