14605 research outputs found
Sort by
Searching for academic information
No full textThis UOC learning resource provides a solid foundation on how to search for academic information. First, the main steps to consider when conducting an information search, what aspects you should consider before you begin, and then how to develop the best search techniques. some other tips to make searches more efficient and to evaluate the information obtained are also included.Aquest recurs d'aprenentatge de la UOC proporciona una base sòlida sobre com realitzar una cerca d'informació acadèmica. En primer lloc, els principals passos a tenir en compte a l'hora de realitzar una cerca d'informació, quins aspectes es deuen tenir en compte abans de començar i, a continuació, com desenvolupar les millors tècniques de cerca. també inclouen alguns altres consells per fer cerques més eficients i per avaluar la informació obtinguda.Este recurso de aprendizaje de la UOC proporciona una base sólida sobre cómo realizar una búsqueda de información académica. En primer lugar, los principales pasos a tener en cuenta a la hora de realizar una búsqueda de información, qué aspectos debes tener en cuenta antes de comenzar y, a continuación, cómo desarrollar las mejores técnicas de búsqueda. también se incluyen algunos otros consejos para hacer búsquedas más eficientes y para evaluar la información obtenida
Breakfast food advertisements in mediterranean countries: products' sugar content in the adverts from 2015 to 2019
No full textAlthough Spain was considered to be the healthiest country in the world in 2019, some studies reported that Mediterranean diet (MD) adherence, especially for breakfast, is low among children in Mediterranean countries, where child obesity is increasing alarmingly. This study correlated longitudinally the sugar content of breakfast products with advertising strategies. The research design applied quantitative analysis to compile the advertising data from 2015 to 2019 for all media, qualitative analysis of the content, and the use of popular characters to promote the food purchase. Additionally, a nutritional analysis was used to determine the products sugar content. The results were analyzed according to the target they were aimed at (adults or children). Results showed that the Spanish food industry promoted unhealthy products for breakfast, especially those targeted to children, with very high sugar content. To improve the childhood obesity rate in Spain, greater involvement from the food industry is needed. The reformulation of breakfast products must be a priority along with additional sugar reduction strategies so as not to lose adherence to MD in younger generations. More nutrition education is necessary among children, especially on balanced breakfast consumption, a basic meal that helps children to concentrate better in class during the morning
Disseny d'un sistema de control per a un pàncrees artificial comandat per Telegram
No full textEl principal objectiu d'aquest treball és el disseny d'un sistema de control per a un pàncrees artificial, que estarà comandat mitjançant el programa de missatgeria de codi obert Telegram. En la primera part d'aquest projecte es realitzarà el disseny i el muntatge d'un prototip de pàncrees artificial molt basic i que funcionarà de manera autònoma fent servir una placa Arduino UNO com a mòdul de control. Aquest prototip comptarà amb un display LCD on es visualitzarà la informació principal. Un cop realitzat el primer prototip es realitzarà el muntatge i disseny del segon prototip basat en el primer però molt més avançat. D'entrada s'escollirà una placa de desenvolupament basada en el SoC ESP32 que afegirà connectivitat WiFi, millor processament i més memòria al sistema. En primer lloc serà necessària la creació d'un Bot de Telegram que serà l'encarregat de realitzar les comunicacions amb el sistema. A més, s'hauran d'afegir unes rutines de seguretat i d'identificació en l'accés al Bot per tal de poder gestionar la seguretat en el sistema. Finalment es comptarà amb un sistema d'alerta que permetrà al pacient viure amb més tranquil·litat, ja que en cas d'uns nivells no desitjats de glucosa s'enviarà un missatge i d'alerta a les persones que han de tenir cura del pacient.This Project main aim is to design a control system for an artificial pancreas, which will be commanded by the open-source messenger platform Telegram. On this project first part, the design and assembly of a very basic autonomous artificial pancreas prototype will be performed using an Arduino UNO board as a control module. This prototype will have an LCD display where the main information will be displayed. Once the first prototype has been developed the assembly and design of the second prototype based on the first, but much more advanced, will be performed. An ESP32 SoC development-based-board will be chosen as main part, which will add WiFi connectivity, better processing and more memory to the system. First, it will be necessary to create a Telegram Bot that will bring us the communication way with the system. In addition, security routines and access to the Bot must be added in order to be able to manage security of the system. Finally, there will be an alert system that will allow the patient to live more calmly, in case of undesirable glucose levels an alert message to the patient's carer will be sent automatically.El principal objetivo de este trabajo es el diseño de un sistema de control para un páncreas artificial, que estará comandado mediante el programa de mensajería de código abierto Telegram. En la primera parte de este proyecto se realizará el diseño y el montaje de un prototipo de páncreas artificial muy básico y que funcionará de manera autónoma utilizando una placa Arduino UNO como módulo de control. Este prototipo contará con un display LCD donde se visualizará la información principal. Una vez realizado el primer prototipo se realizará el montaje y diseño del segundo prototipo basado en el primero pero mucho más avanzado. De entrada se escogerá una placa de desarrollo basada en el SoC ESP32 que añadirá conectividad WiFi, mejor procesamiento y más memoria al sistema. En primer lugar será necesaria la creación de un Bot de Telegram que será el encargado de realizar las comunicaciones con el sistema. Además, se deberán añadir unas rutinas de seguridad y de identificación en el acceso al Bot para poder gestionar la seguridad en el sistema. Finalmente se contará con un sistema de alerta que permitirá al paciente vivir con más tranquilidad, ya que en caso de unos niveles no deseados de glucosa se enviará un mensaje y de alerta a las personas que deben cuidar el paciente
Diseño e implementación de aplicación iOS para la gestión de listas de regalos
No full textEl objetivo principal de este TFM es diseñar e implementar una aplicación para dispositivos móviles iOS para la gestión de listas de regalos entre usuarios.L'objectiu principal d'aquest TFM és dissenyar i implementar una aplicació per a dispositius mòbils iOS per a la gestió de llistes de regals entre usuaris.The main goal of this project is to design a Mobile app to allow users to create wishes list. This list will be visible to other users that share group
Desarrollo de la APP Android: Footman
No full textThis project consists in the implementation of a mobile application for Smartphones with Android operating system. This application will be based on the management of football tournaments. The application is based on a Client - Server architecture, so that the mobile application will be part of the client, while the server part will be the software developed by Google, Firebase. The application will be developed for three types of user profile. A first user profile that will be for a tournament admin, so that this type of users will be the ones who develop the tournaments. They will also be responsible for managing through the application everything related to the tournament they have created. Another of the features presented by the application is the possibility of registering in a tournament, so the registration will be done online, allowing users to register from anywhere and easily. Finally there will be users who do not wish to acquire the role of the aforementioned users, so these users will be able to access the content of the application, but can only view the data of a tournament The objective of this application is to facilitate the management of a football tournament, since there are many amateur tournaments or non-professional tournaments, which are managed by other means, in this way the application will allow the organizers of these tournaments to manage them.Este trabajo consiste en la implementación de una aplicación móvil para los Smartphones con sistema operativo Android. Esta aplicación se fundamentará en la gestión de torneos de fútbol. La aplicación está fundamentada sobre una arquitectura Cliente - Servidor, de forma que la aplicación móvil será la parte del cliente, mientras que la parte del servidor se tratará del software desarrollado por Google, Firebase. La aplicación será desarrollada para tres tipos de perfil de usuario. Un primer perfil de usuario que será para los creadores de un torneo, de forma que este tipo de usuarios, serán los que desarrollen los torneos. Además se encargarán de gestionar a través de la aplicación todo lo relacionado al torneo que hayan creado. Otra de las funcionalidades que presenta la aplicación, es la posibilidad de realizar la inscripción en un torneo, por tanto la inscripción se realizará de forma telemática, permitiendo a los usuarios realizar la inscripción desde cualquier lugar y fácilmente. Por último existirán usuarios que no deseen adquirir el rol de los usuarios anteriormente mencionados, por lo tanto estos usuarios podrán acceder al contenido de la aplicación, pero solo podrá visualizar los datos de un torneo. El objetivo de esta aplicación es facilitar la gestión de un torneo de fútbol, ya que existen muchos torneos de aficionados o torneos no profesionales, que se gestionan por otras vías, de esta forma la aplicación permitirá a los organizadores de estos torneos llevar la gestión de los mismos con mayor facilidad.Aquest treball consisteix en la implementació d'una aplicació mòbil per a telèfons intel·ligents amb sistema operatiu Android. Aquesta aplicació es fonamentarà en la gestió de tornejos de futbol. L'aplicació està creada sobre una arquitectura Client - Servidor, de manera que l'aplicació mòbil serà la part de client, mentre que la part de servidor es tractarà del programari desenvolupat per Google, Firebase. L'aplicació serà desenvolupada per tres tipus de perfil d'usuari. Un primer perfil d'usuari que serà per als creadors d'un torneig, de manera que aquest tipus d'usuaris, seran els que desenvolupin els tornejos. A més s'encarregaran de gestionar a través de l'aplicació tot el relacionat amb el torneig que hagin creat. Una altra de les funcionalitats que presenta l'aplicació, és la possibilitat de realitzar la inscripció en un torneig, per tant la inscripció es realitzarà de forma telemàtica, permetent als usuaris realitzar la inscripció des de qualsevol lloc i fàcilment. Finalment existiran usuaris que no desitgin adquirir el rol dels usuaris anteriorment esmentats, per tant aquests usuaris podran accedir al contingut de l'aplicació, però només podran visualitzar les dades d'un torneig. L'objectiu d'aquesta aplicació és facilitar la gestió d'un torneig de futbol, ja que hi ha molts tornejos d'aficionats o tornejos no professionals, que es gestionen per altres vies, d'aquesta manera l'aplicació permetrà als organitzadors d'aquests tornejos portar la gestió dels mateixos amb més facilitat
A mi lado de la valla
No full text"A mi lado de la valla" es una obra audiovisual en formato documental para televisión que muestra el fenómeno de la inmigración en la ciudad de Ceuta, contada en primera persona por los migrantes."A mi lado de la valla" és una obra audiovisual en format documental per a televisió que mostra el fenomen de la immigració a la ciutat de Ceuta, explicada en primera persona pels migrants."A mi lado de la valla" is an audiovisual work in documentary format for television that shows the phenomenon of immigration in the city of Ceuta, told in first person by migrants
Generació i anàlisi d'un model per relacionar el microbioma humà i dades clíniques amb malalties autoimmunitàries
No full textDiferents composicions taxonòmiques al microbioma intestinal han estat relacionades a algunes malalties com la diabetis o la malaltia de Crohn. En aquest projecte s'han descrit la composició microbiològica de mostres fecals i variables clíniques -com l'edat o l'índex de massa corporal- associades a un gran nombre d'individus. S'han generat diferents models amb algoritmes de Machine Learning, com Random Forest, Support Vector Machine i XGBoost, per predir si un subjecte ha desenvolupat, o no, alguna malaltia autoimmunitària, a partir de la seua composició taxonòmica intestinal i unes variables clíniques. Els resultats obtinguts a la descripció taxonòmica no mostren uns enterotips clarament diferenciats entre les mostres. La majoria de les variables clíniques categòriques no estan segueixen una distribució equilibrada de les classes. Les distribució de les variables clíniques numèriques analitzades sí que s'aproximen a una distribució normal. El millor model de classificació s'ha obtingut utilitzant un mètode de mostratge anomenat SMOTE per a generar les dades d'entrenament i emprant l'algoritme XGBoost, obtenint un valor de l'estadístic Kappa de 0.6612. Aquest valor es considera que té una adequació substancial a les dades reals. El gènere Bifidobacterium ha sigut el que més ha contribuït en el rendiment del model. A tall de cloenda, no s'han pogut classificar les mostres en enterotips clarament diferenciats; no obstant això, s'ha pogut generar un model per predir si una persona ha desenvolupat, o no, una malaltia autoimmunitària, utilitzant dades del microbioma intestinal i variables clíniques amb una adequació substancial a les dades reals.Different taxonomic compositions of the gut microbiome have been related to some diseases, such as diabetes or Crohn's disease. In this project, the microbiological composition of fecal samples and clinical variables -such as age or body mass index- associated to a big number of subjects have been described. Different models have been generated using Machine Learning algorithms, such as Random Forest, Support Vector Machine and XGBoost, to predict whether a subject has developed, or not, any autoimmune disease, using its gut taxonomic composition and some clinical variables. The obtained results in the taxonomic description do not show very differentiated enterotypes between the samples. Most of the categorical clinical variables do not follow a balanced distribution of their levels. The analyzed numerical clinical variables¿ distribution does follow approximately a normal distribution. The best classifier model has been obtained using a sampling method called SMOTE to generate the training set and using the XGBoost algorithm, obtaining a Kappa statistic value of 0.6612. This value is considered to have a substantial adequacy to the real data. The Bifidobacterium genus has been the one that has contributed the most to the model performance. In conclusion, the samples could not be classified into very differentiated enterotypes; however, a model to predict whether a subject has developed, or not, an autoimmune disease has been generated, using gut microbiome data and clinical variables, giving a substantial adequacy to the real data.Diferentes composiciones taxonómicas al microbioma intestinal han sido relacionadas a algunas dolencias como la diabetes o la dolencia de Crohn. En este proyecto se han descrito la composición microbiológica de muestras fecales y variables clínicas -como la edad o el índice de masa corporal- asociadas a un gran número de individuos. Se han generado diferentes modelos con algoritmos de Machine Learning, como Random Monte, Support Vector Machine y XGBoost, para predecir si un sujeto ha desarrollado, o no, alguna dolencia autoimmunitària, a partir de su composición taxonómica intestinal y unas variables clínicas. Los resultados obtenidos a la descripción taxonómica no muestran unos enterotips claramente diferenciados entre las muestras. La mayoría de las variables clínicas categóricas no están siguen una distribución equilibrada de las clases. Las distribución de las variables clínicas numéricas analizadas sí que se aproximan a una distribución normal. El mejor modelo de clasificación se ha obtenido utilizando un método de muestreo llamado SMOTE para generar los datos de entrenamiento y empleando el algoritmo XGBoost, obteniendo un valor del estadístico Kappa de 0.6612. Este valor se considera que tiene una adecuación sustancial a los datos reales. El género Bifidobacterium ha sido el que más ha contribuido en el rendimiento del modelo. A guisa de conclusión, no se han podido clasificar las muestras en enterotipos claramente diferenciados; sin embargo, se ha podido generar un modelo para predecir si una persona ha desarrollado, o no, una dolencia autoinmunitária, utilizando datos del microbioma intestinal y variables clínicas con una adecuación sustancial a los datos reales
Desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning para aplicaciones de gestión y eficiencia energética
No full textEl propósito del proyecto es el desarrollo de un sistema de Aprendizaje Automático que permita realizar predicciones de consumo de suministros eléctricos. También debe permitir la detección de errores de datos de series temporales de consumo para su posterior análisis y corrección. Todo ello tomando como datos de entrenamiento el histórico de series temporales de cada uno de los suministros eléctricos proporcionados por las comercializadoras.El propòsit d'el projecte és el desenvolupament d'un sistema d'Aprenentatge Automàtic que permeti realitzar prediccions de consum de subministraments elèctrics. També ha de permetre la detecció d'errors de dades de sèries temporals de consum per a la seva posterior anàlisi i correcció. Tot això prenent com a dades d'entrenament l'històric de sèries temporals de cada un dels subministraments elèctrics proporcionats per les comercialitzadores.The purpose of the project is the development of a Machine Learning system that allows predictions of consumption of electrical supplies. It also allows the detection of errors in the data of time series of consumption for later analysis and correction. All this taking as training data the historical time series of each of the supplies provided by the electrical companies
Emocions i consum. Emocions en el consum de rebaixes
No full textAquest treball pretén esbrinar les emocions vinculades a un context de consum específic (les rebaixes) i l'impacte que poden tenir en les conductes dels consumidors. Després de revisar breument la sociologia de les emocions i tractar, amb més profunditat, les relacions de les emocions amb el consumisme modern, s'analitza el resultat d'una recerca qualitativa (mitjançant entrevistes semiestructurades). D'entre les emocions estructurals del consum (enunciades per Eva Illouz), s'ha trobat que la cerca de l'entusiasme és un motivador del consum (especialment davant l'avorriment que pot provocar l'absència de productes nous), i que la dinàmica d'ansietat-autoestima pot ser també motivadora del consum. Així mateix, si bé la rebel·lia no es mostra de forma espontània, sí que es percep que el consum pot contribuir a mostrar l'autèntic jo. S'han detectat altres emocions que poden frenar el consum (la culpa i l'estrès). Finalment, s'ha plantejat la satisfacció per l'autoimatge positiva generada pel fet d'estalviar, com una emoció específica del context de rebaixes.Este trabajo pretende averiguar las emociones vinculadas a un contexto de consumo específico (las rebajas) y el impacto que pueden tener en las conductas de los consumidores. Tras revisar brevemente la sociología de las emociones y tratar, con más profundidad, las relaciones de las emociones con el consumo moderno, se analiza el resultado de una investigación cualitativa (mediante entrevistas semiestructuradas). Entre las emociones estructurales del consumo (enunciadas por Eva Illouz), se ha encontrado que la búsqueda del entusiasmo es un motivador del consumo (especialmente ante el aburrimiento que puede provocar la ausencia de productos nuevos), y que la dinámica de ansiedad-autoestima puede ser también motivadora del consumo. Asimismo, aunque la rebeldía no se muestra de forma espontánea, sí se percibe que el consumo puede contribuir a mostrar el auténtico yo. Se han detectado otras emociones que pueden frenar el consumo (la culpa y el estrés). Finalmente, se ha planteado la satisfacción por la autoimagen positiva generada por el hecho de ahorrar, como una emoción específica del contexto de rebajas.This work aims to find out the emotions linked to a specific consumption context (sales) and the impact they can have on consumer behaviors. After briefly reviewing the sociology of emotions and treating, in more depth, the relationships of emotions with modern consumption, the results of a qualitative investigation (developed through semi-structured interviews) is analyzed. Among the structural emotions of consumption (enunciated by Eva Illouz), it has been found that the search for enthusiasm is a motivator of consumption (especially given the boredom that can cause the absence of new products), and that the dynamics of anxiety-self-esteem can also motivate consumption. Likewise, although rebellion is not shown spontaneously, it is perceived that consumption can help to unveil the true self. Other emotions that can stop consumption (guilt and stress) have been detected. Finally, satisfaction due to the positive self-image generated by saving has been raised as a specific emotion in the context of sales
Herramienta para analizar matrices de expresión génicas con machine learning
Get PDFEn el campo de las aplicaciones biomédicas, es tan importante obtener una alta precisión como hacer que los modelos generados sean explicables para el personal clínico. Por esta razón, es esencial aplicar técnicas inteligentes que sean capaces de aprender de manera efectiva en estos escenarios. En esta ocasión se trata de crear un software en R para proporcionar una manera sencilla de construir un análisis explicativo de la causalidad entre la expresión génica y las condiciones del paciente. El software creado está muy automatizado facilitando las entradas de datos para estudiar diferentes matrices de expresión, con un flujo lineal, con una lectura de datos a través del código GEO, un preprocesamiento en el que se facilita un contraste de hipótesis,una normalización para hacer los datos comparables entre ellos y un filtrado de genes que reduce el cálculo computacional del posterior entrenamiento de los modelos machine learning el cual conlleva diferentes técnicas de selección de genes para, a través de la validación del modelo, detectar la relación entre la expresión génica y la condición del paciente y compartir los resultados de los genes realmente implicados en la respuesta
Pongo a prueba esta herramienta con uno de los temas mas actuales en cuanto a diagnostico clínico, la detección del cáncer a través de la expresión génica de las plaquetas. Los datos se han obtenido del experimento con código GSE89843. Se obtienen AUC por encima del 90% con tan solo 10 genes, lo que supone un gran avance en este campo. El AUC se puede interpretar como la probabilidad de clasificarlos correctamente. Debido a su bajo coste por el número reducido de genes y su poca invasividad puede realizarse a modo de test preventivo y reducir su tasa de mortalidad.In the field of biomedical applications, it is as important to obtain high precision as to make the generated models explainable to clinical staff. For this reason, it is essential to apply intelligent techniques that are able to learn effectively in
these scenarios. This time it is about creating software in R to provide a simple way to construct an explanatory analysis of the causality between gene expression and patient conditions. The software created is highly automated, facilitating data entry to study different expression matrices, with a linear flow,
with a reading of data through the GEO code, a preprocessing in which a hypothesis contrast is facilitated, a normalization to make the comparable data between them and a gene filtration that reduces the computational calculation of the subsequent training of machine learning models which entails different
gene selection techniques to, through the validation of the model, detect the relationship between gene expression and the patient's condition and share the results of the genes really involved in the response I test this tool with one of the most current issues in terms of clinical diagnosis, the detection of cancer through the gene expression of platelets. The data were obtained from the experiment with code GSE89843. AUC above 90% are obtained with only 10 genes, which is a great advance in this field. The AUC can be interpreted as the probability of classifying them correctly. Due to its low
cost due to the reduced number of genes and its low invasiveness, it can be carried out as a preventive test and reduce its mortality rate.En el camp de les aplicacions biomèdiques, és tan important obtenir una alta precisió com fer que els models generats siguin explicables per al personal clínic. Per aquesta raó, és essencial aplicar tècniques intel·ligents que siguin capaces d'aprendre de manera efectiva en aquests escenaris. En aquesta ocasió es tracta de crear un programari en R per a proporcionar una manera senzilla de construir una anàlisi explicativa de la causalitat entre l'expressió gènica i les condicions del pacient. El programari creat està molt automatitzat facilitant les entrades de dades per a estudiar diferents matrius d'expressió, amb un flux lineal, amb una lectura de dades a través del codi GEO, un preprocesamiento en el qual es facilita un contrast d'hipòtesi,una normalització per a fer les dades comparables entre ells i un filtrat de gens que redueix el càlcul computacional del posterior entrenament dels models machine learning el qual comporta diferents tècniques de selecció de gens per a, a través de la validació del model, detectar la relació entre l'expressió gènica i la condició del pacient i compartir els resultats dels gens realment implicats en la resposta. Poso a prova aquesta eina amb un dels temes mes actuals quant a diagnostico clínic, la detecció del càncer a través de l'expressió gènica de les plaquetes. Les dades s'han obtingut de l'experiment amb codi GSE89843. S'obtenen AUC per sobre del 90% amb tan sols 10 gens, la qual cosa suposa un gran avanç en aquest camp. El AUC es pot interpretar com la probabilitat de classificar-los correctament. A causa del seu baix cost pel nombre reduït de gens i la seva poca invasividad pot realitzar-se a manera de test preventiu i reduir la seva taxa de mortalitat