Programa de Doctorat en Informàtica

La Universitat Autònoma de Barcelona és un referent a Europa, tant per la qualitat de la docència com per la innovació en la recerca. Fundada l’any 1968, la UAB s’ha convertit en un model a seguir per la seva voluntat de contribuir al progrés social mitjançant la formació dels professionals que requereixen els sectors econòmics i socials més dinàmics del país.

La UAB va ser una de les primeres universitats de l’Estat en rebre el reconeixement de Campus d’Excel·lència Internacional . Aquest Programa promou l’agregació d’institucions que tenen un projecte estratègic comú amb la finalitat de crear un entorn acadèmic, científic, emprenedor i innovador per obtenir una alta visibilitat internacional. La proposta de la Universitat Autònoma de Barcelona és el projecte “UABCEI: Aposta pel coneixement i la innovació”. Es tracta d’un pla estratègic que pretén dinamitzar l’entorn d’R+D+i amb la finalitat de situar la UAB entre les millors universitats europees.


Si sou doctor o doctora de la Universitat Autònoma de Barcelona i voleu publicar la vostra tesi a TDX, contacteu amb tdx@uab.edu. Per a més informació consulteu les preguntes més freqüents

Recent Submissions

Going beyond Classification Problems for the Continual Learning of Deep Neural Networks 

Wu, Chenshen (Date of defense: 2023-03-16)

L'aprenentatge profund ha experimentat un gran progrés en l'última dècada a causa de l'explosió de la mida de les dades d'entrenament i els avenços en potència computacional. Mitjançant el processament d'inici a final de ...

Smart Traffic Control for the Era of Autonomous Driving 

Qiao, Jianglin (Date of defense: 2023-03-10)

En l'última dècada, la investigació sobre vehicles autònoms (AV) ha fet un progrés revolucionari. Els avenços en intel·ligència artificial (IA), i especialment en aprenentatge automàtic, permeten que els cotxes autònoms ...

Gestión del Almacenamiento para Tolerancia a Fallos en Computación de Altas Prestaciones 

León Otero, Betzabeth (Date of defense: 2023-03-09)

En entornos HPC es primordial mantener en continuo funcionamiento las aplicaciones que implican gran tiempo de ejecución. La redundancia es uno de los métodos utilizados en HPC como una estrategia de protección frente a ...

Synth-to-real semi-supervised learning for visual tasks 

Gómez Zurita, Jose Luis (Date of defense: 2023-03-23)

Aquest PhD se centra a aplicar l’aprenentatge semisupervisat (SSL) en problemes d’adaptació de domini sense supervisió (UDA) per tasques visuals relacionades amb la conducció autònoma. Comencem adreçant el problema de ...

A controller-driven approach for Opportunistic Networking 

Toro Valdivia, MªCarmen de (Date of defense: 2023-01-27)

Les xarxes oportunistes (OppNets) aprofiten les oportunitats de contacte entre els nodes, el quals utilitzen l’habilitat de comunicar-se directament entre ells, per fer fluir les dades a través d’una xarxa mancada ...

Deep learning based architectures for cross-domain image processing 

Mehri, Armin (Date of defense: 2023-02-10)

La visió humana està restringida a l’espectre visual-òptic. La visió artificial no ho és. Les càmeres sensibles a diverses bandes espectrals d’infrarojos poden millorar les capacitats dels sistemes autònoms i proporcionar ...

Reading Music Systems: From Deep Optical Music Recognition to Contextual Methods 

Baró Mas, Arnau (Date of defense: 2022-11-14)

La transcripció de partitures a algun format llegible per un ordinador pot realitzar-se manualment. No obstant això, la complexitat de la notació musical condueix inevitablement a un enutjós programari d’edició de partitures, ...

A Bitter-Sweet Symphony on Vision and Language: Bias andWorld Knowledge 

Biten, Ali Furkan (Date of defense: 2022-11-17)

La visió i el llenguatge són àmpliament considerats com a pedres angulars de la intel·ligència. Tot i que el llenguatge i la visió tenen objectius diferents: el llenguatge té el propòsit de la comunicació, la transmissió ...

Leveraging Scene Text Information for Image Interpretation 

Mafla Delgado, Andrés Patricio (Date of defense: 2022-11-21)

Fins fa poc, la majoria dels models de visió per computador seguien sent analfabets, ignorant en gran mesura la informació explícita i semànticament rica continguda com a text d’escena. El progrés recent en la detecció i ...

Document Image Enhancement and Recognition in Low Resource Scenarios: Application to Ciphers and Handwritten Text 

Souibgui, Mohamed Ali (Date of defense: 2022-12-01)

En aquesta tesi proposem diferents contribucions per tal de millorar i reconèixer imatges de documents manuscrits històrics, especialment aquells amb escriptures rares, com els documents xifrats. A la primera part es ...

A methodological approach to routing protocol design and evaluation in opportunistic networking 

Freire Bastidas, Diego Mauricio (Date of defense: 2022-10-25)

Al llarg dels anys, les tecnologies sense fils s’han integrat en dispositius quotidians com ara telèfons, tauletes i portàtils. Al principi, les comunicacions sense fil es basaven en una infraestructura fixa. Després, es ...

Compact data structures for remote sensing data 

Chow, Kevin (Date of defense: 2022-07-27)

En aquesta era digital, diàriament s'estan generant i processant una enorme quantitat de dades. S'acumulen fins a tal punt que és necessari i imperatiu utilitzar la compressió de dades per reduir la mida de les dades de ...

An Algorithmic Framework for Making Use of Negative Learning in Ant Colony Optimization 

Nurcahyadi, Teddy (Date of defense: 2022-09-19)

L'optimització amb colònies de formigues (ACO) és una metaheurística que s'inspira en la naturalesa. ACO explota la capacitat que tenen les formigues per a trobar rutes curtes, entre el formiguer i la font d'aliments, ...

Point-based data compression 

Tzamarias, Dion Eustathios Olivier (Date of defense: 2022-07-29)

El tema d'aquesta tesi és la compressió de point clouds i la compressió d'imatges naturals i hiperespectrals a través de transformacions de filterbanks de grafs.

Deep Metric Learning for re-identification, tracking and hierarchical novelty detection 

Ruiz López, Idoia (Date of defense: 2022-07-27)

L'aprenentatge de mètriques es refereix al problema de l'aprenentatge automàtic d'aprendre una mesura de distància o similitud amb l'objectiu de comparar dades. En particular, l'aprenentatge de mètriques profund implica ...

Towards Efficient and Robust Convolutional Neural Networks for Single Image Super-Resolution 

Behjati, Parichehr (Date of defense: 2022-04-27)

La superresolució d’imatge única (SISR) és una tasca important en el processament d’imatges, que té com a objectiu millorar la resolució dels sistemes d’imatges. Recentment, SISR ha estat testimoni de grans avenços amb el ...

Self-supervised learning for image-to-image translation in the small data regime 

Álvarez Gila, Aitor (Date of defense: 2022-07-19)

La irrupció a gran escala de Xarxes Neuronals Convolucionals Profundes (CNNs) a la visió per computador des de 2012 ha duït a un paradigma predominant d’interpretació de la imatge consistent en un procés d’aprenentage ...

Continual learning for hierarchical classification, few-shot recognition, and multi-modal learning 

Wang, Kai (Date of defense: 2022-07-07)

Aquest article investiga sobre “Aprenentatge continu per a classificació jeràrquica, reconeixement amb pocs exemples i aprenentatge multimodal

Reducing Label Effort with Deep Active Learning 

Zolfaghari Bengar, Javad (Date of defense: 2021-12-20)

Les xarxes neuronals convolucionals profundes (CNN) han aconseguit un rendi ment superior en moltes aplicacions de reconeixement visual, com la classificació, detecció i segmentació d’imatges. El entrenament de CNN profundes ...

Towards Smart Fashion: Visual Recognition of Products and Attributes 

Yazıcı, Vacit Oğuz (Date of defense: 2022-01-18)

La intel·ligència artificial innova la indústria de la moda proposant noves aplicacions i solucions als problemes als quals s’enfronten els investigadors i enginyers que treballen en la indústria. En aquesta tesi abordem ...

More