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Estimation of the neuromodulation parameters from the planned volume of tissue activated in deep brain stimulation

Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, 2016
:La estimulación cerebral profunda (ECP) es una terapia con resultados promisorios para el tratamiento de desórdenes del movimiento. Esta envía estimulación eléctrica por medio de un electrodo a una región específica del cerebro.
Viviana Gómez-Orozco, Mauricio Alexander Álvarez-López, Óscar Alberto Henao-Gallo, Genaro Daza-Santacoloma, Álvaro Ángel Orozco-Gutiérrez   +4 more
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Minería de Datos para Reconocimiento de Patrones en el Análisis de Seguridad Estática de Sistemas de Potencia ante Eventos de Contingencia

Revista Técnica Energía, 2019
 El presente artículo busca analizar la seguridad estática del sistema, aplicando técnicas avanzadas de minería de datos que permitan evaluar los patrones de seguridad de un sistema eléctrico de potencia en un análisis de estado estacionario ante ...
Mauricio Santiago Soria Colina, Antonio Tovar, Diego Maldonado, Cristian Fabara   +3 more
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Procesos gaussianos multi-salida aplicados al modelamiento y reducción en la dimensionalidad de los datos transmitidos en una red inalámbrica de sensores

Revista Facultad de Ingeniería
En este trabajo se presenta el modelamiento de datos provenientes de redes de sensores inalámbricos (WSN), aplicando procesos Gaussianos de múltiples salidas (MOGP).
José-Aicardo Ortega-Vela, Pablo-Andrés Muñoz-Gutiérrez, Hernán-Darío Vargas-Cardona   +2 more
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Sistema de reconocimiento de gestos faciales captados a través de cámaras para analizar el nivel de satisfacción de clientes en restaurantes

Interfases, 2019
La presente investigación tiene como principal objetivo el desarrollo de un sistema que reconozca la satisfacción o insatisfacción de un cliente en un restaurante con base en los gestos que este mismo realiza al momento de recibir el servicio brindado ...
Edwin Lara-Lévano
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Análisis del procesamiento de los datos de entrada para un localizador de fallas en sistemas de distribución

Tecnura, 2014
En este artículo se presenta una comparación de cinco métodos de normalización de datos para un método de clasificación basado en la máquina de soporte vectorial (SVM), con el objetivo de determinar cuál es la influencia de estos métodos en la precisión ...
Walter Julián Gil González, Juan José Mora Flórez, Sandra Milena Pérez Londoño   +2 more
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Propuesta de mejoramiento tecnológico de techos verdes para el clima tropical andino

Ciencia e Ingeniería Neogranadina, 2018
La gestión de riesgos por el aumento de la escorrentía superficial en zonas urbanas requiere intervención desde múltiples enfoques, ambientales, sanitarios, sociales y económicas.
Alejandro Gómez Cubillos, Sandra Galarza-Molina, Andrés Torres   +2 more
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Predicción de Riesgo Cardiovascular en una Población de Atención Primaria Mediante el uso de Machine learning

Tecnología en Marcha
Las enfermedades cardiovasculares (CVD) representan un desafío global para la salud, siendo la principal causa de mortalidad a nivel mundial en 2023.
Fredy Troncoso-Espinosa, Juan San Marín-Durán   +1 more
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Estudio comparativo de métodos de extracción de características y clasificación de potenciales evocados P300

Cedamaz, 2018
El presente trabajo tiene por objetivo comparar la precisión en la detección de potenciales evocados P300 de dos tipos de clasificadores: Máquina de Soporte Vectorial MSV y K-vecinos más cercanos (KNN), estos dos clasificadores son entrenados y evaluados
Diego Vinicio Orellana-Villavicencio, Julio César Cuenca-Tinitana   +1 more
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Comparación de métodos de aprendizaje automático para predicción de valores de cría genómicos en características de crecimiento en bovinos Suizo Europeo

Revista Mexicana de Ciencias Pecuarias
Los algoritmos de Aprendizaje Automático (AA) han demostrado ventaja al abordar desafíos asociados con la cantidad y la complejidad de la información, permiten descubrir patrones, realizar análisis eficientes y servir como herramienta para la toma de ...
José Luis Vélez Labrada, Paulino Pérez Rodríguez, Mohammad Ali Nilforooshan, Agustin Ruíz Flores   +3 more
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Estado del arte de algoritmos de Machine Learning para la detección de rupturas súbitas

Ingeniería Hidráulica y Ambiental
En este trabajo se realiza una revisión de los paradigmas existentes y las técnicas más usadas en la detección de rupturas súbitas, profundizando en las que emplean Machine Learning como herramienta principal para la interpretación de datos. Se comparan
Jaime Ernesto Chiang Cruz, Iliover Vega González, Jorge Ramírez Beltrán   +2 more
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