Aplicación móvil para la corrección automática de tests y encuestas con visión artificial

Memoria ID-197. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2018-2019

Avances en Informática y Automática. Decimotercer workshop

Actas de los trabajos de TFM del Máster Universitario en Sistemas Inteligentes 2018-2019[ES]El Máster Oficial en Sistemas Inteligentes de la Universidad de Salamanca tiene como principal objetivo promover la iniciación de los estudiantes en el ámbito de la investigación. El congreso organizado por el Departamento de Informática y Automática que se celebra dentro del Máster en Sistemas Inteligentes de la Universidad de Salamanca proporciona la oportunidad ideal para que sus estudiantes presenten los principales resultados de sus Trabajos de Fin de Máster y obtengan una realimentación del interés de los mismos. La decimotercera edición del workshop «Avances en Informática y Automática», correspondiente al curso 2018-2019, ha sido un encuentro interdisciplinar donde se han presentado trabajos perte-necientes a un amplio abanico de líneas de investigación. Todos los trabajos han sido supervisados por investigadores de reconocido prestigio pertenecientes a la Universidad de Salamanca, propor-cionando el marco idóneo para sentar las bases de una futura tesis doctoral. Entre los principales objetivos del congreso se encuentran: -Ofrecer a los estudiantes un marco donde exponer sus primeros trabajos de investigación. -Proporcionar a los participantes un foro donde discutir ideas y encontrar nuevas sugerencias de compañeros, investigadores y otros asistentes a la reunión. -Permitir a cada estudiante una realimentación de los participantes sobre su trabajo y una orientación sobre las futuras direcciones de investigación. -Contribuir al desarrollo del espíritu de colaboración en la investigación

Deepint.net: A rapid deployment platform for smart territories

This paper presents an efficient cyberphysical platform for the smart management of smart territories. It is efficient because it facilitates the implementation of data acquisition and data management methods, as well as data representation and dashboard configuration. The platform allows for the use of any type of data source, ranging from the measurements of a multi-functional IoT sensing devices to relational and non-relational databases. It is also smart because it incorporates a complete artificial intelligence suit for data analysis; it includes techniques for data classification, clustering, forecasting, optimization, visualization, etc. It is also compatible with the edge computing concept, allowing for the distribution of intelligence and the use of intelligent sensors. The concept of smart cities is evolving and adapting to new applications; the trend to create intelligent neighbourhoods, districts or territories is becoming increasingly popular, as opposed to the previous approach of managing an entire megacity. In this paper, the platform is presented, and its architecture and functionalities are described. Moreover, its operation has been validated in a case study where the bike renting service of Paris—Vélib’ Métropole has been managed. This platform could enable smart territories to develop adapted knowledge management systems, adapt them to new requirements and to use multiple types of data, and execute efficient computational and artificial intelligence algorithms. The platform optimizes the decisions taken by human experts through explainable artificial intelligence models that obtain data from IoT sensors, databases, the Internet, etc. The global intelligence of the platform could potentially coordinate its decision-making processes with intelligent nodes installed in the edge, which would use the most advanced data processing techniques.This work has been partially supported by the European Regional Development Fund (ERDF) through the Interreg Spain-Portugal V-A Program (POCTEP) under grant 0677_DISRUPTIVE_2_E, the project My-TRAC: My TRAvel Companion (H2020-S2RJU-2017), the project LAPASSION, CITIES (CYTED 518RT0558) and the company DCSC. Pablo Chamoso’s research work has been funded through the Santander Iberoamerican Research Grants, call 2020/2021, under the direction of Paulo Novais

SPOC (Small Private Online Course) de DLT (Distributed Ledger Technology)/ Blochchain

Memoria ID-219. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2019-2020

SPOC (Small Private Online Course) de DLT (Distributed Ledger Technology)/Blockchain

Memoria ID-219. Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2019-2020