El CIO y la Àgencia Valenciana de Turisme organizan la II Jornada del Big Data y Turismo

25 octubre, 2017
9:45 am

 

El Instituto Universitario de Investigación “Centro de Investigación Operativa” (CIO) de la Universidad Miguel Hernández de Elche, junto a la Àgencia Valenciana del Turisme, al amparo del II Convenio de Colaboración entre la UMH y dicho organismo autonómico, celebrarán el próximo miércoles 25 de octubre la II Jornada del Big Data y Turismo.

La jornada consistirá en una serie de charlas/seminarios sobre el alcance del citado convenio (coordinado por el investigador del CIO, Álex Rabasa). También se debatirá sobre la aplicación real de técnicas de Data Science al sector turístico. Además, en dichas jornadas se presentará la II Edición del Curso de Especialista Universitario en Big Data para Gestión en Turismo, organizado desde el CIO en colaboración con Invat.tur.

Las charlas tendrán lugar en el aula 1.2 del Edificio Altabix, el próximo miércoles 25 de Octubre a partir de las 9:45.

Conferencia de la Profa. Lidia Mínguez

25 octubre, 2017
12:00 pm

 

Title: Urinary triclosan concentrations and diminished ovarian reserve among women from a fertility clinic.

Speaker: Lidia Mínguez Alarcón (Universidad de Harvard)

Date: 25/10/2017, 12:00h

Location: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit)

Abstract:

Background/Aim: Triclosan, an endocrine disrupting chemical used as an antibacterial in personal care and consumer products, has shown estrogenic activity in experimental studies. There are limited human studies on reproductive health effects of triclosan. The objective of this study was to prospectively investigate the association between urinary triclosan concentrations and antral follicle count (AFC), a well-accepted marker of ovarian reserve, among women from a fertility center.

Methods: This analysis included 109 women in the Environmental and Reproductive Health (EARTH) Study who provided at least one urine sample prior to the measurement of AFC, between 2007 and 2016. We quantified urinary triclosan concentrations by tandem mass spectrometry and measured AFC through transvaginal ultrasonography on the 3rd day of an unstimulated menstrual cycle or on the 3rd day of a progesterone withdrawal bleed. Poisson regression models were used to estimate the associations of specific gravity (SG)-adjusted urinary triclosan concentrations (as continuous in loge scale) with AFC adjusted for age, body mass index (BMI), year of sample collection, physical activity and baseline infertility diagnosis.

Results: The median (interquartile range, IQR) of the SG-adjusted urinary triclosan concentrations for the 225 samples provided by the 109 women was 7.9 (3.0, 33.6) µg/L. Women had median (IQR) AFC of 13 (8, 18). In unadjusted models, one loge unit increase in SG-adjusted urinary triclosan concentrations was associated with a 3% decrease (95% CI= -5%, -2%) in AFC (p-value=0.04). This association strengthened after adjustment for covariates (-4%, 95% CI= -7%, -1%, p-value=0.009). Specifically, women in the 75th percentile of exposure (33.6 µg/L) had a 6.6% decrease in AFC compared with women in the 25th percentile (3.0 µg/L).

Conclusion: SG-adjusted urinary triclosan concentrations were inversely associated with AFC in women seeking care at a fertility center.

Conferencia del Dr. Guoyin Li

19 septiembre, 2017
1:00 pm

 

Title: Some Recent Advances in Polynomial Optimization

Speaker: Dr. Guoyin Li, Department of Applied Mathematics, University of New South Wales, Australia

Date: 19/09/2017, 13:00h

Location: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit)

Abstract:

Optimization problems involving polynomial functions are of great importance in applied mathematics and engineering, and they are intrinsically hard problems. They arise in important engineering applications such as the sensor network localization problem, and provide a rich and fruitful interaction between algebraic-geometric concepts and modern convex programming. In this talk, we will discuss some recent progress of the polynomial (semi-algebraic) optimization with a focus on the intrinsic link between the polynomial structure and the hidden convexity structure.

The talk will be divided into two parts. In the first part, we will describe the key results in this new area, highlighting the geometric and conceptual aspects as well as recent work on global optimality theory, algorithms and applications. In the second part, we will explain how the semi-algebraic structure helps us to analyze some important and powerful algorithms in optimization such as alternating projection algorithm, proximal point algorithm and Douglas-Rachford algorithm. Applications to tensor computations and sparse optimization problems arise in compress sensing will be discussed (if time is permitted).

These are based on joint work with J.M Borwein, V. Jeyakumar, J.B. Lasserre, B.S. Mordukhovich, T.S. Pham, L.Q. Qi and T.K. Pong.

Jornada sobre cómo aplicar el BIG DATA en el Sector del Calzado

13 septiembre, 2017
9:30 am

La Federación Provincial de Industriales del Calzado de Alicante (FEPICA), junto a la Asociación Valenciana de Empresarios del Calzado (AVECAL) y el Instituto Universitario de Investigación “Centro de Investigación Operativa” han organizado una jornada sobre cómo aplicar el Big Data en el Sector del Calzado. La jornada se realizará el próximo miércoles 13 de septiembre en la sede de AVECAL a las 9:30h y está dirigida tanto a alumnos como a profesores interesados en el tema.

El objeto de la Jornada, es dar a conocer a las empresas del Sector del Calzado los principios del Big Data, de una forma clara y directa. El objetivo principal es exponer y debatir sobre qué aspectos de diferentes actividades del Sector pueden mejorarse gracias al uso del Big Data. Se dará respuesta a las preguntas de si es posible mejorar la gestión de las empresas, si se pueden optimizar los recursos y la logística y cómo maximizar la venta en diferentes canales y extraer información de las redes sociales.

Conferencia de Diego Napp

14 septiembre, 2017
12:30 pm

Title: “Convolutional codes with Network Coding“

Speaker: Diego Napp Aveli.  Departamento de Matemáticas. Universidad de Aveiro. Portugal.

Date: 14/09/2017, 12:30

Location: Sala de Seminarios (Edificio Torretamarit), Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche) 

Abstract: 

Random Linear Network Coding (RLNC), as introduced in 2008, provides the mathematical foundation for multicast communications and, in particular, for networks with unknown or changing topology. In this scenario, networks operate with packets. If one considers a packet as a row of a matrix with entries in a finite field, then the linear combinations performed in the nodes are row operations on this matrix. For perfect communications, the row space of the transmitted matrix remains unchanged. RLNC has since then opened a major research area in communications with widespread applications to wireless networks, internet or cloud computing. Most of the large body of literature in this area is concerned with the so- called one-shot network coding, meaning that the unknown structure of the network is used once to disseminate the information. In contrast, one can use the network more than once to spread redundancy over different shots. In this talk, we propose rank metric convolutional codes for this purpose and present the clear advantages of this novel approach. 

El CIO organiza un maratón para descubrir “talento de Científicos de Datos”

14 septiembre, 2017

El Instituto Universitario de Investigación “Centro de Investigación Operativa” organiza una competición para descubrir talento como científicos de datos entre jóvenes estudiantes de la UMH. “SE BUSCA TALENTO. DATA SCIENCE, BIG DATA, DATA MINING” es el título de la jornada que se realizará el próximo jueves 14 de septiembre en el CIO (Edificio Torretamarit) a las 9h. La actividad está dirigida a alumnos de ingenierías, del Grado de Estadística Empresarial y del Grado de ADE, siendo gratuita para los 20 alumnos seleccionados entre todos los preinscritos.

Durante el “maratón”, correspondiente a una jornada completa de trabajo, se introducirán brevemente los fundamentos de esta disciplina y se resolverán de manera práctica problemas típicos de analítica big data (captura de datos, preprocesamiento, descriptiva, segmentación, extracción de patrones, modelos predictivos…), mediante las herramientas más demandadas actualmente: R y Python. De esta forma, en sólo un día, el alumno/a saldrá de este seminario con conocimientos básicos en la materia y podrá descubrir su verdadero interés en seguir formándose en este apasionante campo de trabajo, cuyos profesionales son cada vez más demandados en el mercado laboral.

Más información: http://cio.edu.umh.es/marathon/