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An Agent-Based Platform for Traffic Simulation

En este artículo se presenta una plataforma basada en agentes para llevar a cabo simulaciones de tráfico. Esta es diseñada mediante el IDK de INGENIAS, permitiendo la especificación de interacciones entre los individuos, y entre estos y el entorno. Adopta metodologías de desarrollo tales como la basada en agentes o dirigida por modelos, lo que permite una mayor flexibilidad en diseño de experimentos. El prototipo obtenido es validado a través de un caso de estudio, el cual reproduce situaciones reales obtenidas de observaciones en el tráfico.

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Using Multi-Agent Systems to Facilitate the Acquisition of Workgroup Competencies

Este artículo presenta una arquitectura software destinada a dar soporte a los equipos de trabajo de estudiantes. Para ello se utilizan Sistemas Multi-Agente Adaptativos (SMAA). El conocimiento se especifica de manera declarativa mediante el lenguaje UML-AT (una extensión de UML con conceptos y estereotipos adaptados a la Teoría de la Actividad) y propiedades sociales. Este permite una definición iterativa e incremental de los eventos y flujos de trabajo a considerar.

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A Model-Driven Engineering Process for Agent-Based Traffic Simulations

Este artículo presenta un proceso completo para las simulaciones de tráfico mediante el Desarrollo Dirigido por Modelos. Para ello propone dos fases: una primera enfocada en los expertos en tráfico y una segunda basada en los diseñadores de simulaciones. La primera utiliza un Lenguaje de Modelado específico y herramientas de modelado de Eclipse. La segunda enlaza con metodologías basadas en agentes para el diseño orientado a plataforma. El resultado proporciona soporte a la transición desde las teorías de tráfico a las simulaciones.

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Developing an integrative modelling language for enhancing road traffic simulations

Este artículo ilustra un caso de estudio que adopta una infraestructura basada en Desarrollo Dirigido por Modelos. Esta permite representar aspectos específicos del tráfico rodado y usar una plataforma de simulación existente como MATSim. La simulación abordada extiende dicha plataforma con teorías de comportamiento y toma de decisiones de los individuos relacionados con el tráfico. De esta manera se muestra la viabilidad de las artefactos proporcionados por la infraestructura.

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An Integrative Framework for the Model-Driven Development of Traffic Simulations

En este artículo se introduce el proceso de desarrollo que permite guiar a los usuarios en la implementación de simulaciones de tráfico partiendo de teorías del dominio existentes. Para ello utiliza el marco de desarrollo llevado a cabo durante mi investigación. Este proceso es representado mediante SPEM. Un caso de estudio valida la propuesta generando una simulación de tráfico a partir de una teoría determinada.

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Model-Driven Engineering of Simulations for Smart Roads

En esta publicación se desarrolla un Lenguaje de Modelado capaz de llevar a cabo diseños relacionados con la simulación de carreteras inteligentes. Este ha sido construido sobre la base del metamodelo encargado de modelar el comportamiento de los individuos involucrados en el tráfico previamente introducido en anteriores ocasiones. El caso de estudio valida la propuesta mediante una primera versión de un sistema simple de sensores que comprueban el paso de vehículos.

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Associating Colors to Emotional Concepts Extracted from Unstructured Texts

Este artículo introduce el marco de desarrollo CALyPSe, el cuál está encargado de generar paletas de colores y pinturas abstractas. Estas son obtenidas aplicando el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) sobre textos. Estos son analizados mediante Freeling. A continuación, se intentan asociar los lemas de las palabras extraídas con los sentimientos de las personas. Para ello estas palabras son comparadas con un conjunto predeterminado, las cuales tienen ciertos colores asociados. Esta relación de colores es proporcionada por la literatura relacionada con la psicología del color.

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Enriched semantic graphs for extractive text summarization

Esta publicación se centra en la creación de un proceso de desarrollo encargado de generar resúmenes por extracción y de manera automatizada a partir de textos en Lenguaje Natural. Para ello utiliza Freeling como analizador de dependencias y produce grafos semánticos enriquecidos (con información sintáctica y lingüística) a partir de este último. Finalmente aplica un algoritmo de clustering para obtener los temas principales del texto analizado. Este permite generar el resumen enlazando los nodos más representativos de cada agrupamiento (nodos hub) con las frases principales.

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Grafeno: Semantic Graph Extraction and Operation

Este artículo introduce la librería Grafeno especialmente creada para el procesamiento de Lenguaje Natural. Se presentan sus distintas operaciones, tales como la extensión semántica de los temas identificados en el análisis semántico así como su clasificación mediante distintos algoritmos de clustering. En esta además se muestran distintas integraciones de grafos, entre los que destacan los mapas conceptuales y los grafos semánticos enriquecidos con información sintáctica y lingüística en sus aristas. Todo ello es abordado por un pipeline configurable mediante instrucciones llevadas a cabo por YAML.

pdf  Graferno: semantic graph extraction and operation (PDF)