Técnicas descriptivas de minería de datos para encontrar patrones en delitos cometidos a adultos mayores en la provincia de Jujuy

En el presente trabajo se pretende detectar patrones que ayuden a identificar los tipos de delitos ejecutados sobre adultos mayores, de modo que este análisis colabore con la prevención a partir de medidas de concientización y demás acciones, estudiando para ello las características y modalidades relevantes de éstos actos, a través de la aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos. Para este estudio se tomaron en cuenta los datos obtenidos de los hechos delictivos ocurridos en la provincia de Jujuy durante el primer trimestre del año 2019. La aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos son un apoyo confiable para los organismos de seguridad en la toma de decisiones, ya que muestran de forma clara, características importantes sobre la información existente, en este caso, correspondiente a delitos acontecidos en la provincia de Jujuy. En la primera etapa de este proyecto se busca incorporar técnicas descriptivas para el análisis inteligente de los hechos delictivos registrados, considerando, en sucesivas etapas la aplicación de técnicas predictivas. El trabajo se encara como parte de las actividades del grupo de investigación denominado “Implementación de técnicas específicas de Minería de datos en aplicaciones web con motores de Base de Datos Relacionales” de la Facultad de Ingeniería de la UNJu.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Técnicas descriptivas de minería de datos para encontrar patrones en delitos cometidos a adultos mayores en la provincia de Jujuy

En el presente trabajo se pretende detectar patrones que ayuden a identificar los tipos de delitos ejecutados sobre adultos mayores, de modo que este análisis colabore con la prevención a partir de medidas de concientización y demás acciones, estudiando para ello las características y modalidades relevantes de éstos actos, a través de la aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos. Para este estudio se tomaron en cuenta los datos obtenidos de los hechos delictivos ocurridos en la provincia de Jujuy durante el primer trimestre del año 2019. La aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos son un apoyo confiable para los organismos de seguridad en la toma de decisiones, ya que muestran de forma clara, características importantes sobre la información existente, en este caso, correspondiente a delitos acontecidos en la provincia de Jujuy. En la primera etapa de este proyecto se busca incorporar técnicas descriptivas para el análisis inteligente de los hechos delictivos registrados, considerando, en sucesivas etapas la aplicación de técnicas predictivas. El trabajo se encara como parte de las actividades del grupo de investigación denominado “Implementación de técnicas específicas de Minería de datos en aplicaciones web con motores de Base de Datos Relacionales” de la Facultad de Ingeniería de la UNJu.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Técnicas descriptivas de minería de datos para encontrar patrones en delitos cometidos a adultos mayores en la provincia de Jujuy

En el presente trabajo se pretende detectar patrones que ayuden a identificar los tipos de delitos ejecutados sobre adultos mayores, de modo que este análisis colabore con la prevención a partir de medidas de concientización y demás acciones, estudiando para ello las características y modalidades relevantes de éstos actos, a través de la aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos. Para este estudio se tomaron en cuenta los datos obtenidos de los hechos delictivos ocurridos en la provincia de Jujuy durante el primer trimestre del año 2019. La aplicación de técnicas descriptivas de minería de datos son un apoyo confiable para los organismos de seguridad en la toma de decisiones, ya que muestran de forma clara, características importantes sobre la información existente, en este caso, correspondiente a delitos acontecidos en la provincia de Jujuy. En la primera etapa de este proyecto se busca incorporar técnicas descriptivas para el análisis inteligente de los hechos delictivos registrados, considerando, en sucesivas etapas la aplicación de técnicas predictivas. El trabajo se encara como parte de las actividades del grupo de investigación denominado “Implementación de técnicas específicas de Minería de datos en aplicaciones web con motores de Base de Datos Relacionales” de la Facultad de Ingeniería de la UNJu.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a problemas de visión por computadora

El Aprendizaje Automatizado (AA) es uno de los campos científicos y técnicos de más rápido crecimiento en la actualidad. Está situado en el núcleo de la inteligencia artificial y ciencia de datos. Sus técnicas han surgido como las más elegidas para dar solución a problemas en distintas disciplinas. Una de ellas es la visión por computadora cuya finalidad es crear modelos del mundo real a partir de imágenes. Entre las tareas más importantes de esta disciplina están la detección de puntos claves faciales, el reconocimiento de emociones humanas y la detección de plagas en cultivos. El presente proyecto tiene como objetivo el desarrollo de nuevos algoritmos basados en AA que permitan realizar estas tareas en forma automática.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicación de técnicas descriptivas de minería de textos sobre contenido digital realizando análisis inteligente

El presente proyecto pretende implementar técnicas de Minería de Textos o Text Mining en conjunción con técnicas de Minería Web o Web Mining (metodología para la recuperación y extracción de información desde páginas web) para poder realizar un estudio de los Patrones de Escritura empleados para la confección de documentos digitales científicos. Tanto Text Mining como Web Mining se encuadran dentro de las técnicas de Minería de Datos y son técnicas que permiten descubrir patrones usados en grandes volúmenes de texto. El proyecto también incluirá una investigación sobre la aplicación de técnicas o algoritmos orientados al Procesamiento del Lenguaje Natural usados en el análisis de textos o documentos obtenidos de Redes Sociales, por ejemplo, y se persigue, a través de su empleo, la obtención de prototipos de sistema que faciliten el análisis en cuestión. Los textos o documentos digitales, sobre los cuales se trabajará en este proyecto, se obtendrán principalmente desde la Web, considerando que en la Sociedad del Conocimiento actual, la gestión de la información y conocimiento es un componente estratégico para el análisis inteligente de la información digital, para la clasificación de contenidos y la extracción de conceptos, entre algunos de los principales tópicos que estudia Text Mining.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Implementación de técnicas específicas de minería de datos en aplicaciones web con motores de base de datos relacionales

El presente proyecto pretende implementar técnicas de Datamining o también denominado Minería de Datos en aplicaciones web de sistemas informáticos y procesan la información con motores de Base de Datos Relacionales, es decir efectuar “Análisis Inteligente de Datos”. En el desarrollo de tecnologías web genera la necesidad de contar con herramientas, carencia que se ha analizado y detectado en investigaciones anteriores, por lo que se pretende implementarlo en lenguajes específicos de programación web. Implica obtener ventajas y beneficios de la Minería de Datos ya sea aplicando técnicas específicas de descripción o de aprendizaje automático. Se puede mencionar Redes Neuronales, reglas de asociación, clustering o similares, en cualquier problema genérico de un Sistema Informático desarrollado en un lenguaje de programación web. El objetivo es realizar en los datos un “Análisis Inteligente de Datos”. Para lograr este objetivo es necesario clasificar y estudiar en profundidad las técnicas que representan a la Minería de Datos, aplicándolas en lenguajes de programación web e implementarlos con motores de Base de Datos. Es obligatorio y necesario conocer en detalle los lenguajes involucrados, estudiar la implementación correcta de las técnicas de Minería de Datos y la conectividad con el motor de Base de Datos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Implementación de técnicas específicas de minería de datos en aplicaciones web con motores de base de datos relacionales

El presente proyecto pretende implementar técnicas de Datamining o también denominado Minería de Datos en aplicaciones web de sistemas informáticos y procesan la información con motores de Base de Datos Relacionales, es decir efectuar “Análisis Inteligente de Datos”. En el desarrollo de tecnologías web genera la necesidad de contar con herramientas, carencia que se ha analizado y detectado en investigaciones anteriores, por lo que se pretende implementarlo en lenguajes específicos de programación web. Implica obtener ventajas y beneficios de la Minería de Datos ya sea aplicando técnicas específicas de descripción o de aprendizaje automático. Se puede mencionar Redes Neuronales, reglas de asociación, clustering o similares, en cualquier problema genérico de un Sistema Informático desarrollado en un lenguaje de programación web. El objetivo es realizar en los datos un “Análisis Inteligente de Datos”. Para lograr este objetivo es necesario clasificar y estudiar en profundidad las técnicas que representan a la Minería de Datos, aplicándolas en lenguajes de programación web e implementarlos con motores de Base de Datos. Es obligatorio y necesario conocer en detalle los lenguajes involucrados, estudiar la implementación correcta de las técnicas de Minería de Datos y la conectividad con el motor de Base de Datos.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

El agua como activo ambiental en la Cuenca del Golfo San Jorge. Principales problemáticas

Se inició un relevamiento/diagnóstico de las principales problemáticas en relación al agua en nuestro territorio, el cual se presentó en una reunión de la PIT en marzo de 2021. En dicha instancia se decidió no convocar aún a las autoridades de aplicación (IPA, CAP), a fin de que puedan ser neutrales a la hora de recibir la información elaborada y convocarlos a una próxima reunión para trabajar sobre el tema con el aporte de todas las Instituciones y Organizaciones involucradas. En esa reunión de marzo, se acordó también redefinir algunos conceptos y considerar al agua como ACTIVO AMBIENTAL, como una forma de poner en valor su multifuncionalidad. De este modo, se lo trata como un bien común y se realiza un diagnóstico de la gestión de este activo en el territorio. El desarrollo y discusión contenidos en el presente informe se basan en el análisis de la documentación (publicaciones técnicas y científicas, bases de datos, artículos de opinión) de alcance público a la fecha, así como de la información brindada por las diversas Instituciones involucradas, los productores y sus Organizaciones. Éste pretende ser una contribución para el debate de la situación actual de uso y conservación de este activo ambiental, dentro del ámbito territorial de intervención antes mencionado, de su dinámica pasada reciente y en relación particular con su aprovechamiento e impacto del cambio y la variabilidad climática, como así también de posibles escenarios que se presentan para la calidad y producción de aguas, para el hidroclima y su accesibilidad en el corto y mediano plazo. Existen importantes vacíos de información en relación con el agua en toda la región, con un desbalance en cantidad y calidad, lo que no permite un mismo nivel de tratamiento de temas entre las diferentes cuencas involucradas en la PIT CGSJ. Por ello, el alcance de este primer informe es de carácter preliminar y representa una base para desarrollar documentos más detallados y colaborativos en un futuro cercano.EEA Santa CruzFil: San Martino, Liliana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Los Antiguos; Argentina.Fil Diaz, Boris Gaston. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil Diaz, Boris Gaston. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Massera, Cristina. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco; Argentina.Fil: Stoessel, Germán. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Caleta Olivia; Argentina.Fil: García, Guillermo. Provincia de Chubut. Honorable Concejo Deliberante de Rada Tilly; Argentina.Fil: Salomón, María Carla. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut. Agencia de Extensión Rural Comodoro Rivadavia; Argentina.Fil: Manavella, Fernando Ariel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Los Antiguos; Argentina.Fil: Magaldi, Juan José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut. Agencia de Extensión Rural Comodoro Rivadavia; Argentina.Fil: Luna, Paula Romina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Caleta Olivia; Argentina.Fil: Szlapelis, Sandra Elizabeth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut. Agencia de Extensión Rural Sarmiento; Argentina.Fil: Almonacid, Leandro. Municipalidad de Rio Gallegos. Convenio INTA; Argentina.Fil: Almonacid, Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Colombani, Erica Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina.Fil: Quipildor, Silvana. Unión Vecinal Zona de Chacras de Caleta Olivia; Argentina.Fil: Quinteros, Norma. Unión Vecinal Zona de Chacras de Pico Truncado; Argentina.Fil: Llampa, Estela. Comisión de Fomento de Cañadón Seco. Recursos Naturales; Argentina.Fil: Arhancet, Juan Santiago. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Los Antiguos; Argentina.Fil: Guerendiain, Federico. Cooperativa El Oasis Ltda. Los Antiguos; Argentina.Fil: Kaschewski, Facundo. Productor, Lago Posada. Santa Cruz; Argentina.Fil: Contreras, Ramona. Asociación Civil Agrícola Nacimiento. Santa Cruz; Argentina.Fil: Kreischer, Javier. Asociación Vecinal Rural Colue Huapi. Santa Cruz; Argentina