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Investigación en Ciencias de la Información

Aprendizaje Automatizado y Aplicaciones

Grupo
Producción CyT
Proyectos

El campo del Aprendizaje Automatizado (Machine Learning) es parte central de la nueva revolución tecnológica basada en el uso inteligente de la información. Tradicionalmente, los principales problemas que se investigan en esta área son los de reconocimiento de patrones o Clasificación, aproximación de funciones de variable continua o Regresión, y descubrimiento de estructuras ocultas en datos o Clustering. Lógicamente, el desarrollo de nuevos métodos y algoritmos se concentró en un principio en los problemas más simples o típicos de encontrar, por ejemplo en problemas estacionarios en el tiempo, con una abundante cantidad de ejemplos de los cuales aprender y con solo unas pocas clases bastante balanceadas entre si. Sin embargo, los nuevos tipos de datos provenientes de la genómica, la proteómica, los equipos de monitoreo continuo de sistemas críticos, etc., han introducido nuevos desafíos en el Aprendizaje Automatizado. Este proyecto propone el desarrollo de nuevos métodos (o la extensión de los métodos actuales cuando sea apropiado) para poder modelar eficientemente esta nueva clase de datos, incluyendo problemas de regresión y clasificación no estacionarios y/o con gran nivel de ruido, problemas de clasificación y clustering con un número extremadamente alto de variables de entrada, o problemas de clasificación con un importante desbalance entre clases. En todas las líneas del proyecto se incluyen aplicaciones a problemas actuales de gran interés tecnológico, abarcando áreas de la biotecnología, la agrotecnología y la industria siderúrgica.

Director :
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Granitto, Pablo
Datos de contacto

Email: granitto  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 324 


  Dr. Pablo Granitto, Investigador Independiente de CONICET y Profesor Titular de UNR

Tema de investigación: Aprendizaje automatizado (machine learning). Métodos de ensemble. Selección de características. Clustering.

Pgina web: http://www.cifasis-conicet.gov.ar/granitto/


Integrantes del Grupo:
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Bayá, Ariel
Datos de contacto

Email: baya  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 326 


  Dr. Ariel Bayá, Investigador Asistente de CONICET

Tema de investigación: Selección estable de variables en datos biológicos usando métodos de acumulación de evidencia.

Resumen: Estudio de algoritmos de clustering, de algoritmos basados en analogías físicas y de técnicas de pre-procesamiento. Mejora de los mismos, generación de propuestas y nuevas técnicas para aplicación a problemas relacionados a Bioinformatica, grandes bases de datos, tendiente a la obtención de una clasificación no supervisada que lleve a la obtención de nuevos conocimientos. Es también un objetivo la implementación de software que pueda ser utilizado por la comunidad científica Argentina y del mundo.
Pgina web: http://www.cifasis-conicet.gov.ar/baya/

Ceccatto, Alejandro
Datos de contacto

Email: ceccatto  cifasis-conicet.gov.ar

Otro: ceccatto  ifir-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 341 


  Dr. Alejandro Ceccatto, Investigador Principal de CONICET y Profesor Titular de UNR (en licencia)

Tema de investigación: Aprendizaje automatizado. Aplicaciones en regresión y clasificación.

Grinblat, Guillermo
Datos de contacto

Email: grinblat  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 327 


  Dr. Guillermo Grinblat, Investigador Asistente de CONICET

Tema de investigación: Desarrollo de métodos basados en arquitecturas profundas para problemas agro-industriales.

Resumen: La mayoría de los métodos de análisis de datos utilizados en Aprendizaje Automatizado asumen como premisa básica la estacionaridad del fenómeno bajo análisis. Sin embargo, muchos sistemas reales de gran interés práctico son claramente no estacionarios. El objetivo general de la tesis doctoral, dentro de la cual se ubica este plan de trabajo, es el desarrollo de métodos eficientes de clasificación, y de análisis de datos en general, apropiados para sistemas no estacionarios, y su aplicación final en problemas reales de este tipo. En particular, este plan de trabajo se propone abordar con técnicas no estacionarias dos nuevos tipos de problemas: detección de novedades y selección de variables. Se espera conseguir soluciones más eficientes que las existentes hasta el momento y poder desarrollar una aplicación real de estas técnicas a la prevención de fallas en colaboración con la empresa Ternium Siderar.
Larese, Mónica
Datos de contacto

Email: larese  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 325 


  Dra. Mónica Larese, Investigadora Asistente de CONICET

Tema de investigación: Reconocimiento automático de especies y variedades vegetales agrícolas en Argentina a partir de imágenes de nervaduras.

Pgina web: http://www.cifasis-conicet.gov.ar/larese/

Uzal, Lucas
Datos de contacto

Email: uzal  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 328 


  Dr. Lucas Uzal, Investigador Asistente de CONICET

Tema de investigación: Sistemas dinámicos complejos. Métodos de análisis de series temporales.

Resumen: Análisis de series temporales caóticas: métodos de reconstrucción del atractor del sistema dinámico que genera la serie temporal. Aplicación en predicción y filtrado de ruido de series temporales.
Verdes, Pablo
Datos de contacto

Email: verdes  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 317 


  Dr. Pablo Verdes, Investigador Adjunto de CONICET

Tema de investigación: Aprendizaje Automatizado y Aplicaciones

Grieco, Gustavo
Datos de contacto

Email: grieco  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 355 


  Gustavo Grieco

Tipo de beca: Doctoral - CONICET

Tema de investigación: Detección de vulnerabilidad y análisis de fallos con técnicas de aprendizaje automatizado.

Director: Dr. Pablo Granitto

Leale, Guillermo
Datos de contacto

Email: leale  cifasis-conicet.gov.ar

  Ing. Guillermo Leale

Tipo de beca: Doctoral - CONICET

Tema de investigación: Desarrollo de nuevos algoritmos de clustering para bases de datos biológicas.

Mesuro, Joaquín
Datos de contacto

Email: mesuro  cifasis-conicet.gov.ar

+54 341 4237248 int. 370 


  Lic. Joaquín Mesuro

Tipo de beca: Doctoral - CONICET

Tema de investigación: Redes profundas y sus aplicaciones en agricultura.

Director: Dr. Pablo Granitto


Collaborators:
Dr. Franco Biasioli y Dra Flavia Gasperi, IASMA, Trento, Italia.

Artículos (46)
Capítulos de Libros (3)
Libros (2)
Convenios,asesorías,servicios (1)
Congresos (32)

Artículos
AutoresTítuloPublicado enOtra InformaciónAñoEnlace web
GRINBLAT, G.L.;
UZAL, L.C.;
VERDES, P.F.;
GRANITTO, P.M.
Nonstationary regression with Support Vector MachinesNeural Computing and Applications - Springerin Press2014 
NAMIAS, R.;
D'AMATO, J.P.;
DEL FRESNO, M.;
VÉNERE, M.
Automatic Rectum Limit Detection by Anatomical Markers CorrelationComputerized Medical Imaging and GraphicsIn press2014
BAYÁ, A. E.;
GRANITTO, P. M.
How many clusters: a validation index for arbitrary-shaped clusters.IEEE/ACM Trans Comput Biol BioinformVol:10:2,pp:401-4142013
GRINBLAT, GUILLERMO L.;
UZAL, LUCAS C.;
GRANITTO, PABLO M.
Abrupt change detection with One-Class Time-Adaptive Support Vector MachinesExpert Systems with Applications, ElsevierVolume 40, Issue 18, 15 December 2013, Pages 7242–72492013
J. SANCHEZ DEL PULGAR;
C, SOUKOULIS;
A.I. CARRAPISO;
L. CAPPELLIN;
P. M. GRANITTO;
E. APREA;
A. ROMANO;
F. GASPERI;
F. BIASIOLI
Effect of the pig rearing system on the final volatile profile of Iberian dry-cured ham as detected by PTR-ToF-MSMeat Science, ElsevierVolume 93, Issue 3, March 2013, Pages 420–4282013
L. CAPPELLIN;
E. APREA;
P. M. GRANITTO;
A. ROMANO;
F. GASPERI;
F. BIASIOLI
Multiclass methods in the analysis of metabolomic datasets: The example of raspberry cultivar volatile compounds detected by GC–MS and PTR-MSFood Research International, ElsevierVolume 54, Issue 1, November 2013, Pages 1313–13202013
LARESE, M.G.;
GRANITTO, P.M.;
GóMEZ, J.C.
Spot defects detection in cDNA microarray imagesPattern analysis and applications. , Berlin: SPRINGER.vol. 16, n° 3, p. 307-319.2013
CAPPELLIN, L.;
APREA, E.;
GRANITTO, P. M.;
WEHRENS, R.;
SOUKOULIS, C.;
VIOLA, R.;
MARK, T. D.;
GASPERI, F.;
BIASIOLI, F.
Linking GC-MS and PTR-TOF-MS fingerprints of food samples.Chemometrics and intelligent laboratory systems. , Amsterdam: ELSEVIER SCIENCE BVEN PRENSA2012 
CAPPELLIN, L.;
SOUKOULIS, C.;
APREA, E.;
GRANITTO, P. M.;
DALLABETTA, N.;
COSTA, F.;
MARK, T. D.;
GASPERI, F.;
BIASIOLI, F.
PTR-ToF-MS and data mining methods: a new tool for fruit metabolomics.Metabolomics. : SPRINGERvol. 8, n° 5, p. 761-770.2012 
ETCHEPAREBORDA, P.;
VADNJAL, A.L.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G.
Phaserecovery improvement using analytic wavelet transform analysis of a noisy interferogram cepstrum.Optics letters. Washington: OPTICAL SOC AMERvol. 37, n° 18, p. 3843-3845.2012 
GRINBLAT, G. L.;
AHUMADA, H.;
KOFMAN, E.
Quantized State Simulation of Spiking Neural Networks.Simulation-transactions of the society for modeling and simulation international. : SAGE PUBLICATIONS LTDvol. 88, n° 3, p. 299-313.2012
LARESE, M.G.;
CRAVIOTTO, R.M.;
ARANGO, M.R.;
GALLO, C.;
GRANITTO, P.M.
Legume identification by leaf vein images classification.Lecture notes in computer science. : SpringerEN PRENSA2012 
TENDELA, L.;
KAUFMANN, G.
Evaluation of coating adhesion using a radial speckle interferometer combined with a micro-indentation test.Optics and lasers in engineering. ELSEVIER SCI LTDVol. 50, n° 6, p. 817-822.2012 
UZAL, L.C.;
PIACENTINI, R.D.;
VERDES, P.F.
Predictions of the Maximum Amplitude, Time of Occurrence, and Total Length of Solar Cycle 24.Solar physics. , Berlin: SPRINGER.vol. 279, n° 2, p. 551-560.2012 
AHUMADA, H.;
GRINBLAT, G.;
GRANITTO, P.
Unsupervized data-driven partitioning of multiclass problems.Lecture notes in computer science. : Springer vol. 6791, p. 117-125.2011
AHUMADA, H.;
GRINBLAT, G.L.;
UZAL, L.C.;
CECCATTO, A.;GRANITTO, P.M.
Evaluation of a new hybrid algorithm for highly imbalanced classification problemsInternational Journal of Hybrid Intelligent SystemsAmsterdam: IOS Press. vol. 8, n° 4, p. 199-211. ISSN 1448-5869 2011
BAYÁ, A.E.;
GRANITTO, P.M.
Clustering gene expression data with a penalized graph-based metricBMC bioinformaticsClustering gene expression data with a penalized graph-based metric2011
BAYÁ,A. E.;
GRANITTO, P. M.
Improved gene expression clustering with the parameter-free PKNNG metric.Lecture notes in computer science. : Springer Berlin vol. 6832, p. 50-50. 2011 
BERNINI, M. B.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G. H.
Phase measurement in temporal speckle pattern interferometry signals presenting low modulated regions by means of the bidimensional empirical mode decomposition. Applied optics. , Washington: OPTICAL SOC AMER vol. 50, p. 641-647.2011 
CAPPELLIN, L.;
BIASIOLI, F.;GRANITTO, P.M.;SCHUHFRIED, E.;SOUKOULIS, C.;
COSTA, F.;MARK, T.D.;
GASPERI, F.
On data analysis in PTR-TOF-MS: From raw spectra to data miningSensors and actuators B: Chemical: ELSEVIER SCIENCE SA n° 155, p. 183-190.2011
GRINBLAT, G.L.;
UZAL, L.C.;
CECCATTO, H.A.;
GRANITTO, P.M.
Solving Nonstationary Classification Problemswith Coupled Support Vector MachinesIeee transactions on neural networks. : IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC vol. 22, n° 1, p. 37-51.2011
SÁNCHEZ DEL PULGAR, J.;
SOUKOULIS, C.;
BIASIOLI, F.;
CAPPELLIN, L.;
GARCÍA, C.;
GASPERI, F.;
GRANITTO, P. M.;
MARK, T. D. ;
PIASENTIER, E.;
SCHUHFRIED, E.
Rapid characterization of dry cured ham produced following different PDOs by proton transfer reaction time of flight mass spectrometry (PTR-ToF-MS). Talanta. : ELSEVIER SCIENCE BVn° 85, p. 386-393.2011 
TENDELA, L. P.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G. H.
Evaluation of the piezoelectric behaviour produced by a thick-film transducer using digital speckle pattern interferometry. Optics and lasers in engineering. , Amsterdam: ELSEVIER SCI LTD vol. 49, p. 281-284.2011 
TENDELA, L. P.;
GALIZZI, G. E.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G. H.
Measurement of nanometric displacements by correlating two speckle interferograms. Applied optics. , Washington: OPTICAL SOC AMER vol. 50, p. 1758-1764. 2011 
UZAL, L. C.;
GRINBLAT, G. L.;
VERDES P. F.
Optimal reconstruction of dynamical systems: A noise amplification approach. Physical review e - statistical physics, plasmas, fluids and related interdisciplinary topics. : AMER PHYSICAL SOC vol. 84, p. 1622301-1622317.2011 
BAYÁ, A.E.;
GRANITTO, P. M.
Improved graph-based metrics for clustering high-dimensional datasets.Lecture notes in computer science. 69121 Heidelberg, Germany: Springer-Verlagvol. 6433, p. 184-1942010 
ETCHEPAREBORDA, P.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G. H.
Sensitivity evaluation of dynamic speckle activity measurements using clustering methods.Applied optics. Washington, DC: OPTICAL SOC AMERvol. 49, p. 3753-37612010 
FABRIS, A.;
BIASIOLI, F.;
GRANITTO, P. M.;
APREA, E.;
CAPPELLIN, L.;
SCHUHFRIED, E.;
SOUKOULIS, C.;
MARK, T. D.;
GASPERI, F.;
ENDRIZZI, I.
PTR-TOF-MS and data mining methods for rapid characterization of agroindustrial samples: influence of milk storage conditions on the volatile compounds profile of Trentingrana cheese.Journal of mass spectrometry. JOHN WILEY & SONS LTD.vol. 45, n° 9, p. 1065-10742010 
GRINBLAT, G. L.;
IZETTA, J.;
GRANITTO, P. M.
SVM based feature selection: why are we using the dual?Lecture notes in computer science. Springer Verlagvol. 6433, p. 413-4222010 
GRINBLAT, G.;
AHUMADA, H.;
KOFMAN, E.
Quantized State Simulation of Spiking Neural Networks.Simulation-transactions of the society for modeling and simulation international. SAGE PUBLICATIONS LTD2010 
LARESE, M.;
GRANITTO, P.;
GÓMEZ, J. C.
Learning to discover faulty spots in cDNAmicroarrays.Lecture notes in computer science.Berlin: Springer, 2010. vol. 6433, p. 224-233.2010 
BERNINI, M. B.;
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
Normalization of fringe patterns using the bidimensional empirical mode decomposition and the Hilbert transform.Applied optics. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 48, p. 6862-68692009 
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
Robust phase recovery in temporal speckle pattern interferometry using a 3D directional wavelet transform.Optics letters. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 48, p. 2336-23382009 
GALIZZI, G. E.;
RUIZ, P. D.;
KAUFMANN, G. H.
Tilt scanning interferometry: a numerical simulation benchmark for 3D metrology.Applied optics. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 48, p. 3184-31912009 
GRANITTO, P. M.;
BURGOS, A.
Feature selection on wide multiclass problems using OVA-RFE.Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.vol. 13, n° 44, p. 27-342009 
BAYÁ, A.E.;
GRANITTO, P.M.
ISOMAP Based Metrics for Clustering.Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.vol. 12, n° 37, p. 15-23.2008 
BAYÁ, A.E.;
GRANITTO, P.M.
ISOMAP Based Metrics for Clustering.1Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.vol. 12, n° 37, p. 15-23.2008 
BERNINI, M. B.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G. H.
Speckle noise reduction in digital speckle pattern interferometry fringes using the bidimensional empirical mode decomposition method.Applied optics. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 47, p. 2592-25982008
DOLINKO, A. E.;
KAUFMANN, G. H.
Feasibility study of a digital speckle pattern interferometry and bending test combined technique.Optics and lasers in engineering. Oxford: Elsevier.vol. 46, p. 230-235. ISSN 0143-81662008
DOLINKO, A. E.;
KAUFMANN, G. H.
Measurement of the local displacement field generated by a microindentation using digital speckle pattern interferometry and its application to investigate coating adhesion.Optics and lasers in engineering. Oxford: ElsevierISSN 0143-81662008 
ECCEL, E.;
GHIELMI, L.;
GRANITTO, P. M.;
BARBIERO, R.;
CESARI, D.
Tecniche di Post-Elaborazione di Previsione di Temperatura Minima a Confronto per Un'Area Alpina.Italian journal of agrometeorology.vol. 13, n° 3, p. 38-44. ISSN 1824-87052008 
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
Phase retrieval of singular scalar light fields using a two-dimensional directional wavelet.Applied optics. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 47, p. 5201-52072008
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
Phase recovery in temporal speckle pattern interferometry using the generalized S-transform.Optics letters. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 33, p. 866-8682008
GRANITTO, P. M.;
BIASIOLI, F.;
ENDRIZZI, I.;
GASPERI, F.
Discriminant models based on sensory evaluations: single assessors versus panel average.Food quality and preference.vol. 19, n° 6, p. 589-5952008
GRINBLAT, G.L.;
GRANITTO, P. M.;
CECCATTO, H. A.
Time-adaptive Support Vector Machines.Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.vol. 12, n° 40, p. 39-502008
MARENGO RODRIGUEZ, F. A.;
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
Hilbert transform analysis of a time series of speckle interferograms with a temporal carrier.Applied optics. Washington, DC: The Optical Society of America.vol. 47, p. 1310-13162008

Capítulos de Libros
AutoresTítuloLibro y EditorialOtra InformaciónAño 
BIASIOLI, F.;
FABRIS, A.;
APREA, E.;
GRANITTO, P. M.;
CAPPELLIN, L.;
SCHUHFRIED, E.;
SOUKOULIS, C.;
BETTA, E.; ENDRIZZI, I.;
MARK, T. D.;
GASPERI, F.
L'analisi della frazione volatile: fra riferimenti sicuri e nuove possibilità.Istituto Agrario di San Michele all?Adigep. 107-116. ISBN 978-88-7843-036-52012
FEDERICO, A.Phase Evaluation in Temporal Speckle Pattern Interferometry Using Time-Frequency Approaches. Weinheim, Germany: Wiley VCH Verlagp. 147-200. ISBN 3-527-40957-22011
KAUFMANN, G. H.;
ALBERTAZZI, A. JR
Speckle interferometry for the measurement of residual stresses.New Directions in Holography and Speckle. Stevenson Ranch, USA: American Scientific Publishers.p. 353-374. ISBN 15888310192008

Libros
AutoresTítuloEditorialOtra InformaciónAño 
KAUFMANN, G. H. (EDITOR)Advances on Speckle Metrology and Related Techniques.Weinheim, Germany: Wiley VCH Verlagp. 299. ISBN 3-527-40957-22011
ALBERTAZZI GONCALVES, A.;
KAUFMANN, G. H.
Proceedings of SPIEOptical Metrology. Bellingham, USA. Speckle 2010: Optical Metrology. Bellingham, USA: SPIE. Vol. 7387 - p. 500. ISBN 950-895-146-X2010

Convenios,asesorías,servicios
AutoresTítuloPublicado enOtra InformaciónAño 
GRANITTO, P. M.Desarrollo de un equipo medidor de intensidad de color verde en granos y semillas de soja.Determinar características de productos y/o componentes de productos. Servicio permanente.Asesor, investigador o consultor individual. 23/04/2010-22/04/2012. Convenio I+D. Pesos 0. Produccion vegetal-Semillas.2010

Congresos
AutoresTítuloLugarOtra InformaciónAño 
NAMIAS, R;
BELLEMARE, M-E.;
RAHIM, M.;
PIRRÓ, N.
Uterus Segmentation in Dynamic MRI using LBP texture descriptorsSan Diego, California-USASPIE Medical Imaging2014
REBERT, A.;
CHA, SANG KIL;
AVGERINOS, T.;
FOOTE, J.;
WARREN, D.;
GRIECO, G.;
BRUMLEY, D.
Optimizing Seed Selection for Fuzzing San Diego, California - USAUSENIX Security Symposium2014
AHUMADA, H.;
GRANITTO, P. M.
A Simple Hybrid Method for Semi-Supervised Learning.Buenos Aires, ArgentinaArtículo Completo. Congreso. CIARP 2012.2012
GALIZZI, G.E.;
FEDERICO, A.;
KAUFMANN, G. H.
Phase retrieval in temporal speckle interferometry: a comparison of two methods.Vigo. EspañaArtículo Completo. Congreso. Speckle 2012: V International Conference on Speckle Metrology.2012
LARESE, M. G.;
GALLO, C.;
CRAVIOTTO, R. M.;
ARANGO, M. R.;
GRANITTO, P. M.
Legume identification by leaves vein images classification.Buenos Aires. ArgentinaArtículo Completo. Congreso. CIARP 2012. 2012
NAMIAS, R.;
DEL FRESNO, M.;
D'AMATO, J. P.;
BELLEMARE, N.;
VÉNERE, M.
Volumetric Segmentation of Pelvic Organs from MRI Acquisitions.La Plata. ArgentinaArtículo Completo. Jornada. 41 Jornadas Argentinas de Informatica - 13th Argentine Symposium on Technology. SADIO.2012
NAMÍAS, R.;
GALLO, C.;
CRAVIOTTO, R. M.;
ARANGO, M. R.;
GRANITTO, P. M.
Automatic Grading of Green Intensity in Soybean Seeds.La Plata. ArgentinaArtículo Completo. Simposio. ASAI 2012. SADIO2012
BAYÁ, A. E.;
GRANITTO, P. M.
Clustering gene expression data with a penalized graph-based metric.Córdoba, Argentina Congreso. 2do Congreso Argentino de Bioinformática y Biología Computacional. Asociación Argentina de Bioinformática y Biología Computacional. 2011
LARESE, M.G.;
GRANITTO, P.M.;
GÓMEZ, J.C.
Detection of bad quality spots in cDNA microarray images. Córdoba, Argentina Congreso. 2do. Congreso Argentino de Bioinformática y Biología Computacional. Córdoba. - Asociación Argentina de Bioinformática y Biología Computacional. 2011
BAYÁ, A. E.;
GRANITTO, P. M.
Improved Graph-Based Metrics for Clustering High-Dimensional Datasets.Bahia Blanca, Argentina: Berlin. 2010.Artículo Completo. Congreso. IBERAMIA 2010 - LNAI 6433.2010
DOLINKO, A. E.;
MOLIMARD, J.;
KAUFMANN, G. H.
Study of dimensional stability of a thick composite panel submitted to environmental changes.Florianópolis, Brasil: Bellingham, WA, USA.Artículo Completo. Congreso. Speckle 2010. Universidade Federal de Santa Catarina.2010
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
3D directional wavelet transform: a new approach for phase retrieval of temporal speckle pattern interferometry signals.Florianópolis, Brasil: Bellingham, WA, USA.Artículo Completo. Congreso. Speckle 2010. Universidade Federal de Santa Catarina.2010
GRINBLAT, G.;
IZETTA, J.;
GRANITTO, P.
SVM Based Feature Selection: Why Are We Using the Dual?.Bahia Blanca, Argentina: Berlin.Artículo Completo. Congreso. IBERAMIA 2010 - LNAI 6433.2010
LARESE, M. G.;
GRANITTO, P. M.;
GÓMEZ, J. C.
Learning to Discover Faulty Spots in cDNA Microarrays.Bahia Blanca, Argentina: Berlin.In Proceedings of the the 12th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence (IBERAMIA 2010), November 1-5.2010
TENDELA, L. P.;
VIOTTI, M. R.;
ALBERTAZZI JR., A.;
KAUFMANN, G. H.
Radial speckle interferometry combined with a microindentation test to analise coating adhesion.Florianópolis, Brasil: Bellingham, WA, USA.Artículo Completo. Congreso. Speckle 2010. Universidade Federal de Santa Catarina.2010
UZAL, L. C.;
VERDES, P. F.
Optimal irregular delay embeddings.Sao José dos Campos, SP, BrasilResumen. Conferencia. Dynamics Days South America 2010: International Conference on Chaos and Nonlinear Dynamics. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).2010
BAYÁ, A. E.;
GRANITTO, P. M.
Gaining knowledge of data structure using stability concepts.Mar del Plata, ArgentinaArtículo Completo. Simposio. ASAI09 - Simposio Argentino de Inteligencia Artificial. SADIO.2009
BERNINI, M. B.;
FEDERICO, A;
KAUFMANN, G. H.
Fringe pattern normalization using the Bidimensional Empirical Mode Decomposition method.Stuttgart, GermanyArtículo Completo. Congreso. Fringe 2009. Stuttgart University.2009
DOLINKO, A. E.;
KAUFMANN, G. H.
Measurement of the local displacement field produced by a microindentation using speckle.Stuttgart, GermanyArtículo Completo. Congreso. Fringe 2009. Stuttgart University.2009
GALIZZI, G. E.;
RUIZ, P. D.;
KAUFMANN, G. H.
A numerical simulation benchmark of tilt scanning interferometry for 3D metrology.Stuttgart, GermanyArtículo Completo. Congreso. Fringe 2009. Stuttgart University.2009
GRANITTO, P. M.;
BURGOS, A.
Feature selection on wide multiclass problems using OVA-RFE.Mar del Plata, ArgentinaArtículo Completo. Simposio. ASAI09 - Simposio Argentino de Inteligencia Artificial. SADIO.2009
IZETTA, J.;
GRANITTO, P. M.
Feature selection with simple ANN ensembles.Jujuy, Argentina.Artículo Completo. Congreso. XV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2009. Red UNCI.2009
MOLIMARD, J.;
DOLINKO, A. E.;
KAUFMANN, G. H.
Dimensional stability of a thick composite panel submitted to temperature loading.Antwerp, BelgiumAntwerp. Artículo Completo. Congreso. 4th International Conference on Optical Measurement Techniques for Structures and Systems. Antwerp University.2009
AHUMADA, H.;
GRINBLAT, G.;
UZAL, L.;
GRANITTO, P.;
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Coupling REPMAC with FDA to solve highly imbalanced classification problems.Chilecito, La Rioja, ArgentinaArtículo Completo. Workshop. XIV Congreso Argentino de la Ciencia de la Computación - IX Workshop de agentes y sistemas inteligentes. Universidad Nacional de Chilecito.2008
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