Search

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una herramienta web que agrupe referencias de artículos científicos exportados de las principales librerías virtuales más utilizadas, en una única base de datos. Para cada librería, se ha creado dentro de la herramienta web un componente que transforma la información de las referencias exportadas de dicha librería a un formato único y entendible para los usuarios. De manera sencilla, la herramienta web permite generar una hoja de cálculo con toda la información consolidada. Aparte de estas funcionalidades, la herramienta incorpora otras funcionalidades necesarias durante un estudio sistemático de literatura. The objective of this project is the development of a web tool that groups references of scientific articles exported from the most used virtual libraries, into a single database. For each library, a component has been created within the web tool that transforms the information of the references exported from said library, to a unique and understandable format for users. In a simple way, the web tool allows for the generation of a spreadsheet with all the consolidated information. Apart from these functionalities, the tool incorporates other functionalities necessary during a systematic literature study. L'objectiu d'aquest projecte és desenvolupar una eina web que agrupi referencies de articles científics exportats de les principals llibreries virtuals més utilitzades, en una única base de dades. Per a cada llibreria s'ha creat dins de l’eina web un component que transforma la informació de les referències exportades d’aquesta llibreria a un format únic comprensible per als usuaris. D'una manera senzilla, l’eina web permet generar un full de càlcul amb tota la informació consolidada. A part d’aquestes funcionalitats, l’eina incorpora altres funcionalitats necessàries durant un estudi sistemàtic de literatura.

És impossible imaginar el món actual sense sistemes software. La societat actual depèn en gran manera de processos i activitats portades a terme per programari de forma independent. Com a resultat, és essencial assegurar que els diferents mecanismes que defineixen el nostre dia a dia tinguin una implementació adequada que eviti la generació d'errors que podrien causar un gran perjudici. Més concretament, bona part dels programes més importants i estesos de l'actualitat es basen en l'emmagatzematge de grans quantitats de dades. Per tal d'assegurar la correctesa d'aquests sistemes, és necessari generar grans quantitats d'informació que explorin tota la casuística oferida pel disseny que incorporin. Això permet corroborar que el producte és fiable i tindrà el comportament esperat en qualsevol circumstància. Els processos actuals de test de software són, però, llargs, tediosos i amb una alta probabilitat d'introduir errors. Això és degut a la manca d'eines que permetin optimitzar els mecanismes per generar les dades de prova, procés que es realitza manualment. L'objectiu d'aquest treball és, doncs, desenvolupar un sistema que permeti la generació massiva de dades que siguin representatives del disseny d'un determinat programa. Com a resultat, es podran accelerar les fases de test alhora que es generaran sistemes més segurs i fiables.

En este proyecto se pretende evaluar, seleccionar y preparar para su posterior implementación un sistema software para mejorar la gestión de las relaciones e interacciones con socios, familias, patrocinadores, exjugadores y todo el entorno que rodea al Club Básquet Prat. Se busca dar un paso al frente en la digitalización de la entidad deportiva de manera que puedan tener una base de datos actualizada en todo momento, agilizar procesos y ahorrar tiempo para que la administración del club sea más eficiente y la personalización de la experiencia de los clientes, en su conjunto, mejore cualitativamente. Además, este sistema será aplicable para cualquier otro club de baloncesto u organización deportiva. This project aims to evaluate, select and prepare for its subsequent implementation, a software system to improve the management of relationships and interactions with partners, families, sponsors, former players and the entire environment that surrounds the Prat Basketball Club. It seeks to take a step forward in the digitalization of the sports entity so that they can have an updated database at every moment, streamline processes and save time so the administration of the club is more efficient and the personalization of the experience of the customers, as a whole, improve qualitatively. In addition, this system will be applicable to any other basketball club or sports organization.

La gran majoria de les dades del software d'Abiquo s'emmagatzemen seguint el model relacional. D'aquesta manera es com la plataforma interacciona amb les dades i permet obtenir, crear, editar i esborrar diferents entitats complint amb les propietats ACID. Durant la darrera dècada, amb el creixement dels centres de dades, i degut a les limitacions que presenta el model relacional, noves solucions de gestors de bases de dades han sorgit, amb canvis en el paradigma i arquitectura d'aquests, anomenades generalment de manera agrupada com NoSQL. L'objectiu d'aquest projecte es analitzar i identificar aquells conjunts de dades que poden presentar un coll d'ampolla amb el model relacional, investigar els diferents models de dades NoSQL que existeixen i escollir-ne un, seleccionar una solució software existent concreta per al nou gestor de bases de dades, implementar i analitzar la solució. Almost all the data in the Abiquo software is stored following the relational model. That is how the platform interacts with data, and allows to obtain, create, edit and delete the different entities while fulfilling the ACID properties. During the last decade, with the growing of datacenters, and because of the limitations that the relational model presents, new solutions for database management have raised, with changes on the paradigm and architecture. Those are commonly called noSQL. The objective of this project is to analyze and identify those sets of data that could be a bottleneck in the relational model, investigate the different noSQL data models that exist and choose one, select an existing software solution in the market for the new database management system, implement it and analyse the solution.

El sector privat utilitza, cada vegada més, les seves dades per obtenir un major rendiment usant eines d'intel·ligència empresarial. Els processos de preses de decisions necessiten dades i informació útil per garantir que les opcions escollides tenen una base clara i sòlida. Com a conseqüència, el temps emprat en l'anàlisi i preparació de fonts de dades ha augmentat. Entendre les dades disponibles i el seu valor ajuda a elaborar solucions efectives més ràpidament. Aquesta tasca, però, no es pot realitzar únicament amb algoritmes, la intervenció humana és necessària. A més, la majoria de bases de dades no inclouen eines amb aquest propòsit. En aquesta tesi, ens hem centrat en la creació d'un sistema software per guiar el descobriment de coneixements rellevants dins d'una base de dades, permetent a l'usuari navegar pel contingut d'aquesta mentre selecciona, visualitza i analitza dades. The private sector has been increasingly using data in business intelligence tools to achieve greater performance. The decision-making processes involved require useful data and information to ensure that the chosen options are based on clear and meaningful ideas. As a consequence, the time spent on analyzing and preparing multiple data sources has grown. Understanding the available data and its worth aids in the development of quicker and more effective solutions. Because human intervention is needed, this task cannot be completed by algorithms alone. Most databases, on the other hand, do not include the required tools for this work. In this thesis, we have focused on creating a software system to guide the discovery of relevant insights of a database, allowing the user to navigate through the database's content while selecting, visualizing, and analyzing data. El sector privado utiliza, cada vez más, sus datos para obtener un mayor rendimiento usando herramientas de inteligencia empresarial. Los procesos de toma de decisiones necesitan datos e información útil para garantizar que las opciones escogidas tienen una base clara y sólida Como consecuencia, el tiempo empleado en el análisis y preparación de fuentes de datos ha aumentado. Entender los datos disponibles y su valor ayuda a elaborar soluciones efectivas de forma más rápida. Esta tarea, sin embargo, no se puede realizar únicamente con algoritmos, la intervención humana es necesaria. Además, la mayoría de bases de datos no incluyen herramientas con este propósito.

En aquest projecte es descriu tot el procés dut a terme a l'empresa Supertics, per tal d'actualitzar tota la seva infraestructura en un nou proveïdor, dotant-la de la capacitat de poder escalar segons l'ús que s'estigui fent dels productes de l'empresa i la capacitat de desplegar el codi automàticament mitjançant l'eina d'automatització Jenkins. Les fases d'aquest projecte han consistit a buscar les solucions del mercat que podien ser útils per tal d'aconseguir l'objectiu principal, decidir quin proveïdor era el més adequat pel desenvolupament del projecte, adaptar les aplicacions de l'empresa per poder ser desplegades en contenidors Docker, preparar una infraestructura mitjançant Terraform i crear l'automatització dels desplegaments. This project describes all the process carried out in the company Supertics in order to update its infrastructure with a new provider giving it the ability to scale according to the usage of the company's products and the ability to deploy all the code automatically using the automation tool called Jenkins. The phases of this project consisted on searching for market solutions that could be useful in order to achieve the main objective, decide which provider was the best for the development of the project, adapt the company's applications to be deployed on Docker containers, prepare an infrastructure using Terraform and create the deployment automation.

We describe the bottom–up module of the High-Elective Resolution Modelling Emission System version 3 (HERMESv3), a Python-based and multi-scale modelling tool intended for the processing and computation of atmospheric emissions for air quality modelling. HERMESv3 is composed of two separate modules: the global_regional module and the bottom_up module. In a companion paper (Part 1, Guevara et al., 2019a) we presented the global_regional module. The bottom_up module described in this contribution is an emission model that estimates anthropogenic emissions at high spatial- (e.g. road link level,) and temporal- (hourly) resolution using state-of-the-art calculation methods that combine local activity and emission factors along with meteorological data. The model computes bottom–up emissions from point sources, road transport, residential and commercial combustion, other mobile sources, and agricultural activities. The computed pollutants include the main criteria pollutants (i.e. NOx, CO, NMVOCs (non-methane volatile organic compounds), SOx, NH3, PM10 and PM2.5) and greenhouse gases (i.e. CO2 and CH4, only related to combustion processes). Specific emission estimation methodologies are provided for each source and are mostly based on (but not limited to) the calculation methodologies reported by the European EMEP/EEA air pollutant emission inventory guidebook. Meteorologically dependent functions are also included to take into account the dynamical component of the emission processes. The model also provides several functionalities for automatically manipulating and performing spatial operations on georeferenced objects (shapefiles and raster files). The model is designed so that it can be applicable to any European country or region where the required input data are available. As in the case of the global_regional module, emissions can be estimated on several user-defined grids, mapped to multiple chemical mechanisms and adapted to the input requirements of different atmospheric chemistry models (CMAQ, WRF-Chem and MONARCH) as well as a street-level dispersion model (R-LINE). Specific emission outputs generated by the model are presented and discussed to illustrate its capabilities.

Els e-sports són un fenomen que cada vegada és més popular. Arreu del món, milions de persones gaudeixen d'aquestes competicions. Per aquest motiu, en aquest projecte s'aspira a desenvolupar una aplicació per a Android orientada a mostrar diverses estadístiques, resultats i informació de diverses competicions, equips i jugadors d'e-sports, i que inclou funcionalitats socials com poder comentar les partides. El sistema, a més, consta d'una base de dades on es recullen i actualitzen les dades pertinents a l'aplicació amb el grau més gran d'automatització possible. E-sports are a phenomenon that is increasingly popular. Around the world, millions of people enjoy these competitions. For this reason, this project strives to develop an Android app that shows stats, results and information about different e-sports competitions, teams and players, and to include social functionalities such as commenting the games. The system also consists of a database where data relevant to the application is collected and updated at the highest possible degree of automation.

The objective of this project is to create and fill a database with the informationextracted form the judgments of the Tribunal Supremo (Sala de lo contencioso ad-ministrativo) availables in the database of vLex. The extraction process is carried outby the combination of natural language processing techniques, named entity recogni-tion to identify potencial informations and then filter out false positives by matchingof patterns with regular expression. This data, will allaw a further analysis of howlitigation has evolved in Spain, who are the political actors involved; which are themost disputed policy issues, and also determine until what level has the increase oflitigation reached. Thus, allowing the society to know more precisely the role of thecourts and their impact in the politics.

Amb l'auge de les targetes de crèdit com a part integral de l'economia, els delictes relacionats amb elles ha augmentat corresponentment. Una de les maneres més comunes de robar les dades de targetes de crèdit és a través de skimmers als sortidors de gasolina. L'skimmer consisteix en una simple PCB (circuit imprès) que és insertada dins el sortidor per robar les dades de les targetes dels clients. Les despeses com a causa del frau poden arribar fins als milers per persona. Grups criminals instal·len diversos skimmers a través de comtats i estats dels Estats Units. Quan els skimmers són descoberts eventualment, és pràcticament impossible dur a terme una investigació policial satisfactòriament. Els departaments policials rarament colaboren sobre aquests casos que abasten diversos comtats i estats, el qual elimina qualsevol possibilitat de ser resolts. Skimmer Tracker és una aplicació web que permet a departaments policials publicar els skim- mers que hagin trobat. Compartint l'evidència de diferents casos pretenem connectar-los com a part del mateix cas a través d'anàlisi basat en visió per computador. With the rise of credit cards as an integral part of the economy, crime related to them has risen accordingly. One of the most common ways to steal credit card data is through skimmers in gas-pumps. The skimmer device consists of a simple PCB (printed circuit board), and it is inserted inside the gas-pump to steal consumer's credit cards. Incurred costs due to fraud can go well into the thousands per person. Criminals install multiple skimmers across counties and states in the US. When skimmers are eventually discovered it is practically impossible for police to conduct a successful investigation on them. Police departments rarely collaborate on these sorts of cases that span different counties and states, which eliminates any possibility of them being solved. Skimmer Tracker is a web application that lets law enforcement agencies publish the skimmers they find. With this sharing of evidence we aim to group different skimmers and connect them as part of the same case through computer vision based analysis.

Aquest treball sorgeix com a proposta de l’alumne a l’empresa en que es van realitzar les pràctiques curriculars. Es pretén realitzar una introducció i aplicació de les tècniques de Machine learning a la base de dades d’una empresa real amb l’objectiu final d’aconseguir resultats sobre un cas d’ús real (som capaços de predir si els clients de l’empresa tornaran a comprar productes de la companyia?). L’objectiu principal del treball es determinar fins a quin punt, una inversió mínima en un projecte desenvolupat a mode de prova de concepte permet a una empresa decidir si aquest tipus de tècniques d’anàlisi de dades suposen una inversió rentable. La metodologia a emprar començarà per comparar els pressupostos d’un projecte com seria aquest treball amb d’altres ofertes reals del mercat, s’analitzarà l’estat de l’art en tècniques de Machine learning per a aconseguir un nivell de formació suficient com per a elaborar un prototip de predictor que satisfaci l’objectiu del projecte, s’analitzarà les dades per escollir les variables que s’utilitzaran finalment, s’implementarà el predictor i se’n analitzaran els resultats. Per a poder realitzar l’anàlisi de comportament dels diferents models, es comparen els rendiments esperats per la definició intrínseca de cada algoritme en les diferents àrees que s’estudien de manera habitual en base al problema a resoldre tal i com s’explica al capítol 4. El model que s’ha utilitzat finalment s’anomena XGBoost, variant del model random forest que iterativament augmenta en complexitat per a la presa de decisions fins a un límit marcat pel desenvolupador (en aquest cas l’estudiant) per a evitar problemes d’overfitting (entrenar massa el model en el conjunt d’entrenament, fent-lo molt precís en aquest però erroni en el conjunt general). Finalment s’arriba a la conclusió que l’algoritme escollit ha arribat a proporcionar resultats amb un marge d’error acceptable i demostra el potencial que tenen les tècniques de Machine learning de cara a l’explotació de les dades a les empreses.

EDITH is a project aiming to orchestrate an ecosystem of manipulation of reliable and safe data, applied to the field of health, proposing the creation of digital twins for personalised healthcare. This paper elaborates on a first approach about using Generative Adversarial Networks (GANs) for the generation of fake data, with the objective of anonymizing users information in the health sector. This is intended to create valuable data that can be used both, in educational and research areas, while avoiding the risk of a sensitive data leakage. Meanwhile GANs are mainly exploited on images and video frames, we are proposing to process raw data in the form of an image, so it can be managed through a GAN, then decoded back to the original data domain. The performance of this prototype has been demonstrated. Moreover, a novel research pathway has been opened so further developments are expected.

This project constructs a different cost-based pushdown police solution for querying in multidimensional environments. The integration of Qbeast, a novel index, in the Cassandra distributed database caused the need from frameworks, as Spark, to be aware and act in consecuence. We will see three approaches, the last one of them in a theorical frame: filter pushdown, sampling and a speculative physic data strategy. Each one of their implementations are detailed in the document, alongside with an explanation of the class modified. The solutions were tested with mixed data volumns, to see in which cases is efficient to follow that path. Results show that with low rows the new behaviour goes hand in hand with the default, but in intensive cases (starting with one gigabyte files) the speed-up begins to grow.

Las enfermedades tropicales desatendidas (ETD) son un grupo de enfermedades transmisibles que prevalecen en condiciones tropicales en 149 países. Afectan principalmente a las poblaciones que viven en la pobreza, sin saneamiento adecuado y en estrecho contacto con insectos u otros tipos de animales que pueden portar estas enfermedades. Estos medicamentos no tienen un coste muy alto, pero para estos países que viven en pobreza, conseguirlos es muy difícil. La OMS es uno de los principales proveedores de estos medicamentos y recae en ellos la capacidad de distribuirlos para poder ayudar a estos países e intentar conseguir la erradicación de estas enfermedades. Este proyecto pertenece a uno mayor y dentro de este, es el segundo, siendo la continuación directa del primer proyecto realizado, en aquel se desarrolló un sistema para las previsiones de medicamentos. En este se ha construido un aplicación para permitir a las diferentes instituciones repartidas por el mundo que puedan solicitar estos medicamentos a la OMS y de esta forma sustituir el proceso rudimentario que había hasta hoy en día. Al principio, el proyecto estaba destinado a ser usado para la enfermedad de Chagas, sin embargo, debido a los aspectos comunes en el proceso, se espera que también sea utilizado por otras ETD. Los diferentes procesos implementados dentro de este proyecto incluyen el "Request Process" y "Manage Temporal Institutions" entre otros, pero principalmente está todo concentrado en el primero. Además, la tesis está compuesta de dos tareas principales: la preparación del entorno y aprendizaje de estas herramientas y el desarrollo. Debido a la naturaleza del problema, se eligió una herramienta de BPM para todos los proyectos, en este caso, Bonita BPM. Durante el desarrollo se tuvo que formalizar el proceso para pedir medicamentos para de esta forma poder traspasarlo a un proceso digital con BPM, además, durante la creación de este, debido a las limitaciones de Bonita BPM, se vio que para la creación de usuarios se debía hacer desde el exterior mediante llamadas API. Neglected tropical diseases (NTD) are a group of communicable diseases that prevail in tropical conditions in 149 countries. They mainly affect populations living in poverty, without adequate sanitation and in close contact with insects or other types of animals that can carry these diseases. These medicines do not have a very high cost, but for the countries that live in poverty, getting them is very difficult. WHO is one of the main providers of these medicines and holds the responsibility to distribute them in order to help the countries and to try to eradicate these diseases. This project belongs to a larger one and within this, it is the second one, being the direct continuation of the first project carried out, in that a system for the predictions of medicines was developed. In this an application has been built to allow the different institutions around the world to request medicines from the WHO and in this way replace the rudimentary process that had been present up to nowadays. In the beginning the project wasmeant to be used for the Chagas disease, however, due to commonalities in the process, it is expected to be used by other NTDs too. The different processes implemented within this project include the "Request Process" and "Manage Temporal Institutions" among others, but mainly it is concentrated in the first one. In addition, the thesis is composed of two main tasks: the preparation of the environment and learning of the tools and development. Due to the nature of the problem, a BPM tool was chosen for all the projects, in this case, Bonita BPM. During the development "Request Process" had to be formalized to be able to be transfered to a digital process with BPM, also, during the creation of this, due to the limitations of Bonita BPM, the creation of users was required to be done through an external formusing API calls.

L'empresa on estic fent pràctiques necessita una eina que dissenyi informes de varis tipus. A partir d'aquesta idea he intentat adherir-me al màxim a les seves necessitats i he implementat una solució exigent tant en aspectes tècnics com en potència dins el mercat. He decidit crear un mòdul que s'integrarà dins l'aplicació que té l'empresa i permetrà a l'usuari dissenyar reports personalitzats segons el seu criteri i proporcionar-li una sèrie d'informes predeterminats que li seran útils. Aquesta memòria recull tot el procés de creació del mòdul començant amb l'estat de l'art i la definició d'objectius, passant per les diferents etapes de planificació i anàlisi de requisits, continuant per l'explicació del disseny arquitectònic i acabant amb l'implementació i manual d'usuari. Finalment s'ha dedicat un capítol a la sostenibilitat atès que és una necessitat de la que se'n parla poc i cada cop està aconseguint l'importància que es mereix. The company where I am doing internships needs a tool to design reports of various types. From this idea I have tried accomplish the maximum of its needs and I have implemented a demanding solution in both technical aspects and power in the market. I have decided to create a module that will be integrated into the company's application and will allow the user to design custom reports according to its criteria and provide a series of predetermined reports that will be useful to it. This report collects the entire process of creating the module starting with the state of the art and the definition of objectives, going through the different stages of planning and analysis of requirements, continuing by the explanation of architectural design and ending with the implementation and user manual. Finally, a chapter on sustainability has been devoted to the fact that it is a necessity for which little is said and is increasingly achieving the importance it deserves.

Spatial Big Data is considered an essential trend in future scientific and business applications. Indeed, research instruments, medical devices, and social networks generate hundreds of peta bytes of spatial data per year. However, as many authors have pointed out, the lack of specialized frameworks dealing with such kind of data is limiting possible applications and probably precluding many scientific breakthroughs. In this thesis, we describe three HPC scientific applications, ranging from molecular dynamics, neuroscience analysis, and physics simulations, where we experience first hand the limits of the existing technologies. Thanks to our experience, we define the desirable missing functionalities, and we focus on two features that when combined significantly improve the way scientific data is analyzed. On one side, scientific simulations generate complex datasets where multiple correlated characteristics describe each item. For instance, a particle might have a space position (x,y,z) at a given time (t). If we want to find all elements within the same area and period, we either have to scan the whole dataset, or we must organize the data so that all items in the same space and time are stored together. The second approach is called Multidimensional Indexing (MI), and it uses different techniques to cluster and to organize similar data together. On the other side, approximate analytics has been often indicated as a smart and flexible way to explore large datasets in a short period. Approximate analytics includes a broad family of algorithms which aims to speed up analytical workloads by relaxing the precision of the results within a specific interval of confidence. For instance, if we want to know the average age in a group with 1-year precision, we can consider just a random fraction of all the people, thus reducing the amount of calculation. But if we also want less I/O operations, we need efficient data sampling, which means organizing data in a way that we do not need to scan the whole data set to generate a random sample of it. According to our analysis, combining Multidimensional Indexing with efficient data Sampling (MIS) is a vital missing feature not available in the current distributed data management solutions. This thesis aims to solve such a shortcoming and it provides novel scalable solutions. At first, we describe the existing data management alternatives; then we motivate our preference for NoSQL key-value databases. Secondly, we propose an analytical model to study the influence of data models on the scalability and performance of this kind of distributed database. Thirdly, we use the analytical model to design two novel multidimensional indexes with efficient data sampling: the D8tree and the AOTree. Our first solution, the D8tree, improves state of the art for approximate spatial queries on static and mostly read dataset. Later, we enhanced the data ingestion capability or our approach by introducing the AOTree, an algorithm that enables the query performance of the D8tree even for HPC write-intensive applications. We compared our solution with PostgreSQL and plain storage, and we demonstrate that our proposal has better performance and scalability. Finally, we describe Qbeast, the novel distributed system that implements the D8tree and the AOTree using NoSQL technologies, and we illustrate how Qbeast simplifies the workflow of scientists in various HPC applications providing a scalable and integrated solution for data analysis and management. La gestión de BigData con información espacial está considerada como una tendencia esencial en el futuro de las aplicaciones científicas y de negocio. De hecho, se generan cientos de petabytes de datos espaciales por año mediante instrumentos de investigación, dispositivos médicos y redes sociales. Sin embargo, tal y como muchos autores han señalado, la falta de entornos especializados en manejar este tipo de datos está limitando sus posibles aplicaciones y está impidiendo muchos avances científicos. En esta tesis, describimos 3 aplicaciones científicas HPC, que cubren los ámbitos de dinámica molecular, análisis neurocientífico y simulaciones físicas, donde hemos experimentado en primera mano las limitaciones de las tecnologías existentes. Gracias a nuestras experiencias, hemos podido definir qué funcionalidades serían deseables y no existen, y nos hemos centrado en dos características que, al combinarlas, mejoran significativamente la manera en la que se analizan los datos científicos. Por un lado, las simulaciones científicas generan conjuntos de datos complejos, en los que cada elemento es descrito por múltiples características correlacionadas. Por ejemplo, una partícula puede tener una posición espacial (x, y, z) en un momento dado (t). Si queremos encontrar todos los elementos dentro de la misma área y periodo, o bien recorremos y analizamos todo el conjunto de datos, o bien organizamos los datos de manera que se almacenen juntos todos los elementos que comparten área en un momento dado. Esta segunda opción se conoce como Indexación Multidimensional (IM) y usa diferentes técnicas para agrupar y organizar datos similares. Por otro lado, se suele señalar que las analíticas aproximadas son una manera inteligente y flexible de explorar grandes conjuntos de datos en poco tiempo. Este tipo de analíticas incluyen una amplia familia de algoritmos que acelera el tiempo de procesado, relajando la precisión de los resultados dentro de un determinado intervalo de confianza. Por ejemplo, si queremos saber la edad media de un grupo con precisión de un año, podemos considerar sólo un subconjunto aleatorio de todas las personas, reduciendo así la cantidad de cálculo. Pero si además queremos menos operaciones de entrada/salida, necesitamos un muestreo eficiente de datos, que implica organizar los datos de manera que no necesitemos recorrerlos todos para generar una muestra aleatoria. De acuerdo con nuestros análisis, la combinación de Indexación Multidimensional con Muestreo eficiente de datos (IMM) es una característica vital que no está disponible en las soluciones actuales de gestión distribuida de datos. Esta tesis pretende resolver esta limitación y proporciona unas soluciones novedosas que son escalables. En primer lugar, describimos las alternativas de gestión de datos que existen y motivamos nuestra preferencia por las bases de datos NoSQL basadas en clave-valor. En segundo lugar, proponemos un modelo analítico para estudiar la influencia que tienen los modelos de datos sobre la escalabilidad y el rendimiento de este tipo de bases de datos distribuidas. En tercer lugar, usamos el modelo analítico para diseñar dos novedosos algoritmos IMM: el D8tree y el AOTree. Nuestra primera solución, el D8tree, mejora el estado del arte actual para consultas espaciales aproximadas, cuando el conjunto de datos es estático y mayoritariamente de lectura. Después, mejoramos la capacidad de ingestión introduciendo el AOTree, un algoritmo que conserva el rendimiento del D8tree incluso para aplicaciones HPC intensivas en escritura. Hemos comparado nuestra solución con PostgreSQL y almacenamiento plano demostrando que nuestra propuesta mejora tanto el rendimiento como la escalabilidad. Finalmente, describimos Qbeast, el sistema que implementa los algoritmos D8tree y AOTree, e ilustramos cómo Qbeast simplifica el flujo de trabajo de los científicos ofreciendo una solución escalable e integra

El problema de les cerques per rangs multidimensionals és un problema clàssic per al qual des de fa unes quantes dècades s'havien anat proposant i utilitzant multitud d'estructures de dades multidimensionals de diversa índole. No obstant això, treballs experimentals recents indiquen que gràcies a les característiques del hardware modern, un simple escanejat de totes les dades resulta més eficient, per a una àmplia gamma de cerques, que la utilització de les estructures de dades clàssiques. Però per a nosaltres, era difícil resignar-se a no poder trobar una solució millor que l'escanejat lineal. A més, la nostra intuïció ens indicava que havia d'haver alguna manera d'utilitzar tot el coneixement previ sobre estructures de dades multidimensionals per trobar una solució més eficient a aquest problema. Així doncs, en aquest treball proposem un nou mètode per resoldre el problema de les cerques per rang multidimensionals. La nostra proposta combina la utilització d'estructures de dades multidimensionals clàssiques com a part del preprocés per a crear bounding boxes, amb la utilització d'un dynamic pipeline per tractar les dades preprocessades i generar el resultat. Experimentalment, mostrem que el nostre mètode és, efectivament, més eficient que l'escanejat lineal de les dades en una àmplia gamma de conjunts de dades i diferents configuracions de rangs multidimensionals en fer les consultes. The Multidimensional Range Query problem is a classic one for which for the last few decades a multitude of Multidimensional Data Structures of various kinds had been proposed and used. However, recent experimental work indicates that thanks to the characteristics of modern hardware, a simple scan of all data is more efficient for a wide range of searches than the use of data structures. But for us, it was difficult to resign ourselves to not being able to find a better solution than scanning. In addition, our intuition told us that there must be some way to use all previous knowledge about Multidimensional Data Structures to find a more efficient solution to this problem. Thus, in this paper, we propose a new method to solve the problem of Multidimensional Range Queries. Our proposal combines the use of classic Multidimensional Data Structures as part of the preprocess to create bounding boxes, with the use of a dynamic pipeline to process the preprocessed data and generate the result. Experimentally, we show that our method is, effectively, more efficient than the linear scanning of the data in a wide range of data sets and different multidimensional range configurations when making queries.

Aquest document explica el desenvolupament de les eines de visualització de dades creades amb la llibreria D3 per a una aplicació web AngularJs existent. Aquestes visualitzacions tenen com a objectiu representar informació de Big data procedent de l'entorn Elastic de manera fàcilment comprensible. Tots els processos involucrats, des de l'obtenció de les dades fins a la visualització front-end en representacions adients y passant pel post processament, es troben descrites en aquesta memòria. This document explains the development of the data visualization tools created with the D3 library for an existing AngularJs web application. These visuals aim to represent the Big data from an Elastic stack in an understandable way. All the processes involved, from fetching the data to the front-end display in suitable representations and passing through the post-processing, are described in this memory.

Els discs són els dispositius d'emmagatzematge amb el temps d'accés més alt. De diverses formes, l'estructura de la jerarquia de memòria d'un sistema informàtic sempre s'ha intentat optimitzar. No obstant, el disc és l'única memòria que manté persistent les dades, és a dir, després de l'apagada de sistema, es mantenen en memòria. Per tant, en la majoria de sistemes informàtics els discs són indispensables. Així doncs, l'accés a ells és inevitable, de manera que millorar un sistema amb la seva interacció amb aquests dispositius és fàcilment beneficiós. Intel ha proposat una nova tecnologia no volàtil amb un temps d'accés poc superior a les memòries DRAM. Es pretén que la persistència d'aquestes dades no resulti tan costosa com els discs tradicionals HDD o SSD. Per comprovar la seva efectivitat, es posarà a prova en diferents entorns. Un bon exemple de sistema informàtic amb moltes operacions a disc són les bases de dades. En aquest cas, la base de dades serà Cassandra. Quan una base de dades, com Cassandra, escriu les dades de les taules a disc, les escriu de fila en fila. Apache Arrow, una llibreria d'Apache, permet escriure les dades en columnes, aprofitant les característiques SIMD dels nous processadors. Així mateix, el format en què es guarden les dades es pretén que sigui el mateix per a totes les bases de dades. Aquest programari encara és nou i sembla tenir potencial, de manera que aquest treball també aspira a poder fer un anàlisi de la llibreria aplicada en Cassandra amb la memòria no volàtil. Disks are the storage with the highest access time. In various ways, the structure of the memory hierarchy of a computer has always been tried to optimize. However, the disk is the only memory that keeps data persistent, that is, after system shutdown, they are maintained. Therefore, in most computer systems the disks are indispensable. Thus, access to them is inevitable, so improving a system with its interaction with these devices is easily beneficial. Intel has proposed a new non-volatile technology with a slightly longer access time to DRAM memories. It is intended that the persistence of this data is not expensive as traditional HDD or SSD disks. To verify its effectiveness, it will be tested in different environments. A good example of a computer system with many disks operations are databases. In this case, the database will be Cassandra. When a database, such as Cassandra, writes the data in memory, it writes them from row to row. Apache Arrow, an Apache library, allows you to write the data in columns, taking advantage of the SIMD features of the new processors. Also, the format in which the data is stored is intended to be the same for all databases. This software is still new and seems to have potential, so this work also aims to make an analysis of the library applied in Cassandra with Intel's non-volatile memory.

Aquest projecte és un Treball Final de Grau en Enginyeria Informàtica de la FIB, de l'especialitat Enginyeria del Software. Té conveni amb el laboratori d'investigació i innovació inLab FIB, el qual es dedicava a donar suport a la facultat en el moment d'iniciar aquest projecte. En aquest cas, el projecte que es desenvoluparà és el Quadre de Comandament de la FIB. El projecte tracta d'obtenir els indicadors clau de rendiment dels estudiants per tal de detectar si aquests tenen o no possibilitats de superar-la. Primer, s'identificaran els diferents factors que poden influir al rendiment dels estudiants que cursen la Fase Inicial de la FIB. Després, es faran diverses anàlisis de les dades dels estudiants, obtingudes abans d'entrar a la facultat i durant la Fase Inicial. Aquestes dades es relacionaran amb les diferents mesures identificades de rendiment acadèmic. Finalment, totes aquestes anàlisis es visualitzaran de manera interactiva en el Quadre de Comandament de la FIB. This project is a Final Project of Degree in Computer Engineering of the FIB, specialty Software Engineering. It has an agreement with the laboratory research and innovation inLab FIB, which was dedicated to give support to the faculty at the beginning of this project. In this case, the project that will be developed is the FIB's Dashboard. The project is about obtaining the main performance indicators of students to detect whether these students have possibilities to pass it. First, the different factors that can influence the performance of students who are enrolled in the Initial Phase of the FIB will be identified. Afterwards, different analyses of the students' data will be made, data which are obtained before entering the faculty and during the Initial Phase. These data will be related to the different identified measures of academic performance. Finally, all these analyses will be shown interactively on the FIB's Dashboard.

En aquest treball es valoren les possibles sol·lucions al problema d'escal·labilitat per als servidors de bases de dades. S'implementa una sol·lució basada en Apache ZooKeeper i es desenvolupa una aplicació web que permet la gestió de les classificacions en un torneig. The scalability problem present in database servers is analyzed and several solutions are evaluated. This project implements a solution based on Apache ZooKeeper and an online tournament-managing application is developed.

Aquest projecte consisteix en el disseny i desenvolupament d'una aplicació per a mòbil que tindrà diverses funcions per tal de millorar l'experiència dels usuaris a Rabat i donar una imatge diferent als clients alhora de fer alguna venta. L'equip de desenvolupament estarà compost per 3 programadors, 1 dels quals farà la funció de analista. El projecte, separat per iteracions, comprendrà de 4 fases per iteració com indica una metodología incremental. formades per: anàlisi, disseny, programació i testing. Aquest projecte consisteix en el disseny i desenvolupament d'una aplicació per a mòbil que tindrà diverses funcions per tal de millorar l'experiència dels usuaris a Rabat i donar una imatge diferent als clients alhora de fer alguna venta. L'equip de desenvolupament estarà compost per 3 programadors, 1 dels quals farà la funció de analista. El projecte, separat per iteracions, comprendrà de 4 fases per iteració com indica una metodología incremental. formades per: anàlisi, disseny, programació i testing.

First part: classification of political speeches' titles; second part: extracting the information of politicians' characteristics from the biographies and measuring the correlation between the characteristics and the politicians' political preference.

Este proyecto propone un modelo de infraestructura diseñada para trabajar con contenedores. Para ello se ha partido de la herramienta Docker y se ha desarrollado un orquestador sobre dicha plataforma para poder realizar una gestión de los contenedores y mantener unos altos niveles de disponibilidad. This project proposes an infrastructure model designed to work with containers. For this, starting with the tool Docker we have developed an orchestrator running on this new infrastructure to provide management to the containers and maintain higher availability levels, all of this with less resource.

Les APIs han experimentat un enorme creixement en els últims anys i estan modificant la forma mitjançant la qual les empreses mostren les seves dades i funcionalitats a l’exterior. La creació, documentació i evolució d’aquestes APIs se segueix fent, però, a mida, amb poc suport per a l’automatització i diverses deficiències conegudes. Amb aquest projecte es pretén desenvolupar un repositori d’APIs amb les funcionalitats necessàries per mostrar i mantenir informació completa i acurada, incloent-hi requisits no funcionals, de les API que s’hi registrin. Las APIs han experimentado un enorme crecimiento en los últimos años y están modificando la forma con la que las empresas muestran sus datos y funcionalidades al exterior. La creación, documentación y evolución de estas APIs se sigue haciendo, aún así, a medida, con poco soporte para la automatización y con diversas deficiencias conocidas. Con este proyecto se pretende desarrollar un repositorio para APIs con las funcionalidades necesarias para mostrar y mantener información completa y acurada, requisitos no funcionales incluidos, de las APIs que se registren en él. Application Programming Interfaces (API) have recently experienced an unexpected growth and are shaping the way in which organizations expose data and functionalities to the outside. The creation, documentation and evolution of these APIs are still done on ad-hoc basis, with little automated support and reported deficiencies. The aim of this project is to develop an API repository with functionalities to maintain a complete and accurate documentation (including non-functional requirements) that will facilitate the adoption of the APIs by third parties.

En col·laboració amb la Universitat de Barcelona (UB) i la Universitat Rovira i Virgili (URV) The problem of automatic protein classification using only their primary structures plays an important role in modern bioinformatics research, especially for proteins whose 3-D structures are yet unknown. One of these types of proteins, at the center of this thesis, is class C of the G-Protein Coupled Receptors super-family. This class is of a great interest in pharmacoproteomics, from the point of view of drug design, because of their involvement in signaling pathways in cells of the central nervous system. The automatic classification of protein sequences may improve the understanding of their function and be a basis for the prediction of their 3-D structure, which is an information of interest for drug research. This thesis compares classification results for different versions of the same database, including the most recent ones. This exploration of the evolution of classification provides relevant information about its capabilities and limitations. Furthermore, and given that several data transformations are investigated, it also provides strong evidence concerning the robustness of these transformations. The other important contribution of the thesis is the investigation oriented towards the definition of approaches for semi-automatized database curation by using the automatic evaluation of the database changes between versions with advanced machine learning techniques. The thesis shows the consistency in improvements of the quality of the data between three versions of the database across different classification techniques and different primary structure transformations. It also validates the recently introduced continuous distributed representation for protein sequences, originally developed for natural text processing. This new representation is shown to be adequate and robust for the task of primary structure classification.

LearnSQL (Sistema Learning Environment for Automatic Rating Notions of SQL) és un sistema que s’usa en les assignatures de bases de dades de la FIB per donar suport l’aprenentatge als estudiants, el sistema permet per una banda la correcció automàtica dels exercicis que es fan a les assignatures de bases de dades, oferir feedback immediat de la seva solució. Per altra banda permet mantenir un repositori dels exercicis que es poden consultar i re-aprofitar al llarg dels anys. El sistema està format per diversos subsistemes. Un d’ells, és l’anomenada Authoring Tool (AT), és una eina que permet als professors gestionar els exercicis del repositori. Aquesta aplicació la va desenvolupar Marc Fernàndez l’any 2010 [1], posteriorment degut a que l’Authoring Tool tenia limitacions de disponibilitat i distribució, per tant l’Albert Boada va desenvolupar un projecte partint de l’AT, i la va portar cap a la plataforma web, a partir de llavors la va anomenar Authoring Tool Web (ATW) [2]. S’ha desenvolupat una aplicació amb un disseny i implementació que pot ser fàcilment extensible i modificable. Per tant, en aquest projecte es desenvolupa una segona versió que parteix d’una llista de requisits proporcionats pels professors, i aprofitar al màxim la bona feina realitzada de la primera versió, la segona versió de l’ATW segueix utilitzant el mateix disseny, els mateixos patrons, i les mateixes tecnologies com PostgresSQL, Apache Struts2, AngularJS, JSON etc... LearnSQL (System for Automatic Learning Environment Rating Notions of SQL) is a system used in the database subjects in FIB to support student learning, on the one hand the system allows the automatic correction exercises of the subjects database, providing immediate feedback of their solution. On the other hand it provides a repository of exercises that can be consulted and re-take over the years. The system consists of several subsystems. One of them is called Authoring Tool (AT) which is a tool that allows teachers to manage exercises of the repository. This application was developed by Marc Fernàndez in 2010 [1], and later because the Authoring Tool had issue in terms of availability and distribution, so Albert Boada developed a project based on the AT, and migrated it to the web platform , thereafter it’s called the Web Authoring Tool (ATW) [2]. He made an application design and implementation that can be easily extensible and modifiable. Therefore, this project is developing a second version based on a list of requirements provided by teachers, and take the most of the good work done in the first version, the second version of the ATW is still using the same design, the same patterns and the same technologies such as PostgresSQL Apache Struts2, AngularJS, JSON etc ...

The objective of the present project is the evaluation of the actual operating conditions of a group of LCV-115B/D in case of design based accident, normal operating or testing. Within the analysis of the design conditions, the documentation must include pressure maximum differential expected during valve opening and closing, as well as pressure for both normal operations and abnormal events, as these operations are included in existing and approved design bases. Furthermore, weak link analysis of the critical components has been done to prove that such components can withstand new maximum design thrust requirements in these valves. In order to accomplish this objective, LCV-115B/D have been modeled using Spaceclaim code, and the stresses and strains within this valves have been analyzed using ANSYS code.

Avui en dia les aplicacions online formen part de la vida diària de la majoria de les persones, fins a tal punt que en el sector hi ha una gran competència entre múltiples empreses, ja que el mercat és molt ampli. També cada vegada som més exigents amb els serveis que ens presten, siguin gratuïts o no, i per tant és més difícil convèncer a un client per a què utilitzi la nostra plataforma. En aquest context, el projecte que es presenta a continuació pretén aconseguir una millora en una plataforma web (RIVALIO) per a permetre-li esser més competitiva en el mercat satisfaent necessitats bàsiques dels usuaris com poden ser els temps d'espera mínims i l’estabilitat del servei. Nowadays, online applications are part of our daily life, to the point that there is a very big rivalry between companies due to the big profit that this large market can provide. We expect more and more of these services, regardless whether they are free or not. That’s the reason why it has become so difficult to attract people to our platform. In that context, the project that is presented below aims to achieve an improvement into a web platform (RIVALIO) to allow it to be more competitive in the market, satisfying user’s basic needs like minimal wait times and service stability. Hoy en día las aplicaciones online forman parte de la vida diaria de la mayoría de las personas, hasta tal punto que en el sector hay una gran competencia entre múltiples empresas pues el mercado es muy amplio. También cada vez somos más exigentes con los servicios que nos prestan, ya sean gratuitos o de pago, y por tanto es más difícil encandilar a un cliente para que utilice nuestra plataforma. En este contexto, el proyecto que se presenta a continuación pretende conseguir una mejora en una plataforma web (RIVALIO) para permitirle ser más competitiva en el mercado satisfaciendo necesidades básicas de los usuarios como pueden ser tiempos de espera mínimos y estabilidad del servicio.