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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.

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.

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.

Defect control in semiconductors is a key technology for realizing the ultimate possibilities of modern electronics. The basis of such control lies in an integrated knowledge of a variety of defect properties. From this viewpoint, the volume discusses defect-related problems in connection with defect control in semiconducting materials, such as silicon, III-V, II-VI compounds, organic semiconductors, heterostructure, etc.

The conference brought together scientists in the field of fundamental research and engineers involved in application related to electronic devices in order to promote future research activity in both fields and establish a fundamental knowledge of defect control. The main emphasis of the 254 papers presented in this volume is on the control of the concentration, distribution, structural and electronic states of any types of defects including impurities as well as control of the electrical, optical and other activities of defects.

Due to the extensive length of the contents, only the number of papers presented per session is listed below.