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                <text>En esta memoria se describe el diseño e implementación de un sistema en tiempo real para la detección de armas y el seguimiento de personas en videos. Este sistema surge como respuesta a la necesidad de mejorar la seguridad y simplificar las tareas de videovigilancia. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la carrera tales como el procesamiento de imágenes, el aprendizaje automático, la visión por computadora y la optimización de algoritmos.</text>
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                <text>La presente memoria describe un sistema de visión por computadora para relevar propiedades de cultivos in vitro de especies frutales. Esta solución fue desarrollada para el equipo de biotecnología del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y está destinada a automatizar tareas para mejorar la eficiencia del proceso de regeneración de plantas. Para completar este trabajo se utilizaron técnicas de etiquetado y aumento de datos, procesamiento de imágenes, extracción de características y entrenamiento de redes neuronales para detección de objetos.</text>
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                <text>La presente memoria describe el diseño e implementación de un sistema de clasificación de reclamos desarrollado para Ualá. La solución permite optimizar el tiempo que lleva el proceso de clasificación mediante la asignación automática de categorías de primer y segundo nivel; y por otro lado, reducir la cantidad de personas necesarias para esta tarea. Para poder realizar este trabajo se aplicaron conceptos de bases de datos, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje profundo para realizar la extracción de los datos, el procesamiento del texto, el entrenamiento de los modelos de IA y el despliegue de los mismos en un ambiente de desarrollo.</text>
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                <text>En el marco de un proyecto conjunto entre el Instituto Nacional de Tecnología Industrial (INTI) y la Autoridad de Cuenca Matanza-Riachuelo (ACUMAR), se desarrolló un prototipo de software basado en técnicas de visión por computadora para la detección y clasificación automática de contaminantes sólidos flotantes en el río Riachuelo. Para lograr un enfoque automatizado de las tareas se utilizaron el repositorio libre del proyecto TACO como fuente principal de imágenes y el modelo YOLOv5. Este proyecto tiene una gran relevancia al abordar la problemática ambiental del río Riachuelo y el software desarrollado ofrece una herramienta valiosa para la gestión y control de la contaminación.</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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          <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>Fil: Quiroga Gavilán, Bryan Leandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.</text>
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                <text>La presente memoria describe el diseño e implementación de un generador de lenguaje natural que permite a un robot instructor transformar un conjunto de valores numéricos en expresiones lingüísticas relacionadas con la actividad de seguimiento de pared, con el objetivo de facilitar un proceso de enseñanza más natural en la sociedad de robots del sistema de co-evolución genética y neuro-memética (GeNeSys). Para lograr este propósito, se generó un conjunto de datos utilizando un sistema de inferencia difusa. Además, se consideraron categorías como preprocesamiento de texto, redes neuronales recurrentes y modelos de aprendizaje profundo modernos.</text>
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                <text>En esta memoria se aborda el diseño e implementación de un sistema de detección de intrusiones basado en inteligencia artificial, que incorpora un flujo de retroalimentación para ajustar el modelo. Este trabajo pretende mejorar la eficiencia en la vigilancia y reducir costos operacionales. Durante el trabajo se aplicaron conocimientos en visión por computadora, aprendizaje automático y aprendizaje activo. Se incluyen aspectos relacionados con el almacenamiento de detecciones y la implementación de interfaces visuales para la evaluación y etiquetado por operarios.</text>
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                <text>En esta memoria se describe el diseño y la implementación de un modelo de inteligencia artificial desarrollado para el Hospital Alemán. El algoritmo utiliza datos obtenidos de presurometrías realizadas a pacientes hipertensos, con el propósito de predecir el riesgo de sufrir eventos cardiovasculares graves. Como resultado, este trabajo permite al servicio de cardiología e hipertensión definir estrategias de tratamiento personalizadas para cada grupo de riesgo. Para llevar a cabo este trabajo se emplearon técnicas de estadística, análisis de datos y criterios de selección de características, así como modelos de aprendizaje profundo para lograr la detección.</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>La presente memoria describe el diseño, desarrollo e implementación de un sistema que monitorea apiarios a través de sensores que capturan la temperatura, humedad, nivel de sonido e inclinación de las colmenas. El sistema intenta ayudar a detectar eventos anómalos y a estudiar las colonias de abejas por medio de la visualización y análisis de la información capturada. Se cuenta con la colaboración de la cooperativa La Agroapícola para el relevamiento de temas propios de la apicultura, así como para realizar pruebas de campo con el prototipo desarrollado. Para completar este trabajo se utilizaron conocimientos para diseñar y desarollar circuitos electrónicos, Rest APIs, aplicaciones web y base de datos.</text>
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                <text>La presente memoria describe el diseño e implementación de un sistema de control y monitoreo para cultivos aeropónicos, cuyo objetivo es aumentar la productividad y reducir la complejidad en el mantenimiento. Para lograr este trabajo, se emplearon conocimientos especializados en protocolos de comunicación, arquitectura y pruebas de software, arquitectura de datos y ciberseguridad.</text>
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                <text>info:eu-repo/semantics/openAccess</text>
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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 e implementación de un software que permite fusionar mediciones de sensores de humedad de suelo con imágenes satelitales. Este trabajo fue elaborado para la empresa Agrodreams y permite agregar más precisión a los análisis de imágenes satelitales que realiza en su plataforma. Se desarrolló una aplicación web realizada con el framework Vue.js y una API en Node.js que permiten visualizar las mediciones de los sensores conectados a una estación meteorológica. Para la fusión de datos se realizaron distintos scripts en Python que permiten almacenar las mediciones en una base de datos y luego realizar la fusión con los índices agronómicos obtenidos de las imágenes satelitales. Además, se utilizaron diferentes servicios de AmazonWeb Services para almacenar y desplegar la aplicación.</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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