Tesiak

Solución de Compresión Basada en Contexto y Plantillas para la Mejora de la Interoperabilidad en Sistemas IoT con Recursos Limitados

Autorea: Jorge Berzosa Macho
Data2019
Tesi zuzendaria Roberto Cortiñas, UPV/EHU y Luis Gardeazabal, UPV/EHU

Esta investigación se centra en una novedosa solución que permite una gestión eficiente de los datos mediante la compresión de los mismos para formatos basados en texto y que están especialmente diseñados teniendo en cuenta las limitaciones de dispositivos y redes con recursos restringidos.


Sistemas Heterogéneos Integrados, Innovadores y Confiables: Metodología de Desarrollo

Autorea: Patricia López Alonso
Data2019
Tesi zuzendaria Leire Etxeberria, Mondragon Unibertsitatea y Xabier Elkorobarrutia, Mondragon Unibertsitatea

Como resultado principal de esta tesis, se presenta una metodología para asistir el desarrollo de sistemas innovadores, heterogéneos y confiables. La metodología propuesta combina y adapta: modelos para el desarrollo de nuevo producto; aproximaciones para el desarrollo de sistemas confiables; enfoques para el desarrollo de sistemas complejos; y técnicas de control estadístico de procesos e indicadores clave de rendimiento.


Biosensado para la monitorización de enfermedades: sensores plasmónicos con redes de nanoagujeros metálicos basados en técnicas de nanofabricación escalables

Autorea: Deitze Otaduy Del Paso
Data2019
Tesi zuzendaria Dr. Santos Merino, IK4-TEKNIKER y Prof. Fernando Moreno, Universidad de Cantabria

En esta tesis se ha modelizado y desarrollado un biosensor compatible con una producción a nivel industrial, basado en tecnología plasmónica y formado por chips compuestos de matrices de nanoagujeros en películas delgadas de oro.


Semantic Technologies for supporting KDD Processes

Autorea: Iker Esnaola Gonzalez
Data2019
Tesi zuzendaria Jesús Bermúdez, UPV/EHU e Izaskun Fernández, IK4-TEKNIKER

Ikerketa lan honetan, datu analistak KDD (Knowledge Discovery in Databases) fase desberdinen zehar lagundu nahi dira, eraikin tertziarioetan efizientzia energetikoa eta erosotasun termikoa lortzeko helburuarekin.


Traceable onboard metrology for machine tools and large-scale systems

Autorea: Unai Mutilba Larrea
Data2019
Tesi zuzendaria Dr. José Antonio Yagüe, Universidad de Zaragoza y Dr. Eneko Gómez Acedo, Tekniker

Esta tesis doctoral persigue la mejora de las funcionalidades de las máquinas herramienta para la fabricación de componentes de alto valor añadido. En concreto, la tesis se centra en mejorar la precisión de las máquinas herramienta en todo su volumen de trabajo y en desarrollar el conocimiento para realizar la medición por coordenadas trazable con este medio productivo.


Progress in industrial photogrammetry by means of markerless solutions

Autorea: Gorka Kortaberria Berriozabal
Data2019
Tesi zuzendaria Alberto Tellaeche Iglesias, UPV/EHU, y Rikardo Minguez Gabiña, Tekniker

La siguiente tesis está enfocada al desarrollo y uso avanzado de metodologías fotogramétrica sin dianas en aplicaciones industriales. La fotogrametría es una técnica de medición óptica 3D que engloba múltiples configuraciones y aproximaciones. En este estudio se han desarrollado procedimientos de medición, modelos y estrategias de procesamiento de imagen que van más allá que la fotogrametría convencional y buscan el emplear soluciones de otros campos de la visión artificial en aplicaciones industriales.


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