- Presentación
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- Abstract
- Tema: Tecnologías Green - Desechos Tecnológicos
Nivel: General
Esta sesión proporcionará información básica sobre la situación actual de los RAEE, y cómo debe ser la coordinación de los esfuerzos nacionales y subregionales. Adicionalmente, serán presentadas las actividades de UNESCO, las Recomendaciones de la ITU y su kit de Herramientas de Sostenibilidad Ambiental para el Sector de las TIC.
- Presentación
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- Abstract
- Tema: Presentaciones de Universidades
Nivel: Académico
Las TIC's y la Informática tienen un rol preponderante en el desarrollo productivo del país.
La Facultad de Ingeniería tiene un papel trascendental en este sentido en varios ejes.
Por un lado formando profesionales informáticos, técnicos, e ingenieros con capacidades de afrontar y enfrentar los desafíos en el mercado laboral de las TIC's, con ductilidad y adaptación a su dinámica de expansión y de nuevos conocimientos.
Por otro lado, desde FING se está atento a proveer oferta de posgrados de especialización en diferentes ramas de la Informática y de las Tecnologías de la Información, que satisfagan demandas cada más fuertes de la industria.
Se presentará un panorama del fuerte aporte desde FING, en particular desde el Instituto de Computación, a la formación de profesionales, investigadores, desarrollo de proyectos de impacto nacional e internacional, que redundan en una mayor calidad de los RRHH del país para afrontar desafíos presentes y futuros en la industria de TI.
- Presentación
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- Abstract
- Tema: Proyectos de Grado
Nivel: Académico
La constante evolución los medios telemáticos, como el comercio electrónico o Internet, ha llevado a que los usuarios se encuentren frente a una sobrecarga de información. Elegir productos es cada vez más difícil. Los sistemas recomendadores son una herramienta fundamental en esta tarea. Permiten a los usuarios filtrar la gran cantidad de información, seleccionando la más adecuada a sus preferencias.
La investigación e implementación de algoritmos que hagan más eficientes a los sistemas recomendadores, es aún un gran desafío. En la literatura se proponen distintos métodos que analizan las preferencias de los usuarios y elaboran sugerencias personalizadas de los productos disponibles, basándose en predecir el grado de interés de un usuario hacia un producto.
Este trabajo consiste en el análisis comparativo de las diferentes técnicas de recomendación. Los resultados obtenidos muestran cómo el uso de técnicas de inferencia semántica disminuye el error de las recomendaciones ofrecidas.
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