Trabajos de fin de máster (TFM)

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Examinando Trabajos de fin de máster (TFM) por Centro "Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingenieros Industriales"

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    Caracterización de la piscina de almacenamiento de fuentes neutrónicas del Laboratorio de Patrones Neutrónicos, por medio de técnicas Montecarlo
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales. Departamento de Ingeniería energética, 2013-09-01) Campo Blanco, Xandra; Sanz Gozalo, Javier; Embid Segura, Miguel
    El desarrollo de materiales resistentes al daño por irradiación es uno de los campos abiertos más importantes en el diseño de instalaciones experimentales y en plantas conceptuales nucleoeléctricas de fusión. El Laboratorio de Patrones Neutrónicos es una instalación que pretende colaborar en este desarrollo facilitando la irradiación neutrónica de materiales en su piscina de almacenamiento de fuentes neutrónicas de calibración. Para ello, es fundamental que la propia piscina esté bien caracterizada respecto a la fluencia y espectros neutrónicos presentes en el interior de la misma debido a la presencia de dichas fuentes. En este estudio, se presenta un resumen de las principales características de esta instalación y se lleva a cabo la caracterización de la piscina de almacenamiento de fuentes neutrónicas. Finalmente, se muestra cómo se puede aplicar los resultados obtenidos en la caracterización para la irradiación neutrónica de materiales.
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    Learning analytics: Definition of indicators of students behaviour in remote laboratories
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales. Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Control, Telemática y Química aplicada a la Ingeniería, 2016-10-04) Toledo Peralta, Miguel Ángel; Martín Gutiérrez, Sergio; García Loro, Félix
    Este Trabajo Fin de Máster tiene como objetivo definir indicadores de comportamiento de los estudiantes, basados en el contenido del Curso Bases de Circuitos y Electrónica Práctica, un Curso Online Masivo Abierto (COMA) desarrollado bajo la plataforma edX, con YouTube como proveedor de video y vinculado al laboratorio electrónico remoto VISIR (Sistema Virtual de Instrumentos en Remoto) con un sistema de reservas. El curso ha sido desarrollado por el Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). La definición de indicadores es parte de los procesos de Analíticas de Aprendizaje de selección, captura y procesado de datos que serán útiles para la mejora del curso desde el punto de vista de los estudiantes e instructores a nivel de curso e individual.
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    El Teorema de Perron-Frobenius y su influencia en los algoritmos de Google
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), 2024-06-27) Aparicio Durán, Jose Antonio; Franco Leis, Daniel
    La importancia que ha tenido para el desarrollo de Internet es indiscu- tible. Sin embargo, es curioso pensar que el algoritmo PageRank, que hay detrás del buscador, tiene su fundamento matemático en un Teorema desarrollado a principios del siglo XX por el matemático Oskar Perron, inicialmente para matrices positivas y posteriormente extendido a matrices no negativas por el matemático Georg Frobe- nius. Dicho teorema permite garantizar que para una matriz no negativa e irreducible haya un autovalor positivo de módulo máximo que lleva asociado un autovector po- sitivo. Garantizar la existencia y unicidad de dicho autovector es lo que hace que el algoritmo de Google funcione, y haya permitido el desarrollo de aplicaciones que van más allá de un motor de búsqueda en Internet, como el estudio de la dinámica de po- blaciones, epidemiología, estudio de proteínas o análisis iterativo de matrices, entre otros. Este trabajo no solo presenta los conceptos necesarios para comprender el Teo- rema de Perron-Frobenius, sino que también explica en detalle una de las múltiples demostraciones disponibles en la literatura, basada en el Teorema del punto fijo de Brouwer y con un enfoque geométrico. También se introducen las cadenas de Mar- kov, fundamentales para el desarrollo del algoritmo PageRank, y se propone un algo- ritmo para el cálculo del EdgeRank de las aristas de un grafo. Por último se muestra un ejemplo de implementación en Python de los algoritmos PageRank y EdgeRank.