http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156738 2026-10-07T13:14:17Z 2026-10-07T13:14:17Z Cusimano, Joan Ríos, Romina A. Herrero, Fernando Faba, Emilce Marchetti, Pablo A. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/157011 2023-08-29T20:03:54Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo Programación maestra de la producción de una planta de alimentos para mascotas mediante una metodología de optimización basada en horizonte rodante 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 This work addresses the Master Production Scheduling problem (MPS) of a pet food manufacturing plant. The production process comprises several stages, starting with the dosing of raw materials and ending with the packaging and storage of the final product. The plant has a fixed number of production lines, being the critical equipment the extruders and packaging machines available. Given a medium-term horizon (3 to 5 months) disaggregated into weeks, for each line the production volumes per product, which are associated to different families, must be defined. A mixed-integer linear mathematical model (MILP), considering the main constraints of the problem, combined with a Rolling Horizon algorithm to solve the complete horizon has been developed. The proposed methodology has been applied to the MPS problem of a large-scale industrial facility that produces hundreds of products and families. Based on the problem’s dimensions, a parameter analysis of the algorithm has been performed to find the best balance between time and solution quality. As a result, by applying the proposed methodology considerable improvements were obtained regarding key indicators such as minimum batch size per family, compliance with the stock policy, and solution times compared with the current method.; Este trabajo aborda la Programación Maestra de la Producción (PMP) de una planta de elaboración de alimentos para mascotas. El proceso de fabricación consiste en varias etapas, comenzando con la dosificación de las materias primas y finalizando con el envasado y almacenamiento del producto final. La planta cuenta con un número fijo de líneas de producción, siendo el equipamiento crítico las extrusoras y envasadoras disponibles. Dado un horizonte de mediano plazo (3 a 5 meses) desagregado en semanas, para cada línea se desea definir los volúmenes de producción por producto, los cuales se encuentran asociados a diferentes familias. Se desarrolló un modelo matemático mixto-entero lineal (MILP), considerando las principales restricciones del problema, combinado con un algoritmo de Horizonte Rodante para la resolución del horizonte completo. La metodología propuesta fue aplicada al problema de PMP de una instalación industrial de gran escala, que elabora cientos de productos y familias. En base a las dimensiones del problema, se realizó un análisis de parámetros del algoritmo para encontrar el mejor balance entre tiempo y calidad de la solución. Como resultado, al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron mejoras considerables en cuanto a indicadores clave como lote mínimo por familia, cumplimiento de la política de stock y tiempos de resolución en comparación con el método vigente.

2023-05-01T00:00:00Z This work addresses the Master Production Scheduling problem (MPS) of a pet food manufacturing plant. The production process comprises several stages, starting with the dosing of raw materials and ending with the packaging and storage of the final product. The plant has a fixed number of production lines, being the critical equipment the extruders and packaging machines available. Given a medium-term horizon (3 to 5 months) disaggregated into weeks, for each line the production volumes per product, which are associated to different families, must be defined. A mixed-integer linear mathematical model (MILP), considering the main constraints of the problem, combined with a Rolling Horizon algorithm to solve the complete horizon has been developed. The proposed methodology has been applied to the MPS problem of a large-scale industrial facility that produces hundreds of products and families. Based on the problem’s dimensions, a parameter analysis of the algorithm has been performed to find the best balance between time and solution quality. As a result, by applying the proposed methodology considerable improvements were obtained regarding key indicators such as minimum batch size per family, compliance with the stock policy, and solution times compared with the current method. Este trabajo aborda la Programación Maestra de la Producción (PMP) de una planta de elaboración de alimentos para mascotas. El proceso de fabricación consiste en varias etapas, comenzando con la dosificación de las materias primas y finalizando con el envasado y almacenamiento del producto final. La planta cuenta con un número fijo de líneas de producción, siendo el equipamiento crítico las extrusoras y envasadoras disponibles. Dado un horizonte de mediano plazo (3 a 5 meses) desagregado en semanas, para cada línea se desea definir los volúmenes de producción por producto, los cuales se encuentran asociados a diferentes familias. Se desarrolló un modelo matemático mixto-entero lineal (MILP), considerando las principales restricciones del problema, combinado con un algoritmo de Horizonte Rodante para la resolución del horizonte completo. La metodología propuesta fue aplicada al problema de PMP de una instalación industrial de gran escala, que elabora cientos de productos y familias. En base a las dimensiones del problema, se realizó un análisis de parámetros del algoritmo para encontrar el mejor balance entre tiempo y calidad de la solución. Como resultado, al aplicar la metodología propuesta se obtuvieron mejoras considerables en cuanto a indicadores clave como lote mínimo por familia, cumplimiento de la política de stock y tiempos de resolución en comparación con el método vigente. Santucci, Viviana A. Bourlot, Jimena Ale, Mariel Alejandra Romero, Lucila http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/157010 2023-08-29T20:03:57Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo Competency-based engineering curriculum modeling: a systematic mapping of literature 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 La aprobación de los Estándares de Segunda Generación para la Acreditación de Carreras de Ingeniería, por parte del Consejo Federal de Decanos de Ingeniería de Argentina, instaura en las universidades la formación por competencias con fuerte impacto en los currículos. Este proceso es de complejidad tal que es conveniente que los interesados sean asistidos con productos de software. En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura para obtener las investigaciones que detallen la aplicación de modelos legibles por máquinas que soporten el desarrollo de estos sistemas. Dicho mapeo revela la necesidad de continuar investigando y construir un modelo formal que satisfaga los requerimientos de sistemas de generación de currículos para la formación por competencias.; The approval of the Second Generation Standards for the Accreditation of Engineering Careers, by the Federal Council of Engineering Deans of Argentina, establishes competency-based training in universities with a strong impact on curricula. This process is of such complexity that it is convenient for interested parties to be assisted with software products. This paper presents a systematic mapping of the literature to obtain research detailing the application of machine-readable models that support the development of these systems. This mapping reveals the need to continue researching and building a formal model that satisfies the requirements of curriculum generation systems for competency-based training.

2023-05-01T00:00:00Z La aprobación de los Estándares de Segunda Generación para la Acreditación de Carreras de Ingeniería, por parte del Consejo Federal de Decanos de Ingeniería de Argentina, instaura en las universidades la formación por competencias con fuerte impacto en los currículos. Este proceso es de complejidad tal que es conveniente que los interesados sean asistidos con productos de software. En este trabajo se presenta un mapeo sistemático de la literatura para obtener las investigaciones que detallen la aplicación de modelos legibles por máquinas que soporten el desarrollo de estos sistemas. Dicho mapeo revela la necesidad de continuar investigando y construir un modelo formal que satisfaga los requerimientos de sistemas de generación de currículos para la formación por competencias. The approval of the Second Generation Standards for the Accreditation of Engineering Careers, by the Federal Council of Engineering Deans of Argentina, establishes competency-based training in universities with a strong impact on curricula. This process is of such complexity that it is convenient for interested parties to be assisted with software products. This paper presents a systematic mapping of the literature to obtain research detailing the application of machine-readable models that support the development of these systems. This mapping reveals the need to continue researching and building a formal model that satisfies the requirements of curriculum generation systems for competency-based training. Rodríguez, Jorge Urrutia, Mirta Cortez, Marcos Manuel Boari, Sandra http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/157008 2023-08-29T20:04:00Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo Ciencias de la computación en la escuela secundaria: una revisión sistemática de la formación docente inicial en Argentina 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 The current study’s aim is to develop a systematic revision/ review on the Initial Teaching Formation in the Computing area for the Argentinian secondary education. a recopilation of the Superior Teacher Training Institutions, Non-University Institutions and Universities’ Study Plans and Curriculary Designs was made. as a result of it came a compilation of 17 curriculary proposals. In all cases, the training areas composition and the workload assigned to them was analised. The revision shows divergencies and continuities when comparing Non- University and University institutions as well as the fact that there were few available formation options for this disciplinar field.; El presente estudio busca desarrollar una revisión sistemática sobre la Formación Docente Inicial en el área de Computación para la educación secundario en Argentina. Se realizó una recopilación de Planes de Estudio y Diseños Curriculares de las Instituciones de Formación Docente Superior No Universitaria (Terciaria) y de las Universidades. De la misma resultó una compilación de 17 propuestas curriculares. En todos los casos se analizó la composición de los Campos de Formación y la carga horaria asignada a los mismos. La revisión realizada muestra divergencias y continuidades al comparar las instituciones No Universitarias y Universitarias, así como también se observan escasas opciones de formación disponibles para este campo disciplinar.

2023-05-01T00:00:00Z The current study’s aim is to develop a systematic revision/ review on the Initial Teaching Formation in the Computing area for the Argentinian secondary education. a recopilation of the Superior Teacher Training Institutions, Non-University Institutions and Universities’ Study Plans and Curriculary Designs was made. as a result of it came a compilation of 17 curriculary proposals. In all cases, the training areas composition and the workload assigned to them was analised. The revision shows divergencies and continuities when comparing Non- University and University institutions as well as the fact that there were few available formation options for this disciplinar field. El presente estudio busca desarrollar una revisión sistemática sobre la Formación Docente Inicial en el área de Computación para la educación secundario en Argentina. Se realizó una recopilación de Planes de Estudio y Diseños Curriculares de las Instituciones de Formación Docente Superior No Universitaria (Terciaria) y de las Universidades. De la misma resultó una compilación de 17 propuestas curriculares. En todos los casos se analizó la composición de los Campos de Formación y la carga horaria asignada a los mismos. La revisión realizada muestra divergencias y continuidades al comparar las instituciones No Universitarias y Universitarias, así como también se observan escasas opciones de formación disponibles para este campo disciplinar. Martinez Saucedo, Ana Inchausti, Pablo Ezequiel http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/157006 2023-08-29T20:04:02Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 In recent years, the severity of forest fires has reached worrying levels both internationally and nationally. However, thanks to the advance of technology, it is possible to predict forest fires occurrence and magnitude through Machine Learning models specially developed for this purpose. To achieve this goal, this paper describes the development of an automated data pipeline in the Python programming language that generates a forest. fires dataset specific to Pinamar area, thus allowing the subsequent training of predictive fire models. It is also configurable to gather meteorological, topographical and fuel data from other geographical areas.

2023-05-01T00:00:00Z In recent years, the severity of forest fires has reached worrying levels both internationally and nationally. However, thanks to the advance of technology, it is possible to predict forest fires occurrence and magnitude through Machine Learning models specially developed for this purpose. To achieve this goal, this paper describes the development of an automated data pipeline in the Python programming language that generates a forest. fires dataset specific to Pinamar area, thus allowing the subsequent training of predictive fire models. It is also configurable to gather meteorological, topographical and fuel data from other geographical areas. No, Irma Noemí Tornillo, Julián E. Pascal, Guadalupe Maldonado, Aixa http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156928 2023-08-26T04:02:49Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo Data science and Google mobility reporting for fuel demand modeling 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 La reciente situación de pandemia mundial impulsó la generación de reportes abiertos de movilidad, iniciativa creada por la empresa Google en apoyo a las políticas sanitarias asociadas al COVID-19. El cambio significativo en el flujo de vehículos durante la situación de pandemia y la variación en el consumo de combustible asociado al transporte y a diversas actividades productivas, requirió la creación de nuevos modelos predictivos relacionados con un conjunto de datos inusuales (por ejemplo, la geolocalización de los conductores). La manipulación y el análisis adecuado de estos datos proporcionan un pronóstico que mejora la previsión de la demanda de combustible asociada al consumo real. En este trabajo analizamos las bases de datos de la venta de combustibles (Nafta y gasoil), disponibles y abiertas en sitios web oficiales e información de la empresa YPF. Los resultados muestran una correlación positiva entre las variables relacionadas a la demanda de estos combustibles y los registros de movilidad de Google, con ciertas particularidades. El lenguaje de programación utilizado para el desarrollo del código de visualización, geoestadística, cálculo predictivo y reportes de la investigación es “R”.; The recent global pandemic situation prompted the generation of open mobility reports, an initiative created by Google in support of health policies associated with COVID-19. The significant change in the flow of vehicles during the pandemic situation and the variation in fuel consumption associated with transportation and various productive activities required the creation of new predictive models related to an unusual data set (e.g., geolocation of drivers). Proper manipulation and analysis of these data provide a forecast that improves the traditional forecast of fuel demand associated with actual consumption. In this paper we analyze the databases of fuel sales (gasoline and diesel), available and open in official websites and information of the company YPF. The results show a positive correlation between the variables related to the demand for these fuels and the Google mobility records, with some particularities. The programming language used for the development of the visualization code, geostatistics, predictive calculation and research reports is "R".

2023-05-01T00:00:00Z La reciente situación de pandemia mundial impulsó la generación de reportes abiertos de movilidad, iniciativa creada por la empresa Google en apoyo a las políticas sanitarias asociadas al COVID-19. El cambio significativo en el flujo de vehículos durante la situación de pandemia y la variación en el consumo de combustible asociado al transporte y a diversas actividades productivas, requirió la creación de nuevos modelos predictivos relacionados con un conjunto de datos inusuales (por ejemplo, la geolocalización de los conductores). La manipulación y el análisis adecuado de estos datos proporcionan un pronóstico que mejora la previsión de la demanda de combustible asociada al consumo real. En este trabajo analizamos las bases de datos de la venta de combustibles (Nafta y gasoil), disponibles y abiertas en sitios web oficiales e información de la empresa YPF. Los resultados muestran una correlación positiva entre las variables relacionadas a la demanda de estos combustibles y los registros de movilidad de Google, con ciertas particularidades. El lenguaje de programación utilizado para el desarrollo del código de visualización, geoestadística, cálculo predictivo y reportes de la investigación es “R”. The recent global pandemic situation prompted the generation of open mobility reports, an initiative created by Google in support of health policies associated with COVID-19. The significant change in the flow of vehicles during the pandemic situation and the variation in fuel consumption associated with transportation and various productive activities required the creation of new predictive models related to an unusual data set (e.g., geolocation of drivers). Proper manipulation and analysis of these data provide a forecast that improves the traditional forecast of fuel demand associated with actual consumption. In this paper we analyze the databases of fuel sales (gasoline and diesel), available and open in official websites and information of the company YPF. The results show a positive correlation between the variables related to the demand for these fuels and the Google mobility records, with some particularities. The programming language used for the development of the visualization code, geostatistics, predictive calculation and research reports is "R". D’Angelo, Verónica Sofía Rodríguez, Guillermo Luján Sklate, María Florencia Pairetti, Cesar Ignacio San Martín, Patricia Silvana http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156926 2023-08-26T04:02:55Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo Robotics in Fab Lab: Introduction to programming for Mechanical Engineering students 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 En este trabajo se analiza una experiencia piloto de la actividad “Taller de robótica” en el Fab Lab UNR, un laboratorio spacemaker creado en 2020 por la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario, en el marco de las políticas de fortalecimiento de la educación de ingenieros. El equipo de investigación interdisciplinar indagó sobre los supuestos pedagógicos apropiados para introducir conceptos básicos de programación a estudiantes de ingeniería mecánica, con especial énfasis en: trabajo colaborativo, aprendizaje basado en problemas, motivación inicial, articulación horizontal entre asignaturas y balance adecuado entre conceptualización y procedimientos. Los primeros resultados muestran que la percepción de los estudiantes es positiva y que la secuencia didáctica resultó apropiada para trabajar con ingresantes, lo que confirma el potencial de estas prácticas de taller para aprender programación en el ciclo introductorio de carreras de ingeniería.; In this work, a pilot experience of the "Robotics Workshop" activity at Fab Lab UNR is analyzed. It is a spacemaker laboratory created in 2020 by the Faculty of Exact Sciences, Engineering, and Surveying of the National University of Rosario, within the framework of the policies to strengthen engineering education. The interdisciplinary research team inquired about the appropriate pedagogical assumptions to introduce basic programming concepts to mechanical engineering students, with special emphasis on collaborative work, problembased learning, initial motivation, horizontal articulation between subjects, and an adequate balance between conceptualization and procedures. . The first results show that the perception of the students is positive and that the didactic sequence was appropriate to work with newcomers, which confirms the potential of these workshop practices to learn to program in the introductory cycle of engineering careers.

2023-05-01T00:00:00Z En este trabajo se analiza una experiencia piloto de la actividad “Taller de robótica” en el Fab Lab UNR, un laboratorio spacemaker creado en 2020 por la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la Universidad Nacional de Rosario, en el marco de las políticas de fortalecimiento de la educación de ingenieros. El equipo de investigación interdisciplinar indagó sobre los supuestos pedagógicos apropiados para introducir conceptos básicos de programación a estudiantes de ingeniería mecánica, con especial énfasis en: trabajo colaborativo, aprendizaje basado en problemas, motivación inicial, articulación horizontal entre asignaturas y balance adecuado entre conceptualización y procedimientos. Los primeros resultados muestran que la percepción de los estudiantes es positiva y que la secuencia didáctica resultó apropiada para trabajar con ingresantes, lo que confirma el potencial de estas prácticas de taller para aprender programación en el ciclo introductorio de carreras de ingeniería. In this work, a pilot experience of the "Robotics Workshop" activity at Fab Lab UNR is analyzed. It is a spacemaker laboratory created in 2020 by the Faculty of Exact Sciences, Engineering, and Surveying of the National University of Rosario, within the framework of the policies to strengthen engineering education. The interdisciplinary research team inquired about the appropriate pedagogical assumptions to introduce basic programming concepts to mechanical engineering students, with special emphasis on collaborative work, problembased learning, initial motivation, horizontal articulation between subjects, and an adequate balance between conceptualization and procedures. . The first results show that the perception of the students is positive and that the didactic sequence was appropriate to work with newcomers, which confirms the potential of these workshop practices to learn to program in the introductory cycle of engineering careers. Carruthers, Juan Andrés Díaz-Pace, Jorge Andrés Irrazábal, Emanuel Agustín http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156924 2023-08-26T04:02:59Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo Estudios empíricos realizados con colecciones de proyectos software: un mapeo sistemático 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 Software projects are inputs in Evidence-Based Software Engineering, although they are selected without following a specific strategy, which decreases the generalization and replication of the results. One option is to use collections of existing projects, but these must have explicit construction and maintenance rules. The objective of this work was to perform a secondary study on software project selection strategies in empirical studies, and learn about: the rules considered, project characteristics, code metrics, extraction tools and statistical analyses employed. A systematic mapping was used to identify articles from January 2013 to December 2021. We selected 150 studies in which 67% used their own rules for project selection and 31% worked with existing collections, and the majority (80%) used Java projects. Furthermore, there was no evidence of a standardized framework for project selection for empirical studies in Software Engineering.; Los proyectos software son insumos en la Ingeniería del Software Basada en Evidencias, aunque estos sean seleccionados sin seguir una estrategia específica, lo cual disminuye la generalización y replicación de los resultados. Una opción es usar colecciones de proyectos existentes, pero estas deben contar con reglas explícitas de construcción y mantenimiento. El objetivo de este trabajo fue realizar un estudio secundario sistematizado sobre las estrategias de selección de los proyectos software en estudios empíricos, y conocer: las reglas consideradas, las características de los proyectos, las métricas de código, las herramientas de extracción y los análisis estadísticos practicados. Se utilizó un mapeo sistemático para identificar artículos desde enero de 2013 a diciembre de 2021. Se seleccionaron 150 estudios de los cuales el 67% utilizó reglas propias para la selección de los proyectos y el 31% trabajó con colecciones existentes, y la mayoría (80%) empleó proyectos Java. Asimismo, no se encontraron evidencias de un marco estandarizado para la selección de proyectos para estudios empíricos en Ingeniería de Software.

2023-05-01T00:00:00Z Software projects are inputs in Evidence-Based Software Engineering, although they are selected without following a specific strategy, which decreases the generalization and replication of the results. One option is to use collections of existing projects, but these must have explicit construction and maintenance rules. The objective of this work was to perform a secondary study on software project selection strategies in empirical studies, and learn about: the rules considered, project characteristics, code metrics, extraction tools and statistical analyses employed. A systematic mapping was used to identify articles from January 2013 to December 2021. We selected 150 studies in which 67% used their own rules for project selection and 31% worked with existing collections, and the majority (80%) used Java projects. Furthermore, there was no evidence of a standardized framework for project selection for empirical studies in Software Engineering. Los proyectos software son insumos en la Ingeniería del Software Basada en Evidencias, aunque estos sean seleccionados sin seguir una estrategia específica, lo cual disminuye la generalización y replicación de los resultados. Una opción es usar colecciones de proyectos existentes, pero estas deben contar con reglas explícitas de construcción y mantenimiento. El objetivo de este trabajo fue realizar un estudio secundario sistematizado sobre las estrategias de selección de los proyectos software en estudios empíricos, y conocer: las reglas consideradas, las características de los proyectos, las métricas de código, las herramientas de extracción y los análisis estadísticos practicados. Se utilizó un mapeo sistemático para identificar artículos desde enero de 2013 a diciembre de 2021. Se seleccionaron 150 estudios de los cuales el 67% utilizó reglas propias para la selección de los proyectos y el 31% trabajó con colecciones existentes, y la mayoría (80%) empleó proyectos Java. Asimismo, no se encontraron evidencias de un marco estandarizado para la selección de proyectos para estudios empíricos en Ingeniería de Software. Machin Ferrero, Lucas M. Cabrera Jiménez, Richard Wheeler, Jonathan Pozo, Carlos Mele, Fernando D. http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156923 2023-08-26T04:03:02Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 A more comprehensive use of biomass as raw material to produce food, energy and products would result in an important contribution towards the Sustainable Development Goals. The concept of biorefinery allows regions with abundant natural resources to make the most of available biomass for these purposes, achieving progressive independence from fossil resources. This study presents a framework for the multi-criteria design of biorefinery supply chains (SC) under sustainability considerations. Therefore, an optimization approach of different scenarios is performed followed by a ranking based on the Data Envelopment Analysis (DEA) model to assess the efficiency according to different economic, environmental and social indicators. The capabilities of this approach are demonstrated through a case study of the biomass SC centered in the Northwest of Argentina.

2023-05-01T00:00:00Z A more comprehensive use of biomass as raw material to produce food, energy and products would result in an important contribution towards the Sustainable Development Goals. The concept of biorefinery allows regions with abundant natural resources to make the most of available biomass for these purposes, achieving progressive independence from fossil resources. This study presents a framework for the multi-criteria design of biorefinery supply chains (SC) under sustainability considerations. Therefore, an optimization approach of different scenarios is performed followed by a ranking based on the Data Envelopment Analysis (DEA) model to assess the efficiency according to different economic, environmental and social indicators. The capabilities of this approach are demonstrated through a case study of the biomass SC centered in the Northwest of Argentina. Zablocki, Luciano Ivan Mendoza, Agustín Nicolás Nieto, Nicolás http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156752 2023-08-23T20:04:35Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 Brain-Computer Interfaces are useful devices that can partially restore communication from severely compromised patients. Although advances in deep learning have significantly improved brain pattern recognition, a large amount of data is required for training these deep architectures. In recent years, the inner speech paradigm has drawn much attention, as it can potentially allow natural control of different devices. However, as of the date of this publication, there is only a small amount of data available in this paradigm. In this work we show that it is possible, through transfer learning and domain adaptation methods, to make the most of the scarce data, enhancing the training process of a deep learning architecture used in brain-computer interfaces.

2023-05-01T00:00:00Z Brain-Computer Interfaces are useful devices that can partially restore communication from severely compromised patients. Although advances in deep learning have significantly improved brain pattern recognition, a large amount of data is required for training these deep architectures. In recent years, the inner speech paradigm has drawn much attention, as it can potentially allow natural control of different devices. However, as of the date of this publication, there is only a small amount of data available in this paradigm. In this work we show that it is possible, through transfer learning and domain adaptation methods, to make the most of the scarce data, enhancing the training process of a deep learning architecture used in brain-computer interfaces. Pérez, Juan Manuel Recart Zapata, Emilio Alves Salgueiro, Tomás Furman, Damián Fernández Larrosa, Pablo Nicolá http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156750 2023-08-23T20:04:36Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 Subjective texts have been extensively studied due to their potential to influence behaviors. While most research has focused on user-generated texts in social networks, other types of texts, such as news headlines expressing opinions on certain topics, can also influence judgment criteria during political decisions. In this paper, we address the task of Targeted Sentiment Analysis for news headlines related to the 2019 Argentinean Presidential Elections, published by major news outlets. To facilitate research in this area, we present a polarity dataset comprising 1,976 headlines that mention candidates at the target level. Our experiments using state-of-the-art classification algorithms based on pre-trained language models demonstrate the usefulness of target information for this task. We also provide public access to our data and models to foster further research.

2023-05-01T00:00:00Z Subjective texts have been extensively studied due to their potential to influence behaviors. While most research has focused on user-generated texts in social networks, other types of texts, such as news headlines expressing opinions on certain topics, can also influence judgment criteria during political decisions. In this paper, we address the task of Targeted Sentiment Analysis for news headlines related to the 2019 Argentinean Presidential Elections, published by major news outlets. To facilitate research in this area, we present a polarity dataset comprising 1,976 headlines that mention candidates at the target level. Our experiments using state-of-the-art classification algorithms based on pre-trained language models demonstrate the usefulness of target information for this task. We also provide public access to our data and models to foster further research. da Silva Camargo, Sandro Lopes Silva, Gabriel http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156748 2023-08-23T20:04:38Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 This work aims to evaluate the accuracy of Long Short-Term Memory Neural Networks to recommend Buy/Sell signals of some Brazilian Stock Market Blue Chips. The population of this study was composed by top 5 volume stocks, which represented nearly 40% of the total volume of Brazilian Stock Market in 2019. It was analyzed the following features: volume traded, closing and opening price, maximum and minimum price, and last five-day closing prices. Models created can forecast the next day’s opening or closing price. Obtained results show that forecasting and real values have a coefficient of determination (R2) from 0.91 to 0.99, depending on the stock.

2023-05-01T00:00:00Z This work aims to evaluate the accuracy of Long Short-Term Memory Neural Networks to recommend Buy/Sell signals of some Brazilian Stock Market Blue Chips. The population of this study was composed by top 5 volume stocks, which represented nearly 40% of the total volume of Brazilian Stock Market in 2019. It was analyzed the following features: volume traded, closing and opening price, maximum and minimum price, and last five-day closing prices. Models created can forecast the next day’s opening or closing price. Obtained results show that forecasting and real values have a coefficient of determination (R2) from 0.91 to 0.99, depending on the stock. Bender, Adrián Nicolet, Santiago Folino, Pablo Lopez, Juan José Hansen, Gustavo http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156747 2023-08-23T20:04:40Z 2023-05-01T00:00:00Z

Articulo 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa - JAIIO (Buenos Aires, 17 al 27 de octubre de 2022); Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 Un Transformer es un modelo de Aprendizaje Profundo creado en 2017 con el objetivo de realizar traducciones entre lenguajes naturales. Las innovaciones que introdujo, particularmente la de auto-atención, han permitido construir prototipos que tienen una noción intuitiva del contexto, y comprenden el significado y los patrones subyacentes del lenguaje. En 2020 OpenAI hizo público GPT-3, un modelo preentrenado enfocado hacia la generación de lenguaje, que mostró resultados prometedores, creando textos con una calidad tal que se hace difícil distinguir si fueron escritos por un humano o por una máquina. Podemos afirmar que el código fuente es texto generado en un lenguaje formal, y por lo tanto podría ser generado con herramientas basadas en estos prototipos. Este trabajo presenta un estudio de la evolución y el estado del arte en este campo: la generación automática de código fuente a partir de especificaciones escritas en lenguaje natural. Recorremos diferentes casos, su éxito, las dificultades de encontrar mecanismos de evaluación y su posible implementación en un futuro por las empresas.; A Transformer is a Deep Learning model created in 2017 with the aim of performing translations between natural languages. The innovations introduced, particularly the self-attention mechanism, made it possible to build prototypes that have an intuitive notion of context and understanding of the meaning and underlying patterns of the language. In 2020 OpenAI released GPT-3, a pretrained model focused on language generation, which showed promising results, creating text with a quality that made it difficult to distinguish whether they were written by a human or by a machine. As the source code is text generated in a formal language, it could be generated with tools based on these prototypes. This work presents a study of the evolution and the state of the art in this field: the automatic generation of source code from specifications written in a natural language. We navigate through different cases, their success, the difficulties of finding test mechanisms and their possible implementation in the future by companies.

2023-05-01T00:00:00Z Un Transformer es un modelo de Aprendizaje Profundo creado en 2017 con el objetivo de realizar traducciones entre lenguajes naturales. Las innovaciones que introdujo, particularmente la de auto-atención, han permitido construir prototipos que tienen una noción intuitiva del contexto, y comprenden el significado y los patrones subyacentes del lenguaje. En 2020 OpenAI hizo público GPT-3, un modelo preentrenado enfocado hacia la generación de lenguaje, que mostró resultados prometedores, creando textos con una calidad tal que se hace difícil distinguir si fueron escritos por un humano o por una máquina. Podemos afirmar que el código fuente es texto generado en un lenguaje formal, y por lo tanto podría ser generado con herramientas basadas en estos prototipos. Este trabajo presenta un estudio de la evolución y el estado del arte en este campo: la generación automática de código fuente a partir de especificaciones escritas en lenguaje natural. Recorremos diferentes casos, su éxito, las dificultades de encontrar mecanismos de evaluación y su posible implementación en un futuro por las empresas. A Transformer is a Deep Learning model created in 2017 with the aim of performing translations between natural languages. The innovations introduced, particularly the self-attention mechanism, made it possible to build prototypes that have an intuitive notion of context and understanding of the meaning and underlying patterns of the language. In 2020 OpenAI released GPT-3, a pretrained model focused on language generation, which showed promising results, creating text with a quality that made it difficult to distinguish whether they were written by a human or by a machine. As the source code is text generated in a formal language, it could be generated with tools based on these prototypes. This work presents a study of the evolution and the state of the art in this field: the automatic generation of source code from specifications written in a natural language. We navigate through different cases, their success, the difficulties of finding test mechanisms and their possible implementation in the future by companies. Pons, Claudia Fabiana Garrido, Alejandra http://sedici.unlp.edu.ar:80/handle/10915/156743 2023-08-23T20:04:48Z 2023-05-01T00:00:00Z

Contribucion a revista 51 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (JAIIO 2022) (Buenos Aires, 7 al 27 de octubre de 2022; Electronic Journal of SADIO; vol. 22, no. 1 Este número de la revista EJS contiene una colección de artículos seleccionados de las 51 JAIIO. Los artículos publicados en este número son versiones ampliadas y revisadas de trabajos presentados en el congreso, que fueron cuidadosamente evaluados por comités de expertos.

2023-05-01T00:00:00Z Este número de la revista EJS contiene una colección de artículos seleccionados de las 51 JAIIO. Los artículos publicados en este número son versiones ampliadas y revisadas de trabajos presentados en el congreso, que fueron cuidadosamente evaluados por comités de expertos.