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Víctor Maojo nombrado académico de la Real Academia Nacional de Medicina de España

El martes 8 de marzo de 2022, Víctor Maojo ha sido elegido Académico Correspondiente de la Real Academia Nacional de Medicina de España (RANME), en una convocatoria publicada en septiembre de 2021 en el BOE. El profesor Maojo ha expresado su voluntad de estar a la altura de esta histórica institución y aportar los avances más recientes en diversos temas, sobre todo aquellos relacionados con la Biomatemática, la Informática Médica y, particularmente, la Inteligencia Artificial en la Medicina.
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Curso de Formación en Inteligencia Artificial Aplicada

El Departamento de Inteligencia Artificial imparte, dentro de la oferta de formación continua de la UPM, un curso en Inteligencia Artificial Aplicada cuya próxima edición está prevista para enero de 2022.
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Martín Molina González y Pascual Campoy Cervera reciben el Premio I+Dron

"Premio I+Dron: De carácter anual, reconoce los trabajos, estudios, proyectos, artículos o publicaciones técnicas que constituyan una contribución singular a la innovación en el sector de los drones, en los ámbitos del diseño de la aeronave y de las tecnologías de sus sistemas (entre otros, el de propulsión, comunicaciones, control, etc.), de la producción, de la operación, de la gestión de tráfico de drones, así como del desarrollo de nuevas aplicaciones. [...]
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Victor Maojo uno de los científicos elegidos para el Libro de Historia de la Informática Médica en el Mundo

Un grupo de editores, liderados por Casimir Kulikowski, y que incluye al director en el hospital Brigham and Women´s de la Harvard University, en Boston, Robert Greenes (dos pioneros históricos desde los años 1960, ambos miembros de la US National Academy of Medicine desde hace muchos años) ha compilado un libro con biografías y reseñas de un grupo
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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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