27 research outputs found
Observation of atmospheric scintillation during the 2020 total eclipse in northern Patagonia
During the December 2020 total eclipse we registered time resolved light measurements of incident solar light with VIS-NIR photodiodes in northern Patagonia. Signals compatible with the observation of shadow bands in the 200 s before and after totality were observed. A strong increase in the normalized noise spectral densities of recorded incident radiation near totality suggests the presence of shadow bands. Originally high-altitude balloon measurements and spatial correlation ground measurements were planned, but the harsh climate conditions limited the campaign?s results.Fil: Schmiegelow, Christian Tomás. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de FÃsica de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de FÃsica de Buenos Aires; ArgentinaFil: Drechsler, Martin. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de FÃsica de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de FÃsica de Buenos Aires; ArgentinaFil: Filgueira, Lautaro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de FÃsica de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de FÃsica de Buenos Aires; ArgentinaFil: Nuñez Barreto, Nicolás Adrián. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de FÃsica de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de FÃsica de Buenos Aires; ArgentinaFil: Meconi, Franco. No especifÃca
Infecção por Enterobius vermicularis em populações agro-pastoris pré-colombianas de San Pedro de Atacama, Chile
Enterobius vermicularis eggs were found in human coprolites collected from the archaeological site of San Pedro de Atacama, North of Chile, in occupational layers dated from 1,000 BC. Agricultures and herding were begining at this period of time in this region of South America. The paleoparasitological data amplifies the knowledge about the distribution of human oxyuriasis in Pre-Columbian America
MinerÃa de datos aplicada a datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto se comienza a hablar del termino Big Data, haciendo referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas.
La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologÃas de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minerÃa de datos, en este caso, se aplicarán metodologÃas especÃficas con el objetivo de comparar caracterÃsticas y restricciones de cada una. En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos:
su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
MinerÃa de datos aplicada a datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto se comienza a hablar del termino Big Data, haciendo referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas.
La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologÃas de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minerÃa de datos, en este caso, se aplicarán metodologÃas especÃficas con el objetivo de comparar caracterÃsticas y restricciones de cada una. En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos:
su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
MinerÃa de datos aplicada a datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto se comienza a hablar del termino Big Data, haciendo referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en las mismas.
La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras. Otro aspecto de interés en este tipo de análisis, es la aplicación de metodologÃas de gestión de proyectos de enfoque ágil en los proyectos de minerÃa de datos, en este caso, se aplicarán metodologÃas especÃficas con el objetivo de comparar caracterÃsticas y restricciones de cada una. En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos:
su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
TecnologÃas de procesamiento de datos masivos
Las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, sumadas a su heterogeneidad y la velocidad con que se generan, hacen que las herramientas tradicionales de análisis de datos no resulten adecuadas para su recopilación, almacenamiento, gestión y análisis. En este contexto surge el término Big Data, en referencia a caracterÃsticas como gran volumen, velocidad y variedad de producción de los datos, y a las herramientas que se utilizan para encontrar valor en los mismos. La posibilidad de hallar patrones y tendencias en estas grandes cantidades de datos impacta directamente en la toma de decisiones en áreas tan diversas como salud, genética, agro, predicciones climáticas, redes sociales, marketing, finanzas, educación, entre otras.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos.Eje: Bases de datos y MinerÃa de datos.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI
MinerÃa de datos y visualización de información
El procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, posibilitan el hallazgo de patrones y tendencias ocultos en los mismos, que impacta directamente en la toma de decisiones en diversas áreas de estudios.
Se generan datos a gran velocidad y en grandes cantidades que requieren ser procesados para poder actuar de manera rápida. Como es el caso de la observación de turnos que se generan en entidades bancarias, donde hay momentos del dÃa en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorÃas de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios.
Existen numerosas técnicas de minerÃa de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minerÃa de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
MinerÃa de datos y visualización de información
El procesamiento y análisis de las grandes cantidades de datos que se producen en la actualidad, posibilitan el hallazgo de patrones y tendencias ocultos en los mismos, que impacta directamente en la toma de decisiones en diversas áreas de estudios.
Se generan datos a gran velocidad y en grandes cantidades que requieren ser procesados para poder actuar de manera rápida. Como es el caso de la observación de turnos que se generan en entidades bancarias, donde hay momentos del dÃa en que se requiere modificar los esquemas de atención, según la afluencia de determinadas categorÃas de clientes o el incremento de demandas de determinados servicios.
Existen numerosas técnicas de minerÃa de datos aplicables a distintos casos de análisis de datos, que permiten obtener ventajas de esas grandes cantidades de datos almacenados.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto MinerÃa de Datos: su aplicación a repositorios de datos masivos, en el que se investigan tanto temas de minerÃa de datos, como de visualización de información, como herramienta para representar de manera eficiente los resultados obtenidos.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minerÃa de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de MinerÃa de Textos. La mayorÃa de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para MinerÃa de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos especÃficos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minerÃa de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minerÃa de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minerÃa de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraÃda a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic
Descubrimiento de conocimiento en bases de datos
En la actualidad se generan diariamente grandes cantidades de datos de diversos tipos (e.g. textos, imágenes, audios y videos) generando nuevas fuentes de información que pueden ser aprovechadas para agregar valor al trabajo de las organizaciones. Particularmente el análisis automático de textos (análisis de sentimientos, minerÃa de opinión) ha ganado terreno como alternativa o complemento a las fuentes de datos tradicionales de información de las organizaciones, cobrando relevancia las técnicas de MinerÃa de Textos. La mayorÃa de los algoritmos, herramientas y recursos disponibles para MinerÃa de Textos han sido probados y/o desarrollados para el idioma inglés, y por tanto presentan dificultades al ser empleados sobre textos escritos en otros idiomas como el español. Es por esta razón que es necesario trabajar en la elaboración de recursos especÃficos y en la adaptación de algoritmos y herramientas que contemplen las particularidades del idioma español con el fin de poder conseguir resultados de mayor calidad.
En este artÃculo se presentan los tópicos de interés del proyecto Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, en el que se investigan técnicas de minerÃa de textos aplicables al procesamiento de textos en lenguaje español. En particular, se realizará el estudio, análisis y comparación de algoritmos de minerÃa de textos utilizando corpus de textos en lenguaje español, para posteriormente proponer adaptaciones o mejoras a los mismos. Asimismo, se pretende evaluar el desempeño de técnicas de minerÃa de datos sobre conjuntos de datos tradicionales complementados con información extraÃda a partir de textos relacionados.Eje: Bases de Datos y MinerÃa de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic