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CESAR ARMANDO BELTRAN CASTAÑON

CESAR ARMANDO BELTRAN CASTAÑON

CESAR ARMANDO BELTRAN CASTAÑON

Doctor en Bioinformática, Universidad de Sao Paulo

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MESTRE EN CIENCIAS - CIENCIA DE LA COMPUTACAO (instituto de ciencias matematicas e de computacao - Universidad de sao paulo)

Ingeniero de Sistemas
DOCENTE ORDINARIO - PRINCIPAL
Docente a tiempo completo (DTC)
Departamento Académico de Ingeniería - Sección Ingeniería Informática

Sumilla

Doctor en Bioinformática (2007), y Magister en Ciencia de la Computación (2003), ambos en la Universidad de Sao Paulo (USP), Brasil; realizó una estancia Post- doctoral en Texas A&M University (USA), 2016; posee graduación en Ing. de Sistemas de la Universidad Católica de Santa María (Arequipa), 1993. Actualmente es Profesor Principal e Investigador Senior de la Pontificia Universidad Católica del Perú, es líder fundador del Grupo científico en Inteligencia Artificial (IA-PUCP) y Presidente de la IEEE Computer Society (2019-2020) de la cual es Miembro Senior (90432437). Posee una reconocida trayectoria académica ejercida en diferentes universidades del país y extranjero. Posee publicaciones científicas indexadas en revistas y conferencias así como participa de redes científicas mundiales.

Correo electrónico
  cbeltran@pucp.edu.pe

Publicaciones (42)

Artículos en memoria o anales de congreso (32) | Artículos en revista (9) | Libro completo (1)
PINEDA, F. E.; AYMA, V. A.; ADUVIRI, R. A.; BELTRAN, C. A.(2020). Super Resolution Approach Using Generative Adversarial Network Models for Improving Satellite Image Resolution. En Annual International Symposium on Information Management and Big Data SIMBig 2019: Information Management and Big Data. (pp. 291 - 298). Springer. Recuperado de: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-46140-9_27
PINEDA, F. E.; AYMA, V. A.; BELTRAN, C. A.(2020). A generative adversarial network approach for super-resolution of sentinel-2 satellite images. En 2020 24th ISPRS Congress - Technical Commission I, 31 August 2020 - 2 September 2020. (pp. 9 - 14). International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. Recuperado de: https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLIII-B1-2020/9/2020/
AYMA, V. A.; Pedro, G.; BELTRAN, C. A.(2022). A Distributed N-FINDR Cloud Computing-Based Solution for Endmembers Extraction on Large-Scale Hyperspectral Remote Sensing Data. Remote Sensing. Volumen: 9. (pp. 2153 - 2153). Recuperado de: https://www.mdpi.com/2072-4292/14/9/2153
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Investigaciones (19)

2022 - 2023
TARPURIQ, recursos lingüísticos para el procesamiento computacional del idioma Quechua sureño

2021 - 2023
Explorando las fronteras de la física usando neutrinos y nuevas tecnologías de computación de alto rendimiento

2021 - 2023
Meteo-Huascarán: Ecoturismo seguro con monitoreo y pronóstico meteorológico automatizado con machine learning en el Parque Nacional Huascarán

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Docencia

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Pregrado

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BELTRÁN CASTAÑÓN, CÉSAR ARMANDO; GOMEZ ZEGARRA, EDER MAICOL; Hidalgo Castro, Roberto. (2016). FMIQ - Fast Medical Image Query.

BELTRAN CASTAÑON, CESAR ARMANDO. (2016). FMIQ: Fast Medical Image Query. [00403-2016].

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