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Hoy en día, la creciente conciencia de las dificultades en la comprensión lectora impulsa el desarrollo de tecnologías que faciliten el acceso a la información para todos los sectores de la población. Este problema es tan importante ya que el acceso igualitario a la información es un derecho reconocido. Cada vez se analizan más los pasos para llegar a formar textos legibles ya que se considera que es esencial que todo el mundo tenga acceso a la información. Hay distintas maneras de analizar la lecturabilidad de un texto y muchas variables a tener en cuenta. Hace dos años un antiguo alumno de la Universidad Politécnica de Madrid realizó un trabajo de fin de grado sobre este mismo tema, desarrollando Indicum, una aplicación web la cual evalúa distintas pautas, normativas e índices que indican cuanto de legible era un texto introducido. En este TFG se analizaban índices como la cantidad de signos de puntuación, las pautas UNE o el impacto de las abreviaturas. Como se ha mencionado anteriormente, cada vez se analizan más estas situaciones. Obteniendo nuevos índices o métricas a tener en cuenta para poder dar una valoración más ajustada al concepto de un texto comprensible. Sin embargo, no todo es el análisis si no que, se ha considerado que se debe cuidar la estética de nuestras soluciones haciéndolas lo más intuitivas y usables posible. Partiendo de una base de que el usuario no tiene por qué tener un alto conocimiento tecnológico. El presente trabajo busca la combinación de estos dos puntos mencionados, mejorando la interfaz de Indicium y añadiéndole nuevas métricas que hemos considerado importantes como por ejemplo la longitud de las frases, el uso de extranjerismos, la frecuencia escrita o la frecuencia oral. A lo largo de este trabajo se aborda todo el proceso de desarrollo, desde la exploración de nuevas tecnologías hasta la implementación y las pruebas necesarias. Esta propuesta surge como una contribución significativa en el avance tecnológico, considerando la r

En el ámbito del desarrollo software, la correcta definición de requisitos es crucial para el éxito de un proyecto. Sin embargo, a menudo se observa falta de adherencia a buenas prácticas en su especificación, lo que puede causar problemas durante el ciclo de vida del proyecto. Pese a que conceptos como la anotación, trazabilidad y formato adecuado de los requisitos son ampliamente conocidos, su aplicación efectiva puede ser un desafío. En este trabajo de fin de grado se presenta el desarrollo de un sistema capaz de realizar la comprobación formal de una serie de requisitos que los proyectos de la asignatura Requirements Engineering, perteneciente al currículum del Máster Universitario en Ingeniería del Software, deben cumplir. Estos trabajos son realizados utilizando IBM Doors Next Generation, por lo que se emplea su API para acceder a la información necesaria para efectuar las comprobaciones mencionadas. El producto final del proyecto es una aplicación capaz de ser ejecutada en cualquier plataforma de enseñanza compatible con SCORM, como es el caso de Moodle, plataforma utilizada en la asignatura Requirements Engineering. Para el desarrollo de esta automatización, se han seguido técnicas de ingeniería del software, como son la definición de requisitos, la elaboración de diseños de alto nivel o la especificación y posterior realización de pruebas software. ABSTRACT In software development, the correct definition of requirements is crucial for the success of a project. However, good practices in their specification are often not adhered to, which can cause problems throughout the project’s lifecycle. Despite the widespread knowledge of concepts such as annotation, traceability, and proper formatting of requirements, their effective application can be challenging. This final degree project presents the development of a system capable of performing the formal verification of a series of requirements that projects in the Requirements Engineering course, part of the Mas

El objetivo principal de este proyecto ha sido el diseño e implementación del backend de un módulo de consultas y exportaciones para un sistema de vigilancia epidemiológica. Este sistema tiene como finalidad mejorar la gestión de los datos relacionados con las enfermedades de declaración obligatoria (EDO). La motivación detrás de esto surge de la necesidad una mejora de la respuesta existente ante brotes de enfermedades, mejorar la interoperabilidad con otros sistemas de salud y garantizar una gestión eficiente y segura de los datos epidemiológicos. El módulo desarrollado permite a los usuarios realizar consultas personalizadas y exportar los datos obtenidos en un documento Excel. Se han incluido funcionalidades avanzadas, como la configuración de filtros mediante archivos JSON y la posibilidad de guardar y compartir consultas, lo que facilita la colaboración entre profesionales de la salud. Abstract: The main objective of this project has been the design and implementation of the backend for a query and export module within an epidemiological surveillance system. This system aims to improve the management of data related to notifiable diseases (ND). The motivation behind this arises from the need to enhance the existing response to disease outbreaks, improve interoperability with other health systems, and ensure efficient and secure management of epidemiological data. The developed module allows users to perform customized queries and export the obtained data into an Excel document. Advanced functionalities have been included, such as configuring filters through JSON files and the ability to save and share queries, which facilitates collaboration among health professionals.

El objetivo de este Proyecto de Final de Grado ha sido el diseño y creación de una aplicación móvil de navegación que permitiese a las personas con discapacidad cognitiva poder realizar sus trayectos más frecuentes. La aplicación ha sido desarrollada para el Colegio Estudio 3 Afanias. Se plantea una aplicación para Android con una interfaz clara, intuitiva y adaptada a las personas con discapacidad cognitiva para darles indicaciones para realizar una serie de rutas predefinidas. La aplicación de navegación incluye guiado para rutas a pie y transporte público. En este documento se analizarán todas las etapas del desarrollo de la aplicación, desde el análisis hasta el resultado que se entregará a los usuarios finales. Para el desarrollo de esta aplicación se ha utilizado Flutter, servicios de Firebase y el proveedor de datos de mapas Mapbox. Abstract: The objective of this Final Degree Project has been the design and creation of a mobile navigation application that would allow people with cognitive disabilities to make their most frequent journeys. The application has been developed for Colegio Estudio 3 Afanias. An Android application with a clear, intuitive and adapted to people with cognitive disabilities interface is proposed to give them directions to perform a series of predefined routes. The navigation application includes guidance for walking routes and public transport. This paper will discuss all the stages of the development of the application, from the analysis to the result to be delivered to the end users. Flutter, Firebase services and the map data provider Mapbox have been used for the development of this application.

Desde la pandemia causada por el COVID-19, se ha resaltado la importancia del desarrollo de recursos de aprendizaje en línea que permitan interactividad y motiven la curiosidad y aprendizaje de los alumnos. Usualmente estos recursos son distribuidos en cursos mediante Sistemas de gestión de aprendizaje (Con las siglas ’LMS’ en ingles), como Moodle, Blackboard o Google Clasroom, que usualmente exigen que las actividades que se suban a las mismas plataformas sigan los estándares SCORM (Sharable Content Object Reference Model), que definen como estas actividades se comunican con los sistemas de aprendizaje. Lo que se busca con este TFG es desarrollar un marco de trabajo que facilite a los profesores el desarrollo de actividades de aprendizaje siguiendo estos estándares. Los recursos SCORM se definen principalmente por dos elementos, primero tenemos un archivo XML que define los diferentes recursos de la actividad, asi como sus relaciones entre sí, y luego tenemos el uso de la API SCORM, que permite las comunicaciones entre la actividad y el LMS. El trabajo en este TFG se centra en abstraer estos dos elementos para que el profesor se pueda centrar únicamente en el desarrollo de la actividad, sin preocuparse por adaptarla a los estándares SCORM. Para ellos, buscaremos primero desarrollar una interfaz de comandos que permitan construir el archivo XML de manera semi-automática, y la creación y verificación de la actividad. Luego, por otro lado desarrollar una librería javaScript que proporcione una interfaz simple para el uso de la API SCORM, sin tener que conocer su funcionamiento. Por último, también se buscar construir una serie de plantillas de elementos que usualmente se repiten entre muchas actividades SCORM, por ejemplo, el salto entra pantallas de la actividad, la tabla de calificaciones o incluso las instrucciones sobre la actividad. De esta manera estos elementos se pueden construir automáticamente sobre la actividad, sin tener que ser desarrollados repetidamente

En este trabajo se busca realizar un estudio de diversos conceptos relacionados con archivos y señales de audio, así como de los formatos y dispositivos asociados. En la actualidad, las señales de audio son una parte fundamental de nuestra vida, presentes en la música que escuchamos o en las llamadas telefónicas que realizamos. Procesar y manipular estas señales es crucial en diversos campos de la tecnología actual. Debido a esta gran importancia, existen múltiples formatos de audio distintos. Este trabajo se va a centrar en el formato de audio WAVE y cómo éste se captura y reproduce en sistemas GNU/Linux. Además, se desarrollará una implementación en lenguaje C de una aplicación que permita tanto la captura como la reproducción de señales de audio. Todo esto en un entorno GNU/Linux. Así mismo, la aplicación permitirá la conversión de las señales de audio entre distintos formatos y poder ver la información de los audios capturados. Por último, se elaborará una documentación asociada con la que el usuario pueda comprender la aplicación y como ha de usarse. Con este proyecto, se espera desarrollar una herramienta útil y educativa con la que poder comprender como los sistemas GNU/Linux manejan las señales de audio digitales. ABSTRACT This work aims to conduct a detailed study of various concepts related to audio files and signals, as well as associated formats and devices. In our daily lives, audio signals play a very important role, such as the music we listen to or the phone calls we make. Processing and manipulating these signals is crucial in various fields of modern technology. Due to this great importance, there are multiple different audio formats. This work will focus on the WAVE audio format and how it is captured and reproduced in GNU/- Linux systems. In addition, an implementation in C language will be developed for an application that allows both the capture and playback of audio signals. All this will be done in a GNU/Linux environment. Likewise, the appli

En el presente Trabajo de Fin de Grado se recoge el proceso de desarrollo de un proyecto de software de mano de los alumnos de la asignatura Ingeniería de Software del Grado en Matemáticas e Informática de la Universidad Politécnica de Madrid durante el presente curso. Este proyecto busca acercar a los alumnos la experiencia de trabajo en grupo propia de grandes proyectos de software. Con esto, los alumnos de tercer curso podrán ejercer roles y funciones parecidos a ingenieros profesionales. Mientras, el alumnado de TFG y TFM, podrá comprobar las dificultades que conllevan el liderazgo y la organización de grandes grupos de trabajo. Así, el objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es mostrar el proceso de aprendizaje del alumnado, el cual se verá materializado en un software que, si bien no será necesariamente profesional, les permitirá sentirse orgullosos de su resultado y de las habilidades desarrolladas. Para ello será imprescindible enfrentarnos a los distintos retos de crear un software con un gran grupo novicio. Entre ellos, destaca el desarrollo de habilidades en el uso de nuevas tecnologías, estructuración del código, el control de sus versiones y de las conexiones entre las distintas partes o capas existentes. Sin embargo, también será necesario el desarrollo de aspectos interpersonales como la comunicación en distintos niveles, la sincronización necesaria para que nuestro proyecto sea homogéneo y la organización que conlleva. Todo esto será evaluado por un cliente real que nos guiará a través de un entorno similar al de una empresa. Igualmente, haré una valoración general sobre el aprendizaje dinámico y la metodología necesaria para crear una asignatura que motive a los alumnos y les permita aprender de forma autodidacta. ABSTRACT This End of Degree Project describes the development process of a software project carried out by the students of the subject Software Engineering of the Degree in Mathematics and Computer Science of the Universidad Politécnica d

Este Trabajo de Fin de Grado, titulado "Análisis y Visualización de Datos de la Liga Española de Fútbol", se centra en la creación de una aplicación web interactiva diseñada para facilitar la comprensión y el análisis de datos estadísticos de la competición de la Liga Española de Fútbol. La motivación principal de este proyecto es transformar la abundante información disponible sobre la competición en visualizaciones accesibles y dinámicas, dirigidas tanto a aficionados al fútbol como a usuarios no especializados en análisis de datos. La idea del proyecto nace del deseo de mejorar la experiencia de los aficionados al fútbol mediante el uso de tecnologías avanzadas que permitan explorar y comprender mejor el rendimiento tanto de equipos como de jugadores. Para ello, se planteó la construcción de un dashboard interactivo utilizando el framework Django, complementado con herramientas como HTML, CSS, JavaScript y bibliotecas de visualización como ChartJS y Bootstrap. El desarrollo del proyecto se estructuró en varias etapas clave. Primero, se llevó a cabo una exhaustiva recopilación y limpieza de datos provenientes de la página FBref.com, un sitio web especializado en estadísticas detalladas de fútbol. Una vez preprocesados los datos, se aplicaron diversas técnicas de análisis para extraer información relevante y significativa. Y, finalmente, con los datos preparados para su representación, se pasó a diseñar la aplicación web final. El resultado es la implementación de una aplicación web que permite a los usuarios visualizar estadísticas detalladas y realizar distintas comparaciones, como: a nivel de competición a partir de variables escogidas por el usuario; comparar rendimientos de dos equipos seleccionados; o profundizando en cada equipo y en el rendimiento de sus jugadores. La aplicación incluye gráficos de barras, líneas y tablas interactivas, entre otros, que muestran estadísticas de rendimiento, facilitando la comprensión de los eventos y tendencias clave en la c

Este Trabajo de Fin de Grado consiste en el estudio y desarrollo de un prototipo exploratorio para el análisis, detección y predicción de patrones oscuros en web, usando un método heurístico con una herramienta de desarrollo de prototipos de fidelidad. Los patrones oscuros se definen como técnicas de diseño engañosas que manipulan el comportamiento de los usuarios para beneficio del desarrollador UX o la empresa. El trabajo se divide en varias partes esenciales. Primero, se presenta un marco teórico basado en la literatura existente sobre patrones oscuros, sus clasificaciones y el impacto negativo que tienen en la experiencia del usuario. A continuación, se describe el desarrollo de la solución basada en un plugin en la herramienta Figma, incluyendo su diseño, implementación y los algoritmos heurísticos utilizados para identificar patrones oscuros específicos, como pop-ups y cuadros emergentes. Para evaluar la eficacia del plugin, se realizaron treinta y ocho pruebas en diversas interfaces reales. Los resultados mostraron que el plugin tiene un 84,21 % de aciertos en la detección de patrones oscuros, superando las expectativas iniciales del 80 %. Sin embargo, también se identificaron áreas de mejora, como la reducción de falsos positivos, falsos negativos y la importancia del contexto. Se alcanzaron los objetivos planteados al inicio del trabajo, el desarrollo del plugin en Figma, la aportación de detalles para mejorar interfaces, la validación del plugin mediante pruebas reales, menos la publicación del plugin. Para el trabajo futuro, se sugieren varias direcciones para mejorar y expandir el plugin, incluyendo la mejora de su precisión y la detección de una mayor variedad de patrones oscuros. En conclusión, este Trabajo de Fin de Grado muestra que el plugin desarrollado es una herramienta efectiva para detectar patrones oscuros en interfaces, ofreciendo una solución transparente, fácil de mantener y adaptable a diferentes contextos, contribuyendo así a la creación

En el dinámico entorno empresarial actual, caracterizado por una competencia feroz y una evolución constante de las expectativas de los clientes, la capacidad que tiene una empresa para comprender y anticipar las necesidades y comportamientos de sus clientes se ha convertido en una piedra angular para el éxito sostenido. En este escenario, el cálculo del Valor del Cliente a lo Largo del Tiempo (CLTV, por sus siglas en inglés) emerge como una herramienta estratégica esencial, permitiendo a las empresas no solo entender el valor actual de sus clientes, sino también poder predecir su comportamiento de compra en el futuro. En este trabajo de fin de grado se diseña una metodología de creación de modelo de Redes Neuronales para la predicción del CLTV. El objetivo principal es desarrollar una metodología innovadora que permita evaluar el valor monetario futuro de los clientes existentes y comparar sus resultados con los modelos tradicionales de predicción. La metodología propuesta incluye la recopilación y análisis de los datos históricos proporcionados por la empresa, seguido del entrenamiento de cada uno de los valores a predecir necesarios para el cálculo del CLTV empleando la misma red neuronal. El trabajo concluye con la implementación de una red densa capaz de predecir con efectividad y precisión el valor de cliente en un periodo de 6 meses con un mejor rendimiento que el cálculo generado con modelos tradicionales como son el modelo BetaGeoFitter y el modelo Gamma-Gamma. Además de nombrar las ventajas e inconvenientes que tiene este tipo de modelos frente a los modelos tradicionales. Este estudio aporta una nueva perspectiva sobre el cálculo de valor de cliente a lo largo del tiempo empleando redes neuronales y ofrece recomendaciones de trabajos futuros para este campo. ABSTRACT In today's dynamic business environment, characterized by fierce competition and the constant evolution of customer expectations, a company's ability to understand and anticipate its customer

En los últimos años, la proliferación de servicios de vehículos de transporte con conductor (VTC) ha transformado significativamente la movilidad urbana. Entre estos servicios, Uber se ha consolidado como una de las principales opciones a nivel global. La ciudad de Nueva York es el lugar perfecto para analizar esta tendencia y ayudar a Uber a poder mantener y mejorar su posición en el mercado. Se ha observado la ineficiencia de los taxis y VTC al pasar la mayor parte de su tiempo sin pasajeros a bordo. La motivación principal de este proyecto se encuentra precisamente en la potencial mejora de la eficiencia y la calidad del servicio de Uber mediante el análisis de datos. Utilizar un enfoque basado en datos para la toma de decisiones permite responder de manera más precisa a las necesidades de sus usuarios para así mejorar su satisfacción. El principal desafío que se ha encontrado en este proyecto es la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos generados por los servicios de Uber en Nueva York. Estos datos incluyen información sobre la ubicación, hora y día o datos de otras empresas. Además, se han combinado con datos externos como datos meteorológicos o datos sobre las zonas o barrios de la ciudad. La variedad y cantidad de los datos, supone un reto que ha requerido del uso de diferentes tecnologías para procesarlos y analizarlos de manera efectiva. El resultado del proyecto ha sido un dashboard o informe publicado en la web con el que se han podido extraer conclusiones que responden a las principales cuestiones planteadas. En primer lugar, se identifican fluctuaciones en la demanda de servicios de Uber a lo largo del día, la semana y el año, mostrando picos de demanda durante las horas de entrada y salida del trabajo, así como una estacionalidad en los datos por semana. Geográficamente, se han mapeado las zonas con mayor y menor demanda de servicios de Uber, destacando áreas como Manhattan y Brooklyn con alta concentración de viajes. Además, con los datos

El presente Trabajo Fin de Grado forma parte de un conjunto de cuatro TFGs propuestos por profesores del DATSI con objeto de desarrollar una herramienta que permita integrar programación paralela y programación distribuida en un único modelo basado en el lenguaje C. El modelo utiliza directivas de OpenMP ampliadas con otras relacionadas con MPI, formando lo que se ha denominado OMPD (OpenMP Distribuido). Dada la complejidad de esta propuesta, se planteó una distribución del desarrollo del proyecto global en cuatro subproyectos, cada uno de los cuales está encaminado a desarrollar e incorporar a OMPD un subconjunto de directivas de MPI asociadas a diferentes conceptos de este modelo de distribución de datos: 1-Definición de datos, 2-Reparto de iteraciones, 3-Envío de datos y 4-Recuperación de resultados. El presente TFG corresponde al primero de los indicados, que se encarga de desarrollar y documentar las declaraciones correspondientes a la definición de tipos de datos. Se utilizarán las herramientas Bison y Flex para el construir el parser y el scanner respectivamente, partiendo de un analizador de la arquitectura C99 de C y un analizador de OpenMP con gramática ampliada. Una primera etapa será la de crear y diseñar la tabla de símbolos, necesaria para registrar los tipos, tamaños y parámetros de las distintas variables y funciones. Posteriormente tendremos que incluir el manejo de la tabla de símbolos a la gramática. La siguiente etapa consistiría en traducir las directivas OMPD de definición de tipo de datos hacia MPI, asegurando la transparencia para el resto del código. Por último, se validará el funcionamiento correcto mediante varios ejemplos de pequeña entidad ajustados a las nuevas directivas. La meta no es la de mejorar la eficiencia de las aplicaciones paralelas, esto es algo que ya se logra con la combinación de OpenMP y MPI. OpenMPD es una extensión del lenguaje OpenMP diseñada para facilitar la programación en sistemas de memoria distribuida. Aunque MP

En este proyecto en colaboración con Grupo MasMovil profundizo en las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing (en adelante, NLP) para abordar la siguiente cuestión: ¿es posible predecir y, por ende, evitar la fuga de un cliente basándonos en el análisis de llamadas telefónicas comerciales mantenidas con el equipo de ventas de la compañía? La IA y su inminente incursión en cada rincón y disciplina nos abre a un nuevo mundo de posibilidades. Gracias al uso del Aprendizaje Automático o Machine Learning (en adelante, ML) podemos replicar el conocimiento, no necesariamente técnico específico, sino más bien aquel que nos es connatural e innato por el simple hecho de existir como seres humanos que interactúan. Conseguir que la IA aprenda a entender y formular sarcasmos, ironías, tonos alegres, serios, iracundos, es decir, que comprenda sentimientos. El proyecto ahondará en las características y principios del NLP, sus arquitecturas y su uso en el análisis de sentimientos, poniendo especial atención y visión en el mundo de la empresa y teniendo siempre en cuenta factores económicos y empleo de recursos. Dicho de otra manera, analizaremos los métodos para la obtención de los mejores resultados al menor coste. Abstract: In this project in collaboration with Grupo MasMovil, I delve deeply into the techniques of Natural Language Processing (NLP) to address the following question: Is it possible to predict and consequently prevent customer churn based on the analysis of commercial phone calls with the company’s sales team? The imminent integration of AI into every corner and discipline opens us to a new world of possibilities. Through the use of Machine Learning (ML), we can replicate knowledge, not necessarily specific technical knowledge, but rather that which is innate and natural to us simply by existing as interacting human beings. Achieving AI’s understanding and formulation of sarcasm, irony, cheerful, serious, and irate tones, in othe

En este trabajo se desarrolla un sistema para la generación y mejora de anuncios de video mediante la utilización de modelos de inteligencia artificial generativa. La propuesta se divide en dos etapas, un primer acercamiento dónde el usuario introduce una descripción (prompt) inicial corta (sencilla, ya que está enfocado a usuarios no especializados en inteligencia artificial) que describe la idea del anuncio a generar y su objetivo (lo que trata de conseguir el usuario/empresa con el anuncio). Este prompt se refina y amplia utilizando unagente RAG (que utiliza distintos LLMs a elección del usuario implementados a través de la API de groq), adaptándolo a las características específicas del anuncio. Una vez realizado este proceso, se da la segunda etapa, donde la descripción (prompts) final (respuesta del agente) pasa por un modelo de generación de video (externo a la herramienta) para la creación final del anuncio, ofreciendo la herramienta un espacio para visualizar el resultado final. Durante el desarrollo del trabajo, se estudian diferentes estructuras de modelos de lenguaje, buscando los mejores prompts o la identificación de un estilo óptimo en la redacción del prompt para la generación de anuncios. A su vez, se examinan los aspectos de diseño necesarios para optimizar la generación de los prompts (como la introducción de un prompt del sistema o system prompt y la evaluación de los métodos de aprendizaje de few-shot learnig y zero-shotlearning). Además, se construye una interfaz gráfica sencilla e intuitiva para acercar la herramienta ausuarios no expertos de una manera simple. Cabe destacar la implementación de un sistema interactivo, estilo “ChatBot” con memoria, que permite al usuario validar los prompts generados o proporcionar nueva información para así construir un prompt final adecuado. Los resultados a lo largo de la evolución del trabajo fueron demostrando mejoras significativas en la generación de texto y tiempos de respuesta, sobre todo con la elimin

El término “restaurar” hace referencia al hecho de recuperar, reparar o devolver al estado inicial que tenía un objeto determinado. En el caso de las imágenes, a pesar de que desde la primera fotografía tomada alrededor de la década de 1840 se han producido mejoras notables en la tecnología para su captura, persisten desafíos y obstáculos que afectan a la integridad visual de las mismas. Estos obstáculos demandan la búsqueda e investigación de técnicas innovadoras para poder preservar la autenticidad y la calidad de las imágenes a lo largo del tiempo. Gracias a los grandes avances conseguidos en el sector de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) asi cómo en la ciencia de tratamiento y procesamiento de imágenes podemos llevar a cabo este proceso de restauración a nivel digital. Denominaremos Restauración de Imágenes al proceso de mejora de la calidad de una imagen compensando o eliminando las distorsiones y el deterioro presentes en la misma. Hoy en día el disponer de imágenes nítidas y bien preservadas es crucial en muchos ámbitos, como puede ser la medicina (para la consecución de diagnósticos más precisos), la seguridad (reconocimiento de objetos y personas), la astronomía (análisis y estudio de los objetos celestes), etc. Todas estas imágenes sen pueden ver afectadas de diferentes maneras ya sea por la compresión de las mismas, su subexposición o sobrexposición, desenfoque por el movimiento de la cámara durante la captura de la imagen y otros motivos. Uno de los principales problemas que afectan a las imágenes es la aparición de ruido en ellas. El ruido son distorsiones visuales identificables como efectos de granulado o decoloración que suelen reducir el impacto de una imagen, oscurece los detalles y, cuando se presenta en niveles altos, puede arruinar por completo dicha imagen. Los modelos de restauración de imágenes actuales han experimentados avances significativos en la eliminación del ruido y mejora de la calidad, pero aún quedan desa

Este Trabajo de Fin de Grado ha consistido el desarrollo de una parte del nuevo sistema de GMAA, mientras que las partes restantes serán responsabilidad de otros estudiantes. La motivación para esta actualización surge del hecho de que el GMAA, en su estado actual se considera obsoleto. El sistema actualizado, denominado Web-DSS-MAUT, se trata de un sistema basado en la metodología de análisis de decisiones con un modelo en utilidad multiatributo aditivo con información parcial, que permite incertidumbre en el impacto de las alternativas e imprecisión en la cuantificación de las preferencias del decisor. El nuevo sistema se diseñará para ser accesible a través de la web. Esta característica permitirá su uso en una amplia variedad de dispositivos, lo que aumentará su accesibilidad. La pantalla se ha dividido en diferentes secciones, lo cual hará que su uso sea más cómodo permitiéndose el acceso simultaneo de, por ejemplo, la jerarquía de objetivos y los gráficos del área de trabajo al mismo. Además, la interfaz de usuario se ha actualizado para ser más moderna y atractiva. En cuanto a los detalles más específicos del trabajo, se centrará en el desarrollo de dos tipos de análisis de sensibilidad: • El primer tipo son los intervalos de estabilidad de pesos. Esta funcionalidad permitirá a los usuarios ver el rango dentro del cual, si se ajusta el peso de un atributo específico dentro de dicho rango, ranking de las alternativas permanecerá inalterado. Se podrá elegir entre calcular el intervalo para el cambio de la mejor alternativa o de cualquier alternativa. • El segunda tipo a implementar son las simulaciones de Monte Carlo, en el cual se realiza numerosas simulaciones, y en cada una de ellas, el peso de los atributos se va cambiando de forma aleatoria. Este método permite descartar alternativas no óptimas. Dependiendo de la opción seleccionada, los pesos serán totalmente aleatorios; los pesos serán totalmente aleatorios y se asignarán a los atributos de acuerdo con u

El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se enfoca en el desarrollo del Time Use Radar de Economics @Intelligence, una aplicación informática para el análisis de datos sobre el uso del tiempo en España. Este proyecto integra técnicas avanzadas de visualización, análisis estadístico y aprendizaje automático, permitiendo a los usuarios obtener insights significativos y una mayor comprensión de cómo se utiliza el tiempo a nivel de las Comunidades Autónomas. El desarrollo de la aplicación comprende varios aspectos críticos: la recopilación y limpieza de datos, el diseño de una interfaz de usuario intuitiva, la implementación de algoritmos de análisis de datos y la evaluación de la usabilidad y rendimiento de la aplicación. El objetivo final es desplegar e integrar esta herramienta en la plataforma Economics @Intelligence, promoviendo la democratización de datos abiertos y apoyando la actividad docente en la Universidad Politécnica de Madrid. Uno de los objetivos específicos del TFG es desarrollar una interfaz de usuario accesible, que facilite la comprensión de los datos mediante un diseño intuitivo del Time Use Radar. Así como la implementación de funcionalidades avanzadas para permitir a los usuarios explorar y analizar datos, identificando tendencias y patrones que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Otro aspecto crucial es el eficiente procesamiento de datos, asegurando la calidad y la integridad de los datos obtenidos de encuestas sobre el uso del tiempo, esto es fundamental para proporcionar resultados confiables y útiles. La aplicación busca contribuir a una mayor conciencia sobre el uso del tiempo y su impacto en la vida diaria. Por último, el proyecto se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 8, 9 y 10, proporcionando información relevante para abordar desafíos sociales y económicos, y apoyando así iniciativas globales para el desarrollo sostenible. ABSTRACT This project focuses on the development of the Time Use Radar by Economics @I

En la última década, la inteligencia artificial y, en particular, las redes neuronales profundas han revolucionado numerosos campos. La capacidad de estos modelos para aprender representaciones complejas de los datos ha permitido avances significativos en tareas como la clasificación de imágenes, encontrando aplicaciones en múltiples industrias. De hecho, el reconocimiento de imágenes y objetos es vital en sectores como la medicina para el diagnóstico asistido, en los coches autónomos para la detección de peatones y señales de tráfico, y en la seguridad para la vigilancia y el reconocimiento facial. También se aplica en realidad aumentada, procesamiento de imágenes médicas y agricultura, donde los drones vigilan los cultivos y detectan plagas. Estas tecnologías permiten automatizar procesos, mejorar la precisión en tareas complejas y facilitar nuevas formas de interacción entre el ser humano y el ordenador. Sin embargo, el éxito de estos modelos depende a menudo de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos y recursos informáticos intensivos, lo que puede suponer un obstáculo importante para muchos investigadores y desarrolladores. Los modelos preformados, entrenados en vastos conjuntos de datos como ImageNet, han surgido como una solución eficaz para superar estas limitaciones. Estos modelos pueden ajustarse a tareas específicas con un esfuerzo de formación relativamente bajo, aprovechando características aprendidas previamente. A pesar de su potencial, la selección del modelo preentrenado más adecuado para una tarea específica sigue siendo un reto, dado el creciente número de arquitecturas y variaciones disponibles. ABSTRACT In the last decade, artificial intelligence and, in particular, deep neural networks have revolutionized numerous fields. The ability of these models to learn complex representations of data has enabled significant advances in tasks such as image classification, finding applications in multiple industries. Indeed, image and object recogni

En los últimos años, el análisis de datos ha cobrado una gran relevancia en el fútbol profesional, y el aprendizaje automático se ha visto impulsado con el objetivo de exprimir los datos para obtener información valiosa. Este proyecto tiene como objetivo descubrir como de útiles pueden llegar a ser estos modelos de predicción aplicados al futbol, y si realmente presentan una ventaja competitiva. El proyecto se ha dividido en tres partes, para poder probar distintas aplicaciones que el machine learning puede ofrecer. La primera, confeccionar un mapa de Europa que divida a los equipos más ofensivos y menos ofensivos mediante el algoritmo de clusterización k-medias. Se continua con una búsqueda de jugadores con características similares, haciendo uso también del algoritmo k-medias para dividir los datos en conjuntos, y luego crear una matriz de similitud. Y acabamos con la predicción del rendimiento de un jugador por medio de algoritmos de regresión. Para llevar a cabo esta tarea, se han utilizado conjuntos de datos basados en estadísticas de jugadores y equipos de las cinco grandes ligas europeas, desde 2018 hasta 2023. Tras implementar cada algoritmo, hemos conseguido obtener resultados muy enriquecedores, como visualizar la evolución de la ofensividad en Europa, descubrir la utilidad de la herramienta para encontrar jugadores similares, o encontrar los jugadores más prometedores del panorama futbolístico, entre otros. Si bien hemos encontrado limitaciones en cuanto a la disponibilidad e integración de datos, este trabajo sienta las bases para una adopción más amplia del machine learning en el fútbol profesional, augurando beneficios tanto para equipos como para la experiencia de los aficionados. Abstract: In recent years, data analytics has become very relevant in professional soccer, and machine learning has been pushed with the aim of squeezing data to obtain valuable information. This project aims to discover how useful these predictive models can be applied to s

El telecontrol está en nuestras arquitecturas en forma de smartphones, sensores, dispositivos... Este telecontrol no solo significa un intercambio puro de datos sino la posibilidad de una aldea global. Con el avance de estas tecnologías, los dispositivos son cada vez más complejos y arquitectónicos, cambiando la forma en la que nos relacionamos con el entorno y nuestra propia forma de vida. Mientras estas tecnologías han seguido evolucionando, la arquitectura no ha cambiado sustancialmente y nos enfrentamos a una asimetría tecnología-arquitectura. Los seres humanos hemos necesitado de la arquitectura desde nuestros orígenes, actuando inicialmente como refugio, pero complejizándose a medida que avanzamos en el tiempo, adaptándose a las demandas específicas de cada época y respondiendo a los cambios sociales, culturales y tecnológicos de cada momento. Sin embargo, hoy nos encontramos con un problema, ¿Es capaz la arquitectura de responder a las nuevas necesidades virtuales y tecnológicas características de nuestra época? La aparición de internet y las nuevas tecnologías cambió completamente nuestra forma de vivir y socializar, por lo consecuente, esto debería de verse representado en la forma que creamos arquitectura. Por lo que me surge la siguiente pregunta. ¿Cuál es el siguiente paso que debe dar la arquitectura? La investigación en este campo se convierte en algo no solo relevante en la actualidad, sino que tiene directa repercusión en la forma en la concebimos y diseñamos espacios para el futuro.

En el contexto del transporte público, las aplicaciones móviles juegan un papel fundamental en la planificación y gestión de viajes, siendo esenciales para millones de usuarios. Renfe, como uno de los principales proveedores de transporte en España, desempeña un rol crucial en este ámbito. Sin embargo, se han detectado deficiencias significativas en términos de usabilidad y accesibilidad en esta la aplicación móvil, lo que repercute negativamente en la experiencia del usuario y la percepción de la empresa. Este estudio se concentra en abordar específicamente estas deficiencias en la aplicación móvil de Renfe. El objetivo principal es identificar las deficiencias de usabilidad más relevantes de la aplicación móvil de Renfe y analizar las implicaciones económicas y sociales de estas deficiencias para comprender su impacto en la experiencia del usuario y la imagen pública de esta compañía, así como identificar áreas de mejora. Se utilizarán diversos métodos de investigación, como la recopilación de datos, análisis económico y pruebas de usabilidad específicas para la aplicación móvil de Renfe. Se pondrá un énfasis especial en el análisis económico, examinando cómo las deficiencias en la usabilidad y accesibilidad pueden afectar los ingresos, los costos asociados al servicio al cliente y la reputación de Renfe. Finalmente, se documentarán los hallazgos sobre el impacto social de la accesibilidad limitada, especialmente en relación con la inclusión de personas con discapacidades y problemas cognitivos. Se considerarán las barreras cognitivas en el diseño de la aplicación y cómo estas pueden afectar la experiencia del usuario y su capacidad para acceder a los servicios de transporte de manera equitativa. ABSTRACT This document presents the specification, planning, and implementation of the Bachelor's Thesis project carried out by Jaime Rosendo García. In the context of public transportation, mobile applications play a fundamental role in trip planning and management, bein

Este trabajo se centra en las Graph Neural Networks (GNN), una clase de redes neuronales capaces de modelar eficazmente problemas cuya estructura subyacente se representa como un grafo. En este estudio, se aplican las GNN al descubrimiento de efectos secundarios de medicamentos utilizando el conjunto de datos ogbl-ddi. Para ello, se realiza una exhaustiva revisión del estado del arte, implementando las mejores variantes y las técnicas más avanzadas en predicción de aristas. Además, se emplean técnicas de vanguardia durante el entrenamiento, como la optimización bayesiana para la búsqueda de hiperparámetros. Finalmente, se analiza en profundidad el comportamiento de la métrica Hits@K y se proponen nuevas líneas de investigación basadas en las conclusiones obtenidas. ABSTRACT This work focuses on Graph Neural Networks (GNN), a class of neural networks capable of effectively modeling problems whose underlying structure is represented as a graph. In this study, GNN are applied to the discovery of drug side effects using the ogbl-ddi dataset. A comprehensive review of the state of the art is conducted, implementing the best variants and the latest techniques in edge prediction. Additionally, cutting-edge techniques such as Bayesian optimization for hyperparameter tuning are employed during training. Finally, the behavior of the Hits@K metric is thoroughly analyzed, and new research directions are proposed based on the conclusions drawn.

Este proyecto se sitúa en el contexto de una creciente conciencia sobre la importancia de la salud mental y emocional en los adolescentes. En la actualidad, los adolescentes enfrentan desafíos únicos, desde la presión académica hasta la influencia de las redes sociales, que pueden impactar de manera significativa en su bienestar emocional. La detección temprana y la intervención adecuada son fundamentales para mitigar los riesgos y promover un desarrollo saludable. La plataforma AMTE (https://transdiagnostico.com/) ofrece un servicio en línea de prevención de la depresión y la ansiedad en adolescentes. Actualmente en evaluación en varios centros de España, la Universidad UNED coordina su uso y estudio. Este proyecto fin de grado pretende realizar una actividad de mantenimiento y expansión de funcionalidades para escalar las actividades de investigación y ofrecer intervenciones personalizadas a diferentes tipos de adolescentes. Se propone el desarrollo de editores y configuradores con el propósito de modificar el programa existente y crear nuevas intervenciones digitales. Este planteamiento conlleva la necesidad de modelar y ampliar la lógica existente de la plataforma para gestionar múltiples intervenciones. En la configuración actual, se dispone únicamente de un programa predefinido que incluye módulos y tareas específicas. La meta es abstraer esta estructura y diseñar un sistema que permita la creación y configuración de nuevas intervenciones. Este nuevo enfoque posibilitará la administración de diversos módulos, cuestionarios, tareas y actividades llevadas a cabo por los adolescentes. De este modo, se logrará realizar estudios más personalizados, centrándose en casos particulares, y como resultado, se mejorará la capacidad de la plataforma para proporcionar asistencia adaptada a las necesidades individuales de cada usuario. Abstract: This project is set in the context of a growing awareness of the importance of mental and emotional health in adolescents. Currentl

En el desarrollo de testing, independientemente del lenguaje o entorno de programación, se enfrentan desafíos relacionados con la escritura y ejecución de pruebas efectivas. Estos desafíos incluyen la necesidad de diseñar pruebas que cubran una variedad de casos de uso, así como la gestión adecuada de recursos y la limpieza del estado del sistema después de cada test. Además, se busca garantizar la eficacia y fiabilidad de las pruebas, lo que implica mejorar continuamente el framework de tests existente y adoptar prácticas de desarrollo de software que promuevan la detección temprana de errores y la calidad del código. Este Trabajo de Fin de Grado se centra en mejorar el framework de pruebas de Ciao Prolog para hacerlo más robusto y completo, con el objetivo de facilitar la creación de tests complejos. En particular, nos enfocamos en el diseño e implementación de una fase de preparación, que se ejecuta antes de realizar la prueba y una fase de limpieza que se ejecuta una vez finalizada la misma. Estas fases están diseñadas para abordar los problemas encontrados a la hora de ejecutar tests en los que los recursos no se han limpiado correctamente después de su ejecución. Para analizar estos casos de prueba de manera efectiva, se han propuesto también mejoras en el sistema de filtrado de tests. Esto permite ejecutar una cantidad reducida de tests, facilitando así la focalización en el problema a resolver. Además, se ha añadido un mecanismo para definir dependencias entre diferentes tests, así como diseñado e implementado un prototipo para ejecutar pruebas gestionando esas dependencias, lo que permite un uso más eficiente de los recursos y un menor tiempo de ejecución de las pruebas. Este prototipo también mejora la detección de errores al indicar qué pruebas han fallado y cuáles se han omitido debido a que presentan dependencias respecto de una prueba que ha fallado. Finalmente, se ha realizado un estudio de caso sobre la prueba de conformidad con ISO Prolog. En este e

En este proyecto se presenta una arquitectura para la detección de objetos en un coche de carreras autónomo utilizando YOLOv9 y comunicación mediante ROS2. El objetivo principal es detectar conos y obstáculos en la pista para facilitar la conducción autónoma de un coche de carreras tipo fórmula. Para lograr esto, se emplea una cámara estereoscópica que permite determinar la posición exacta de los obstáculos en tiempo real. Mediante las predicciones de YOLO, se identifica el tipo y color del obstáculo, aplicando una bounding box para comunicar esta información a los demás módulos del vehículo. Abstract: This project presents an architecture for object detection in an autonomous racing car using YOLOv9 and communication using ROS2. The main objective is to detect cones and obstacles on the track to facilitate the autonomous driving of a formula racing car. To achieve this, a stereoscopic camera is used to determine the exact position of the obstacles in real time. Using YOLO predictions, the type and color of the obstacle is identified and a bounding box is applied to communicate this information to the other modules of the vehicle.

Este Trabajo Fin de Grado, tiene como objetivo desarrollar un sistema de diagnóstico que se centrará en tumores cerebrales mediante el uso de técnicas de Deep Learning. El problema que abordar es la necesidad de mejorar la precisión y eficiencia en la detección a través de resonancias magnéticas o, en inglés, Magnetic Resonance Imaging (MRI), una tarea crítica en la práctica médica actual. Para alcanzar este objetivo, se seleccionó y utilizó la arquitectura de redes neuronales convolucionales VGG16, conocida por su eficacia en tareas de clasificación de imágenes. Su entrenamiento y evaluación se hizo con datasets públicos de Kaggle. Las herramientas usadas comprenden librerías de Python como NumPy, Matplotlib, Keras y TensorFlow. Los resultados demostraron que el modelo desarrollado es eficaz en la clasificación de MRI, logrando una precisión significativa. Este hecho sugiere que el uso de modelos de Deep Learning puede mejorar la exactitud de diagnóstico médico y apoyar a los profesionales de la salud en la detección temprana de enfermedades. Se concluye que este Trabajo Fin de Grado puede contribuir a futuras investigaciones y a varias ODS, como el acceso equitativo a diagnósticos médicos de alta calidad, especialmente en regiones con recursos limitados. ABSTRACT This research aims to develop a diagnostic system, which will focus on detecting brain tumours through Deep learning techniques. The problem being addressed is the need to improve accuracy and efficiency in the diagnostic detection through magnetic resonance imaging (MRI), a critical task in current medical practice. The main objective of this project is to implement a deep learning model capable of classifying MRI images to identify the presence of brain tumours. To achieve this goal, the VGG16 convolutional neural network architecture, known for its efficiency in image classification tasks, was selected and used. Its training and evaluation were done with public Kale datasets. The tools used comprise Py

El presente proyecto de fin de grado muestra la implementación de una aplicación capaz de generar modelos neuronales simples a partir de herramientas gráficas, en este caso draw.io. La herramienta facilita la enseñanza de conceptos de redes neuronales y aprendizaje automático a estudiantes y principiantes, reduciendo la barrera de entrada al área del aprendizaje automático. Su uso se puede extender incluso a realizar prototipos rápidos en diversas áreas de aplicación, como puede ser el sector salud, donde los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar diagnósticos y tratamientos. La idea principal consiste en que los usuarios puedan diseñar sus arquitecturas neuronales simples de manera visual, exportarlas en formato XML y procesarlas para generar modelos funcionales utilizando la biblioteca Keras de TensorFlow, estos modelos se entrenan a partir de un conjunto de datos en formato CSV proporcionado por el usuario. Este conjunto de datos se divide en un set de entrenamiento y otro de pruebas con el que conseguiremos los resultados del análisis. Para llevar a cabo esta tarea se realizará un detallado análisis del archivo XML, identificando y clasificando correctamente los diferentes componentes del modelo neuronal: las diferentes neuronas, la relación de conexiones entre ellas proporcionando la información necesaria para poder clasificar cada neurona en las diferentes capas del modelo neuronal. Una vez verificada la correcta ordenación e identificación de los elementos de la arquitectura neuronal se procederá a generar las instrucciones necesarias en Keras para generar el modelo y entrenarlo en base al conjunto de datos proporcionado. Abstract: This final degree project shows the implementation of an application capable of generating simple neural models from graphical tools, in this case draw.io. The tool facilitates the teaching of neural networks and machine learning concepts to students and beginners, reducing the entry barrier to the area of machin

La ciberseguridad es una de las muchas ramas que conforman la informática. Como menciona el experto en seguridad Kevin Newmeyer, no existe un consenso internacional sobre lo que constituye la ciberseguridad, pero podemos dar una definición general como el conjunto de políticas, entramiento y tecnología diseñada para proteger el entorno cibernético con la finalidad de asegurar la integridad de la información. Dentro de la misma rama de la ciberseguridad existen varios campos entre los que se encuentran: hacking ético, seguridad en la nube, control de riesgos, gestión de accesos e identidades, etc.… Este proyecto entra dentro del campo de la gestión de accesos e identidades (IAM, por sus siglas en inglés). IAM es la disciplina de seguridad que hace posible que las entidades correctas (personas o cosas) usen los recursos correctos (aplicaciones o datos) cuando los necesitan, sin interferencias, usando los dispositivos que quieran utilizar. El proyecto se centra en la unión de tres procesos de autenticación que aseguren la seguridad de accesos a unos recursos concretos. Por lo tanto, en este caso, nos enfocaremos en el control de accesos. Todos los sistemas de autenticación cuentan con alguno de estos tres factores: - Algo que sabes: contraseñas, preguntas personales, etc. - Algo que eres: huella, iris, voz, cara… - Algo que tienes: correo electrónico, teléfono móvil, tarjetas de identificación, etc. En nuestro caso queremos cumplir con los tres factores para crear un acceso lo más seguro posible. Para cumplir el primer factor he decidido utilizar la autenticación a través de usuario y contraseña ya que es un proceso con el cual la mayoría de la población ya siente cierta familiaridad. Este módulo consta de una base de datos que almacena el nombre del usuario en cuestión, enlazado con una contraseña. El desarrollo del segundo módulo que satisfará los requisitos del factor “algo que eres” será el que más trabajo de desarrollo ha tenido, ya que he optado por una autentica

La creciente automatización y el uso de robots en la industria plantean desafíos significativos en la interacción segura entre humanos y máquinas, lo que hace necesaria la implementación de soluciones avanzadas para prevenir accidentes y optimizar procesos. Por ello, este proyecto desarrolla un sistema que permite a vehículos autónomos, la detección y seguimiento de operarios mediante cámara. Concretamente, permitir que las barredoras puedan seguir a los barrenderos sin necesidad de conductor. El sistema pretende mejorar la seguridad y eficiencia en entornos donde es necesario seguir a personas con un vehículo, permitiendo un movimiento autónomo en tiempo real. Para ello, se ha utilizado YOLOv8, un modelo avanzado de detección de objetos y ROS2 para la integración con el vehículo. Además, se ha diseñado un dataset especifico y entrenado un modelo capaz de detectar a barrenderos. Los resultados obtenidos muestran un rendimiento satisfactorio tanto en la precisión de la detección como en la capacidad de seguimiento, validando la viabilidad del enfoque propuesto. El sistema desarrollado logra que un vehículo autónomo siga a un barrendero, contribuyendo a la eficiencia operativa en distintos entornos. Este proyecto demuestra el potencial de las tecnologías avanzadas de visión por computadora y los sistemas operativos robóticos para resolver desafíos críticos en todo tipo de industrias. Abstract: The increasing automation and use of robots in the industry present significant challenges in ensuring safe interaction between humans and machines, making it necessary to implement advanced solutions to prevent accidents and optimize processes. This project, therefore, develops a system that enables autonomous vehicles to detect and track operators using a camera. Specifically, it allows sweepers to follow street cleaners without a driver. The system aims to improve safety and efficiency in environments where it is necessary for a vehicle to follow people, enabling real-time au

El propósito principal de este proyecto es diseñar y desarrollar modelos de redes neuronales para la reconstrucción y escalado de imágenes, con aplicaciones en medicina, astronomía y seguridad. Además, se busca comparar diversas arquitecturas de redes neuronales para determinar el modelo más eficiente y analizar su precisión en la restauración y escalado de imágenes. La metodología se divide en dos etapas. Primero, se ha creado un conjunto de datos con imágenes en tres resoluciones: alta, media y baja. Las imágenes originales de 2k se han reducido a 1024 × 1024 y se les han aplicado transformaciones para su entrenamiento. Segundo, se han diseñado y entrenado varios modelos de redes neuronales, incluyendo autoencoders, Autoencoders Variacionales (VAE), y tres versiones de Redes Generativas Adversarias Condicionales (cGAN): una cGAN básica, una basada en la arquitectura pix2pix y otra en la arquitectura Súper Resolución Profunda Mejorada (EDSR). Pese a que las métricas tradicionales como la Porción Máxima de Señal a Ruido (PSNR) y el Índice de Similitud Estructural (SSIM) pueden ser indicativas respecto a la calidad de las imágenes, no siempre reflejan la calidad visual percibida. El autoencoder obtuvo resultados prometedores en las métricas analíticas, pero los resultados visuales en resoluciones bajas han sido insatisfactorias. Por otro lado, la cGAN EDSR ha sido la más prometedora en cuanto a resultados analíticos y visuales, a costa de un mayor tiempo de entrenamiento. Los resultados obtenidos en el proyecto parecen indicar que es posible mejorar significativamente la calidad de imágenes deterioradas mediante modelos de redes neuronales. La comparación de diferentes arquitecturas ha permitido identificar modelos eficientes y precisos para aplicaciones prácticas. Abstract: The main purpose of this project is to design and develop neural network models for image reconstruction and scaling, with applications in medicine, astronomy, and security. Additionally, the pro

El objetivo de este proyecto es implementar una herramienta en Rust que establezca las métricas de calidad del código Swift, con el fin de proporcionar ayuda para mejorar la calidad del diseño software de las aplicaciones para iOS. El funcionamiento de la herramienta será el siguiente: 1. AST: Mediante el compilador de Swift, se generarán los árboles de sintaxis abstracta (AST) de cada archivo Swift. 2. Parser: Para representar este AST, se ha implementado un analizador sintáctico que transforma el AST devuelto por el compilador de Swift en estructuras de datos manejables. 3. Estrucutras intermedias: Sin embargo, para calcular las métricas de calidad, se requieren algunos elementos adicionales. Por este motivo, la segunda parte de la herramienta se centra en generar unas estructuras intermedias que recopilarán los datos necesarios para llevar a cabo el cálculo de dichas métricas. 4. Metricas de calidad: Por último, la tercera parte del proyecto consiste en la generación de métricas de calidad basadas en los datos recibidos por las estructuras intermedias. En esta fase, se permitirá decidir según qué criterios se desea realizar el cálculo de las métricas. Además, esta parte está separada del resto del proyecto para facilitar la ampliación a otros lenguajes sin necesidad de adaptar la herramienta al completo. Asimismo, añadir nuevos criterios para medir la calidad no implicaría mayores complicaciones, siempre y cuando se cuenten con las estructuras intermedias necesarias para llevarlo a cabo. Además, destacar que aunque las tres partes se han desarrollado en colaboración con otros dos compañeros, en este TFG se documentará únicamente la parte de la generación de las métricas cuantitativas de calidad. Esta parte resulta esencial para poder implementar las distintas estrategias con las que se van a calcular las métricas de calidad. En definitiva, este proyecto se enfoca en proporcionar métricas de calidad para el código Swift mediante una herramienta implementada en Rus

Este trabajo se ha centrado en el desarrollo de una plataforma avanzada para la monitorización y control en tiempo real de los costes asociados con el uso del hidrógeno en el contexto empresarial. El proyecto surge como respuesta a la evolución global hacia fuentes más limpias y renovables, y la necesidad por parte de las empresas de evaluar esta transición en términos de costes. El enfoque es la creación de una herramienta dinámica y escalable que cumpla con las necesidades actuales del mercado y que también se adapte a los cambios futuros y la expansión de la tecnología de hidrógeno. Para el desarrollo, se contemplaron las limitaciones actuales del mercado, como la inmadurez de la infraestructura de hidrógeno y la volatilidad en la disponibilidad de datos. Estas condiciones guiaron el diseño de la herramienta, asegurando que sea efectiva en todo momento sin necesidad de una revisión completa. En base a las limitaciones anteriores, la plataforma ofrece por un lado datos sobre los precios de los combustibles fósiles en las principales ciudades españolas, permitiendo el análisis y la contextualización de la evolución de estos para ofrecer una perspectiva profunda y estratégica para la toma de decisiones logísticas y operativas en las empresas. Además, se incluyen los últimos datos disponibles sobre la producción de hidrógeno y costes asociados. Esta inclusión establece la base para futuras expansiones de la herramienta, y sirve como primer paso hacia un enfoque más amplio centrado en el hidrógeno. La implementación se ha realizado utilizando servicios de Microsoft Azure®, aprovechando su capacidad para la gestión y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos dinámicos y su integración con Power BI para la visualización de los datos. La arquitectura de la herramienta está basada en la nube incluyendo Azure Data Factory para la extracción de los datos, y Azure Table Storage para el almacenamiento eficiente y escalable de estos. El informe interactivo en Power BI se

En la actualidad, es corriente encontrar numerosas organizaciones que manejan una ingente cantidad de información crítica en tiempo real pero... ¿y si un día esto no fuese así? El conocimiento y correcto uso de las tecnologías actuales para evitar pérdidas de información y mantener los sistemas servidores disponibles en todo momento resultan fundamentales en algunos negocios y organizaciones a nivel mundial. Construir un sistema escalable que sea tolerante a fallos es uno de los principales objetivos cuando de información crítica se trata. Para que un sistema sea escalable se deben plantear escenarios a pequeña escala, comprobar que sus elementos funcionan siguiendo las pautas esperadas, y añadir nuevos elementos al sistema, que se construirán de manera similar, supervisando que los elementos ya existentes dentro del sistema no vean mermadas sus características al añadir nuevos elementos. Por otro lado, la tolerancia a fallos se puede conseguir con sistemas redundantes y/o con políticas de sustitución o reemplazo. Tener clara la política de reemplazo de elementos en un sistema en casos críticos es fundamental para dar un servicio eficaz y sin fallas, que pueda estar activo en todo momento. Es por esto que el objetivo de este trabajo es comenzar describiendo estas tecnologías y poder desarrollar sus detalles, desde conceptos generales del producto Informix, hasta conceptos más específicos y concretos de sus mecanismos, modos de funcionamiento, parámetros de los archivos de configuración de cada uno de los elementos del sistema, redes y modos de conexión, etc. Por último, se mostrarán casos de uso en los que un sistema experimenta caídas de distintos servidores con el objetivo de demostrar que la información permanece disponible para el usuario en todo momento. Se realizarán pruebas de caída de servidores primarios y secundarios, explicando en cada uno de los escenarios las opciones disponibles para su resolución de conflictos y mostrando cuándo el sistema permitirá p

Este proyecto se centra en desarrollar un método de análisis de cobertura para pruebas de ontologías, un campo crucial en la ingeniería del conocimiento y la inteligencia artificial. Las ontologías, como estructuras formales que organizan el conocimiento en áreas específicas, son vitales para facilitar la comprensión y el intercambio de información entre sistemas y usuarios. Garantizar la calidad y efectividad de estas ontologías es esencial, y aquí es donde entra en juego la cobertura de ontologías. La cobertura se refiere a qué tan bien una ontología cubre todos los conceptos y relaciones relevantes de un dominio específico, asegurando que sea completa y precisa. Nuestro proyecto ha desarrollado un método completo de análisis de cobertura, basado en investigaciones anteriores en ingeniería de software y ontología. Este método ha sido diseñado y validado a través de una serie de estudios de caso, además de ser implementado en un prototipo de software funcional. Hemos considerado aspectos teóricos, metodológicos y prácticos para evaluar la eficacia y aplicabilidad del método en diferentes escenarios. El método propuesto para el análisis de cobertura se centra en identificar y listar todos los elementos clave dentro de una ontología, como clases, propiedades, subclases y tripletas del tipo clase-propiedad-clase. Hemos prestado especial atención a los principios de diseño de pruebas con Themis y hemos implementado herramientas que facilitan este análisis. El prototipo de software desarrollado permite cargar ontologías y pruebas de cobertura, generando visualizaciones claras e intuitivas de los resultados. Este software está diseñado para ser adaptable y efectivo en diversos contextos, manejando incluso ontologías de gran tamaño y proporcionando resultados rápidos. Además, ofrece una interfaz amigable para los usuarios, compatible con otros sistemas y ontologías a través de estándares reconocidos, y permite la interacción dinámica con las visualizaciones para explorar

Este Proyecto de Fin de Grado realizado de forma conjunta con otros dos compañeros más, se centra en el desarrollo y mejora de una herramienta de evaluación de calidad de diseño del código implementada en Rust. Dicha herramienta analiza el código fuente proporcionado por un usuario, usando diferentes métricas de calidad. Aunque este Trabajo de Fin de Grado (TFG) documentará solo una parte de la herramienta, todos los miembros han contribuido en todas las etapas del desarrollo. La base de la decisión de implementar la herramienta con el lenguaje Rust fue debido a la eficiencia aportada por el lenguaje y el posible uso que se le podría dar a la herramienta con otros lenguajes diferentes a Swift. La herramienta recibe un árbol sintáctico abstracto (AST) generado por el compilador de Swift. A partir de este AST, se generan tokens que se convertirán en nodos. Con la información de estos nodos, se crea una estructura intermedia en formato JSON. Esta estructura intermedia se analiza posteriormente para calcular métricas y determinar las dependencias entre los elementos del código. En este TFG se documentará la primera parte del proceso, en el cual destaca la generación de un Analizador Léxico y Sintáctico, para proporcionar a la herramienta la capacidad de generar los tokens y nodos, los cuales se pasarán como argumento para generar un AST, que contendrá toda la información necesaria para facilitar el análisis de los pasos posteriores. ABSTRACT This Final Degree Project, carried out jointly with two other colleagues, focuses on the development and improvement of a code design quality evaluation tool implemented in Rust. This tool analyzes the source code provided by a user, using different quality metrics. Although this final project will document only a part of the tool, all members have contributed to all stages of development. The decision to implement the tool in the Rust language was based on the efficiency provided by the language and the potential use of the tool wi

En este trabajo de fin de grado se llevará a cabo la migración de una aplicación monolítica a microservicios, utilizando los servicios proporcionados por AWS. La aplicación abarcará distintas fases que simularán el trabajo de un ingeniero DevOps en un proyecto en la nube. Comenzaré definiendo qué es una aplicación monolítica y su transformación en microservicios. Una aplicación monolítica se construye como una sola unidad, generalmente compuesta por tres partes: la interfaz de usuario (UI), la base de datos y la lógica de la aplicación, todas ellas integradas en una única unidad. Este tipo de aplicaciones escalan horizontalmente, es decir, cuando se necesitan más recursos, se crea una copia exacta del monolito en otro servidor y se utiliza un balanceador de carga para distribuir las peticiones de los clientes. Sin embargo, cualquier cambio en la aplicación requerirá reiniciar todas las instancias, ya que todas deben ejecutar el mismo código fuente. Por otro lado, una aplicación dividida en microservicios es un sistema compuesto por entidades o componentes relativamente pequeños y poco acoplados, que se comunican entre sí mediante protocolos de comunicación ligeros (API, HTTP/HTTPs). Entre las ventajas de este enfoque se encuentran la agilidad en el desarrollo, debido a bases de código más pequeñas que representan funciones de negocio individuales, así como la tolerancia a fallos, ya que la aplicación puede seguir funcionando aunque uno de los servicios esté inoperativo. Sin embargo, factores como la seguridad, la fiabilidad y la latencia de la red adquieren una importancia crítica, dado que cada mensaje dentro de la aplicación implica la transmisión de datos a través de la red. Además, la división de la aplicación aumenta su superficie de ataque, lo que plantea desafíos adicionales en términos de seguridad. Además, en la ejecución del proyecto se implementarán prácticas de CI/CD (Integración Continua y Despliegue Continuo). La Integración Continua implica que el equ

En la actualidad, cuando una pequeña empresa o negocio necesita almacenar información para facilitar y agilizar su correcto funcionamiento, siempre han tenido dos opciones con graves inconvenientes. La primera solución consiste en contratar a un equipo muy costoso económicamente de desarrolladores que diseñe, despliegue y mantenga una base de datos, normalmente ubicada en la nube. Y la segunda opción suele ser limitarse a almacenar los datos que necesitan en tablas de Excel, donde consultar y gestionar la información acumulada puede volverse una tarea tediosa a medida que almacenamos más y más datos. Este Trabajo de Fin de Grado surge como la respuesta a todos estos inconvenientes, aportando una solución económica, rápida y sencilla a través de una aplicación de escritorio para la gestión de bases de datos. En primer lugar, las bases de datos que creamos se encontrarán almacenadas de manera local, es decir, en nuestro propio ordenador, para así no tener que depender de servicios en la nube, conexión a internet y además tener que pagar una mensualidad por dicho servicio. En segundo lugar, la aplicación permite gestionar nuestras bases de datos sin la necesidad de tener conocimientos avanzados de SQL, de esta forma los usuarios pueden administrar tablas, inserciones o eliminaciones de datos y realizar consultas con unos conocimientos básicos. Finalmente, esta solución no solo beneficia a las empresas y negocios en términos de costos y autonomía, sino que también ofrece escalabilidad y flexibilidad. A medida que la empresa crece, las bases de datos pueden modificarse y adaptarse sin la necesidad de grandes inversiones adicionales. Por todo esto, este TFG no solo propone una solución práctica a un problema común, sino que además demuestra cómo las nuevas tecnologías pueden ser utilizadas de manera innovadora para ofrecer soluciones a problemas de la actualidad y favorecer y apoyar a las pequeñas empresas. ABSTRACT Currently, when a small company or business needs to sto

En el presente trabajo se va a realizar un estudio sobre la viabilidad del desarrollo de una idea de negocio denominada “PLANERASMUS”. Esta idea nace para ayudar a los alumnos que realizan el programa Erasmus en la gestión de las diferentes tareas que han de realizar, así como acerca a los estudiantes para que se ayuden unos a otros. Se realizará un primer estudio sobre las necesidades reales de los estudiantes, se procederá tras ello a definir las funcionalidades de la aplicación, para dar paso a estudiar un modelo de negocio, analizando los potenciales costes, los métodos de Financiación, cómo monetizar la aplicación y acabando con un análisis de la viabilidad del proyecto. ABSTRACT In this work, a study will be conducted on the feasibility of developing a business idea called "PLANERASMUS". This idea was conceived to assist students participating in the Erasmus program with managing the various tasks they need to complete, as well as to facilitate peer support among students. The study will begin with an assessment of the actual needs of the students. Following this, the functionalities of the application will be defined. This will be followed by a business model study, analyzing potential costs, funding methods, how to monetize the application, and concluding with an analysis of the project's feasibility.

La lectura fácil es una herramienta esencial para promover la accesibilidad y la inclusión en la comunicación escrita, especialmente para personas con dificultades de comprensión lectora. En un mundo donde la información escrita es fundamental para la participación plena en la sociedad, la lectura fácil facilita el acceso a textos a personas con discapacidad cognitiva, personas que están aprendiendo el idioma, personas mayores y cualquier otra persona que enfrente barreras para la comprensión lectora. La importancia de la lectura fácil radica en su capacidad para hacer accesible la información a todos, permitiendo que más personas puedan comprender y utilizar textos en su vida diaria. Sin embargo, la adaptación de textos a lectura fácil es un proceso laborioso y costoso. Requiere un profundo conocimiento de las técnicas de simplificación lingüística y una cuidadosa consideración de la coherencia y claridad del texto adaptado. Por eso, con este trabajo estamos buscando una forma de flexionar automática y un proceso de adaptación de palabras a frases semi-automático. En este contexto, la correcta inflexión de sustantivos y adjetivos juega un papel crucial para mantener la claridad y la coherencia del texto adaptado. La inflexión adecuada asegura que los textos sean fáciles de entender y mantengan su significado original, sin introducir ambigüedades que puedan confundir a los lectores. Este Trabajo de Fin de Grado de Daniel Terrón (TFG) se centra en analizar y proponer estrategias para la correcta inflexión de sustantivos y adjetivos en materiales de lectura fácil, con el objetivo de mejorar su eficacia y accesibilidad. A lo largo de la memoria se detallarán los métodos, procesos, técnicas y funciones empleadas para llevar a cabo este estudio. ABSTRACT Easy-to-read is an essential tool for promoting accessibility and inclusion in written communication, especially for people with reading comprehension difficulties. In a world where written information is essential for f

Este trabajo consiste en una revisión de tres softwares dedicados al análisis topológico de datos: Topology ToolKit, Kepler Mapper y Perseus. La finalidad del trabajo consiste en dar un contexto del análisis topológico de datos mencionando tres de los métodos aplicados en este campo: clustering basado en densidad, homología persistente y algorimo Mapper con la finalidad de facilitar el entendimiento de los resultados obtenidos en el posterior uso del software. El objetivo principal es mostrar los pasos de instalación, uso y comprensión de los resultados utilizando ejemplos existentes en la documentación oficial de los softwares mencionados, por lo que no se realizará un análisis de datos desde cero, pero permitirá contextualizar y facilitar el posterior uso de los mismos para cualquier usuario. A pesar de esto, se muestran gráficas de cada paso seguido para acompañar la parte técnica con la parte visual, explicando la interpretación de las mismas y facilitando así la lectura. Debido a que es un campo cuyas bases matemáticas son complejas, la intención ha sido permitir una lectura lo más sencilla posible en la descripción de los tres métodos que se explican, sin dejar de lado la importancia que tiene comprender los fundamentos. Se explican detalladamente diferentes estudios que se han llevado a cabo para demostrar con usos reales de los métodos y de esta manera ser capaces de ver la magnitud de este campo y las aplicaciones que tiene en el mundo real, permitiendo a cualquier lector comprender la importancia de este campo que aún está en una etapa muy joven de su desarrollo, sin embargo, ya nos permite ver el potencial real que tiene. ABSTRACT This work consists of a review of three software tools dedicated to topological data analysis: Topology ToolKit, Kepler Mapper, and Perseus. The purpose of this work is to provide a context for topological data analysis by mentioning three methods applied in this field: density-based clustering, persistent homology, and the mapp

Este proyecto se basa en el desarrollo de una arquitectura RAG que sirva a modo de Asistente Virtual tanto para alumnos como para PDI y PAS. A pesar de que esta solución ya se implementó con éxito anteriormente, el vertiginoso ritmo al que avanza la inteligencia artificial ha dejado esta solución obsoleta, pues hoy en día existen una multitud de alternativas mucho más avanzadas. En esta memoria se describe la definición y desarrollo de una nueva plataforma, utilizando métodos y tecnologías conteniendo los últimos avances en la Inteligencia Artificial para asegurar los mejores resultados en respuesta de preguntas. La arquitectura usada, denominada RAG (o Retrieval Augmented Generation) se basa en la vectorización de documentación predefinida para rellenar el contexto de un LLM (o Large Language Model). Esto facilita la recuperación de información por parte de este y asegura la mayor veracidad posible en las respuestas. Además, el asistente está alojado en un servicio web, permitiendo ser usado por cualquier usuario. ABSTRACT This project consists of the development of a RAG architecture that serves as a Virtual Assistant for students, teachers and staff. Although this solution has already been successfully implemented in the past, the rapid pace at which artificial intelligence is advancing has rendered this solution obsolete, as today there are a multitude of much more advanced alternatives. This thesis describes the definition and development of a new platform, using methods and technologies containing the latest advances in Artificial Intelligence to ensure the best results in question answering. The architecture used, called RAG (or Retrieval Augmented Generation) is based on the embedding of predefined documentation to fill the context of an LLM (or Large Language Model). This facilitates the retrieval of information by the LLM and ensures the highest possible veracity in the answers. In addition, the platform is hosted on a web service, allowing it to be used b

La idea central de este TFG es comparar el uso y rendimiento de una GPU y una CPU cuando se programa con diferentes técnicas (OpenACC, OpenMP o CUDA) para acelerar aplicaciones computacionalmente costosas. La programación de GPU y CPU se puede hacer con el uso de directivas tales como son OpenMP y OpenACC, que permiten mantener el código original hasta cierto punto, en cambio, el lenguaje CUDA, el cual requiere un mayor trabajo a la hora de modificar el código para adaptarlo a la forma en que este lenguaje funciona, solo permite la programación en GPU. En este TFG no solo se realizarán análisis en las diferencias de rendimiento de cada versión, sino que también se medirá el tiempo necesario para desarrollar y depurar cada una de ellas. Para ello, se usarán dos ejemplos sencillos, fáciles y conocidos, aunque computacionalmente costosos, los cuales serán el algoritmo de cálculo del número pi y, un simulador simple de dinámica molecular. ABSTRACT The main idea of this TFG is to compare the use and performance of a GPU and a CPU when programming with different techniques (OpenACC, OpenMP or CUDA) to accelerate computationally expensive applications. GPU and CPU programming can be done both with the use of directives such as OpenMP and OpenACC, which allow to keep the original code to some extent, while CUDA language, which requires more work to modify the code to adapt it to the way this language works, only allows GPU programming. In this dissertation we will not only analyze the performance differences of each version, but we will also measure the time required to develop and debug each of them. For this, two simple, easy and known examples will be used, although computationally expensive, which will be the algorithm for calculating the number pi and a simple molecular dynamics simulator.

Lidiar con la plataforma de licitaciones del estado es un proceso complejo. Este proyecto ha surgido para simplificar y optimizar dicho proceso, empleando un enfoque innovador basado en Python, un lenguaje de programación que lidera el campo de la inteligencia artificial por su facilidad de uso y amplia adopción. El objetivo principal del proyecto ha sido desarrollar una herramienta que permita encontrar licitaciones de manera más natural y eficiente. Para lograr esto, se ha implementado un modelo de lenguaje de código abierto previamente entrenado, adecuado para manejar el lenguaje comúnmente utilizado en las descripciones de las licitaciones. La aplicación desarrollada será utilizada por el Rectorado de la Universidad Politécnica de Madrid para mejorar la evaluación de licitaciones y obtener precios más competitivos. Además, esta herramienta puede ser invaluable para pequeñas y medianas empresas que dependen de las licitaciones públicas, facilitando la búsqueda y filtrado de oportunidades relevantes según sus áreas de interés. ABSTRACT Dealing with the state procurement platform is a complex and laborious process. This project was developed to simplify and optimize this process using an innovative approach based on Python, a programming language that leads the field of artificial intelligence due to its ease of use and widespread adoption. The main objective of the project has been to develop a tool that allows for more natural and efficient procurement searches. To achieve this, an open-source pre-trained language model has been implemented, suitable for handling the language commonly used in procurement descriptions. The developed application will be used by the Rectorate of the Polytechnic University of Madrid to improve procurement evaluation and obtain more competitive prices. Additionally, this tool can be invaluable for small and medium-sized enterprises that depend on public procurements, facilitating the search and filtering of relevant opportunities acco

Este Trabajo de Fin de Grado se resume en el desarrollo de un sistema de gestión del ciclo de vida de titulaciones universitarias para la Universidad Politécnica de Madrid. El objetivo principal del proyecto es comprender los diferentes procesos a los que se somete un título, entender cómo se gestionan en la actualidad e identificar las necesidades de los usuarios para diseñar un sistema que cumpla los requisitos y mejore la eficiencia en la gestión del ciclo de vida de titulaciones oficiales. El trabajo se inició con un análisis del contexto de uso, identificando cuáles eran los agentes externos, analizando los roles de los usuarios y el entorno. Se realizaron entrevistas y se revisó la documentación relacionada con la gestión de titulaciones en la Universidad Politécnica de Madrid, lo cual permitió definir los casos de uso del sistema. En la fase de diseño, se implementó un prototipo de alta fidelidad utilizando la herramienta Figma. Este prototipo contiene interfaces detalladas y funcionales para las principales funcionalidades del sistema, adaptadas a los diferentes roles de usuarios identificados como Jefe de Estudios, Subdirector de Calidad, Unidad Técnica de Calidad o Responsable de Titulación. Una vez implementado, el prototipo fue sometido a evaluación y pruebas de usabilidad con usuarios representativos, lo cual permitió identificar y corregir los problemas de usabilidad encontrados y realizar algunas modificaciones para mejorar la experiencia y satisfacer las necesidades de los usuarios. También se ha diseñado una base de datos para que, si en futuras iteraciones se implementa el software de este sistema, se pueda asegurar la coherencia y la integridad de los datos. Se diseñó concretamente un modelo de entidad-relación para representar cómo las entidades se relacionan entre sí. Por último, se concretaron reuniones con un Jefe de Estudios, un Subdirector de Calidad y con la Unidad Técnica de Calidad, y se realizaron pruebas de usabilidad con cada uno de el

Este Trabajo de Fin de Grado muestra un estudio de los métodos criptográficos desde la Antigüedad hasta la llegada de los primeros ordenadores. Se ha llevado a cabo una revisión bibliográfica y un estudio histórico de numerosos textos con el objetivo de comprender la evolución de la disciplina y su importancia en el transcurso de la historia. En este contexto, se analizan grandes hitos de la disciplina como la máquina Enigma y el criptoanálisis realizado por Alan Turing y Marian Rejewski durante la Segunda Guerra Mundial, así como el impacto del telegrama Zimmermann en la Primera Guerra Mundial. De forma adicional, se han implementado diversos métodos criptográficos en Python para permitir al usuario el cifrado y descifrado de mensajes a través de una aplicación, proporcionando una comprensión práctica de los conceptos teóricos presentados. ABSTRACT This Final Degree Project presents a comprehensive study of cryptographic methods from ancient times to the advent of the first computers. A bibliographic review and historical analysis of numerous texts have been conducted with the objective of understanding the evolution of the discipline and its significance throughout history. Within this context, key milestones in the field are examined, including the Enigma machine and the cryptanalysis efforts by Alan Turing and Marian Rejewski during World War II, as well as the impact of the Zimmermann Telegram in World War I. Furthermore, various cryptographic methods have been implemented in Python, enabling users to encrypt and decrypt messages through an application, providing a practical understanding of the theoretical concepts discussed.

Este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado con el objetivo de implementar nuevas funcionalidades e interfaces al sistema DRACO (Dinámica de Refuerzo del Aprendizaje de Compiladores). Estas nuevas funcionalidades e interfaces amplían el alcance de DRACO para poder poner el sistema en uso también para la asignatura de Traductores de Lenguajes. Además de estas nuevas implementaciones, se han realizado mejoras dentro del sistema mediante tareas de mantenimiento. Las nuevas funcionalidades que se han añadido son las definiciones del Generador de Código Intermedio y Generador de Código Objeto previas a las comprobaciones de dichos módulos, además de sus respectivas interfaces. Este Trabajo de Fin de Grado también ha dejado preparado las interfaces de los comprobadores para que, cuando se desarrollen dichos comprobadores en el sistema, se puedan implementar junto dichas interfaces. Las definiciones previas a los comprobadores darán la posibilidad a los alumnos a poder probar sus Traductores, ya sea al generar el fichero de código intermedio o el fichero de código objeto. Por otro lado, las tareas de mantenimiento que se han realizado han servido para corregir errores o incluir mejoras en el sistema, tanto para la parte del administrador, como para la parte del alumno. En esta memoria se explica todo el proceso que se ha seguido para la realización del trabajo, mediante un planteamiento del problema, las soluciones, las implementaciones y las pruebas necesarias. ABSTRACT This Final Degree Project has been carried out with the objective of implementing new functionalities and interfaces to the DRACO system (Dynamics of Reinforcement of Compiler Learning). These new functionalities and interfaces expand the scope of DRACO to be able to put the system into use also for the Language Translators subject. In addition to these new implementations, improvements have been made within the system through maintenance tasks. The new functionalities that have been added are the definit

La propuesta desarrollada en este documento se enfoca en la implementación de un sistema de gestión de servicios de TI basado en el estándar ISO 20000, adaptado específicamente para las necesidades de las PYMES en España. Dado que la presencia digital desde hace unos años es casi obligatoria para las empresas, la implementación de este estándar es crucial para mantener el control y asegurar la disponibilidad de los servicios TI. La propuesta sugiere una implementación por niveles, permitiendo a las PYMES comenzar con los recursos mínimos, tanto monetarios como de personal, mientras se asegura una calidad mínima de los servicios desde el inicio. Se ha consultado a más de 50 directivos de PYMES para adaptar la propuesta a sus prioridades en TI, y el plan incluye una estimación de costes y la asignación de roles según el tamaño de la empresa. También se cuenta con el conocimiento y apoyo de varios expertos en el estándar para entender la necesidad de su implementación. Para finalizar se le presenta la propuesta a algunos directores de PYMES de distintos sectores para obtener su opinión y el valor real que podría tener la propuesta. Abstract: The proposal developed in this document focuses on the implementation of an IT service management system based on the ISO 20000 standard, specifically adapted to the needs of SMEs in Spain. Since digital presence has been almost mandatory for companies for a few years now, the implementation of this standard is crucial to maintain control and ensure the availability of IT services. The proposal suggests a tiered implementation, allowing SMEs to start with minimum resources, both monetary and personnel, while ensuring a minimum quality of services from the outset. More than 50 SMB executives have been consulted to tailor the proposal to their IT priorities, and the plan includes a cost estimate and role assignment based on the size of the company. It also counts with the knowledge and support of several experts in the standard to un

En el estudio de la propagación de virus en la población se emplean diversos métodos epidemiológicos como SIR, SEIR, SIRD, SIQR y SIRV y enfoques estadísticos como Poisson, QuasiPoisson y Binomial Negativa. La elección de la metodología se realiza considerando aspectos como la disponibilidad y calidad de datos, la tasa de transmisión, el periodo de incubación y otros factores clave del virus en cuestión. Los modelos deterministas, como SIR y sus variantes, permiten comprender las dinámicas de propagación de enfermedades infecciosas, y los métodos estadísticos permiten examinar patrones y tendencias en los datos epidemiológicos, proporcionando una visión cuantitativa de la incidencia de la enfermedad. El análisis de la pandemia de la COVID-19 ha involucrado la aplicación de una variedad de estos métodos para adaptarse a la información disponible sobre el virus en cada etapa de la crisis sanitaria, ya que es fundamental realizar ajustes continuos en el método utilizado a medida que avanza la situación pandémica. El objetivo principal de este trabajo es llevar a cabo una comparación entre los distintos enfoques epidemiológicos, con el fin de identificar aquel que mejor se adapte para comprender y anticipar la propagación del virus COVID-19 en España. ABSTRACT In the study of virus propagation within populations, various epidemiological methods such as SIR, SEIR, SIRD, SIQR and SIRV, as well as statistical approaches such as Poisson, QuasiPoisson, and Negative Binomial have been employed. Method selection depends on factors such as data availability and quality, transmission rate, incubation period, and other characteristics of the specific virus under consideration. Traditional models like SIR and its variations provide insights into the dynamics of infectious disease transmission, while statistical approaches help analyze patterns and trends in epidemiological data, offering a quantitative understanding of disease incidence. The analysis of the COVID-19 pandemic has i

Al inicio de este trabajo se proporciona una sólida introducción a los sistemas dinámicos y los conceptos básicos asociados a ellos. A través del estudio del sistema logístico µx(1 − x), originalmente popularizado por Robert May, se ilustra cómo un sistema dinámico determinista puede transitar del orden al caos. Este capítulo no solo sirve como una base teórica sino también como un puente hacia comprensiones más complejas, introduciendo la definición de caos según Devaney, que incluye las nociones de sensibilidad a las condiciones iniciales, transitividad topológica y puntos periódicos densos. Seguidamente se explora la perspectiva de Li y Yorke sobre el caos, destacando cómo diferentes enfoques dentro de la misma disciplina pueden conducir a variadas interpretaciones y entendimientos del comportamiento caótico. Este análisis no solo refleja la diversidad de pensamiento en el campo, sino que también subraya la importancia de una comprensión matizada cuando se abordan sistemas complejos. Para cerrar las bases teóricas sobre los sistemas dinánicos se avanza hacia una evaluación crítica de la redundancia en la definición de caos de Devaney. Mediante una argumentación rigurosa, se demuestra que la densidad de los puntos periódicos y la transitividad topológica son suficientes para implicar la dependencia sensible en las condiciones iniciales. Además, se analizan dos definiciones adicionales de caos propuestas por Wiggins y Martelli, ofreciendo una visión más amplia de cómo el caos puede ser caracterizado dentro de diferentes marcos teóricos. Finalmente, el último capítulo propone y desarrolla el diseño de una página web dedicada a facilitar el estudio y la visualización de sistemas dinámicos. Este recurso digital está pensado para proporcionar a estudiantes y profesionales una herramienta interactiva que les permita experimentar con sistemas dinámicos y observar la evolución de comportamientos caóticos. El desarrollo de esta herramienta no solo refleja la aplicación prá

Este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en abordar las limitaciones operativas y estratégicas de los parques de bomberos mediante el desarrollo de un modelo de simulación numérica. El problema central radica en identificar y cuantificar la incidencia de las alertas que quedan sin atender debido a la insuficiencia de personal, un desafío crítico que afecta la eficiencia y efectividad de los servicios de emergencia. En la actualidad, garantizar una respuesta rápida y efectiva en situaciones de emergencia es esencial para la seguridad y el bienestar de las comunidades, y los cuerpos de bomberos juegan un papel fundamental en este contexto. Los retos que enfrentan los servicios de bomberos son múltiples y variados, incluyendo la gestión óptima de recursos y la rápida respuesta a emergencias. En este escenario, el uso de tecnologías avanzadas y la aplicación de modelos de simulación emergen como herramientas clave para optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones estratégicas. Estos modelos permiten analizar y mejorar los tiempos de espera y la efectividad de la respuesta ante emergencias. El alcance del estudio incluye la creación de un modelo de simulación que simula las operaciones diarias de un parque de bomberos, abarcando la respuesta a emergencias, la gestión de recursos humanos y materiales, y la planificación de rutas de intervención. Este modelo no solo busca replicar las dinámicas operativas de una estación de bomberos, sino también optimizar la asignación de recursos y los tiempos de respuesta en situaciones críticas. A través de algoritmos avanzados y análisis de datos, el modelo tiene el potencial de transformar la forma en que los servicios de emergencia se preparan y responden a los incidentes, permitiendo una evaluación en tiempo real de diferentes escenarios y estrategias de intervención. ABSTRACT This Final Degree Project (FDP) focuses on addressing the operational and strategic limitations of fire departments through the development of a