BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Departamento de Computación - ECPv6.15.18//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:Departamento de Computación
X-ORIGINAL-URL:https://www.dc.uba.ar
X-WR-CALDESC:Eventos para Departamento de Computación
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:America/Sao_Paulo
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:-0300
TZOFFSETTO:-0300
TZNAME:-03
DTSTART:20250101T000000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20260313T100000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20260313T110000
DTSTAMP:20260403T200748
CREATED:20260306T154304Z
LAST-MODIFIED:20260306T154304Z
UID:10525-1773396000-1773399600@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Carolina Wright y Germán De Sousa Bispo
DESCRIPTION:Título: Caracterización de comportamiento de estudiantes en cursos virtuales para la detección temprana de riesgo de deserción\nDirector: Matías Lopez-Rosenfeld\nJurados: Cyntia Bonomi\, Herman Schinca \nResumen:\nEn el contexto de la pandemia de COVID-19 y la virtualización de la enseñanza\, el curso “Introducción a Python” de la Escuela de Ciencia y Tecnología de la Universidad Nacional de San Martín se dictó bajo una modalidad en línea y asincrónica\, alcanzando una convocatoria masiva. Este escenario planteó nuevos desafíos vinculados al seguimiento de estudiantes y a la detección temprana de posibles situaciones de deserción en un entorno con alta proporción de alumnos por docente. \nEn esta tesis se propone el diseño e implementación de una plataforma web orientada a la gestión integral del curso\, que permite administrar contenidos\, entregas y evaluaciones\, así como registrar de manera estructurada las interacciones de los estudiantes con el sistema. El sistema fue desarrollado siguiendo una arquitectura en capas que separa explícitamente la interfaz de usuario\, la lógica de aplicación y el modelo de dominio\, promoviendo bajo acoplamiento y mayor mantenibilidad. La herramienta fue utilizada durante la edición correspondiente al primer cuatrimestre de 2022\, posibilitando no solo el dictado de la materia sino también la recolección de métricas relevantes sobre el comportamiento de la población estudiantil. \nA partir de los datos obtenidos\, se realizó un análisis de uso y segmentación de los estudiantes\, identificando patrones asociados a distintas trayectorias de cursada. Este trabajo constituye una primera experiencia en la construcción de herramientas que permitan acompañar de manera más personalizada a los estudiantes en cursos virtuales masivos. En contextos donde los recursos docentes son limitados\, contar con información sistematizada sobre el recorrido de cada alumno representa un paso fundamental para desarrollar estrategias que contribuyan a reducir la deserción y mejorar las oportunidades de aprendizaje. \nPalabras clave: Educación virtual\, Deserción\, Seguimiento académico\,Arquitectura en capas.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-carolina-wright-y-german-de-sousa-bispo/
LOCATION:Aula 1207
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20260319T090000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20260319T100000
DTSTAMP:20260403T200748
CREATED:20260317T133538Z
LAST-MODIFIED:20260317T133538Z
UID:10535-1773910800-1773914400@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Luciana Gorosito
DESCRIPTION:Título: Clasificación de proteínas usando maximal repeats: Desarrollo de funciones de distancia bajo un esquema de cambio de alfabeto\nDirector: Dr. Pablo Turjanski\nCo-Director: Dr. Diego Ferreiro\nJurados:\nDr. R. Gonzalo Parra\nDra. Verónica Becher \nImportante: Si bien la defensa coincide con una semana en la que se desarrollarán acciones vinculadas al reclamo por el cumplimiento de la Ley 27.795 de Financiamiento de la Educación Universitaria y la recomposición del salario docente\, la fecha había sido fijada con anterioridad a dicha convocatoria y se ha decidido mantenerla de manera excepcional\, dado que la estudiante iniciará una beca del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) a partir de abril. \nResumen: \n\nLas proteínas son macromoléculas esenciales para la vida\, caracterizadas por su gran diversidad funcional y estructural. Su clasificación resulta fundamental para permitir su estudio y compresión\, así como para facilitar la caracterización de nuevas secuencias. Tradicionalmente\, la clasificación estructural de proteínas se ha abordado mediante métodos basados en alineamiento de secuencias\, los cuales presentan limitaciones computacionales y conceptuales. En este trabajo se analiza el potencial de las repeticiones maximales (MRs) como base para el desarrollo de métodos libres de alineamiento para la clasificación estructural de familias de proteínas. Se propusieron esquemas de reducción de alfabeto sobre las secuencias de proteínas\, considerando un cambio de alfabeto previo (Pre-MRs) y posterior (Post-MRs) al cálculo de las repeticiones maximales. Ambos esquemas aplicados a funciones de distancia basadas en conjuntos de MRs\, mostraron ser capaces de preservar la capacidad de las funciones de distancia para distinguir entre familias de proteínas generadas al azar(control) y familias naturales\, aunque no permitieron recuperar agrupaciones estructurales de familias naturales entre sí. El esquema Post-MRs mostró poder recuperar esta separación incluso para alfabetos pequeños no triviales. Se exploraron además diferentes enfoques para el desarrollo de nuevas funciones de distancia. Se evaluó el potencial de usar las distancias contra las familias control como medida de agrupamiento\, mostrando que varias de ellas permiten discriminar entre familias generadas al azar y naturales. Se presenta una nueva función de distancia basada en una extensión y variante simple de una función de familiaridad basada en cobertura de MRs. La misma demostró\, al ser aplicada sobre familias de proteínas con el alfabeto original\, tener la capacidad para diferenciar entre familias control y naturales\, así como también para recuperar a un subconjunto de familias repetitivas. Este último enfoque constituye un primer acercamiento prometedor para el desarrollo de nuevas funciones de distancia bajo un esquema de cambio de alfabeto. Por último\, se plantean nuevas variaciones de esta función para evaluar en líneas futuras.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-luciana-gorosito/
LOCATION:Sala 1606
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20260319T100000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20260319T110000
DTSTAMP:20260403T200748
CREATED:20260312T130809Z
LAST-MODIFIED:20260312T130809Z
UID:10533-1773914400-1773918000@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Miguez
DESCRIPTION:Título: Una Extensión Composicional de λρ° mediante Descomposición de Pauli\nDirector: Alejandro Díaz-Caro\nJurados: Rafael Romero\n                Romain Péchoux \nResumen:\nExtendemos el cálculo lambda cuántico λρ°\, un cálculo que manipula matrices de densidad con control probabilístico\, con un operador let. El cálculo original\, propuesto por Díaz-Caro\, permite la expresión de algoritmos cuánticos donde los datos se representan mediante matrices de densidad en lugar de vectores de estado\, sin necesidad de llevar un registro separado de dichos datos. Sin embargo\, carece de un mecanismo para descomponer un estado cuántico de múltiples qubits en sus componentes individuales. Nuestra extensión introduce un constructor let x⊗ⁿ = ρⁿ in t que\, mediante la descomposición de Pauli y la descomposición espectral de las matrices de Pauli\, expresa cualquier estado de n qubits como combinación lineal de productos tensoriales de estados de un único qubit. Esto permite a los programas operar sobre qubits individuales de un sistema compuesto de manera algebraicamente coherente. Adicionalmente\, presentamos una interpretación semántica simplificada de λρ° que elimina el seguimiento de los resultados de medición. Presentamos la gramática extendida\, el sistema de reescritura\, el sistema de tipos y la interpretación semántica del cálculo resultante\, y demostramos las propiedades fundamentales de Subject Reduction\, Progress\, Strong Normalisation\, Soundness y Adequacy. Además\, mostramos que cuando una variable ligada por el let no aparece libre en el cuerpo\, el constructor computa correctamente la traza parcial sobre los qubits descartados\, respetando así el teorema de no-borrado cuántico.\n\nIdioma de la defensa: Inglés
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-tomas-miguez/
LOCATION:Sala 1604
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=America/Sao_Paulo:20260406T170000
DTEND;TZID=America/Sao_Paulo:20260406T180000
DTSTAMP:20260403T200748
CREATED:20260331T130247Z
LAST-MODIFIED:20260331T130247Z
UID:10562-1775494800-1775498400@www.dc.uba.ar
SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Tomás Spognardi
DESCRIPTION:Título: ¿Las Cadenas de Bruijn son Brownianas? \nDirectores:  Nicolás Álvarez y Verónica Becher \nJurados: Pablo Ferrari y Martín Mereb \nResumen: \nConsideramos las secuencias de de Bruijn binarias de orden n\, las cuales son cadenas sobre el alfabeto binario que contienen cada posible bloque de longitud n exactamente una vez.\nAl muestrear uniformemente estas secuencias\, podemos definir una caminata aleatoria asociando sus símbolos a pasos de la caminata.\nEn esta tesis investigamos el comportamiento asintótico de estas trayectorias a medida que el orden de la secuencia crece.\nA través de experimentación numérica obtuvimos evidencia de que\, bajo un reescalamiento apropiado\, estas caminatas aleatorias convergen a un puente browniano.\nA partir de estos resultados formulamos una conjetura sobre el comportamiento límite de estas caminatas aleatorias.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-tomas-spognardi/
LOCATION:Aula 1206
CATEGORIES:Agenda
END:VEVENT
END:VCALENDAR