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Se encontraron 223963 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La entropía de un grafo es una función, basada tanto en el grafo en sí como en la distribución de probabilidad en su conjunto de vértices. En la teoría de la información, la entropía del grafo tiene sus orígenes. Las redes derivadas de Dominating David tienen una variedad de aplicaciones importantes en tiendas de medicamentos, hardware y administración de sistemas. En este estudio, discutimos la red derivada de Dominating David de tipo 1, 2 y 3 escritas como , , y , respectivamente, de orden . También calculamos algunas entropías basadas en grados como la entropía de , , y la entropía de , , y .

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Los modelos de ecuaciones en derivadas parciales fraccionarias son frecuentemente utilizados para varios fenómenos físicos. A pesar de la capacidad de expresar muchos fenómenos complejos en diferentes disciplinas, los investigadores han encontrado que las EDPs fraccionarias en tiempo de varios términos mejoran la precisión del modelado para describir procesos de difusión en contraste con los resultados de un solo término. En la actualidad, atrae la atención de los investigadores activos. El objetivo de este trabajo se centra en las soluciones numéricas aproximadas de la ecuación modelo de Sobolev fraccional en tiempo de tres términos utilizando una técnica computacionalmente atractiva y confiable, conocida como un método local sin malla. Debido al carácter sin malla y la aplicación sencilla en dimensiones superiores, existe un creciente interés en las técnicas sin malla. Para evaluar la fiabilidad y precisión del método propuesto, se tienen en cuenta tres problemas de prueba y dos tipos de dominios irregulares.

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La diabetes es una de las enfermedades metabólicas más comunes que causan niveles altos de azúcar en la sangre. El diagnóstico temprano de esta condición es desafiante debido a su compleja interdependencia en varios factores. Existe la necesidad de desarrollar sistemas críticos de apoyo a la toma de decisiones para ayudar a los profesionales médicos en el proceso de diagnóstico. Esta investigación propone desarrollar un modelo predictivo que pueda lograr una alta precisión de clasificación de la diabetes tipo 2. El estudio constó de dos partes fundamentales. En primer lugar, se investigó el manejo de datos faltantes mediante la imputación de datos, específicamente, imputación del valor medio, imputación del vecino más cercano y imputación iterativa. Posteriormente, el estudio validó las implicaciones de estas imputaciones utilizando varios algoritmos de clasificación, es decir, algoritmos lineales, basados en árboles y de conjunto, para ver cómo cada método afectaba la precisión de la clasificación. En segundo lugar, se empleó una Red Neuronal

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Este estudio investiga la sincronización bipartita de redes firmadas heterogéneas con control impulsivo distribuido. Se analiza la sincronización bipartita líder-seguidor dentro de un límite de error distinto de cero cuando el intervalo impulsivo promedio es o . Se presentan algunas condiciones suficientes para lograr la cuasi-sincronización bipartita, y se estima el nivel de error de sincronización mediante una expresión matemática específica. La corrección de los resultados teóricos se verifica mediante ejemplos numéricos.

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Este documento discute el problema de sincronización adaptativa desencadenado por eventos de una clase de redes neuronales (NNs) con retardo variable en el tiempo y saturación del actuador. En primer lugar, teniendo en cuenta la capacidad limitada del canal de comunicación del sistema de red y la transmisión de datos innecesaria en los SNCs, se introduce un esquema de sincronización adaptativa desencadenado por eventos (AETS) para reducir la carga de la red y mejorar la utilización de la red. En segundo lugar, bajo el AETS, se construye el modelo de error de sincronización del sistema de sincronización maestro-esclavo con retardo y saturación del actuador. En tercer lugar, basándose en el funcional de Lyapunov-Krasovskii (LKF), se deriva un nuevo criterio suficiente para garantizar la estabilidad asintótica del sistema de error de sincronización. Además, al resolver el criterio de estabilidad expresado en forma de un conjunto de desigualdades matriciales lineales (LMIs), se obtienen algunos parámetros necesarios del

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este documento, se utilizó un modelo matemático para evaluar un sistema híbrido dinámico con el fin de optimizar y controlar la eficacia de las proteínas vegetales en los piensos acuícolas. Se utilizaron harina de pescado (FM), harina cruda de colza (RM) y una harina fermentada con levadura (RM-Levadura) y hongos (RM-Koji de oryzae) como ingredientes de prueba para la determinación de los coeficientes de digestibilidad aparente (ADC) de la materia seca, proteína bruta, lípidos brutos, energía y aminoácidos esenciales (EAA) para el lenguado (, 70,02 g) utilizando dietas que contenían 0,5% de CrO como indicador inerte. Entre todos los ingredientes probados, la FM tuvo el máximo ADC de la materia seca (), proteína (), lípidos () y energía (). Las harinas fermentadas (RM-Levadura y RM-Koji) mostraron un ADC más alto () de proteína bruta

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Predecir el rendimiento de los estudiantes es muy importante en asuntos relacionados con la educación superior, así como en lo que respecta al aprendizaje profundo y su relación con los datos educativos. La predicción del rendimiento de los estudiantes brinda apoyo en la selección de cursos y en el diseño de planes de estudio futuros apropiados para los estudiantes. Además de predecir el rendimiento de los estudiantes, ayuda a los profesores y gerentes a monitorear a los estudiantes para brindarles apoyo e integrar los programas de capacitación para obtener los mejores resultados. Uno de los beneficios de la predicción de los estudiantes es que reduce las señales de advertencia oficiales, así como la expulsión de los estudiantes debido a su ineficiencia. La predicción brinda apoyo a los propios estudiantes a través de su elección de cursos y planes de estudio apropiados a sus habilidades. El método propuesto utiliza una red neuronal profunda en la predicción mediante la extracción de datos informativos como una característica con pesos correspondientes. Se utilizan múltiples capas ocultas actualizadas para diseñar automáticamente

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

La etiqueta de embalaje de productos industriales suele contener datos importantes, como la fecha de producción, el fabricante y otra información relacionada con el producto. Por lo tanto, esas etiquetas son esenciales para que los consumidores compren bienes, ayuden en la supervisión de productos y revelen posibles problemas de seguridad del producto. En consecuencia, la detección de etiquetas de embalaje, como requisito previo para la identificación de etiquetas de productos, se convierte en una aplicación muy útil, que ha logrado resultados prometedores en las últimas décadas. Sin embargo, en escenarios industriales complejos, los métodos de detección tradicionales a menudo no pueden cumplir con los requisitos, lo que resulta en muchos problemas de baja precisión y eficiencia. En este artículo, proponemos un algoritmo rápido y basado en atención multifunción que utiliza una combinación de sugerencia de área y segmentación semántica. Este algoritmo es un detector de texto rápido y eficiente basado en atención y con múltiples características (denominado AEMF). El enfoque propuesto

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este documento, basado en la lectura y procesamiento computarizado de la frecuencia musical, amplitud, timbre, píxeles de imagen, relleno de color, y demás, se implementa un método de transferencia de estilo de imagen guiado por datos de características musicales en tiempo real, utilizando archivos de música e imagen existentes, procesando y tratando de reconstruir la relación fluida entre ambos en términos auditivos y visuales, generando visualizaciones dinámicas y musicales con cambios en tiempo real en la visualización. Aunque los sistemas de recomendación han sido bien desarrollados en aplicaciones reales, las limitaciones de los algoritmos de CF están comenzando a hacerse evidentes lentamente a medida que aumenta el número de personas día a día, como el problema de la escasez de datos causado por la escasez de elementos valorados, el problema de inicio en frío causado por nuevos elementos y nuevos usuarios. El trabajo es dinámico, con cambios en tiempo real en la música y el sonido. Tomando retratos como caso experimental, pero permitiendo a los usuarios personalizar la entrada de archivos de música

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Por: Hindawi | Fecha: 2021

Al combinar el modelo de competencia comunicativa lingüística y la perspectiva de la investigación multimodal, esta investigación propone un marco de investigación para la competencia comunicativa oral bajo la perspectiva multimodal. Esto no solo refleja verdaderamente la competencia comunicativa en el lenguaje, sino que también encarna plenamente los diversos contenidos requeridos para la evaluación en los atributos básicos del lenguaje hablado. Con el objetivo de abordar la escasez de características de la matriz de evaluación del usuario, este documento propone un algoritmo de asignación de peso de características basado en el diccionario de palabras clave de la categoría de inglés hablado y los registros de búsqueda de los usuarios. El algoritmo se basa principalmente en el diccionario de clasificación de categorías de inglés oral construido por sí mismo y convierte el vector de consulta de los usuarios en un vector de tipo de habla en inglés del usuario. A través de las reglas de cálculo propuestas en este documento, se obtiene la puntuación de preferencia de los usuarios objetivo para un tipo específico de inglés

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