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SUMMARY:Hackaton de programación web3/blockhain en Exactas
DESCRIPTION:¡Hola!\n\nLos invitamos a participar de la Mega-Ace* Hackathon. En la hackaton se van a desarrollar dApps utilizando la Algorand blockchain! Esta hackaton se va a desarrollar en varios países del mundo y uno de los nodos será en el 0+Infinito en Exactas/UBA! \nEste hackathon se llevará a cabo los días 14\, 15 y 16 de abril en el edificio 0+infinito en Exactas. Van a poder  participar en dos pistas: Si tenés una idea original que queres construir o un proyecto existente al que quieras integrar funcionalidades web3\, podes anotarte a la «Pista de Innovación Abierta» y empezar a trabajar en tu proyecto ahora mismo. Si preferís trabajar en un desafío específico\, anotate a la «Pista de Innovación Técnica» donde se presentarán los desafíos el 14 de abril. \nNo tenés que ser experto en blockchain o Algorand para participar  en este hackathon. El evento es una buena oportunidad  para aprender sobre Algorand\, trabajar en equipo con otros participantes y crear soluciones innovadoras. \nHabrá + de 40.000 usd en premios para los proyectos ganadores\, así como oportunidades para aprender y hacer contactos en la comunidad.\n\nPara participar registrate en mega-ace.org/hackathon.\n\nVenite a la Mega-Ace Hackathon para construir juntos soluciones innovadoras en Algorand!\n\n\nHorarios de la Hackaton en el cero+infinito.\n\n– Viernes  19 a 20hs en el aula 1402  :  lanzamiento  y descripción de los desafíos a encarar en el\n– Sábado 10 a 20hs en la sala 1605: Trabajo en los desafíos\n– Domingo 10 a 19hs en la sala 1604:  Trabajo en desafíos\n– Domingo 19 hs en el aula 1402: Ceremonia de premiación\n\nSi tienen otras dudas hay un discord de la gente de Algorand que puede acceder por acá: https://discord.com/invite/TK9DDATzhA
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Jonathan Seijo
DESCRIPTION:Título: Análisis de coocurrencia de repeticiones maximales en familias de proteínas utilizando reglas de asociación\nDirectores: Diego U. Ferreiro y Pablo Turjanski\nJurado: Cecilia Ruz y Alejandro Nadra \nResumen\nExisten ciertas repeticiones de caracteres en secuencias\, las repeticiones maximales\, que han sido estudiadas para buscar patrones recurrentes que puedan caracterizar a diferentes familias de proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Por otra parte\, el análisis de reglas de asociación es una técnica de Data Mining utilizada para encontrar\, de forma automática\, relaciones interesantes entre elementos de una base de datos. En un trabajo previo se vincularon las reglas de asociación con las repeticiones maximales existentes en las secuencias de proteínas de la familia Ankyrin. \nEn el presente trabajo\, extendemos dicho análisis para poder involucrar a otras dos familias (TPR y LRR). Encontramos diferencias de órdenes de magnitud entre las cantidades de reglas generadas para estas tres familias de proteínas\, que se explican por diferencias observadas en las frecuencias de sus repeticiones maximales. Además\, resulta que estas familias no comparten reglas de asociación\, debido a que sus conjuntos de repeticiones maximales frecuentes casi no tienen elementos en común. \nPresentamos algunas optimizaciones temporales y espaciales para el proceso de generación de reglas de asociación (con y sin pérdida de reglas) e investigamos una forma de obtener los mismos conjuntos de reglas a partir de los k-meros de las secuencias pero sin calcular sus repeticiones maximales. Utilizamos una medida\, el lift\, para analizar la relevancia de las reglas generadas y observamos que resulta insuficiente cuando se aplica al dominio de nuestro problema. Por último\, extendemos una herramienta para la visualización de reglas y proteínas (Protein Rule Visualization Tool) para permitir la exploración de datos provenientes de múltiples familias.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Marcos Blufstein
DESCRIPTION:Título: Mejoras a un algoritmo de Branch and Price para el problema del viajante de comercio con un dron\nDirectores: Gonzalo Lera Romero y Francisco Soulignac\nJurados: Brian Curcio y Javier Marenco (UTDT) \nRESUMEN\nEn este trabajo estudiamos el problema del viajante de comercio con un dron. En este problema\, un camión y un dron se mueven en simultáneo para visitar a todos los clientes de un conjunto una única vez\, ya sea únicamente por el camión\, únicamente por el dron\, o por ambos vehículos al mismo tiempo. El dron tiene una capacidad limitada; solo puede llevar de a un paquete a la vez\, después de lo cual debe regresar al camión para buscar otro paquete. Por otro lado\, el dron tiene la ventaja de poder evitar la red de tráfico\, lo que le permite moverse de un cliente a otro en línea recta. \nAnalizamos un algoritmo de Branch and Price para este problema propuesto por Roberti and Ruthmair en el trabajo “Exact Methods for the Traveling Salesman Problem with Drone” (Roberti and Ruthmair\, 2021)\, el cual reimplementamos en su totalidad dado que el código fuente no está disponible. Además\, proponemos e implementamos mejoras al mismo\, entre las cuales se encuentran una nueva relajación para el TSPD\, nuevas reglas de dominación parcial\, y una versión bidireccional del algoritmo. Estos aportes prueban ser eficaces en los experimentos computacionales realizados\, en donde observamos que nuestro algoritmo obtiene resultados mejores que los encontrados en la literatura. \nEl algoritmo fue testeado sobre las mismas instancias que utilizan en el trabajo Roberti and Ruthmair (2021)\, introducidas anteriormente por Poikonen et al. (2019). Las mismas llegan a un tamaño máximo de 39 clientes\, y mientras que el algoritmo de Roberti y Ruthmair llega a resolver únicamente 11/75 instancias de dicho tamaño\, nuestro algoritmo resuelve 71/75.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-marcos-blufstein/
LOCATION:Aula 1207
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