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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Hernán Federico Barijhoff
DESCRIPTION:Título: «PyLissom: Una herramienta para modelar mapas computacionales de la corteza visual en PyTorch»\nDirectora: R. Matuk Herrera\nJurados: P. De Cristóforis y P. Negri \nResumen \nLos campos de la neurociencia y la inteligencia artificial tienen una larga e interrelacionada historia. Una mejor comprensión de los cerebros biológicos podría desempeñar un papel vital en la construcción de máquinas inteligentes. Sin embargo\, la comunicación y colaboración entre los dos campos no es muy común. Herramientas computacionales que integren los dos enfoques\, en forma accesible y documentada\, son muy escasas en la literatura. La disponibilidad de estas herramientas podría ser fructífera para la interacción entre las comunidades de neurociencia y aprendizaje automático\, y el surgimiento de nuevas ideas y colaboraciones. \nLas redes LISSOM son redes neuronales artificiales auto-organizadas con conexiones laterales que han sido propuestas en la literatura como un modelo computacional de los mapas en la corteza visual de los primates. Estas redes fueron implementadas por un grupo de la Universidad de Edinburgh y de la Universidad de Texas en un sistema computacional llamado Topographica. El software Topographica fue diseñado para la comunidad de neurociencias y ha sido utilizado con éxito por algunos investigadores para validar modelos computacionales en neurociencia. Sin embargo\, debido a su diseño\, el uso de Topographica se ha restringido a la neurociencia\, y es muy difícil extender y adaptar su código para su uso en aprendizaje automático o visión artificial. \n\nEn esta tesis\, las redes LISSOM fueron implementadas para un caso de uso híbrido de las comunidades de machine learning  y neurociencia. El software desarrollado en este trabajo de tesis\, denominado PyLissom\, permite por un lado\, construir modelos jerárquicos del sistema visual y\, por otro lado\, ser utilizado para aplicaciones de aprendizaje automático\, ya que puede combinar las redes neuronales LISSOM con otro tipo de redes neuronales artificiales. PyLissom es un software open-source\, fue implementado en PyTorch\, un framework de redes neuronales profundas de código abierto\, y puede utilizar optimización GPU.
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SUMMARY:Charla de la Carrera
DESCRIPTION:El 13 de mayo a las 14 hs nos encontraremos para nuestra clásica charla de la carrera de Computación\, junto con graduados y graduadas\, docentes y estudiantes de la carrera. Nos vemos unos minutos antes de la hora de comienzo en el Hall del Pabellón I de Ciudad Universitaria. \n¿Te interesa saber qué hacemos? ¿Qué cosas vas a aprender? ¿Cuál es la salida laboral? Vamos a responder todas tus dudas. \nLa siguiente charla será recién el 10 de junio\, ¡así que vení que te esperamos! \nTenés varias formas de llegar a Ciudad Universitaria.\nColectivos: líneas 28\, 33\, 34\, 37\, 42\, 45\, 107 y 160\nTren Línea Belgrano: estación Ciudad Universitaria\nSubte Línea C: hasta estación Retiro\, y luego combinación con tren Línea Belgrano
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Edgardo Zoppi
DESCRIPTION:Director: Dr Diego Garbervetsky\nJurados:\n– Nazareno Aguirre. Universidad Nacional de Rio Cuarto\n– Pedro D’Argenio. Universidad Nacional de Cordoba\n– Matthew Gertz. Microsoft\, \nResumen: En esta tesis presentamos el diseño e implementación de una amplia gama de análisis estáticos para la plataforma .NET\, con foco en la escalabilidad.\nNos concentramos en .NET dada su gran popularidad en la industria y el amplio conjunto de características que provee\, pertenecientes a los paradigmas orientado a objetos y funcional\, incluyendo programación concurrente y la manipulación de bajo nivel de punteros. La combinación de todas estas características hacen del análisis estático un desafío.\nPor un lado\, presentamos un framework de análisis estático distribuido de programa completo\, diseñado para escalar con el tamaño de la entrada.\nNuestro enfoque está basado en el modelo de programación con actores para ser ejecutado en la nube.\nNuestra decisión de utilizar una red de computadoras en la nube provee un grado de elasticidad para recursos de CPU\, memoria y almacenamiento.\nPara demostrar el potencial de nuestra técnica\, mostramos cómo puede ser implementado un análisis de call graph típico en una configuración distribuida.\nAdemás\, extendemos nuestro análisis para soportar actualizaciones incrementales del código fuente y mostramos cómo los resultados computados previamente pueden ser actualizados sin tener que volver a calcularlos de cero.\nPor otro lado\, presentamos un framework de análisis estático de programas y herramientas específicamente diseñados para la plataforma .NET. Este framework provee muchas funcionalidades\, incluyendo algunas representaciones intermedias como el código de tres direcciones\, adecuado para la implementación de un análisis estático\, así como también provee una amplia gama de análisis y transformaciones como son la inferencia de tipos\, los análisis decontrol-flow y data-flow\, y la construcción de call graph y points-to graph\, entre otros. No sabemos de ningún otro framework de análisis estático de código públicamente disponible para la comunidad .NET que provea este tipo de funcionalidades.\nPara demostrar las capacidades de nuestro framework\, presentamos también algunas aplicaciones cliente que aprovechan sus funcionalidades\, como\nun análisis de optimización de consultas Big Data para detectar automáticamente columnas no utilizadas y dependencias entre tablas de entrada y salida de operadores definidos por el usuario desarrollados en algún lenguaje de la plataforma .NET como C#.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Gaston Ezequiel Zanitti
DESCRIPTION:Título: Modelo numérico de resolución a gran escala para sistemas lineales mixtos mediante multiplicadores alternados: Aplicaciones al análisis anatomofuncional del cerebro humano.\nDirectores: Demian Wassermann y Guillermo  Gallardo Diez.\nJurado: Esteban Mocskos y Enzo Tagliazucchi. \nResumen:\nEl manejo simultáneo de efectos a nivel poblacional y de sujeto es una necesidad común en la neurociencia moderna. No obstante\, los modelos estadísticos utilizados comúnmente\, como el modelo de efectos aleatorios\, no escalan bien con grandes volúmenes de datos. Esto presenta un problema en la actualidad donde no solo ha incrementado el tamaño de las poblaciones estudiadas sino también la cantidad de datos por sujeto. En este trabajo abordamos esta problemática mediante la resolución de un modelo de efectos aleatorios utilizando métodos proximales. Nuestra implementación nos permite reducir drásticamente los requisitos de memoria\, abrir las puertas a la computación en paralelo e incluir sin problema estrategias de regularización. Ilustramos todas estas ventajas en uno de los problemas mas importantes de la neurociencia: el estudio de la relación entre estructura y función en el cerebro humano.
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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Juan Pablo Puppo
DESCRIPTION:Título: Estudio del operador biclique aplicado a distintas clases de grafos \nDirector: Marina Groshaus \nJurados:\n– Dra. Flavia Bonomo (UBA) \n– Dr. Pablo de Caria (UNLP) \n– Dr. Luerbio Faria (UERJ/Brasil) \nResumen: \nUna biclique en un grafo es un subgrafo inducido bipartito completo maximal.  El estudio de las bicliques  ha recibido mucha atención en los últimos tiempos.   El grafo  biclique de  G\, KB(G)\,  es el  grafo de intersección   de  las   bicliques  de   G.   Este   fue  definido   y caracterizado recientemente. Sin embargo\,  aún sigue abierta  la pregunta  sobre la existencia  de un algoritmo eficiente que resuelva el problema de reconocimiento de grafos biclique.  En  esta tesis  estudiamos el  problema de  reconocimiento de\ngrafos  biclique de  algunas clases  de grafos.   Se pretende  con esto\, acercarse al problema  de reconocimiento de grafos  biclique en general\, encontrando clases  donde el problema  de decidir  si un grafo  es grafo biclique sea  polinomial o se  pueda probar que es  NP-completo.  Entre otras\, en  este trabajo estudiamos  el operador biclique aplicado  a los grafos bipartitos cordales\, split  y bipartitos de permutación.  También estudiamos el problema de reconocimiento de la clase biclique inversa de los  grafos completos\,  es decir\,  dado un  grafo\, decidir  si su  grafo biclique  es completo.   Cabe mencionar  que\,  dado que  la cantidad  de bicliques de  un grafo  puede ser exponencial\,  no siempre  es eficiente\nconstruir el grafo biclique para responder esta pregunta. \nPalabras claves: Bicliques\, cordal\, grafo biclique\, grafo clique\, permutación\, split.
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LOCATION:Laboratorio 4
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