¿Qué puede aportar la pintura a las tecnologías de la imagen?

Actas del Segundo Congreso Internacional sobre Imagen, Cultura y Tecnología celebrado del 20 al 22 de octubre de 2010 en la Universidad Carlos III de MadridLa relación entre la pintura y las tecnologías de la imagen ha sido constante desde la fundación de la tradición artística moderna. La mayor parte de los pintores de los siglos XV a XIX han aprovechado en sus obras los avances de las tecnologías de la imagen. Algunos de los principales cambios de paradigma en el arte occidental han sido provocados por el empleo de nuevos artefactos ópticos. Por ejemplo, el uso de la cámara oscura fue clave en el desarrollo de la pintura barroca. El siglo XX ha sido un periodo polémico respecto a la utilización artística de las tecnologías de la imagen. Diferentes corrientes del arte moderno defendieron la producción manual de las obras frente a la reproducción industrial propia de la cultura de masas. A comienzos del siglo XXI numerosos creadores plásticos desarrollan sus proyectos a través de las tecnologías de la imagen pero ejecutan finalmente las obras de manera tradicional.Publicad

Trading accuracy for privacy in machine learning tasks: an empirical analysis

Proceeding of: IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS 2021), 4-6 Oct. 2021, Tempe, AZ, USA (Virtual conference)Different kinds of user-generated data are increasingly used to tailor and optimize, through Machine Learning, the operation of online services and infrastructures. This typically requires sharing data among different partners, often including private data of individuals or business confidential data. While this poses privacy issues, the current state-of-the-art solutions either impose strong assumptions on the usage scenario or drastically reduce the data quality. In this paper, we evaluate through a generic framework the trade-offs between the accuracy of Machine Learning tasks and the achieved privacy (measured as similarity) on the input data, discussing trends and ways forward.The work of University Carlos III of Madrid was supported by the H2020 5G-TOURS project (grant no. 856950)

Measurements and analysis of online social networks

Mención InternacionalOnline Social Networks (OSNs) have become the most used Internet applications attracting hundreds of millions active users every day. The large amount of valuable information in OSNs (not even before available) has attracted the research community to design sophisticated techniques to collect, process, interpret and apply these data into a large range of disciplines including Sociology, Marketing, Computer Science, etc. This thesis presents a series of contributions into this incipient area. First, we present a comprehensive framework to perform large scale measurements in OSNs. To this end, the tools and strategies followed to capture representative datasets are described. Furthermore, we present the lessons learned during the crawling process in order to help the reader in a future measurement campaign. Second, using the previous datasets, this thesis address two fundamental aspects that are critical in order to have a clear understanding of the Social Media ecosystem. One the one hand, we characterize the birth and grow of OSNs. In particular, we perform a deep study for a second generation OSN such as Google+ (a OSN released by Google in 2011) and compare its growth with other first generation OSNs such as Twitter. On the other hand, we characterize the information propagation in OSNs in several manners. First, we use Twitter to perform a geographical analysis of the information propagation. Furthermore, we carefully analyze the propagation information in Google+. In particular, we analyze the information propagation trees and the information propagation forests that analyze the propagation information of a piece of content through multiple trees. To the best of our knowledge any previous study has addressed this issue. Finally, the last contribution of this thesis focuses on the analysis of the load received by an OSN system such as Twitter. The conducted research lead to the following main four findings: (i) Second Generation OSNs are expected to grow much faster that the correspondent First Generation OSNs, however they struggle to get users actively engage in the system. This is the case of G+ that is growing at a impressive rate of 350K new users registered per day. However a large fraction (83%) of its users have never been active, and those that present activity are typically significantly less engaged in the system than users in Facebook or Twitter. (ii) The information propagates faster but following shorter paths in Twitter than in G+. This is a consequence of the way in which information is shown in each system. Secuentialbased systems such as Twitter force short-term conversations among their users whereas Selective-based systems such as those used in G+ or Facebook chooses which content to show to each user based on his preferences, volume of interactions with other users, etc. This helps to prolong the lifespan of conversations in the OSN.(iii) Our analysis of the geographical propagation of information in Twitter reveals that users tend to send tweets from a sole geographical location. Furthermore, the level of locality associated to the social relationships varies across countries and thus for some countries like Brazil it is more likely that the information remains local than for other countries such as Australia. (iv) Our analysis of the load of Twitter system indicates that the arrival process of tweets follows a model similar to a Gaussian with a noticeable day-night pattern. In short the work presented in this thesis allows advancing our knowledge of the Social Media ecosystem in essential directions such as the formation and growth of OSNs or the propagation of information in these systems. The important reported findings will help to develop new services on top of OSNs.Las redes sociales (OSNs por sus siglas en inglés) se han convertido en una de las aplicaciones más usadas de Internet atrayendo cientos de millones de usuarios cada día. La gran cantidad de información valiosa en las redes sociales (que antes no estaba disponible) ha llevado a la comunidad cientifica a diseñar sofisticadas tecnicas para recoger, procesar, interpretar y usar esos datos en diferentes disciplinas incluyendo sociología, marketing, informática, etc. Esta tesis presenta una serie de contribuciones en esta incipiente área. Primero, presentamos un completo marco que permite realizar medidas a gran escala de redes sociales. Con este propósito, el documento describe las herramientas y estrategias seguidas para obtener un conjunto de datos representativo. Tambien, añadimos las lecciones aprendidas durante el proceso de obtención de datos. Estas lecciones pueden ayudar al lector en una futura campaña de medidas sobre redes sociales. Segundo, usando el conjunto de datos obtenido con las herramientas descritas, esta tesis aborda dos aspectos fundamentales que son críticos para entender el ecosistema de las redes sociales. Por un lado, caracterizamos el nacimiento y crecimiento de redes sociales. En particular, llevamos a cabo un análisis en profundidad de una red social de segunda generación como Google+ (una red social lanzada por Google en 2011) y comparamos su crecimiento con otras redes sociales de primera generación como Twitter. Por otro lado caracterizamos la propagación de la información en redes sociales de diferentes maneras. Primero, usamos Twitter para llevar a cabo un analisis geográfico de la propagación de la información. También analizamos la propagación de la información en Google+. En particular, analizamos los árboles de propagación de información y los bosques de propagación de información que incluyen la información sobre la propagación de una misma pieza de contenido a traves de diferentes árboles. A nuestro saber, este es el primer estudio que aborda esta cuestión. Por último, analizamos la carga soportada por una red social como Twitter. La investigación realizada nos lleva a los siguientes 4 resultados principales: (i) Es de esperar que las redes sociales de segunda generación crezcan mucho más rápido que las correspondientes de primera generaci´on, sin embargo, estas tiene muchas dificultades para mantener los usuarios involucrados en el sistema. Este es el caso de G+ que está creciendo al impresionante ritmo de 350K nuevos usuarios registrados por dia. Sin embargo una gran fracción (83%) de ellos no ha llegado nunca a ser activos y los que presentan actividad presentan en general una actividad menos que los usuarios de Facebook o Twitter. (ii) La información se propaga más rápido pero siguiendo caminos más cortos en Twitter que en G+. Esto es una consecuencia de la manera en la que la información es mostrada en cada sistema: sistema secuenciales como en Twitter fuerzan que la información sea consumida al instante mientras que sistemas selectivos como el usado en G+ o Facebook, donde la información que se muestra depende las preferencias de los usuarios y el volumen de interacción con otros usuarios ayuda a prolongar la vida del contenido en la red social. (iii) Nuestro analisis de la propagacion geográfica de la información en Twitter revela que los usuarios suelen enviar tweets desde una única localización geográfica. Además, el nivel de geolocalización asociada a las relaciones sociales varía entre países y encontramos algunos paises, como Brasil, donde es más que la información se mantenga local que en otros como Australia. (iv) Nuestro análisis de la carga de Twitter indica que el proceso de llegada de tweets sigue un modelo gausiano con un marcado patrón día-noche. En definitiva, el trabajo presentado en este tesis permite aumentar nuestro conocimiento sobre el ecosistema de las redes sociales en direcciones esenciales como pueden ser la formación y crecimiento de redes sociales o la propagación de información en estos sistemas. Los resultados reportados ayudarán a desarrollar nuevos servicios sobre las redes sociales.Programa en Ingeniería TelemáticaPresidente: Antonio Fernández Anta; Vocal: Marco Mellia; Secretario: Francisco Valera Pinto

Implementación de redes overlay jerárquicas usando el protocolo P2PP

En los últimos años, la transmisión de contenido multimedia se ha convertido en uno de los servicios más usados de Internet dando lugar a arquitecturas de red que se desmarcan de los tradicionales modelos cliente servidor. Sin embargo, la popularidad de estas aplicaciones no ha ido acompañada de un igual avance en su estudio y entendimiento. Entre estas nuevas estructuras se encuentran las redes overlay, uno de cuyos usos más extendidos es la creación de redes P2P. Estas redes se caracterizan por crear una red sobre Internet con una topología lógica completamente diferente a la del nivel de red. Dependiendo de la manera en la que se genere esta topología las podemos denominar estructuradas o no estructuradas. El objetivo principal de este proyecto es demostrar la mejora de rendimiento que supone el añadir un modelo jerárquico a una red overlay estructurada. Para ello buscamos una implementación disponible de una de estas redes y la modificamos para que funcione jerárquicamente. En este caso el protocolo elegido ha sido Peer-to-Peer Protocol (P2PP). Tras realizar las modificaciones necesarias para que el software funcionara de acorde a nuestras necesidades, se paso a una fase de diseño y realización de pruebas en una red emulada usando el software ModelNet. Finalmente se analizaron los resultados obtenidos llegando a la conclusión de que la inclusión de la jerarquía mejora el rendimiento de la red de una manera notable según crece el número de nodos participantes en la red.Ingeniería de Telecomunicació

Improving the accessibility at home: implementation of a domotic application using a p300-based brain computer interface system

The aim of this study was to develop a Brain Computer Interface (BCI) application to control domotic devices usually present at home. Previous studies have shown that people with severe disabilities, both physical and cognitive ones, do not achieve high accuracy results using motor imagery-based BCIs. To overcome this limitation, we propose the implementation of a BCI application using P300 evoked potentials, because neither extensive training nor extremely high concentration level are required for this kind of BCIs. The implemented BCI application allows to control several devices as TV, DVD player, mini Hi-Fi system, multimedia hard drive, telephone, heater, fan and lights. Our aim is that potential users, i.e. people with severe disabilities, are able to achieve high accuracy. Therefore, this domotic BCI application is useful to increase their personal autonomy and independence, improving their quality of life.Peer Reviewe

Prácticas de laboratorio de sistemas digitales

1 archivo PDF (74 páginas)El objetivo principal de esta serie de prácticas es brindar un apoyo al estudiante en el aprendizaje de microprocesadores de 8 bits en sus diferentes interfaces y circuitos de soporte necesarios para configurar un sistema digital, en particular con el Microprocesador Z80, lo cual corresponde a la UEA Laboratorio de sistemas digitales

How Evolutionary Visual Software Analytics Supports Knowledge Discovery

[EN] Evolutionary visual software analytics is a specialization of visual analytics. It is aimed at supporting software maintenance processes by aiding the understanding and comprehension of software evolution with the active participation of users. Therefore, it deals with the analysis of software projects that have been under development and maintenance for several years and which are usually formed by thousands of software artifacts,which are also associated to logs from communications, defect-tracking and software configuration management systems. Accordingly, evolutionary visual software analytics aims to assist software developers and software project managers by means of an integral approach that takes into account knowledge extraction techniques as well as visual representations that make use of interaction techniques and linked views. Consequently,this paper discusses the implementation of an architecture based on the evolutionary visual software analytics process and how it supports knowledge discovery during software maintenance tasks.[ES] Analítica de software visual evolutivos es una especialización de la analítica visual. Está dirigido a apoyar los procesos de mantenimiento de software, ayudando al entendimiento y la comprensión de la evolución del software, con la participación activa de los usuarios. Por lo tanto, tiene que ver con el análisis de los proyectos de software que han estado bajo desarrollo y mantenimiento por varios años y que por lo general están formados por miles de artefactos de software, que también están asociadas a los registros de las comunicaciones, seguimiento de defectos y sistemas de gestión de configuración de software. En consecuencia, la analítica de software visual evolutivos tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores de software y administradores de proyectos de software a través de un enfoque integral que tenga en cuenta las técnicas de extracción de conocimiento, así como representaciones visuales que hacen uso de técnicas de interacción y vistas enlazadas. En consecuencia, en este documento se analiza la implementación de una arquitectura basada en el proceso de analítica de software visual evolutivos y la forma en que apoya el descubrimiento de conocimiento durante las tareas de mantenimiento de softwar

Desarrollo en el aula de técnicas de pensamiento directivo

Memoria ID-0115. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2015-2016

Elaboración de materiales adaptados a los nuevos grados para la docencia de las asignaturas de organización de empresas en la USAL. Materiales para clases teóricas y para evaluación

Memoria ID12-0133. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2012-2013