Título: Predicción de Patogenicidad en SNPs Usando Aprendizaje Automático Directores: Ariel Berenstein y Pablo Turjanski Jurados: Viviana Cotik y Marcelo Martí Resumen El estudio de enfermedades de origen genético ha tenido un desarrollo constante y acelerado en los últimos años en parte gracias a nuevas técnicas de secuenciación del [...]

Director: Gabriel Wainer Jurados: Rodrigo Castro y Pablo Turjanski Resumen El modelado nos permite concentrarnos en los componentes que nos resultan más importantes de los fenómenos que estudiamos, dejando de lado aquellos aspectos que no aportan información relevante. Para estudiar redes metabólicas, tenemos primero que crear un modelo nuevo [...]

Título: Modelado y Simulación Híbrida de Redes Complejas de Datos Director: Rodrigo Castro Jurados: - Stenio Fernandes (University of Ottawa/Carleton University y Element AI Inc., Canada) - Verónica Gil Costa (CONICET/Universidad Nacional de San Luis, Argentina) - Ricardo Piegaia (CONICET/Universidad de Buenos Aires, Argentina) Resumen: En esta Tesis desarrollamos nuevas técnicas de modelado de redes de datos que combinan los enfoques discreto (paquete a paquete) [...]

Título: Investigating the Dichotomy of Sharing Practices in Digital and Physical Realms: from Theoretical Overview to Design Considerations Directores: Agustín Petroni y Juan E Kamienkowski Jurados: Martín Urtasun y Bruno Dagnino Resumen Sharing personal digital information online has been a common activity for many years. However, the recent rise [...]

Título: Un Estudio Metodológico de Máquinas de Factorización. Director: Leandro Lombardi. Jurados: Agustín Gravano y Ernesto Mislej. Resumen En este trabajo estudiamos las Máquinas de Factorización (FMs), un modelo de aprendizaje automático de alta performance en sistemas de recomendación. Nuestro objetivo es estudiar dos aspectos de las FMs: la [...]

Título: "Practical atomic multicast: a trade-off between genuineness and performance" Directores: Fernando Pedone (Università della Svizzera italiana) y Paulo R. Coelho (Universidade Federal de Uberlândia) Jurados: Esteban Mocskos y Gervasio Perez Resumen Los servicios de Internet actuales tienen requerimientos de disponibilidad y escalabilidad elevados. Para cumplir estándares de alta [...]

El lunes 15 de abril 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, en el Hall del Pabellón I de Ciudad Universitaria. Será la primera del año! ¿Te interesa saber qué [...]

Title: Harvesting the Low-hanging Fruits: Defending Against Automated Large-Scale Cyber-Intrusions by Focusing on the Vulnerable Population* Abstract: The orthodox paradigm to defend against automated social-engineering attacks in large-scale socio-technical systems is reactive and victim-agnostic. Defences generally focus on identifying the attacks/attackers (e.g., phishing emails, social-bot infiltration, malware offered for [...]

Título: Sobre los límites del tiempo entre bloques en Bitcoin Directores: David Alejandro González Márquez, Maximiliano Geier Jurados: Lic. Lucio Santi y Dr. Pablo Balenzuela Resumen: Uno de los grandes problemas observados durante el auge de las criptomonedas, fue su limitada capacidad en cuanto al volumen de transacciones que [...]

Título: "PyLissom: Una herramienta para modelar mapas computacionales de la corteza visual en PyTorch" Directora: R. Matuk Herrera Jurados: P. De Cristóforis y P. Negri Resumen Los campos de la neurociencia y la inteligencia artificial tienen una larga e interrelacionada historia. Una mejor comprensión de los cerebros biológicos podría [...]