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Graduación y Proyecto de Mejora Logística: Marcos Bione y Maximiliano Cuevas Córdoba, nuevos Ingenieros Industriales de la UNJu.

Marcos Bione y Maximiliano Cuevas Córdoba defendieron su Proyecto Final de Grado, titulado: "Propuesta de mejora en el nivel de servicio aplicando reingeniería de procesos en la gestión del inventario y almacén de una empresa distribuidora de alimentos de la provincia de jujuy", el 12 de diciembre de 2024 obteniendo una calificación de 10 (diez). Ambos se graduaron en la carrera de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jujuy (UNJu).

El proyecto fue dirigido por el Ing. Néstor Orlando Cruz y asesorado por el Lic. Claudio Fabián Griotti, frente a un tribunal evaluador compuesto por la Ing. Yolanda Patricia Arce, la Ing. Rita del Carmen Martiarena y el Ing. Pablo Daniel Chacón.

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Encuentro entre la FI UNJu y la UNSA para su participación en el Seminario sobre Planificación Territorial y Minería de la CEPAL

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jujuy (FI UNJu) formará parte del Seminario Internacional titulado "Planificación Territorial en las Políticas Públicas y la Relación con la Minería como Recurso Estratégico en la Región NOA de la Argentina". Este evento, organizado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), se llevará a cabo los días 26 y 27 de marzo del presente año en la Universidad Nacional de Salta (UNSA), la cual será la sede anfitriona del seminario.

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Guillermo Fernando Tejerina se gradúa con un innovador sistema de diagnóstico de enfermedades cardíacas basado en Deep Learning

La carrera de Licenciatura en Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la UNJu cuenta con un nuevo egresado, Guillermo Fernando Tejerina, quien defendió su Trabajo Final de Grado titulado "Deep Learning para el Análisis de ECG" el 11 de diciembre de 2024, bajo la dirección del Ing. Miguel Augusto Azar, frente a un tribunal evaluador compuesto por la Esp. Lic. Analía Noemí Herrera Cognetta, el Lic. Marco Antonio Farfán y la Mg. Ing. Lía Gabriela Rico.

El trabajo consistió en la elaboración de un sistema para diagnosticar enfermedades cardiovasculares utilizando técnicas de deep learning. Este extenso proceso fue concretado con éxito y buenos resultados. El proyecto fue motivado por el Ing. Azar, quien acompañó a Guillermo para que aplicara conocimientos de nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial.