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I.U. Investigación Informática
Las personas con discapacidad visual tienen dificultades para utilizar la señalética tradicional y por tanto no pueden ser autónomos en entornos desconocidos.
Los usuarios con discapacidad visual pueden usar los códigos NaviLens, ya que no necesitan conocer con precisión dónde están colocados. Simplemente escanea con la cámara del móvil y obtén la información necesaria contextualizada.
Página de producto: Navilens 
Apertium es un conjunto de herramientas para construir sistemas de traducción automática de código abierto, especialmente adecuado para pares de idiomas relacionados: incluye el motor, herramientas de mantenimiento y datos lingüísticos abiertos para varios pares de idiomas.
Página de producto: Apertium
GPLSI Social Analytics es una aplicación que recupera mensajes de usuarios de las redes sociales sobre un tema en concreto y, de forma automática, valora las opiniones expresadas en los mensajes. Esto permite realizar un seguimiento de las opiniones de la gente sobre diferentes temas como, por ejemplo, un destino turístico o unas elecciones. De esta forma, y gracias a esta herramienta se puede llegar a un análisis y predicción de opiniones y tendencias. Este análisis puede representarse tanto geográficamente en un mapa como con gráficos.
Página de producto: Social Analytis
Digital Media Asset ofrece una ontología para representar activos multimedia como parte fundamental del contenido del proyecto SAM ( http://wiki.socialisingaroundmedia.com/ ), un proyecto de investigación financiado por la EU y enfocado al desarrollo de una plataforma avanzada de distribución de contenidos digitales del dominio del entretenimiento digital, usando la sindicación de contenidos en el contexto de los medios sociales para proporcionar maneras abiertas y estándares de caracterizar, descubrir y sindicar recursos digitales.
Página de producto: DMA
Este dataset incluye imágenes aéreas marítimas en espectro visible. MASATI contiene imágenes en color en entornos marinos dinámicos y se puede utilizar para evaluar los métodos de detección de embarcaciones.
Cada imagen puede contener uno o varios objetivos en diferentes condiciones climáticas y de iluminación. Contiene 7.389 imágenes de satélite etiquetadas de acuerdo con las siguientes siete clases: tierra, costa, mar, barco, multi, costero y detalle.
Además, también se incluye el etiquetado con la ubicación de las embarcaciones.
Página web: Masati Dataset
Este dataset proporciona datos de rayos X de tórax a gran escala etiquetados y alta resolución para la exploración automática de imágenes médicas junto con sus informes asociados.
Este conjunto de datos incluye más de 160,000 imágenes de 67,000 pacientes que fueron interpretadas e informadas por radiólogos en el Hospital San Juan (España) de 2009 a 2017, cubriendo seis vistas de diferentes posiciones e información adicional sobre la adquisición de las imágenes y demografía del paciente.
Página web: PadChest Dataset
El conjunto de datos se divide en carpetas. Cada carpeta contiene los datos para una secuencia particular. Dentro de cada carpeta, se proporciona un archivo de registro, un archivo de manifiesto y otra carpeta con las imágen real en colores RGB y los mapas de profundidad correspondientes.s.
El dataset BIMCV-COVID19+ es un gran conjunto de datos con imágenes de rayos X de tórax CXR (CR, DX) y tomografía computarizada (TC) de pacientes con COVID-19 junto con sus hallazgos radiográficos, patologías, reacción en cadena de polimerasa (PCR), inmunoglobulina G (IgG) e inmunoglobulina M (IgM), pruebas diagnósticas de anticuerpos e informes radiográficos del Medical Imaging Databank del Banco de Imágenes Médicas de la Comunitat Valenciana (BIMCV).
Los hallazgos se mapean a la terminología estándar del Sistema de lenguaje médico unificado (UMLS) y cubren un amplio espectro de entidades torácicas, en contraste con el número mucho más reducido de entidades anotadas en conjuntos de datos anteriores. Las imágenes se proporcionan en alta resolución y las entidades están localizadas con etiquetas anatómicas en formato de estructura de datos de imágenes médicas (MIDS). Además, un equipo de radiólogos expertos ha anotado 10 imágenes para incluir la segmentación semántica de los hallazgos radiográficos.
Se proporciona también información demográfica del paciente, tipo de proyección y parámetros de adquisición para el estudio de imagen, entre otros. Esta primera iteración de la base de datos incluye 1380 CX, 885 DX y 163 estudios CT.
Página web: PBIMCV COVID-19
