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Tabla de Contenidos: “…Asociación Argentina de Ecología (AsAE) -- Sociedad Argentina de Botánica -- Sociedad Argentina de Biología (SAB) -- Sociedad Argentina de Fisiología Vegetal (SAFV) -- Otras asociaciones -- PUBLICACIONES CIENTÍFICAS ARGENTINAS Y DIVULGACIÓN DE LA CIENCIA -- LA BIOLOGÍA DE SISTEMAS Y SU VINCULACIÓN CON EL (...) -- CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES -- Tendencias generales de los últimos años -- La formación de grado -- Publicaciones nacionales vs. internacionales -- Sistemas de evaluación -- Temas de vacancia -- Patentes -- Subsidios para la investigación -- CAPÍTULO 4: CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN -- AGRADECIMIENTOS -- METODOLOGÍA -- DEFINICIÓN DEL ÁREA EVALUADA -- Subdisciplinas incluidas -- ESTADO DEL CONOCIMIENTO DEL ÁREA EN EL MUNDO -- Temas de Frontera -- ANÁLISIS GLOBAL DEL ÁREA EN LA ARGENTINA -- Grupos de Trabajo -- Infraestructura y Financiación -- Producción científica argentina -- FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS -- SOCIEDADES Y ASOCIACIONES CIENTÍFICAS ARGENTINAS -- Sociedad Argentina de Informática e Investigación (...) -- Fundación Sadosky -- Red de Universidades con Carreras de Informática (...) -- PUBLICACIONES CIENTÍFICAS ARGENTINAS Y DIVULGACIÓN DE LAS CIENCIAS -- CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES -- Formación e inserción de jóvenes investigadores -- Publicaciones -- Calidad de la formación de recursos humanos -- Formación de recursos humanos en el extranjero -- Vinculación academia-industria -- Áreas de excelencia -- CAPÍTULO 5: FÍSICA -- AGRADECIMIENTOS -- METODOLOGÍA EMPLEADA -- DEFINICIÓN DEL ÁREA EVALUADA -- Subdisciplinas incluidas -- ESTADO DEL CONOCIMIENTO DEL ÁREA EN EL MUNDO -- ANÁLISIS GLOBAL DEL ÁREA EN LA ARGENTINA -- Grupos de Trabajo -- Infraestructura y financiación -- Producción científica argentina -- FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS -- SOCIEDADES Y ASOCIACIONES CIENTÍFICAS ARGENTINAS -- Asociación Física Argentina (AFA)…”

“…Estamos atravesados de deseos, con un anhelo permanente de algo mÆs. Deseos de toda forma y especie: luminosos y oscuros, alcanzables e imposibles, Ægiles y obsesivos, permitidos y prohibidos, atÆvicos y sutiles, siempre nuevos y siempre antiguos. …”

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Tabla de Contenidos: “…*ea, *eo and *ō -- 17.1 Coastal Dutch ee for StDu. ie -- 17.2 Coastal Dutch oo for StDu. oe -- 17.2.1 The Middle Dutch situation -- 17.2.2 Mid vowel relic forms in western dialects -- 17.2.3 Shortening to o -- 17.3 Coastal Dutch eu from *ō without mutation factor -- Summary -- 17.4 North Hollandish ja, aa from *eu -- Chapter 18. WGm. *ǣ -- Interpretation -- Chapter 19. Unrounding of *ǖ, *ō̈, *äü, and *iu -- 19.1 Unrounding of *ǖ -- Evidence to be dismissed -- 19.2 Unrounding of *o -- Evidence to be dismissed -- 19.3 Unrounding of *äü -- Uncertain evidence -- Evidence to be dismissed -- 19.4 Unrounding of *iu -- Discussion -- 19.5 The rise and unrounding of so-called "ui2" -- 19.6 Summary and conclusions -- Summaries -- General conclusion -- Chapter 20. …”

Tabla de Contenidos: “…PyTorch for deep learning modeling -- Summary -- Questions -- References -- Chapter 13: Advanced Deep Learning Techniques -- Technical requirements -- Types of neural networks -- Categorization based on data type -- Convolutional neural networks for image shape data -- Performance assessment -- CNN modeling using PyTorch -- Image data transformation and augmentation for CNNs -- Using pre-trained models -- Transformers for language modeling -- Tokenization -- Language embedding -- Language modeling using pre-trained models -- Modeling graphs using deep neural networks -- Graph neural networks -- GNNs with PyTorch Geometric -- Summary -- Questions -- References -- Chapter 14: Introduction to Recent Advancements in Machine Learning -- Technical requirements -- Generative modeling -- Generative deep learning techniques -- Prompt engineering for text-based generative models -- Generative modeling using PyTorch -- Reinforcement learning -- Reinforcement learning with human feedback (RLHF) -- Self-supervised learning (SSL) -- Self-supervised learning with PyTorch -- Summary -- Questions -- References -- Part 5: Advanced Topics in Model Debugging -- Chapter 15: Correlation versus Causality -- Technical requirements -- Correlation as part of machine learning models -- Causal modeling to reduce risks and improve performance -- Assessing causation in machine learning models -- Causal inference -- Causal modeling using Python -- Using dowhy for causal effect estimation -- Using bnlearn for causal inference through Bayesian networks -- Summary -- Questions -- References -- Chapter 16: Security and Privacy in Machine Learning -- Technical requirements -- Encryption techniques and their use in machine learning -- Implementing AES encryption in Python -- Homomorphic encryption -- Differential privacy -- Federated learning -- Summary -- Questions -- References…”

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