Servicio de video bajo demanda basado en la inferencia de emociones de usuario

Se desarrollaron una aplicación nativa Android y una aplicación web multi-plataforma para monitorizar la ra-diación solar y la potencia de salida de un sistema fotovoltaico, con el fin de determinar cuál es la más eficiente en el uso de los recursos de un dispositivo móvil. Se adoptó la metodología para el Desarrollo de Aplicaciones Móviles [DAM] y se usaron herramientas de software libre [Android Studio y HTML5]. Se comparó: consumo de CPU, tiempo de respuesta en el envío de datos, y memoria en uso para la ejecución de las aplicaciones; además, se evalúo la experiencia de usuario a través de la en-cuesta de las 6 Ms.A native Android application and a multi-platform web application to monitor solar radiation and the output power of a photovoltaic system were developed, in order to establish which is more efficient using the mobile device resources. The methodology for Mobile Application Development [MAD] was adopted and free software tools –Android Studio and HTML5– were used. CPU consumption, response time in sending data and memory usage for the execution of the applications, were compared; also, the user experience was evaluated through the 6Ms survey