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Se encontraron 3735 resultados en recursos

Por: Francisco Nieto Montaño | Fecha: 2016

Fuente: Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt Formatos de contenido: Otros

Temas:
Biología

Por: Francisco Nieto Montaño | Fecha: 2016

Fuente: Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt Formatos de contenido: Otros

Temas:
Biología

Por: L. M. Torres | Fecha: 2017

Fuente: Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt

Temas:
Vegetación
Biología

Por: Matilde Bejarano B. | Fecha: 2017

Fuente: Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt

Temas:
Vegetación
Biología

Por: Francisco Nieto Montaño | Fecha: 2020

El objetivo de este trabajo es estimar las variables no medibles de un sistema caótico multiestable utilizando un observador tipo Luenberger. Primero, se analiza la observabilidad del sistema caótico. A continuación, se determina una constante de Lipschitz en el atractor de este sistema. Luego, se utilizan la metodología propuesta por Raghavan y el resultado propuesto por Thau para intentar encontrar un observador. Ambos intentos resultan infructuosos. A pesar de esto, todavía se puede usar un observador tipo Luenberger basado en una ganancia propuesta. El rendimiento de este observador se prueba mediante simulación numérica mostrando la convergencia a cero del error de estimación. Finalmente, el sistema caótico y su observador se implementan utilizando microcontroladores de 32 bits. Los resultados experimentales confirman una buena concordancia entre las respuestas de los observadores implementados y simulados.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Por: Francisco Nieto Montaño | Fecha: 2021

Este estudio se centra en problemas de sistemas multiagente no lineales con retardo temporal mixto, tanto sin líder como con líder-seguidor. Aquí, encontramos los criterios de estabilidad para los sistemas multiagente (MASs) utilizando un lema propuesto, las funciones de Lyapunov-Krasovskii, técnicas analíticas, el producto de Kronecker, y algunas especificaciones generales para obtener la estabilidad asintótica para los MASs construidos. Además, se discuten los criterios para establecer la sincronización de sistemas multiagente líder-seguidor con controladores lineales realimentados. Finalmente, proporcionamos dos cálculos numéricos junto con las simulaciones computacionales para comprobar la validez de los resultados teóricos reportados tanto para el problema sin líder como para el problema líder-seguidor en este estudio.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Por: Hindawi | Fecha: 2021

Las redes de sensores subacuáticos (UWSN) se caracterizan por un gran consumo de energía, un suministro eléctrico limitado, una baja tasa de bits y un gran retardo de propagación, así como por la incertidumbre espacio-temporal, lo que presenta tanto retos como oportunidades para el diseño de protocolos de control de acceso a medios (MAC). Las transmisiones por división temporal pueden evitar eficazmente las colisiones, ya que los distintos nodos transmiten paquetes en periodos de tiempo diferentes. Sin embargo, en las UWSN con un gran retardo de propagación, para evitar colisiones, el periodo de tiempo debe ser lo suficientemente largo, lo que se traduce en una mala utilización del canal y un bajo rendimiento. En vista del largo y diferente retardo de propagación entre un nodo receptor y múltiples nodos emisores en UWSNs, siempre que no haya colisión en el nodo receptor, múltiples nodos emisores pueden transmitir paquetes simultáneamente. Por lo tanto, en este artículo proponemos un protocolo MAC de programación concurrente basado en la incertidumbre espacio-temporal denominado CSSTU-MAC (concurrent scheduling based on spatial-temporal uncertainty MAC) para UWSNs. El protocolo CSSTU-MAC utiliza las características de la incertidumbre espacio-temporal, así como el largo retardo de propagación en las UWSN para lograr la transmisión concurrente y evitar colisiones. Los resultados de la simulación muestran que el protocolo CSSTU-MAC supera al protocolo MAC existente con transmisiones por división temporal en términos de consumo medio de energía y rendimiento de la red.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Por: Hindawi | Fecha: 2017

Este documento presenta el rendimiento y la evaluación de varios clasificadores de aprendizaje automático para la discriminación entre las clases fisonómicas de vegetación utilizando series temporales basadas en satélites de datos de reflectancia de la superficie. La discriminación de seis clases fisonómicas de vegetación, Bosque Conífero Perenne, Bosque Caducifolio Perenne, Bosque Conífero Caducifolio, Bosque Caducifolio de Hoja Ancha, Arbustos y Hierbas, fue abordada en la investigación. Se prepararon datos ricos en características a partir de series temporales de datos satelitales para la discriminación y validación cruzada de los tipos fisonómicos de vegetación utilizando un enfoque de aprendizaje automático. Se llevó a cabo un conjunto de experimentos de aprendizaje automático que constaba de varios clasificadores supervisados con diferentes parámetros de modelo para evaluar cómo varía la discriminación de las clases fisonómicas de vegetación con los clasificadores, las características de entrada y el tamaño de los datos de referencia. El rendimiento de cada experimento fue

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Por: Francisco Nieto Montaño | Fecha: 2021

En los trabajos actuales de evaluación del desempeño de los bancos comerciales, la mayoría de las investigaciones se centran únicamente en la relación entre una sola característica y el desempeño, y carecen de un análisis integral de las características. Por otro lado, se enfocan principalmente en la inferencia causal y carecen de conclusiones cuantitativas sistemáticas desde la perspectiva de la predicción. Este artículo es el primero en investigar exhaustivamente la predictibilidad de las características multidimensionales en el desempeño de los bancos comerciales utilizando árboles de regresión de impulso. La dimensionalidad en los campos relacionados con las finanzas es relativamente alta. No solo hay datos de precios observables, datos fundamentales financieros, etc., sino también muchos datos no divulgados y eventos no divulgados; más fuentes de ingresos no pueden ser explicadas por los modelos existentes. Con el objetivo de las características de los datos de los bancos comerciales, este artículo propone un algoritmo de árbol de regresión de impulso con reducción adaptativa del tamaño del paso para la

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Por: Francisco Nieto Montaño | Fecha: 2020

El artículo presenta DeepForge, una puerta de entrada al aprendizaje profundo para la computación científica. DeepForge proporciona una interfaz visual/textual fácil de usar pero potente para facilitar el desarrollo rápido de modelos de aprendizaje profundo tanto para novatos como para expertos. Utilizando una infraestructura basada en la nube, control de versiones incorporado y soporte de colaboración multiusuario, DeepForge promueve la reproducibilidad y la facilidad de acceso, y permite la ejecución remota de flujos de trabajo de aprendizaje automático. La herramienta actualmente soporta TensorFlow/Keras, pero su arquitectura extensible permite una integración sencilla de plataformas adicionales.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros