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Kirby Genesis: Dragonsbane #1

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  • Autor
  • Año de publicación 2012
  • Idioma Inglés
  • Publicado por Dynamite,
Descripción
Citación recomendada (normas APA)
Fritz. Casas, "Kirby Genesis: Dragonsbane #1", -:Dynamite,, 2012. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3281746/), el día 2025-06-19.

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Imagen de apoyo de  Umbrella Academy Volume 1: Apocalypse Suite

Umbrella Academy Volume 1: Apocalypse Suite

Por: . Various | Fecha: 2016

In an inexplicable worldwide event, forty-seven extraordinary children were spontaneously born to women who'd previously shown no signs of pregnancy. Millionaire inventor Reginald Hargreeves adopted seven of the children; when asked why, his only explanation was, "To save the world." These seven children form the Umbrella Academy, a dysfunctional family of superheroes with bizarre powers. Their first adventure at the age of ten pits them against an erratic and deadly Eiffel Tower, piloted by the fearsome zombie-robot Gustave Eiffel. Nearly a decade later, the team disbands, but when Hargreeves unexpectedly dies, these disgruntled siblings reunite just in time to save the world once again. * This volume collects the first six-issue series, as well as out-of-print short stories and an expanded sketchbook section featuring work by Gabriel Ba, James Jean, and Gerard Way. * "Flawless...stylish, imaginative."--Newsarama * Listed as one of the Top Ten Great Graphic Novels for Teens by the Young Adult Library Service Association (YALSA). * Amazon.com's #1 Graphic Novel of 2008! * A New York Times bestseller!
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Imagen de apoyo de  A Compressive Sensing Model for Speeding Up Text Classification

A Compressive Sensing Model for Speeding Up Text Classification

Por: Hindawi | Fecha: 2020

La clasificación de textos desempeña un papel importante en varias aplicaciones de big data al clasificar automáticamente documentos de texto masivos. Sin embargo, la alta dimensionalidad y la escasez de características de texto han presentado un desafío para la clasificación eficiente. En este artículo, proponemos un modelo basado en la detección compresiva (CS) para acelerar la clasificación de textos. Utilizando CS para reducir el tamaño del espacio de características, nuestro modelo tiene una baja complejidad de tiempo y espacio mientras se entrena un clasificador de texto, y la propiedad de isometría restringida (RIP) de CS asegura que las distancias entre pares de características de texto pueden ser bien preservadas en el proceso de reducción de la dimensionalidad. En particular, gracias a las matrices aleatorias estructurales (SRM), CS está libre de limitaciones de cálculo y memoria en la construcción de proyecciones aleatorias. Los resultados experimentales demuestran que CS acelera eficazmente la clasificación de textos sin apenas causar pérdidas de precisión.

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