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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Recognition and Simulation of Exercise Mode Based on Energy Consumption Model

Recognition and Simulation of Exercise Mode Based on Energy Consumption Model

Por: Hindawi | Fecha: 2021

El consumo de energía en el deporte es un reflejo cuantitativo del efecto del ejercicio físico. Combinado con diferentes modos deportivos y las características físicas de los estudiantes, se propone un modelo de cálculo del consumo de energía en el deporte. En primer lugar, se analiza la relación entre la edad, altura, peso, género de los estudiantes y el consumo de energía utilizando el método de regresión lineal múltiple, y se propone un modelo de aceleración lineal combinando diferentes métodos de ejercicio. Se analiza la relación entre el valor integral de la aceleración y el consumo de energía, y se propone un modelo integral lineal basado en diferentes modos de movimiento. Basándose en el teorema de la energía cinética, se estima el gasto energético del movimiento de los estudiantes. Este trabajo propone un método de reconocimiento del movimiento humano basado en características híbridas, que en su mayoría pueden representar la curva del adelgazamiento de bordes de la transformada wavelet de segunda generación, y a partir de las características de bordes y texturas de la
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Recognition and Simulation of Exercise Mode Based on Energy Consumption Model

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Anomaly Detection of Highway Vehicle Trajectory under the Internet of Things Converged with 5G Technology

Anomaly Detection of Highway Vehicle Trajectory under the Internet of Things Converged with 5G Technology

Por: Hindawi | Fecha: 2021

El aumento gradual en la densidad de vehículos en carretera y el flujo de tráfico hace que el estado de conducción anormal de los vehículos sea una herramienta indispensable para ayudar en la gestión del tráfico. Los sistemas de transporte inteligente pueden detectar y rastrear vehículos en tiempo real, adquirir características como el tráfico de vehículos, la velocidad de los vehículos, la densidad del flujo de vehículos y la trayectoria de los vehículos, y llevar a cabo tareas avanzadas como la trayectoria de los vehículos. La detección de trayectorias de vehículos anormales es un contenido importante de comprensión de la trayectoria del vehículo. El desarrollo de la Internet de las Cosas (IoT) y la tecnología 5G ha llevado a un aumento continuo en la tasa de circulación de información de datos. La Internet de los Vehículos generada basada en la práctica de la tecnología de comunicación 5G constituye un sistema de detección de trayectorias de vehículos anormales, que tiene una viabilidad muy alta y seguridad y estabilidad. Por lo
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Anomaly Detection of Highway Vehicle Trajectory under the Internet of Things Converged with 5G Technology

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Brain Model Based on the Canonical Ensemble with Functional MRI, A Thermodynamic Exploration of the Neural System

Brain Model Based on the Canonical Ensemble with Functional MRI, A Thermodynamic Exploration of the Neural System

Por: Hindawi | Fecha: 2021

La modelización del sistema es un método importante para estudiar los mecanismos de funcionamiento del cerebro. Este estudio intentó construir un modelo del cerebro desde la perspectiva de la termodinámica a nivel de sistema, lo que aportó una nueva perspectiva a la modelización del cerebro. En cuanto a las regiones cerebrales como sistemas, los voxels como partículas y la intensidad de las señales como energía de las partículas, se construyó el modelo termodinámico del cerebro basado en la teoría del conjunto canónico. Se seleccionaron dos pares de regiones cerebrales activadas y dos pares de regiones cerebrales inactivadas para la comparación en este estudio, y se analizaron las propiedades termodinámicas basadas en el modelo propuesto. Además, las propiedades termodinámicas se extrajeron como características de entrada para la detección de la enfermedad de Alzheimer. Los resultados experimentales verificaron la suposición de que el cerebro sigue las leyes termodinámicas. Esto demostró la viabilidad y racionalidad del
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Brain Model Based on the Canonical Ensemble with Functional MRI, A Thermodynamic Exploration of the Neural System

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  An Enhanced Half-Quasi--Source Inverter for Wind Energy Conversion System with D-PMSG

An Enhanced Half-Quasi--Source Inverter for Wind Energy Conversion System with D-PMSG

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Para resolver el problema de los inversores de fuente cuasi-tradicional con bajo aumento de voltaje, en este artículo se propone y aplica un inversor de fuente medio cuasi-mejorado (E-HQZSI) a sistemas de generación de energía eólica de imanes permanentes de accionamiento directo. Se deduce la expresión del factor de aumento, que muestra que el E-HQZSI tiene un mayor aumento de voltaje en comparación con el QZSI y el HQZSI. Sin embargo, el mayor aumento de voltaje del E-HQZSI llevará necesariamente a una gran distorsión de la corriente del estator del generador. En este artículo, se propone un esquema de control de relación de trabajo de disparo periódico para reducir armónicos de corriente del estator para el E-HQZSI. Según la regla de cambio de la corriente del estator de fase única, la relación de trabajo de disparo se compromete para que las corrientes del estator de tres fases sean lo más cercanas posible a una onda senoidal. Finalmente, la
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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Heat Transfer Analysis for Viscous Fluid Flow with the Newtonian Heating and Effect of Magnetic Force in a Rotating Regime

Heat Transfer Analysis for Viscous Fluid Flow with the Newtonian Heating and Effect of Magnetic Force in a Rotating Regime

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este artículo, se analiza el flujo de convección libre inestable de un fluido viscoso MHD sobre una placa vertical rotativa con calentamiento newtoniano y generación de calor. Las ecuaciones gobernantes adimensionales para los campos de temperatura y velocidad se resuelven utilizando la técnica de la transformada de Laplace. Se obtienen soluciones analíticas para los campos de temperatura y componentes de velocidad. Las soluciones obtenidas satisfacen las condiciones iniciales y de contorno. Se presentan gráficamente algunos aspectos físicos de los parámetros de flujo en el movimiento del fluido.
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Heat Transfer Analysis for Viscous Fluid Flow with the Newtonian Heating and Effect of Magnetic Force in a Rotating Regime

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Imagen de apoyo de  A Novel Behavioral Strategy for RoboCode Platform Based on Deep Q-Learning

A Novel Behavioral Strategy for RoboCode Platform Based on Deep Q-Learning

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Este artículo aborda una nueva estrategia de comportamiento basada en aprendizaje automático utilizando el algoritmo de deep Q-learning para la plataforma de simulación RoboCode. Según esta estrategia, se propone un nuevo modelo para la plataforma RoboCode, proporcionando un entorno para robots simulados que pueden ser programados para luchar contra otros robots. En comparación con los Juegos de Atari, RoboCode tiene un conjunto bastante amplio de acciones y situaciones. Debido a los desafíos de entrenar un modelo de CNN para un problema de espacio de acción continuo como este, las entradas obtenidas del entorno de simulación se generaron dinámicamente, y el modelo propuesto fue entrenado utilizando estas entradas. El modelo entrenado luchó contra los robots rivales predefinidos del entorno (robots estándar) beneficiándose acumulativamente de la experiencia de estos robots. La comparación entre el modelo propuesto y los robots estándar de la plataforma RoboCode fue verificada estadísticamente. Finalmente, el rendimiento del modelo propuesto se comparó con robots personalizados basados en aprendizaje automático
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A Novel Behavioral Strategy for RoboCode Platform Based on Deep Q-Learning

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Dynamics of a Predator-Prey Population in the Presence of Resource Subsidy under the Influence of Nonlinear Prey Refuge and Fear Effect

Dynamics of a Predator-Prey Population in the Presence of Resource Subsidy under the Influence of Nonlinear Prey Refuge and Fear Effect

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este trabajo, nuestro objetivo es investigar el impacto de un modelo de depredador-presa-subsidio no-Kolmogorov que incorpora un refugio no lineal para presas y el efecto del miedo con una respuesta funcional de Holling tipo II. El modelo surge del estudio de un sistema biológico que involucra zorros árticos (depredador), lemmings (presa) y cadáveres de foca (subsidio). Se han derivado la positividad y la acotación uniformemente asintótica de las soluciones del sistema. Analíticamente, hemos estudiado los criterios para la viabilidad y estabilidad de diferentes puntos de equilibrio. Además, hemos derivado condiciones suficientes para la existencia de bifurcaciones locales de codimensión 1 (bifurcación transcritica y de Hopf). También se observa que hay un cierto desfase entre el momento de percibir las señales del depredador a través de señales vocales y la reducción de la tasa de natalidad de las presas. Por lo tanto, hemos analizado el
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Imagen de apoyo de  Adaptive Gaussian Incremental Expectation Stadium Parameter Estimation Algorithm for Sports Video Analysis

Adaptive Gaussian Incremental Expectation Stadium Parameter Estimation Algorithm for Sports Video Analysis

Por: Hindawi | Fecha: 2021

En este documento, proponemos un algoritmo adaptativo de estimación de parámetros de estadio de expectativa incremental gaussiana para el análisis y predicción de videos deportivos a través del estudio y análisis de videos deportivos. Se seleccionan las características con mayor poder discriminativo del conjunto de plantillas positivas y negativas utilizando un mecanismo de selección de características, y se construye un modelo discriminativo disperso combinando una estrategia de valor de confianza métrico. El modelo generativo disperso se construye combinando regularización L y representación de subespacio, que retiene suficiente poder representacional al tratar con valores atípicos. Para superar las deficiencias del mecanismo de fusión multiplicativa tradicional, este documento propone un mecanismo de selección adaptativa basado en la distancia euclidiana, que tiene como objetivo detectar modelos deteriorados a lo largo del tiempo durante el proceso de seguimiento dinámico y adoptar estrategias correspondientes para construir funciones de probabilidad más razonables. Basándose en el marco de citación bayesiana, el mecanismo de selección adapt
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Imagen de apoyo de  Can Smart City Policy Facilitate the Low-Carbon Economy in China? A Quasi-Natural Experiment Based on Pilot City

Can Smart City Policy Facilitate the Low-Carbon Economy in China? A Quasi-Natural Experiment Based on Pilot City

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Este artículo estudia el impacto de la implementación de la política de ciudades inteligentes (PCI) en el desarrollo de una economía baja en carbono (LCE) en China. Para este propósito, desarrollamos un enfoque de análisis envolvente de datos de frontera meta no convexa (DEA) para medir la LCE y utilizamos el método de análisis de diferencias en diferencias (DID) en el modelo econométrico para analizar empíricamente el impacto de la PCI en la LCE, utilizando el conjunto de datos de 230 ciudades de 2005 a 2018. Los resultados muestran que la implementación de la PCI puede mejorar significativamente la LCE de las ciudades, y la prueba de efecto dinámico muestra que la promoción de ciudades inteligentes hacia una economía baja en carbono aumenta con el tiempo. Además, la PCI promueve el desarrollo de la LCE optimizando las funciones gubernamentales y mejorando la eficiencia de la gobernanza y el grado de apertura en la implementación. Sin embargo, existe heterogeneidad entre diferentes ciudades de la siguiente
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Imagen de apoyo de  Selection and Ranking of Fog Computing-Based IoT for Monitoring of Health Using the Analytic Network Approach

Selection and Ranking of Fog Computing-Based IoT for Monitoring of Health Using the Analytic Network Approach

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Numerosas áreas elevadas se establecen en el campo de la computación de niebla (FC), aplicadas para varios propósitos, y se evalúan para ejecutar análisis en varios dispositivos, incluidos dispositivos de internet de las cosas y muchos otros de manera dispersa. FC avanza el prototipo de la computación en la nube hacia el borde de la red, lo que conlleva diversas posibilidades y servicios. FC mejora el procesamiento, la toma de decisiones y la intervención a través de dispositivos de IoT y comunica detalles esenciales. La idea de FC en el ámbito de la salud, basada en marcos de IoT, se explota al determinar una capa delegada dispersa de comprensión entre la nube y los nodos sensores. Los sistemas sugeridos por las nubes mejoraron para superar varios desafíos en los marcos ubicuos de servicios médicos, como la eficiencia energética, la portabilidad, la adaptabilidad y problemas de calidad al adaptarse para cuidar pesos específicos del grupo de servicios médicos remotos y redes de sensores. El trabajo de investigación
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