Person:
Garmendia Salvador, Luis

Profile Picture
First Name
Luis
Last Name
Garmendia Salvador
URI
https://hdl.handle.net/20.500.14352/78576
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Informática
Department
Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial
Area
Lenguajes y Sistemas Informáticos
Identifiers
UCM identifierORCIDScopus Author IDDialnet IDGoogle Scholar ID

Filters

2020 - 20244
Reset filters

Settings

Search Results

Now showing 1 - 4 of 4
  • Thumbnail Image
    Item
    Project number: 259
    Evaluación y mejora de la herramienta on-line DESweb para la enseñanza de bases de datos (2)
    (2021) Sáenz Pérez, Fernando; Arroyo Gallardo, Javier; Francisco Gilmartín, Virginia; Garmendia Salvador, Luis; Gómez Gauchía, Héctor; Sánchez Padial, Antonio
    El objetivo es la herramienta DESweb de apoyo a la docencia virtual y presencial para la enseñanza de bases de datos relacionales (SQL) y deductivas (Datalog). Esta solicitud es continuación de un proyecto de la convocatoria anterior.
  • Thumbnail Image
    Item
    Project number: 387
    Evaluación del impacto sobre el aprendizaje de bases de datos del juez automático LearnSQL
    (2022) Martín Martín, Enrique; Correas Fernández, Jesús; Garmendia Salvador, Luis; Montenegro Montes, Manuel; Riesco Rodríguez, Adrián; Rubio Cuéllar, Rubén Rafael; Sáenz Pérez, Fernando
    Utilizamos el juez automático "LearnSQL" en la docencia de varios grupos de la asignatura "Bases de Datos" y medimos de manera rigurosa y extensiva el impacto que este tiene sobre el aprendizaje de los estudiantes.
  • Thumbnail Image
    Item
    Project number: 13
    Evaluación y mejora de la herramienta on-line DESweb para la enseñanza de bases de datos
    (2020) Sáenz Pérez, Fernando; Francisco Gilmartín, Virginia; García Merayo, María de las Mercedes; Garmendia Salvador, Luis; Gómez Gauchía, Héctor
    El objetivo de este proyecto es evaluar en clase y mejorar la herramienta on-line DESweb para la enseñanza de bases de datos relacionales (con SQL) y deductivas (con Datalog y Prolog). Esta solicitud es continuación de un proyecto de la convocatoria anterior.
  • Thumbnail Image
    Item
    Computable aggregations of random variables
    (Information Sciences, 2024) Baz, Juan; Díaz, Irene; Garmendia Salvador, Luis; Gómez González, Daniel; Magdalena, Luis; Montes, Susana; Pedrycz, Witold
    Aggregation theory is devoted to the fusing of several values into a unique output that summarizes the given information. Typically, the aggregation process is formalized in terms of an increasing mathematical function that maps the input values to the result, fulfilling some boundary conditions. However, this formalization can be too restrictive for some scenarios. In some cases, the inputs can be seen as observations of random variables, the aggregation result being also a random variable. In others, the aggregation process can be identified as a program that performs the aggregation rather than a mathematical function. In this direction, the concepts of aggregation of random variables and computable aggregation have been defined in the literature. This paper is devoted to the definition of computable aggregation of random variables, which are computer programs, not functions, that aggregate random variables, not numbers. Special attention is given to different possible alternatives to modelize random variables and monotonicity. The implementation of some examples is also provided.