UN MODELO DE GESTION DEL CONOCIMIENTO EN LOS DEPARTAMENTOS ACADÉMICOS

Esta propuesta tiene como fin evaluar la relevancia de la aplicación de un Modelo de Gestión del Conocimiento en los departamentos académicos de la Universidad actual. En este trabajo se describe una visión del modelo de Gestión del Conocimiento y su relación con la administración de departamentos académicos de la Universidad actual. En las etapas de desarrollo propuestas se presenta a los procesos de Descubrimiento del Conocimiento utilizando Minería en Bases de Datos como herramienta relevante. A partir de las experiencias recientes de funcionarios de departamentos académicos universitarios relacionadas con actividades del tipo de Evaluación Institucional y Acreditación de Carreras es evidente la necesidad de disponer de un Sistema de Gestión que les permita tomar decisiones y elaborar estrategias a partir del conocimiento oportuno. Por lo tanto es indispensable considerar la aplicación de un Modelo de Gestión del Conocimiento en estructuras organizacionales de este tipo

Semiautomated segmentation of bone marrow biopsies images based on texture features and Generalized Regression Neural Networks

This work presents preliminary results of a method for semi-automatic detection of fat and hematopoietic cells as well as trabecular surfaces in bone marrow biopsies, in order to calculate the percentage of each type of tissue or cell area in relation to the whole area. Experimental results using selected clinical cases are presented. Twenty six biopsies were used, presenting varied distributions of cellularity and trabeculae topography. The approach is based on Digital Image Processing techniques and a Neural Network used for classification using textural features obtained from biopsies images. Results were improved with Mathematical Morphology filters. The algorithm produces highly satisfactory results. The method was shown to be faster and more reproducible than conventional ones, like region growing, edge detection, split and merging. The results from this computer-assisted technique are compared to others obtained by visual inspection by two expert pathologists, and differences of less than 9 % are observed.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

El enfoque de la gestión del conocimiento en el abordaje del proceso de autoevaluación institucional.

Los procesos de evaluación en las instituciones de Educación Superior, especialmente en el de las universidades de gestión pública, son pasibles de ser abordados por diferentes paradigmas a los efectos de contribuir al logro de las metas institucionales propuestas en un escenario signado por la ‘cultura de la calidad’. La Gestión por el Conocimiento – GC - es un enfoque adecuado para integrar con fluidez las nuevas necesidades de evaluación interna y externa en la búsqueda de la calidad Educación Superior, tanto en la gestión de la institución universitaria en sí, como en sus funciones de investigación, enseñanza y extensión. El propósito de este trabajo es desarrollar una propuesta de abordaje de la autoevaluación institucional – AI - desde una perspectiva epistémica, sustentada por el valor fundante del conocimiento para la gestión institucional y la reflexión del accionar de los actores en relación con los objetivos y funciones de la institución

Signal Feature Extraction Using Granular Computing: Comparative Analysis with Frequency and Time Descriptors Applied to Dynamic Laser Speckle Patterns

The laser dynamic speckle is a phenomenon caused by the fluctuant interference of the laser light reflected from an illuminated surface where some kind of activity is taking place. Signals generated by the intensity changes in each pixel through the sequence are processed with the finality of identifying underlying activity in each point. In this work we compare the performance of a Rough Fuzzy Granular Descriptor (previously published) against a set of dynamic speckle descriptors based in time and frequency processing. To perform this evaluation a numerical simulation is proposed to explore their linearity, robustness, sensitivity related to the samples quantity, as well as also by their computing time. Also the robustness to inhomogeneous spatial intensity was evaluated in an experiment performed with the illuminated surface of an actual biological object.Unidad de Investigación y Desarrollo OptimoCentro de Investigaciones Óptica

Signal Feature Extraction Using Granular Computing: Comparative Analysis with Frequency and Time Descriptors Applied to Dynamic Laser Speckle Patterns

The laser dynamic speckle is a phenomenon caused by the fluctuant interference of the laser light reflected from an illuminated surface where some kind of activity is taking place. Signals generated by the intensity changes in each pixel through the sequence are processed with the finality of identifying underlying activity in each point. In this work we compare the performance of a Rough Fuzzy Granular Descriptor (previously published) against a set of dynamic speckle descriptors based in time and frequency processing. To perform this evaluation a numerical simulation is proposed to explore their linearity, robustness, sensitivity related to the samples quantity, as well as also by their computing time. Also the robustness to inhomogeneous spatial intensity was evaluated in an experiment performed with the illuminated surface of an actual biological object.Unidad de Investigación y Desarrollo OptimoCentro de Investigaciones Óptica

Los mapas auto-organizados para la evaluación de la investigación de tesis doctorales : el caso de la Didáctica de las Ciencias Sociales en España

This paper has as main objective to demonstrate how the use of neural networks, self-organized maps type, is a potentially clarifying tool in the treatment, analysis and visualization of scientometric data, specifically, in the case of the analysis of the Spanish doctoral theses in teaching Social Sciences, indexed in TESEO database and defended between 1976 and 2014. A census of 301 doctoral theses has been recovered, analyzed according to autonomous communities (Andalusia and Catalonia), five-year term groups, thematic categories and educational stages. In Andalusia, research has concentrated its production in the stages of Primary and Secondary Education, and in the thematic of Didactics of Geography. The dissertations production is highest in the five-year period 1986-1990 and 2001-2005. In Catalonia, research deals mainly with the stages of Secondary and Higher Education, and the theme of Didactics of Social Sciences. The most productive five-year periods in Catalonia were 1991-1995, 1996-2000, 2001-2005 and 2006-2010

Semiautomated segmentation of bone marrow biopsies images based on texture features and Generalized Regression Neural Networks

This work presents preliminary results of a method for semi-automatic detection of fat and hematopoietic cells as well as trabecular surfaces in bone marrow biopsies, in order to calculate the percentage of each type of tissue or cell area in relation to the whole area. Experimental results using selected clinical cases are presented. Twenty six biopsies were used, presenting varied distributions of cellularity and trabeculae topography. The approach is based on Digital Image Processing techniques and a Neural Network used for classification using textural features obtained from biopsies images. Results were improved with Mathematical Morphology filters. The algorithm produces highly satisfactory results. The method was shown to be faster and more reproducible than conventional ones, like region growing, edge detection, split and merging. The results from this computer-assisted technique are compared to others obtained by visual inspection by two expert pathologists, and differences of less than 9 % are observed.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Eficiencia en investigación y desarrollo en países latinoamericanos

La I+D se define como el trabajo creativo llevado a cabo de forma sistemática para incrementar el volumen de los conocimientos humanos, culturales y sociales, y el uso de esos conocimientos para derivar nuevas aplicaciones. Comprende la investigación básica, la investigación aplicada y el desarrollo experimental. En los últimos años, es cada vez más frecuente oír hablar sobre investigación y desarrollo, es innegable que la mejora en la competitividad y productividad de los países pasa por el hecho de que se destinen más recursos y esfuerzos a las actividades de I+D. Tal es el caso de la Unión Europea, que ha destacado el papel del conocimiento y la innovación como motores para el crecimiento sostenible, especificando la necesidad de avanzar a un ritmo superior en la creación de un Espacio Europeo del Conocimiento y mantener el objetivo global para Europa de poseer una sólida capacidad científica y de investigación y una aceleración de la inversión en I+D en sectores público y privado (Consejo de Bruselas 2005). No obstante y a pesar de los esfuerzos realizados, en la Unión Europea persiste un importante desequilibrio en la distribución geográfica de las actividades en ciencia y tecnología, lo que repercute en el desarrollo sostenible de la región en su conjunto. En Latinoamérica, si bien no existe un pronunciamiento explícito en este sentido, es indudable que será necesario realizar una decidida apuesta por el conocimiento, y consecuentemente, por las actividades de I+D como forma de asegurar el crecimiento y desarrollo económico de la región. Para ello, un factor importante será reducir el desequilibrio entre los países en lo que a las actividades de ciencia y tecnología se refiere, en otras palabras, a mayor homogeneidad relativa, mayor posibilidad de éxito en el desarrollo de la región. El objetivo de este trabajo es analizar para diversos países de la región, el efecto de los distintos niveles de esfuerzo en materia de gasto público en I+D sobre la capacidad de innovar, medida a través de las patentes, publicaciones y coeficiente de invención. Para lo cual, se propone utilizar y comparar resultados de tres tipos de metodologías: TOPSIS, DEA y Mapas Auto-Organizados.Fil: Alberto, Catalina Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Passoni, Lucía Isabel. Universidad Nacional de Mar del Plata; Argentina.Fil: Carignano, Claudia Etna. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Delgado Fernández, Mercedes. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría. Facultad de Ingeniería Industrial; Cuba.Matemática Aplicad

Clasificación de acordes con redes neuronales

El presente trabajo propone el uso de redes neuronales supervisadas y no supervisadas para el reconocimiento de acordes musicales. Partiendo de una porci ón de un archivo de audio, se espera hallar cu ál es el acorde que corresponde al mismo. A partir de un preprocesamiento del mismo, utilizando transformada de Fourier y Pitch Class Pro le, se generan los conjuntos de datos a clasi ficar, siendo crí ticos en la clasificación los errores por ambig uedades y ruido ambiental que alteran la interpretación de los datos. Los m étodos empleados consisten en clasifi car a partir de grupos conocidos y bien de finidos, utilizando redes neuronales supervisadas mientras, o bien, realizando un agrupamiento de los datos seg un caracter ísticas similares mediante mapas autoorganizados. Se espera que ambos m étodos logren agrupar los datos en las categorí as correspondientes y minimizar, en lo posible, los errores de clasifi caci ón.Trabajos de CátedraSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Clasificación de acordes con redes neuronales

El presente trabajo propone el uso de redes neuronales supervisadas y no supervisadas para el reconocimiento de acordes musicales. Partiendo de una porci ón de un archivo de audio, se espera hallar cu ál es el acorde que corresponde al mismo. A partir de un preprocesamiento del mismo, utilizando transformada de Fourier y Pitch Class Pro le, se generan los conjuntos de datos a clasi ficar, siendo crí ticos en la clasificación los errores por ambig uedades y ruido ambiental que alteran la interpretación de los datos. Los m étodos empleados consisten en clasifi car a partir de grupos conocidos y bien de finidos, utilizando redes neuronales supervisadas mientras, o bien, realizando un agrupamiento de los datos seg un caracter ísticas similares mediante mapas autoorganizados. Se espera que ambos m étodos logren agrupar los datos en las categorí as correspondientes y minimizar, en lo posible, los errores de clasifi caci ón.Trabajos de CátedraSociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO