DS&BD
Data Science & Big Data Lab
Zuzendutako tesiak (18) Taldeko kideek zuzendu dituzten tesiak
2023
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Design of new algorithms for gene network reconstruction applied to in silico of biomedical data
Delgado Chaves, Fernando Miguel
Tesiaren zuzendaria Francisco Antonio Gómez Vela y Federico Divina -
Novel efficient deep learning architectures for time series forecasting
Jiménez Navarro, Manuel Jesús
Tesiaren zuzendaria María Del Mar Martínez Ballesteros y Gualberto Asencio Cortés -
Big data techniques for real-time processing of massive data streams - técnicas big data para el procesamiento de flujos de datos masivos en tiempo real.
Melgar García, Laura
Tesiaren zuzendaria Alicia Troncoso Lora -
Nuevos modelos para la gestión eficiente de infraestructuras big data streaming en entornos IoT con aplicación a la industria 4.0
Fernandez Gomez, Antonio Manuel
Tesiaren zuzendaria Alicia Troncoso Lora -
Construcción y análisis del pangenoma de la bacteria Acinetobacter baumannii para la búsqueda de marcadores de patogenicidad
Mangas Tena, Eugenio Luis
Tesiaren zuzendaria Federico Divina y Antonio Jesus Pérez Pulido -
Categorical Multivariate Dependency for Feature Selection applied in Data mining Classification Task
Sosa Cabrera, Gustavo Daniel
Tesiaren zuzendaria Miguel García Torres -
A proposed correlation measure for categorical random variables
Gómez Guerrero, Santiago Luis Catalino
Tesiaren zuzendaria Miguel García Torres
2022
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Predicción de series temporales en streaming mediante Deep Learning
Lara Benítez, Pedro
Tesiaren zuzendaria José Cristóbal Riquelme Santos -
Metodología ensemble para clasificación ordinal y aplicación en el control de calidad del aceite de oliva
Vega Márquez, Belén
Tesiaren zuzendaria Cristina Rubio Escudero -
Modelos predictivos basados en deep learning para datos temporales masivos
Torres Maldonado, José Francisco
Tesiaren zuzendaria Alicia Troncoso Lora y Francisco Martínez Álvarez -
Deep learning for enhancing object detection in autonomous driving
Carranza García, Manuel
Tesiaren zuzendaria José Cristóbal Riquelme Santos -
MOMIC: a Multi-Omics Pipeline for data analysis, integration and interpretation
Madrid Márquez, Laura
Tesiaren zuzendaria Cristina Rubio Escudero
2021
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Desarrollo de modelos basados en patrones para la predicción de series temporales en entornos big data
PEREZ CHACON, RUBEN
Tesiaren zuzendaria Alicia Troncoso Lora -
Esquemas morfológicos multiescala basados en operaciones de Top-Hat para aplicaciones de mejora y fusión de imágenes
Mello Román, Julio Cesar
Tesiaren zuzendaria Miguel García Torres
2019
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Statistical analysis of different seismogenic zonings of the Iberian Peninsula and adjacent areas through a Geographic Information System
Amaro Mellado, José Lázaro
Tesiaren zuzendaria Francisco Martínez Álvarez -
Técnicas de predicción escalables para big data temporales
Galicia de Castro, Antonio
Tesiaren zuzendaria Alicia Troncoso Lora y Francisco Martínez Álvarez -
New internal and external validation indices for clustering in Big Data
Luna Romera, Jose María
Tesiaren zuzendaria María Del Mar Martínez Ballesteros -
Técnicas avanzadas de predicción para big data en el contexto de smart cities
Talavera Llames, Ricardo Leon
Tesiaren zuzendaria Alicia Troncoso Lora y Francisco Martínez Álvarez