Autor:
Villarroya, Sebastián

Cargando...
Foto de perfil

E-mails conocidos

s.villarroya@usc.es
sebastian.villarroya@usc.es

Fecha de nacimiento

Proyectos de investigación

Unidades organizativas

Puesto de trabajo

Apellidos

Villarroya

Nombre de pila

Sebastián

Nombre

Nombres alternativos

Villarroya Fernández, Sebastián

Afiliaciones conocidas

Universidad de Santiago de Compostela, Spain
Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías da Información (CiTIUS), Universidade de Santiago de Compostela (USC)., Spain
Centro de Investigación en Tecnoloxías da Información (CITIUS). Universidade de Santiago de Compostela
Computer Graphics and Data Engineering Group (COGRADE) Centro de Investigaci ́n en Tecnolox ́ da Informaci ́n (CiTIUS) o ıas o Universidade de Santiago de Compostela (USC) Santiago de Compostela, Spain
Department of Electrónica e Computación, Universidade de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, Spain, Spain
Departamento de Electrónica y Computación, Universidade de Santiago de Compostela. Santiago de Compostela, Spain

Páginas web conocidas

Página completa del ítem
Notificar un error en este autor

Resultados de la búsqueda

Mostrando 1 - 5 de 5
  • Artículo
    Procesamiento paralelo de datos medioambientales con Apache Spark
    Ferrón, Diego; Villarroya, Sebastián; Viqueira, José R.R.; Pena, Tomás F.. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    En la actualidad existen enormes volúmenes de datos de tipo medioambiental que son resultado o bien de campañas de recolección de datos de campo en las que se involucran muchos expertos o bien del procesamiento de datos generados por dispositivos de sensorización. En general, los primeros se modelan y gestionan con tecnologías de bases de datos, mientras que los segundos pueden requerir de formatos de array de tipo científico más específicos. El procesamiento declarativo de cualquiera de los tipos de datos está resuelto, con tecnologías de almacenes de datos tradicionales o con bases de datos de arrays. Sin embargo el procesamiento declarativo integrado de ambos tipos de dato todavía demanda soluciones ad-hoc. En este artículo se proporciona una descripción breve de los primeros pasos hacia la implementación de un sistema de procesamiento paralelo integrado de datos relacionales y de arrrays.
  • Artículo
    Integración de algoritmos de Machine Learning en Bases de Datos de Arrays
    Villarroya, Sebastián; Rey, Andrea; Berges, Adrián. Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021), 2021-09-22.
    La integración de algoritmos de aprendizaje automático en bases de datos de arrays ha sido una línea de investigación a la que no se le ha dedicado un gran esfuerzo investigador durante mucho tiempo. Sin embargo, en los últimos años se ha experimentado una explosión en la cantidad de trabajo investigador en este campo. En esta propuesta de trabajo se introducen las bases de datos de arrays y se proponen una serie de objetivos obtenidos a partir de algunos de los principales problemas encontrados en la literatura actual.
  • Artículo
    GeoNews: Generación automática de contextos geográficos para programas de noticias a través de HbbTV
    Vilar, Moisés; Villarroya, Sebastián; Viqueira, José R.R.; Cotos, José Manuel. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Varios estudios recientes han detectado nuevos hábitos en la audiencia de televisión relacionados con el acceso a través de otros dispositivos a información que complemente los contenidos de televisión. En este documento se describe una solución preliminar para la generación de contextos geográficos para programas de noticias en lengua castellana y para su visualización sincronizada en un televisor a través de tecnología HbbTV. En este documento se describe una solución preliminar para la generación de contextos geográficos para programas de noticias en lengua castellana y para su visualización sincronizada en un televisor a través de tecnología HbbTV.
  • Artículo
    Proyecto TRAFAIR: Generación y publicación de datos de calidad del aire en las ciudades de Zaragoza y Santiago de Compostela
    Viqueira, José R.R.; Trillo-Lado, Raquel; Villarroya, Sebastián; Marrodán, Lorena; Cotos, José Manuel; Ilarri, Sergio; Taboada, José Ángel; Torres-Moreno, Enrique. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    En este artículo se describen brevemente los trabajos en marcha relacionados con la generación y publicación de datos acerca de la calidad del aire en el ámbito del proyecto Europeo TRAFAIR. En concreto, se describe la solución adoptada para la adquisición de datos de sensores, los estándares utilizados para la publicación de datos en abierto y las aplicaciones de usuario final que serán desarrolladas, concluyendo el artículo con la identificación de retos técnicos relacionados con la heterogeneidad de los datos y con la generalización de soluciones basada en la asunción de modelos de datos estandarizados.
  • Artículo
    Predicción de Tráfico con Redes Neuronales Artificiales
    Al-Rahamneh, Anas; Budiño, Alejandro; Villarroya, Sebastián; Cotos, José Manuel. Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024), 2024-06-17.
    Las ciudades están creciendo constantemente en número de vehículos. Esto deriva en una demanda creciente de herramientas eficientes para gestionar el tráfico. Los modelos de predicción de tráfico son elementos esenciales para dichas herramientas. En este trabajo pretendemos estudiar el rendimiento de diferentes arquitecturas \textit{deep learning} al abordar el problema de la predicción del tráfico en una ubicación específica en la ciudad de Santiago de Compostela. De momento, se han probado modelos de tipo Perceptrón, Recurrente y Convolucional. La comparación de estas arquitecturas se ha llevado a cabo a través del diseño y ejecución de diferentes experimentos utilizando datos de sensores de tráfico. También se introduce una nueva métrica para la evaluación del rendimiento de los modelos.