Escuelas de periodismo

Se propone la creación de escuelas de periodismo donde los alumnos puedan aprender y además tengan la posibilidad de realizar prácticasThis study proposes to establish the creation of journalism schools where students could learn the trade and furthermore have the possibility of carrying out practical exercise

Further results on dissimilarity spaces for hyperspectral images RF-CBIR

Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems are powerful search tools in image databases that have been little applied to hyperspectral images. Relevance feedback (RF) is an iterative process that uses machine learning techniques and user's feedback to improve the CBIR systems performance. We pursued to expand previous research in hyperspectral CBIR systems built on dissimilarity functions defined either on spectral and spatial features extracted by spectral unmixing techniques, or on dictionaries extracted by dictionary-based compressors. These dissimilarity functions were not suitable for direct application in common machine learning techniques. We propose to use a RF general approach based on dissimilarity spaces which is more appropriate for the application of machine learning algorithms to the hyperspectral RF-CBIR. We validate the proposed RF method for hyperspectral CBIR systems over a real hyperspectral dataset.Comment: In Pattern Recognition Letters (2013

Using Scratch to Teach Undergraduate Students' Skills on Artificial Intelligence

This paper presents a educational workshop in Scratch that is proposed for the active participation of undergraduate students in contexts of Artificial Intelligence. The main objective of the activity is to demystify the complexity of Artificial Intelligence and its algorithms. For this purpose, students must realize simple exercises of clustering and two neural networks, in Scratch. The detailed methodology to get that is presented in the article.Comment: 6 pages, 7 figures, workshop presentatio

Conducta innovadora en el sector industrial PyME. El caso de pequeñas y medianas empresas en Mar del Plata, Argentina

El cambio tecnológico es central en una estrategia de desarrollo económico endógeno, y su abordaje exitoso por parte de las empresas requiere de un entorno a partir del que se promueva y acompañe dicho proceso. El objetivo del estudio es comprender, desde una óptica territorial, la conducta innovadora de empresas industriales. Para ello se analiza el caso de cuatro PyMEs en segmentos con alto potencial de crecimiento económico de la ciudad de Mar del Plata (Argentina) en el período post-convertibilidad. Se concluye que estas empresas tienen un marcado perfil innovador, aún cuando no se encuentra consolidado el sistema de innovación local, falta de personal con las competencias necesarias para llevar adelante el cambio tecnológico, y se observan desconexiones entre el sector público y el privado.Technological changes are paramount for an endogenous economic development programs, and require that companies developing it operate in an environment promoting and nurturing such programs. This study's goal is to understand the innovation behavior of industrial companies from a territorial point of view. To that end we analyzed four SMEs operating, in a high economic growth segment after the conversion period in Mar del Plata, Argentina. It was deduced that said companies possess an innovative profile (even despite the fact that the local innovation support system is not fully consolidated), lack personnel with the appropriate knowledge to pursue technological changes, and there are mismatches between the private and public sectors.Fil: Mauro, Lucía Mercedes. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.Fil: Graña, Fernando Manuel. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina

Clusters navales argentinos: situación actual y lineamientos de política para su desarrollo

La elaboración de una política de clusters requiere de conocimiento acerca de las características productivas regionales. En consecuencia, los objetivos del trabajo son: i) analizar las características productivas actuales de la industria naval argentina en cada uno de sus clusters en términos de: actores involucrados, capacidades productivas existentes (tecnología y recursos humanos), tipos y potencialidad de demanda, y rol del Estado en el sector; y ii) establecer posibles lineamientos de política para el desarrollo de la industria naval.Fil: Mauro, Lucía Mercedes. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.Fil: Graña, Fernando Manuel. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina

Innovative applications of associative morphological memories for image processing and pattern recognition

Morphological Associative Memories have been proposed for some image denoising applications. They can be applied to other less restricted domains, like image retrieval and hyper spectral image unsupervised segmentation. In this paper we present these applications. In both cases the key idea is that Autoassociative Morphological Memories selective sensitivity to erosive and dilative noise can be applied to detect the morphological independence between patterns. Linear unmixing based on the sets of morphological independent patterns define a feature extraction process that is the basis for the image processing applications. We discuss some experimental results on the fish shape data base and on a synthetic hyperspectral image, including the comparison with other linear feature extraction algorithms (ICA and CCA)

Circulación de conocimientos y de productos en sistemas productivos locales: el cluster naval Mar del Plata

El objetivo del trabajo es describir el cluster naval Mar del Plata, como un sistema local y desde una óptica meso económica, a fin de identificar los actores que lo conforman y el tipo de vínculos que se establecen entre ellos, y caracterizar el contenido de los flujos que circulan en dichas relaciones. La relevancia de esta actividad en el sistema productivo de Mar del Plata deriva del elevado nivel de agregación de los bienes que fabrica, que implica la utilización de gran cantidad de componentes (insumos, equipos e instalaciones) provenientes de otros sectores manufactureros. Asimismo, la actividad naval se caracteriza por el gran número de vinculaciones entre los actores del propio sector, por ejemplo entre estudios que desempeñan las tareas de diseño con las firmas que hacen la construcción y el ensamble (astilleros), o entre éstas y las empresas que se especializan en una etapa del proceso productivo naval como por ejemplo los talleres metalúrgicos. De esta manera, la industria naval genera un gran número de relaciones intra e interindustriales y requiere un alto grado de sofisticación de los procesos (Plan Quinquenal, 2006; FIDE, 1981). Como consecuencia, cuenta con una elevada participación de mano de obra especializada, en actividades de ingeniería y diseño, fabricación y montaje e instalación de equipos, lo cual hace de esta actividad la de mayor valor agregado en el valor total de la producción (41%) respecto del resto de las ramas industriales productoras de bienes de capital en Argentina (Queipo, 2008).Fil: Mauro, Lucía Mercedes. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.Fil: Graña, Fernando Manuel. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina

Impact of Machine Learning Pipeline Choices in Autism Prediction from Functional Connectivity Data

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a largely prevalent neurodevelopmental condition with a big social and economical impact affecting the entire life of families. There is an intense search for biomarkers that can be assessed as early as possible in order to initiate treatment and preparation of the family to deal with the challenges imposed by the condition. Brain imaging biomarkers have special interest. Specifically, functional connectivity data extracted from resting state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) should allow to detect brain connectivity alterations. Machine learning pipelines encompass the estimation of the functional connectivity matrix from brain parcellations, feature extraction, and building classification models for ASD prediction. The works reported in the literature are very heterogeneous from the computational and methodological point of view. In this paper, we carry out a comprehensive computational exploration of the impact of the choices involved while building these machine learning pipelines. Specifically, we consider six brain parcellation definitions, five methods for functional connectivity matrix construction, six feature extraction/selection approaches, and nine classifier building algorithms. We report the prediction performance sensitivity to each of these choices, as well as the best results that are comparable with the state of the art.This work has been partially supported by theFEDER funds through MINECO project TIN2017-85827-P. This project has received funding from theEuropean Union’s Horizon 2020 research and inno-vation program under the Marie Sklodowska-Curiegrant agreement No 77772