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Manuel Hermenegildo Salinas nombrado por segunda vez Presidente del Consejo Científico de INRIA

D. Manuel Hermenegildo Salinas, Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la ETS de Ingenieros Informáticos de la UPM, y profesor del MUIA, ha sido nombrado por segunda vez Presidente del Consejo Científico de INRIA, el Instituto Francés de Investigación en Informática y Automática (https://www.inria.fr/en/) (Institut national de recherche en informatique et en automatique)

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Nuevo libro de los catedráticos de la UPM, Concha Bielza y Pedro Larrañaga

El libro, publicado por la editorial Cambridge University Press introduce al lector en diferentes técnicas relacionadas con el machine learning y los modelos estadísticos aplicados a la neurociencia.

Los catedráticos de la ETSI Informática de la  Universidad Politécnica de Madrid, Concha Bielza y Pedro Larrañaga han publicado un nuevo libro en el que recogen algunas de sus aportaciones más destacadas en materia de neurociencia computacional.

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Pedro Larrañaga ponente en el debate online organizado por la Fundación Pfizer sobre "Medicina del Futuro: Inteligencia Artificial y Terapia Génica"

La inteligencia artificial y la terapia génica se posicionan como grandes aliadas en la medicina del futuro

Pedro Larrañaga, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Madrid, ha participado en la VII edición de sus encuentros "Ciencia en Constante Evolución" celebrada por La Fundación Pzifer, en un coloquio en torno a la "Medicina del futuro: Inteligencia Artificial y Terapia Génica", para analizar en profundidad las oportunidades que ambas disciplinas ofrecen en el terreno de la salud.

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Big Data e Inteligencia Artificial para la detección la riqueza oculta, el abuso de la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude en España

El Profesor Alfonso Mateos Caballero y su doctorando Ignacio González García, a través de algoritmos, las nuevas tecnologías Big Data y de Inteligencia Artificial detectan la riqueza oculta, el abuso de la ingeniería fiscal agresiva, el blanqueo de capitales y el fraude en España. Identificando más de 170 millones de relaciones familiares no declaradas y a los propietarios reales de más de medio billón de euros y detectando que 2.532.964 ciudadanos poseen una riqueza mucho mayor de la declarada a través de un entramado de empresas.

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Publicaciones más recientes

A. Jiménez-Martín, E. Gallego, A. Mateos, J.A. Fernández del Pozo (2017), “Restoring a Radionuclide Contaminated Aquatic Ecosystem: A Group Decision Making Problem with Incomplete Information within MAUT Accounting for Veto”Group Decision and Negotiation 26 (4), 653-675.

Mihindukulasooriya, N., Poveda, M., García-Castro, R., Gómez-Pérez, A. (2017): Collaborative Ontology Evolution and Data Quality - An Empirical Analysis, En: OWL: Experiences and Directions – Reasoner Evaluation, 95-114. Springer, DOI: 10.1007/978-3-319-54627-8_8

Martín, M., Jiménez-Martín, A., Mateos, A. (2017): A Possibilistic Reward Method for the Multi-Armed Bandit Problem, Proceedings of the 6th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, Scitepress, 75-84.

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