Classification of changes in API evolution

Applications typically communicate with each other, accessing and exposing data and features by using Application Programming Interfaces (APIs). Even though API consumers expect APIs to be steady and well established, APIs are prone to continuous changes, experiencing different evolutive phases through their lifecycle. These changes are of different types, caused by different needs and are affecting consumers in different ways. In this paper, we identify and classify the changes that often happen to APIs, and investigate how all these changes are reflected in the documentation, release notes, issue tracker and API usage logs. The analysis of each step of a change, from its implementation to the impact that it has on API consumers, will help us to have a bigger picture of API evolution. Thus, we review the current state of the art in API evolution and, as a result, we define a classification framework considering both the changes that may occur to APIs and the reasons behind them. In addition, we exemplify the framework using a software platform offering a Web API, called District Health Information System (DHIS2), used collaboratively by several departments of World Health Organization (WHO).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Ambipolar Light-Emitting Transistors on Chemical Vapor Deposited Monolayer MoS2

We realize and investigate ionic liquid gated field-effect transistors (FETs) on large-area MoS2 monolayers grown by chemical vapor deposition (CVD). Under electron accumulation, the performance of these devices is comparable to that of FETs based on exfoliated flakes. FETs on CVD-grown material, however, exhibit clear ambipolar transport, which for MoS2 monolayers had not been reported previously. We exploit this property to estimate the bandgap {\Delta} of monolayer MoS2 directly from the device transfer curves and find {\Delta} $\approx$ 2.4-2.7 eV. In the ambipolar injection regime, we observe electroluminescence due to exciton recombination in MoS2, originating from the region close to the hole-injecting contact. Both the observed transport properties and the behavior of the electroluminescence can be consistently understood as due to the presence of defect states at an energy of 250-300 meV above the top of the valence band, acting as deep traps for holes. Our results are of technological relevance, as they show that devices with useful optoelectronic functionality can be realized on large-area MoS2 monolayers produced by controllable and scalable techniques

Metaverso hiperconectado para la formación de operarios en la industria 5.0

52 p.[ES] La transformación digital está revolucionando la industria manufacturera, fomentando una convergencia entre los mundos físico y virtual a través de los sistemas ciberfísicos (CPS). Estos sistemas, equipados con sensores, actuadores, inteligencia y conectividad, forjan un entorno de colaboración crucial. Sin embargo, superar los retos tecnológicos inherentes a la fusión de diversas tecnologías asociadas a la fabricación inteligente es fundamental para lograr la virtualización industrial. Este cambio digital ha abierto nuevas perspectivas para la simulación de procesos y la formación de operarios, elevando la eficiencia y la colaboración en los entornos industriales. El desarrollo de estas aplicaciones requiere virtualizar los CPS, lo que exige modelar su comportamiento mediante la comprensión de sus respuestas a estímulos reales en el entorno físico. Así, la virtualización se extiende más allá de los CPS para abarcar sus entornos físicos dinámicos, creando un entorno de simulación denominado Digital Twins (DTs). Estos DTs pueden recrear numerosos escenarios e hipótesis que replican el comportamiento real de los sistemas de forma virtual permitiendo el análisis de diferentes condiciones operativas en el mundo virtual. En este sentido, los DTs encuentran relevancia en contextos como el transporte industrial inteligente, donde el entorno juega un papel fundamental a la hora de guiar la navegación de los Robots Móviles Autónomos (AMRs). Por esta razón, en el capítulo 5, se desarrolló un DT para comparar tiempos y trayectorias entre un vehículo autónomo virtual y uno real, obteniendo una alta similitud. La implementación de DTs en el transporte industrial mejora la toma de decisiones para la optimización de procesos clave críticos para el rendimiento global de la planta industrial. Además, este entorno virtualizado incorpora posteriormente una flota de AMR para analizar su comportamiento en entornos industriales reales. Esto permite comprender la respuesta de cada AMR de la flota utilizando diferentes algoritmos de navegación dentro de un entorno virtualizado dinámico. En particular, el capítulo 6 analiza los algoritmos de navegación Timed Elastic Band (BET) y Dynamic Window Approach (DWA). Además, para facilitar la comprensión de las simulaciones realizadas, se ideó una interfaz para modificar dinámicamente los parámetros y visualizar los datos de simulación en tiempo real. Sin embargo, los valiosos conocimientos del DT no se integran a la perfección dentro de los capítulos 5 y 6 en el entorno colaborativo de los procesos productivos, según el paradigma de la Fabricación Inteligente (Smart Manufacturing, SM). Por ello, la transmisión de datos de DT y otros activos externos a las arquitecturas industriales y protocolos de comunicaciones exigió el desarrollo de una pasarela de interoperabilidad. Esta pasarela analiza las comunicaciones de los activos, adaptándolas a las necesidades de hardware y software de destino, logrando lo que en esta tesis se define como hiperconectividad entre activos heterogéneos. Esto se aplica específicamente al entorno colaborativo industrial propuesto en el capítulo 4. Este entorno hiperconectado facilita la convergencia de diversas tecnologías industriales en su interior para aplicaciones polivalentes. Por ejemplo, la integración de las DT con la Realidad Virtual (RV) ofrece una percepción más inmersiva de la virtualización de los procesos industriales, tendiendo puentes no sólo tecnológicos sino también humanos a través de experiencias inmersivas. Esto facilita el desarrollo de numerosas aplicaciones industriales, incluyendo la formación de operarios para mitigar costes y riesgos en entornos reales, tal y como se estudia en el capítulo 7. En este sentido, se demuestra que los humanos pueden aprender a manejar máquinas industriales en un entorno virtual casi con la misma eficacia que en el mundo real. Sin embargo, la generación de un ecosistema virtual que replique completamente el entorno real no sólo implica las relaciones entre humanos y máquinas, sino también entre humanos. Así, incluir a otro humano en este entorno virtual permite interacciones y colaboraciones más realistas, creando un espacio totalmente virtual, el metaverso industrial. Así, finalmente, el capítulo 8 evalúa el rendimiento y la satisfacción del usuario comparando entornos reales y virtuales en actividades colaborativas que involucran a dos humanos y un AMR, mostrando una dirección de investigación novedosa que ayuda a desarrollar completamente los principios de la próxima revolución industrial, la Industria 5.0. Por estas razones, esta tesis explora especialmente la virtualización de activos industriales, superando las barreras tecnológicas para desarrollar aplicaciones hiperconectadas dentro del paradigma de la Industria 5.0, situando a los humanos al frente de la fábrica del futuro.[EN] The digital transformation is revolutionizing the manufacturing industry, fostering a convergence between physical and virtual realms through Cyber-Physical Systems (CPS). These systems, equipped with sensors, actuators, intelligence, and connectivity, forge a crucial collaborative environment. Yet, overcoming technological challenges inherent in the merging of diverse Smart Manufacturing-associated technologies is pivotal to attaining industrial virtualization. This digital shift has opened novel perspectives for process simulation and operator training, elevating efficiency and collaboration in industrial landscapes. Developing these applications requires virtualizing the CPSs, requiring modeling their behavior by understanding their responses to real stimuli in the physical environment. Thus, the virtualization extends beyond CPSs to encompass their dynamic physical settings, creating a simulation environment denominated as Digital Twins (DTs). These DTs can recreate numerous scenarios and hypotheses that replicate the real behavior of the systems in a virtual way allowing the analysis of different operational conditions in the virtual world. In this sense, DTs find relevance in contexts like intelligent industrial transportation, where the environment plays a pivotal role in guiding Autonomous Mobile Robots (AMRs) navigation. For this reason, in Chapter 5, a DT was developed to compare times and trajectories between a virtual and a real autonomous vehicle, yielding high similarity. Implementing DTs in industrial transportation enhances decision-making for optimizing key processes critical for the overall performance of the industrial plant. Moreover, this virtualized environment later incorporates an AMR fleet to scrutinize their behavior under real industrial settings. This allows the understanding of the response of each AMR of the fleet using different navigation algorithms within a dynamic virtualized environment. Particularly, Chapter 6 analyzes the Timed Elastic Band (BET) and Dynamic Window Approach (DWA) navigation algorithms. Additionally, to facilitate the comprehension of the simulations performed, an interface was devised to dynamically modify parameters and visualize real-time simulation data. However, valuable DT insights aren’t seamlessly integrated within Chapters 5 and 6 into the collaborative environment of productive processes, as per the Smart Manufacturing (SM) paradigm. Hence, transmitting DT and other external assets data to industrial architectures and communications protocols demanded the development of an interoperability gateway. This gateway analyzes assets’ communications, tailoring them to destination hardware and software needs achieving what is defined in this dissertation as the hyperconnectivity among heterogeneous assets. This specifically applies to the industrial collaborative environment proposed in Chapter 4. This hyperconnected environment facilitates the convergence of diverse industrial technologies within it for multifaceted applications. For instance, integrating DTs with Virtual Reality (VR) offers a more immersive perception of industrial process virtualization, bridging not only technological but also human assets through immersive experiences. This facilitates the development of numerous industrial applications, including operator training to mitigate costs and risks in real environments, as studied in Chapter 7. In this sense, it is demonstrated that humans can learn to handle industrial machines in a virtual environment nearly as effectively as they do in the real world. However, the generation of a virtual ecosystem that completely replicates the real environment not only entails the relations between humans and machines but also among humans. Thus, including another human in this virtual environment enables more realistic interactions and collaboration, creating a fully virtual space, the industrial metaverse. Thus, finally, Chapter 8 evaluates performance and user satisfaction by comparing real and virtual environments in collaborative activities involving two humans and an AMR, showing a novel research direction that helps to completely develop the principles of the next industrial revolution, Industry 5.0. For these reasons, this dissertation particularly explores the virtualization of industrial assets, overcoming technological barriers to develop hyperconnected applications within the Industry 5.0 paradigm, placing humans at the forefront of the factory of the future

Beneficios del consumo de insectos como fuente de alimento en la salud humana

Abstract. The exponential demographic increase and the lack of resources are forcing the population to look for healthier and more appealing alternatives for their diet. The aim of this review is to demonstrate that the consumption of insects, as a food supplement in the regular diet of humans, provides health benefits. A bibliographic review of articles with a consolidated scientific basis was carried out by consulting the following databases "Cochraine", "Pubmed", "Science direct", "Dialnet" and "Medline plus", with a date restriction of 5-10 years, in Spanish and English. We also included grey literature such as dissertations, projects, master's theses, among others. No limitations were placed on the type of study. Insects have the potential to offer health benefits to people through their high nutritional value, the bioactivity of their components and even by increasing environmental sustainability. The type of insect, its diet, its habitat, etc., will determine its composition and, consequently, its nutritional benefits. As a result, there is a great deal of research demonstrating such benefits to a greater or lesser extent, although, due to its novelty and precariousness, much research is needed.El aumento demográfico de forma exponencial y la falta de recursos obliga a la población a buscar alternativas más saludables y sugerentes para su alimentación. El objetivo de esta revisión es demostrar que el consumo de insectos, como complemento alimenticio en la dieta habitual de los seres humanos, aporta beneficios a la salud. Se realizó una revisión bibliográfica de artículos con base científica consolidada consultando las bases de datos “Cochraine”, “Pubmed”, “Science direct”, “Dialnet” y “Medline plus”, con restricción de fecha de 5-10 años, en español y en inglés. También se ha incluido literatura gris como tesinas, proyectos, trabajos de fin de máster, entre otros. En cuanto al estudio, no se han hecho ningún tipo de limitaciones. Los insectos tienen la capacidad de ofrecer beneficios a la salud de las personas por su alto valor nutricional, la bioactividad de sus componentes e inclusive, por aumentar la sostenibilidad medioambiental. El tipo de insecto, su alimentación, su hábitat... Van a determinar su composición y, por consiguiente, sus beneficios nutricionales. A consecuencia de esto, existen numerosas investigaciones en las que se demuestran tales beneficios en mayor o menor medida aunque, debido a su novedad y a su precariedad, se necesita mucha investigación al respecto

Plataforma para el análisis de datos de Instagram

Trabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2021-2022.[ES]En la actualidad, gran parte de la población mundial utiliza o utilizará las redes sociales. En concreto la red social Instagram contiene gran cantidad de datos tanto de usuarios como de publicaciones. Este gran volumen de datos puede resultar difícil de asimilar o comprender para las personas ya que se trata de información muy heterogénea. La característica principal del sistema propuesto en este proyecto es el desarrollo de una plataforma, en este caso una aplicación web, que permita recopilar, analizar y mostrar ciertos datos de la red social objetivo, en este caso Instagram. Permite recopilar datos de una cuenta, historias destacadas de una cuenta o una publicación de Instagram mediante el uso de técnicas de web scraping. La plataforma ofrece una serie de interfaces para permitir a un usuario registrar una cuenta, iniciar sesión o eliminar una cuenta que tenga registrada. Ofrece una serie de interfaces con un buscador para permitir al usuario introducir la cuenta de Instagram a buscar o el identificador de la publicación a mostrar. Además, la plataforma visualiza los datos recopilados y analizados de la cuenta, las historias destacadas de la cuenta o la publicación de Instagram que ha sido buscada, con ayuda de tablas y gráficos para dirigir la atención del usuario hacía los datos más relevantes. También, ofrece una serie de interfaces para añadir o eliminar cuentas de Instagram y realizar la búsqueda a través de estas para conseguir datos de cuentas o publicaciones que son privadas para la cuenta que utiliza la aplicación por defecto. El proyecto ha sido desarrollado mediante la utilización de la metodología del Proceso Unificado.[EN]Nowadays, a large part of the world's population uses or will use social networks. In particular, the social network Instagram contains a large amount of data on both users and posts. This large volume of data can be difficult for people to assimilate or understand as it is very heterogeneous information. The main feature of the system proposed in this project is the development of a platform, in this case a web application, that allows to collect, analyze and display certain data from the target social network, in this case Instagram. It allows to collect data from an account, featured stories from an account or an Instagram post by using web scraping techniques. The platform offers a series of interfaces to allow a user to register an account, log in or delete an account they have registered. It offers a series of interfaces with a search engine to allow the user to enter the Instagram account to search for or the identifier of the post to display. In addition, the platform displays the data collected and analyzed from the account, the featured stories of the account or the Instagram post that has been searched, with the help of charts and graphs to direct the user's attention to the most relevant data. It also offers a series of interfaces to add or remove Instagram accounts and search through them to get data on accounts or posts that are private to the account using the default application. The project has been developed using the Unified Process methodology

Distributed cloud-edge analytics and machine learning for transportation emissions estimation

(English) In recent years IoT and Smart Cities have become a popular paradigm of computing that is based on network-enabled devices connected providing different functionalities, from sensor measures to domotic actions. With this paradigm, it is possible to provide to the stakeholders near-realtime information of the field, e.g. the current pollution of the city. Along with the mentioned paradigms, Fog Computing enables computation near the sensors where the data is produced, i.e. Edge nodes. This paradigm provides low latency and fault tolerance given the possible independence of the sensor devices. Moreover, pushing this computation enables derived results in a near-realtime fashion. This ability to push the computation to where the data is produced can be beneficial in many situations, however it also requires to include in the Edge the data preparation processes that ensure the fitness for use of the data as the incoming data can be erroneous. Given this situation, Machine Learning can be useful to correct data and also to produce predictions of the future values. Even though there have been studies regarding on the uses of data at the Edge, to our knowledge there is no evaluation of the different modeling situations and the viability of the approach. Therefore, this thesis aims to evaluate the possibility of building a distributed system that ensures the fitness for use of the incoming data through Machine Learning enabled Data Preparation, estimates the emissions and predicts the future status of the city in a near-realtime fashion. We evaluate the viability through three contributions. The first contribution focuses on forecasting in a distributed scenario with road traffic dataset for evaluation. It provides a robust solution to build a central model. This approach is based on Federated Learning, which allows training models at the Edge nodes and then merging them centrally. This way the models in the Edge can be independent but also can be synchronized. The results show the trade-off between accuracy versions training time and a comparison between low-powered devices versus server-class machines. These analyses show that it is viable to use Machine Learning with this paradigm. The second contribution focuses on a particular use case of ship emission estimation. To estimate exhaust emissions data must be correct, which is not always the case. This contribution explores the different techniques available to correct ship registry data and proposes the usage of simple Machine Learning techniques to do imputation of missing or erroneous values. This contribution analyzes the different variables and their relationship to provide the practitioners with guidelines for correction and data treatment. The results show that with classical Machine Learning it is possible to improve the state-of-the-art results. Moreover, as these algorithms are simple enough, they can be used in an Edge device if required. The third contribution focuses on generating new variables from the ones available with a ship trace dataset obtained from the Automatic Identification System (AIS). We use a pipeline of two different methods, a Neural Networks and a clustering algorithm, to group movements into movement patterns or \emph{behaviors}. We test the predicting power of these behaviors to predict ship type, main engine power, and navigational status. The prediction of the main engine power is compared against the standard technique used in ship emission estimation when the ship registry is missing. Our approach was able to detect 45\% of the otherwise undetected emissions if the baseline method was to be used. As ship navigational status is prone to error, the behaviors found are proposed as an alternative variable based in robust data. These contributions build a framework that can distribute the learning processes and that resists network failures in low-powered devices.(Español) En los últimos años, IoT y las Smart Cities se han convertido en un paradigma popular de computación que se basa en dispositivos conectados a la red que proporcionan diferentes funcionalidades, desde medidas de sensores hasta acciones domóticas. Con este paradigma, es posible tener información en casi tiempo real, como por ejemplo la contaminación actual de la ciudad. Junto con los paradigmas mencionados, Fog Computing permite computar cerca de donde se producen los datos, es decir, los nodos Edge. Este paradigma proporciona baja latencia y tolerancia a fallos dada la posible independencia de los dispositivos sensores. Esta posibilidad puede ser beneficiosa en muchas situaciones, sin embargo, requiere incluir en el Edge los procesos de preparación de datos que aseguran la idoneidad para su uso, ya que los datos entrantes pueden ser erróneos. Ante esta situación, el Machine Learning es útil para corregir datos y también para producir predicciones de los valores futuros. A pesar de que se han realizado estudios sobre los usos de los datos en el Edge, hasta donde sabemos, no hay una evaluación de las diferentes situaciones de modelado y la viabilidad del enfoque. Por lo tanto, esta tesis tiene como objetivo evaluar la posibilidad de construir un sistema distribuido que garantice que los datos sean correctos a través de su preparación con Machine Learning. También el sistema deberá estimar las emisiones y predecir el estado futuro de la ciudad de una manera casi en tiempo real. La viabilidad se evalúa a través a través de tres contribuciones. La primera contribución se centra en escenario distribuido con un conjunto de datos de tráfico vial que proporciona una solución robusta para construir un modelo central. Este enfoque se basa en Federated Learning, que permite entrenar modelos en los nodos Edge y luego fusionarlos de forma centralizada. De esta manera, los modelos en el Edge pueden ser independientes, pero también se pueden sincronizar. Los resultados muestran la comparación de la precisión con un modelo central y uno distribuido y una comparación con dispositivos de bajo consumos contra servidores. Estos análisis muestran que es viable utilizar el Machine Learning en este paradigma. La segunda contribución se centra en un caso de uso particular de estimación de las emisiones de barcos. Para estimar las emisiones, los datos deben ser correctos, cosa que no siempre pasa. Esta contribución explora las diferentes técnicas disponibles para corregir los datos del registro de barcos y propone el uso de técnicas simples de Machine Learning para hacer imputación de valores faltantes o erróneos. Esta contribución analiza las diferentes variables y su relación para proporcionar a los profesionales pautas para la corrección y el tratamiento de datos. Los resultados muestran que con el Machine Learning clásico es posible mejorar los resultados frente a métodos del estado del arte. Además, como estos algoritmos son lo suficientemente simples como para poder utilizarse en dispositivos Edge. La tercera contribución se centra en generar nuevas variables a partir de las disponibles con un conjunto de datos de trazabilidad de barcos obtenido del Sistema AIS. Esto se hace utilizando en conjunto una red neuronal y un algoritmo de agrupación para agrupar los movimientos en patrones de movimiento o comportamientos. Se evalúa su funcionamiento para predecir el tipo de barco, la potencia del motor principal y el estado de navegación. Con esta predicción, nuestro sistema es capaz de detectar el 45% de las emisiones que no se detectan con métodos standard. Como el estado de navegación del barco es propenso a errores, los comportamientos encontrados se proponen como una variable alternativa basada en datos robustos. Estas contribuciones constituyen un marco para distribuir los procesos de aprendizaje y que resiste errores en la red con dispositivos de bajo consumo.Arquitectura de computador

Imbabura and Chimborazo at the cradle of biogeography in the South American Andes

The biogeographic profiles produced between 1802 and 1803 by Alexander von Humboldt and Francisco José de Caldas can be postulated as synchronous, though dissimilar, infographics, centered respectively on two volcanoes in Ecuador: Imbabura and Chimborazo. This short article presents documentary and iconographic evidence to support this appreciation.Revista Internacional - No indexad