Recursos de colección

Universidad Nacional de La Plata (74.783 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.

Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI 2016)

Mostrando recursos 1 - 20 de 22

  1. A bioinspired spectro-temporal domain for sound denoising

    Martínez, César E.; Goddard, J.; Di Persia, L.; Milone, Diego H.; Rufiner, Hugo Leonardo
    The representation of sound signals at the cochlea and au- ditory cortical level has been studied as an alternative to classical anal- ysis methods. In this work, we put forward a recently proposed feature extraction method called approximate auditory cortical representation, based on an approximation to the statistics of discharge patterns at the primary auditory cortex. The approach here proposed estimates a non- negative sparse coding with a combined dictionary of atoms calculated from clean signal and noise. The denoising is carried out on noisy signals by the reconstruction of the signal discarding the atoms corresponding to the noise. Results...

  2. A computational approach to the psychiatric diagnosis

    Carrillo, Facundo; Cecchi, Guillermo; Sigman, Mariano; Slezak, Diego
    One of the most important aims of computational psychiatry (CP) is to provide computational tools to help with earlier diagnoses in psychiatric disorders. CP implements different computer science tools to assist the medical professional in the path to the diagnoses. The paradigm where CP works is to understand the patient as a producer of data from differents cognitive levels. These data could come from physiological studies (as functional magnetic resonance imaging or electroencephalography) or from more abstract levels like patients' thoughts. In our research line, we use spontaneous speech as source as a window into the patient's minds.

  3. Multi-objective optimisation of wavelet features for phoneme recognition

    Vignolo, Leandro; Rufiner, Hugo Leonardo; Milone, Diego H.
    We proposed a novel approach for the optimisation of over-complete decompositions from a WPT dictionary based on a multi-objective genetic algorithm (MOGA). The MOGA allows to maximise the classification accuracy while minimising the number of features. For the purpose of obtaining appropriate features for state of the art speech recognizers, a classifier based on hidden Markov models (HMM) is used to estimate the capability of candidate solutions, using on a set of English phonemes.

  4. Evolutionary algorithm for metabolic pathways synthesis

    Gerard, M. F.; Stegmayer, Georgina; Milone, Diego H.
    We propose a new algorithm based on evolutionary computation for searching branched metabolic pathways, that links simultaneously several compounds through feasible reactions. This proposal, named evolutionary metabolic synthesizer (EvoMS), uses the concept of expanded set of compounds (ESC) to model metabolic pathways.

  5. Mining gene regulatory networks by neural modeling of expression timeseries

    Rubiolo, Mariano; Milone, Diego H.; Stegmayer, Georgina
    Several machine learning techniques have been developed for discovering interesting and unknown relations between variables from data, even more when these techniques can assist in understanding the behaviour of a complex system. This behaviour can be represented by the interactions between its variables, for instance as a directed graph. A gene regulatory network (GRN) is an abstract mapping of gene regulations in living organisms that can help to predict the system behavior. During last years, many approaches have been proposed to unravel the complexity of gene regulation. Genes interact with one another and these interactions can be measured over a...

  6. Social networks and genetic algorithms to choose committees with independent members

    Zamudio, Eduardo; Berdun, Luis S.; Amandi, Analía
    Organizations need representative individuals to make decisions about particular concerns. These representative individuals are appointed in committees, and we expect from his members to make decisions avoiding bias that could arise from closeness between them. In this context, the best committees are those which show the greatest independence between its members. In this work, we present an automatic approach to the committee selection problem. Our aim is to maximize independence among members of the committee. To this end, we propose to build a social network to calculate distances between candidates, and then apply a genetic algorithm to get potential committees with...

  7. Aprendizaje multiclase de videoimágenes deportivas con arquitecturas profundas

    Escarra, Martín; Grinblat, Guillermo L.; Granitto, Pablo Miguel
    Las arquitecturas profundas permiten representar de manera compacta funciones altamente no lineales. Entre ellas, las redes convolucionales han adquirido gran protagonismo en la clasificación de imágenes debido a la invarianza traslacional de sus features. Este trabajo propone investigar un abordaje naïve para la clasificación de videoimágenes con redes profundas, comparar la performance de redes pre-entrenadas con la de redes ad-hoc y finalmente crear un mecanismo de visualización de la representación interna de la arquitectura. Como ejemplo de aplicación se utilizarán segmentos de videos deportivos con diferentes acciones grupales.

  8. Furnariidae species recognition using speech-related features and machine learning

    Vignolo, Leandro; Sarquis, Juan A.; León, Evelina; Albornoz, Enrique
    The automatic classification of calling bird species is important to achieve more exhaustive environmental monitoring and to manage natural resources. Bird vocalizations allow to recognise new species, their natural history and macro-systematic relations, while automatic systems can speed up and improve all the process. In this work, we use state-of-art features designed for speech and speaker state recognition to classify 25 species of Furnariidae family. Since Furnariidae species inhabit the Litoral Paranaense region of Argentina (South America), this work could promote further research on the topic and the implementation of in-situ monitoring systems. Our analysis includes two widely-known classification techniques:...

  9. Estimadores computacionales de la predicción humana durante la lectura

    Kamienkowski, Juan E.; Bengolea Monzón, G.; Bianchi, B.; Ferrer, L.
    El estudio de los movimientos oculares es de gran interés para la neurociencia, ya que reflejan procesos cognitivos que subyacen a la ejecución de cualquier tarea visual, en particular a la lectura. Una variable muy importante que determina estos movimientos es la Predictibilidad. Esta variable representa la predicción que va haciendo el lector sobre la palabra que viene a continuación. Actualmente, en campos como la neurolingüística, esta variable no se estima a partir del texto sino de las respuestas de otros lectores completando la palabra que sigue a un contexto dado. En paralelo, el desarrollo del campo de procesamiento de...

  10. Feature extraction and selection using statistical dependence criteria

    Tomassi, Diego; Marx, Nicolás; Beauseroy, Pierre
    Dimensionality reduction using feature extraction and selection approaches is a common stage of many regression and classification tasks. In recent years there have been significant e orts to reduce the dimension of the feature space without lossing information that is relevant for prediction. This objective can be cast into a conditional independence condition between the response or class labels and the transformed features. Building on this, in this work we use measures of statistical dependence to estimate a lower-dimensional linear subspace of the features that retains the su cient information. Unlike likelihood-based and many momentbased methods, the proposed approach is semi-parametric and...

  11. Eñe’˜e: Sistema de reconocimiento automático del habla en Guaraní

    Maldonado, Diego Manuel; Villalba Barrientos, Rodrigo; Pinto-Roa, Diego P.
    El guaraní es un idioma hablado por alrededor de ocho millones de personas. En Paraguay, cerca del 25% de la población habla solamente guaraní. Con el incremento del número de dispositivos que incluyen asistentes personales controlados por voz, la necesidad de desarrollar aplicaciones con interfaces de voz está en crecimiento constante. A pesar de ser un idioma muy hablado, actualmente no existen investigaciones respecto al reconocimiento automático del habla en guaraní. En este contexto, proponemos un sistema de reconocimiento del habla en guaraní denominado Eñe’˜e. Construimos el modelo utilizando las herramientas que ofrece el software de código abierto CMU Sphinx. Para ello, se...

  12. Generación de features en la búsqueda de estrellas variables en el relevamiento astronómico VVV

    Cabral, Juan Bautista; Granitto, Pablo Miguel; Gurovich, Sebastián; Minniti, Dante
    Frente al desarrollo de telescopios terrestres y satelitales que generan relevamientos astronómicos del orden de los Peta-Bytes, se expo-ne en este trabajo la metodología a seguir para la generación de features de series temporales para el descubrimiento de estrellas variables periódicas en el núcleo, bulbo y una parte del disco de nuestra galaxia utilizando datos del VVV-Survey. A lo largo del trabajo se presenta los datos de dicho relevamiento, la forma de regenerar series temporales a partir de ellos y extraer features importantes como el período o diferentes estadísticas de magnitud. Finalmente se proyecta el plan a futuro para utilizar...

  13. Hash2Vec: Feature Hashing for Word Embeddings

    Argerich, Luis; Cano, Matías J.; Torre Zaffaroni, Joaquín
    In this paper we propose the application of feature hashing to create word embeddings for natural language processing. Feature hashing has been used successfully to create document vectors in related tasks like document classification. In this work we show that feature hashing can be applied to obtain word embeddings in linear time with the size of the data. The results show that this algorithm, that does not need training, is able to capture the semantic meaning of words.We compare the results against GloVe showing that they are similar. As far as we know this is the first application of feature...

  14. SACO: un algoritmo de clustering espacial con hormigas inteligentes

    Dib Ashur, José; Vallón, Jorge; Martínez, Cristian; Said, Carlos
    Bio-inspired algorithms have received much attention in recent years, because they allow to discover, quickly and efficiently, knowledge and patterns in large databases. In this work, a new algorithm based on the behaviour of ant colonies to discover clusters in spatial databases is presented. The algorithm proposed was evaluated using several well-known test instances and compared its performance considering other proposals from the literature.

  15. Análisis de estrategias de selección de vecinos para recomendación en LBSN

    Rios, Carlos; Godoy, Daniela Lis; Schiaffino, Silvia
    El gran uso de los dispositivos móviles y los servicios basados en ubicación han generado un nuevo concepto en los medios sociales en línea, llamado redes sociales basadas en ubicación. Éstas usan tecnologías como GPS, Web 2.0 y smartphones para permitir a los usuarios compartir sus ubicaciones (check-ins), buscar lugares de interés o POIs (Point of Interest), descuentos, dejar comentarios de lugares específicos, conectarse con sus amigos y encontrar amigos que se encuentran cerca de algún lugar específico. Para aprovechar la información que los usuarios vuelcan en estas redes surgieron los Sistemas de Recomendación basados en Ubicación (LBSNs, sus siglas...

  16. Information Theory based Feature Selection for Customer Classification

    Barraza, Néstor Rubén; Moro, Sergio; Ferreyra, Marcelo; de la Peña, Adolfo
    The application of Information Theory techniques in customer feature selection is analyzed. This method, usually called information gain has been demonstrated to be simple and fast for feature selection. The important concept of mutual information, originally introduced to analyze and model a noisy channel is used in order to measure relations between characteristics of given customers. An application to a bank customers data set of telemarketing calls for selling bank long-term deposits is shown.We show that with our method, 80% of the subscribers can be reached by contacting just the better half of the classified clients.

  17. Identificación de nodos influyentes en una red social de microblogging

    Alonso, Diego; Berdun, Franco; Monteserin, Ariel; Campo, Marcelo
    En la actualidad, el éxito de las redes sociales y microblogs ha dirigido el interés de los especialistas de diversas áreas (marketing, sociología, ciencias de la computación, entre otras) a la identificación de usuarios influyentes. En este contexto, uno de los problemas que se intenta resolver es el de maximizar la propagación de la influencia en una red social mediante la estimulación de un conjunto reducido de nodos. En este trabajo proponemos un enfoque para la identificación de usuarios influyentes que permite analizar la evolución de la influenciabilidad de los usuarios en tiempo real en una plataforma de microblogging. La viabilidad...

  18. Inferencia de roles de equipo a partir de conductas colaborativas detectadas en interacciones textuales

    Berdun, Franco; Armentano, Marcelo G.; Amandi, Analía
    En un entorno de trabajo colaborativo, grupos de alumnos coordina-dos por un profesor deben utilizar las herramientas disponibles para realizar una tarea asignada. En este contexto, conocer el perfil de los alumnos permite formar grupos balanceados en base las responsabilidades que se deben asumir. La labor de análisis de las interacciones por parte de un docente insume tiempo y esfuerzo significativos. Este artículo presenta resultados experimentales de clasificación automática de texto libre a roles de equipo mediante conductas colaborativas. Basándose en un entorno dado y una clasificación de conductas colaborativas a roles, esto puede ser utilizado para materializar una herramienta...

  19. Belief Dynamics in Complex Social Networks

    Gallo, Fabio R.; Abad Santos, Natalia; Simari, Gerardo I.; Martínez, María Vanina; Falappa, Marcelo Alejandro
    People are becoming increasingly more connected to each other in social media networks. These networks are complex because in general there can be many di fferent types of relations, as well as di fferent degrees of strength for each one; moreover, these relations are dynamic because they can change over time. In this context, users' knowledge flows over the network, and modeling how this occurs - or can possibly occur - is therefore of great interest from a knowledge representation and reasoning perspective. In this paper, we focus on the problem of how a single user's knowledge base changes when...

  20. Extracción de relaciones para la búsqueda automática de respuestas

    Cardoso, Alejandra Carolina; Notario, Enzo; Pérez Abelleira, M. Alicia
    El presente trabajo explora el problema de la búsqueda automática de respuestas en grandes cantidades de texto como una aplicación del problema de extracción de relaciones. Las relaciones extraídas, en forma de tripletas basadas en un verbo, describen relaciones semánticas entre los objetos que aparecen en el texto y facilitan su comprensión. Las tripletas extraídas forman la base de conocimientos sobre la que se hacen consultas para obtener respuestas a preguntas en lenguaje natural. El enfoque del trabajo ha hecho uso de técnicas eficientes de análisis superficial del texto y el sistema construido tiene una precisión y recall comparable a...

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