Vestigios Rituales (08 min. NaN sec.) / Sierra -- I. O ya ya Lumba Lumba (01 min. 13 sec.) / Sierra -- II. Lube-Lube (01 min. 51 sec.) / Sierra -- III. Chamalongo (NaN min. NaN sec.)(56 sec.) / Sierra -- IV. Erisi Balande (01 min. 18 sec.) / Sierra -- V. Ekue (01 min. 52 sec.) / Sierra -- VI. Iya (01 min. 53 sec.) / Sierra -- VII. Eye si (01 min. 03 sec.) / Sierra -- I. En Do (05 min. 52 sec.) / Sierra -- II. Habanera Nocturna (02 min. 43 sec.) / Sierra -- III. Intermezzo Religioso y Movimiento Perpetuo (08 min. 58 sec.) / Sierra -- I. Preludio (01 min. 03 sec.) / Sierra -- II. Cancion del campo (02 min. 15 sec.) / Sierra -- III. Interludio Nocturno (01 min. 54 sec.) / Sierra -- IV. Cancion de la montana (01 min. 11 sec.) / Sierra -- V. Final con pajaros (02 min. 30 sec.) / Sierra -- Glosa a la Sombra (09 min. 59 sec.) / Sierra -- Descarga (12 min. 42 sec.) / Sierra

En los problemas de ingeniería debidos a limitaciones físicas y de costes, los mejores resultados, obtenidos mediante un algoritmo de optimización global, no siempre pueden realizarse. En tales condiciones, si se conocen múltiples soluciones (locales y globales), se puede cambiar rápidamente a otra solución sin interrumpir mucho el proceso de diseño. Este artículo presenta un nuevo algoritmo de optimización multimodal de enjambre denominado comportamiento animal colectivo (CAB). Los grupos de animales, como los bancos de peces, las bandadas de pájaros, los enjambres de langostas y las manadas de ñus, exhiben una variedad de comportamientos que incluyen la formación de enjambres en torno a una fuente de alimento, la aglomeración en torno a una ubicación central o la migración a grandes distancias en grupos alineados. Estos comportamientos colectivos suelen ser ventajosos para los grupos, ya que les permiten aumentar su eficacia recolectora, seguir mejores rutas migratorias, mejorar su aerodinámica y evitar la depredación. En el algoritmo propuesto, los agentes buscadores emulan a un grupo de animales que interactúan entre sí basándose en leyes biológicas simples que se modelan como operadores evolutivos. Se realizan experimentos numéricos para comparar el método propuesto con los métodos más avanzados en funciones de referencia. El algoritmo propuesto también se ha aplicado al problema de ingeniería de la detección de múltiples círculos, obteniéndose resultados satisfactorios.

La tribu Picini comprende 25 especies de pájaros carpinteros del Viejo Mundo agrupados en siete géneros que están ampliamente distribuidos en Asia e incluyen varios representantes de la región euroasiática. Dada la ausencia de estudios anatómicos detallados de Picini en la literatura, los propósitos de este estudio fueron describir en detalle la musculatura mandibular de 14 especies de Picini y comparar los patrones de musculatura de estas especies. Los resultados de este análisis indican lo siguiente (1) existe una clara asociación entre los músculos ventralis lateralis y dorsalis lateralis a través de fibras carnosas que están conectadas en todas las especies, (2) la musculatura mandibular del género Picus difiere de la de otros géneros de Picini en cuanto al escaso desarrollo del sistema muscular protractor del cuadrado (M. protractor quadrati y M. protractor pterygoidei), (3) en general, el M. pseudotemporalis superficialis se origina en la región ventrocaudal del laterosfenoides (la parte inferior de la órbita), con la única excepción notable de un origen en la parte superior de la órbita en Dinopium javanense, y (4) el músculo protractor pterygoidei está más desarrollado en Blythipicus rubiginosus, Dinopium rafflesii y D. javanense que en las demás especies.

Para identificar con precisión objetivos como aisladores, martillos de choque, nidos de pájaros y separadores en líneas de transmisión de alto voltaje, este documento propone un modelo de detección multitarget para líneas de transmisión basado en DANet y YOLOv4. En primer lugar, se fusionan DANet y YOLOv4 para resolver la dificultad en la comprensión de la escena y la discriminación de píxeles causada por las escenas complejas y diversas de las imágenes aéreas de UAV (vehículo aéreo no tripulado) (iluminación, ángulo de visión, escala, oclusión, etc.) con el fin de mejorar la importancia del objetivo de detección. Se utilizan la función gaussiana y la divergencia KL (Kullback-Leibler) para mejorar la supresión no máxima en YOLOv4 y así mejorar la tasa de reconocimiento de objetivos ocultos; se utilizan la función de pérdida focal y la función de entropía cruzada balanceada para mejorar la función de pérdida de

La seguridad operativa en el aeropuerto es el centro de atención de la industria de la aviación. El reconocimiento de objetivos en condiciones de baja visibilidad desempeña un papel esencial a la hora de organizar la circulación de objetos en el campo del aeropuerto, identificar a tiempo los obstáculos imprevisibles y supervisar las operaciones de aviación y garantizar su seguridad y eficiencia. Desde la perspectiva del aprendizaje de transferencia, este trabajo explorará la identificación de todos los objetivos (principalmente incluyendo aviones, humanos, vehículos terrestres, hangares y pájaros) en el campo del aeropuerto bajo condiciones de baja visibilidad (causadas por el mal tiempo como la niebla, la lluvia y la nieve). En primer lugar, se utiliza una variedad de redes de aprendizaje profundo de transferencia para identificar objetivos aeroportuarios bien visibles. Los resultados experimentales muestran que GoogLeNet es más eficaz, con una tasa de reconocimiento superior al 90,84%. Sin embargo, las tasas de reconocimiento de este método se reducen considerablemente en condiciones de baja visibilidad; algunas son incluso inferiores al 10%. Por lo tanto, la imagen de baja visibilidad se procesa con 11 algoritmos diferentes de eliminación de niebla y mejora de la visión, y luego se utiliza el algoritmo de red neuronal profunda GoogLeNet para identificar la imagen. Finalmente, la tasa de reconocimiento del objetivo puede mejorarse significativamente hasta más del 60%. Según los resultados, el algoritmo de canal oscuro tiene el mejor efecto de mejora de la niebla de la imagen, y la red neural profunda GoogLeNet tiene la tasa de reconocimiento de objetivos más alta.

Marizapalos (04 min. 26 sec.) / Sanz -- Fandango (03 min. 59 sec.) / Murcia -- Passacalle (04 min. 13 sec.) / Sanz -- Canarios (03 min. 12 sec.) / Sanz -- El canto de los pajaros - Nana para Juliette (05 min. 59 sec.) / Alqhai -- Concerto No. 44 for 2 Equal Bass Viols, "Tombeau Les Regrets": IV. Les pleurs (02 min. 43 sec.) / Sainte-Colombe -- Pieces for Solo Viol: I. Allemande (03 min. NaN sec.) / Sainte-Colombe -- I. Sarabande, "Le pleureux" (03 min. 10 sec.) / Sainte-Colombe -- Les Indes galantes: Les Sauvages (arr. for chamber ensemble) (03 min. 24 sec.) / Rameau -- Pieces de viole, Book 2: Les voix humaines (05 min. 29 sec.) / Marais -- Pieces de viole, Book 3: La Guitare (03 min. 55 sec.) / Marais -- Always with Me, Always with You (03 min. 35 sec.) / Satriani -- Violin Sonata No. 2 in A Minor, BWV 1003: III. Andante (arr. for viola da gamba) (06 min. 43 sec.) / Bach

La optimización cuántica por enjambre de partículas (QPSO) es un algoritmo de optimización basado en poblaciones que se inspira en el comportamiento social de las bandadas de pájaros y combina las ideas de la computación cuántica. Para muchos problemas de optimización, el algoritmo QPSO tradicional puede producir soluciones de alta calidad en un tiempo de cálculo razonable y con características de convergencia relativamente estables. Pero el algoritmo QPSO también mostró algunos problemas insatisfactorios en aplicaciones prácticas, como la convergencia prematura y la escasa capacidad de optimización global. Para resolver estos problemas, en este trabajo se propone e implementa un algoritmo mejorado de optimización cuántica por enjambre de partículas. Hay tres trabajos principales en este trabajo. En primer lugar, se introduce un algoritmo QPSO mejorado que puede mejorar la capacidad de toma de decisiones del modelo. En segundo lugar, introducimos por primera vez un modelo de red neuronal sinérgica para la clasificación de manglares que puede manejar mejor la correspondencia difusa de imágenes de teledetección. Por último, se utiliza el algoritmo QPSO mejorado para optimizar los parámetros de la red. Los experimentos de clasificación de manglares mostraron que el algoritmo mejorado tiene una capacidad de exploración global más potente y una velocidad de convergencia más rápida.

Inspirándonos en las aves reales en vuelo, proponemos un nuevo algoritmo de optimización de enjambre de partículas que en este trabajo denominamos optimización de enjambre de partículas en modo de vuelo doble (DMPSO). En el DMPSO, cada pájaro (partícula) puede utilizar tanto el modo de vuelo rotacional como el modo de vuelo no rotacional para volar, mientras busca comida en su espacio de búsqueda. Hay un Rey en el enjambre de pájaros, y el Rey controla el comportamiento de vuelo de cada pájaro de acuerdo con ciertas reglas todo el tiempo. Se realizaron experimentos con funciones de referencia como Schwefel, Rastrigin, Ackley, Step, Griewank y Sphere. Los resultados experimentales muestran que el DMPSO no sólo tiene una marcada ventaja de convergencia global, sino que también puede evitar eficazmente el problema de convergencia prematura y tiene un buen rendimiento en la resolución de problemas de optimización complejos y de alta dimensión.

6 Canciones de cuna: No. 1. Encantamiento (02 min. 08 sec.) / Guastavino -- Campanilla, adonde vas? (01 min. 35 sec.) / Guastavino -- 12 Canciones populares: No. 6. Pampamana (03 min. 33 sec.) / Guastavino -- 4 Canciones coloniales: No. 2. Prestame tu panuelito (02 min. 41 sec.) / Guastavino -- 6 Coplas (09 min. 52 sec.) / Gianneo -- Cruzando tu olvido - Camino de tu recuerdo (02 min. 43 sec.) / Fleury -- 6 Canciones al estilo popular: Cancion del carretero (03 min. 43 sec.) / López Buchardo -- Cancion de Perico (01 min. 20 sec.) / López Buchardo -- 5 Canciones al estilo popular: No. 2. Si lo hallas (01 min. 45 sec.) / López Buchardo -- Vidalita (02 min. 35 sec.) / López Buchardo -- Jujena (02 min. 54 sec.) / López Buchardo -- 5 Canciones al estilo popular: No. 1. Prendiditos de la mano (02 min. 13 sec.) / López Buchardo -- Tropilla de estrellas (02 min. 48 sec.) / Lasala -- Los pajaros perdidos (02 min. 36 sec.) / Piazzolla -- Milonga de Jacinto Chiclana (02 min. 43 sec.) / Piazzolla -- El titere (02 min. 21 sec.) / Piazzolla -- Huainito (02 min. 17 sec.) / Gomez Carrillo -- Caballito criollo (01 min. 38 sec.) / Ugarte -- La ofrenda del trovador (02 min. 42 sec.) / Gomez Carrillo -- Milonga calabacera (01 min. 43 sec.) / Williams -- Bailecito cantado (01 min. 59 sec.) / Gomez Carrillo -- 4 Canciones coloniales: No. 4. Las puertas de la manana (03 min. 14 sec.) / Guastavino -- Abismo de sed (03 min. 41 sec.) / Guastavino -- Mi vina de Chapanay (02 min. 50 sec.) / Guastavino -- El Sampedrino (04 min. 50 sec.) / Guastavino -- Pueblito, mi pueblo (02 min. 25 sec.) / Guastavino

Entrevista a Eberto Romero, habitante de la vereda "La Unión" en Sumapaz. Explica que nació en la vereda “La Totuma”, donde vivió una infancia de libertad rodeado de naturaleza y animales silvestres, a pesar de ser algo interrumpida por los hechos de la violencia: la presencia de guerrillas contras las fuerzas irregulares del gobierno de Mariano Ospina Pérez y Laureano Gómez, con grupos como los Chulavitas y Los Pájaros, que desplazaban y asesinaban familias y quemaban viviendas, buscando extender el dominio conservador. Recuerda que su padre escondía una cama en el campo para resguardar a la familia. Explica porque Sumapaz es tan importante para él, al ser un páramo con recursos naturales únicos; por el sentido de organización comunitaria y las luchas que vivieron para defender el derecho a la tierra, marcando un precedente que debe ser destacado como memoria histórica. Considera que estas son fortalezas que pueden replicarse en la Bogotá urbana. Menciona también los retos, dice que a pesar de los acuerdos de paz aún existen luchas por las desigualdades; considera necesario el fortalecimiento del quehacer campesino para evitar el abandono del campo por los jóvenes. Habla del inicio de asentamientos campesinos en Sumapaz y las luchas por la tierra, la historia del territorio. Destaca el rol de Juan de la Cruz Varela como líder campesino, cree que ha sido estigmatizado como un bandido erróneamente. Relata cómo se inició la educación en la zona, primero en casas particulares, escogiendo las más amplias; también realizaban una construcción comunitaria y le asignaban el funcionamiento de escuela. Reflexiona sobre los cambios entre esa educación y la actual, como influyen los profesores que se han formado para educar en entornos urbanos y no respetan los procesos propios del campo; considera que la malla curricular debe ser más flexible y deben promoverse los procesos de educación no formal; y destaca el aporte de la lectura a la reflexión y el análisis. Menciona los productos que siembran para consumo familiar y el procesamiento de lácteos; así como las plantas medicinales de la zona y sus usos. El testimonio fue grabado en el marco de las actividades de co-creación entre los habitantes del Sumapaz y mediadores de lectura de BibloRed.