<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body>
    <p data-path-to-node="9,0">Buenos días:</p>
    <p data-path-to-node="9,1">En la sesión de hoy del <u>PhD Forum de
        la ETSII</u>, habrá un par de charlas muy interesantes. En
      especial, destacamos una sobre la <u>aplicación de la topología
        computacional al análisis de imágenes</u>.</p>
    <p data-path-to-node="9,2">La sesión se proyectará en el <b
        data-path-to-node="9,2" data-index-in-node="30">aula A2.14 a las
        12:30</b>. Por el momento no dispongo del enlace para conectarse
      online de forma independiente, pero si lo encuentro, os lo haré
      llegar por esta misma vía.</p>
    <p data-path-to-node="9,3">Tened en cuenta que el evento consta de
      dos charlas y no se sabe de antemano en qué orden tendrán lugar.
      Os dejo la información de ambas por si son de vuestro interés:</p>
    <p data-path-to-node="9,4"><b data-path-to-node="9,4"
        data-index-in-node="0">1. Juan Roberto Hernández Garibay
        (online):</b> <i data-path-to-node="9,4" data-index-in-node="44"><br>
        Title:</i> Digital Image Analysis using an Abstract Cell Complex
      Paradigm <i data-path-to-node="9,4" data-index-in-node="114"><br>
        Description:</i> Image analysis with ACC and texture handling
      with LBP models images as cellular complexes, enabling robust
      segmentation and stable topology through connectivity and Euler
      characteristics.</p>
    <p data-path-to-node="9,5"><b data-path-to-node="9,5"
        data-index-in-node="0">2. José Enrique Ruiz Navarro
        (presencial):</b> <i data-path-to-node="9,5"
        data-index-in-node="43"><br>
        Title:</i> Online Machine Learning for Imbalanced Multi-Label
      Streams <i data-path-to-node="9,5" data-index-in-node="109"><br>
        Description:</i> This talk introduces online machine learning
      for severely imbalanced multi-label streams and examines
      loss-function adaptation. Fixed baselines (BCE, weighted
      cross-entropy, static focal) are compared with adaptive
      strategies: greedy updates, momentum-anchored robust control, and
      learnable loss parameters. Methods are evaluated prequentially
      with windowed Macro-F1, Micro-F1, Hamming loss, and Exact Match,
      highlighting stability and metric-alignment trade-offs.</p>
    <p data-path-to-node="9,6">Atentamente,</p>
    <p data-path-to-node="9,7">Manuel Soriano Trigueros</p>
  </body>
</html>