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                <text>La presente investigación se centró en abordar la problemática de las pérdidas y desperdicios de alimentos mediante una estrategia de economía circular, enfocada en la revalorización del expeller de soja. El mismo se utilizó como sustrato para el desarrollo de un ingrediente funcional (IF) que contenga probióticos, para aplicarlo en la elaboración de papillas a base de avena. El objetivo central fue la formulación y caracterización de papillas de avena que incorporan el probiótico Lacticaseibacillus casei inmovilizado en un IF a base de expeller de soja. Para alcanzar este propósito, se llevó a cabo la preparación del IF, mediante un proceso de fermentación en estado sólido, de acuerdo a protocolos puestos a punto, previamente. Posteriormente, se empleó un diseño multifactorial estadístico para analizar los efectos de las proporciones de avena: IF y niveles de hidratación, sobre la textura, color y sinéresis de la papilla. El estudio incluyó una caracterización exhaustiva de las propiedades funcionales de las mezclas secas, el análisis del perfil de textura, la estabilidad frente a la sinéresis y la evaluación del color instrumental. Posteriormente, se buscó optimizar la formulación a fin de minimizar la sinéresis, así como los cambios de textura y color respecto a una papilla de avena tradicional. Se seleccionaron dos sistemas, el óptimo estadístico (SE) con 23,15% de IF en la mezcla seca, y un sistema de interés nutricional (SN) con 50% IF en la mezcla seca; con niveles de hidratación de 3,15 y 3,82 g de agua por cada g de mezcla seca, respectivamente. En ambos casos, se complementó la caracterización de las papillas realizando ensayos reológicos para comprender el comportamiento viscoso y viscoelástico, factores fundamentales para determinar su facilidad de consumo. Desde la perspectiva microbiológica, se evaluó la viabilidad del probiótico durante el almacenamiento y su capacidad de supervivencia ante condiciones de estrés ambiental y fisiológico, tales como la digestión gastrointestinal simulada y el calentamiento por microondas, en condiciones similares a una aplicación doméstica. Las conclusiones generales permiten validar la factibilidad técnica de transformar un subproducto agroindustrial en un ingrediente funcional con alta densidad nutricional. Se demostró que la matriz de la papilla con el ingrediente funcional actúa como un vehículo protector eficaz para el probiótico, garantizando su viabilidad y funcionalidad de acuerdo con las normativas vigentes al momento del consumo. Finalmente, el perfil reológico obtenido posiciona a este producto como una alternativa innovadora y segura para la alimentación de poblaciones con requerimientos específicos, como infantes y adultos mayores con dificultades de deglución, promoviendo un uso más eficiente y sostenible de los recursos alimentarios.</text>
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                <text>Lugar de trabajo: Facultad De Ingeniería - Universidad De Buenos&#13;
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                <text>En el presente trabajo se estudia el proceso de reformado de etanol con vapor de agua con captura simultánea de CO2 para producir H2 de alta pureza. A los efectos de que este proceso resulte viable es necesario desarrollar materiales adsorbentes que sean activos y selectivos a la captura de CO2 en condiciones de reformado de etanol, y a su vez que sean estables a lo largo de la operación multicíclica. Asimismo, resulta de gran importancia conocer la incidencia de las diferentes variables operativas sobre la producción de H2 y su pureza, como así también sobre la demanda energética del proceso. Por lo tanto, en la primera parte de este trabajo se estudia la síntesis de materiales adsorbentes en base a óxidos doble laminares de MgAl, promovidos con metales alcalinos. Se considera el efecto de la temperatura de calcinación de estos materiales luego de la incorporación de los promotores básicos, y el desempeño de los adsorbentes promovidos con K, Na y/o Cs. Se correlacionan sus características texturales, estructurales y básicas, con la capacidad de captura cíclica de CO2 y el desempeño de estos materiales junto a un catalizador en base a Ni en el proceso de reformado de etanol con captura simultánea de CO2. En la segunda parte del trabajo, se estudia en detalle el efecto de las condiciones operativas sobre el desempeño del proceso de reformado de etanol con captura simultánea de CO2. En particular se considera el efecto de: la velocidad espacial, temperatura de regeneración del adsorbente, fracción molar de etanol, relación molar agua:etanol y distintas configuraciones de lecho, en las cuales se modifica la proporción de catalizador y adsorbente a lo largo del reactor.</text>
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                <text>Relevamiento de accesiones en inmuebles a partir de modelos tridimensionales generados con imágenes capturadas mediante una Aeronave Tripulada a Distancia</text>
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                <text>A lo largo del siglo XXI, la fotogrametría digital experimentó un desarrollo exponencial, impulsado por avances en áreas como la electrónica y la computación. Asimismo, los progresos tecnológicos en el campo de las Aeronaves Tripuladas a Distancia (RPA, por sus siglas en inglés) promovieron el estudio del uso de imágenes aéreas en distintos tipos de relevamientos con fines métricos. En el ámbito profesional de la agrimensura, la fotogrametría digital se emplea para la ejecución de relevamientos topográficos, cartográficos y catastrales. En los últimos años, se ha estudiado su aplicabilidad en el monitoreo de estructuras, preservación del patrimo-nio histórico, generación de modelos digitales de elevación y de terreno con fines topo-gráficos y relevamientos destinados a la actualización del catastro, entre otros casos. En este trabajo se evaluó la efectividad de la fotogrametría con RPA para determinar medidas lineales, superficies justipreciables, georreferenciación y ubicación relativa de accesiones edilicias en un inmueble destinado al desarrollo de un Conjunto Inmobiliario (CI), com-parando los resultados con los obtenidos mediante métodos topográficos clásicos. Como parámetro de control de las diferencias entre ambos métodos, se utilizaron las tolerancias superficiales establecidas para formularios de avalúo pre-incorporados, según la Resolu-ción Normativa Nº 26/2023 de la Agencia de Recaudación de la Provincia de Buenos Aires (ARBA). El estudio se llevó a cabo en una urbanización cerrada del partido de San Vicente, perte-neciente a la tercera corona de la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA), donde la expansión urbana se orienta principalmente al desarrollo de CI. Se relevaron cinco vi-viendas mediante RPA, realizando tres vuelos fotogramétricos con distintas direcciones y ángulos de toma, y se midieron puntos de control y de apoyo fotogramétrico en el te-rreno. Con los datos obtenidos, se plantearon nueve estrategias de procesamiento combi-nando diferentes conjuntos de imágenes, generando en cada caso una Nube de Puntos Densa (NPD) mediante el software Pix4D Mapper. Cada NPD se analizó de forma inde-pendiente utilizando herramientas de edición en el software CloudCompare (CC), obte-niendo para cada vivienda una proyección bidimensional de los puntos que la describen. Sobre dicha proyección se calculó la densidad de puntos por número de vecinos, gene-rando mapas de calor a través de su rasterización. Estos mapas fueron posteriormente ecualizados en el software QGIS, donde se vectorizaron para obtener las dimensiones lineales y superficiales de las construcciones. Finalmente, se realizó un análisis estadístico de los resultados. Se calcularon las diferencias entre las superficies obtenidas a partir de los mapas de calor y las derivadas de métodos topográficos clásicos, verificando el cumplimiento de las tolerancias establecidas. Asimismo, se determinaron las diferencias lineales entre ambas técnicas, analizándose mediante el ajuste lineal de las distancias, gráficos de dispersión e histogramas. Los resultados muestran que los mapas de calor más precisos se obtuvieron a partir de las nubes de puntos generadas en los procesamientos que utilizaron imágenes capturadas con un ángulo de toma oblicuo. Las diferencias obtenidas para las superficies de las construcciones respecto a las determinadas con métodos topográficos clásicos fueron inferiores al 1.5%, mientras que las diferencias entre las medidas lineales presentaron un desvío estándar promedio de 0.05 m. El análisis realizado muestra que la metodología es muy útil para el relevamiento, georreferenciación y ubicación relativa de las construcciones existentes en un CI, aumentando su eficiencia en urbanizaciones de gran tamaño y con gran cantidad de edificaciones.</text>
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                <text>A lo largo de este informe se presentará el desarrollo de un Módulo de Comunicaciones para el estándar de satélites CubeSat. El mismo comprende el diseño, construcción, medición y validación de una radio principal con un modo de funcionamiento analógico, con la intención de que sea utilizado por la comunidad de radioaficionados, y el diseño conceptual de un modo de funcionamiento privado para transmisión de telemetría, telecomandos y datos propios de la misión. El funcionamiento del módulo está orquestado por un microcontrolador STM32, que gestiona la alternancia entre modos de funcionamiento, y se comunica con los distintos submódulos para su configuración. Durante el desarrollo y construcción del módulo se estudiaron distintos efectos propios del diseño de hardware electrónico para radiofrecuencias, se iteró sobre distintas topologías mejorando progresivamente el desempeño del sistema, y se validó su funcionamiento realizando mediciones con equipamiento específico.</text>
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                <text>En esta tesis se aborda el problema de la reconstrucción de imágenes en tomografía optoacústica mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo, con el objetivo de superar las limitaciones de los métodos analíticos clásicos cuando se aplican a escenarios experimentales realistas. En particular, se propone un enfoque integral que combina modelado físico detallado del sistema optoacústico, generación de datos sintéticos realistas y el diseño y evaluación de arquitecturas de redes neuronales convolucionales. Uno de los principales aportes de este trabajo es la incorporación explícita de efectos reales del sistema optoacústico —tales como la respuesta en frecuencia del detector, las limitaciones de ancho de banda, la atenuación dependiente de la profundidad y el ruido instrumental— en la generación de los datos sintéticos utilizados para el entrenamiento. Se demuestra que este modelado realista permite reducir de manera efectiva la brecha entre el dominio sintético y el experimental, mejorando la capacidad de generalización de los modelos entrenados cuando se aplican a mediciones reales. Desde el punto de vista metodológico, se evalúan distintas variantes de arquitecturas basadas en UNet, incluyendo configuraciones clásicas, modificaciones en los esquemas de upsampling, normalización por capa y enfoques multiescala entrenados por patches. El desempeño de los modelos se analiza mediante un conjunto ampliado de métricas que incluye métricas tradicionales, métricas perceptuales estructurales y métricas específicas por región, permitiendo una caracterización más completa de la calidad de las reconstrucciones. Los resultados obtenidos sobre datos sintéticos y mediciones optoacústicas reales muestran que las redes neuronales entrenadas con un modelado físico realista del sistema producen reconstrucciones más coherentes desde el punto de vista estructural, con mejor preservación de bordes, mayor continuidad vascular y una reducción significativa de artefactos, en comparación con los métodos analíticos tradicionales. Estos resultados validan experimentalmente la importancia de integrar conocimiento físico del sistema en el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo para aplicaciones en tomografía optoacústica.</text>
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                <text>Las superficies de volatilidad implícita son fundamentales para la valuación de instrumentos financieros derivados y la gestión de riesgo. Sin embargo, en la practica suelen estar incompletas debido a la baja liquidez en ciertas regiones de strike y vencimiento. En esta tesis, el problema de reconstruir una superficie de volatilidad completa a partir de observaciones parciales se plantea como un problema de reconstrucción de una señal bidimensional, y se realiza una comparación sistemática de seis arquitecturas de deep learning (MLP, CNN, U-Net, Transformer y dos variantes de autoencoders variacionales) frente a la parametrización Stochastic Volatility Inspired (SVI), estándar en la industria. Todos los modelos neuronales se ajustan para tener una cantidad similar de parámetros para aislar el efecto de las propiedades estructurales de cada arquitectura. Se propo- ne una arquitectura Transformer codificador-decodificador con codificación posicional de Fourier basada en coordenadas. Los resultados muestran que el Transformer y la U-Net alcanzan la mayor exactitud de reconstrucción en condiciones estándar, pero el Transfor- mer se destaca por su robustez cuando faltan datos en regiones específicas de la superficie y en escenarios de escasez extrema. Las condiciones de no arbitraje de calendar spread y convexidad butterfly se formulan como términos de penalización diferenciables dentro de la función de costo, y se analiza la relación entre exactitud y arbitraje para distintos niveles de penalización. En datos sintéticos, uno de los hallazgos centrales es que, para las arquitecturas convolucionales, estas restricciones actúan como una forma de regularización que mejora simultáneamente la exactitud de reconstrucción y reduce las violaciones de arbitraje, en lugar de generar un trade-off entre ambos objetivos. Todos los modelos se validan sobre 3.900 superficies reales de opciones sobre SPY entre 2008 y 2025. El análisis de transfer learning muestra que el preentrenamiento sobre datos sintéticos mejora la exactitud del Transformer, pero no la de los modelos convolucionales, mientras que reduce de manera consistente las tasas de violación de arbitraje en todas las arquitecturas, lo que sugiere que las propiedades estructurales aprendidas a partir de datos sintéticos se transfieren de manera efectiva a mercados reales. El código fuente se encuentra disponible en https://github.com/pablisho/vol-s urface-reconstruction.</text>
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