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                <text>El presente trabajo aborda el desarrollo de un chatbot multi-agente que interpreta consultas realizadas en lenguaje natural y ofrece respuestas precisas al integrarse con diversas fuentes de información empresariales. Su valor radica en la eficiencia operativa que se obtiene al optimizar el acceso a información crítica de una organización. En esta memoria se detallan todas las etapas del desarrollo, desde la preparación de los datos hasta la evaluación del rendimiento del chatbot. Para lograrlo, se aplicaron conocimientos de procesamiento de lenguaje natural, modelos grandes de lenguaje e inteligencia artificial generativa.</text>
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                <text>El Trabajo Final aborda la implementación de un entorno integral de integración continua específicamente para el desarrollo de firmware en sistemas embebidos. Su objetivo es automatizar tareas como la compilación, el testeo, la notificación de errores, el despliegue y la documentación, con el fin de reducir el tiempo de lanzamiento al mercado y mejorar la calidad del software. El proyecto se apoya en herramientas como Jenkins y emuladores de hardware como QEMU, facilitando a los desarrolladores la adopción de prácticas DevOps y metodologías ágiles en este contexto especializado.</text>
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                <text>Grado obtenido: Magister de la Universidad de Buenos Aires en Internet de las cosas</text>
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                <text>La presente memoria describe el diseño e implementación de un módulo electrónico para la adquisición de datos. El trabajo se realizó con el respaldo del Centro de Innovación Tecnológica para la Educación Científica y Tecnológica de la Facultad de Ingeniería de Olavarría. El dispositivo diseñado se integra en un sistema de equipos remotos basado en Internet de las Cosas. Permite el registro de señales analógicas y digitales y el control de motores. El desarrollo incluyó el análisis de la problemática, el diseño detallado, la implementación y las pruebas. Para ello, se aplicaron principios de diseño y fabricación de circuitos impresos, desarrollo de arquitecturas de software y procesamiento de señales. Como resultado, se obtuvo un producto flexible, robusto y adecuado para experimentos remotos.</text>
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                <text>Este trabajo presenta el diseño e implementación de un instrumento para medir material particulado fino (MP2,5) en el aire. Este se diseñó para ser usado en redes de monitoreo de calidad del aire urbanas, con el objetivo de contribuir a la gestión ambiental y la salud pública. La memoria detalla la selección de componentes electrónicos, el diseño y desarrollo del software, y las pruebas de calibración y de campo. El trabajo aplicó conocimientos de programación en sistemas embebidos, implementación de protocolos de programación, diseño de hardware en PCB y técnicas de testing para minimizar las fallas.</text>
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                <text>Este trabajo de posgrado desarrolla un sistema basado en Internet de las Cosas para la detección de ataques de desautenticación en redes inalámbricas. La solución permite monitorear la seguridad de la red en tiempo real mediante dis- positivos de hardware configurados para analizar el tráfico y detectar intentos de desconexión forzada. Su implementación se realizó para la empresa Redvoiss, con la finalidad de fortalecer la protección de sus redes y optimizar la respuesta ante posibles ataques. Durante el desarrollo, se aplicaron conocimientos en redes de comunicación, programación embebida, procesamiento de datos y ciberseguridad. Esto permitió diseñar una herramienta eficiente y de bajo costo que contribuye a mejorar la seguridad en entornos inalámbricos.</text>
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            <description>Information about who can access the resource or an indication of its security status. Access Rights may include information regarding access or restrictions based on privacy, security, or other policies.</description>
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          <name>Dublin Core</name>
          <description>The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/.</description>
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                <text>La presente memoria describe el desarrollo de una plataforma en entorno cloud con capacidad de integración y visualización de datos. El trabajo representa un mínimo producto viable que inaugure el portafolio de productos de la organización IoT-sur-Yon. La plataforma se destaca por satisfacer principios de agnosticidad, seguridad y escalabilidad. Ha sido trascendente para el desarrollo la aplicación de conocimientos de redes, desarrollo web e implementación de entornos cloud.</text>
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                <text>La presente memoria describe el desarrollo de un prototipo de sistema para monitorear y controlar de manera remota las condiciones climáticas en los invernade- ros de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional de Misiones. La solución propuesta integra sensores y actuadores conectados a un servidor remoto a través de una red inalámbrica y un protocolo de mensajería ligero, así como una aplicación web que permite la supervisión y el control a distancia del sistema. Este trabajo permite optimizar el uso de recursos, mejorar la productividad y reducir costos operativos. Su implementación requirió conocimientos en sistemas embebidos, sensores, protocolos de comunicación, desarrollo de software, técnicas de seguridad y la implementación de soluciones cloud.</text>
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                <text>En la presente memoria se describe el desarrollo de un bot conversacional para la gestión de derivaciones hospitalarias en la Dirección Nacional de Salud de Ecuador. El trabajo se realizó con el objetivo de optimizar el acceso y la gestión de datos por parte de los médicos y el personal administrativo. La solución permitió brindar información de forma más eficiente y agilizar el proceso de derivaciones hospitalarias. El documento detalla la extracción y transformación de los datos, la implementación y entrenamiento del modelo, la integración con el módulo de visualización y la evaluación del sistema completo. Para su desarrollo se aplicaron técnicas de procesamiento de lenguaje natural, integración con bases de datos y aprendizaje automático para cumplir con los requerimientos establecidos.</text>
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          <description>The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/.</description>
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                <text>En la presente memoria se describe el diseño e implementación de un sistema de optimización de dietas basado en un algoritmo de enjambre de particulas. Este trabajo busca asistir a los nutricionistas en la planificación de menús personalizados, para asegurar una distribución equilibrada de macronutrientes y cumplir con los requerimientos calóricos de cada paciente. Para su desarrollo se aplicaron conocimientos adquiridos en la carrera, tales como optimización heurística, modelado matemático, estructuración de bases de datos y diseño de software. El sistema permite generar dietas adaptadas a diferentes perfiles de usuarios, lo que maximiza la eficiencia en la planificación nutricional.</text>
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          <description>The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/.</description>
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                <text>Desarrollo de un pipeline de aprendizaje continuo para chatbots basados en PLN</text>
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                <text>Disciplina: Especialización en inteligencia artificial</text>
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                <text>SATISFACCION DEL USUARIO</text>
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                <text>APRENDIZAJE POR ROBOTS</text>
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            <description>A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource</description>
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                <text>El presente trabajo desarrolla una solución avanzada para la automatización de la comunicación empresarial, orientada a emprendedores y pequeñas empresas. El sistema desarrollado consiste en un chatbot que integra técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y gestión de bases de datos, articulado en un pipeline de aprendizaje continuo. Este chatbot está diseñado para optimizar la interacción con los clientes, ya que genera respuestas precisas y relevantes a sus consultas en lenguaje natural. Además, el sistema se retroalimenta de las interacciones previas para mejorar su rendimiento de manera constante y adaptarse mejor a las necesidades de los usuarios.</text>
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