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Información destacada

• CITA PREVIA SECRETARÍA DE LA EINA

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• ENCUESTAS 2017/18

   ESTUDIANTES

- Para ESTUDIANTES MATRICULADOS EN EL ÚLTIMO CURSO: encuestas de satisfacción con el TFG/TFM y con la titulación.  No olvides cumplimentarla antes de solicitar tu título de Grado/Máster.

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   CAMBIOS DE GRUPO:   5ª Resolución (7 de noviembre de 2018)


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 BECAS Y AYUDAS  


• RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS

    • Por Estudios Universitarios (en Grado y Máster): de 3 de septiembre a 31 de octubre de 2018 y de 1 a 15 de febrero de 2019.
    • Por Ciclos Formativos de Grado Superior (estudiantes de nuevo ingreso 2018/19): de de 3 de septiembre a 31 de octubre de 2018.
    • Por Actividades Universitarias, nivel B1 de Inglés y prácticas académicas externas: durante todo el curso, pero siempre en periodo lectivo.

Más información:  Grado  Máster 


 PRÁCTICAS ACADÉMICAS EXTERNAS


 MOVILIDAD

- Programas de movilidad EINA 2019/20: reunión informativa martes 4 de diciembre de 2018, 13h, Salón de Actos Edificio Betancourt.

- Prácticas Erasmus+Convocatoria, requisitos y presentación de solicitudes


 CARTA DE SERVICIOS DE LA EINA

Los servicios administrativos de la Escuela hacen público su compromiso con la calidad mediante la aprobación de su Carta de Servicios

Conferencia: Universal indexes for highly repetitive document collections

El próximo lunes 13 de julio, tendrá lugar la conferencia Universal indexes for highly repetitive document collections, impartida por Antonio Fariña (University of A Coruña (UDC)).

La charla será a las 10.00h en el Seminario del Dpto. de Informática e Ingeniería de Sistemas. 

The analysis of textual information in a Big Data context is 
particularly challenging, due to the huge amounts of unstructured data  available. Compression techniques can help alleviate this problem. In  this talk, I will introduce new techniques for compressing inverted  indexes that exploit the existing near-copy regularity, based on  run-length, Lempel–Ziv, or grammar compression of the differential  inverted lists, instead of the usual practice of gap-encoding them. 
Indexing highly repetitive collections has become a relevant problem  with the emergence of large repositories of versioned documents, among  other applications. These collections may reach huge sizes, but are  formed mostly of documents that are near-copies of others. Traditional  techniques for indexing these collections fail to properly exploit their  regularities in order to reduce space. I will show that, in this highly  repetitive setting, our compression methods significantly reduce the  space obtained with classical techniques, at the price of moderate  slowdowns. Moreover, our best methods are universal, that is, they do 
not need to know the versioning structure of the collection, nor that a  clear versioning structure even exists. I will also introduce compressed  self-indexes, which represent the text collection plus the index  structure in an integrated form, in the comparison. I will show that  these techniques can compress much further although they are orders of  magnitude slower.

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