Recursos de colección

Universidad Nacional de La Plata (75.867 recursos)

Este servicio se brinda en el marco del Proyecto de Enlace de Bibliotecas (PrEBi) y significa una novedosa iniciativa en pos de la difusión a través de Internet, dentro y fuera del ámbito de la Universidad, de los conocimientos que en ella se generan para servir como vehículo de promoción y jerarquización. Los objetivos que se han planteados para SeDiCI son sumamente ambiciosos e incluyen la difusion electrónica de tesis, tesinas y disertaciones pero también de otros tipos de creaciones intelectuales, pretendiendo abarcar la ciencia, la tecnología y el arte buscando modos de presentación no solo de objetos en forma de documentos de texto sino también otros medios multimediales aptos para creaciones no documentales.

XV Argentine Symposium on Artificial Intelligence (ASAI)

Mostrando recursos 1 - 15 de 15

  1. Generating rescheduling knowledge using reinforcement learning in a cognitive architecture

    Palombarini, Jorge; Barsce, Juan Cruz; Martínez, Ernesto
    In order to reach higher degrees of flexibility, adaptability and autonomy in manufacturing systems, it is essential to develop new rescheduling methodologies which resort to cognitive capabilities, similar to those found in human beings. Artificial cognition is important for designing planning and control systems that generate and represent knowledge about heuristics for repairbased scheduling. Rescheduling knowledge in the form of decision rules is used to deal with unforeseen events and disturbances reactively in real time, and take advantage of the ability to act interactively with the user to counteract the effects of disruptions. In this work, to achieve the aforementioned...

  2. Predicción de sistemas dinámicos con redes neuronales profundas

    Maino, Daniel G.; Uzal, Lucas; Granitto, Pablo Miguel
    En este trabajo se aborda el problema de predicción de series temporales obtenidas de sistemas dinámicos no lineales determinísticos. Se presenta una técnica basada en redes neuronales profundas y se evalúa su rendimiento frente a las redes neuronales convencionales. Se considera en particular el problema predicción para múltiples horizontes utilizando dos estrategias: el uso de redes de salida-múltiple frente a redes convencionales de salida-simple. Los resultados sobre las series temporales consideradas muestran un mejor desempeño de las arquitecturas profundas de salida simple.

  3. Human and computer estimations of predictability of words on written language

    Bianchi, Bruno; Carrillo, Facundo; Fernandez Slezak, Diego; Kamienkowski, Juan E.; Shalom, Diego E.
    When we read printed text, we continuously predict the follow words in order to integrate information and direct future eye movements to forthcoming words. Thus the Predictability has become one the most important variables when explaining human behavior and information processing during reading. In this study we present results of word predictability in long Spanish texts, estimated from human responses in a massive web-based task. We used Latent Semantic Analysis (LSA) as a way to estimate human-based predictability values computationally. We validated the human estimation of predictability with local and global properties of the text, and we showed that LSA-distance...

  4. Estimación de carga muscular mediante imágenes

    Abraham, Leandro; Bromberg, Facundo; Forradellas Martinez, Raymundo Quilez
    Un problema de gran interés en disciplinas como la ocupacional, ergonómica y deportiva, es la medición de variables biomecánicas involucradas en el movimiento humano (como las fuerzas musculares internas y torque de articulaciones). Actualmente este problema se resuelve en un proceso de dos pasos. Primero capturando datos con dispositivos poco prácticos, intrusivos y costosos. Luego estos datos son usados como entrada en modelos complejos para obtener las variables biomecánicas como salida. El presente trabajo representa una alternativa automatizada, no intrusiva y económica al primer paso, proponiendo la captura de estos datos a través de imágenes. En trabajos futuros la idea es automatizar todo...

  5. Inducción de preferencias a partir del contexto de elección del usuario en filtrado colaborativo

    Abalde, Roberto; Armentano, Marcelo G.
    Los sistemas de recomendación que usan técnicas de filtrado colaborativo basado en memoria predicen la preferencia de un usuario por un ítem usando solamente las preferencias expresadas anteriormente e ignorando el contexto de elección del usuario, esto es, el conjunto de ítems que fueron recomendados al usuario pero que fueron ignorados. En este trabajo se presentan modificaciones a los algoritmos clásicos de filtrado colaborativo basado en memoria para que utilicen el contexto de elección del usuario para predecir las preferencias. Una serie de experimentos desarrollados verifican que nuestra propuesta presenta un mejor desempeño que los algoritmos de filtrado colaborativo clásicos.

  6. Un enfoque inteligente para asistir en la planificación de proyectos ágiles

    Rodríguez, Guillermo Horacio; Berdun, Luis S.; Soria, Alvaro; Amandi, Analía; Campo, Marcelo
    La gestión de conocimiento ha ganado importante popularidad en la gestión de proyectos de software. Paralelamente, Scrum se ha convertido en el método ágil más utilizado en la industria del software por estar principalmente focalizado en la gestión de proyectos. En este contexto, existen varias herramientas de administración de proyectos que asisten a los equipos de trabajo en visualizar planes y progreso del proyecto. Sin embargo, estas herramientas no ofrecen asistencia en cuanto a la captura de conocimiento y su reutilización para otros proyectos, derivando así en una Amnesia Organizacional. En este trabajo se propone un enfoque inteligente denominado Intelligent...

  7. Búsqueda y recomendación de contenido educativo en entornos virtuales de aprendizaje

    Fernández Reuter, Beatriz; Durán, Elena Beatriz; Amandi, Analía
    Los entornos de aprendizaje virtual utilizados tanto en el desarrollo de cursos a distancia, como en el soporte al dictado de asignaturas presenciales, poseen una gran cantidad de información útil para el desarrollo de las diferentes actividades desempeñadas por los estudiantes en las distintas etapas del proceso de aprendizaje. Sin embargo, carecen de medios de búsqueda adecuados dentro del entorno, por lo que se dificulta encontrar la información para todos aquellos estudiantes que poseen una duda puntual. Si a estos entornos se les incorpora un mecanismo de búsqueda y recomendación que combine técnicas de inteligencia artificial, se pueden convertir en...

  8. Evaluación de técnicas de Machine Learning para el reconocimiento de gestos corporales

    Ibañez, Rodrigo; Soria, Alvaro; Teyseyre, Alfredo Raúl; Campo, Marcelo
    El progreso y la innovación tecnológica alcanzados en los últimos años, en particular en el área de entretenimientos y juegos, han promovido la creación de interfaces más naturales e intuitivas. Por ejemplo, dispositivos de interacción natural como Microsoft Kinect permiten explorar una nueva forma de comunicación hombre-máquina mucho más expresiva mediante el reconocimiento de gestos corporales. En este sentido, han surgido diferentes estrategias que permiten el reconocimiento de gestos utilizando técnicas de Machine Learning. Sin embargo, no se ha hecho un estudio comparativo del comportamiento de estas técnicas. Por lo tanto, este trabajo presenta una evaluación de 4 técnicas de...

  9. An approach to knowledge dynamic maintenance for emotional agents

    Fulladoza Dalibón, Santiago E.; Martínez, Diego C.; Simari, Guillermo Ricardo
    In this work we present an approach to emotional reasoning for believable agents, by introducing a mechanism to progressively build a map of knowledge for reasoning. We present the notion of inference graph for progressive reasoning in an emotional context. In this model, knowledge is partially highlighted and noticed by the agent.

  10. Discussing a new Divisive Hierarchical Clustering algorithm

    Vidal, Erica; Granitto, Pablo Miguel; Bayá, Ariel
    We present DHClus, a new Divisive Hierarchical Clustering algorithm developed to detect clusters with arbitrary shapes. Our algorithm is able to solve clustering problems defined by different scales, i.e. clusters with arbitrarily dissimilar densities, connectivity or between cluster distances. The algorithm not only works under this difficult connditions but it is also able to find the number of clusters automatically. This paper describes this new algorithm and then present results on real gene expression data. We compare the results of DHClus with other algorithms to provide a reference frame.

  11. Razonamiento basado en casos para la materialización de arquitecturas orientadas a servicios

    Rodríguez, Guillermo Horacio; Scott, Ezequiel; Soria, Alvaro; Campo, Marcelo
    La Arquitectura Orientada a Servicios (SOA) se ha convertido en un paradigma dominante para el desarrollo software distribuido. La mayoría de las organizaciones explotan SOA mediante el descubrimiento y la reutilización de servicios accesible a través de Internet. Sin embargo, determinadas organizaciones necesitan el control interno de las aplicaciones e implementarlas con determinados atributos de calidad. La implementación de una SOA teniendo en cuenta atributos de calidad (por ejemplo, performance, interoperabilidad, seguridad, etc.) requiere que los diseñadores exploren soluciones alternativas; esto resulta una tarea que consume mucho tiempo y es propensa a errores, incluso para diseñadores expertos. La elección de una...

  12. Selección estable de variables independientes con RFE

    Di Masso, Mauro; Granitto, Pablo Miguel
    La selección de variables es un problema de interés práctico actual en el campo de los sistemas inteligentes, con numerosas e importantes aplicaciones. Uno de los métodos m as exitosos es el de Recursive Feature Elimination o RFE. Este método presenta dificultades cuando se analizan problemas con variables altamente redundantes. En este trabajo exploratorio se introduce una variante RFE que busca solucionar este inconveniente. El nuevo SRFE incorpora un vector de penalización tal que, dado un grupo de variables redundantes, una sola de ellas no es penalizada y todas las dem as lo son. La forma de elegir que variable...

  13. Assuring safety in an air traffic control system with defeasible logic programming

    Gómez, Sergio Alejandro; Goron, Anca; Groza, Adrian
    Assuring safety in complex technical systems is a crucial issue in several critical applications like air traffic control or medical devices. We present a preliminary framework based on argumentation for assisting flight controllers to reach a decision related to safety constraints in an ever changing environment in which sensor data is gathered at real time.

  14. A study of turn-yelding cues in human-computer dialogue

    Gravano, Agustín; Jul Vidal, Claudia A.
    Previous research has made signi cant advances in under- standing how humans manage to engage in smooth, well-coordinated conversation, and have unveiled the existence of several turn-yielding cues | lexico-syntactic, prosodic and acoustic events that may serve as predictors of conversational turn nality. These results have subse- quently aided the re nement of turn-taking pro ciency of spoken dia- logue systems. In this study, we nd empirical evidence in a corpus of human-computer dialogues that human users produce the same kinds of turn-yielding cues that have been observed in human-human interac- tions. We also show that a linear relation holds...

  15. Agent behavior monitoring using optimal action selection and twin gaussian processes

    Avila, Luis; Martínez, Ernesto
    The increasing trend towards delegating complex tasks to autonomous artificial agents in safety-critical socio-technical systems makes agent behavior monitoring of paramount importance. In this work, a probabilistic approach for on-line monitoring using optimal action selection and twin Gaussian processes (TGP) is proposed. A Kullback-Leibler (KL) based metric is proposed to characterize the deviation of an agent behavior (modeled as a controlled stochastic process) to its specification. The optimal behavior specification is obtained using Linearly Solvable Markov Decision Processes (LSMDP) whereby the Bellman equation is made linear through an exponential transformation such that the optimal control policy is obtained in an...

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