Ramiro Adrian Donoso Floody
Profesional
Universidad de La Frontera
Temuco, Chile
Machine Learning Pattern Recognition Images Processing
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Ingeniero Civil Informático, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2010
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Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática, UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. Chile, 2010
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Doctor en Ingeniería, UNIVERSIDAD DE LA FRONTERA. Chile, 2017
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Profesional Part Time
UNIVERSIDAD DE LA FRONTERA
Facultad de Ingeniería y Ciencias
Temuco, Chile
2017 - 2018
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Profesional Full Time
UNIVERSIDAD DE CHILE
Facultad de Ingeniería y Ciencias
Temuco, Chile
2018 - 2019
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Profesional Part Time
UNIVERSIDAD DE LA FRONTERA
Facultad de Ingeniería y Ciencias
Temuco, Chile
2013 - 2017
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Profesional Part Time
UNIVERSIDAD DE LA FRONTERA
Facultad de Ingeniería y Ciencias
Temuco, Chile
2012 - 2013
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Director de Carrera I.C. Telemática Full Time
UNIVERSIDAD DE LA FRONTERA
Facultad de Ingeniería y Ciencias
Temuco, Chile
2019 - At present
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Profesional Full Time
Universidad Miguel Hernández de Elche
Elche, España
2013 - 2013
Encoding high order cylindrically polarized light beams |
Modified Expectation Maximization Algorithm for MRI Segmentation |
Smart-agro: tecnologías iot aplicadas a la detección temprana de cojera y de celo en vacas de lechería |
STUDY AND DEVELOPMENT OF A MULTIFUNCTIONAL OPTICAL MICROSCOPE PLATFORM WITH PROGRAMMABLE OPTICAL TRAPPING, FOURIER FILTERING AND POLARIMETRIC IMAGING MODULES, BY DESIGNING OPTIMAL PHASE OPTICAL DIFFRACTIVE ELEMENTS IMPLEMENTED WITH SLMS. |
Tecnología portátil para análisis de suelo TPAS mediante reflectancia difusa en el espectro visible-infrarrojo |
Optimización de los recursos disponibles de los agricultores de La Araucanía, mediante la generación de información técnico económica que facilite la toma de decisiones de sus sistemas productivos. |
CONSTRUCTION OF MULTIPLE CLASSIFER SYSTEM IN PATTERN RECOGNITION |
STUDY AND DESIGN OF DIFFRACTIVE POLARIZED PROGRAMMABLE OPTICAL ELEMENTS. APPLICATION OF REAL TIME CONTROLLED POLARIZED BEAMS SHAPES FOR OPTICAL TRAPPING. |
ENSEMBLE LEARNING STRATEGIES FOR HIGH-DIMENSIONAL AND NON-STATIONARY DATA |