Departamento de Electrotecnia
La Plata

Resolución de la #UNLP frente al avance del Coronavirus Frente a la aparición de casos positivos de infección por coronavirus (COVID19) en nuestro país, la Univ...ersidad Nacional de La Plata por medio de la firma de la Resolución n 428 estableció: Que los estudiantes, docentes y nodocentes (de pregrado, grado y posgrado) que regresen de viaje desde áreas con circulación y transmisión de COVID19 (a la fecha: China, Corea del Sur, Japón, Irán, Italia, España, Francia y Alemania -y los que indique en adelante el Ministerio de Salud), aunque no presenten síntomas, deben permanecer en su domicilio sin concurrencia a los lugares de trabajo y estudio, y evitar el contacto social por catorce (14) días. https://unlp.edu.ar//comunicado-la-unlp-frente-al-avance-d See more

Curso: Procesamiento Analógico de Señales Docente a cargo: Dr. Ing. Enrique Spinelli Dr. Ing. Marcelo Haberman Dr. Ing. Pablo García Dr. Ing. Federico Guerrero Fecha: 5 de mayo de 2020... Horario: martes y jueves de 8:00 a 13:00 Duración: 60h Lugar: Sala de Conferencias 3 del Departamento de Electrotecnia. Fac. de Ingeniería. UNLP See more

Curso: Introducción al Análisis de Sistemas no Lineales Docente a cargo: Dr. Ing. Pablo Puleston Dr. Ing. Miguel Mayosky Ing. J.L. Anderson Fecha: 7 de abril de 2020... Horario: martes de 14:00 a 18:00 Duración: 90h Lugar: Sala de Conferencias del Departamento de Electrotecnia. Fac. de Ingeniería. UNLP See more

El Ing. Hugo Lorente nos cuenta algunas historias de su trabajo y experiencias en la Facultad. https://www.youtube.com/watch?v=cZkCRG3ItvY

I CONGRESO INTERNACIONAL DE MECATRÓNICA AGROINDUSTRIAL (CIMA2020) Mecatrónica: Innovación y Desarrollo Agroindustrial FECHA: 7, 8 Y 9 de octubre de 2020. LUGAR:Centro de Convenciones Concordia, San Lorenzo Oeste 101.Concordia, Entre Ríos, República Argentina.... ORGANIZA: Facultad de Ciencias de la Alimentación de la Universidad Nacional de Entre Ríos. Página web: www.cima.fcal.uner.edu.ar Correo electrónico: [email protected] Teléfono: 00 54 345 4231401 Estimados colegas: En nombre del Comité Organizador del I Congreso Internacional de Mecatrónica Agroindustrial (CIMA 2020) nos complace en invitarlos a participar de este evento que se llevará a cabo los días 7, 8 y 9 de octubre de 2020 en el Centro de Convenciones Concordia, de la ciudad de Concordia, provincia de Entre Ríos, República Argentina. El Congreso es organizado por la Facultad de Ciencias de la Alimentación de la Universidad Nacional de Entre Ríos. Esta Facultad cuenta entre sus ofertas académicas con las carreras de Ingeniería en Mecatrónica e Ingeniería en Alimentos, avalándonos 50 años de trayectoria y excelencia académica, de investigación y transferencia tecnológica.Motivados por nuestro compromiso con la ciencia y la tecnología es que hemosasumido con gratitud la responsabilidadde organizar este evento bajo el lema Mecatrónica: Innovación y Desarrollo Agroindustrial.Para ello nos encontramos elaborando un programa científico a la altura de los desafíosactualesde la disciplina Mecatrónicay de la Agroindustria. El programa contemplará conferencias plenarias, mesas redondas, presentación de trabajos de investigación, presentación de trabajos académicos y exposición de tecnologías innovadoras.Algunas de las temáticas a abordar son: Robótica en la Agroindustria, Sistemas de Control y Automatismos, Inteligencia Artificial y Redes Neuronales, Internet de las Cosas, Avances e Innovación en Mecatrónica, Educación, entre otras.

CONFERENCIA Resonancia magnética de difusión para caracterizar materia blanca cerebral a nivel microscópico: codificando múltiples dimensiones por el Dr. Santia...go COELHO University of Leeds, Reino Unido Jueves 5 de Diciembre de 2019, 14:00 hs. Sala de Conferencias, 1er. Piso Depto. Electrotecnia, Facultad de Ingeniería UNLP Calle 48 y 116. Primer piso. La Plata RESUMEN: El cerebro humano alberga una enorme cantidad de moléculas de agua que se encuentran en constante movimiento térmico. A este fenómeno se lo denomina difusión. Sus desplazamientos, aleatorios por naturaleza, están restringidos por las paredes del tejido cerebral. La resonancia magnética por imágenes (MRI) es capaz de proporcionar mediciones macroscópicas del proceso de difusión de manera no invasiva a través de una técnica conocida como MRI de difusión. Oculta en estas mediciones existe información sobre la arquitectura del tejido subyacente. La capacidad de extraer la microestructura tisular de las mediciones macroscópicas de difusión es extremadamente valiosa ya que esta información está 2-3 órdenes de magnitud por debajo de la resolución típica de MRI. Esto hace que la MRI de difusión sea sensible a procesos patológicos y de desarrollo que ocurren a escala mesoscópica, en el orden de los micrómetros. Acceder a este nivel de detalle puede conducir a biomarcadores clínicos específicos de etapas tempranas en enfermedades neurodegenerativas y también ayudar en el monitoreo del desarrollo cerebral en etapas de crecimiento. Los modelos biofísicos de tejidos se han utilizado ampliamente en la investigación de resonancia magnética para dilucidar el vínculo entre las propiedades microestructurales y la formación de señales de resonancia magnética. El potencial incremento en la sensibilidad y especificidad en la detección de cambios en la microestructura del cerebro es su principal motor de desarrollo. Sin embargo, estos modelos establecen relaciones complejas entre las propiedades biofísicas y la señal adquirida, lo que hace que el problema inverso de recuperar los parámetros del modelo a partir de mediciones ruidosas esté mal condicionado cuando se utilizan adquisiciones de resonancia magnética de difusión convencionales. Esta charla explora métodos para lograr que el modelado biofísico de MRI por difusión sea más robusto, manteniendo requisitos de tiempo y hardware factibles en condiciones clínicas. Primero exploramos teóricamente los beneficios de incorporar mediciones funcionalmente independientes, como la codificación de doble difusión y la codificación multidimensional. Luego proponemos un marco para seleccionar las medidas óptimas para nuestro modelo. Éste nos permite explorar el espacio continuo de medición de difusión multidimensional, y encontrar la adquisición que maximiza la precisión en la estimación de los parámetros de interés. Biografía: Santiago Coelho es Ingeniero Electricista (Facultad de Ingeniería, UNLP, 2015). En 2015 se unió a CISTIB (Center for Computational Imaging and Simulation Technologies in Biomedicine) para investigar nuevos métodos de resonancia magnética por imágenes para el modelado biofísico de la materia blanca bajo la dirección del Prof. Alejandro Frangi. En Noviembre de 2019 obtuvo su doctorado en la Universidad de Leeds, School of Computing. Sus intereses académicos son biofísica de MRI, difusión en el cerebro, y machine learning para el procesamiento de imágenes médicas. Lab-page: http://www.cistib.org/