Condiciones para la realización de los Trabajos Fin de Grado
Los Trabajos Fin de Grado propuestos deben ser realizados durante el curso académico 2019-2020. Excepcionalmente, este plazo puede extenderse, por motivos justificados.
Listado de propuestas de Trabajos Fin de Grado
BC4FakeNews: BlockChain para la identificación de fake-news
Desarrollar una aplicación con interfaz web para utilizar el hash de la cadena de bloques de Ethereum para la firma de noticias y la validación por medio de los subscriptores. Posibilidad de crear una lista de autores confiables.
Discovery2: Calendario para la utilización de recursos e impresoras
Desarrollar una nueva versión de una herramienta web que permita añadir, eliminar y mostrar información sobre impresoras, dispositivos y recursos, tanto manualmente como automáticamente, utilizando una librería de escaneado de red. Asimismo, la herramienta permitirá gestionar cada uno de estos recursos con un calendario de reservas para su utilización y realizará notificaciones ante determinados eventos.
ImageBuilder: Herramienta para la manipulación de imágenes multicanal
Desarrollar una aplicación para manipular imágenes que permita visualizar, crear, importar y convertir imágenes a medida. La aplicación debe permitir convertir entre formatos con canales de color agrupados (chunky) y canales separados (planar), añadir/eliminar canales (RGB-RGBA), reordenar canales (KCMY-CMKY, RGB-BGR), cambiar formatos de color, compresión, resoluciones, etc.
ClusterGo: Coordinación y monitorización de un cluster de dispositivos en Go
Partiendo de un cluster de servers Go, que simulen ser una impresora, y que entre ellos formen una granja de servidores, desarrollar un algoritmo que sea capaz de detectar cuál es el dispositivo óptimo al que mandarle un trabajo de impresión, de manera que dicho dispositivo sea el que menos tiempo vaya a tardar en realizar la impresión en función del estado en el que se encuentre cada uno de ellos. Además, se configurará un servicio de notificaciones push para que un técnico pueda conocer si un dispositivo ha dejado de funcionar, y se envíen alertas e información del estado.
DevTest: Una herramienta para evaluar conocimientos de programación
Desarrollar una herramienta para evaluar conocimientos de programación. Las preguntas de cada test se elegirían aleatoriamente entre una batería de preguntas clasificadas por nivel de conocimientos. Además, podría haber tests ya predefinidos o basados en plantillas (perfiles de usuario). La parte de programación enviaría el contenido a un servidor para compilar y evaluar una batería de tests. Podría haber más de una batería de tests (públicos y privados). En un principio se soportarían 2 lenguajes de programación: C++ y JavaScipt. El servicio de compilaciones tendría que ser remoto y soportar configuraciones por Docker.
SmartEnhancer: Machine Learning para mejorar la calidad de las imágenes
Muchas veces necesitamos utilizar imágenes de Internet o hechas con móviles antiguos. Un problema muy común es que estas imágenes son de baja calidad y cuando las vamos a utilizar, descubrimos que la imagen es muy pequeña, tiene artefactos de compresión, problemas de iluminación, ruido, etc. El objetivo de este TFG es utilizar técnicas de Machine Learning para desarrollar una aplicación que permita corregir automáticamente estos problemas y ofrecer una versión mejorada de la imagen original.