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Deep Integration, Global Firms, and Technology Spillovers

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Cobertura temática: Economía y negocios  

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Deep Landmarking: Reconocimiento automático de estructuras anatómicas por medio de morfometría geométrica

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Autores/as: Celia Cintas ; Claudio Augusto Delrieux

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No requiere 2017 CONICET Digital (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

La adquisición de información fenotípica es un aspecto clave en diversos contextos, incluyendo análisis biométricos, estudios bioantropológicos, investigaciones biomédicas, y ciencia forense por citar algunos.Para ello se requiere la identificación automática de estructuras anatómicas de interés biométrico, como por ejemplo huellas dactilares, patrones en el iris, o rasgos faciales.Estas estructuras son utilizadas masivamente, pero poseen la desventaja de requerir intrusión para adquirir la información a ser analizada.En esta tesis presentamos un nuevo método, basado en la Morfometría Geométrica, para la detección y extacción automática de datos anatómicos característicos (features) en la forma de hitos (landmarks) en 2D o 3D.Para ello se entrenó una red neuronal con conjuntos de datos obtenidos en forma supervisada por medio de expertos antropólogos y biólogos. El sistema resultante posee la capacidad de realizar landmarking en forma automática en imágenes y video sin preparación previa, obteniéndose parámetros de calidad equivalente o superiores a los adquiridos por expertos humanos.Estos resultados abren la posibilidad de generar en forma automática y confiable vectores de atributos basados en propiedades fenotípicas.Se exploran algunas aplicaciones en diversos contextos incluyendo biometría, videojuegos, interfases naturales y otras aplicaciones.
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Deep Learning and Computer Vision in Remote Sensing

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Cobertura temática: Ingeniería y tecnología  

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Deep Learning and Computer Vision in Remote Sensing

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Cobertura temática: Ingeniería y tecnología  

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Deep Learning Applications

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

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Deep Learning Applications with Practical Measured Results in Electronics Industries

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978-3-03928-864-9 (en línea)

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Cobertura temática: Matemáticas  

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Deep Learning based Vehicle Detection in Aerial Imagery

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

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Deep Learning for Facial Informatics

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978-3-03936-965-2 (en línea)

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Cobertura temática: Matemáticas - Ingeniería y tecnología  

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Deep Learning for Toxicity and Disease Prediction

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias químicas - Ciencias médicas y de la salud - Medicina básica  

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Deep Learning in Aging Neuroscience

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias biológicas