Análisis turístico de Peñíscola y plan operativo de adecuación y marketing turístico

Treball final de Grau en Turisme. Codi: TU0944. Curs acadèmic 2015-201

Decálogo de bases para el fomento de la investigación en arquitectura

La investigación en Arquitectura es una actividad útil e importante para la sociedad, mejora la docencia, proporciona recursos humanos y materiales, permite mantener un enlace permanente con el mundo empresarial y otorga prestigio a las escuelas. La pregunta es ¿siendo una actividad tan buena y saludable, porqué no se da con la frecuencia, calidad e intensidad que en otras áreas de la ciencia o la ingeniería? La respuesta no es sencilla, pues hay muchos factores de índole sociológica o socioeconómica que influyen, pero quizá se puede resumir en la falta de tradición. El ejercicio continuado de una actividad durante muchos años, lo que proporciona son las bases, los soportes estructurales en los que se apoya la acción. De modo que en lo que deberíamos concentrarnos las escuelas de arquitectura es en proporcionar las bases para que se dé la investigación, ya que por tradición no las hemos heredado de un modo natural, tenemos que intervenir activamente en su creación y mantenimiento. Hemos identificado diez bases fundamentales necesarias para que se dé una investigación de calidad: Personas, fondos, espacios, información, relaciones, apoyo institucional, integración con la profesión, internacionalización, cultura de la comparación y sistema de calidad

A combined measure for quantifying and qualifying the topology preservation of growing self-organizing maps

The Self-OrganizingMap (SOM) is a neural network model that performs an ordered projection of a high dimensional input space in a low-dimensional topological structure. The process in which such mapping is formed is defined by the SOM algorithm, which is a competitive, unsupervised and nonparametric method, since it does not make any assumption about the input data distribution. The feature maps provided by this algorithm have been successfully applied for vector quantization, clustering and high dimensional data visualization processes. However, the initialization of the network topology and the selection of the SOM training parameters are two difficult tasks caused by the unknown distribution of the input signals. A misconfiguration of these parameters can generate a feature map of low-quality, so it is necessary to have some measure of the degree of adaptation of the SOM network to the input data model. The topologypreservation is the most common concept used to implement this measure. Several qualitative and quantitative methods have been proposed for measuring the degree of SOM topologypreservation, particularly using Kohonen's model. In this work, two methods for measuring the topologypreservation of the Growing Cell Structures (GCSs) model are proposed: the topographic function and the topology preserving ma

Habladurías: desarrollo técnico de un cortometraje

El presente trabajo comprende la preproducción artística, ejecutiva y directiva de un cortometraje cinematográfico. En concreto se ha llevado a cabo el desarrollo del guion literario, los recursos narrativos y la creación del teaser del cortometraje. La obra recibe el nombre de Habladurías, una historia narrada a través de terceras personas y que ofrece una visión profunda acerca del papel de una singular figura de mujer en un pueblo de la oscura España de la guerra fratricida. Asimismo, se establece un discurso personal y anecdótico en base a la figura del narrador omnisciente a través de la estrategia de la perspectiva fantasmagórica. El planteamiento de este proyecto surge de la idea de plasmar historias cotidianas que han marcado un cambio extraordinario. Se ha llevado a cabo un trabajo de campo de documentación y revisión histórica para adaptar no solo el marco temporal sino también el tratamiento del personaje y las acciones que visualizan en pantalla. Gracias a la vivencia familiar se ha establecido el desarrollo de las diferentes estaciones por las que el personaje principal representa y evoca la figura de tantas mujeres de aquella época. A través de este proyecto se intenta consolidar la representación de la perspectiva de la mujer en el cine y las dificultades diarias con las que se tiene que establecer una lucha interna. La idea de este proyecto así como su perfil se incluyen inmersos dentro de la estrategia de paridad de género propuesta por el Ministerio de Igualdad de España.The present work includes the artistic, executive and directive pre-production of a cinematographic short film. Specifically, it shows the development of the literary script, narrative resources and the creation of the short film teaser. The work is called Habladurías, a story narrated through third people and that offers a deep vision about the role of an usual woman in a gloomy and smelly Spanish town during the Civil War. A personal and anecdotal discourses is established as well based on the figure of the omniscient narrator through the strategy of the phantasmagorical perspective. The approach of this project arises from the idea of capturing everyday stories that have marked an extraordinary change. Field work, a research and historical review has been conducted out of documentation and historical review to adapt, not only the time frame, but also the treatment of the character and the actions that are displayed on the screen. On the other hand, thanks to family experiences, it has been possible to develop different anecdotes thanks to which the main character represents and evokes the figure of so many women of that time. With this project we try to consolidate the representation of women in cinema and the daily difficulties they have to deal with. The idea of this project, as well as its profile, are included in the gender equality strategy proposed by the Spanish Ministry of Equality

Suitability of Using Self-Organizing Neural Networks in Configuring P-System Communications Architectures

Nowadays, it is possible to find out different viable architectures that implements P Systems in a distributed cluster of processors. These proposed architectures have reached a certain compromise between the massively parallelism character of the system and the evolution step times. They are based in the distribution of several membranes in each processor, the use of proxies to control the communication between membranes and mainly, the suitable distribution of the architecture in a balanced tree of processors. For a given P-system and K processors, there exists a great volume of possible distributions of membranes over these. The main disadvantage related with these architectures is focused in the selection of the distribution of membranes that minimizes the external communications between them and maximizes the parallelism grade. In this paper, we suggest the use of Self-Organizing Neural Networks (SONN) with growing capability to help in this selection process for a given P-system

Nuevos algoritmos de entrenamiento y visualización de redes neuronales autoorganizativas para su aplicación en teledetección

La teledetección se puede definir como la disciplina que permite la adquisición de información de la superficie de la tierra sin realizar ningún contacto con el material objeto de la observación. El desarrollo de herramientas para analizar y procesar imágenes multiespectrales capturadas por sensores a bordo de satélites ha ofrecido la posibilidad de automatizar tareas que no podrían realizarse de otra manera. El principal problema relacionado con esta disciplina es el gran volumen de datos de naturaleza multidimensional que debe manejarse. La red neuronal autoorganizativa, concretamente el modelo planteado por Kohonen, ha demostrado ser una herramienta versátil y útil en el análisis exploratorio de datos. El modelo de Kohonen presenta ciertas limitaciones relacionadas principalmente con su arquitectura, lo que ha hecho surgir nuevos tipos de mapas autoorganizativos que palian esta problemática, como el modelo Growing Cell Structures (GCS). Esta Tesis se propone un nuevo algoritmo de entrenamiento del modelo GCS, que mejora la adaptación de esta red a la topología del espacio de entrada. Con el fin de explotar este paradigma dentro del área de Teledetección, se han desarrollado diversos métodos de visualización de información multidimensional basados en el modelo GCS, así como distintas técnicas de etiquetado de la red para tareas de clasificación semi-supervisada y no supervisada o procesos de estimación de variables a través de información multiespectral. De igual manera, se han desarrollado diversas medidas adaptadas al modelo GCS para evaluar la calidad de la red entrenada. La metodología desarrollada se ha utilizado en diversas tareas de máximo interés en el área de Teledetección, como son la clasificación de cubiertas terrestres en procesos semi-supervisados y no supervisados, la evaluación de la calidad de la selección de áreas de entrenamiento, la estimación de variables físicas de cubiertas acuosas o el análisis de la validez de índices espectrales sobre imágenes con características específicas. Las características de las herramientas desarrolladas han hecho de la metodología propuesta un instrumento de gran utilidad en otras áreas de investigación, que comparten con la Teledetección la necesidad de manejar información multidimensional. Es por ello que se han incluido experimentos relacionados con el manejo de cadenas de ADN, así como con el tratamiento de datos médicos relacionados con variables cinemáticas de la marcha en niños que han permitido validar la metodología desarrollada

Sap is clever? Sap ascent for undergraduates investigated with an artificial tree

Water is the essential component in living and its role is particularly important in plants. In fact, the crucial photosynthesis process involves a huge loss of sap by transpiration (around 99% from the total amount recovered from the soil through the plant roots) from the stomas on the leaves. Therefore, a question arises: How could trees raise the sap to heights up to 100 m? In this article we present a simple experimental setup that provides a direct visualization and quantification of the water ascent process against gravity. Moreover, the artificial tree offers analogies with "real" ones that will help undergraduate science students from different areas to investigate the influence of environmental and morphological parameters on the variety of physics phenomena underlying the ascension mechanis

Growing Self-Organizing Maps for Data Analysis

Currently, there exist many research areas that produce large multivariable datasets that are difficult to visualize in order to extract useful information. Kohonen self organizing maps have been used successfully in the visualization and analysis of multidimensional data. In this work, a projection technique that compresses multidimensional datasets into two dimensional space using growing self-organizing maps is described. With this embedding scheme, traditional Kohonen visualization methods have been implemented using growing cell structures networks. New graphical map display have been compared with Kohonen graphs using two groups of simulated data and one group of real multidimensional data selected from a satellite scene

Growing Cell Structures Neural Networks for Designing Spectral Indexes

Remote sensing can be defined as the technique that facilitates the acquisition of land surface data without contact with the material object of observation. The development of tools for analyzing and processing multispectral images captured by sensors aboard satellites has provided the automation of tasks that could not be possible otherwise. The main problem related with this discipline is the large volume of data of multidimensional nature that must be handled. The concept of spectral index emerged as an idea to reduce the number of dimensions to one, and thus facilitate the study of different features associated to the types of land cover categories that exhibits a multispectral image. Formally, a spectral index is defined as a combination of spectral bands whose function is to enhance the contribution of one type of land cover mitigating the rest of covers. In this work a no-supervised methodology to analyze and discover spectral indexes based on growing self-organizing neural network (GCS-Growing Cell Structures) is presented