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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A New Conflict Management in Evidence Theory Based on DEMATEL Method

A New Conflict Management in Evidence Theory Based on DEMATEL Method

Por: Hindawi | Fecha: 2019

La teoría de la evidencia D-S se utiliza ampliamente en la fusión de datos. Sin embargo, el resultado de la regla de combinación de Dempster no es eficiente en situaciones de conflicto. Aunque los métodos existentes han demostrado su eficacia para tratar los conflictos en algunas aplicaciones, el conflicto indirecto entre las pruebas se descuida en cierta medida. Para resolver este problema, en este artículo se propone un nuevo método basado en el laboratorio de prueba y evaluación de decisiones (DEMATEL) y el coeficiente de correlación de creencias. La aplicación en el reconocimiento de objetivos ilustra la eficacia del método propuesto. En comparación con la regla de Dempster, el método de promediado y el método de promediado ponderado, etc., los resultados obtenidos por el método propuesto tienen mejor rendimiento. La razón principal es que el conflicto indirecto está bien resuelto en el método propuesto.
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A New Conflict Management in Evidence Theory Based on DEMATEL Method

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Evaluation of Implanted Stent Occlusion Status Based on Neointimal Tissue Bioimpedance Simulations

Evaluation of Implanted Stent Occlusion Status Based on Neointimal Tissue Bioimpedance Simulations

Por: Hindawi | Fecha: 2019

Este artículo describe la caracterización del orificio luminoso, también conocido como lumen, en stents implantados afectados por procesos de reestenosis utilizando la bioimpedancia (BI) como biomarcador. El enfoque presentado permitirá la monitorización en tiempo real del lumen en stents implantados. La base del trabajo que aquí se presenta es el hecho de que los tejidos neointimales implicados en la reestenosis pueden detectarse y medirse a través de sus propiedades de impedancia, a saber, la conductividad y la permitividad. Para explotar estas propiedades, se propone una configuración de 4 electrodos para la medición de BI. Esta configuración permite estudiar la influencia de los distintos tejidos implicados en la reestenosis: grasa, músculo, fibra y endotelio, junto con la sangre, en el valor de BI a varias frecuencias. Además, se realizaron pruebas de simulación del BI utilizando el módulo de física eléctrica disponible en COMSOL Multiphysics®. Curiosamente, la grasa constituye la capa más influyente en el valor de la impedancia (medida en k?/?m-cambio de magnitud por micrómetro de oclusión del lumen). También se presenta un estudio de caso utilizando un stent estándar. En este estudio, en el que se consideraron simultáneamente los tejidos implicados y la sangre, realizamos un análisis para placas estables y vulnerables en situaciones de prueba de reestenosis. En este sentido, el método propuesto resulta útil para comprobar la obstrucción del stent y detectar posibles casos peligrosos debidos a la acumulación de grasa no estable.
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Evaluation of Implanted Stent Occlusion Status Based on Neointimal Tissue Bioimpedance Simulations

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Near-Infrared Road-Marking Detection Based on a Modified Faster Regional Convolutional Neural Network

Near-Infrared Road-Marking Detection Based on a Modified Faster Regional Convolutional Neural Network

Por: Hindawi | Fecha: 2019

Peatones, automovilistas y ciclistas siguen siendo víctimas de la mala visión y la negligencia de los conductores, sobre todo de noche. Millones de personas mueren o sufren lesiones físicas cada año como consecuencia de accidentes de tráfico. La detección y el reconocimiento de las marcas viales desempeñan un papel vital en muchas aplicaciones, como la vigilancia del tráfico y la conducción autónoma. En este estudio, hemos entrenado un modelo de detección de marcas viales nocturnas utilizando imágenes de cámaras NIR. Hemos modificado la red base VGG-16 del algoritmo R-CNN más rápido del estado del arte utilizando una técnica de fusión de características multicapa. Hemos demostrado otra prometedora técnica de fusión de características consistente en concatenar todas las capas convolucionales dentro de una etapa para extraer características de la imagen. La modificación aumenta el rendimiento global de detección del modelo utilizando las ventajas de las capas poco profundas y las capas profundas de la red VGG-16. Las muestras de entrenamiento se aumentaron utilizando rotación y traslación aleatorias para mejorar la heterogeneidad del algoritmo de detección. Hemos logrado una precisión media (mAP) de 89,48y 92,83 para la R-CNN de referencia más rápida y nuestro método modificado, respectivamente.
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Near-Infrared Road-Marking Detection Based on a Modified Faster Regional Convolutional Neural Network

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Orthogonal Multitone Electrical Impedance Spectroscopy (OMEIS) for the Study of Fibrosis Induced by Active Cardiac Implants

Orthogonal Multitone Electrical Impedance Spectroscopy (OMEIS) for the Study of Fibrosis Induced by Active Cardiac Implants

Por: Hindawi | Fecha: 2019

La fibrosis representa un problema abierto para los implantes activos a medio y largo plazo, como los marcapasos, dado que este tejido biológico rodea los electrodos de estimulación y puede afectar o modificar las prestaciones del sistema. Por este motivo, presentamos una estrategia para la detección continua de la fibrosis inducida por implantes cardíacos, basada en el uso del mismo conjunto de electrodos implicados en el proceso de estimulación del implante y cuya implementación puede integrarse en los circuitos de estimulación y detección de los marcapasos. Para ello, el sistema de medida propuesto cumple ciertos requisitos para su integración, tales como rapidez en el tiempo de medida, flexibilidad, bajo consumo de energía y bajo uso de recursos. Esto se consiguió mediante el uso de una señal de estimulación multitono ortogonal y el diseño de una arquitectura de multiplexación por división de frecuencias ortogonales (OFDM), que son las bases del sistema. Como prueba de concepto, implementamos esta técnica dentro de una FPGA. Las pruebas iniciales de este sistema se han realizado mediante medidas in vitro de cultivos celulares relacionados con la fibrosis que, una vez validadas, nos han permitido avanzar a medidas ex vivo de tejido cardiaco inhibido y perfundido; estas son las condiciones que ofrecen una primera visión de las medidas in vivo. En este artículo se describe el sistema de medida implementado y también se discuten los resultados de su validación y de las medidas in vitro y ex vivo, comparándolos con los resultados obtenidos por un instrumento de referencia.
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Orthogonal Multitone Electrical Impedance Spectroscopy (OMEIS) for the Study of Fibrosis Induced by Active Cardiac Implants

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Sparse Sensor Placement for Interpolated Data Reconstruction Based on Iterative Four Subregions in Sensor Networks

Sparse Sensor Placement for Interpolated Data Reconstruction Based on Iterative Four Subregions in Sensor Networks

Por: Hindawi | Fecha: 2018

La adquisición de datos en zonas extensas plantea problemas de coste y pérdida de datos. Cuando los sensores están dispersos en el campo físico, es fundamental estudiar los métodos de despliegue para mejorar la exactitud del conjunto de datos reconstruidos y la precisión de la recuperación de los datos perdidos. Es deseable colocar los sensores en ubicaciones óptimas para lograr una mayor precisión de la recuperación. En este artículo, presentamos un esquema de colocación de sensores dispersos para la reconstrucción por interpolación de datos basado en cuatro subregiones iterativas utilizando la teoría fractal. Los resultados de nuestros experimentos demuestran que la precisión de nuestro algoritmo es superior a la de la colocación aleatoria en grado de dispersión, tasa de cobertura y precisión de la reconstrucción.
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Sparse Sensor Placement for Interpolated Data Reconstruction Based on Iterative Four Subregions in Sensor Networks

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A Geostatistical Approach to Spatial Quality Assessment of Coarse Spatial Resolution Remote Sensing Products

A Geostatistical Approach to Spatial Quality Assessment of Coarse Spatial Resolution Remote Sensing Products

Por: Hindawi | Fecha: 2019

Se presenta un marco geoestadístico para la evaluación de la calidad espacial de productos de teledetección de resolución gruesa que puede tener en cuenta la diferencia de escala o la incertidumbre de la predicción del valor de referencia a resoluciones gruesas. Primero se genera un conjunto de múltiples realizaciones del campo de referencia a una resolución espacial fina utilizando simulación geoestadística para explorar la incertidumbre en el verdadero campo de referencia desconocido. A continuación, se aumenta la escala de las múltiples realizaciones del campo de referencia a una resolución gruesa para igualar la resolución espacial del producto de teledetección objetivo y crear campos de referencia de resolución gruesa. Los valores de referencia simulados en cada píxel grueso se comparan con el correspondiente valor notificado del producto de teledetección de resolución gruesa, obteniéndose valores de error alternativos, a partir de los cuales pueden calcularse varias estadísticas dependientes de la localización, como el error medio, el error medio absoluto y la probabilidad de sobreestimación. Un experimento con productos de precipitación mensuales de la Misión de Medición de Lluvias Tropicales (TRMM) y datos pluviométricos puntuales sobre Corea del Sur ilustra la aplicabilidad del enfoque propuesto. Las estadísticas de error distribuidas espacialmente son útiles para identificar las zonas con mayores errores y el grado de sobreestimación en la zona de estudio, lo que conduce a la identificación de zonas con estimaciones poco fiables dentro de los productos de precipitación de la TRMM. Por lo tanto, se espera que el marco de evaluación geoestadística presentado en este trabajo pueda utilizarse eficazmente para evaluar la calidad espacial de los productos de teledetección de resolución gruesa.
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A Geostatistical Approach to Spatial Quality Assessment of Coarse Spatial Resolution Remote Sensing Products

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  Marginalized Point Mass Filter with Estimating Tidal Depth Bias for Underwater Terrain-Aided Navigation

Marginalized Point Mass Filter with Estimating Tidal Depth Bias for Underwater Terrain-Aided Navigation

Por: Hindawi | Fecha: 2019

La navegación asistida por el terreno es un método prometedor para actualizar la posición sumergida de los vehículos submarinos autónomos comparando las mediciones del terreno con un mapa de referencia submarino. Con una predicción precisa del sesgo de profundidad de las mareas, se ha demostrado que un filtro de masa puntual bidimensional, que sólo estima la posición horizontal, es eficaz para la navegación asistida por el terreno. Sin embargo, el sesgo de la profundidad de la marea es impredecible o predecible en muchos casos, lo que provocará una rápida degradación del rendimiento si se sigue utilizando un filtro de masa puntual bidimensional. Para solucionarlo, en este artículo se presenta un filtro de masa puntual marginado en tres dimensiones para estimar y compensar simultáneamente el sesgo de la profundidad de las mareas. En el método, el sesgo de profundidad de marea se extiende como variable de estado y se estima utilizando el filtro de Kalman, mientras que el estado de posición horizontal se sigue estimando mediante el filtro de masa puntual bidimensional original. Con el sonar multihaz, los experimentos de simulación en un mapa digital submarino real demuestran que el método propuesto es capaz de estimar con precisión el sesgo de profundidad de marea y obtener la solución de navegación robusta en un terreno adecuado.
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Marginalized Point Mass Filter with Estimating Tidal Depth Bias for Underwater Terrain-Aided Navigation

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  On the Use of Graphs for Node Connectivity in Wireless Sensor Networks for Hostile Environments

On the Use of Graphs for Node Connectivity in Wireless Sensor Networks for Hostile Environments

Por: Hindawi | Fecha: 2019

Las redes de sensores inalámbricos (WSN) se han estudiado ampliamente en la literatura. Sin embargo, en entornos hostiles en los que la conectividad de los nodos se ve gravemente comprometida, el rendimiento del sistema puede verse muy afectado. En este trabajo consideramos un entorno hostil de este tipo, en el que los nodos sensores no pueden comunicarse directamente con algunos nodos vecinos. Partiendo de esta base, proponemos un esquema de recogida de datos distribuida en el que los paquetes de datos se almacenan en diferentes nodos de la red en lugar de en un único nodo receptor. De este modo, si los nodos resultan destruidos o dañados, es posible recuperar parte de la información. Para evaluar el rendimiento del sistema, se consideran las propiedades de distintos grafos que describen las conexiones entre nodos. Se demuestra que la distribución de grados del grafo tiene un impacto importante en el rendimiento del sistema. Se desarrolla un análisis de teletráfico para estudiar el tamaño medio del búfer y el retardo medio de los paquetes. Para ello, se propone un enfoque de nodo de referencia, que supone una aproximación para el modelado matemático de estas redes que simplifica eficazmente el análisis y aproxima el rendimiento global del sistema.
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Imagen de apoyo de  Biometric-Based Attendance Tracking System for Education Sectors, A Literature Survey on Hardware Requirements

Biometric-Based Attendance Tracking System for Education Sectors, A Literature Survey on Hardware Requirements

Por: Hindawi | Fecha: 2019

La aplicación del reconocimiento biométrico en la autenticación personal permite el crecimiento de esta tecnología para ser empleada en diversos dominios. La implementación de sistemas de reconocimiento biométrico puede basarse en características físicas o de comportamiento, como el iris, la voz, la huella dactilar y el rostro. En la actualidad, el sistema de seguimiento de asistencia basado en el reconocimiento biométrico para los sectores de la educación está aún infrautilizado, lo que ofrece una buena oportunidad para llevar a cabo interesantes investigaciones en este ámbito. En una clase normal, los educadores tienden a pasar lista a sus alumnos utilizando métodos convencionales, como llamar por los nombres o firmar una hoja de asistencia. Sin embargo, se ha demostrado que este tipo de métodos requieren mucho tiempo y son tediosos y, en ocasiones, se producen fraudes. Por ello, se ha avanzado mucho en el marcado automático de la asistencia mediante el reconocimiento biométrico. Este progreso permite un nuevo y más avanzado sistema de asistencia basado en la biometría que se está desarrollando en los últimos diez años. La instalación de sistemas biométricos de control de asistencia requiere componentes de software y hardware. Dado que las secciones de software y hardware son demasiado amplias para ser tratadas en un solo artículo, este estudio bibliográfico sólo ofrece una visión general de los tipos de hardware utilizados. A continuación, se hace hincapié en la plataforma del microcontrolador, el sensor biométrico, el canal de comunicación, el almacenamiento de la base de datos y otros componentes con el fin de ayudar a los futuros investigadores a diseñar la parte de hardware de los sistemas de asistencia basados en la biometría.
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Biometric-Based Attendance Tracking System for Education Sectors, A Literature Survey on Hardware Requirements

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  A Preliminary Study of Seeding Absence Detection Method for Drills on the Soil Surface of Cropland Based on Ultrasonic Wave without Soil Disturbance

A Preliminary Study of Seeding Absence Detection Method for Drills on the Soil Surface of Cropland Based on Ultrasonic Wave without Soil Disturbance

Por: Hindawi | Fecha: 2018

La detección de la ausencia de siembra es esencial durante la operación de siembra, ya que afecta al rendimiento posterior del cultivo. Los métodos existentes no pueden detectar la posición de ausencia de siembra inmediatamente después de la siembra sin perturbar el suelo. En este artículo se presenta un método de detección no destructivo para averiguar la posición de ausencia de siembra de las sembradoras. Se centra en la energía de eco reflejada por el círculo de energía dentro del suelo labrado de la tierra de cultivo, al que se fija el sensor directamente en la superficie del suelo, y no en las ondas ultrasónicas que penetran en el medio suelo-semilla por debajo del suelo labrado. En primer lugar, el círculo de energía se utiliza para analizar las características de distribución del campo acústico del sensor en el suelo cultivado. De acuerdo con la diferencia de tamaño del valor de longitud de la ausencia de siembra y el diámetro del círculo de energía, la energía total para tres casos diferentes con ocho pasos para cada caso se analiza en detalle, y con el fin de encontrar las líneas de límite izquierdo y derecho y el valor de longitud de la ausencia de siembra, un programa está diseñado para ayudar con el cálculo de cuatro posiciones de base de forma automática. Por último, el método de detección no destructiva se evalúa mediante experimentos, y los resultados demuestran que el método propuesto es preciso, eficiente y conveniente para encontrar la posición de ausencia de siembra de semillas de perforación en la superficie del suelo sin perturbación del suelo.
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A Preliminary Study of Seeding Absence Detection Method for Drills on the Soil Surface of Cropland Based on Ultrasonic Wave without Soil Disturbance

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