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Este proyecto esta centrado en mejorar la rentabilidad de inversionistas que realizan operaciones en los mercados bursátiles. Mediante una herramienta donde el inversor tenga a mano información actualizada sobre lo que está pasando en el mercado y en sus posiciones actuales. Aprovechando técnicas de aprendizaje automático se trata de aportar un mayor acierto en las operaciones para aumentar la rentabilidad anual. La estrategia de inversión utilizada esta basada en el largo plazo concretamente en la filosofía Value Investing, que se basa en realizar un análisis de los ratios financieros de las empresas o fundamentales de las compañías. En contraposición al Trading que se basa en el análisis técnico del precio y el volumen donde las operaciones se hacen en cortos periodos de tiempo (minutos, horas o días). El desarrollo culminará con una herramienta visual con un cuadro de mandos donde se mostrará las posiciones actuales del portfolio, rendimiento de la cartera, sugerencias de inversión basadas en predicciones por Machine Learning y un indicador de estado predictivo de compra, venta o mantener según el estado actual del mercado., Universidad Europea de Madrid, Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data), Virtual

The objective of this thesis is to develop and apply to a real case study a method to allow easier WWTP development planning and implementation of circular economy related processes in the wastewater treatment sector. In the WWTP system, sewage sludge is the main waste produced. Hence, the processes regarding its production and transformation are the focus of the thesis El objetivo de la tesis es desarrollar y aplicar a un caso de estudio real un método que permita facilitar la planificación del desarrollo de EDAR y la implementación de procesos relativos a la economía circular en el sector del saneamiento. En el sistema de la EDAR, el fango de depuración es el principal residuo producido. Por tanto, los procesos relativos a su producción, transformación y valorización son el foco de la tesis This thesis was financially supported supported by DAM (Depuración de Aguas del Mediterráneo) and by the Industrial Doctorate Programme (ref. 2017-DI-048) of the Catalan Agency of University and Research Grants Management (AGAUR). LEQUIA has been recognized as a consolidated research group by the Catalan Government with code 2014-SGR-1168

La creación de contextos comunicativos ricos que favorezcan el desarrollo de habilidades de lengua oral de los alumnos supone un reto en la práctica educativa de maestros. Con este objetivo, se diseña y construye el Sistema de Soporte a la Toma de decisiones EVALOE-SSD, a partir de la Escala de Valoración de la Lengua Oral en contexto Escolar (Gràcia et al., 2015), para ayudar a los maestros a reflexionar y a autoevaluar su propia práctica y a tomar decisiones informadas para mejorarla. El artículo presenta las características de la EVALOE-SSD, una herramienta digital semi-inteligente, y expone los diferentes ajustes llevados a cabo para su uso por parte de maestras de educación infantil y primaria en escuelas de diferente tipología.

Electric power distribution companies are facing a challenging moment in time. Privatizations, scarce resources, low investments, and harsh penalties owing to inadequate quality force these companies to seek greater efficiency and control of their processes. Thus, decision-making based only on tacit knowledge and without a clear procedure, as was done by the maintenance company considered in this study, is not advisable. Accordingly, this work aimed to develop a support tool for maintenance decisions based on failure data and criticality analysis. The Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method was used to discover the riskiest failure modes, and the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) and Mudge method were used to rank the main criteria used by experts when deciding which transmission line (TL) is in a more critical condition. As a result, the study proposed a tool that guides decision-making in a systematic, impersonal, and collective knowledge-based manner for the specific situations encountered in TL maintenance. The results were approved and judged satisfactory by the members of a team of specialists from the maintenance area. Resumen Las empresas de distribución de energía eléctrica se enfrentan a un momento delicado. Privatizaciones, los recursos escasos, pocas inversiones y duras penas debido a la falta de calidad obligan a estas empresas a buscar una mayor eficiencia y control de sus procesos. Así, la toma de decisiones basadas en conocimiento tácito y sin un procedimiento claro, como la empresa de mantenimiento que fue parte de este estudio, no es recomendable. Por esta razón, este trabajo pretende desarrollar una herramienta de apoyo para las decisiones de mantenimiento, basado en análisis de datos y la importancia de la falta. Se utilizó el método FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) para descubrir los modos de fallo más riesgosos, y la MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) y el método de Mudge se utilizaron para clasificar los principales criterios utilizados por expertos cuando decidir qué línea de transmisión se encuentra en una condición más crítica. Como resultado, el estudio propone una herramienta que guía la toma de decisiones de una manera sistematizada, impersonal y colectiva basada en el conocimiento para las situaciones específicas encontradas en mantenimiento de líneas de transmisión. Los resultados fueron aprobados y juzgados satisfactorios por los miembros de un equipo de especialistas del sector de mantenimiento.

This research presents a discrete-event simulation model of cane supply as a decision support system for managers in a sugarcane mill. The research considers harvesting, transporting, and unloading cane at the mill yard, including the time windows, inherent uncertainty in the system, and queues of all operations. The model was implemented in C++, and the Qt Creator development environment was used to generate a graphical interface. We found that fifty percent of the time, the trailers are waiting; we also assessed the impact of mill downtime on the unloaded cane in the mill yard. Additional environments were also evaluated: rainy period, harvesting in remote places, and an alternative configuration at the unloading area that improves the process efficiency. Esta investigación presenta un modelo de simulación de eventos discretos del sistema de abastecimiento de caña como sistema de soporte a las decisiones para los administradores en los ingenios azucareros. Comprende las operaciones de cosecha, transporte y descarga de la caña en el patio del ingenio, además tiene en cuenta ventanas de tiempo, la incertidumbre inherente del sistema y considera las colas de todas las operaciones. El modelo fue implementado en C++ utilizando el entorno de desarrollo Qt Creator para generar una interfaz gráfica. Se encontró que el 50% del tiempo las tractomulas se encuentran en espera, además se evaluó el impacto de los paros de molienda en la cantidad de caña descargada. Otros ambientes fueron también evaluados: época lluviosa, cosecha en campos lejanos y una configuración alternativa en la zona de descarga de caña que mejora la eficiencia del proceso.

This research presents a discrete-event simulation model of cane supply as a decision support system for managers in a sugarcane mill. The research considers harvesting, transporting, and unloading cane at the mill yard, including the time windows, inherent uncertainty in the system, and queues of all operations. The model was implemented in C++, and the Qt Creator development environment was used to generate a graphical interface. We found that fifty percent of the time, the trailers are waiting; we also assessed the impact of mill downtime on the unloaded cane in the mill yard. Additional environments were also evaluated: rainy period, harvesting in remote places, and an alternative configuration at the unloading area that improves the process efficiency. Esta investigación presenta un modelo de simulación de eventos discretos del sistema de abastecimiento de caña como sistema de soporte a las decisiones para los administradores en los ingenios azucareros. Comprende las operaciones de cosecha, transporte y descarga de la caña en el patio del ingenio, además tiene en cuenta ventanas de tiempo, la incertidumbre inherente del sistema y considera las colas de todas las operaciones. El modelo fue implementado en C++ utilizando el entorno de desarrollo Qt Creator para generar una interfaz gráfica. Se encontró que el 50% del tiempo las tractomulas se encuentran en espera, además se evaluó el impacto de los paros de molienda en la cantidad de caña descargada. Otros ambientes fueron también evaluados: época lluviosa, cosecha en campos lejanos y una configuración alternativa en la zona de descarga de caña que mejora la eficiencia del proceso.