Toxic Environmental Risks Analytical Intelligence (TERAIN) Smart Database (IPR-1042)
03/17/2023 2303173810864
Juan Alberto Aragón Correa
Nuria Esther Hurtado Torres
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Antonio Rueda Manzanares
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Eulogio Cordón Pozo
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Natalia Ortiz Martínez de Mandojana
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Inmaculada Martín Tapia
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Javier Delgado Ceballos
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Javier Aguilera Caracuel
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Blanca Luisa Delgado Márquez
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Jose Aureliano Martín Segura
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Samuel Gómez Haro
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Rocío Llamas Sánchez
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Mª Dolores Vidal Salazar
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Elena Mellado García
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María Ruíz Castillo
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Manuel Bueno García
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Universidad de Granada
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En ese escenario, se propone en este proyecto una prueba de concepto para la generación de un prototipo basado en algoritmos de inteligencia artificial que permitan el diseño y validación de indicadores ambientales construidos sobre el gran volumen de datos indicados y planteados en la forma de un cuadro de mandos (“dashboard”) cuyo uso pueda ser testado por una muestra de agentes potencialmente interesados en su uso de cara una primera valoración del interés de un posible desarrollo comercial posterior.
El equipo de investigación se dividirá en subequipos para el diseño en paralelo de los indicadores de referencia. Cada subequipo será coordinado por uno de los dos IPs del proyecto y uno trabajará en indicadores de empresa y el otro trabajará en indicadores de territorio. El equipo de indicadores de empresa está compuesto en investigadores especialistas en desempeño empresarial y gobernanza (ej. Ortiz, Rueda), mientras el equipo de indicadores territoriales está mayoritariamente formado por expertos en desarrollos internacionales (ej. Aguilera, Delgado). En la fase inicial de desarrollo nos centraremos en el tratamiento de la información disponible a nivel nacional en el registro europeo (https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/industrial-reporting-under-the-industrial-3), que incluye los registros nacionales de los distintos países de la Unión Europea (ej. PRTR-España https://prtr-es.es/) y países adheridos a esta normativa; si bien, considerando que la solución finalmente diseñada podrá ser extrapolada con cierta facilidad a los registros del conjunto de países de la OECD (https://www.oecd.org/chemicalsafety/pollutant-release-transfer-register/) o de otros ámbitos nacionales con bases de datos similares tales como EEUU (base de datos TRI) o Canadá (base de datos NRPL) por citar los más conocidos.
Los equipos cuentan ya con conocimientos sobre los trabajos previos en los que se analizan indicadores para medir el impacto medioambiental a partir de las emisiones contaminantes. Así mismo, se cuenta con un dominio de los contenidos, estructura y limitaciones de las bases de datos abiertas de las que se obtendrán los datos de referencia. Los equipos deberán centrarse en el desarrollo y selección de algoritmos de inteligencia artificial que, aplicados sobre el gran volumen de datos disponibles, permitan el desarrollo de indicadores de referencia. Todo ello permitirá el diseño de los KPI.
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SEMBA-FDTD
03/13/2023 2303133787045
Universidad de Granada
Salvador Gonzalez García
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Miguel Ruiz Cabello
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Luis Díaz Angulo
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Amelia Rubio Bretones
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Rafael Gómez Martín
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https://www.sembahome.org/semba/
Simulador computacional de problemas electromagnéticos de propósito general. SEMBA utiliza el método de las diferencias finitas en el dominio del tiempo (FDTD) junto con multitud de modelos numéricos de materiales, cables, análisis estadístico, malladores conformes, técnicas de sub-mallado etc., y está programada para se usada en entornos paralelos tanto de memoria distribuida como compartida (OpenMP/MPI). El grupo cuenta con centenares de publicaciones en revistas de prestigio y docenas de contratos de transferencia tecnológica en los últimos años. Nuestro grupo retiene la propiedad intelectual de SEMBA y los derechos explotación industrial de la parte que se pretende liberar. Existe otra parte privativa que no se va a liberar y cuya explotación es de terceras empresas.
Software liberado bajo licencia M.I.T.
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Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0
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Fast computation of fractal dimension for 2D, 3D and 4D data
12/22/2022 2212222930906
Juan Ruiz de Miras
Miguel Ángel Posadas Arráez
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The box-counting (BC) algorithm is one of the most popular methods for calculating the fractal dimension (FD) of binary data. FD analysis has many important applications in the biomedical field, such as cancer detection from 2D computer axial tomography images, Alzheimer's disease diagnosis from magnetic resonance 3D volumetric data, and consciousness states characterization based on 4D data extracted from electroencephalography (EEG) signals, among many others. Currently, these kind of applications use data whose size and amount can be very large, with high computation times needed to calculate the BC of the whole datasets. Fast Box-Counting software is a very efficient parallel implementation of the BC algorithm for its execution on Graphics Processing Units (GPU) using the CUDA technology. This software can process 2D, 3D, and 4D data and has been tested on several platforms with different hardware configurations. Fast Box-Counting can achieve speedups of up to 92.38x (2D), 57.27 (3D) and 75.73x (4D) with respect to the corresponding CPU single.thread implementations of the box-counting algorithm. Against an OpenMP multihread CPU implementation, Fast Box-Counting can achieve speedups of up to 16.12x (2D), 6.86x (3D) and 7.49x(4D). Compared to previous GPU implementation of the BC algorithm in 3D, Fast Box-Counting can achieve speedups of up to 4.79x.
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Manual para la acreditación de centros universitarios libres de violencia de género
12/16/2022 2212162882440
Mª Dolores Cano-Caballero Gálvez
Inmaculada Concepción García García
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Marta Badenes Sastre
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Jacobo Cambil Martín
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Carolina Fernández Lao
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Mª del Carmen García Ríos
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Mª González-Cano Caballero
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Alberto González García
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Mª Reina Granados de Haro
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Marta Lima Serrano
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Adelina Martín Salvador
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Encarnación Martínez García
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Manuel Ramos Martín
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Mª Rosario Román Gálvez
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Mª del Carm Ruiz González
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María Serrano Guzmán
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Universidad de Sevilla
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Servicio Andaluz de Salud
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Universidad de Granada
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Manual para la acreditación de centros universitarios como centros libres de violencia de género. COnsta de tres partes: una destinada al personal de los centros encargada de la implantación, un listado con los puntos a cumplir, y un manual explicativo. (IPR-1004)
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Protocolo de intervención educativa con alumnado en conflicto con la ley (PIE-ACL)
11/28/2022 2211282727709
José Antonio Marín Marín
Alicia Rocío Torralba Díaz
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Universidad de Granada
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Alicia Rocío Torralba Díaz
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El objetivo de esta obra es diseñar un protocolo de actuación para adolescentes en conflicto con la ley (ACL) en el contexto escolar que contenga procedimientos específicos, integrando y formando a todos los agentes intervinientes en el desarrollo del alumnado afectado. Este objetivo se concreta en los siguientes objetivos específicos:
- Facilitar al profesorado una guía de actuación educativa ante la complejidad de intervención con el alumnado infractor.
- Fijar un plan de colaboración para las familias con menores infractores a su cargo.
- Fomentar y unificar la comunicación y los objetivos con los técnicos/as de medio abierto que ejecutan la medida judicial de libertad vigilada con el alumnado escolarizado.
- Ofrecer respuestas específicas a las necesidades de enseñanza y aprendizaje del alumnado infractor o en conflicto con la ley.
- Recopilar la documentación anexa al protocolo de intervención específico y, en su caso, elaborar cuantos sean necesarios.
(IPR-1011)
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