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Estimación de Precios de Bitcoin mediante Regresión Lineal Múltiple y Redes Neuronales

PODIUM, 2023
Diversos estudios se han enfocado en estimar el precio de las criptomonedas utilizando modelos de series de tiempo y variables estáticas. Este estudio se centra en la predicción del precio de Bitcoin, utilizando un modelo que combina la regresión lineal ...
M. D. Díaz López, Andrea King-Domínguez, Luis Améstica-Rivas   +2 more
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APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA EL PRONÓSTICO DE PRECIOS DE CAFÉ

REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 2023
En este trabajo se aprovecha la capacidad para realizar pronósticos con modelos no lineales que poseen las redes neuronales artificiales (ANN), con información estructurada y modelos supervisados, empleándolas en la predicción de precios de café de tipo ...
Karen Shirley Cardozo Rueda
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Herramientas de corte para optimizar parámetros de clasificación de especies maderables con redes neuronales convolucionales

Revista de Biología Tropical, 2023
Introducción: La gran diversidad de especies maderables tropicales demanda el desarrollo de nuevas tecnologías de identificación con base en sus patrones o características anatómicas.
Thonny Behyker Centeno, C. Ferreira, J. G. Inga, Andrés Vélez, Raul Huacho, Osir Daygor Vidal, Sthefany Madjory Moya, Danessa Clarita Reyes, W. Goytendia, Benji Steve Ascue, Mário Tomazello-Filho   +10 more
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IMPLEMENTACIÓN DE UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA INTERPRETACIÓN DE LA PRUEBA PROYECTIVA "MACHOVER" BASADA EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Revista Digital de Tecnologías Informáticas y Sistemas, 2023
Las redes neuronales artificiales inspiradas en la biología humana, estructuradas por elementos que se comportan de manera análoga a las neuronas en las funciones más elementales y están organizadas de una forma similar a la del cerebro humano.
Karina Castillo Martínez, Juan Antonio Aguilar Rodriguez, José Guadalupe Robles Hernandez, Ruth Sarahi Verde Mercado   +3 more
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RFIDeep: Unfolding the potential of deep learning for radio‐frequency identification

Methods in Ecology and Evolution, Volume 14, Issue 11, Page 2814-2826, November 2023., 2023
Abstract Automatic monitoring of wildlife is becoming a critical tool in the field of ecology. In particular, Radio‐Frequency IDentification (RFID) is now a widespread technology to assess the phenology, breeding and survival of many species. While RFID produces massive datasets, no established fast and accurate methods are yet available for this type ...
Gaël Bardon, Robin Cristofari, Alexander Winterl, Téo Barracho, Marine Benoiste, Claire Ceresa, Nicolas Chatelain, Julien Courtecuisse, Flávia A. N. Fernandes, Michel Gauthier‐Clerc, Jean‐Paul Gendner, Yves Handrich, Aymeric Houstin, Adélie Krellenstein, Nicolas Lecomte, Charles‐Edouard Salmon, Emiliano Trucchi, Benoit Vallas, Emily M. Wong, Daniel P. Zitterbart, Céline Le Bohec   +20 more
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Simulación y comparación de controladores PID, Liapunov y redes neuronales artificiales: Abordando el rechazo de perturbaciones en sistemas no lineales a través de modelado computacional

Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 2023
El control de sistemas complejos se basa en resolver problemas en sistemas no lineales, los cuales generalmente son inestables. Un ejemplo de dicho sistema es el robot de auto equilibrio de dos ruedas, un problema típico en el área de modelado y control ...
Carlos Alberto Saldaña, Alfredo Ramón Tumbaco Reyes, Franklin Illich Kuonquí Gaínza, Patricia Isabel Pasmay Bohórquez, Cecibell Alexandra Malave Vivar   +4 more
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Oscillating neural circuits: Phase, amplitude, and the complex normal distribution

Canadian Journal of Statistics, Volume 51, Issue 3, Page 824-851, September 2023., 2023
Abstract Multiple oscillating time series are typically analyzed in the frequency domain, where coherence is usually said to represent the magnitude of the correlation between two signals at a particular frequency. The correlation being referenced is complex‐valued and is similar to the real‐valued Pearson correlation in some ways but not others.
Konrad N. Urban, Heejong Bong, Josue Orellana, Robert E. Kass   +3 more
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Comparación de modelo de predicción de degradación de batería de Li-ion con redes neuronales NAR, NARX y ANFIS

Investigación e Innovación en Ingenierías, 2023
Objetivo: Comparar modelos de degradación de batería de Li-ion basados en redes neuronales NAR, NARX y ANFIS. Metodología: Se usaron redes neuronales NAR, NARX y ANFIS para modelar la degradación de la batería de Li-ion.
A. Santos, Francisco Santamaria, César Leonardo Trujillo Rodríguez   +2 more
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Automatische Körperteil‐Identifikation in dermatologischen klinischen Bildern durch maschinelles Lernen

JDDG: Journal der Deutschen Dermatologischen Gesellschaft, Volume 21, Issue 8, Page 863-871, August 2023., 2023
Zusammenfassung Hintergrund Dermatologische Erkrankungen sind in allen Bevölkerungsgruppen weit verbreitet. Das betroffene Körperteil ist für ihre Diagnose, Therapie und Forschung von Bedeutung. Die automatische Identifizierung der abgebildeten Körperteile in dermatologischen Krankheitsbildern könnte daher die klinische Versorgung verbessern, indem sie
Sebastian Sitaru, Talel Oueslati, Maximilian C Schielein, Johanna Weis, Robert Kaczmarczyk, Daniel Rueckert, Tilo Biedermann, Alexander Zink   +7 more
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Aplicación de redes neuronales densas y convolucionales para detección de COVID_19 en imágenes de rayos X

Revista Conectividad, 2023
Las redes neuronales convolucionales (CNN) tienen gran potencial en resolver problemas de clasificación con imágenes. La presente investigación tiene como objetivo presentar modelos reducidos que permita identificar casos de neumonía y COVID-19 en ...
Ronny Stalin Guevara Cruz, C. Delrieux
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