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Declarative Agent Languages and Technologies IV: 4th International Workshop, DALT 2006, Hakodate, Japan, May 8, 2006, Selected, Revised and Invited Papers

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ISBNs: 978-3-540-68959-1 (impreso) 978-3-540-68961-4 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2006 SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería eléctrica, electrónica e informática - Lenguas y literatura  

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Declarative Logic Programming

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ISBNs: 978-1-970001-99-0 (impreso)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2018 ACM Digital Library

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería eléctrica, electrónica e informática - Ingeniería de los materiales  

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Declarative Programming for Knowledge Management: 16th International Conference on Applications of Declarative Programming and Knowledge Management, INAP 2005, Fukuoka, Japan, October 22-24, 2005. Revised Selected Papers

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ISBNs: 978-3-540-69233-1 (impreso) 978-3-540-69234-8 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2006 SpringerLink

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ingeniería médica - Medicina básica  

tesis Acceso Abierto
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Decodificación de la actividad cerebral mediante regularización con penalizantes mixtos

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Autores/as: Victoria Peterson ; Ruben Daniel Spies ; Hugo Leonardo Rufiner

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2018 Biblioteca Virtual de la Universidad Nacional del Litoral (SNRD) acceso abierto Descargá directamente
No requiere 2018 CONICET Digital (SNRD) acceso abierto Descargá directamente

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

Una interfaz cerebro-computadora (ICC) es un sistema que provee una alternativa forma de comunicación entre el cerebro de una persona y el mundo exterior. Una manera eficiente y no invasiva de medir la actividad cerebral es mediante electroencefalografía (EEG) de superficie. Si el objetivo es deletrear palabras, suelen utilizarse ICCs basadas en los potenciales relacionados a eventos (PREs). Para fines de rehabilitación, la mayoría de las BCIs se basan en el paradigma de imaginería motora (IM). En ambos paradigmas, la detección de la intención del usuario, puede tratarse como un problema de reconocimiento de patrones binario.El análisis discriminante lineal (LDA) es un método de clasificación muy conocido en el contexto de aprendizaje supervisado. Si bien LDA generalmente resulta en buenos desempeños de clasificación manteniendo la solución sencilla, el método falla cuando el número de muestras es relativamente grande en relación a la cantidad de observaciones. Varios autores han propuesto diferentes versiones regularizadas de LDA, mostrando siempre las ventajas del uso de tales técnicas. En esta tesis se ha desarrollado una versión penalizada y regularizada de LDA, denominada discriminante ralo generalizado (GSDA). Este método realiza selección de características junto con clasificación, considerando información discriminativa a-priori. Los experimentos numéricos muestran que la utilización de GSDA supera a los métodos del estado del arte para clasificación tanto de PREs como de IM. Asimismo, se presenta un estudio de la factibilidad de un método basado en GSDA para la detección de la intención del movimiento en tiempo real.
tesis Acceso Abierto
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Decodificando la diversidad catalítica de los citocromos p450 bacterianos mediante métodos bioinformáticos

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Autores/as: Victoria Gisel Dumas ; Marcelo Adrián Martí

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No requiere 2016 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto Descargá directamente

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ciencias biológicas  

Los citocromos p450 bacterianos (CYPs) son una familia de enzimas que poseen una enorme diversidad funcional y una amplia capacidad para llevar a cabo diferentes reacciones de oxidación sobre sus sustratos, que van desde pequeñas moléculas aromáticas como el alcanfor, pasando por algunas más grandes como el colesterol o la vitamina D, hasta moléculas enomes como los antibióticos macrólidos. Lo cierto es que estas enzimas contribuyen de manera significativa a la generación de una gran variedad de productos naturales, muchos de ellos con un enorme potencial biotecnológico. Es por ello que determinar el rol de los CYPs en la producción de estos metabolitos es esencial para comprender su biosíntesis y posible rol fisiológico. Considerando que los CYPs desarrollan funciones sumamente importantes para la vida de los microorganismos, comprender su función constituye un objetivo de alta relevancia biológica. De la vasta cantidad de reacciones que son capaces de catalizar estas enzimas, algunas han sido ya extensamente estudiadas, pero muchas otras permanecen aún completamente desconocidas. Por esta razón, en la presente tesis, se procedió en primer término al estudio del mecanismo de reacción de un CYP esencial para la viabilidad de Mycobacterium tuberculosis, -denominado CYP121- cuya reacción es poco común en esta familia de enzimas. Mediante la aplicación de diversas técnicas de simulación computacional se consiguió arribar a una propuesta mecanística detallada de su funcionamiento con una mirada fisicoquímica. A continuación, se procedió a realizar un estudio general de los determinantes estructurales que dan lugar a la diversidad funcional en los CYPs, con el objeto de poder predecir in-silico el rango de sustratos y reacciones catalizadas por estas enzimas. Conseguir hacer tales predicciones es un objetivo clave, dado que el reciente crecimiento exponencial en la secuenciación de diferentes microorganismos ha resultado en la anotación de miles de secuencias a este grupo de proteínas, las cuales en su mayoría carecen de información funcional. Este estudio derivó en el desarrollo de un pipeline bioinformático que tomando como punto de partida la secuencia de un dado CYP y analizando una serie de propiedades, permite predecir la reacción que éste cataliza. En su conjunto, la presente tesis presenta un estudio detallado del mecanismo de reacción del CYP121 de Mycobacterium tuberculosis, el cual dada la esencialidad de esta enzima, podría resultar importante para el desarrollo de drogas para el tratamiento de la tuberculosis; junto con una caracterización de la diversidad funcional de la familia de los citocromos p450s bacterianos y una herramienta que permite predecir la función de un determinado CYP partiendo solamente de su estructura primaria.
libros Acceso Abierto
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Deductive verification of object-oriented software: Deductive verification of object-oriented software

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

tesis Acceso Abierto
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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 Descargá directamente

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 Applications

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Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

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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 Neural Networks and Data for Automated Driving: Robustness, Uncertainty Quantification, and Insights Towards Safety

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ingeniería y tecnología - Ingeniería mecánica