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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Francisco Cirelli
DESCRIPTION:Título: Condiciones de borde inevitables\nDirector: Sebastián Uchitel\nJurados: Prof. Santiago Cifuentes (UBA)\, Prof. Nazareno Aguirre (UNRC) \nResumen:\nLa ingeniería de requerimientos debe lidiar frecuentemente con metas conflictivas resultantes de múltiples partes interesadas o errores de especificación. Un concepto extensamente estudiado para identificar estos conflictos es el de las condiciones de borde\, que son aquellas situaciones bajo las cuales los objetivos de un sistema no pueden ser alcanzados. Estas suelen ser utilizadas para un mejor entendimiento de los problemas dentro de una especificación. Esta tesis sostiene que la definición clásica de estas condiciones es demasiado débil\, llevando a que un ingeniero deba tener en cuenta condiciones de borde poco útiles a la hora de arreglar una especificación. Para remediar esto\, la tesis propone una formulación más fuerte: las Condiciones de Borde Inevitables (UBC)\, incorporando la noción de realizabilidad proveniente de la Síntesis Reactiva. Al centrarse exclusivamente en aquellas condiciones de borde que el sistema no puede evitar dentro de especificaciones irrealizables\, se reduce de manera no trivial el número de alertas que los ingenieros deben procesar. El trabajo formaliza la noción de UBC\, demuestra experimentalmente su eficacia para filtrar resultados de herramientas existentes y reparar automáticamente especificaciones y además establece su relación teórica con conceptos de Síntesis Reactiva como la irrealizabilidad\, las contraestrategias y los núcleos irrealizables. \nPalabras clave: Condiciones de Borde\, Síntesis Reactiva\, Realizabilidad\, Juegos LTL\, Especificaciones Formales.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Fernando Frassia
DESCRIPTION:Título: Desarrollo de un framework para la segmentación auto-supervisada de series temporales de imágenes mediante Flujo Óptico y Filtros de Frangi\nDirector: Dr. Rafael Nicolás Gaggion Zulpo\nJurados: Prof. Maria Elena Buemi\, Prof. Daniel Acevedo \nResumen:\nEn el campo de la biología vegetal\, comprender la dinámica de crecimiento radicular es crucial para diversas aplicaciones\, que abarcan desde la mejora genética de cultivos hasta el estudio de respuestas fisiológicas ante diferentes condiciones ambientales. Para analizar dicha dinámica mediante series temporales de imágenes\, es indispensable segmentar las raíces para poder cuantificar dichas respuestas\, obteniendo parámetros fenotipicos como el área cubierta\, velocidad y direcciones de crecimiento. Actualmente\, los métodos de segmentación más utilizados se basan en redes neuronales convolucionales\, las cuales requieren un gran volumen de datos etiquetados manualmente para su entrenamiento\, constituyendo un cuello de botella importante para la adopción amplia de estas herramientas. El presente trabajo aborda este desafío mediante el desarrollo de AutoRoot\, un framework integral para la segmentación de series temporales de imágenes de raíces de Arabidopsis thaliana\, autosupervisada por la detección de movimiento de las raíces. El sistema combina cuatro pipelines de generación de pseudoetiquetas —basados en Flujo Óptico\, Filtros de Frangi\, Propagación de Etiquetas y un Ensamble de los anteriores— con una interfaz gráfica que permite a investigadores gestionar el ciclo completo de procesamiento e inspección cualitativa. Las pseudoetiquetas generadas se utilizan luego para entrenar redes neuronales convolucionales\, reduciendo significativamente la necesidad de anotaciones manuales sin sacrificar la calidad de la segmentación final. \nPalabras clave: segmentación radicular – flujo óptico – fenotipado – auto-supervisado – aprendizaje profundo
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-fernando-frassia/
LOCATION:Sala 1606
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