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La Accesibilidad es un factor muy importante en las aplicaciones web. Una web accesible ofrece acceso equitativo e igualdad de oportunidades a las personas con discapacidad. Es necesario garantizar el derecho a expresión, opinión, y no discriminación en el acceso a los contenidos de páginas web a todas las personas con capacidades reducidas. Esta propuesta facilita el reconocimiento automático de problemas de accesibilidad Web y ofrece soluciones a ellos, aplicando una extensión metodológica de Self Refactoring (Grigera, 2017). De esta manera y reutilizando la herramienta Kobold, se implementan procesos de detección de obstáculos en la accesibilidad para usuarios con dificultades visuales que utilizan el screen reader NVDA. Esto es posible definiendo, a partir de las interacciones de los usuarios, accessibility smell (problemas) y accessibility refactorings (soluciones) como transportaciones a las presentaciones web aplicables a esos problemas, cuya implementación tecnológica es una extensión de Kobold que ofrece Accesibilidad como servicio (SaaS – Software as a Service). Gracias a esto no se requiere tener conocimientos específicos sobre accesibilidad, sino que la herramienta se instala fácilmente en los sitios web y a medida que estos son utilizados se reportan automáticamente los problemas detectados. Pero al utilizar NVDA algunas interacciones se producen sobre representaciones de los documentos web en estructuras internas que facilitan la navegación de los elementos mediante acciones de acceso directo. Para estos casos, fue necesario desarrollar un complemento para NVDA que detecta interacciones virtuales de los usuarios y las reporta para su análisis a un componente de servidor a fin de detectar dificultades que puedan estar presentes en el buffer virtual. Con el fin de mejorar la precisión en las definiciones de los eventos que dan cuenta de los problemas de los usuarios se desarrolló un sistema y un complemento para NVDA que se utiliza en la estimación de los valores representativos de las acciones de los usuarios, con los cuales llevar adelante experimentos que permitan obtener mejores valores para los parámetros definidos en los algoritmos de detección de Accessibilty Event. Los problemas de accesibilidad, Accessibility Smell, reconocidos en estudios de casos son catalogados junto con la evaluación de los problemas de accesibilidad presente y cuya detección es posible automáticamente. Así también para las soluciones a esas dificultades denominadas Accessibility Refactorings que se definen como modificaciones a las presentaciones web, alguna de las cuales pueden aplicarse con algún grado de automatización.

Realizar un relevamiento de campo requiere contar con recursos logísticos para poder hacerlo de manera exhaustiva. La creciente disponibilidad de datos abiertos, imágenes satelitales de alta resolución y software libre para procesarlos abre la puerta a poder hacerlo de manera escalable a partir del análisis de esas fuentes de información. En el presente trabajo se hizo un ejercicio de ese tipo para detectar villas y asentamientos en el Partido de La Matanza considerando el relevamiento realizado por la ONG Techo en 2013. El objetivo es proponer una metodología que reduzca el área del territorio a relevar, teniendo en cuenta la periodicidad y actualización de los conjuntos de datos. Se utilizaron datos censales, viales y naturales georreferenciados, imágenes satelitales y algoritmos de aprendizaje automático. Los resultados muestran que usando la metodología propuesta con todas las fuentes de datos mencionadas se logra reducir el territorio a un 16 % (51km2), mientras que considerando solamente imágenes se reduce a 30 % (96km2).

La gran mayoría de los programas que utilizamos diariamente contienen numerosos errores, los cuales causan desde dificultades menores de uso hasta su terminación anormal y pérdida de información. Desafortunadamente, algunos fallos pueden ser aprovechados para atacar la integridad, confidencialidad o disponibilidad de un sistema. Debido a que ciertos sistemas informáticos cumplen un rol central en la vida moderna, es muy importante no sólo encontrar errores en los programas sino también identificar cuáles pueden resultar en vulnerabilidades que afectan a la seguridad de los mismos. La presente tesis comienza introduciendo conceptos básicos sobre aprendizaje automatizado y seguridad en programas para ser utilizados extensivamente durante la misma. Luego, se presentan varias herramientas y técnicas novedosas para la detección de vulnerabilidades de manera automática. La primera de ellas es QuickFuzz, una herramienta de fuzzing que utiliza la generación de entradas malformadas para producir fallos en programas que procesan varios formatos de archivos complejos. La segunda es XCraft, una herramienta utilizada para la evaluación de fallos de seguridad a gran escala mediante técnicas de caja negra. También se presenta VDiscover, una novedosa herramienta para la identificación de vulnerabilidades a partir de fallos suministrados por el usuario. La misma utiliza varias técnicas de aprendizaje automatizado para estimar la probabilidad de que un fallo pueda esconder una vulnerabilidad que un atacante podría aprovechar fácilmente. Finalmente, se exponen las conclusiones y las ideas futuras para continuar con la investigación y el desarrollo de nuevas técnicas de detección de fallos y vulnerabilidades en programas

Este trabajo está basado en el uso de Algoritmo Genético (AG) para la búsqueda global de estructuras de clusters atómicos. La minimización local de la energía es realizada mediante el método de la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) que combinado con AG conforman una nueva estrategia en la determinación de estructuras de clusters atómicos. Se implementan nuevos operadores de recombinación y mutación restringidos a la definición de Clusters. Se estudian clusters de silicio hidrogenados cuyos resultados no solo muestran excelente acuerdo con geometrías reportadas previamente sino que también se obtienen nuevas conformaciones que incluso resultan más estables que las previas. Se analiza exitosamente la efectividad del método de cálculo de energía mediante sistemas complejos con metales de transición cuyas geometrías se hallan con esta técnica híbrida, AG-DFT, destacándose el hallazgo de estructuras tipo caja con metal de transición endohédrico. Se presentan las propiedades electrónicas de estos sistemas. La búsqueda con optimización global y sin restricciones en el espacio de configuraciones es redituable para clusters pequeños y medianos pero deja de serlo en clusters grandes. Mediante AG y el uso de un método semi-empírico como función objeto se realiza la búsqueda global de estructuras de clusters medianos de silicio oxígeno y se analizan los canales de su fragmentación con sus correspondientes energías de fragmentación, frecuencias vibracionales e invariancia geométrica de determinados motivos presentes en estos sistemas. Se detectan dos fragmentos como posibles bloques constructores de clusters de silicio oxígeno permitiendo en un futuro el armado de los mismos y en especial los de gran tamaño por adición de motivos.

En este trabajo, se presenta un algoritmo para estimación de tasa de precipitación a partir de datos provenientes del sensor ATMS a bordo de la plataforma espacial Suomi-NPP. El algoritmo aprovecha la capacidad de penetración en las nubes asociada a las microodas pasivas, así como también la sensibilidad ante precipitaciones, cristales de hielo y nubes de agua precipitable, mediante el entrenamiento de redes neuronales. Con este fin se entrenan 4 redes neuronales, 2 para tierra y 2 para océano, de las cuales 1 corresponde a periodo de verano y la otra a invierno respectivamente, haciendo uso de datos simulados para los 22 canales que conforman el sensor ATMS. El algoritmo demuestra alto potencial para reproducir patrones de precipitación, así como una capacidad satisfactoria para la estimación de la magnitud de tasa de precipitación.

Tesis (Maestría en Dirección de Negocios) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina, 2016.