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Con la irrupción de las nuevas tecnologías, la Inteligencia Artificial (IA) está convirtiéndose en una especie de nueva religión monoteísta, y los algoritmos, como si fueran oráculos, se tornan cada vez más omniscientes. No importa su grado de opacidad o la falta de trazabilidad que ostenten. Cada día que pasa el culto a los algoritmos deviene cada vez más reverencial. Parecen sagrados. Entre tanto, las cajas negras impiden que se cumplan los principios de transparencia y explicabilidad. A su vez la atribución de responsabilidad tiende a diluirse., With the emergence of new tecnnologies, Artificial Intelligence (IA) is becoming a kind of new monotheistic religion, and algorithms, as if they were oracles, they are more and more omniscient. It does not matter their degree of opacity or the lack of traceability they suffer. With each passing day the cult of algorithms becomes more reverential. They seem sacred. Meanwhile, black boxes prevent the exercise of the principles of transparency and explainability. In turn, the attribution of responsibility tends to be diluted.

Neste livro você embarcará em uma jornada fascinante pelo mundo dos códigos, algoritmos e tecnologias que impulsionam a nossa sociedade. Sendo assim, o autor compartilha seu conhecimento e experiência no campo da programação, oferecendo uma visão informativa e conceitual sobre os fundamentos da programação, linguagens populares, desenvolvimento web, inteligência artificial e muito mais. Você descobrirá como a programação está presente em diversos aspectos do nosso cotidiano, desde os dispositivos que usamos até as aplicações mais avançadas em áreas como medicina, finanças e ciência de dados.

Neste livro você embarcará em uma jornada fascinante pelo mundo dos códigos, algoritmos e tecnologias que impulsionam a nossa sociedade. Sendo assim, o autor compartilha seu conhecimento e experiência no campo da programação, oferecendo uma visão informativa e conceitual sobre os fundamentos da programação, linguagens populares, desenvolvimento web, inteligência artificial e muito mais. Você descobrirá como a programação está presente em diversos aspectos do nosso cotidiano, desde os dispositivos que usamos até as aplicações mais avançadas em áreas como medicina, finanças e ciência de dados.

The NewSpace era is an exciting time of continuous innovation in the space industry, driven in part by the rise of new microlaunchers. These smaller, more affordable launch vehicles are making it easier and more cost-effective for companies and organizations to access space, opening up new opportunities for scientific research, commercial ventures, and national defence. In this context of constant evolution, the company GTD, as a member of the H2020 ENVOL project consortium, proposes to enhance the reusability and adaptability of the Flight Software (FSW) for different launchers and/or missions in order to reduce development time and costs. One of the fundamental components of the FSW is the navigation module, which is the focus of study in this thesis. The specific objective of this project is to implement and validate the Unscented Kalman Filter (UKF) algorithm. By utilizing the UKF algorithm, the aim is to improve the estimation of the position, velocity, and orientation of the launchers. Unlike other filters, such as the Extended Kalman Filter (EKF), which employ estimation and averaging, the UKF uses non-linear functions to capture the behaviour of multiple points. This improvement in accuracy aims to compensate for performance limitations that may arise when using lower-cost Commercial Off-The-Shelf (COTS) components instead of traditional ones. These more affordable components are beneficial in terms of launch cost, particularly for new micro-launcher start-ups. Currently, Kalman filters are employed to combine data from various sources, such as inertial sensors and GNSS receivers, to achieve this objective. Overall, the Implementation of the Unscented Kalman Filter navigation algorithm (UKF) project is an important contribution to the development of new microlaunchers and the continued growth of the NewSpace era. By improving the accuracy and reliability of navigation systems, the project can help unlock new opportunities for space exploration and commercial ventures, while also supporting national defence and scientific research.

La tecnología se desarrolla sin freno y está transformando los negocios. La Inteligencia Artificial realiza cada vez más tareas empresariales antes únicamente ejecutables por personas. Entre otras, la fijación autónoma de precios con algoritmos guiados por IA es cada vez más frecuente, con el objetivo de maximizar el beneficio empresarial. A pesar de la novedad de la cuestión, la capacidad transformativa de esta tecnología ha provocado que economistas y autoridades de la competencia investiguen el impacto que esta supone sobre la competencia de mercado. Sin embargo, no se alcanza un consenso debido a la divergencia de los experimentos realizados, con diferentes algoritmos actuando en estructuras de mercado diversas. Este TFG trata de unificar las distintas líneas de investigación con el fin de lanzar un diagnóstico general de las consecuencias que podría acarrear la implementación de estos algoritmos. Para ello se analiza la más relevante literatura publicada sobre el tema y se analizan las ventajas y desventajas de su aplicación, además de realizar una simulación numérica con el fin de explicar el algoritmo Particle Optimization Swarm (PSO). Como conclusión principal se niega el carácter bueno, malo o neutral de la tecnología, dependiendo este de las características del mercado y de los incentivos empresariales. Dejando en manos de los investigadores y autoridades responsables la tarea de analizar cada mercado con el fin de potenciar los aspectos positivos y penalizar los negativos de la implementación de algoritmos guiados por IA en la fijación de precios.

Este trabalho é financiado por fundos nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P., no âmbito do projeto «UIDB/04647/2020» do CICS.NOVA – Centro Interdisciplinar de Ciências Sociais da Universidade Nova de Lisboa | This work is financed by national funds through FCT - Foundation for Science and Technology, I.P., within the scope of the project «UIDB/04647/2020» of CICS.NOVA – Interdisciplinary Centre of Social Sciences of Universidade Nova de Lisboa

Este artículo analiza los mensajes de Twitter, en español e inglés, durante el desarrollo del último conflicto entre Armenia y Azerbaiyán por la región histórica de Nagorno Karabaj. Este conflicto, junto con las cuestiones de Abjasia y Osetia del Sur, supone una de las crisis más importantes del Cáucaso Sur. Para ello se han utilizado dos algoritmos diseñados para el procesamiento de grandes volúmenes de información, concretamente LDA (no supervisado) y SVM (supervisado). A partir de la teoría de encuadres se ha llegado a la conclusión de que ambas audiencias se posicionan mayoritariamente con la postura armenia. Asimismo, el artículo muestra cómo los mensajes ponen su foco en otros asuntos fuera de la propia guerra, como el papel de Turquía, la responsabilidad del Gobierno israelí en la venta de armamento al ejército de Azerbaiyán o la orientación religiosa de ambos países. Los resultados muestran cómo las explicaciones humanitarias son muy minoritarias entre ambas audiencias, ya que centran sus mensajes en elementos conflictivos. En definitiva, el presente trabajo intenta identificar no solo los elementos que envuelven el debate público en torno al conflicto, sino también subrayar el potencial de técnicas propias de la ciencia computacional en estudios de comunicación política., This article analyzes Twitter messages, in Spanish and English, during the development of the last conflict between Armenia and Azerbaijan over the historical Nagorno-Karabakh region. This conflict, along with the issues about Abkhazia and South Ossetia, is one of the most important crises in the South Caucasus. Two algorithms designed for processing large volumes of information have been used, namely LDA (unsupervised) and SVM (supervised). Based on the framing theory, a conclusion has been reached that both audiences are mostly positioned with the Armenian stance. The article also shows that the messages focus on other issues different from the war, such as Turkey’s role, the Israeli government’s responsibility for saling weapons to Azerbaijan’s army, or the religious orientation of both countries. The results show that humanitarian explanations are rarely used by both audiences whose messages are rather focused on conflicting elements. In short, this work does not only seek to identify the elements of the public debate around conflict but it also highlights the potential of computer science techniques in political communication studies.

O presente estudo propõe-se pesquisar um fenômeno novo e pouco estudado no meio jurídico, cunhado de “governamentalidade algorítmica da vida”. A compreensão desse fenômeno leva à seguinte problemática: quais as implicações político-jurídicas da governamentalidade algorítmica e como elas contribuem para o aperfeiçoamento de formas já existentes de trabalho precário? Com o intuito de cercar-se de dados e argumentos científicos para responder a essa problemática, a presente pesquisa, por meio do método hipotético dedutivo e da utilização da técnica da pesquisa bibliográfica, divide-se em dois capítulos. O primeiro capítulo conceitua governamentalidade algorítmica e suas implicações sociais e políticas. O segundo capítulo objetiva determinar a correlação entre a governamentalidade algorítmica da vida e o mundo do trabalho. Conclui-se que a atual governamentalidade algorítmica atua em inúmeras articulações de força diferentes, a fim de rearticular as dinâmicas político-jurídicas em prol dos objetivos da produtividade capitalista, enquanto aprimora formas opacas e silenciosas de controle da vida e, por conseguinte, da gestão do trabalhador precarizado.

Artistas, quando trabalham com algoritmos complexos e IA, trazem questões estéticas, conceituais e poéticas que, muitas vezes, os cientistas, realizando seus trabalhos para outros fins, não percebem no potencial dessas ferramentas. Este estudo parte da premissa de que o trabalho conjunto entre artista e cientista ampliam o conhecimento. Conforme Ivo Ibri, o artista atua a partir de uma experiência desinteressada e sem propósito prático, permitindo desmobilizar e obter outro ponto de vista das formas conceituais do mundo (IBRI, 2020, p.6). Este artigo procurará demonstrar diferentes sistemas representacionais e procedimentos cognitivos criativos a partir de exemplos de obras artísticas.

RESUMO Introdução: As técnicas de mineração de dados ampliam o acesso a informações importantes para o processo de tomada de decisão durante os cuidados com a saúde. O objetivo do estudo propõe a utilização de técnicas de mineração de dados para identificar variáveis (protocolos de tratamento cirúrgico, características do paciente, intercorrências pós-cirúrgicas) associadas à ocorrência de fístulas após palatoplastia primária em pacientes com fissura transforame incisivo unilateral (FTIU). Método: Um conjunto de dados de 222 pacientes com FTIU sem síndromes, operados por quatro cirurgiões com as técnicas de palatoplastia primária de Furlow ou von Langenbeck, foi analisado para este estudo. Dois modelos para detecção do resultado da cirurgia foram induzidos usando técnicas de mineração de dados (Árvore de Decisão e Apriori). Resultados: Cinco regras foram selecionadas de uma árvore de decisão apontando para algumas variáveis como preditivas de fístulas associadas à palatoplastia primária: infecção, tosse, hipernasalidade, cirurgião. A análise do modelo indica que ele classifica corretamente 95,9% das ocorrências entre ausência e presença de fístulas. O segundo modelo indica que a ausência de intercorrências pós-cirúrgicas (infecção e febre) e resultado de fala normal (hipernasalidade ausente, sem sugestivo de disfunção velofaríngea) estão relacionados à ausência de fístulas. Em relação aos procedimentos cirúrgicos, o uso da técnica de Furlow e retalho de Vomer foram mais frequentes nos pacientes com fístulas. Conclusão: Técnicas de mineração de dados, conforme aplicadas no presente estudo, apontaram para infecção e tosse, presença de hipernasalidade, cirurgião e técnica cirúrgica como preditores de fístulas relacionadas à palatoplastia primária. ABSTRACT Introduction: Data mining techniques expand access to important information for the decision-making process during health care. The objective the study proposes using data mining techniques to identify variables (surgical treatment protocols, patient characteristics, post-surgical complications) associated with fistulas after primary palatoplasty in patients with unilateral transforamen incisor cleft (UTIC). Method: A data set of 222 patients with UTIC without syndromes, operated by four surgeons with Furlow’s or von Langenbeck’s primary palatoplasty techniques, was analyzed for this study. Two models for detecting the outcome of surgery were induced using data mining techniques (Decision Tree and Apriori). Results: Five rules were selected from a decision tree pointing to some variables as predictors of fistulas associated with primary palatoplasty: infection, cough, hypernasality, and surgeon. Analysis of the model indicates that it correctly classifies 95.9% of occurrences between the absence and presence of fistulas. The second model indicates that the absence of post-surgical complications (infection and fever) and normal speech results (absent hypernasality, without suggestive of velopharyngeal dysfunction) are related to the absence of fistulas. Regarding surgical procedures, the Furlow technique and the Vomer flap were more frequent in patients with fistulas. Conclusion: Data mining techniques, as applied in the present study, pointed to infection and cough, hypernasality, and surgeon and surgical techniques as predictors of fistulas related to primary palatoplasty.

Resumo Objetivo Elaborar e validar o conteúdo de dois algoritmos para orientar profissionais da linha de frente na prevenção e no tratamento da lesão por pressão em paciente com COVID-19 em posição prona. Métodos Estudo realizado entre setembro e novembro de 2021. Para a construção dos algoritmos, realizou-se revisão da literatura junto às bases de dados MEDLINE®, SciELO e Lilacs. Foram pesquisados artigos publicados entre 2011 e 2021. A validação dos algoritmos foi feita por 59 profissionais da saúde (enfermeiros, fisioterapeutas e médicos), que trabalhavam na linha de frente da COVID-19, utilizando-se a técnica Delphi. Para a análise de dados, foi adotado o Índice de Validade de Conteúdo e o coeficiente alfa de Cronbach. Resultados No primeiro ciclo de avaliação, os itens dos algoritmos foram considerados pelos juízes como “parcialmente adequados a totalmente adequados”, e o Índice de Validade de Conteúdo variou entre 0,87 e 0,92. O coeficiente alfa de Cronbach variou entre 0,95 e 0,96, indicando excelente consistência interna do questionário de avaliação utilizado pelos juízes. Após implementados os ajustes sugeridos pelos juízes, os algoritmos foram reenviados para o segundo ciclo de avaliação, no qual todos os itens foram julgados como “adequado” e “totalmente adequado”, resultando em um Índice de Validade do Conteúdo de 1,0. Conclusão Os algoritmos para orientar profissionais da saúde na prevenção e no tratamento da lesão por pressão em pacientes com COVID-19 em posição prona foram avaliados por enfermeiros, fisioterapeutas e médicos que estavam na linha de frente de combate à COVID-19, que chegaram a um consenso quanto ao conteúdo no segundo ciclo de avaliação. Resumen Objetivo Elaborar y validar el contenido de dos algoritmos para orientar profesionales de la línea de frente sobre la prevención y tratamiento de la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en posición prona. Métodos Estudio realizado entre septiembre y noviembre de 2021. Para la elaboración de los algoritmos, se realizó revisión de la literatura en las bases de datos MEDLINE®, SciELO y Lilacs. Se buscaron artículos publicados entre 2011 y 2021. La validación de los algoritmos fue realizada por 59 profesionales de la salud (enfermeros, fisioterapeutas y médicos), que trabajaban en la línea de frente del COVID-19, utilizando el método Delphi. Para el análisis de datos se adoptó el Índice de Validez de Contenido y el coeficiente alfa de Cronbach. Resultados En el primer ciclo de evaluación, los ítems de los algoritmos fueron considerados por los jueces como “parcialmente adecuados a totalmente adecuados”, y el Índice de Validez de Contenido varió entre 0,87 y 0,92. El coeficiente alfa de Cronbach varió entre 0,95 y 0,96, lo que indica una excelente consistencia interna del cuestionario de evaluación utilizado por los jueces. Después de implementar las mejoras sugeridas por los jueces, se reenviaron los algoritmos para el segundo ciclo de evaluación, en el cual todos los ítems fueron calificados como “adecuado” y “totalmente adecuado”, con un resultado del Índice de Validez de Contenido de 1,0. Conclusión Los algoritmos para orientar profesionales de la salud sobre la prevención y el tratamiento de la úlcera por presión en pacientes con COVID-19 en posición prona fueron evaluados por enfermeros, fisioterapeutas y médicos que estaban en la línea de frente de combate al COVID-19 y llegaron a un consenso respecto al contenido en el segundo ciclo de evaluación. Abstract Objective To develop and validate the content of two algorithms to guide frontline professionals in the prevention and treatment of pressure injuries in COVID-19 patients in prone position. Methods Study conducted between September and November 2021. A literature review was performed in MEDLINE®, SciELO and Lilacs databases to build the algorithms. Articles published between 2011 and 2021 were searched. The validation of algorithms was performed by 59 health professionals (nurses, physical therapists and physicians) who worked on the frontline of COVID-19. The Delphi technique was used, and Content Validity Index and Cronbach’s alpha coefficient were adopted for data analysis. Results In the first evaluation cycle, the items of algorithms were considered as “partially adequate to totally adequate” by the judges, and the Content Validity Index ranged between 0.87 and 0.92. Cronbach’s alpha coefficient ranged between 0.95 and 0.96, indicating excellent internal consistency of the evaluation questionnaire used by the judges. After implementing the adjustments suggested by judges, the algorithms were sent to a second evaluation cycle, in which all items were judged as “adequate” and “totally adequate”, resulting in a Content Validity Index of 1.0. Conclusion Algorithms to guide healthcare professionals in the prevention and treatment of pressure injury in COVID-19 patients in prone position were evaluated by nurses, physical therapists and physicians working on the frontline of COVID-19. They achieved consensus on content in the second evaluation cycle.

Programa de Doctorado en Investigación en Medios de Comunicación por la Universidad Carlos III de Madrid Presidente: Xose Soengas Pérez.- Secretario: Daniel Jesús Catalán Matamoros.- Vocal: Rosalba Guadalupe Mancinas Chávez

La investigación desarrollada se basa en diseñar y entrenar una red neural artificial (ANN), para ubicar y clasificar fallas en sistemas eléctricos de transmisión (SET) ya que están construidas para cubrir largos tramos, por lo cual están expuestas a condiciones adversas las cuales provocan fallos eléctricos. Por lo expresado, el documento investigativo propone el diseñar una red neuronal en el software Matlab – Simulink, utilizando el algoritmo de retro- propagación. Se realizó un estudio estático para la obtención de datos mediante software PowerFactory y considerar en la red neuronal, posteriormente a la simulación se ha obtenido los datos de corriente de cortocircuito y el ángulo de cortocircuito, se generó alrededor de doscientas cincuenta fallas en el sistema de nueve barras para de esta forma generar una matriz de números binarios, para que al momento de ser ingresados realicen la acción de ubicar y clasificar. Se realizó la comparativa con método de censado comprimido teniendo una eficacia del 96% y donde el método de redes neuronales ha llegado a una eficacia del 95% el cual muestra que el uso de redes neuronales en la actualidad es un método viable, el cual mediante un constate entrenamiento llega a una mayor eficacia y confiabilidad el modelo de ANN. The research developed is based on designing and training an artificial neural network (ANN) to locate and classify faults in electrical transmission systems (SET), since they are built to cover long stretches, and therefore are exposed to adverse conditions which cause electrical failures. Therefore, the research paper proposes the design of a neural network in Matlab - Simulink software, using the back propagation algorithm. A static study was carried out to obtain data using PowerFactory software and to consider in the neural network, after the simulation the data of short-circuit current and short-circuit angle were obtained, about two hundred and fifty faults were generated in the nine-bar system to generate a matrix of binary numbers, so that when they are entered they perform the action of locating and classifying. A comparison was made with the compressed census method with an efficiency of 96% and where the neural network method has reached an efficiency of 95%, which shows that the use of neural networks is currently a viable method, which through constant training achieves greater efficiency and reliability of the ANN model.

RESUMEN ¿Qué implica decir que los algoritmos pueden predecir lo que va acontecer y anticipar nuestros comportamientos? En el siguiente artículo se analizarán los fenómenos de predicción algorítmica y anticipación conductual y se mostrará cómo es que convergen en las técnicas contemporáneas de análisis predictivo. En primer lugar, se abordarán algunas de las ideas erróneas sobre las facultades predictivas de los sistemas algorítmicos mediante una breve incursión en la teoría de la probabilidad. En segundo lugar, se presentará la teorización posfenomenológica sobre la gubernamentalidad algorítmica desarrollada por Bernard Stiegler como un modelo adecuado para entender la capacidad que tienen estos sistemas para la anticipación conductual. Por último, se expondrá la lectura whiteheadiana que Mark Hansen hace de analítica predictiva, en la cual nos ofrece una manera de pensar el trasfondo ontológico que yace detrás del poder de estos sistemas algorítmicos y los límites epistemológicos de los mismos. Además de subrayar el carácter novedoso de este planteamiento, en la conclusión se argumentará que también nos presenta con nuevas herramientas para extender el proyecto farmacológico de Stiegler, presentando la posibilidad de pensar maneras en las cuales la predicción algorítmica pudiera ser implementada hacia resultados positivos. ABSTRACT What do we mean when we say that algorithms are capable of predicting what is going to happen and anticipating our actions? In the following article I will analyse the phenomena of algorithmic prediction and behavioural anticipation, explaining their convergence in contemporary techniques of predictive analytics. First, I will deal with some possible misconceptions about the predictive capacities of algorithms by delving into probability theory. Secondly, I will take Bernard Stiegler's post-phenomenological theory of algorithmic governmentality as a model to explain their capacity for behavioural anticipation. Lastly, I will present Mark Hansen's Whiteheadian reading of predictive analytics, in which he provides a way to understand the ontological basis of the power of these algorithmic systems and also highlight their epistemological limits. Besides the theoretical purposiveness of this account, in the conclusion I will argue that this also provides us with new tools to extend Stielger's pharmacological project further, opening up the possibility of thinking about ways in which algorithmic prediction could be implemented towards positive outcomes.

In the present study, the collection of machine learning algorithms of the Weka program was used to predict the bubble pressure of 36 oil samples, determining the accuracy of their results with the 10-fold cross-validation test method. Subsequently, for comparison purposes, the bubble pressures were calculated with the correlation generated in the work from which the samples were taken and their results were more precise than those obtained by the algorithms in 4 of the 7 performance metrics used. Due to this situation, and considering that the correlation was evaluated with the same data with which it was generated, the test method was changed to validation with the training data and the bubble pressures were predicted again. Other things being equal, machine learning was more accurate than correlation on all performance metrics., En el presente estudio se utilizó la colección de algoritmos de aprendizaje automático del programa Weka para predecir la presión de burbujeo de 36 muestras de petróleo, determinando la precisión de sus resultados con el método de prueba validación cruzada de 10 pliegues. Posteriormente, para efectos de comparación, se calcularon las presiones de burbujeo con la correlación generada en el trabajo del cual se tomaron las muestras y sus resultados fueron más precisos que los obtenidos por los algoritmos en 4 de las 7 métricas de rendimiento utilizadas. En virtud de esta situación, y considerando que la correlación fue evaluada con los mismos datos con los que fue generada, se cambió el método de prueba a validación con los datos de entrenamiento y se volvieron a predecir las presiones de burbujeo. En igualdad de condiciones, el aprendizaje automático obtuvo mayor precisión que la correlación en todas las métricas de rendimiento.

Com os avanços tecnológicos a educação vem se modificando muito nos últimos anos, a tecnologia proporcionou uma instrumentação do setor educacional, através de softwares utilizados para o ensino, e na administração virtual dos registros acadêmicos pela gestão das instituições. Com essa evolução existe um grande crescimento no volume e no armazenamento de dados educacionais e também dos alunos, e como essas grandes quantidades de informações precisam ser analisadas, oportunizando assim o uso de Mineração de Dados Educacionais (MDE) para tornar os processos de ensino e aprendizagem mais eficientes, esse método consiste na aplicação de técnicas de mineração de dados, ferramentas, algoritmos e modelos probabilísticos que permitem avaliar um conjunto de dados na área educacional. O artigo tem como objetivo realizar uma revisão sistemática da literatura de modo que se possa observar as técnicas utilizadas para mineração de dados educacionais. Os autores selecionados de modo geral consideram a Árvore de Decisão como o algoritmo mais eficiente, e informam que os atributos que mais influenciam nas análises são os relacionados a notas, faltas e demais atividades realizadas pelos estudantes.

Periodismo automatizado y algoritmos / Kazetaritza automatizatua eta algoritmoak / Automated Journalism and Algorithms

RESUMO Objetivo: Criar e validar um modelo de predição de choque séptico ou hipovolêmico a partir de variáveis de fácil obtenção coletadas na admissão de pacientes internados em uma unidade de terapia intensiva. Métodos: Estudo de modelagem preditiva com dados de coorte concorrente realizada em um hospital do interior do nordeste brasileiro. Foram incluídos pacientes com 18 anos ou mais sem uso de droga vasoativa no dia da admissão e que foram internados entre novembro de 2020 e julho de 2021. Foram testados os algoritmos de classificação do tipo Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting e XGBoost para a construção do modelo. O método de validação utilizado foi o k-fold cross validation. As métricas de avaliação utilizadas foram recall, precisão e área sob a curva Receiver Operating Characteristic. Resultados: Foram utilizados 720 pacientes para criação e validação do modelo. Os modelos apresentaram alta capacidade preditiva com área sob a curva Receiver Operating Characteristic de 0,979; 0,999; 0,980; 0,998 e 1,00 para os algoritmos de Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting e XGBoost, respectivamente. Conclusão: O modelo preditivo criado e validado apresentou elevada capacidade de predição do choque séptico e hipovolêmico desde o momento da admissão de pacientes na unidade de terapia intensiva. ABSTRACT Objective: To create and validate a model for predicting septic or hypovolemic shock from easily obtainable variables collected from patients at admission to an intensive care unit. Methods: A predictive modeling study with concurrent cohort data was conducted in a hospital in the interior of northeastern Brazil. Patients aged 18 years or older who were not using vasoactive drugs on the day of admission and were hospitalized from November 2020 to July 2021 were included. The Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting and XGBoost classification algorithms were tested for use in building the model. The validation method used was k-fold cross validation. The evaluation metrics used were recall, precision and area under the Receiver Operating Characteristic curve. Results: A total of 720 patients were used to create and validate the model. The models showed high predictive capacity with areas under the Receiver Operating Characteristic curve of 0.979; 0.999; 0.980; 0.998 and 1.00 for the Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting and XGBoost algorithms, respectively. Conclusion: The predictive model created and validated showed a high ability to predict septic and hypovolemic shock from the time of admission of patients to the intensive care unit.

Presentación del número monográfico dedicado al periodismo y algoritmos. Se ofrece la visión panorámica de algunos de los problemas de investigación relacionados, como son los algoritmos que deciden la visibilidad de las noticias, los que afectan a los sistema de agregación y recomendación de noticias, y algunos aspectos del así llamado robot periodista. Por último, se presentan las investigaciones que forman parte de este monográfico. Se concluye reclamando líneas de investigación sólidas alrededor de estos temas, no solo desde las ingenierías, sino desde las ciencias sociales y las humanidades. Dado el impacto para el futuro del periodismo y de las sociedades libres de epidemias de desinformación, es imprescindible aportaciones desde la comunicación social.

La inteligencia artificial, que lleva ya décadas de desarrollo, supone cada vez más una realidad presente en las relaciones laborales, de forma sectorizada, pero evidenciándose al mismo tiempo en toda la realidad económica y social. Por ello aquí se aborda como fenómeno universal ante el que se intentan ofrecer medidas legales de regulación, las cuales, en la medida en que responden al binomio conducta-norma, resultan inadecuadas puesto que el desarrollo de la inteligencia artificial requiere un enfoque en el que entre en juego, como tercer elemento, la propia cultura humana de valores subyacentes. Desde este punto de vista se pretende llamar la atención sobre el hecho de que la inteligencia artificial constituye un fenómeno de enorme calado filosófico y, al mismo tiempo, supone una de las mejores oportunidades para el intento global de comprensión de lo que significa ser humano. Artificial intelligence, which has been in development for decades, increasingly supposes a reality that is present in labor relations, in a sectorized way, but at the same time becoming evident in all economic and social reality. For this reason, here we try to address it as an universal phenomenon facing which we try to offer legal regulatory measures, which, to the extent that they respond to the behavior-norm binomial, are inadequate since the development of artificial intelligence requires a focus on the that comes into play, as a third element, the human culture of underlying values. From this point of view, it is intended to draw attention to the fact that artificial intelligence constitutes a phenomenon of enormous philosophical significance and, at the same time, represents one of the best opportunities for the global attempt to understand what it means to be human.

Há diversos motivos que tornam a aprendizagem de programação de computadores um processo árduo, ao qual as abordagens de ensino tradicionais não têm conseguido responder de forma satisfatória. As dificuldades foram ressaltadas no ensino remoto emergencial, pois os estudantes passaram a desenvolver suas atividades sozinhos em suas residências. Assim, a fim de mobilizar os estudantes e favorecer a aprendizagem nesse novo modelo de ensino, a estratégia da gamificação foi adotada como parte integrante da metodologia. Foram desenvolvidos jogos por meio do software Kahoot! com os conteúdos abordados nas aulas. Os resultados evidenciam que a gamificação desenvolveu a motivação nos estudantes, ao incentivar a revisão dos conteúdos e por ser uma maneira lúdica para avaliar a aprendizagem.

Se presentan en este artículo los hallazgos obtenidos mediante la aplicación de técnicas de clustering provistas por la minería de texto sobre un corpus de posteos de las cuentas que los diarios argentinos Clarín y La Nación poseen en Facebook: @clarincom y @lanacion. Se trata de un acercamiento que, a modo de ensayo, pone a prueba la riqueza de los métodos computacionales para acompañar combinadamente el estudio sociosemiótico de las publicaciones que los periódicos realizaron en sus respectivas fanpages entre los años 2010 y 2017. El análisis planteado se efectuó sobre un conjunto de posteos clasificados como «Otros» en la variable género periodístico, la cual discrimina si el contenido al que el posteo reenvía es una noticia, un reportaje, una nota de opinión, etc. Se pretende, así, identificar la existencia, al interior de dicho conjunto, de agrupamientos de publicaciones con características comunes —ya sean éstas derivadas de regularidades temáticas, retóricas, enunciativas o de otra índole— no detectadas, previamente, durante la observación convencional. Todo ello en el marco de una investigación mayor, de tipo interdisciplinaria, orientada a producir conocimiento sobre la manera en que los medios indagados enuncian en la plataforma de Facebook y el tipo peculiar de vínculo que le proponen, allí, a sus usuarios-lectores-seguidores. Los resultados así obtenidos no sólo han permitido avanzar en la caracterización de posibles nuevas clases de textos, propias de la performance del discurso de los medios en la plataforma estudiada —que, de ahora en más, podrían sumarse a los moldes de previsibilidad social ya reconocidos—, sino además, identificar una falla en el diseño de los instrumentos creados, a priori, para la pesquisa en cuestión. This paper presents the findings obtained through the application of clustering techniques provided by text mining on a corpus of posts from the accounts that the Argentine newspapers Clarín and La Nación have on Facebook: @clarincom and @lanacion. It is an approach that, by way of trial, test the wealth of computational methods to accompany in combination the socio-semiotic study of the publications that the newspapers made in their respective fanpages between 2010 and 2017. The proposed analysis was carried out on a set of posts classified as “Others” in the journalistic genre variable, which discriminates if the content to which the post forwards is news, a report, an opinion note, etc. Thus, it is intended to identify the existence, within said set, of groupings of publications with common characteristics —whether these are derived from thematic, rhetorical, enunciative or other regularities— not previously detected during conventional observation. All this within the framework of a larger, interdisciplinary investigation, aimed at producing knowledge about the way in which the investigated media enunciate on the Facebook platform and the peculiar type of link that they propose, there, to their users-readers-followers. The results thus obtained have not only made it possible to advance in the characterization of possible new classes of texts, typical of the performance of the media discourse in the studied platform —which, from now on, could be added to the already recognized social predictability molds— but also to identify a flaw in the design of the instruments created, a priori, for the research in question. Fil: Raimondo Anselmino, Natalia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencia Política y Relaciones Internacionales; Argentina. Universidad Abierta Interamericana; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina Fil: Rostagno, José Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina Fil: Cardoso, Ana Laura. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Rosario; Argentina

O artigo descreve três obras artísticas audiovisuais (@ Ilusão, Bustagate e Eu Não Sou Pilatus, produzidas respectivamente pelos artistas Vitória Cribb e Welket Bungué, entre 2019 e 2020) para debater como elas tratam, cada uma à sua maneira, o tema da repetição da violência contra corpos negros no ambiente numérico das redes; invocando uma análise qualitativa e estética dos procedimentos empregados nos vídeos e também dos locais em que eles foram disponibilizados, explora-se a hipótese, seguindo Hui (2021), de que a arte joga luz sobre a irracionalidade do racismo viabilizado por algoritmos e assim pode constituir uma necessária aproximação ao sublime, ao não-racional. Ao exercitar tal movimento, os criadores propiciam mais que discussões de temática escapista da realidade, pois instauram perspectivas essencialmente antirracistas, ao denunciar a irracionalidade explícita da violência, como em Bungué, ou ao modelar a deformidade dos sistemas algorítmicos, como em Cribb. É na recursividade transformada em artefato que as possibilidades de interpretação de fenômenos como espancamentos e execuções bárbaras ganham complexidade: as repetições do social encontram materialidade no audiovisual, em novos discursos sobre o espalhamento digital. Além de se apontar para responsabilizações daqueles que permitem violências e replicam suas representações — dentro e fora das redes —, conclui-se que as implicações sociais derivadas do uso das redes, a perpetuar certas violências, são apropriadas pelos artistas em forma e conteúdo, e assim podem habitar espaços mais abertos à reflexão e ao diálogo., The article describes three audiovisual pieces (@Ilusão, Bustagate and Eu Não Sou Pilatus, produced by Vitória Cribb and Welket Bungué, between 2019 and 2020). It discusses how they address, in their way, the repetition of violence against Black bodies in the digital environment of the web. As such, it invokes a qualitative and aesthetic analysis of the videos’ features and the spaces where they were found. Following Hui (2021), the paper explores the assumption that art can shed light on the irrationality that algorithms enable and reach the sublime, the non-rational. In doing so, the creative minds behind the works cited forge morethan escapist perspectives from reality to offer antiracist angles about the explicit irrationalityof violence — like in Bungué — or to model deformed algorithmic systems — like in Cribb.Thanks to the recursivity turned into artifacts, interpreting phenomena such as beatings and barbaric executions gains complex meanings: repetitions found in social life meet their audiovisual counterparts and create discourses via digital sharing. Besides holding accountable those who allow and disseminate such representations — in and out of the web—, the paper makes a case that the artists appropriate both in form and content certain social manifestations which perpetuate types of violence so that the online environment can also feature more reflection and dialogue.

This paper reflects on post-pandemic school condition and speculates the temporal characteristics of post-pandemic school education based on an empirical school study. By conceptualising pandemic as an accident as developed by Malabou (2012) and adopting the timescape perspective as a methodological device to identify the characteristics of post-pandemic schools, this paper reflects on an ethnographic study of a school which adopts a bring your own device (BYOD) policy. The paper identifies three turns for post-pandemic school condition, namely a turn towards algorhythmic patterns (Miyazaki, 2012), infraschoolization and taskification of classroom practices (Alirezabeigi, 2021). By showing how classroom practices are organized around devices, students and teachers, the paper elaborates on spatiotemporal reconfigurations of schools and centrality of tasks for post-pandemic education. Based on these turns and the concept of plasticity, the paper concludes that the post-pandemic condition can be described as a plastique stability after the accident of pandemic., Este artículo reflexiona sobre la condición escolar pospandemia y especula las características temporales de la educación escolar a partir de un estudio escolar empírico. Al conceptualizar la pandemia como un accidente, desarrollado por Malabou (2012), y adoptar la perspectiva del paisaje temporal como un dispositivo metodológico para identificar las características de las escuelas pospandemia, este artículo reflexiona sobre un estudio etnográfico de una escuela que tiene una política “trae tu proprio dispositivo “(BYOD - (“bring your own device”). El artículo identifica tres giros para la condición escolar pospandemia, a saber, un giro hacia patrones algorítmicos (Miyazaki, 2012), infraescolarización y tareas en el aula (Alirezabeigi, 2021). Al mostrar cómo se organizan las prácticas en el aula en torno a dispositivos, estudiantes y docentes, el artículo profundiza en las reconfiguraciones espaciotemporales de las escuelas y la centralidad de las tareas para la educación pospandemia. Con base en estos giros y el concepto de plasticidad, el artículo concluye que la condición pospandémica puede describirse como una estabilidad plástica después del accidente de la pandemia., Este artigo reflete sobre a condição escolar no período pós-pandemia e especula sobre as características temporais da educação, com base num estudo escolar empírico. Considerando a pandemia como um acidente, na visão de Malabou (2012), e adotando a perspetiva cronológica enquanto dispositivo metodológico para identificar as características das escolas no período pós-pandemia, este artigo baseia-se num estudo etnográfico de uma escola que adota a política BYOD (“bring your own device” – traz o teu próprio dispositivo). O artigo identifica três ruturas diferentes na condição escolar pós-pandémica, nomeadamente na rutura que decorre do uso de padrões algorítmicos (Miyazaki, 2012), na infraescolização e na tarefização das práticas de sala de aula (Alirezabeigi, 2021). Mostrando como as práticas de sala de aula se organizam em torno de dispositivos, estudantes e professores, este artigo discute as reconfigurações espaciotemporais das escolas e a centralidade das tarefas para a educação pós-pandémica. Com base nestas ruturas e no conceito de plasticidade, conclui-se que a condição no período pós-pandemia pode ser descrita como uma estabilidade plástica após o tempo da pandemia.

The Project consists of the analysis, programming and simulation of an on-line scheduler for time-sensitive applications, with different variables to respond to the QoS that each user may have. Thanks to the ability of the algorithm to consider the channel quality of each user, the time delay due to queueing and the different delay and rate requirements, the scheduler is able to minimize the users delay while satisfiying the different per-user QoS constraints. It has been possible to conclude, thanks to the designed simulator, that for a given latency constraint (QoS) bounded to an outage probability the real-time scheduler will be able to give optimal response to the requirements El proyecto consiste en el análisis, programación y simulación de un planificador en línea para aplicaciones sensibles al tiempo, con diferentes variables para responder a la calidad de servicio (QoS) que cada usuario pueda tener. Gracias a la capacidad del algoritmo para considerar la calidad del canal de cada usuario, el retraso debido a la cola y los diferentes requisitos de retraso y tasa de tráfico, el scheduler es capaz de dar una respuesta óptima y justa, minimizando el retraso de los usuarios mientras satisface las diferentes restricciones de QoS por usuario. Se ha podido concluir, gracias al simulador diseñado, que para una determinada restricción de latencia (QoS) vinculada a una probabilidad de outage, el planificador en tiempo real será capaz de dar una respuesta óptima a los requisitos. El projecte consisteix en l'anàlisi, programació i simulació d'un planificador (scheduler) en temps real per aplicacions sensibles al temps, amb diferents variables per a donar resposta a la qualitat de servei (QoS) que cada usuari pugui tenir. Gràcies a la capacitat de l'algorisme de tenir en compte la qualitat del canal de cada usuari, el retard que porten els paquets en cua i els diferents requisits de retard i tràfic. El scheduler és capaç de donar una resposta òptima i justa, minimitzant el retad pels usuaris mentres satisfà les diferents restriccions de QoS per usuari. S'ha pogut concloure, gràcies al simulador disenyat, que per a una restricció temporal (QoS) lligada a una probabilitat d?outage, el scheduler en temps real, donarà una resposta als requeriments i aquesta serà propera als límits de velocitat establerts per la teoria de la informació.

El proyecto técnico presentado, fue desarrollado con la finalidad de monitorear las gráficas de funcionamiento de los sensores de un motor de inyección a gasolina Hyundai Avante, las mismas que se verán reflejadas en una LCD. Se presenta además, la implementación del control de encendido y apagado vía Bluetooth del motor, considerando también las variables y herramientas respectivas de Raspberry Pi y Arduino, para permitir el desarrollo de los algoritmos de programación. The technical project presented was developed with the purpose of monitoring the operation graphs of the sensors of a Hyundai Avante gasoline injection engine, which will be reflected on an LCD. It is also presented the implementation of the on/off control via Bluetooth of the engine, also considering the respective variables and tools of Raspberry Pi and Arduino, to allow the development of the programming algorithms.

Siempre nos ha llamado la atención la diversidad de los algoritmos, y es que para cada problema existe más de una forma de resolverlos; sin embargo, también existen problemas complejos que requieren del uso de algoritmos especiales como los algoritmos genéticos, que son funciones matemáticas o métodos adaptativos capaces de ayudarnos a resolver problemas de búsqueda complejos y optimización. Aquí en este libro nos limitaremos a solucionar problemas computacionales a través del uso de algoritmos simples. A medida que Usted desarrolle problemas usando algoritmos, se verán en la capacidad de crear nuevos problemas, dado que su cerebro está en constante entrenamiento y su lógica se vuelve más fluida, como dice un refrán alemán “la práctica hace al maestro”. La forma más común de medir cuan óptimo es un algoritmo es a través del tiempo de compilación (tiempo en llegar a la solución) y el número de pasos usados (incluye procesos y variables usadas).

In information societies, operations, decisions and choices previously left to humans are increasingly delegated to algorithms, which may advise, if not decide, about how data should be interpreted and what actions should be taken as a result. More and more often, algorithms mediate social processes, business transactions, governmental decisions, and how we perceive, understand, and interact among ourselves and with the environment. Gaps between the design and operation of algorithms and our understanding of their ethical implications can have severe consequences affecting individuals as well as groups and whole societies. This paper makes three contributions to clarify the ethical importance of algorithmic mediation. It provides a prescriptive map to organise the debate. It reviews the current discussion of ethical aspects of algorithms. And it assesses the available literature in order to identify areas requiring further work to develop the ethics of algorithms. En las sociedades de la información, las operaciones, decisiones y elecciones que previamente se otorgaban a los humanos están crecientemente siendo delegadas a algoritmos, los cuales podrían recomendar, o más aun, decidir cómo se deben interpretar los datos y qué acciones deben ser tomadas como resultado. Con mayor asiduidad, los algoritmos median procesos sociales, transacciones bursátiles, decisiones de gobierno y la manera en que percibimos, entendemos e interactuamos entre nosotros y con el ambiente. Las brechas entre el diseño y operación de los algoritmos y nuestra comprensión de sus implicancias éticas podrían tener consecuencias severas afectando individuos, así como también grupos y sociedades completas. Este artículo realiza tres contribuciones para clarificar la importancia ética de la mediación algorítmica: provee un mapa prescriptivo para organizar el debate, revisa la discusión actual acerca de los aspectos éticos de los algoritmos, y evalúa la literatura disponible de manera de identificar áreas que requieran de mayor trabajo para desarrollar la ética de los algoritmos.

The large branches of Machine Learning represent an immense support for the detection of malicious websites, they can predict whether a URL is malicious or benign, leaving aside the cyber attacks that can generate for network users who are unaware of them. The objective of the research was to know the state of the art about Neural Networks and their impact for the Detection of malicious Websites in network users. For this purpose, a systematic literature review (SLR) was conducted from 2017 to 2021. The search identified 561 963 papers from different sources such as Taylor & Francis Online, IEEE Xplore, ARDI, ScienceDirect, Wiley Online Library, ACM Digital Library and Microsoft Academic. Of the papers only 82 were considered based on exclusion criteria formulated by the author. As a result of the SLR, studies focused on machine learning (ML), where it recommends the use of algorithms to have a better and efficient prediction of malicious websites. For the researchers, this review presents a mapping of the findings on the most used machine learning techniques for malicious website detection, which are essential for a study because they increase the accuracy of an algorithm. It also shows the main machine learning methodologies that are used in the research papers. as grandes ramas de Machine Learning representan un inmenso apoyo para la detección de sitios web maliciosos, pueden predecir si una URL es maliciosa o benigna, dejando de lado los ciberataques que pueden generar para los usuarios de la red que los desconozcan. El objetivo de la investigación fue conocer el estado del arte sobre las Redes Neuronales y su impacto para la Detección de Sitios Web maliciosos en los usuarios de la red. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura (SLR) de 2017 a 2021. La búsqueda identificó 561 963 artículos de diferentes fuentes como Taylor & Francis Online, IEEE Xplore, ARDI, ScienceDirect, Wiley Online Library, ACM Digital Library y Microsoft Académico. De los artículos solo 82 fueron considerados en base a los criterios de exclusión formulados por el autor. Como resultado de SLR, los estudios se centraron en el aprendizaje automático (ML), donde recomienda el uso de algoritmos para tener una mejor y eficiente predicción de sitios web maliciosos. Para los investigadores, esta revisión presenta un mapeo de los hallazgos sobre las técnicas de aprendizaje automático más utilizadas para la detección de sitios web maliciosos, que son esenciales para un estudio porque aumentan la precisión de un algoritmo. También muestra las principales metodologías de aprendizaje automático que se utilizan en los trabajos de investigación.

Este proyecto presenta el desarrollo de diferentes algoritmos para la visión de un vehículo autó- nomo a escala, considerando la obtención de profundidad con una cámara estéreo, identificación del carril a seguir por el vehículo y segmentación de imágenes para reconocer objetos en el mapa de pro- fundidad, además se hace el paso paso para la instalación del software OpenCV para Python en una Raspberry Pi 3 B+ de 1GB de RAM, y la recuperación de imágenes de una cámara estéreo Aptina LI-USB30-V024STEREO, las cuales serán material para el desarrollo de los algoritmos anteriormente mencionados., This project presents the development of different algorithms for the vision of an autonomous vehicle at scale, considering depth obtaining with a stereo camera, identification of the lane to be followed by the vehicle and image segmentation to recognize objects on the road map. - Funding, in addition, the step for the installation of the OpenCV software for Python on a Raspberry Pi 3 B+ with 1GB of RAM is done, and the recovery of images from an Aptina LI-USB30-V024STEREO stereo camera, which will be material for the development of the aforementioned algorithms., Pregrado, Magíster en Ingeniería Electrónica

El interés y la práctica de la ciencia ciudadana (CC) ha aumentado en los últimos años. Esto ha derivado en el uso de páginas web como herramienta de comunicación, recolección o análisis datos o repositorio materiales y recursos. Desde una perspectiva educativa, se espera que al integrar información sobre proyectos de CC en un entorno educativo formal, se inspire a los maestros a crear actividades de aprendizaje. Este, es un caso interesante para usar bots que automaticen el proceso de extracción de datos de webs de CC que ayuden a comprender mejor su uso en contextos educativos. Aunque esta información está disponible públicamente, se deben seguir las reglas de la ley de protección de datos o GDPR. Este artículo tiene como objetivo explicar: 1) cómo la CC se comunica y promueve en los sitios web; 2) cómo se diseñan, desarrollan y aplican los métodos de web scraping y las técnicas de anonimización para recopilar información en línea; y 3) cómo se podrían usar estos datos con fines educativos. Tras el análisis de 72 webs algunos de los resultados son que solo el 24,8% incluye información detallada sobre el proyecto, y el 48,61% incluye información sobre propósitos o materiales educativos., There is an increasing interest and growing practice in Citizen Science (CS) that goes along with the usage of websites for communication as well as for capturing and processing data and materials. From an educational perspective, it is expected that by integrating information about CS in a formal educational setting, it will inspire teachers to create learning activities. This is an interesting case for using bots to automate the process of data extraction from online CS platforms to better understand its use in educational contexts. Although this information is publicly available, it has to follow GDPR rules. This paper aims to explain (1) how CS communicates and is promoted on websites, (2) how web scraping methods and anonymization techniques have been designed, developed and applied to collect information from online sources and (3) how these data could be used for educational purposes. After the analysis of 72 websites, some of the results obtained show that only 24.8% includes detailed information about the CS project and 48.61% includes information about educational purposes or materials.

Este trabalho é uma pesquisa referente à utilização dos algoritmos e da Inteligência Artificial nas redes sociais digitais. A comunicação deixou de ser o formato de um para muitos e começou a ser de muitos para muitos. O jornalismo passa por uma fase de transformação, as redações ganham profissionais de áreas diferentes da comunicação e são exigidas novas competências aos jornalistas. O combate à desinformação é um desafio que os meios de comunicação enfrentam diariamente. O consumo informativo cresce via mobile e os meios tradicionais deixam de ser a única fonte de consumo de conteúdos informativos para uma percentagem da população. A personalização dos feeds das redes sociais digitais geram as “bolhas de filtro” e junto a isso menor quantidade de informações sobre o mesmo tema chegam aos utilizadores. Através da pesquisa de metodologia quantitativa foi realizado um inquérito por questionário, o qual permitiu a recolha de dados sobre os hábitos de consumo de informação online, a perceção, atitudes e comportamentos sobre o uso de algoritmos e Inteligência Artificial no ecossistema mediático. De acordo com as respostas obtidas, nota-se que os utilizadores têm conhecimento sobre a personalização que acontece nos feeds das redes sociais digitais. This work is a research about the use of algorithms and Artificial Intelligence in digital networks. Communication is no longer a one-to-many format, but a many-to-many one. Journalism it is in an ongoing phase of transformation, the essays are gaining professionals from different areas and new skills are required of journalists. The fight against disinformation is a challenge that the media faces everyday. Information consumption grows via mobile and traditional media are no longer the only source of informative content. The personalization of social media feeds produces “filter bubbles” and together with that, less information of the same topic reaches users. Through the quantitative methodology research, a survey was carried out, which collected data on online consumption and the perception, attitudes and behaviors about the use of algorithms and Artificial Intelligence in the media ecosystem. Were also collected data about online privacy, seeking to understand users' concern about sharing personal data. According to the answers obtained, it is noted that users are aware of the personalization that takes place in the feeds of digital social networks.

La implantación de las técnicas y herramientas propias de la Inteligencia Artificial en los medios de comunicación va a alterar de forma sistemática y continuada su trabajo y el de sus profesionales. Este artículo realiza una revisión sistemática de las investigaciones realizadas sobre la implantación de la IA en los medios de comunicación durante las dos últimas décadas, en particular las empíricas, para identificar los principales retos sociales y epistemológicos que plantea su adopción. Para los medios de comunicación, la mayor dependencia de las plataformas tecnológicas y la defensa de su independencia editorial serán algunos de los principales retos. Los periodistas, por su parte, se debaten entre la amenaza que perciben para sus puestos de trabajo y la pérdida de su capital simbólico como intermediarios entre la realidad y las audiencias, y una liberación de las tareas rutinarias que les permita elaborar contenidos de mayor calidad. Las audiencias, por último, no parecen percibir una gran diferencia en la calidad y credibilidad de los textos automatizados, aunque la facilidad con la que se leen los textos se decante aún en favor de la autoría humana. En definitiva, más allá de planteamientos tecnocéntricos o deterministas, el uso de la IA en un ámbito específicamente humano como el periodismo requiere de una aproximación social, en la que la apropiación de las innovaciones por parte de las audiencias y el impacto que tiene en ellas constituye una de las claves para su desarrollo. Por ello, el estudio de la IA en los medios de comunicación debería centrarse en analizar cómo puede afectar a las personas y a los periodistas, cómo puede ser usada para los fines propios de la profesión y el bien social, y cómo acabar con las brechas que su uso puede ocasionar. Este trabajo forma parte del proyecto de investigación TED2021-130810B-C22 financiado por Agencia Estatal de Investigación (AEI) del Ministerio de Ciencia e Innovación (Micin) de España 10.13039/501100011033 y por la Comisión Europea NextGeneration EU/PRTR. También forma parte de la producción científica del Grupo de Investigación Consolidado del Sistema Universitario Vasco Gureiker (IT1496-22).

Ilustraciones, tablas Esta investigación tiene el propósito de diseñar un sistema de información para la interpretación de análisis físico y químico del suelo, con interacción a diversas bases de datos, tal que, permita asignar un plan de fertilización en cultivos tropicales; así, y con base en su uso, dar agilidad al diagnóstico y directiva de acción. Por tanto, se utilizó como base el cultivo de yuca, en el que se especifica su fenología, rendimiento y requerimientos de nutrientes en el suelo. El software de apoyo interactúa con diversas bases de datos: planta-suelo-agua. Se desarrolló el algoritmo, diagrama de flujo y pseudocódigo, apoyado en diferentes lenguajes de programación: HTML, PHP y JavaScript, alojado en un servidor de aplicaciones, con un sistema de bases de datos MySQL; desarrollado en ambiente web y alojado en un servidor de aplicaciones en línea. El sistema se divide en cuatro módulos: 1. Análisis de suelos; 2. Necesidad de fertilización; 3. Base de datos de cultivos (en progreso) y 4. Herramientas e informes. Se realizaron pruebas: funcionales y no funcionales: con la primera se revisa que el software funcione sin problemas y la segunda proporciona confiabilidad, seguridad, amigabilidad y facilidad de uso. Teniendo en cuenta que, debe ser sometido constantemente a pruebas rigurosas después de realizar un ajuste o la incorporación de un nuevo módulo, para que arroje un plan de fertilización adecuado y detallado, a través de consultas y reportes. (Texto tomado de la fuente) This article has the purpose of designing an information system for the interpretation of physical and chemical analysis of the soil, with interaction to various databases, such that it allows assigning a fertilization plan in tropical crops; thus, and based on its use, give agility to the diagnosis and action directive. Therefore, the cassava crop was used as a basis, in which its phenology, yield and nutrient requirements in the soil are specified. The supporting software interacts with various databases: plant-soil-water. The algorithm, flowchart and pseudocode were developed, supported by different programming languages: HTML, PHP and JavaScript, hosted on an application server, with a MySQL database system; developed in a web environment and hosted on an online application server. The system is divided into four modules: 1. Soil analysis; 2. Need for fertilization; 3. Crop database (in progress) and 4. Tools and reports. Tests were carried out: functional and non-functional: with the first one it is checked that the software works without problems and the second one provides reliability, security, friendliness and ease of use. Taking into account that, it must be constantly subjected to rigorous tests after making an adjustment or the incorporation of a new module, so that it yields an adequate and detailed fertilization plan, through consultations and reports. Maestría Magíster en Ciencias Agrarias Este trabajo se estructura en cuatro etapas, las tres primeras son: algoritmo, diagrama de flujo y pseudocódigo, como preparación y comprensión del funcionamiento del sistema, para proceder a la selección de los leguajes (HyperText Markup Language (HTML), Hypertext Preprocessor (PHP) y JavaScript), motor de base de datos (MySQL) y entorno de utilización. La cuarta etapa, se dividió en dos fases, desarrolladas paralelas en el tiempo, que incluye una Interfaz Complementaria de Desarrollo (IDC) que comprende la especificación de requisitos, diseño del software, construcción o implementación del software, integración, pruebas (o validación), despliegue (o instalación) y mantenimiento Suelos Ciencias Agropecuarias.Sede Palmira

Un chatbot es un programa creado con inteligencia artificial que, en el contexto de atención a usuarios, tiene la capacidad de establecer conversaciones con los clientes y son entrenados para resolver sus consultas, problemas y quejas. La capacidad de un chatbot de identificar cuando un cliente no está resolviendo su requerimiento, representa un reto para las empresas que actualmente hacen uso de esta tecnología. Una de las estrategias para evitar el abandono de la conversación por esta causa, es el desborde o la transferencia de la conversación a un asesor humano. Por lo tanto, es indispensable detectar cuando es el momento de realizar este desborde. En el presente proyecto se evalúan diferentes técnicas del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), algoritmos de etiquetado basados en reglas, modelos clásicos de aprendizaje de máquina supervisado y una red neuronal sencilla para clasificación, aplicadas en interacciones entre un chatbot de servicio al cliente y un usuario, con el fin de encontrar un mecanismo de etiquetado automático de los datos y de construir un modelo que pueda ser empleado para tomar la decisión sobre si el cliente debe seguir interactuando con el chatbot o si debe ser transferido a una conversación con un asistente humano. El mecanismo de etiquetado también podría ser usado para clasificar datos históricos, para posteriormente entrenar un modelo. Los diferentes modelos y técnicas se evalúan y se presentan los resultados de los que tienen el mejor desempeño al detectar las conversaciones que deben realizar el desborde a un asesor humano., A chatbot is a program created with artificial intelligence. In the context of customer service, can establish conversations with customers and they are trained to resolve their queries, problems and complaints. A chatbot’s skill to identify when a customer is not meeting their request represents a challenge for companies that currently use this technology. One of the strategies to avoid quitting the conversation for this reason, is to escalate or transfer the conversation to a human agent. Therefore, it is essential to detect when it is time to carry out this escalation. This project evaluates different Natural Language Processing (NLP) techniques, rule-based labeling algorithms, classical supervised machine learning models and a simple neural network for classification, applied to interactions between a customer service chatbot and a user, in order to find a mechanism for automatic labeling of the data and to build a model that can be used to make the decision on whether the customer should continue interacting with the chatbot or if he should be transferred to a conversation with a human agent. The labeling mechanism could also be used to classify historical data, to later train a model. Different models and techniques are evaluated and those with the best performance in detecting the conversations that should escalate to a human agent are presented.

El Gobierno y el legislador han centrado su atención en la digitalización de la Administración sueca durante décadas con el objetivo explícito de ser los “mejores del mundo” aprovechando sus potenciales. Las autoridades suecas fueron pioneras en esta materia y emplean procedimientos automatizados de toma de decisiones desde los años setenta. En este artículo se abordan los efectos de la automatización en dos ámbitos fundamentales del Derecho constitucional y administrativo sueco: en el Derecho administrativo general, concretamente en la toma de decisiones administrativas, y en la regulación sobre transparencia y el acceso a los documentos públicos. Las respuestas normativas en los dos ámbitos difieren. Mientras la preocupación por los efectos negativos de la digitalización sobre el derecho de acceso a los documentos llevó al legislador sueco a incluir los registros digitales entre los documentos cobijados por este derecho ya en la década de 1970, las adaptaciones del Derecho administrativo general han sido muy limitadas. A lo largo de los años, el Gobierno ha encargado varios informes oficiales sobre los retos técnicos, sociales y jurídicos de la digitalización de la Administración, pero las principales conclusiones respecto a la viabilidad de la toma automatizada de decisiones se han dejado en manos de la Administración y los tribunales. Al respecto se pueden señalar dos razones. En primer lugar, desde hace tiempo se pretende que las normas sobre el procedimiento administrativo sean neutrales desde el punto de vista tecnológico, para que no queden obsoletas con evoluciones futuras en la materia. En segundo lugar, las administraciones públicas ocupan una posición fuerte y parcialmente independiente en el marco constitucional sueco, unida a una tradición de pragmatismo. Por lo tanto, se confía en que las autoridades administrativas tomen sus decisiones de forma ajustada a la ley, con independencia de que los procedimientos se lleven a cabo de forma manual, digital o automatizada. Hasta ahora, los tribunales suecos se han abstenido, por ello, de intervenir. Sin embargo, está claro que el panorama del Derecho administrativo sueco respecto de la toma automatizada de decisiones contiene varias lagunas Digitalization of the Swedish administration has been the center of attention for the Government and legislator for decades, with the explicit goal of being the «best in the world» at using the possibilities of digitalization. The Swedish public authorities were early adapters and have utilized automated decision-making procedures since the 1970’s. The effects on two areas central to Swedish constitutional and administrative law are addressed here: general administrative law, with a focus on administrative decision-making, and transparency rules and access to documents. The regulatory responses in the two areas differ. While concerns regarding the negative effects of digitalization on access to documents prompted the Swedish legislator to include digital recordings among documents encompassed by the right to access already in the 1970s, general administrative law has been adapted to a very limited extent. The Government has over the years commissioned several governmental enquiries on technical, societal, and legal challenges of digitalization of the administration, but the main conclusions in regard to the suitability of automated decision-making have been left to the administration and the courts. Two reasons can be identified. First, it has been a longstanding aim that administrative procedural rules are to be technology- neutral, in order not to become obsolete through future developments. Second, administrative authorities hold a strong and partially independent position in the Swedish constitutional setting, combined with a tradition of pragmatism. Authorities can thus be trusted to perform their decision- making in accordance with the law, whether the procedures are carried out manually, digitally, or by automated means. Swedish courts have thus far refrained from intervening. Still, it is clear that the Swedish administrative law landscape in automated decision-making contains several central lacunas, which ought to be filled in order to safeguard the principle of good administration and the rule of law. Översätting av artikel som tidigare publicrats i CERIDAP 1/2023, Regulating Automation of Swedish Public Administration

Programa de Doctorado en Biotecnología, Ingeniería y Tecnología Química, Línea de Investigación: Ingeniería, Ciencia de Datos y Bioinformática, Clave Programa: DBI, Código Línea: 111, The root causes of disease are still poorly understood. The success of current therapies is limited because persistent diseases are frequently treated based on their symptoms rather than the underlying cause of the disease. Therefore, biomedical research is experiencing a technology-driven shift to data-driven holistic approaches to better characterize the molecular mechanisms causing disease. Using omics data as an input, emerging disciplines like network biology attempt to model the relationships between biomolecules. To this effect, gene co- expression networks arise as a promising tool for deciphering the relationships between genes in large transcriptomic datasets. However, because of their low specificity and high false positive rate, they demonstrate a limited capacity to retrieve the disrupted mechanisms that lead to disease onset, progression, and maintenance. Within the context of statistical modeling, we dove deeper into the reconstruction of gene co-expression networks with the specific goal of discovering disease-specific features directly from expression data. Using ensemble techniques, which combine the results of various metrics, we were able to more precisely capture biologically significant relationships between genes. We were able to find de novo potential disease-specific features with the help of prior biological knowledge and the development of new network inference techniques. Through our different approaches, we analyzed large gene sets across multiple samples and used gene expression as a surrogate marker for the inherent biological processes, reconstructing robust gene co-expression networks that are simple to explore. By mining disease-specific gene co-expression networks we come up with a useful framework for identifying new omics-phenotype associations from conditional expression datasets.In this sense, understanding diseases from the perspective of biological network perturbations will improve personalized medicine, impacting rational biomarker discovery, patient stratification and drug design, and ultimately leading to more targeted therapies., Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Deporte e Informática

Programa Oficial de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. 5032V01 [Resumo] Na actualidade acumulanse unha inxente cantidade de datos relacionados con sistemas complexos de moi variada natureza: biomoleculares, economicos, sociais, etc. Estes sistemas son de gran relevancia en diferentes areas como as ciencias biomoleculares, a enxenaria biomedica e as ciencias sociais e xuridicas. As tecnicas de Intelixencia Artificial (IA) e/ou Machine Learning (ML) poden ser utiles para predicir propiedades de interese nestes sistemas. Para iso, son necesarios polo menos dous pasos principais. O primeiro refirese a recoller informacion similar de moitos casos de sistemas conecidos para poder adestrar modelos de IA/ML. O segundo paso indispensable esta relacionado coa cuantificacion numerica da informacion estrutural, as condicions externas ao sistema e as propiedades do mesmo a predicir. Neste segundo paso, definense as variables numericas de entrada e saida para adestrar os algoritmos AI/ML. Desafortunadamente, os sistemas complexos estan formados xeralmente por varios subsistemas, e a informacion sobre o sistema no seu conxunto ou as suas partes non se pode atopar na mesma fonte. Non obstante, e habitual atopar informacion sobre cada un dos subsistemas e as suas propiedades en diversas fontes dispersas. Para resolver este problema, desenvolveuse o algoritmo NIFPTML = NI + IF + PT + ML. Estes algoritmos implican as seguintes etapas. Na etapa NI (Network Invariant) utilizanse redes complexas para representar diferentes sistemas e/ou os seus subsistemas e calculanse os invariantes destas redes para cuantificar a sua estrutura. Na seguinte etapa, e necesario utilizar tecnicas de fusion de informacion (IF) de diversas fontes para obter un conxunto de datos enriquecido. Posteriormente, os operadores da Teoria da Perturbacion (PT) procesan a informacion cuantificando as perturbacions/desviacions nas variables estruturais con respecto aos valores esperados para diferentes subconxuntos de variables categoricas. Finalmente, en Machine Learning (ML), adestran diferentes algoritmos de IA/ML, que permiten atopar modelos preditivos. Ali aplicaronse os algoritmos NIFPTML e os resultados publicaronse na literatura. Desafortunadamente, non hai unha aplicacion de software amigable para os usuarios habituais destes algoritmos. Polo tanto, os desenvolvedores de algoritmos NIFPTML necesitan utilizar varias ferramentas diferentes para cada unha das etapas. Por outra banda, hai un desconecemento das implicacions legais do desenvolvemento de algoritmos computacionais como o NIFPTML na investigacion cientifica nestas areas. Nesta tese proponemos desenvolver (programar) unha version beta dun software, SOFT.PTML, no que se implementan por primeira vez os algoritmos NIFPTML nunha mesma aplicacion. Ademais, demostrarase a utilidade deste programa aplicado a diferentes problemas practicos dos ambitos mencionados, como son: o deseno de farmacos, o descubrimento de nanomateriais, o estudo dos ordenamentos xuridicos. Por ultimo, realizarase unha analise das implicacions legais do desenvolvemento e aplicación deste tipo de algoritmos na investigacion. [Resumen] En la actualidad se ha acumulado una ingente cantidad de datos relacionados con sistemas complejos de muy variada indole: biomoleculares, economicos, sociales, etc. Estos sistemas son de gran relevancia en diferentes areas como las ciencias biomoleculares, ingenieria biomedica, y las ciencias sociales y juridicas. Las tecnicas de Inteligencia Artificial (IA) y/o Machine Learning (ML) pueden ser utiles para predecir propiedades de interes de estos sistemas. Para ello se necesitan al menos dos pasos principales. El primero se refiere a recopilar informacion similar de muchos casos de sistemas conocidos para poder entrenar los modelos AI/ML. El segundo paso indispensable esta relacionado con la cuantificacion numerica de informacion estructural, de las condiciones externas al sistema, y de las propiedades del mismo a ser predichas. En este segundo paso se definen las variables numericas de entrada y salida para entrenar los algoritmos AI/ML. Desafortunadamente los sistemas complejos estan compuestos por lo general por varios subsistemas no encontrandose informacion del sistema como un todo o de sus partes en la misma fuente. No obstante, si es habitual encontrar en varias fuentes dispersas informacion sobre cada uno de los subsistemas y sus propiedades. Para resolver esta problematica se ha desarrollado el algoritmo NIFPTML = NI + IF + PT + ML. Estos algoritmos involucran las siguientes etapas. En la etapa NI (Network Invariant) se usan redes complejas para representar distintos sistemas y/o sus subsistemas y se calculan las invariantes de estas redes para cuantificar su estructura. En la siguiente etapa es necesario utilizar tecnicas de Fusion de Informacion (IF) de diversas fuentes para obtener un conjunto de datos enriquecido. Posteriormente los operadores de la Teoria de Perturbacion (PT) procesan la informacion cuantificando las perturbaciones/desviaciones en las variables estructurales con respecto a valores esperados para diferentes subconjuntos de variables categoricas. Por ultimo, en la etapa de Aprendizaje Automatico (ML) se entrenan distintos algoritmos AI/ML permitiendo encontrar modelos predictivos. Los algoritmos NIFPTML han sido ampliamente utilizados y los resultados publicados en la literatura cientifica. Desafortunadamente, no existe una aplicacion de software de facil manejo (user-friendly) para los usuarios habituales de estos algoritmos. Por lo tanto, los desarrolladores de algoritmos NIFPTML necesitan utilizar varias herramientas diferentes para cada una de las etapas. Por otra parte, existe desconocimiento de las implicaciones juridicas del desarrollo de algoritmos computacionales como los NIFPTML en investigacion cientifica en estas areas. En esta tesis nos proponemos desarrollar (programar) una version beta de un software, al que hemos llamado SOFT.PTML, en el que se implementan por primera vez algoritmos NIFPTML en una misma aplicacion. Ademas, se demostrara la utilidad de este programa aplicandolo a distintos problemas practicos en las areas mencionadas: diseno de farmacos, descubrimiento de nanomateriales, estudio de sistemas juridicos. Por ultimo, se aportara un analisis de las implicaciones juridicas del desarrollo y aplicacion de este tipo de algoritmos en investigacion. [Abstract] Currently, a huge amount of data related to complex systems of a very varied nature has been accumulated: biomolecular, economic, social, etc. These systems are of great relevance in different areas such as biomolecular sciences, biomedical engineering, and social and legal sciences. The techniques of Artificial Intelligence (AI) and/or Machine Learning (ML) can be useful to predict properties of interest in these systems. For this, at least two main steps are needed. The first refers to collecting similar information from many cases of known systems to be able to train AI/ML models. The second indispensable step is related to the numerical quantification of structural information, the conditions external to the system, and the properties of the same to be predicted. In this second step, the numeric input and output variables are defined to train the AI/ML algorithms. Unfortunately, complex systems are generally made up of various sub-systems, and information about the system as a whole or its parts cannot be found in the same source. However, it is common to find information on each of the sub-systems and their properties in various scattered sources. To solve this problem, the algorithm NIFPTML = NI + IF+ PT + ML has been developed. These algorithms involve the following stages. In the NI stage (Network Invariant) complex networks are used to represent different systems and/or their subsystems and the invariants of these networks are calculated to quantify their structure. In the following stage, it is necessary to use Information Fusion (IF) techniques from various sources to obtain an enriched set of data. Later, the operators of the Perturbation Theory (PT) process the information by quantifying the perturbations/deviations in the structural variables with respect to the expected values for different subsets of categorical variables. Finally, in Machine Learning (ML), different AI/ML algorithms are trained, allowing predictive models to be found. The NIFPTML algorithms have been applied there and the results published in the literature. Unfortunately, there is no user-friendly software application for regular users of these algorithms. Therefore, the developers of NIFPTML algorithms need to use several different tools for each of the stages. On the other hand, there is a lack of knowledge of the legal implications of the development of computational algorithms such as the NIFPTML in scientific research in these areas. In this thesis we propose to develop (program) a beta version of a software, SOFT.PTML, in which NIFPTML algorithms are implemented for the first time in the same application. In addition, the usefulness of this program applied to different practical problems in the aforementioned areas will be demonstrated, such as: the design of drugs, the discovery of nanomaterials, the study of legal systems. Lastly, an analysis of the legal implications of the development and application of this type of algorithm in research will be provided.

Este trabalho é parte da pesquisa Mediações algorítmicas na cultura de consumo material: funcionalidades e lógicas midiatizadoras em aplicativos de alimentos e moda, e traz o mapeamento e descrição de funções, na perspectiva da instituição de lógicas para o consumo em aplicativos (App) de moda brasileiros (Moda IT, Make You, Enjoei, LOC e Roupa Livre). Identificamos Apps de consumo de moda sobre compra, orientação de vestuário, tendências de consumo, moda sustentável e interações programadas. Metodologicamente descrevemos utilidades, funcionalidades e interações com usuários. Antevimos futuros novos estudos sobre tendências do consumo de moda, enfatizando o que se manifesta como tendência nos Apps estudados para o campo da moda em plataformas digitais, em interface com a sustentabilidade, tema que ainda tem percurso a ser consolidado. This work is part of the research Algorithmic mediations in the culture of material consumption: mediatizing functionalities and logics in food and fashion apps and brings the mapping and description of functions, in the perspective of the institution of logics for consumption in Brazilian fashion applications (App) (Moda IT, Make You, Enjoei, LOC, and Roupa Livre). We identify fashion consumption Apps that allow buying, clothing orientation, consumption trends, sustainable fashion, and programmed interactions. Methodologically we describe utilities, functionalities, and user interactions. We anticipate future new studies on fashion consumption trends, emphasizing what manifests as a trend in the studied Apps for the fashion field in the digital platforms, in the interface with sustainability, a topic that still has a path to be consolidated. Este trabajo forma parte de la investigación Mediaciones algorítmicas en la cultura del consumo material: funcionalidades y lógicas mediatizadoras en las aplicaciones de alimentación y moda, y aporta el mapeo y descripción de las funciones en la perspectiva de la institución de las lógicas de consumo en las aplicaciones (Apps) de moda brasileñas (Moda IT, Make You, Enjoei, LOC y Roupa Livre). Se identificaron Apps de consumo de moda que permiten la compra, la orientación de la ropa, las tendencias de consumo, la moda sostenible y las interacciones programadas. De manera metodológica se describen las utilidades, las funcionalidades y las interacciones con el usuario. Se estiman futuros estudios sobre tendencias de consumo de moda, haciendo hincapié en lo que en las Apps estudiadas se manifiestan como tendencia para el campo de la moda en lo digital en la interfaz con la sostenibilidad, tema que aún hay un camino por consolidar.

Con la irrupción de las nuevas tecnologías, la Inteligencia Artificial (IA) está convirtiéndose en una especie de nueva religión monoteísta, y los algoritmos, como si fueran oráculos, se tornan cada vez más omniscientes. No importa su grado de opacidad o la falta de trazabilidad que ostenten. Cada día que pasa el culto a los algoritmos deviene cada vez más reverencial. Parecen sagrados. Entre tanto, las cajas negras impiden que se cumplan los principios de transparencia y explicabilidad. A su vez la atribución de responsabilidad tiende a diluirse., With the emergence of new tecnnologies, Artificial Intelligence (IA) is becoming a kind of new monotheistic religion, and algorithms, as if they were oracles, they are more and more omniscient. It does not matter their degree of opacity or the lack of traceability they suffer. With each passing day the cult of algorithms becomes more reverential. They seem sacred. Meanwhile, black boxes prevent the exercise of the principles of transparency and explainability. In turn, the attribution of responsibility tends to be diluted., Universidad Pablo de Olavide

The potential of implementing algorithms in activities related to electronic commerce is numerous and, more specifically, in the formation of electronic consumer contracts, with the potential to violate consumer rights. Examples such as geo-pricing and geo-blocking techniques symbolize this trend, but the reality surpasses these examples, imposing, for the consolidation of the research hypothesis, a broader investigation into the incidence of the General Law for the Protection of Personal Data (Law 13.709 / 2018) in view of the use of personal data for profiling (not only based on geolocation). In this sense, we work with the data governance metaparameters described in arts 46 to 51 of the law for a re-reading of the classic doctrinal structure of electronic contracts, whose potential for preventing discriminatory practices presents conditions to ensure that cyber consumers are not suffraged by the abusive algorithmic implement. The research will use the deductive methodology, still being based on the bibliographic-doctrinal research method to, soon after, present the final considerations, from which we will try to extract a more assertive understanding regarding the explicit problem. Inúmeras são as potencialidades do implemento de algoritmos nas atividades relacionadas ao comércio eletrônico e, mais especificamente, na formação dos contratos eletrônicos de consumo, com potencial de violar os direitos dos consumidores. Exemplos como as técnicas de geo-pricing e geo-blocking simbolizam essa tendência, mas a realidade ultrapassa esses exemplos, impondo, para a consolidação da hipótese de pesquisa, investigação mais ampla acerca da incidência da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (Lei 13.709/2018) em face da utilização de dados pessoais para a formação de perfis (profiling) não apenas baseados em geolocalização. Trabalha-se, nesse sentido, com os metaparâmetros de governança de dados descritos nos arts 46 a 51 da lei para uma releitura da clássica estrutura doutrinária dos contratos eletrônicos, cujo potencial de prevenção às práticas discriminatórias apresenta condições de propiciar que os ciberconsumidores não sejam sufragados pelo implemento algorítmico abusivo. A pesquisa utilizará a metodologia dedutiva, baseando-se, ainda, no método de pesquisa bibliográfico-doutrinário para, logo em seguida, apresentar as considerações finais, das quais se procurará extrair uma compreensão mais assertiva quanto à problemática explicitada.

ilustraciones, gráficas, tablas This research proposed several algorithms for the identification and control of microgrids based on the Koopman operator. The contributions presented in this manuscript are focused on the control of voltage and reactive power. We have considered five control scenarios based on the Koopman operator: (i) a centralized algorithm that regulates the microgrid voltage without sharing information using MPC. (ii) a non-cooperative distributed control, with a consensus term in the restrictions, that regulates the voltage based on the Koopman model of the inverters. (iii) a cooperative distributed MPC that uses the microgrid Koopman model, where the agents share their control inputs to generate the control signals. Here, we identify the input matrices by using data. (iv) a distributed control that uses data to identify the system error to design an ADMM algorithm. (v) an online data-driven controller that regulates the microgrid voltage and an analysis of the eigenvalues of the system and the effects of noisy measurements. Esta investigación propone varios algoritmos para la identificación y el control de microrredes eléctricas basados en el operador de Koopman. Las contribuciones que presentamos en este manuscrito se enfocan en el control de voltaje y de la potencia reactiva. Hemos considerado cinco escenarios de control basados en el operador de Koopman: (i) Un algoritmo centralizado que regula el voltaje de la microrred sin necesidad de compartir información y que usa MPC. (ii) un control distribuido no cooperativo, con un término de consenso en las restricciones del problema de optimización, que regula el voltaje y que se basa en el modelo de los inversores en el espacio de Koopman (iii) un control distribuido cooperativo que usa el modelo de la microrred en el espacio de Koopman, en donde los agentes usan las señales de control tomadas por otros agentes para generar sus propias señales. Aquí, identificamos las matrices de entrada usando datos. (iv) Un control distribuido, que usa datos para identificar el error del sistema, para diseñar un algoritmo basado en ADMM. (v) un controlador en línea basado en datos que regula el voltaje de la microrred. También, un análisis de los valores propios del sistema y los efectos de mediciones con ruido. (Texto tomado de la fuente). Doctorado Doctor en Ingeniería

Dissertação de mestrado em Bioinformatics, As plantas são organismos fotossintéticos multicelulares essenciais para a vida humana e têm um enorme impacto na nossa economia. Como o crescimento e a sobrevivência das plantas estão intrinse camente relacionados com o seu metabolismo, as suas respostas metabólicas às condições ambientais merecem ser estudadas. Com esse objetivo nasceu a Biologia de Sistemas, que usa a computação de modelos teóricos e matemáticos de modo a analisar sistemas biológicos como um todo. Estes modelos ajudam a perceber processos biológicos e a estudar mecanismos metabólicos em diferentes condições. Vários métodos têm vindo a ser desenvolvidos de modo a criar modelos metabólicos mais precisos que integram diferentes ómicas. Isto foi possível devido ao avanço das tecnologias de alto rendimento. Tais modelos são capazes de gerar previsões de fluxo mais precisas. Assim, neste estudo, métodos e algoritmos para integrar diferentes dados ómicos foram implementa dos com um modelo metabólico. Três algoritmos foram estudados: GX-FBA, RIPTiDe e EXAMO. O modelo metabólico selecionado foi o da Arabidopsis thaliana (AraGEM), com dados ómicos em condições de seca. Os resultados dos algoritmos foram comparados com a literatura e com os modelos gerados pelo GIMME. Inicialmente, os resultados do GX-FBA demonstravam-se promissores, com número de reações e metabolitos semelhante aos modelos do GIMME. No entanto, após estudar as reações contendo fluxo, GX-FBA aparentava não ser capaz de distinguir as condições de um modo significativo. Em relação ao RIPTiDe, os resultados foram surpreendentes, sendo capaz de diferenciar as duas condições, apesar de inicialmente apresentarem significativamente menos reações e metabolitos, e de partilhar com o GIMME reações importantes envolvidas na resposta do metabolismo à seca. Por fim, o EXAMO não conseguiu gerar modelos viáveis., Plants are multi-cellular photosynthetic organisms vital for human life and have a tremendous impact on the economy. As plants’ growth and survival are directly related to their metabolism, their metabolic responses to environmental conditions must be studied. Hence, Systems Biology which uses computational and mathematical models to analyse biological systems as a whole. These models help understand biological processes and also study metabolic mechanisms in different conditions. various methods have been developed to create more accurate metabolic models by integrating different context-specific omics data. This has become possible due to the advancement of high-throughput technologies. These models generate more accurate flux predictions. Accordingly, in this study, methods and algorithms for integrating different omics data were implemented with a metabolic model. Three algorithms were studied: GX-FBA, RIPTiDe and EXAMO. The metabolic model selected as the case study was of Arabidopsis thaliana (AraGEM), with transcriptomic data from drought conditions. The algorithms results were compared to the literature and to the models generated by GIMME. Initially, GX-FBA results appeared promising with similar number of reactions and metabolites to the model from GIMME. However, after studying the reactions containing flux, GX-FBA seemed to not be able to distinguish conditions in a significant manner. Regarding RIPTiDe, the results were surprising, being able to differentiate the two conditions, despite of having significantly fewer reactions and metabolites, and sharing with GIMME important reactions involved in the response of the metabolism to water deprivation. Lastly, EXAMO was not able to generate feasable models.

O conceito de inteligência artificial não é contemporâneo, Aristóteles almejava substituir a mão de obra escrava por objetos autónomos, sendo essa a primeira idealização de Inteligência Artificial relatada. Atualmente, inteligência artificial está cada vez mais presente no dia-a-dia do ser humano, e a sua aplicação pode ser encontrada para a realização de tarefas nas mais diversas áreas e com diferentes graus de complexidade. Isto só tem sido possível devido ao constante investimento e investigação feitos na área, o que faz com que esta esteja em constante evolução. Com esta dissertação pretendeu-se fazer uma investigação e verificar se a implementação de diferentes tipos de algoritmos de machine learning para a deteção de defeitos em uma caixa de velocidade, é possível e mais eficaz do que os mecanismos atuais implementados pela Renault Cacia. Após esta investigação desenvolveu-se uma aplicação de software que implementa os algoritmos de machine learning que melhor se enquadram no problema, que atualmente se encontra implementado e em teste nas instalações da Renault Cacia. The concept of artificial intelligence is not contemporary, Aristotle aimed to replace slave labor with autonomous objects, this being the first reported idealization of Artificial Intelligence. Currently, artificial intelligence is increasingly present in the daily life of human beings, and its application can be found to carry out tasks in the most diverse areas and with different degrees of complexity. This has only been possible due to the constant investment and research made in the area, which makes it constantly evolving. With this dissertation, it was intended to carry out an investigation and verify if the implementation of artificial intelligence, more specifically different types of machine learning algorithms, for the detection of defects in a gearbox is possible and more efficient than the current mechanisms implemented by the Renault Cacia. After this investigation, a software application was developed that implements the machine learning algorithms that best fit the problem, which is currently implemented and being tested at the facilities of Renault Cacia. Mestrado em Engenharia de Computadores e Telemática

El objetivo del artículo es presentar un algoritmo para asignar áreas temáticas a documentos digitales que sirva como herramienta de apoyo al análisis temático dentro de la organización de la información, con el fin de ser implementado en el desarrollo de vocabularios controlados. La metodología utilizada consistió en aplicar el Reconocimiento Óptico de Caracteres (ROC) y la Asignación Latente de Dirichlet (ALD) como las principales herramientas para el desarrollo de un algoritmo basado en el lenguaje de programación Python, que permite la lectura de archivos con extensión PDF para la obtención de los principales temas del corpus textual. Los resultados de la aplicación del algoritmo demuestran su utilidad en el área de la indización como un sistema para identificar y extraer temas relevantes de un documento específico en formato electrónico, permitiendo la automatización de procesos por parte del profesional de la información. De esta forma, se concluye su uso como desarrollo de puntos de acceso alternativos en función del contenido de los textos.

A energia solar é uma fonte de energia renovável que utiliza a irradiância da luz solar em células fotovoltaicas. Modelos, algoritmos e métodos matemáticos são utilizados para a otimização destas células. Este artigo propõe uma análise bibliográfica comparativa sobre os algoritmos meta-heurísticos para se identificar qual algoritmo apresenta a menor raiz do erro quadrático médio (RMSE: Root Mean Square Error), comumente utilizada para expressar a acurácia dos resultados numéricos. Um método qualitativo de revisão sistemática, orientado pelo Methodi Ordinatio, foi utilizado para seleção dos artigos na plataforma Dimensions.ai. Os resultados sugerem a utilização dos algoritmos genéticos para este fim, bem como o algoritmo Firefly para o cálculo dos parâmetros do circuito das células fotovoltaicas.

This article aims to present a debate over the increasingly complex and widespread use of measurement indicators and performance of digital content in the journalistic industry, considering the case study of La Nación, one of the leading news institutions in Argentina. The paper reconstructs the introduction and architecture of metrics measurement in the newsroom of La Nación, and the journalists’ perceptions and experiences regarding these organizational changes. The focus will be on the adoption of the Score, an algorithmic metric developed in-house at La Nación, designed with journalistic input and eventually modified to include economic factors. The findings confirming the tensions between professional and commercial logics produced by adopting digital metrics in the newsroom; and suggesting that journalists experiences metrics as strong disciplining influence. All this is involved in an uncertain context implicating the financing of Argentinean digital media along with the decline in the traditional journalistic business model. Este artículo tiene como objetivo presentar un debate sobre el uso cada vez más complejo y generalizado de la medición y los indicadores de resultados de los contenidos digitales en la industria de los medios de comunicación, considerando el caso de estudio de La Nación, una de las principales instituciones de noticias de Argentina. El trabajo reconstruye la introducción y la arquitectura del seguimiento de las métricas en la redacción de La Nación, así como las percepciones y experiencias de los periodistas respecto a estos cambios organizativos. La atención se centra en la adopción del Score, una métrica algorítmica desarrollada internamente en La Nación, diseñada con el aporte periodístico y eventualmente modificada para incluir factores económicos. Los resultados confirman las tensiones entre las lógicas profesionales y comerciales que produce la adopción de las métricas digitales en la redacción y sugieren que los periodistas experimentan las métricas como una fuerte influencia disciplinaria. Todo ello se desarrolla en un contexto incierto que implica la financiación de los medios digitales argentinos junto con el declive del modelo de negocio periodístico tradicional.

Machine learning algorithms are being used for multiple real-life applications and in research. As a consequence of digital technology, large structured and georeferenced datasets are now more widely available, facilitating the use of these algorithms to analyze and identify patterns, as well as to make predictions that help users in decision making. This research aims to identify the best machine learning algorithms to predict house prices, and to quantify the impact of the COVID-19 pandemic on house prices in a Spanish city. The methodology addresses the phases of data preparation, feature engineering, hyperparameter training and optimization, model evaluation and selection, and finally model interpretation. Ensemble learning algorithms based on boosting (Gradient Boosting Regressor, Extreme Gradient Boosting, and Light Gradient Boosting Machine) and bagging (random forest and extra-trees regressor) are used and compared with a linear regression model. A case study is developed with georeferenced microdata of the real estate market in Alicante (Spain), before and after the pandemic declaration derived from COVID-19, together with information from other complementary sources such as the cadastre, socio-demographic and economic indicators, and satellite images. The results show that machine learning algorithms perform better than traditional linear models because they are better adapted to the nonlinearities of complex data such as real estate market data. Algorithms based on bagging show overfitting problems (random forest and extra-trees regressor) and those based on boosting have better performance and lower overfitting. This research contributes to the literature on the Spanish real estate market by being one of the first studies to use machine learning and microdata to explore the incidence of the COVID-19 pandemic on house prices. © 2022 by the authors.

This project consists of two parts connected between them. In the first part a polynomial approximation for the laser frequency response to temperature tuning is calculated. A setup is designed to take measures which will be analysed and processed on MATLAB afterwards, resulting into a polynomial estimation of the laser board wavelength behaviour. In the second part an algorithm for a user connection to a udWDM PON is proposed. Additionally, a scenario to simulate and test the procedure is mounted in the laboratory. Finally, the results obtained from the simulations are used to improve the algorithm in order to make it faster and more precise. Este proyecto consta de dos partes. En la primera parte se diseña y monta un escenario para tomar medidas de un láser. Con estas medidas se obtiene una aproximación polinómica de la respuesta en frecuencia del láser. La segunda parte consiste en simular la conexión de un usuario en una red de acceso óptica utilizando udWDM con un algoritmo ideado previamente. Aquest projecte consta de dues parts. En la primera part es dissenya i munta un escenari per prendre mesures d'un làser. Amb aquestes mesures s'obté una aproximació polinòmica de la resposta en freqüència del làser. La segona part consisteix a simular la connexió d'un usuari en una xarxa d'accés òptica utilitzant udWDM amb un algoritme ideat prèviament.

El aprendizaje automático (Machine Learning ML), aparece por primera vez alrededor de los años cincuenta, pero en los últimos años se ha vivido una gran expansión en este campo. Cada día el ML se ve más involucrado en la vida de las personas con la finalidad de mejorarla, es evidente que todavía queda mucho por descubrir acerca de este campo. Este trabajo de final de grado es una aportación a un proyecto de Machine Learning Function Orchestrator (MLFO), el trabajo consiste en la implementación de una base de datos centralizada para un orquestador de ML, lo que nos permite almacenar toda la información de una manera eficiente. Para almacenar esta información es necesario analizar los datos recibidos según el formato, organizándolos en tablas de la manera más estructurada posible. Finalmente, una vez almacenada esta información, utilizaremos un algoritmo de optimización para transmitir al MLFO el mejor mapeo de la infraestructura, reduciendo la utilización de los recursos, para asignar las diferentes funcionalidades de ML a cada data center. L’aprenentatge automàtic (Machine Learning ML), apareix per primer cop al voltant dels anys cinquanta, però és als últims anys on s’ha viscut una gran expansió dins d’aquest camp. Cada dia el ML es veu més involucrat en la vida de les persones amb la finalitat de millorar-la, és evident que encara hi ha molt per descobrir al voltant d’aquest camp. Aquest treball de fi de grau és una aportació a un projecte de Machine Learning Function Orchestrator (MLFO), el treball consisteix en la implementació d’una base de dades centralitzada per a un orquestrador de ML, permetent-nos emmagatzemar tota la informació d’una manera eficient. Per emmagatzemar aquesta informació és necessari analitzar totes les dades rebudes segons el format, organitzant-les en taules de la forma més estructurada possible. Finalment, un cop hem emmagatzemat aquesta informació, utilitzarem un algoritme d’ptimització per transmetre al MLFO el millor mapeig de la infraestructura, reduint la utilització dels recursos, per assignar les diferents funcionalitats de ML a cada data center. Machine Learning (ML) first appears around the 1950s, but it is in recent years when this field has grown exponentially. Every day machine learning is more involved in people’s lives in order to improve it, but it is clear that there is still much to discover about this field. This final degree thesis is a contribution to a Machine Learning Function Orchestration (MLFO) project, this thesis consists of the implementation of a centralized data base for a ML orchestrator, and with that implementation it is possible to store data in an efficient way. To load that amount of data is necessary to analyse whole information and store in different tables in a structured way. Finally, once this information is stored, an optimization algorithm will be used to transmit to the MLFO the best mapping of the infrastructure, reducing the use of resources, to assign the ML functions into data centres.