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Sistema Inteligente para el Análisis Multimodal y Evaluación Automática de Presentaciones Técnicas en Entornos Formativos
Full text linkEn muchos entornos educativos y corporativos se graban presentaciones técnicas que terminan guardadas sin que se vuelvan a usar. El contenido que tienen se pierde porque no hay un análisis ni una forma sencilla de evaluarlas para reutilizarlas. Con esta idea se creó una herramienta que procesa de manera automática vídeos y documentos relacionados, genera una transcripción más clara, resúmenes con los puntos más importantes, preguntas tipo test para comprobar la comprensión y un chat que solo responde con la información cargada. Se desarrolló utilizando servicios gratuitos y escalables del ecosistema de Google como Speech‑to‑Text, Gemini y Cloud Storage.
La aplicación funciona con una arquitectura simple pero práctica. Primero extrae el audio del vídeo con MoviePy y pydub, lo guarda de forma temporal y lo sube a un bucket en la nube. Desde allí se transcribe con Speech‑to‑Text y el texto pasa por una capa de mejora con Gemini para hacerlo más comprensible. Además analiza documentos en PowerPoint, Word, Excel y PDF, y une todo en un solo bloque de texto. Con esta información se genera un resumen automático, se crean preguntas de opción múltiple y se permite interactuar mediante un chat integrado en una interfaz web hecha con Streamlit.
En las pruebas realizadas, desde subir el vídeo hasta obtener el resumen, las preguntas y las respuestas interactivas, todo se completó en pocos minutos y sin problemas. Esto demuestra que unir IA generativa, procesamiento multimodal y servicios en la nube es útil para automatizar el análisis de presentaciones técnicas y facilitar el acceso al conocimiento en educación y en empresas.Universidad Europea de MadridMáster Universitario en Análisis de Datos MasivosVirtua
Predicción Inteligente del Comportamiento Mecánico de Vigas usando Machine Learning y Análisis por Elementos Finitos
Full text linkEste trabajo presenta el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para complementar análisis mediante elementos finitos (MEF). Se generan datos sintéticos a partir de modelos de vigas 1D en HyperMesh, obteniendo como resultados el desplazamiento máximo y la tensión máxima de Von Mises. Estos resultados se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático capaces de realizar predicciones sin necesidad de recurrir al MEF.
Se entrenaron dos modelos para evaluar sus fortalezas y limitaciones: un Gradient Boosting y una red neuronal. El documento detalla todo el proceso, desde la generación de datos y el preprocesamiento hasta la optimización de hiperparámetros. Se destaca la importancia de la ingeniería de características (feature engineering) para lograr modelos con métricas de desempeño adecuadas. Los modelos desarrollados permiten predecir el comportamiento de vigas con distintas longitudes, materiales, tipos de sección y condiciones de contorno.
Finalmente, se implementó una interfaz gráfica simplificada, denominada Alabeam, que permite realizar predicciones sin necesidad de conocimientos avanzados en cálculo estructural o MEF. Esta herramienta demuestra el potencial del aprendizaje automático en fases de diseño, donde se requieren múltiples iteraciones de manera eficiente siendo capaz de ofrecer resultados en menos de un segundo.Universidad Europea de MadridMáster Universitario en Análisis de Datos MasivosVirtua
Arquitectura escalable de microservicios para problemas numéricos en entornos web
Full text linkEn diversos campos de la ingeniería, se requiere la resolución de problemas usando diversos métodos numéricos complejos, que requieren de gran potencial computacional. En este contexto, contar con una herramienta online que permita resolver tales problemas de ingeniería basado en los métodos numéricos más frecuentes, representa un apoyo en las actividades de ingeniería. Por ejemplo, en las primeras fases de diseño preliminar de soluciones o para usarlo en plataformas educativas para formar a estudiantes. Sin embargo, para poder ofrecer un servicio así, sin que el usuario final tenga una experiencia negativa causada por lasdemoras que pueden conllevar la resolución de algunos de estos problemas, es necesario disponer de una arquitectura particular que sea capaz de resolver múltiples problemas de
manera distribuida y en tiempo cercano al tiempo real.
Las tecnologías del Big Data ofrecen herramientas para el desarrollo de plataformas distribuidas escalables y seguras que además sean accesibles de manera sencilla. Tal es el caso de las tecnologías de contenedores, bases de datos NoSQL y microservicios. Todas estas
tecnologías han resultado útiles en el desarrollo de este proyecto para crear una arquitectura que pueda satisfacer las necesidades de la aplicación descrita anteriormente.
En ese sentido, en este trabajo se construye una arquitectura usando contenedores Docker con los distintos servicios que son necesarios. Los servicios que se dockerizan son la API, los trabajadores (que son los procesos que resuelven los problemas), la base de datos y el
almacén de objetos. Todos estos contenedores están orquestados con Kubernetes. El objetivo principal de la orquestación es poder escalar el número de trabajadores. La arquitectura propuesta, y la implementación de un primer prototipo, demuestran la factibilidad y la utilidad
de este tipo de herramientas en las primeras fases de diseño preliminar o para usarlo en plataformas educativas.Universidad Europea de MadridMáster Universitario en Análisis de Datos MasivosVirtua
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
A Semantic-Based Framework for Processing Complex Events in Multimedia Sensor Networks.
No full textLes progrès de la technologie des capteurs, des communications sans fil et de l'Internet des Objets ont favorisé le développement des réseaux de capteurs multimédias. Ces derniers sont composés de capteurs interconnectés capables de fournir de façon omniprésente un suivi fin d’un espace connecté. Grâce à leurs propriétés, les réseaux de capteurs multimédias ont suscité un intérêt croissant ces dernières années des secteurs académiques et industriels et ont été adoptés dans de nombreux domaines d'application (tels que la maison intelligente, le bureau intelligent, ou la ville intelligente). L'un des avantages de l'adoption des réseaux de capteurs multimédias est le fait que les données collectées (vidéos, audios, images, etc.) à partir de capteurs connexes contiennent des informations sémantiques riches (en comparaison avec des capteurs uniquement scalaires) qui permettent de détecter des événements complexes et de mieux gérer les exigences du domaine d'application. Toutefois, la modélisation et la détection des événements dans les reséaux de capteurs multimédias restent une tâche difficile à réaliser, car la traduction de toutes les données multimédias collectées en événements n'est pas simple.Dans cette thèse, un framework complet pour le traitement des événements complexes dans les réseaux de capteurs multimédias est proposé pour éviter les algorithmes codés en dur et pour permettre une meilleure adaptation aux évolution des besoins d’un domaine d'application. Le Framework est appelé CEMiD et composé de :• MSSN-Onto: une ontologie nouvellement proposée pour la modélisation des réseaux de capteurs,• CEMiD-Language: un langage original pour la modélisation des réseaux de capteurs multimédias et des événements à détecter, et• GST-CEMiD: un moteur de traitement d'événement complexe basé sur un pipeline sémantique.Le framework CEMiD aide les utilisateurs à modéliser leur propre infrastructure de réseau de capteurs et les événements à détecter via le langage CEMiD. Le moteur de détection du framework prend en entrée le modèle fourni par les utilisateurs pour initier un pipeline de détection d'événements afin d'extraire des données multimédias correspondantes, de traduire des informations sémantiques et de les traduire automatiquement en événements. Notre framework est validé par des prototypes et des simulations. Les résultats montrent que notre framework peut détecter correctement les événements multimédias complexes dans un scénario de charge de travail élevée (avec une latence de détection moyenne inférieure à une seconde).The dramatic advancement of low-cost hardware technology, wireless communications, and digital electronics have fostered the development of multifunctional (wireless) Multimedia Sensor Networks (MSNs). Those latter are composed of interconnected devices able to ubiquitously sense multimedia content (video, image, audio, etc.) from the environment. Thanks to their interesting features, MSNs have gained increasing attention in recent years from both academic and industrial sectors and have been adopted in wide range of application domains (such as smart home, smart office, smart city, to mention a few). One of the advantages of adopting MSNs is the fact that data gathered from related sensors contains rich semantic information (in comparison with using solely scalar sensors) which allows to detect complex events and copes better with application domain requirements. However, modeling and detecting events in MSNs remain a difficult task to carry out because translating all gathered multimedia data into events is not straightforward and challenging.In this thesis, a full-fledged framework for processing complex events in MSNs is proposed to avoid hard-coded algorithms. The framework is called Complex Event Modeling and Detection (CEMiD) framework. Core components of the framework are:• MSSN-Onto: a newly proposed ontology for modeling MSNs,• CEMiD-Language: an original language for modeling multimedia sensor networks and events to be detected, and• GST-CEMiD: a semantic pipelining-based complex event processing engine.CEMiD framework helps users model their own sensor network infrastructure and events to be detected through CEMiD language. The detection engine of the framework takes all the model provided by users to initiate an event detection pipeline for extracting multimedia data feature, translating semantic information, and interpret into events automatically. Our framework is validated by means of prototyping and simulations. The results show that our framework can properly detect complex multimedia events in a high work-load scenario (with average detection latency for less than one second)
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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