Prácticas realizadas Otoño 2016/2017

Identidad Digital y Reputación Online

Alumno: Alexandru David

Tutor: Margarita Martínez Núñez

Resumen

El alumno trabajó e investigó, como primera etapa, aquellos temas vinculados a la identidad digital, entornos de aprendizaje personales, fenómeno social media, gamificación, desde el punto de vista tanto individual como institucional. En la segunda etapa, el alumno realizó un trabajo de apoyo y colaboración con los investigadores del CITSEM que desarrollan su trabajo en este ámbito. Para la realización del trabajo se utilizaron las siguientes herramientas: Microsoft Project, SPSS, Smart PLS, Microsoft Office.

Interfaces naturales para personas con movilidad reducida

Alumno: Cristina Esteban

Tutor: Martina Eckert

Resumen

La investigación del grupo se centra en interfaces naturales especialmente para personas con movilidad reducida. Se trabaja con la Kinect en los entornos de C# y Blender y se investiga en aplicaciones para rehabilitación y ayuda diaria.
En concreto, en esta practica el alumno participó en el desarrollo de un videojuego especializado para hacer ejercicios físicos, dedicado a personas con movimientos reducidos. Se trata de la creación de ejercicios nuevos que integran funciones de reconocimiento de lenguaje corporal.

Embedded systems for Machine Learning ahd high-dimensional data processing applications

Alumno: David García Díez

Tutor: Rubén Salvador Perea

Resumen

This research-oriented proposal goes into the exciting and promising world of high performance embedded systems for Machine Learning and high-dimensional data processing applications. Cutting-edge manycore processors for the embedded domain featured by low power consumption, such as massively parallel processor arrays and embedded GPGPUs, as well as newly heterogeneous and dynamically reconfigurable FPGAs, along with the associated state of the art programming languages and tools, are being investigated to address this challenge.

Interfaces naturales para personas con movilidad reducida

Alumno: David González Rodríguez

Tutor: Martina Eckert

Resumen

La investigación del grupo se centra en interfaces naturales especialmente para personas con movilidad reducida. Se trabaja con la Kinect en los entornos de C# y Blender y se investiga en aplicaciones para rehabilitación y ayuda diaria.
En concreto, en esta practica el alumno participó en el desarrollo de ejercicios faciales para niños con Parálisis Cerebral, realizados mediante videojuegos.
Cómo punto de partida, usará el trabajo realizado en un PFG del semestre de otoño 2015/16.

Comercialización de ideas de carácter tecnológico

Autor: David Penalva Alarcón

Tutor: Margarita Martínez Núñez

Resumen

El alumno, como primera etapa, comenzó a estudiar, formarse y entender aquellos temas vinculados a la incorporación de ideas de carácter tecnológico para la comercialización de las mismas: Análisis Modelos de Gestión de la Innovación Tecnológica, Análisis de Modelos de Aceptación Tecnológica, Generación de Planes de Negocios. Una vez realizada esta parte, se llevará a cabo un trabajo específico donde a partir de una idea original, y utilizando la formación y herramientas de la etapa anterior, dé lugar a un estudio de viabilidad de la incorporación de ésta en el mercado.

Interfaces naturales para personas con movilidad reducida

Alumno: Elena Jurdao

Tutor: Martina Eckert

Resumen

La investigación del grupo se centra en interfaces naturales especialmente para personas con movilidad reducida. Se trabaja con la Kinect en los entornos de C# y Blender y se investiga en aplicaciones para rehabilitación y ayuda diaria. En este ámbito se ha creado "Mokey" (Motion Keybord) una interfaz que posibilita el uso de programas convencionales de ordenador mediante movimientos corporales. Ahora se pretende adaptar esta herramienta a la nueva Kinect v2 (Xbox One) y ampliarla con movimientos faciales, con lo cual, en esta practica, el alumno investigó en las necesidades y posibilidades para realizar estos cambios.

Hyperspectral imaging for medical diagnosis

Alumno: Guillermo Bermejo Casla

Tutor: Rubén Salvador Perea

Resumen

Regarding medical diagnosis, currently, the main tool for differentiating normal from malignant tissue remains the humans eye. However, hyperspectral imaging can assist the surgeon in the operation room for the removal of, for instance, brain tumours. The idea is to provice, through differente display devices, overlapping normal viewing images with cancer tissue classification maps. The tasks in which the students would be involed are: analyze and implement algorithms to discriminate tissues, test the performance of the algorithms on different platforms to find out their bottlenecks.

Embedded systems for Machine Learning ahd high-dimensional data procdessing applications

Alumno: Irene Hermua Mateos

Tutor: Eduardo Juárez Martínez

Resumen

This research-oriented proposal goes into the exciting and promising world of high performance embedded systems for Machine Learning and high-dimensional data processing applications. Cutting-edge manycore processors for the embedded domain featured by low power consumption, such as massively parallel processor arrays and embedded GPGPus, as well as newly heterogeneous and dynamical reconfigurable FPGAs, along with the associated state of the art programming languages and tools, are being investigated to address this challenge.

Circuitos eléctricos con placas de tipo protoboard

Alumno: José Antonio del Val

Tutor: Nicolás Saenz Lechón

Resumen

Se pretende desarrollar un juego serio que sirva para facilitar la adquisición de algunas de las habilidades necesarias para el montaje de prototipos de circuitos eléctricos con placas de tipo protoboard. El juego debe de ser atractivo, fácil de usar por usuarios sin experiencia previa y adaptable a diferentes plataformas. Fases: Analizar los requisitos del juego y generar un documento de requisitos de usuario, aprender el manejo de las herramientas disponibles, diseño de la lógica interna del juego y de las interfaces, implementación y codificación de la solución propuesta.

Desarrollo de Descodificador de vídeo compatible con HEVC

Alumno: Julio Treviño Páez

Tutor: Fernando Pescador

Resumen

Desarrollo de un descodificador de vídeo compatible con el estándar de codificación HEVC. Este descodificador se va a ejecutar sobre una plataforma heterogénea que integra 4 Procesadores de Propósito General (ARM) y 8 Procesadores Digitales de Señal (DSP) trabajando a una frecuencia variable. Hasta la fecha se ha trabajado en lograr implementaciones eficientes del descodificador en plataformas homogéneas en la que todos los procesadores son idénticos. Sin embargo, hay secciones del código que se adaptan mejor a un tipo de arquitecturas que a otras por lo que es interesante valorar el rendimiento de la aplicación en un entorno heterogéneo.

Hyperspectral imaging for medical diagnosis

Alumno: Laura Parra Nieto

Tutor: Eduardo Juárez Martínez

Resumen

Regarding medical diagnosis, currently, the main tool for differentiating normal from malignant tissue remains the humans eye. However, hyperspectral imaging can assist the surgeon in the operation room for the removal of, for instance, brain tumours. The idea is to provice, through differente display devices, overlapping normal viewing images with cancer tissue classification maps. The tasks in which the students would be involed are: analyze and implement algorithms to discriminate tissues, test the performance of the algorithms on different platforms to find out their bottlenecks.

Herramientas para el procesado de señales electroencefalográficas

Alumno: Laura Rodríguez Morán

Tutor: Rubén Fraile Muñoz

Resumen

El trabajo realizado por la alumna en prácticas consistió en el análisis y documentación de herramientas para el procesado de señales electroencefalográficas. Concretamente, se evalúan las siguientes herramientas: EEGLAB, basada en Matlab, junto con sus extensiones BCILAB y ERPLAB; OPENVIBE. La alumna realizó tanto tareas de programación como de documentación de software y elaboración de informes.

Aplicación automática de segmentación

Alumno: Marta Gómez-Álvarez Domínguez

Tutor: Juana M. Gutiérrez Arriola

Resumen

Implementación de una aplicación automática de segmentación de lesiones en la piel dentro del Grupo de Aplicaciones MultiMedia y Acústica perteneciente al CITSEM. Integración dentro de un grupo de trabajo multidisciplinar, búsqueda y revisión de información técnica, comparar el funcionamiento de distintos algoritmos de segmentación e implementación de la solución propuesta evaluando los resultados. Herramientas: Microsoft Project, MATLAB, Visual Studio 2015, Microsoft Office.

Hyperspectral imaging for medical diagnosis

Alumno: Sergio Sánchez Ramírez

Tutor: Rubén Salvador Perea

Resumen

Regarding medical diagnosis, currently, the main tool for differentiating normal from malignant tissue remains the humans eye. However, hyperspectral imaging can assist the surgeon in the operation room for the removal of, for instance, brain tumours. The idea is to provice, through differente display devices, overlapping normal viewing images with cancer tissue classification maps. The tasks in which the students would be involed are: analyze and implement algorithms to discriminate tissues, test the performance of the algorithms on different platforms to find out their bottlenecks.

Desarrollo de APP para sistemas de detección en dispositivos móviles

Alumno: Francisco Javier Jordán González

Tutor: Henry O. Cruz Carrillo y Juan Manual Meneses Chaus

Resumen

En el proyecto se ha implementado una aplicación móvil que permite la detección de fuego y es capaz de generar realidad aumentada, esto es, proporcionar información virtual en tiempo real sobre los procesos de combustión. Para ello, la APP (desarrollada para dispositivos móviles, tanto Smartphone como Tablet), es capaz tras haber conseguido detectar el fuego, de proporcionar información tal como: la posición de la combustión, una imagen en tiempo real del incendio con una línea que delimita el área del mismo, un registro de la fecha y hora y diferentes alarmas ya sean visuales o audibles.

Embedded systems for Machine Learning and high-dimensional data processing applications

Alumno: Laura Conde de la Fuente

Tutor: Eduardo Juárez Martínez

Resumen

El objetivo de las prácticas ha sido el de empezar con el estudio y desarrollo de la paralelización del algoritmo SMO en un sistema multinúcleo, la plataforma MPPA-256 de Kalray. Durante las prácticas se ha hecho primero un estudio de dicha plataforma familiarizándose con el entorno de trabajo y la arquitectura del sistema; a la vez que se introducía el análisis del algoritmo que se iba a implementar en la misma.