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Domótica y Privacidad: Navegando entre la Comodidad Tecnológica y la Seguridad de los Datos
Full text linkThe work presents critical aspects of security and privacy in IoT-based home automation
systems, with a particular emphasis on the Z-Wave, ZigBee, and Wi-Fi wireless protocols.
Through a review of scientific and technical literature, following the PRISMA method, a
detailed assessment of vulnerabilities and challenges associated with the security of these
protocols is conducted. Additionally, current trends and emerging concerns in this field are
identified and discussed. The study concludes with a series of practical and evidence-based
recommendations aimed at improving data protection and privacy in home automation
systems. These recommendations are intended to inform, with the goal of fostering a safer
and more reliable smart home environment.El trabajo presenta aspectos críticos de seguridad y privacidad en sistemas de domótica
residencial basados en IoT, poniendo especial énfasis en los protocolos inalámbricos Z-Wave,
ZigBee y Wi-Fi. Mediante una revisión de la literatura científica y técnica, y siguiendo el
método PRISMA, se realiza una evaluación detallada de las vulnerabilidades y los retos
asociados a la seguridad de estos protocolos. Además, se identifican y discuten las tendencias
actuales y las preocupaciones emergentes en este campo. El estudio concluye con una serie
de recomendaciones prácticas y fundamentadas, orientadas a mejorar la protección de datos
y la privacidad en los sistemas de domótica. Estas recomendaciones están dirigidas a informar,
con el objetivo de fomentar un entorno de hogar inteligente más seguro y confiable
All You Need Is AI Muse: hacia el desarrollo de interfaces interactivas con grandes modelos de lenguaje para la creación y performance musical algorítmica
Full text linkThis study focuses on the interaction between Large Language Models (LLMs) and the creation
of algorithmic music, examining how these models can influence the creative process through
various human-machine interfaces. Employing an exploratory methodology, it evaluates the
ability of LLMs to generate musical programming code in different contexts, particularly within
live coding environments using tools such as SuperCollider and Tidal Cycles. As part of the research, AI Muse was developed, software specifically designed to optimize code execution in
live performances, facilitating effective and direct interaction with LLMs. The composition of
AlgorAI, a sound art piece created during the study, exemplifies both the creative potential and
the limitations of LLMs, highlighting the essential collaboration between humans and machines
in developing complex structures. The findings of the study underscore the current limitations
of LLMs in generating complex sound code, while illustrating their significant role as creative
assistants, exploration tools, and sources of inspiration.Este estudio se enfoca en la interacción entre Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM) y la
creación de música algorítmica, analizando cómo estos modelos pueden influir en el proceso
creativo a través de diversas interfaces humano-máquina. Empleando una metodología exploratoria, se evalúa la capacidad de los LLM para generar código de programación musical en
distintos contextos, especialmente en entornos de live coding con herramientas como SuperCollider y Tidal Cycles. Como parte de la investigación, se ha desarrollado AI Muse, un software
específicamente diseñado para optimizar la ejecución de código en actuaciones en vivo, promoviendo una interacción eficaz y directa con los LLM. La composición de AlgorAI, una obra de arte
sonoro realizada durante el estudio, ejemplifica tanto el potencial creativo como las limitaciones de los LLM, destacando la imprescindible colaboración humano-máquina en la formulación
de estructuras complejas. Los resultados del estudio resaltan las limitaciones actuales de los
LLM en la generación de código sonoro complejo, mientras ilustran su importante papel como
asistentes creativos, herramientas de exploración y fuentes de inspiración
Conclusion and Synthesis. What Have We Learned about Happiness Education?
No full textThis final synthesis chapter has four basic parts. The first identifies the major themes and patterns derived from the 11 country case studies. Among such factors discovered to promote happiness is the importance of (1) social relations, (2) connecting to nature, and (3) living in democratic/free societies. This part concludes with the articulation of a theory of happiness comprised of four key pillars: (1) social relations, (2) health, (3) moderation and intelligent consumption, and (4) positive external conditions such as good social welfare and low inequality. The second part of the chapter focuses on the power of words and examines diverse emic constructs of happiness across nations and cultures. The third part calls for a reimagination of education and provides a model of holistic education that promotes joyful, engaged learning. There is an emphasis on cooperative, student-centered, and project learning. There is also a focus on the integration of hard and soft skills. Key elements of teaching excellence are identified. The chapter concludes by presenting a new paradigm of education and development that goes beyond narrow materialistic and monetary outcomes, but instead promotes sustainable happiness and well-being for all
Current Trends on Digital Technologies and Gaming for Teaching and Linguistics
No full textThe use of digital technologies in education is providing both teachers and students with new and innovative forms of support for learning different subjects. Digital games are also bringing multiple benefits to the classroom, especially in the realm of foreign and second language teaching and learning. Different studies have shown that digital technologies and gaming can enhance students’ learning and acquisition skills and knowledge. This book presents the research and studies carried out by different academics, primarily professors and researchers, from various universities around the world. Through their work, these scholars employ different tools and methodologies to explore the applications and implications of new digital technologies and gaming for the teaching, learning and use of language
Desarrollo de un Sistema de Detección de Cáncer de Mama Basado en Redes Neuronales y Métodos de Optimización
Full text linkThe present project focuses on the development of a system based on artificial intelligence
for the detection of breast cancer from mammograms. After an exhaustive review of the state
of the art and the medical context related to this problem, we established the objectives and
methodology necessary to address the problem effectively. Using advanced tools and
technologies, we designed a solution based on convolutional neural networks (CNN) that
enabled the automatic analysis of mammography images.
The solution design process included preparation of the development environment,
downloading and processing of DICOM images, as well as implementation and optimization of
a CNN model. We explored various enhancement strategies, such as configuring Tensorflow
to use the computer GPU, expanding the CNN architecture, and applying transfer learning
techniques with pre-trained models.
The results obtained reflected a significant challenge in terms of model over-fitting, despite
our efforts to improve performance through hyperparameter optimization and the use of
regularization techniques. This limitation leads us to reflect on the adequacy of the data
engineering performed, especially in the data CSV confection phase.
We have performed several tasks covering different fields of work. In data engineering, we
collected DICOM images and metadata by creating CSV files to train neural networks. In
software development, we created scripts and tools to process and analyze data, and set up
AI models. In artificial engineering, we researched and compiled neural network architectures,
exploring their application in breast cancer detection. This multidisciplinary approach allowed
us to approach the problem from various perspectives and make significant progress in
building an AI-based detection system.El presente proyecto se enfoca en el desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial
para la detección de cáncer de mama a partir de mamografías. Tras realizar una exhaustiva
revisión del estado del arte y del contexto médico relacionado con esta problemática,
establecimos los objetivos y la metodología de trabajo necesarios para abordar el problema
de manera eficaz. Utilizando herramientas y tecnologías avanzadas, diseñamos una solución
basada en redes neuronales convolucionales (CNN) que permitió el análisis automático de las
imágenes de mamografías.
El proceso de diseño de la solución incluyó la preparación del entorno de desarrollo, la
descarga y procesamiento de imágenes DICOM, así como la implementación y optimización
de un modelo CNN. Exploramos diversas estrategias de mejora, como la configuración de
Tensorflow para utilizar la GPU del ordenador, la expansión de la arquitectura CNN y la
aplicación de técnicas de transfer learning con modelos pre-entrenados.
Los resultados obtenidos reflejaron un desafío importante en cuanto al sobreajuste de los
modelos, a pesar de nuestros esfuerzos por mejorar el rendimiento mediante la optimización
de hiperparámetros y el uso de técnicas de regularización. Esta limitación nos lleva a
reflexionar sobre la adecuación de la ingeniería de datos realizada, especialmente en la fase
de confección de los CSV de datos.
Hemos realizado diversas tareas abarcando distintos campos laborales. En la ingeniería de
datos, recopilamos imágenes DICOM y metadatos creando archivos CSV para entrenar redes
neuronales. En el desarrollo de software, creamos scripts y herramientas para procesar y
analizar datos, y configurar modelos de IA. En ingeniería artificial, investigamos y recopilamos
arquitecturas de redes neuronales, explorando su aplicación en la detección de cáncer de
mama. Este enfoque multidisciplinario nos permitió abordar el problema desde varias
perspectivas y lograr avances significativos en la construcción de un sistema de detección
basado en IA
Forecasting business software piracy rates A machine-learning approach
No full textEs un capítulo del libro: Lechman, E. & Popowska, M. (2020). Society and Technology
Opportunities and Challenges (1st ed.). RoutledgeThe aim of this research is to examine how effective and accurate machine-learning algorithms can be in predicting business software piracy rates. Computer software is mainly protected by copyright law. Cross-national data on software piracy rates are extracted from the Business Software Alliance (BSA). For that purpose, we employ a sample of 96 countries over the period 2000–2014. We implement the linear regression, and support vector regression models for a wide set of features. The choice of features (or explanatory variables) is based on previous empirical literature on business software piracy. In particular, we conduct a comparison performance of both machine-learning algorithms. Our results show that the support vector regression model has the lowest error rate in comparison to the linear regression model. Future research implications are also discussed
Santos Arnaiz, José Antonio. Filosofía del derecho para seres históricos. Sobre hermenéutica jurídica en perspectiva histórica, Barcelona: Editorial Atelier, 2023
Full text linkRecensión sobre la obra "Filosofía del derecho para seres históricos. Sobre hermenéutica jurídica en perspectiva histórica", del Prof. José Antonio Santos, profesor titular de Filosofía del Derecho y secretario académico del Departamento de Derecho Público II de la Universidad Rey Juan Carlos
Relations between China and Pakistan
Full text linkChina and Pakistan are two states to which the vagaries of geopolitics have given a small common border and geopolitical ties that, after many ups and downs, have ended up being a key aspect of the international ituation in Asia, especially since the increase of Chinese investment in PakistanChina y Pakistán son dos estados a los que los caprichos de la geopolítica han otorgado una pequeña frontera común y unos lazos geopolíticos que, tras numerosos altibajos, han terminado por ser un aspecto clave de la situación internacional en Asia, en especial a partir del aumento de las inversiones chinas en Pakistán
Uso de gestos corporales como recursos mnemotécnicos para la lectura y entonación musical en 3º de Educación Primaria
Full text linkEl presente trabajo se muestra como el desarrollo de una propuesta de programación
didáctica que busca el acercamiento de los estudiantes al área musical desde una
perspectiva dinámica y experimental, donde los alumnos viven, sienten y aprehenden
habilidades musicales con significado y propósito.
Dicha propuesta didáctica ha basado su objetivo principal en el uso del propio cuerpo y los
gestos musicales desarrollados como instrumentos educativos en sí mismos que desplieguen
una experiencia musical multisensorial, articulándose en diferentes recursos pedagógicos e
incorporando el desarrollo de diferentes elementos del lenguaje musical. La metodología
empleada se ha estructurado en base a tres ejes principales: el rol participativo del alumno,
el aspecto transversal y el apoyo en la combinación de diferentes pedagogías musicales.
El alcance de dicho objetivo propone la combinación de los diferentes elementos propuestos
para lograr una decodificación eficiente de la información musical, buscando un desarrollo
tanto perceptivo como cognitivo, que potencie la memoria musical de los alumnos. El
resultado final se ha basado en el acceso natural y dinámico a la lectura de la notación
musical tradicional junto a su correcta entonación como ejercicio global que integra una
experiencia musical enriquecedora y significativa
Information skills instruction in Higher Education students using the 4C/ID model
Full text linkInformation skills instruction continues to be a pending subject among university students despite the fact that they handle the Internet with ease, since the ability to define what is needed, to be strategic when deciding where to search and how, to select the information most appropriate and relevant and to use it properly is not routinely taught. The purpose of this article is to show how the 4C/ID model is applied to the design of this skill, the challenges encountered in its adaptation and the improvement in self-perceived efficacy by students. The results show that the model is successful and the students felt more prepared to face this type of tasks in the future