¿Conoces a los “influencers” de tu barrio?

raddar

Egresados de la Universidad de Sevilla desarrollan Raddar, una app para detectar a los influences por áreas geográficas.

Un equipo de desarrolladores sevillanos, en su mayoría egresados de la ETS de Ingeniería Informática de la US, han lanzado Raddar, una app en forma de juego social para descubrir a los influencers locales en cada barrio y en cada ciudad. Deslizando con el dedo (hacia arriba y hacia abajo) los usuarios de esta app votan el contenido que otros publican a su alrededor y los que más y mejores votos reciben se convierten en líderes del ranking local. Esta es la propuesta de valor de Raddar, una app pensada para el público Millenial.

Después de casi un año de desarrollo, Raddar nace con un nuevo modelo social gamificado, es decir, con valores de juego y competitividad. Raddar es un producto pensado para Millenials y generaciones de jóvenes de entre 16 y 25 años, generalmente estudiantes, usuarios activos de otras redes y canales sociales, residentes (en esta primera etapa) en la ciudad de Sevilla y sus alrededores.

Desde el mes de marzo de 2018, Raddar está disponible en Google Play para dispositivos con sistema operativo Android (aún no está disponible para iPhone). Un primer desarrollo en versión BETA que busca poner a prueba el rendimiento tecnológico y el concepto ante sus primeros usuarios.

Fuente: Dirección de Comunicación – Comunidad Universitaria

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Los mejores trabajos científicos 2017 en la ETSI Informática de Sevilla

ETSII

Fallados los premios a los mejores trabajos científicos en la ETS de Ingeniería Informática 2017

Los galardonados son:

  • Primer premio dotado con 600 € para D. Javier Troya Castilla por el trabajo:
    • Model Transformation Modularization as a Many-Objective Optimization Problem
    • Autores: Martin Fleck, Javier Troya, Marouane Kessentini, Manuel Wimmer, Bader Alkhazi
    • Revista: IEEE Transactions on Software Engineering
  • Segundo premio dotado con 300 € para D. José González Enríquez por el trabajo:
    • Entity reconciliation in big data sources: A systematic mapping study
    • Autores: J.G. Enríquez, F.J. Domínguez-Mayo, M.J. Escalona, M.Ross, G.Staples
    • Revista: Expert Systems with Applications

Sec/Admin 2017 en la ETSII

sec-admin2017

Es un evento que combina la administración de sistemas y la seguridad de la información compartiendo conocimiento útil y aplicable a nuestros entornos de trabajo y desarrollo profesional. Disfrutando de la genialidad de mucho de nuestros ponentes. Pero lo más importante es crear una red de contactos, ponernos cara ,compartir conocimiento entre amigos y dar un lugar a los investigadores en seguridad informática dónde exponer sus conocimientos y sus investigaciones.

Va dirigido a profesionales del sector TIC, tanto administradores de sistemas como responsables de mantenimiento de redes. Directivos y responsables de empresas del mundo TIC. Fuerzas de Seguridad que quieran tomar la temperatura de lo que está pasando en el ámbito de la seguridad. Estudiantes de módulos profesionales, universitarios o autodidactas que estén investigando o especializándose en Seguridad Informática y administración de sistemas.(+ info)

Días 24 y 25 de noviembre en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de Sevilla.

José Ángel Galindo, premio SISTEDES a la mejor Tesis Doctoral

José Ángel Galindo ha conseguido que la Sociedad de Ingeniería de Software y Tecnologías de Desarrollo de Software (SISTEDES) conceda por primera vez el Premio a la Mejor Tesis Doctoral a un trabajo de investigación de la Universidad de Sevilla (US). Galindo, profesor doctor en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la US, ha centrado su trabajo en «cómo gestionar los distintos componentes que integran un software para que trabajen en sintonía y sean compatibles sus funciones», tal como lo explica la propia universidad.

El investigador lo traduce, y lo amplía, para los no iniciados: «En la primera parte de la tesis, que realizamos en Estados Unidos, mejoramos el funcionamiento de las aplicaciones móviles cuando las queremos probar. Es decir: una vez que el usuario ha desarrollado la aplicación, probarla con el menor coste en el mayor número de dispositivos posible para garantizar que no tiene errores». (+info)

Un trabajo de la US, el artículo más influyente en Ingeniería de Líneas de Producto Software

Mosy influential paper

Un trabajo de investigación del grupo ISA de la Universidad de Sevilla ha sido distinguido como el artículo más influyente en el área de Ingeniería de Líneas de Producto Software (MIP, Most Influential Paper Award). Dicho galardón fue concedido durante la 21ª edición de la conferencia internacional de dicha temática (SPLC2017) celebrado en Sevilla del 25 al 29 de septiembre de 2017.

Se trata del trabajo “Automated Reasoning on Feature Models” de los autores David Benavides, Pablo Trinidad y Antonio Ruiz Cortés. Fue presentado en la conferencia CAiSE en 2005, y ha sido seleccionado por un comité internacional de expertos entre los artículos que más citas e influencia han tenido en el campo de las Líneas de Producto Software en todo el mundo en los últimos 20 años. El comité destacó que se trata del primer trabajo que incorpora gramáticas atribuidas, resolutores de restricciones, modelos de características y optimización de configuraciones de líneas de producto software en un marco de trabajo elegante y coherente, abriendo  la puerta a lo que se ha convertido en ‘trending topic’ en los últimos años,  a saber: el análisis automático de modelos de características. (+ info )

 

XVI Edición de la Conferencia Española de Biometría (CEB 2017)

XVI Edición de la Conferencia Española de Biometría (CEB 2017), organizada por la Universidad de Sevilla a instancias de la Sociedad Española de Biometría. El evento tendrá lugar en Sevilla, en la Facultad de Matemáticas e IMUS, los días 13, 14 y 15 de septiembre de 2017.

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Expertos de la US mejoran la calidad de las apps de Android en múltiples dispositivos móviles

La Sociedad de Ingeniería de Software y Tecnologías de Desarrollo de Software (SISTEDES) ha otorgado, por primer vez en sus dos décadas de historia, el Premio a la Mejor Tesis Doctoral a un trabajo de investigación de la Universidad de Sevilla. El galardón ha recaído en José Ángel Galindo Duarte, de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la US, por la tesis doctoral Evolution, testing and configuration of variability intensive systems.

Este trabajo es resultado de la investigación que desarrolla el profesor Galindo en relación a cómo gestionar los distintos componentes que integran un software para que trabajen en sintonía y sean compatibles sus funciones, dentro del grupo de investigación de ingeniería del software aplicada (ISA). Concretamente, los expertos han optimizado el proceso de testing de las aplicaciones del sistema operativo Android para mejorar su funcionamiento.

En esta misma línea, han conseguido optimizar la calidad de los sistemas de videovigilancia teniendo en cuenta parámetros como el número de personas que aparecen en la imagen, la luz, la cantidad de objetos en movimiento o la distorsión causada por el volumen de polvo que levantan los coches al pasar junto a la cámara.

Las empresas OptioLabs, InPixal y Bertin se han interesado por estos resultados de investigación y ya los están implementando en sus productos. “Para la transferencia del conocimiento en un área tecnológica como es la Informática es imprescindible que tengamos empresas cerca que den valor a nuestras ideas y nos ayuden a llevar al mercado los resultados de nuestra investigación”, afirma el profesor Galindo Duarte.

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Premio al Mejor Trabajo Fin de Grado (TFG)

El Premio al Mejor Trabajo Fin de Grado (TFG) otorgado por la Sociedad de Ingeniería de Software y Tecnologías de Desarrollo de Software (SISTEDES) también ha recaído en un miembro de la Universidad de Sevilla, el estudiante Álvaro Rojas Jiménez, por su trabajo Gitbug: Predicción de errores en repositorios de Git. Este TFG ha sido dirigido por los profesores Sergio Segura y Javier Troya, de la ETSII.

El trabajo desarrolla una herramienta para la predicción de errores de software a partir del análisis de repositorios Git. Se han implementado varios algoritmos de predicción de errores a partir de logs de cambio, entre ellos el usado por Google. A partir de la URL de un repositorio Git, la aplicación analiza la probabilidad de error en cada fichero y los muestra visualmente en un cuadro de mando desarrollado con Node.js y GoogleCharts. (Más información)