 |
|||||||||||
 |
|||||||||||
|
|||||||||||
|
|||||||||||
|
|||||||||||
Flip thinking Talk
May 5th, 2014 
CI2S Enterprise Content Admin 
Cursos UNLP: La norma ISO/IEC 9126-1 – La norma IRAM-ISO/IEC 14598
May 5th, 2014 CI2S Enterprise Content Admin Le enviamos información correspondiente a dos cursos, titulados: “La norma ISO/IEC 9126-1. Modelo de Calidad de productos de Software” y “La norma IRAM-ISO/IEC 14598. Tecnología de la Información. Ingeniería de Software. Evaluación del producto de Software” a cargo del profesor responsable Jorge Ceballos – Docente del IRAM
Informes e Inscripción: Secretaría de Postgrado – Facultad de Informática
Calle 50 y 120 – 2do piso (1900) La Plata
Tel/Fax: 0221 – 4273235
postgrado@lidi.info.unlp.edu.
http://postgrado.info.unlp.
Horario de Atención: Lunes a Viernes 8.30 a 14 – 15 a 20.30hs y Sábados 9 a 13hs.
Secretaría de Postgrado
——————————
“La norma ISO/IEC 9126-1. Modelo de Calidad de productos de Software”
——————————
Profesor responsable: Jorge Ceballos – Docente del IRAM
INICIO: 13 de Mayo
DESARROLLO: del 13 a 15 de Mayo
HORARIO: de 9 hs a 17hs
MODALIDAD: Teórico-Práctico
LUGAR: Aulas de Postgrado – Facultad de Informática
COSTOS:
-General: $1000
-Docentes de la Facultad de Informática y alumnos de Postgrado de la Facultad de Informática: $500
——————————————————————————————————————————————————————————–
“La norma IRAM-ISO/IEC 14598. Tecnología de la Información. Ingeniería de Software. Evaluación del producto de Software”
——————————
Profesor responsable: Jorge Ceballos – Docente del IRAM
INICIO: 13 de Mayo
DESARROLLO: del 13 al 15 de Mayo
HORARIO: de 9 a 17hs
MODALIDAD: Exposición teórica conceptual con participación activa de los asistentes.
LUGAR: Aulas de Postgrado – Facultad de Informática
COSTOS:
-General: $1000
-Docentes de la Facultad de Informática y alumnos de Postgrado de la Facultad de Informática: $500
Secretaría de Postgrado
Facultad de Informática-UNLP
Calle 50 y 120-2do piso
(1900) La Plata
Tel/Fax: 0221-4273235
http://postgrado.info.unlp.
II Jornadas de Cloud Computing
May 5th, 2014 CI2S Enterprise Content Admin Las II Jornadas de Cloud Computing www.jcc2014.info.unlp.edu.ar se realizarán en la Facultad de Informática de la UNLP entre el 30 de Junio y 4 de Julio de 2014.
Las Jornadas están pensadas como un encuentro anual de exposición de trabajos científicos y aplicaciones de empresas en el área de Cloud Computing. Se combinan con Conferencias y un Curso orientado a alumnos de Posgrado interesados en el tema.
Los invitamos a presentar su contribución a las Jornadas. Los papers seleccionados serán publicados en el Journal of Computer Science&Technology.
Para más información pueden consultar el sitio WEB de las Jornadas o escribir a jcc@lidi.info.unlp.edu.ar
Ing. Armando E. De Giusti
Profesor Titular DE – Inv. Principal CONICET
Neurocomputing Special Issue on Dimensionality Reduction for Visual Big Data
May 5th, 2014 CI2S Enterprise Content Admin Call For Papers
Neurocomputing Special Issue on Dimensionality Reduction for Visual Big Data
Website: http://www.journals.elsevier.
Submission: http://ees.elsevier.com/
Important Dates
Paper Submission: Jul. 1, 2014 First Round Notification: Aug. 1, 2014 Revision: Sep. 1, 2014 Final Decision: Oct. 1, 2014 Publication Date: Dec. 1, 2014Topics of Interest
This special issue is devoted to the publications of high quality papers on technical developments and practical applications around advanced dimensionality reduction techniques for visual big data. It will serve as a forum for recent advances in the fields of multimedia analysis, computer vision, machine learning, etc. We invite original and high quality submissions addressing all aspects of these fields. Relevant topics include, but are not limited to, the following:
Supervised /unsupervised /semi-supervised dimensionality reduction for visual big data Subspace learning for visual big data Manifold learning for visual big data Tensor analysis for visual big data Deep learning for visual big data Non-negative matrix factorization for visual big data Kernel-based dimensionality reduction for visual big data Sparse Representation for visual big data Transfer learning for visual big data Incremental learning for visual big data Efficient learning algorithms for visual big data Binary coding and hashing for visual big data Applications of dimensionality reduction for visual big data.
Guest Editors
Yanwei Pang
Professor
School of Electronic Information Engineering
Tianjin University, Tianjin 300072, China,
pyw@tju.edu.cn
Ling Shao
Associate Professor
Department of Electronic & Electrical Engineering
University of Sheffield, United Kingdom
ling.shao@sheffield.ac.uk
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
May 5th, 2014 CI2S Enterprise Content Admin
|
