El próximo jueves, 11 de febrero, siete alumnos de Grado de Ingeniería en Informática defenderán sus Trabajos de Fin de Grado ante el tribunal y expondrán los pósteres correspondientes.
- *De 8:30 a 9:30 exposición de pósteres y preparación de defensas*
- Primer turno de defensas 9:30-11:30
D. Mario López Jiménez
Tutores: D. Raúl Marticorena Sánchez y D. Carlos Pardo Aguilar (Dpto.Ing.Civil-LSI)
Desarrollo de una primera versión funcional de una aplicación para el seguimiento y control de la diabetes.
Ésta aplicación surge de la necesidad planteada desde el Grado en Enfermería, del desarrollo de una aplicación móvil, que permita a quienes sufren Diabetes del tipo I llevar un registro de sus niveles de glucemia, así como de poder calcular fácilmente el bolo corrector en caso de que estos niveles sean de riesgo.
La aplicación desarrollada tiene como motivación obtener un producto completamente funcional y de fácil uso para el diabético. Implementa para ello, las funciones básicas necesarias para ser una aplicación realmente útil para este tipo de usuarios.
Bajo estas motivaciones surge “UBUDiabetes: Aplicación de control de la diabetes en dispositivos móviles”. En este trabajo se describen los aspectos más relevantes del desarrollo de la aplicación, así como sus motivaciones, y las conclusiones sobre el resultado obtenido.
D. Roberto Miranda Pérez
Tutores: D. José Francisco Diez Pastor, y D.Raúl Marticorena Sánchez (Dpto.Ing.Civil-LSI)
Un sistema capaz de obtener los productos (nombre, precio, cantidad) a partir de una imagen de un tique de compra. El problema se aborda mediante la manipulación de la imagen para después transformarla en texto mediante un proceso llamado OCR, o en castellano reconocimiento óptico de caracteres, que permita almacenar su información en un dispositivo móvil. La automatización de este proceso, permite el ahorro de tiempo y esfuerzo para los usuarios que desean llevar una contabilidad electrónica de sus gastos, ya que hoy en día, el proceso para almacenar estos tiques se debe realizar de forma manual.
Trabajo desarrollado en dos partes, una parte cliente que se encarga de la toma de imágenes y mostrar la información al usuario, y una parte servidor, la cual se encarga del procesado de la imagen y su transformación a texto para después enviarla al cliente.
D. David López Santamaría
Tutor: D. Pedro Luis Sánchez Ortega (Dpto.Ing.Electromecánica-TE)
Una aplicación encargada de la rehabilitación, envejecimiento activo, pacientes de avanzada edad que realizarán una serie de ejercicios para ir mejorando en su movilidad todo ello desde su propio PC. Estos ejercicios a realizar se verán en la pantalla del ordenador y se irá comprobando los avances de cada paciente.
Cada paciente estará registrado en una base de datos, junto con los terapeutas que llevarán el control de cada uno de sus pacientes.
Todos los movimientos del paciente en cada ejercicio se verán controlados por la cámara Kinect de la consola XBOX.
D.ª Gema Arnaiz Delgado
Tutor: D. César Represa Pérez, (Dpto.Ing.Electromecánica-TE)
Una aplicación móvil para dispositivos iOS destinada al reconocimiento de determinados patrones de color y la posterior extracción de propiedades.
Se trata de una aplicación desarrollada para la empresa Chameleon Sensors, una nueva Spin-off de la Universidad de Burgos creada en 2015 que comercializa y desarrolla sensores capaces de detectar compuestos de interés químico y medioambiental, tales como el hierro, mercurio, y aluminio.
La comercialización de estos sensores junto con la aplicación objeto de este trabajo permite que cualquier persona sin conocimientos técnicos de laboratorio pueda detectarlos por el cambio de color del material polimérico desarrollado por dicha misma empresa, lo que permite un análisis tanto cualitativo como cuantitativo sea rápido, sencillo y económico, dando la posibilidad de realizar análisis in situ con un dispositivo móvil con cámara.
La aplicación se ha desarrollado haciendo uso del IDE Xcode, que se suministra gratuitamente en Mac OS X, y como lenguaje de programación Objective-C, junto la librería de visión artificial OpenCV desarrollada en C++.
Esta aplicación es altamente configurable y permite al usuario establecer el valor de las concentraciones de las muestras y escoger el tipo de análisis que quiere realizar. De esta manera la aplicación se hace universal y adaptable a la muestra polimérica utilizada.
Por último, en lo referente al desarrollo de la aplicación, se han utilizado patrones de diseño facilitando el futuro mantenimiento y haciendo más comprensible el código.
- Segundo turno de defensas 12:00-13:30
D. Álvaro Vázquez Gómez
Tutor: Bruno Baruque Zanón (Dpto.Ing.Civil-LSI)
Hoy en día, nuevas herramientas tecnológicas están adquiriendo mayor importancia en el proceso de enseñanza-aprendizaje.
La aplicación de Autocorrección de Prácticas en Java ha sido desarrollada con el objetivo de crear una aplicación web que pueda ser usada dentro de un entorno educativo, en la que tanto profesores como alumnos puedan obtener un beneficio al usarla.
Por un lado, los alumnos podrán subir sus prácticas realizadas en lenguaje Java para obtener los resultados tras el proceso de corrección de la misma, sin necesidad de esperar a una realimentación por parte del profesor.
Por otro lado, lo profesores podrán subir los test que van a aplicarse las prácticas y realizar un seguimiento general del avance de la solución de las mismas por parte de la clase, así como comprobar si existen plagios entre prácticas.
La aplicación se conecta con un LMS gracias al LTI, el cual puede ser incorporado en una gran cantidad de LMS presentes y futuros.
La gran variedad de dispositivos con pantallas de diferentes tamaños presentes en el mercado, hacen que la aplicación de Autocorrección de Prácticas en Java haya sido desarrollada con la idea de ofrecer la máxima compatibilidad, es por ello por lo que se ha empleado el diseño responsive design.
D. David Blanco Alonso
Tutor: Carlos López Nozal (Dpto.Ing.Civil-LSI)
Actualmente existen varias plataformas de desarrollo colaborativo para proyectos software que funcionan con filosofías que heredan de los entornos de desarrollo ágiles, adoptar estrategias de desarrollo incremental, equipos de trabajo auto gestionados y solapamiento en las fases de desarrollo. Estas plataformas proporcionan un alojamiento en la nube para el proyecto además de control de versiones y sistemas de seguimiento de issues.
Una de estas plataformas es GitHub [1] que utiliza un control de versiones basado en git y un sistema de seguimiento de issues propio además funcionar de forma similar a una red social ya que por defecto todos los proyectos son públicos, los usuarios pueden colaborar o subscribirse a los proyectos que les resulten interesantes.
Debido a la cantidad de proyectos existentes en la plataforma, actualmente 31 millones según la propia GitHub, siempre existen proyectos que se han estancado o abandonado temporalmente, proyectos que intentan resolver el mismo problema con distintos enfoques o lenguajes de programación, Por ello los usuarios que se interesan por un proyecto utilizan la información que proporciona GitHub para todos los proyectos para valorar y diferenciar unos de otros, pero esta información no siempre resulta suficiente para conocer el verdadero estado de un proyecto.
Este proyecto se basa en la utilización de los datos que proporciona GitHub sobre un proyecto para mostrar una serie de métricas basadas en una selección de las descritas en la tesis sPACE: Software Project Assessment in the Course of Evolution, desarrollada por Jacek Ratzinguer [2]. Mediante estas métricas se pretende tener una visión más profunda de la evolución y el estado de un proyecto, así como de una visión más o menos superficial de la forma de trabajo.
D. Alejandro González Rogel
Tutor: Alvar Arnaiz González (Dpto.Ing.Civil-LSI)
La enorme cantidad de datos a los que ahora tenemos acceso han generado una serie de problemas cuando queremos extraer y estudiar la información contenida en dichos datos. Por esta razón, recientemente se ha empezado a desarrollar y mejorar nuevas técnicas que permitan resolver el problema, dos de las cuales serán analizadas y desarrolladas a lo largo de esta memoria: la computación paralela y los algoritmos de selección de instancias.
Usando Apache Spark, el objetivo principal de este proyecto ser ́a la comparación entre técnicas secuenciales y paralelas de minería de datos y la implementación y evaluación de dos algoritmos concretos de selección de instancias: /Locality sensitive hashing instance selection y Democratic instance selection/.