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                <text>La implementación de un sistema de monitoreo para equipos de extracción de petróleo en un yacimiento no electrificado plantea desafíos de factibilidad económica. Esta memoria describe el desarrollo de una solución de IoT de bajo costo con el objetivo de supervisar eficientemente el estado funcional de los equipos. El trabajo se realizó en colaboración con una operadora de petróleo y gas en la cuenca de Golfo San Jorge, Argentina. La arquitectura del sistema incluye la integración y decodificación de mensajes de un controlador comercial, así como su vinculación con diferentes servicios en la nube. Estos servicios abarcan desde el procesamiento de mensajes y verificación de reglas, hasta el almacenamiento y consulta en bases de datos y autenticación. Además, se implementa un programa de backend y una aplicación multiplataforma para los usuarios, junto con un servicio de notificaciones de eventos.</text>
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                <text>Esta investigación presenta un enfoque basado en inteligencia artificial para la detección de apneas del sueño, utilizando datos anotados por médicos del Hospital Tornú. Se emplea Python para procesar los datos y transformarlos en un problema de aprendizaje supervisado. A través de PyTorch y haciendo uso de la GPU de Google Colab, se implementa una red neuronal hibrida compuesta por una Convolutional Neural Network 1D (CNN1D) y una Long Short-Term Memory (LSTM), obteniendo resultados de Sensitivity, Specificity y Accuracy comparables a los estándares de referencia para la detección de apneas. Además, se incorpora una técnica de postprocesamiento para corregir posibles errores generados por la red neuronal aplicando criterios médicos determinísticos. A partir de las correcciones se calcula como diagnostico preliminar una estimación del ´índice de eventos respiratorios. Los resultados se validan mediante la comparación gráfica con eventos reales anotados por médicos, demostrando la efectividad y precisión del sistema propuesto.</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>Esta colección incluye las tesis de grado, posgrado y doctorados, aprobadas por los respectivos jurados, cuya defensa se hizo en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires.</text>
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                <text>En este trabajo de tesis se ha desarrollado, por un lado, un modelo in-silico de síntesis de señales electrocardiográficas de rata Wistar y, por otro lado, se diseñó una regularización para reconstruir potenciales epicárdicos de perro, cerdo y humano, a partir de electrocardiogramas de superficie. Ambas investigaciones requirieron del diseño, implementación y validación de algoritmos de procesamiento de señales eléctricas cardíacas para las diferentes especies de mamíferos bajo estudio. Para la síntesis de señales electrocardiográficas se utilizó un modelo basado en un sistema de ecuaciones diferenciales. Dicho modelo permite asociar cada onda del electrocardio�grama (ECG) con una función gaussiana. Asimismo, tiene la capacidad de generar una cantidad arbitraria de latidos cardíacos con variabilidad morfológica. Este modelo ha sido rediseñado y adaptado de un modelo de síntesis de ECG de humano con el fin de generar señales electrocardiográficas de rata Wistar, modelo animal ampliamente utilizado en experimentos de laboratorio. Por otra parte, se ha propuesto una transformación que permite calcular los parámetros con los que se alimenta el modelo de síntesis, a partir de medidas electrocardiográficas estándares utilizadas en la práctica cardiológica, tales como, intervalo QT, segmento PR, entre otros. El generador de señales electrocardiográficas en conjunto con la transformación han sido incorporados en un software que permite crear señales de rata Wistar con los parámetros electrocardiográficos deseados. El diseño del sintetizador se basó en señales electrocardiográficas de rata Wistar reales adquiridas en el Instituto de Investigaciones Médicas Dr. Alfredo Lanari, Universidad de Buenos Aires, Argentina. El principal objetivo del sintetizador de ECG de rata Wistar es tener la capacidad de generar bases de datos con señales equivalentes a las que pueden obtenerse a partir de registros reales en condiciones de normalidad o patología. La generación de gran cantidad de señales posibilita poner a prueba y validar algoritmos de detección y delineación automática de electrocardiogramas de dicha especie animal. Es importante establecer criterios comunes de medición del ECG en la rata Wistar, ya que, en la actualidad, se realizan gran cantidad de estudios para evaluar la actividad eléctrica cardíaca bajo el efecto de xenobióticos y estresantes ambientales. Por otro lado, propusimos e implementamos una regularización para el problema inverso electrocardiográfico, también conocido en la literatura como ECGI (del inglés, ElectroCardioGraphic Imaging). Esta técnica consiste en colocar un chaleco de electrodos en el torso del paciente para medir el potencial eléctrico con alta resolución espacial y además, a través de un estudio de imágenes, como la tomografía computada o la resonancia magnética, crear los modelos tridimensionales del torso y del corazón. Con esta información, más un modelo matemático y una regularización, es posible estimar los potenciales eléctricos en la superficie del corazón (potenciales epicárdicos) de manera no invasiva. La regularización propuesta en este trabajo permite incorporar información a priori a través de diccionarios conformados por átomos que descompongan de manera rala (del inglés sparse) los electrogramas deseados. El nuevo método planteado ha sido probado con datos del repositorio EDGAR en varios mamíferos, tales como, cerdo, perro y humano. El objetivo de diseñar regularizaciones en el campo de ECGI radica en mejorar las estimaciones de los potenciales epicárdicos obtenidos con los métodos tradicionales, como la regularización de Tikhonov, y extender su uso en la práctica clínica diaria. La técnica ECGI, resulta prometedora para mejorar el diagnóstico, la estratificación de riesgo cardiovascular y el seguimiento de patologías crónicas, de modo no invasivo, a diferencia de las técnicas invasivas actuales. Ambos propósitos de este trabajo de tesis han requerido del estudio, diseño y validación de diversos algoritmos computacionales en los cuales intervienen varias áreas del conocimiento, entre ellas, el procesamiento de señales cardiológicas, el procesamiento geométrico, los problemas inversos, la optimización convexa, el estudio de ecuaciones diferenciales y el desarrollo de software en el contexto de la programación numérica y visualización de gran cantidad de datos. En todos los casos, los códigos son compartidos para la reproducción de los resultados y posterior avance en las líneas de investigación.</text>
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                <text>La presente memoria describe el diseño e implementación de un bot de trading, pensado para ser conectado a la cuenta de Binance del usuario y operar de manera autónoma el par BTC/USDT en el mercado spot. Para lograrlo se exploraron distintas técnicas de modelado de variada complejidad, desde regresiones logísticas hasta aprendizaje por refuerzo con redes neuronales profundas, y se compararon los resultados obtenidos con cada una.</text>
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                <text>En la presente memoria se describe el diseño y la construcción de un sistema de visión estereoscópica realizado para el laboratorio de IoT de la empresa Globant. Este trabajo pone en práctica conceptos de visión estéreo para construir un sistema que pueda extraer la profundidad del entorno y utilizar esta información en la toma de decisiones, como evitar obstáculos. El sistema implementa redes neuronales que detectan objetos sobre los cuales se calcula la distancia e incorpora transmisión de datos que permitirá la toma de decisiones de forma remota. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en las cátedras de visión por computadora, así como un extenso aprendizaje adicional de estereoscopía, configuración de cámaras, efectos de la luz y protocolos de transmisión de datos.</text>
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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 diseño y la implementación de un sistema robótico de detección y clasificación de hojas de cultivo para invernaderos inteligentes. El trabajo se realizó con el objetivo de conocer los principales desafíos e inconvenientes de la aplicación y analizar las ventajas de aplicar en ella los últimos avances en inteligencia artificial. Para la realización del trabajo se aplicaron conocimientos adquiridos durante la carrera sobre visión por computadora, aprendizaje profundo y bases de datos. Para el desarrollo del firmware del robot, se aplicaron también conocimientos sobre sistemas embebidos.</text>
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                <text>En la presente memoria se describe la implementación de un sistema de inteligencia artificial para la validación de contratos societarios en español para la empresa MercadoLibre. Este desarrollo busca determinar, de manera automática, la veracidad de la documentación presentada por los nuevos usuarios que sean empresas jurídicas. Para el trabajo se utilizaron las herramientas aprendidas en la carrera tales como modelos convolucionales, modelos secuenciales y herramientas para disponibilizar sistemas en servicios basados en la nube desarrollados en lenguajes de programación de alto nivel.</text>
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                <text>En la presente memoria se hace una descripción de un sistema de detección de anomalías en buses de comunicación. Con este trabajo, requerido por la empresa INVAP, se colabora con la industria nacional en el desarrollo de herramientas que brinden confiabilidad en los sistemas de información complejos, como lo son los satélites. En la ejecución del sistema se utilizaron fundamentos de preprocesamiento de datos, redes LSTM, Autoencoders, Restricted Boltzmann Machines e Isolation Forest, entre otros modelos de redes neuronales.</text>
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                <text>En la presente memoria se hace una descripción del diseño de un software para detectar regiones asentadas en pastillas de freno ferroviarias. Este trabajo permitirá, a la empresa Ferrocarriles Argentinos Sociedad del Estado, simplificar la tarea de inspección visual de las pastillas y reducir el tiempo que este proceso demanda. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la carrera referidos a visión por computadora y gestión de proyectos.</text>
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                <text>Fil: Fux, Santiago Javier. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.</text>
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                <text>AGRONOMIA</text>
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                <text>SENSORES</text>
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                <text>CONTROL AUTOMATICO</text>
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                <text>SISTEMAS DE CULTIVO</text>
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                <text>PRODUCTIVIDAD</text>
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                <text>VISION POR COMPUTADORA</text>
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                <text>Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería</text>
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            <name>Date</name>
            <description>A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource</description>
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                <text>vii, 55 p. </text>
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                <text>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</text>
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            <name>Rights</name>
            <description>Information about rights held in and over the resource</description>
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            <name>Abstract</name>
            <description>A summary of the resource.</description>
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                <text>En la presente memoria se describe el diseño y construcción de un sensor para monitoreo de cultivos hidropónicos basado en visión artificial. El proyecto se desarrolló para la empresa Biobot S.A.S. y satisface la necesidad del mercado de un sistema de alerta y detección temprana de enfermedades y fallas. Para su implementación fueron empleados los conocimientos adquiridos en la carrera de visión por computadora, bases de datos, aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo.</text>
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            <name>Access Rights</name>
            <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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                <text>http://bibliotecadigital.fi.uba.ar/rights</text>
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            <name>Medium</name>
            <description>The material or physical carrier of the resource.</description>
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