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Concierto : XVI Festival Internacional de la Cultura / Sinfónica de Vientos de Boyacá - ICBA

  • Autor
  • Idioma Español
  • Publicado por Tunja : Talleres Gráficos Cajacoop
Descripción
Citación recomendada (normas APA)
Instituto de Cultura y Bellas Artes de Boyacá, "Concierto : XVI Festival Internacional de la Cultura / Sinfónica de Vientos de Boyacá - ICBA", -:Tunja : Talleres Gráficos Cajacoop, -. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/2171315/), el día 2025-09-11.

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Podcast que recopila testimonios del público asistente al ciclo de charlas "Libertad Sublime" realizadas en las Bibliotecas Públicas de BibloRed. Dan cuenta de la experiencia musical relacionada al Festival Rock al Parque. Los participantes relatan sus vivencias: donde compraban los discos, los primeros conciertos a los que asistieron, como se difundían los nuevos exponentes del rock colombiano en los medios públicos, la relación de los rockeros con seguidores de otros géneros musicales y la influencia que tuvo esa música en un momento en sus vidas.
  • Temas:
  • Rock (Música)
  • Música

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Una idea descabellada: instantáneas del rock en Bogotá (1957 - 1975)

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Debido a la limitacin de la comprensin del entorno por parte de los robots mviles en las tareas de planificacin de trayectorias locales, existen problemas de bloqueo local y redundancia de trayectorias durante la planificacin en entornos desconocidos y complejos. En este artculo se propone un nuevo algoritmo basado en la combinacin de una red neuronal con memoria a corto plazo (LSTM), control lgico difuso y aprendizaje por refuerzo, que utiliza las ventajas de cada algoritmo para superar las deficiencias de los dems. En primer lugar, se disea un modelo de red neuronal que incluye unidades LSTM para la planificacin local de trayectorias. En segundo lugar, se utiliza un algoritmo de control lgico difuso (FL) de entrada de baja dimensin para recopilar datos de entrenamiento, y se preentrena un modelo de red (LSTM_FT) transfiriendo el mtodo aprendido para aprender la capacidad bsica. A continuacin, se combina el aprendizaje por refuerzo para aprender nuevas reglas de los entornos de forma autnoma para adaptarse mejor a diferentes escenarios. Por ltimo, el algoritmo de fusin LSTM_FTR se simula en entornos estticos y dinmicos, y se compara con los algoritmos FL y LSTM_FT, respectivamente. Las simulaciones numricas muestran que, en comparacin con FL, LSTM_FTR puede mejorar significativamente la eficiencia en la toma de decisiones, mejorar la tasa de xito en la planificacin de rutas y optimizar la longitud de la ruta. Comparado con LSTM_FT, LSTM_FTR puede mejorar la tasa de xito y aprender nuevas reglas.

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A Fusion Method of Local Path Planning for Mobile Robots Based on LSTM Neural Network and Reinforcement Learning

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