Líneas de investigación del laboratorio de sistemas de información avanzados: dinámica de tecleo, computación afectiva, extracción de relaciones semánticas, blockchain & smart contracts

El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación: Dinámica de Tecleo, Extracción de relaciones semánticas en español, Computación afectiva, Blockchain y Smart Contracts. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que otras están comenzando y mantienen objetivos prometedores.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Líneas de investigación del laboratorio de sistemas de información avanzados: dinámica de tecleo, computación afectiva, extracción de relaciones semánticas, blockchain & smart contracts

El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación: Dinámica de Tecleo, Extracción de relaciones semánticas en español, Computación afectiva, Blockchain y Smart Contracts. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que otras están comenzando y mantienen objetivos prometedores.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Líneas de investigación del laboratorio de sistemas de información avanzados: dinámica de tecleo, computación afectiva, extracción de relaciones semánticas, blockchain & smart contracts

El Laboratorio de Sistemas de Información Avanzados (LSIA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires (UBA) cuenta con distintas líneas de investigación: Dinámica de Tecleo, Extracción de relaciones semánticas en español, Computación afectiva, Blockchain y Smart Contracts. En varias de estas líneas se han obtenido aportes relevantes al área mientras que otras están comenzando y mantienen objetivos prometedores.Eje: Innovación en Sistemas de Software.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Harnessing Deep Learning Techniques for Text Clustering and Document Categorization

This research paper delves into the realm of deep text clustering algorithms with the aim of enhancing the accuracy of document classification. In recent years, the fusion of deep learning techniques and text clustering has shown promise in extracting meaningful patterns and representations from textual data. This paper provides an in-depth exploration of various deep text clustering methodologies, assessing their efficacy in improving document classification accuracy. Delving into the core of deep text clustering, the paper investigates various feature representation techniques, ranging from conventional word embeddings to contextual embeddings furnished by BERT and GPT models.By critically reviewing and comparing these algorithms, we shed light on their strengths, limitations, and potential applications. Through this comprehensive study, we offer insights into the evolving landscape of document analysis and classification, driven by the power of deep text clustering algorithms.Through an original synthesis of existing literature, this research serves as a beacon for researchers and practitioners in harnessing the prowess of deep learning to enhance the accuracy of document classification endeavors

Teknik penyembunyian mesej dalam steganografi teks menggunakan pendekatan warna RGB dan penempatan rawak

Steganography is a technique that protects the confidentiality and integrity of data in a protective medium from suspicion of hidden data. The hiding of a message in a text medium can be performed on various text attributes such as type, style, size, and font color to generate a stego text. This study have identified two main problems that lead to the suspicion towards the stego text which is the obvious change of colors of the generated stego and the static representation of the secret message characters using sequential selection of hiding location. Therefore, the main objective of this study is to propose the use of specific value for each combination of Red, Green, Blue (RGB) color to reduce the generated stego text obvious color changes. This study also recommends a dynamic secret message representation method based on a randomly selected character location. A Homophonic Cipher Table was adapted as a method to generate the dynamic secret message characters. Besides, the Second Quotient Remainder Theorem was proposed to convert the secret message characters into a 3D representation by mapping (x,y,z) values to RGB color. The RGB color cube model values of RGB(0,0,0) to RGB(15,15,15) were used to format a selected cover text characters using the Pseudorandom Number Generator. The performance of stego text produced in this study was evaluated using three main measures namely capacity, imperceptibility, and robustness. The results revealed that the proposed method produces a better performance of secret message hiding by 41.31% increase in capacity and the Jaro Winkler's scale imperceptibility score of 1. The performance of stego text is proven to be robust as there is no difference compared to the cover text before and after the compression process. In conclusion, the proposed method has successfully reduced the generated stego text obviousness in the change of colors that lead to suspicion of existence of hidden message. Beside, this method also capable of producing dynamic secret messages using a single cover text

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic