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Colección institucional

Servicio Nacional de Aprendizaje - Sena

En esta colección encontrarás una serie de publicaciones del Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA). Estos recursos, que abarcan desde 1971 hasta 2017, incluyen cartillas prácticas y manuales de capacitación.

  • Encuentra en esta colección
    • 429 Libros
  • Creada el:
    • 15 de Julio de 2019
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Creador Biblioteca Virtual Banco de la República

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Enfermedades parasitarias del credo No. 6

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Trazado de espalda de blusa

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Imagen de apoyo de  Electricidad de minas: instalación de circuitos eléctricos de alumbrado y señalización de minas - Módulo No. 3

Electricidad de minas: instalación de circuitos eléctricos de alumbrado y señalización de minas - Módulo No. 3

Por: Servicio Nacional de Aprendizaje. Regional Boyacá. Centro Nacional Minero | Fecha: 1986

Esta unidad tiene como finalidad describir las características del circuito eléctrico paralelo, los elementos utilizados en el alumbrado incandescente de minas, el alumbrado fluorescente, los circuitos de señalización sonora, el manejo y utilización de materiales y herramientas manuales.
  • Temas:
  • Otros

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Electricidad de minas: instalación de circuitos eléctricos de alumbrado y señalización de minas - Módulo No. 3

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Revisiones periódicas - Tarea No. 14

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Puntadas de aplicación

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Preparación manual de suelos para siembra de pastos - Cartilla 4

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Socorredor minero: transporte de lesionados - Módulo No. 7

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Multiplicar con los dedos : la regla del nueve = Multiply by hand : the nines facts

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Morcilla, chorizo y salchichón No. 16

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  • Exclusivo BibloRed
Imagen de apoyo de  EAQR, A Multiagent Q-Learning Algorithm for Coordination of Multiple Agents

EAQR, A Multiagent Q-Learning Algorithm for Coordination of Multiple Agents

Por: Hindawi | Fecha: 2018

Proponemos un algoritmo de aprendizaje Q cooperativo multiagente llamado explorando acciones según las proporciones de los valores Q (EAQR). Nuestro objetivo es diseñar un algoritmo de aprendizaje por refuerzo multiagente para tareas cooperativas donde múltiples agentes necesitan coordinar su comportamiento para lograr el mejor rendimiento del sistema. En EAQR, el valor Q representa la probabilidad de obtener la recompensa máxima, mientras que cada acción se selecciona según la proporción de su valor Q respecto a la suma de todos los valores Q de las acciones y la tasa de exploración. Se utilizan siete juegos cooperativos repetidos como casos de estudio para analizar la dinámica de EAQR. Los análisis teóricos muestran que en algunos casos las estrategias conjuntas óptimas corresponden a los puntos críticos estables de EAQR. Además, se realizan experimentos de comparación en juegos estocásticos con pasos finitos. Uno es el empuje de cajas, y el otro es el problema de la red de sensores distribuidos. Los resultados experimentales

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EAQR, A Multiagent Q-Learning Algorithm for Coordination of Multiple Agents

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