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Adaptación de la producción de biomasa a condiciones de cambio climático
No full text[ES] Uno de los efectos mas claros del cambio climático es su impacto en el crecimiento y desarrollo de las plantas, el cual se ve reflejado en la producción de biomasa. Esta biomasa es un recurso clave para la agricultura, así como para la obtención de bioenergía y de materiales renovables que sirven de materia prima para diversos tipos de industrias. Además, la biomasa vegetal es un sumidero fundamental de CO₂. En particular, el calentamiento global tiene efectos devastadores en diversos cultivos, disminuyendo su rendimiento y acumulación de biomasa. Por ello, entender como las plantas responden a este tipo de estrés es fundamental para garantizar un suministro continuo de biomasa.
En este proyecto, utilizaremos la planta modelo Arabidopsis thaliana para estudiar los efectos del calentamiento global sobre la producción de biomasa de las plantas, ya que su ciclo de vida es corto y su genoma esta bien caracterizado. Emplearemos técnicas genómicas, moleculares, bioinformáticas y de fenotipado de accesiones a gran escala para identificar las variantes genéticas asociadas con genes reguladores de la producción de biomasa en condiciones de altas temperaturas. Analizaremos específicamente la respuesta de diferentes accesiones sometidas a temperaturas elevadas durante un periodo de tiempo, con el objetivo de identificar los genes implicados en la regulación de la biomasa vegetal utilizando una aproximación GWAS. Los candidatos identificados serán caracterizados a nivel genético y molecular.[EN] One of the most obvious effects of climate change is its impact on plant growth and development, which is reflected in biomass production. This biomass is a key resource for agriculture, as well as for obtaining bioenergy and renewable materials that serve as raw materials for various types of industries. In addition, plant biomass is a fundamental CO₂ sink. In particular, global warming has devastating effects on various crops, reducing their yield and biomass accumulation. Therefore, understanding how plants respond to this type of stress is essential to ensure a continuous supply of biomass.
In the project, we will use the model plant Arabidopsis thaliana to study the effects of global warming on plant biomass production, as it has a short life cycle and a well-characterised genome. We will employ genomic, molecular, bioinformatic, and large-scale accession phenotyping techniques to identify genetic variants associated with genes regulating biomass production under high temperature conditions. We will specifically analyse the response of different accessions subjected to elevated temperatures over a period of time, with the aim of identifying the genes involved in the regulation of plant biomass using a GWAS approach. The identified candidates will be characterised at the genetic and molecular level.Barba Tapia, BE. (2026). Adaptación de la producción de biomasa a condiciones de cambio climático. https://riunet.upv.es/handle/10251/232598TFG
Anàlisi i proposta de recuperació urbana i residencial a Sot de Chera després de la DANA
No full text[ES] El municipio de Sot de Chera (Valencia) sufrió importantes daños en octubre de 2024 como consecuencia de la DANA (depresión aislada en niveles altos), que provocó el desbordamiento del río Sot o Reatillo. Las inundaciones devastaron infraestructuras clave, incluyendo puentes, el paseo fluvial, la zona de baño y los accesos, especialmente en la franja urbana adyacente al cauce, caracterizada por parcelas agrícolas, equipamientos públicos y antiguas viviendas, algunas de ellas de protección oficial.
Este trabajo parte de un análisis previo con un estudio detallado a nivel territorial, histórico, demográfico y urbanístico de la situación anterior, así como una posterior consideración e identificación de los impactos principales del desastre natural. A partir de esto, se han estudiado e incorporado casos de estudio nacionales e internacionales sobre intervenciones urbanísticas y arquitectónicas en bordes urbanos, gestión de zonas inundables y regeneración de frentes fluviales.
Tras la evaluación de distintas hipótesis de intervención, se plantea finalmente una solución integral centrada en la reurbanización del área afectada, la mejora del cauce del río, el rediseño de los espacios públicos, la mejora de la accesibilidad, la creación de nuevos equipamientos y la nueva configuración de las edificaciones residenciales previstas en el planeamiento urbanístico, incorporando criterios de sostenibilidad, habitabilidad y mejora constructiva.
La propuesta se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), priorizando la resiliencia climática, la restauración del entorno fluvial y la revitalización del tejido urbano. En este sentido, la recuperación se entiende no solo como una respuesta frente a la catástrofe, sino como una oportunidad estratégica para abordar carencias estructurales preexistentes, dinamizar el entorno urbano, promover el desarrollo local y mejorar la calidad de vida en el municipio.[EN] The municipality of Sot de Chera (Valencia) suffered significant damage in October 2024 as a result of the DANA (isolated high-level depression), which caused the overflow of the Sot or Reatillo River. The floods devastated key infrastructure, including bridges, the riverside promenade, the bathing area, and access routes, particularly in the urban strip adjacent to the riverbed, characterized by agricultural plots, public facilities, and former housing, some of which were social housing.
This project is based on a prior analysis through a detailed territorial, historical, demographic, and urban study of the pre-existing conditions, followed by the identification and evaluation of the main impacts caused by the natural disaster. Based on this groundwork, national and international case studies have been analyzed and integrated, focusing on architectural and urban interventions in urban edge areas, floodplain management, and riverfront regeneration.
After considering various intervention scenarios, the project ultimately proposes an integrated solution focused on the redevelopment of the affected area, the improvement of the riverbed, the redesign of public spaces, the enhancement of accessibility, the creation of new public facilities, and the reconfiguration of the residential buildings planned in the urban master plan, incorporating principles of sustainability, habitability, and constructive improvement.
The proposal aligns with the Sustainable Development Goals (SDGs), prioritizing climate resilience, the restoration of the fluvial environment, and the revitalization of the urban fabric. Thus, recovery is understood not only as a response to the catastrophe, but also as a strategic opportunity to address pre-existing structural deficiencies, revitalize the urban environment, promote local development, and improve the quality of life in the municipality.Martí Pitarch, B. (2025). Análisis y propuesta de recuperación urbana y residencial en Sot de Chera tras la DANA. https://riunet.upv.es/handle/10251/231160TFG
Comparison of ACOLITE and C2RCC automated products for chlorophyll-a estimation in high-Andean lakes using Sentinel-2
No full text[EN] The water quality of the high-Andean lakes in Ecuador has been scarcely studied using remote sensing due to multiple factors. Among these, the difficult access stands out, which limits the acquisition of field data necessary for model calibration and validation. Additionally, the high cloud cover and the high sunglint risk of the lakes located close to the equatorial line, aggravated by the daily mountain breeze, further complicate the acquisition of useful images. In this study, the concentration of chlorophyll-a was assessed in two distinct water bodies: the oligotrophic Lake Atillo and the hypereutrophic Yambo Lake. For this purpose, in situdata were compared with automatic products derived from Sentinel-2 images processed using four atmospheric correction methods: ACOLITE and the three variants of C2RCC (C2RCC, C2X, and C2X-COMPLEX). The results indicate that, in Atillo, the best performance was achieved with the standard version of C2RCC, followed by the chl_oc2 model implemented in ACOLITE. Conversely, in Yambo, the best statistical results were obtained with C2X-COMPLEX, followed by the chl_re_bramich model in ACOLITE. Although ACOLITE showed slightly inferior statistical results in both lakes, its ability to effectively correct sunglint makes it, along with C2RCC, a valuable tool for monitoring eutrophication in these systems. It is worth noting that the use of free software (ACOLITE and C2RCC) and openly accessible images (Sentinel-2) facilitates the implementation of temporal monitoring and spatial analysis programs for chlorophyll-a in these high-Andean lakes, offering a viable alternative for assessing their trophic status.[ES] La calidad de las aguas de las lagunas altoandinas de Ecuador ha sido escasamente estudiada mediante teledetección debido a múltiples factores. Entre estos se destaca la dificultad de acceso, que limita la obtención de datos de campo necesarios para la calibración y validación de modelos. Adicionalmente, la alta nubosidad y el elevado riesgo de sunglint debido a la proximidad de estas lagunas a la línea ecuatorial, agravado por el viento frecuente, complican aún más la adquisición y uso de imágenes útiles. En este trabajo, se evaluó la concentración de clorofila-a en dos cuerpos de agua: la laguna oligotrófica de Atillo y la hipereutrófica de Yambo. Para ello, se compararon datos in situ con productos automáticos derivados de imágenes Sentinel-2, procesadas mediante cuatro métodos de corrección atmosférica: ACOLITE y las tres variantes de C2RCC (C2RCC, C2X y C2X-COMPLEX). Los resultados indican que, en Atillo, el mejor rendimiento se obtuvo con la versión estándar de C2RCC, seguida del modelo chl_oc2 implementado en ACOLITE. Por el contrario, en Yambo, los mejores estadísticos correspondieron a C2X-COMPLEX, seguido del modelo chl_re_bramich de ACOLITE. Si bien ACOLITE mostró resultados ligeramente inferiores en términos estadísticos en ambas lagunas, su capacidad para corregir eficazmente el sunglint lo convierte junto con C2RCC en una herramienta valiosa para el monitoreo de la eutrofización en estos sistemas. Cabe destacar que el uso de software libre (ACOLITE y C2RCC) e imágenes de acceso gratuito (Sentinel-2) facilita la implementación de programas de seguimiento temporal y análisis espacial de clorofila-a en estos lagos altoandinos, ofreciendo una alternativa viable para el análisis de su estado trófico.Este trabajo ha sido financiado por el proyec-to Applying new methodologies based on remote sensing and environmental modeling to assessment the eutrophication state of lakes and lakes in the Inter-Andean region of Ecuador, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), Riobamba, Ecuador bajo la subven-ción IDIPI-336.Sánchez-Pérez, L.;Ayala-Izurieta, JE.;Flores-Cantos, V.;Sòria-Perpinyà, X.;Ruiz-Verdú, A.;Jara-Santillán, CA.;Delegido, J. (2026). Comparación de productos automáticos de ACOLITE y C2RCC para la estimación de la Clorofila-a en lagos altoandinos con Sentinel-2. Revista de Teledetección. (67). https://doi.org/10.4995/raet.2026.24824OJS6
Camu camu (Myrciaria dubia) polyphenols modulate rice starch digestibility after thermal complexation but not during storage
No full text[EN] The effect of camu camu (CC, M. dubia) starch ligands on the digestibility of normal rice starch systems (RS, 10 % w/v) after complexation and over time during cold storage was investigated. Specifically, RS and RS-CC composites (2.5 % and 5 % w/v) were gelatinised (90 degrees C, 20 min), cooled and stored at 4 degrees C for up to 21 days. Multi-scale characterisation was performed using FTIR, H-1 NMR, C-13 NMR, TGA, DSC, XRD, SEM and rheology. Additionally, the in vitro digestibility, phenolic release, firmness, and syneresis of these samples were evaluated. FTIR and H-1 NMR spectra confirmed complexation via intermolecular hydrogen bonds between RS and CC-derived hydroxycinnamic acids and/or palmitic acid. DSC (Delta Hr101-111 degrees C = 7-15 J g(-1)), XRD (2 theta = 13.0 degrees, 19.8 degrees) and NMR indicated the formation of V-6-type helices, although non-inclusion interactions were predominant. RS-CC composites exhibited soft-gel characteristics (G'similar to 20 MPa, G''similar to 6 MPa) with densely packed microstructures and disrupted short-range molecular order (R-1047/1022 similar to 0.5, R-1022/995 similar to 1.1). CC complexation significantly modulated starch digestibility after gelatinisation and cooling (C-infinity similar to 69 mg center dot 100 g(-1), RDS similar to 48 %, SDS similar to 19 %, RSF similar to 33 %; p < 0.05). However, this effect was not maintained during storage. After 4 days, no significant differences were observed in the digestive properties of the RS gels and composites, due to the inhibitory effect of CC phenolics on amylose retrogradation. Over time, starch structural rearrangements limited the in vitro intestinal release of phenolics, contributing to the loss of the initial modulatory effect. These findings provide new insight into the complexation-retrogradation-digestibility relationship that could inform the reformulation of starch-based foods with sustained and tuned digestibility.This work was supported by grant BB/X51228X/1 funded by BBSRC, the Ministerio de Ciencia, Tecnologia e Innovacion, Colombia (project BPIN 2021000100065) and Marie Curie programme (HORIZON-MSCA-2024-PF-01-01 n. 101206930-SMartGut Grant). The authors particularly acknowledge the funding provided by Colombia, which sponsored the research secondment of C. Carranza, at Northumbria University in the United Kingdom.Girón Hernández, Lunier Joel;Carranza Gutiérrez, C.;Railton, J.;Cheung, W.;Gentile, Piergiorgio;Benlloch-Tinoco, M. (2026). Camu camu (Myrciaria dubia) polyphenols modulate rice starch digestibility after thermal complexation but not during storage. Food Hydrocolloids. 172. https://doi.org/10.1016/j.foodhyd.2025.112034S17
The Cambrian Explosion of Mixed-Precision Matrix Multiplication for Quantized Deep Learning Inference
Full text link[EN] Recent advances in deep learning (DL) have promoted to a shift from traditional 64-bit floating point (FP64) arithmetic for scientific computing toward reduced-precision formats-such as FP16, BF16, or even 8-bit integers-combined with mixed-precision arithmetic. This transition enhances computational throughput, reduces memory and bandwidth usage, and improves energy efficiency, offering significant advantages for resource-constrained edge devices. To support this shift, hardware architectures have evolved accordingly, now including adapted ISAs (Instruction Set Architectures) that expose mixed-precision vector units and matrix engines tailored for DL workloads. At the heart of many DL and scientific computing tasks is the general matrix-matrix multiplication (GEMM), a fundamental kernel historically optimized using fused multiply-add (FMA) vector instructions on SIMD (single instruction, multiple data) units. However, as hardware moves toward mixed-precision dot (or inner)-product-centric operations optimized for quantized inference, these legacy approaches are being phased out. In response to this, our paper revisits the conventional, high-performance implementation of GEMM and describes strategies for adapting it to mixed integer precision (MIP) arithmetic across modern ISAs, including x86_64, Arm, and RISC-V. Concretely, we illustrate novel micro-kernel designs and data layouts that better exploit today's specialized hardware and demonstrate significant performance gains from MIP arithmetic over floatingpoint implementations across three representative CPUs. These contributions highlight a new era of GEMM optimization-driven by the demands of DL inference on heterogeneous architectures, marking what we term as the "Cambrian period" for matrix multiplication.This work is supported by grants PID2021-126576NB-I00, PID2023-146569NB-C2 and PID2024-158311NB-I00, funded by MCIN/AEI/10.13039/5011000 11033, by "ERDF A way of making Europe", Programa PROMETEO2023 (CIPROM/2022/20) by Conselleria de Innovacio, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital from the Generalitat Valenciana, and by Ayudaa Primeros Proyectosde Investigacion (PAID-06-24) , Vicerrectorado de Investigacion de la Universitat Politecnica de Valencia. A. Castello is supported by the CIAPOS/2023/431 grant, and Fondo Social Europeo Plus 2021-2027 from the Generalitat Valenciana.Martínez, H.;Castelló, Adrián;Igual, FD.;Quintana-Ortí, Enrique S. (2026). The Cambrian Explosion of Mixed-Precision Matrix Multiplication for Quantized Deep Learning Inference. Future Generation Computer Systems. 177. https://doi.org/10.1016/j.future.2025.108231S17
Estudi comparatiu de la resposta neurofisiològica i sensorial de pipes de gira-sol en aiguasal
No full text[ES] El objetivo de este trabajo es evaluar la aceptación de los consumidores frente a dos marcas de distribuidor de pipas aguasal, obteniendo la información comercial necesaria para adecuar el producto a las preferencias de los consumidores y aumentar la competitividad de la empresa. Se analizo de una forma más directa con una prueba sensorial y de forma indirecta valorando su respuesta neurofisiológica a través de electroencefalografía y medida de la respuesta galvánica de la piel.
Tratando de garantizar que todas las pruebas cumplan las mismas condiciones y disminuyendo los factores externos que puedan inducir a error en los resultados de ambas marcas de pipas (Marca A y Marca B, respectivamente), se obtuvieron diferencias significativas distintas en los atributos medidos en las pruebas neurofisiológicas, con respecto de la encuesta y el análisis sensorial realizado a los participantes, como puede ser una apariencia visual mejor valorada para la Marca A. Por otro lado, también hubo diferencias significativas en los atributos de estos productos y en el grado en el que un desajuste en alguno de ellos pueda afectar en la valoración global del producto. Siendo el sabor relevante para ambas marcas, pero más influenciable el nivel de sal de las pipas para la marca B.
En cuanto a una valoración global de ambas marcas no se obtuvieron diferencias significativas, no hay una preferencia clara por uno de los dos productos, a pesar de como se ve en el estudio ser más relevantes unos atributos u otros.
La combinación de ambas técnicas de análisis permite obtener una respuesta más objetiva de la aceptación del consumidor por el producto, pudiendo así realizar las modificaciones oportunas a estos durante su procesado, optimizándolo y adecuándolo lo máximo posible a las exigencias de los consumidores.[EN] The objective of this study is to evaluate consumer acceptance of two private-label brands of salted sunflower seeds, obtaining the necessary commercial information to adapt the product to consumer preferences and increase the company’s competitiveness. The analysis was carried out both directly, through a sensory test, and indirectly, by assessing consumers’ neurophysiological
responses using electroencephalography and galvanic skin response measurements.
To ensure that all tests were conducted under the same conditions and to minimize external factors that could introduce bias in the results for both brands (Brand A and Brand B, respectively), significant differences were observed in certain attributes measured in the neurophysiological tests compared with the survey and sensory analysis conducted with participants. For example, Brand A was rated more positively in terms of visual appearance. On the other hand, there were also significant differences in product attributes and in the extent to which a mismatch in any of them could affect the overall product evaluation. While flavour proved to be a relevant factor for both brands, the salt level of the seeds had a stronger influence on Brand B.
Regarding the overall evaluation of both brands, no significant differences were found; there is no clear preference for either of the two products, even though certain attributes proved to be more relevant in the study.
The combination of both analytical techniques provides a more objective measure of consumer acceptance of the product, thereby enabling appropriate modifications during processing to optimize and adapt it as closely as possible to consumer demands.Rodríguez Ausina, LF. (2025). Estudio comparativo de la respuesta neurofisiológica y sensorial de pipas de girasol aguasal. https://riunet.upv.es/handle/10251/231457TFG
Fusions i escissions en el sector de l'auditoria a Espanya
No full text[ES] El presente trabajo tiene como finalidad estudiar las operaciones de fusión y escisión en el sector de la auditoría en España. Las fusiones y escisiones son operaciones que se pueden emplear con distinta finalidad. Por un lado, en operaciones de combinaciones de negocios, es decir, operaciones de concentración empresarial. Por otro lado, se pueden emplear como operaciones de reestructuración empresarial entre empresas vinculadas, por ejemplo, para reorganizar actividades empresariales dentro de las empresas vinculadas.
Con este objeto, se identifican en primer lugar todas las operaciones de fusión y escisión que han tenido lugar en España en el periodo comprendido entre el uno de enero de 2020 y treinta y uno de diciembre de 2024 consultando el Boletín Oficial del Registro Mercantil (BORME) e identificando aquellas en las que interviene al menos una sociedad de auditoría. Las sociedades de auditoría se identifican consultando el Registro Oficial de Auditores de Cuentas (ROAC).
De las fusiones y escisiones en las que interviene al menos una sociedad de auditoría se han localizado las cuentas anuales de las sociedades beneficiarias de la fusión y escisión. Se estudian dichas cuentas anuales aplicando análisis de contenido y analizando que norma de registro y valoración (NRV) han aplicado, si la NRV 19ª o la NRV 21ª. Esto nos ha permitido identificar si se trata de una combinación de negocios o de una operación entre empresas del grupo. Además de lo anterior, se estudia la información divulgada por la fusión o escisión y el contexto de cada operación. El TFM presenta resultados de interés para el sector, los reguladores y académicos que estudian la auditoría.[EN] Mergers, demergers, and spin-offs are instruments used in business reorganization and
integration processes, although their analysis has been limited within the field of audit firms.
For this reason, this study aims to examine such operations in the auditing sector in Spain
during the period 2020–2024.
The research is structured with an introduction to the field and the applicable
regulations, with special attention to accounting aspects. Subsequently, all merger, demerger,
and spin-off operations published in the Boletín Oficial del Registro Mercantil (BORME) are
identified. Based on this information, those operations involving at least one audit firm are
determined through consultation of the Registro Oficial de Auditores de Cuentas (ROAC).
For the identified operations, the annual accounts corresponding to the year in which
the merger, demerger, or spin-off took place are analyzed in order to determine the Accounting
and Valuation Standard (NRV) applied and the tax treatment followed.
This work provides empirical evidence on the accounting treatment of these operations
in audit firms and contributes to academic and regulatory understanding of the sector.Blanco Rojas, LM. (2025). Fusiones y escisiones en el sector de la auditoría en España. https://riunet.upv.es/handle/10251/231342TFG
Millora de l'adhesió interlaminar en peces produïdes per impressió aditiva
No full text[ES] Actualmente, la impresión 3D FFF (Fabricación por Filamento Fundido) se ha consolidado como una de las tecnologías más relevantes dentro del ámbito de la fabricación aditiva, gracias a su capacidad para agilizar los procesos de diseño y producción, ofrecer un alto grado de personalización y reducir los costes.
No obstante, uno de los principales desafíos de esta tecnología es la anisotropía inherente de las piezas fabricadas mediante esta tecnología, que se manifiesta especialmente en la dirección perpendicular a los planos interlaminares (generalmente asociada al eje Z). Esta anisotropía da lugar a una reducción notable de las propiedades mecánicas en dicha dirección, lo que puede limitar el uso de las piezas en aplicaciones exigentes si no se realiza un análisis adecuado de su comportamiento estructural.
El presente estudio tiene como objetivo el diseño de un adaptador que pueda acoplarse a la boquilla de una impresora 3D FFF, con el fin de mejorar la adhesión entre capas durante el proceso de fabricación. La pieza diseñada actúa planchando las capas sucesivas al mismo tiempo que se depositan, favoreciendo así una mayor cohesión interlaminar y, en consecuencia, una mejora en las propiedades mecánicas en la dirección Z. Todo ello, sin afectar de manera significativa a los tiempos de impresión.
Con esta mejora se espera que el adaptador diseñado y propuesto posibilite la ampliación de las aplicaciones de la impresión 3D FFF, contribuyendo a superar las limitaciones actuales derivadas de la anisotropía en la dirección de impresión vertical.[EN] Currently, FFF (Fused Filament Fabrication) 3D printing has established itself as one of the most relevant technologies in the field of additive manufacturing, thanks to its ability to streamline design and production processes, offer a high degree of customisation and reduce costs.
However, one of the main challenges of this technology is the inherent anisotropy of the parts manufactured using this technology, which is particularly apparent in the direction perpendicular to the interlaminar planes (generally associated with the Z axis). This anisotropy results in a significant reduction of the mechanical properties in this direction, which can limit the use of the parts in demanding applications without a proper analysis of their structural behaviour.
The aim of this study is to design an adapter that can be attached to the nozzle of an FFF 3D printer, in order to improve the adhesion between layers during the manufacturing process. The designed part acts by flattening the successive layers at the same time as they are deposited, thus favouring greater interlaminar cohesion and, consequently, an improvement in the mechanical properties in the Z-direction. All this, without significantly affecting printing times.
With this improvement, it is expected that the designed and proposed adapter will enable the expansion of FFF 3D printing applications, contributing to overcome the current limitations derived from the anisotropy in the vertical printing direction.[CA] Actualment, la impressió 3D FFF (Fabricació per Filament Fos) s'ha consolidat com una de les tecnologies més rellevants dins de l'àmbit de la fabricació additiva, gràcies a la seva capacitat per a agilitzar els processos de disseny i producció, oferir un alt grau de personalització i reduir els costos.
No obstant això, un dels principals desafiaments d'aquesta tecnologia és l'anisotropia inherent de les peces fabricades mitjançant aquesta tecnologia, que es manifesta especialment en la direcció perpendicular als plans interlaminars (generalment associada a l'eix Z). Aquesta anisotropia dona lloc a una reducció notable de les propietats mecàniques en aquesta direcció, la qual cosa pot limitar l'ús de les peces en aplicacions exigents si no es realitza una anàlisi adequada del seu comportament estructural.
El present estudi té com a objectiu el disseny d'un adaptador que pugui acoblar-se a l’embocadura d'una impressora 3D FFF, amb la finalitat de millorar l’adhesió entre capes durant el procés de fabricació. La peça dissenyada actua planxant les capes successives al mateix temps que es dipositen, afavorint així una major cohesió interlaminar i, en conseqüència, una millora en les propietats mecàniques en la direcció Z. Tot això, sense afectar de manera significativa als temps d'impressió.
Amb aquesta millora s'espera que l'adaptador dissenyat i proposat possibiliti l'ampliació de les aplicacions de la impressió 3D FFF, contribuint a superar les limitacions actuals derivades de l'anisotropia en la direcció d'impressió vertical.Graboleda Tornero, A. (2025). Mejora de la adhesión interlaminar en piezas obtenidas por impresión aditiva. https://riunet.upv.es/handle/10251/227501TFG
Adaptació de La Ricarda com a centre de creació y producció musical
No full text[ES] Este Trabajo de Fin de Grado plantea la idea de intervenir arquitectónicamente en La Ricarda, con el objetivo de convertir una vivienda unifamiliar en un refugio musical que integre un estudio de grabación profesional y espacios destinados a la creación y representación musical.
El proyecto se inicia con un análisis profundo de la vivienda, tanto desde su valor arquitectónico como desde su vínculo histórico con el arte y la música. A partir de este estudio previo, se desarrolla una propuesta que introduce nuevos usos vinculados a la música, sin alterar la estructura general ni el carácter de la casa.
La actuación se concentra principalmente en el pabellón de servicio, donde se inserta el estudio de grabación, manteniendo su fachada original. En el resto de la vivienda se han realizado modificaciones puntuales como la incorporación de elementos para el acondicionamiento sonoro, la adecuación de los dormitorios, la reconfiguración del ala principal como zona administrativa y la activación del espacio exterior como escenario.
La intervención busca conservar el patrimonio, por lo que, a pesar de las transformaciones necesarias para dar respuesta a las nuevas funciones, se ha respetado su estructura y estética.
En definitiva, este proyecto busca la renovación de una obra representativa de la arquitectura moderna, manteniendo su valor patrimonial a través de una propuesta que combina diseño acústico, preservación patrimonial y continuidad histórica en el contexto de un nuevo uso cultural.[EN] This Final Degree Project proposes an architectural intervention in La Ricarda with the aim of transforming a single-family dwelling into a musical retreat that integrates a professional recording studio and spaces dedicated to musical creation and performance.
The project begins with an in-depth analysis of the house, addressing both its architectural value and its historical connection to art and music. Based on this preliminary study, a proposal is developed that introduces new music-related uses without altering the overall structure or the character of the house.
The intervention is mainly concentrated in the service pavilion, where the recording studio is inserted while preserving its original façade. In the rest of the dwelling, specific modifications have been carried out, such as the incorporation of elements for acoustic treatment, the adaptation of the bedrooms, the reconfiguration of the main wing as an administrative area, and the activation of the outdoor space as a performance stage. The intervention seeks to conserve the heritage value of the building; therefore, despite the transformations required to accommodate the new functions, its structure and aesthetic have been respected.
In short, this project aims to renew a representative work of modern architecture while maintaining its heritage value through a proposal that combines acoustic design, heritage preservation, and historical continuity within the context of a new cultural use.Roig Gómez, AI. (2025). Adaptación de La Ricarda como centro de creación y producción musical. https://riunet.upv.es/handle/10251/231445TFG
Towards Sustainable Portfolio Optimization: AI and Machine Learning for ESG Driven Investment Strategies
No full textTesis por compendio[ES] La integración de la sostenibilidad en los mercados financieros se ha convertido en una prioridad global para los inversores y responsables políticos. Los criterios Ambientales, Sociales y de Gobernanza (ESG) son cada vez más reconocidos como componentes esenciales en la toma de decisiones de inversión, promoviendo prácticas financieras responsables alineadas con los objetivos globales de sostenibilidad. Sin embargo, optimizar los portafolios mientras se equilibran el rendimiento financiero y las consideraciones ESG sigue siendo un desafío. Las técnicas tradicionales de gestión de portafolios a menudo no logran capturar la naturaleza multidimensional de los factores ESG, lo que lleva a ineficiencias. Mientras tanto, los avances en Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje Automático (ML) han introducido potentes herramientas basadas en datos capaces de transformar la toma de decisiones financieras. Estas tecnologías mejoran la evaluación de riesgos, el análisis predictivo y la optimización de portafolios, ofreciendo nuevas oportunidades para refinar las estrategias de inversión impulsadas por ESG. Esta tesis investiga la aplicación de técnicas de AI y ML a la optimización de portafolios enfocados en ESG, abordando los principales desafíos en el rendimiento financiero, la gestión de riesgos y la sostenibilidad. Se explora el uso de modelos predictivos, en particular redes Long Short Term Memory (LSTM), para prever los precios de los activos bajo diferentes condiciones de mercado y mejorar la optimización de portafolios mediante medidas de riesgo alternativas. Además, se introducen enfoques híbridos, como la integración de predicciones LSTM con algoritmos genéticos para mejorar la asignación de activos y la aplicación de aprendizaje automático bayesiano para evaluar el impacto ambiental de los activos financieros. El estudio también examina el papel de los Modelos de Lenguaje Extensos en el análisis de informes ESG y divulgaciones de sostenibilidad corporativa, aprovechando la AI para extraer información significativa para una inversión responsable. Al combinar la tecnología financiera con los principios de sostenibilidad, esta investigación desarrolla un marco integral que integra la AI en la optimización de portafolios, evaluando los compromisos entre los rendimientos financieros y los objetivos ESG. El objetivo de esta tesis es cerrar la brecha entre los avances en AI y la gestión sostenible de portafolios, desarrollando metodologías impulsadas por AI que integren factores ESG en la toma de decisiones de inversión. En primer lugar, se propone un marco de optimización de portafolios mejorado por AI, integrando técnicas de ML para mejorar la selección de activos, la predicción de rendimientos y la evaluación de riesgos. A continuación, se incorporan los factores ESG en las estrategias de inversión utilizando LLMs para el análisis de informes de sostenibilidad y fuentes de datos alternativas para la puntuación dinámica de ESG. Finalmente, se aplican técnicas de optimización híbrida, como algoritmos bioinspirados, para mejorar la adaptabilidad y personalización en la construcción de portafolios, asegurando un equilibrio óptimo entre los rendimientos financieros y los principios de inversión responsable. Los resultados de esta investigación demuestran la efectividad de los enfoques impulsados por AI en la optimización de portafolios ESG, mejorando la selección de activos, la evaluación de riesgos y la adaptabilidad al mercado. Los modelos propuestos aprovechan el ML y las fuentes de datos alternativas ESG para refinar la toma de decisiones, mientras que la integración de LLMs mejora el análisis y la transparencia ESG.[CA] La integració de la sostenibilitat en els mercats financers s'ha convertit en una prioritat global per a inversors i responsables polítics. Els criteris Ambientals, Socials i de Governança (ESG) són cada vegada més reconeguts com a components essencials en la presa de decisions d'inversió, promovent pràctiques financeres responsables alineades amb els objectius globals de sostenibilitat. No obstant això, optimitzar els portafolis mentre es balancegen el rendiment financer i les consideracions ESG continua sent un desafiament. Les tècniques tradicionals de gestió de portafolis sovint no aconsegueixen capturar la naturalesa multidimensional dels factors ESG, la qual cosa porta a ineficiències. Mentrestant, els avenços en Intel·ligència Artificial (AI) i Aprenentatge Automàtic (ML) han introduït poderoses eines basades en dades capaces de transformar la presa de decisions financeres. Aquestes tecnologies milloren l'avaluació de riscos, l'anàlisi predictiva i l'optimització de portafolis, oferint noves oportunitats per refinar les estratègies d'inversió impulsades per ESG. Aquesta tesi investiga l'aplicació de tècniques d'AI i ML a l'optimització de portafolis enfocats en ESG, abordant els principals desafiament en el rendiment financer, la gestió de riscos i la sostenibilitat. S'explora l'ús de models predictius, en particular les xarxes Long Short Term Memory (LSTM), per preveure els preus dels actius sota diferents condicions de mercat i millorar l'optimització de portafolis mitjançant mesures de risc alternatives. A més, s'introdueixen enfocaments híbrids, com la integració de prediccions LSTM amb algoritmes genètics per millorar l'assignació d'actius i l'aplicació d'aprenentatge automàtic bayesià per avaluar l'impacte ambiental dels actius financers. L'estudi també examina el paper dels Models de Llenguatge Extens en l'anàlisi d'informes ESG i divulgacions de sostenibilitat corporativa, aprofitant la AI per extreure informació significativa per a una inversió responsable. En combinar la tecnologia financera amb els principis de sostenibilitat, aquesta investigació desenvolupa un marc que integra la AI en l'optimització de portafolis, avaluant els compromisos entre els rendiments financers i els objectius ESG. L'objectiu d'aquesta tesi és tancar la bretxa entre els avenços en AI i la gestió sostenible de portafolis, desenvolupant metodologies impulsades per AI que integren factors ESG en la presa de decisions d'inversió. En primer lloc, es proposa un marc d'optimització de portafolis millorat per AI, integrant tècniques de ML per millorar la selecció d'actius, la predicció de rendiments i l'avaluació de riscos. A continuació, s'incorporen els factors ESG en les estratègies d'inversió mitjançant LLMs per a l'anàlisi d'informes de sostenibilitat i fonts de dades alternatives per a la puntuació dinàmica d'ESG. Finalment, s'apliquen tècniques d'optimització híbrida, com algoritmes bioinspirats, per millorar l'adaptabilitat i la personalització en la construcció de portafolis, assegurant un equilibri òptim entre els rendiments financers i els principis d'inversió responsable. Els resultats d'aquesta investigació demostren l'efectivitat dels enfocaments impulsats per AI en l'optimització de portafolis ESG, millorant la selecció d'actius, l'avaluació de riscos i l'adaptabilitat al mercat. Els models proposats aprofiten el ML i les fonts de dades alternatives ESG per refinar la presa de decisions, mentre que la integració de LLMs millora l'anàlisi i la transparència ESG.[EN] The integration of sustainability into financial markets has become a global priority for investors and policymakers. Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria are increasingly recognized as essential components of investment decision-making, promoting responsible financial practices aligned with global sustainability goals. However, optimizing portfolios while balancing financial performance and ESG considerations remains a challenge. Traditional portfolio management techniques often fail to capture the multidimensional nature of ESG factors, leading to inefficiencies. Meanwhile, advancements in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have introduced powerful data-driven tools capable of transforming financial decision-making. These technologies enhance risk assessment, predictive analytics, and portfolio optimization, offering new opportunities to refine ESG-driven investment strategies. This thesis investigates the application of AI and ML techniques to ESG-focused portfolio optimization, addressing key challenges in financial performance, risk management, and sustainability. It explores the use of predictive models, particularly Long Short Term Memory (LSTM) networks, to forecast asset prices under varying market conditions and enhance portfolio optimization through alternative risk measures. Additionally, hybrid approaches are introduced, such as integrating LSTM predictions with genetic algorithms for improved asset allocation and applying Bayesian machine learning to assess the environmental impact of financial assets. The study also examines the role of Large Language Models in analyzing ESG reports and corporate sustainability disclosures, leveraging AI to extract meaningful insights for responsible investment. By combining financial technology with sustainability principles, this research develops a comprehensive framework that integrates AI into portfolio optimization, evaluating trade-offs between financial returns and ESG objectives. The objective of this thesis is to bridge the gap between AI advancements and sustainable portfolio management by developing AI-driven methodologies that embed ESG factors into investment decision-making. First, an AI-enhanced portfolio optimization framework is proposed, integrating ML techniques to improve asset selection, return prediction, and risk assessment. Next, ESG factors are incorporated into investment strategies using LLMs for sustainability report analysis and alternative data sources for dynamic ESG scoring. Finally, hybrid optimization techniques, such as bioinspired algorithms, are applied to enhance adaptability and personalization in portfolio construction, ensuring an optimal balance between financial returns and responsible investment principles. The findings of this research demonstrate the effectiveness of AI-driven approaches in ESG portfolio optimization, improving asset selection, risk assessment, and market adaptability. The proposed models leverage ML and alternative ESG data sources to refine decision-making, while the integration of LLMs enhances ESG analysis and transparency.Martínez-Barbero, Xavier (2025). Towards Sustainable Portfolio Optimization: AI and Machine Learning for ESG Driven Investment Strategies [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://riunet.upv.es/handle/10251/224165TESISCompendi