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    Aportes para la enseñanza de teoría de autómatas y lenguajes formales
    (UTN, 2017) Vázquez, Juan Carlos; Constable, Leticia E.
    La teoría de autómatas y lenguajes formales conforma la base conceptual de numerosas áreas de la Informática. Su contenido resulta abstracto por su fuerte sabor matemático, lo que dificulta la comprensión de los estudian tes de ingeniería en los primeros años. Como productos del proyecto “Detección de erro res sintácticos bajo el algoritmo de Earley” se han desarrollado explicaciones detalladas, módulos de software y ejemplos de aplica ción, que pueden ser de utilidad como ele mentos didácticos para la enseñanza de estos temas y para la práctica efectiva de la teoría en laboratorio. Además, se han desarrollado seminarios de actualización para docentes y una propuesta de cambio en la teoría de au tómatas con el objetivo de acercar la teoría a la práctica real.
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    Detección de errores sintácticos bajo el algoritmo de Earley
    (-, 2014) Vázquez, Juan Carlos; Constable, Leticia E.; Meloni, Brenda; Jornet, Wilfredo; Arcidiánico, Marcelo; Parisi, Germán
    Desde la década de 1950, se han definido y desarrollado gran cantidad de lenguajes de programación y sus respectivos compiladores y se han ido diseñado y estudiado numerosas técnicas de análisis sintáctico. Muchas de ellas fueron en su momento desestimadas por problemas de desempeño: con las máquinas disponibles tardaban demasiado en hacer su tarea como para ser utilizadas en forma práctica. Sin embargo, las mejoras en la potencia computacional de los equipos de computación y sucesivas revisiones de los algoritmos involucrados a través de los años, que mejoraron su complejidad en algunos casos, hacen necesaria una revisión de esas técnicas dejadas de lado. Con ese fin, se ha lanzado un proyecto para revisar en particular el algoritmo de análisis sintáctico desarrollado por Jay Earley a principios de 1970 y determinar su aplicabilidad efectiva en el desarrollo de un compilador propio, sobre todo en lo referido a la especificidad con que pueden ser detectados e informados los errores (tipo de error y lugar de aparición).
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    Determining diameter of animal textile fiber using image processing techniques
    (2014) Arcidiácono, Marcelo J.M.; Destefanis, Eduardo; Constable, Leticia E.; Vázquez, Juan Carlos
    In the context of productive sustainability of animal textile fibers, the possibility to achieve safe and inexpensive methods allowing to measure fiber quality is paramount for farmers pretending to compete in local and international markets. Using an image of a longitudinal cut of camelid fibers, we propose a computational method in which a Hierarchical Temporary Memory algorithm recognizes and identifies each of these fibers and a modified Gabor filter enhances and reconstructs the input image in order to reduce measurement errors of the mean diameter due to crossovers and out of focus objects. In this paper this procedure is described and results are discussed. The obtained results agree with the laboratory measurements.
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    Enseñanzas de la implementación de un analizador léxico
    (-, 2014) Vázquez, Juna Carlos; Constable, Leticia E.; Jornet, Wilfredo; Meloni, Brenda
    La comprensión de temas abstractos de la teoría de autómatas y lenguajes formales, suele ser difícil para alumnos de los primeros años de las carreras de Ingeniería. El uso de simuladores y el modelado del funcionamiento de elementos cotidianos mejora esta situación, pero el estudiante suele no tener aún la soltura necesaria en programación para bajar a código los conceptos aprendidos. Durante el transcurso del proyecto de I+D en el que se intenta determinar cómo indicar eficientemente errores (localización y tipo) utilizando un algoritmo general de análisis sintáctico (Earley), se desarrolló un analizador léxico y esta tarea se encaró de tal forma que, además de servir al proyecto, señalara claramente la transferencia de la teoría a la práctica y creara una herramienta útil para la enseñanza en el aula Esta tarea dejó una serie de experiencias las que se comparten en el presente artículo.
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    Enseñanzas de la implementación de un analizador sintáctico por descenso recursivo
    (Conaiisi - Universidad Católica de Salta, 2016) Vázquez, Juan Carlos; Constable, Leticia E.; Jornet, Wilfredo; Meloni, Brenda; Carballo , Nicolás
    La comprensión de temas abstractos de la teoría de lenguajes, algoritmos y máquinas abstractas, es difícil para alumnos de los primeros cursos de las carreras de Ingeniería. El estudiante suele no tener aún el manejo fluido de programación para pasar a código los conceptos aprendidos. Se continúa en este artículo la saga iniciada con un trabajo anterior sobre Analizadores Léxicos que, en el proyecto de I+D en el que se intenta determinar cómo informar adecuadamente errores al usar un algoritmo de análisis sintáctico general (Earley), muestra las vicisitudes de la tarea de traspasar a código la teoría con fidelidad y rigurosamente. En esta oportunidad, se comparte una serie de experiencias dejadas durante la construcción de un analizador sintáctico por descenso recursivo, usado en el proyecto y pensado como herramienta de enseñanza.
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    Evaluación del desempeño de un autómata finito determinista bidireccional con memoria Lifo/Fifo
    (REVISTA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, FÍSICAS Y NATURALES, 2017-03) Giró, Juan; Vázquez, Juan Carlos; Meloni, Brenda; Constable, Leticia E.
    En el campo de las máquinas abstractas hay una franja muy interesante que normalmente recibe poca atención, que está integrada por aquellas de capacidad inferior a la Máquina de Turing y mayor a la del Autómata Finito. Las evidencias mostraron que estas máquinas disponen de una gran potencialidad y pueden tener desempeños muy interesantes ante problemas específicos, lo que llevó a tratarlas como objetos de estudio en este trabajo. Con este fin se reconocieron y evaluaron las principales máquinas disponibles, se propuso una nueva máquina con memoria Lifo/Fifo, se seleccionó un caso de estudio y se analizaron los resultados obtenidos medianteel uso de un simulador implementado a tal fin. Las pruebas se orientaron a evaluar la complejidad temporal y la sensibilidad de este indicador ante variantes en las cadenas de datos, contrastando los resultados con los obtenidos con dos Máquinas de Turing. El trabajo ofreció la oportunidad de reconocer otras máquinas a ser estudiadas en el futuro y también confirmaron el enorme valor técnico y pedagógico de los procesos de simulación.
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    Gaala: grupo de aprendizaje automático, lenguajes y autómatas
    (WIIC, Universidad Nacional del Nordeste, 2018) Vázquez, Juan Carlos; Castillo, Julio; Constable, Leticia E.; Cárdenas, Marina
    Durante más de catorce años de desarrollo de proyectos de investigación en las áreas de autómatas, lenguajes y redes neuronales artificiales, entre otras muchas temáticas afines, se ha conformado una masa crítica de recursos humanos capacitados, dotados de los conocimientos, experiencia y trayectoria para generar un consistente equipo de trabajo. La necesidad de conformar un ámbito más estructurado, concentrado y formal donde se establezca la discusión científica, académica y práctica de los distintos temas involucrados, de las líneas de acción a emprender a futuro, de las formas de financiamiento a utilizar y del modo trabajo que promueva la sinergia de equipo, guían la propuesta de conformación de un Grupo UTN de I+D en temáticas afines a los proyectos ya realizados y en marcha de estos investigadores. El “Grupo de Estudio, Investigación, Desarrollo y Transferencia en Aprendizaje Automático, Lenguajes y Autómatas” (GA2LA) es presentado aquí con sus antecedentes, expectativas y líneas de investigación.
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    Procesamiento de imágenes de muestras de laboratorio de fibras textiles animales
    (2013) Constable, Leticia E.; Arcidiácono, Marcelo; Vázquez, Juan Carlos
    Pensando en la sustentabilidad productiva de fibra textil de origen animal, contar con un método ágil y seguro para obtener una medida de calidad de fibra, resulta sumamente valioso para los productores rurales. Una medida de calidad de fibra textil puede obtenerse a partir del diámetro de la misma. El laboratorio del SUPPRAD lleva a cabo un procedimiento innovador en la obtención de este valor, en el que se hace un corte transversal de un mechón peinado previamente, se prepara con acrilatos sobre un portaobjetos y luego es fotografiado con un equipo adosado al microscopio; finalmente, sobre la imagen obtenida se determina manualmente el diámetro promedio de las fibras. Este método manual resulta lento, engorroso e introduce error por intervención humana. Se automatiza el procedimiento por medio de un software de tratamiento de imágenes. Se comentan los resultados obtenidos y se presentan las previsiones para la continuación de este trabajo.
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    Tratamiento de imágenes de fibras animales
    (2013) Constable, Leticia E.; Arcidiácono, Marcelo; Vázquez, Juan Carlos; Picco, Juan Eduardo
    En el marco de la sustentabilidad productiva de fibra textil de origen animal, contar con un método ágil y seguro que permita obtener una medida de la calidad de la fibra, resulta sumamente valioso para los productores rurales. Una medida de calidad de la fibra textil puede obtenerse a partir del diámetro de la misma. El laboratorio del SUPPRAD lleva a cabo un procedimiento científico innovador en la obtención de este valor en la que se recoge un corte transversal del mechón, previamente peinado y preparado con acrilatos, en un portaobjetos, para ser fotografiado con un equipo adosado a un microscopio. La imagen obtenida es manualmente procesada para determinar el diámetro promedio de la fibra. Este procedimiento manual de medición, resulta lento, engorroso e introduce error por intervención humana. Se automatiza el procedimiento por medio de un software de procesamiento de imágenes. Se comentan los resultados obtenidos y se presentan las previsiones para la continuación de este trabajo.