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Pérdidas de energía por fricción
Pérdidas de energía por fricción
se presenta el desarrollo de un algoritmo bajo código fuente JavaScript para la solución de la ecuación de flujo crítico (2). Se implementó un lenguaje de programación orientado a objetos para sistemas Android 4.0 o superiores a partir de procesos iterativos e incrementales (Desarrollo ágil). Se utilizó el método numérico de Newton-Raphson para determinar la profundidad crítica de sietes secciones hidráulicas (Rectangular, trapezoidal, trapezoidal asimétrico, triangular, triangular asimétrico, parabólico y circular). Con el propósito de acelerar y garantizar el nivel de convergencia para cada una de las secciones se obtuvo una función potencial para establecer el valor semilla en el proceso iterativo, este valor se asocia de manera directa a las condiciones preestablecidas del problema hidráulico. La aplicación calcula la profundidad crítica, velocidad crítica, área
EDGAR ORLANDO LADINO MORENO
Tesis: Corrosion en Concreto Armado
Tesis: Corrosion en Concreto Armado
solucion es alos efectos decorrosión en estructuras de concreto armado
Alonso Zingara y Andrea Perez
Analyse de projet
Analyse de projet
There is the analysis of hPC
nisrine hammout
Si \(AB=I\) entonces \(A\) es invertible y \(A^{-1}=B\)
Si \(AB=I\) entonces \(A\) es invertible y \(A^{-1}=B\)
Vamos a demostrar el notable teorema que dice que, dadas dos matrices cuadradras \(A\) y \(B\) del mismo tamaño, si \(AB=I\), donde \(I\) es la matriz identidad del mismo tamaño que la matrices \(A\) y \(B\), entonces \(A\) es invertible y \(B^{-1}=A\). La prueba será directa y sólo usaremos el hecho de que si \(|A|\ne0\) entonces \(A\) es invertible. La pregunta es si puedes tú, estimado estudiante, ofrecer otra prueba de la que aquí se sugiere. Sirva además este texto como un ejemplo de escritura con LaTeX.
Memo Garro
Geometría Analítica
Geometría Analítica
Geometría Analítica
CARLOS RODRÍGUEZ JASO
Inleiding tot R
Inleiding tot R
Dit is een Nederlandstalige bijdrage vanwege Ludo Poelaert, UGent. In deze korte tekst wordt een inleiding tot de taal R gegeven. U mag de tekst vrij gebruiken onder het Creative Commons CC BY 4.0 . Succes ermee.
Professor Ludo Poelaert
Qualificação - Reconhecimento de Cenários baseado nas Localizações dos Fornecedores do Governo Federal
Qualificação - Reconhecimento de Cenários baseado nas Localizações dos Fornecedores do Governo Federal
In most corruption scandals, the use of front companies for money laundering is almost ubiquitous. This work proposes to apply image classification to detect such organizations, through the use of Convolutional Neural Networks (CNN), namely the AlexNet architecture. The images are obtained by address search in Google Street View API, and the resulting classification will be further used along with other features to detect front com- panies in order to help the auditors from the Ministry of Transparency and Office of the Comptroller General (CGU, in Portuguese). To this moment, we applied classification to almost 15 thousand suppliers scenes with active contracts with the Brazilian Government until September 2016, obtained through data matching between the Government Purchases database and the Brazilian Federal Revenue Office database (more recent scenes should be added as this work progresses). Preliminary results with a pre-trained AlexNet CNN show the need for developing new scene classes more suited to the Brazilian context. In order to do this, we propose to apply clustering algorithms in features extracted from the last fully-connected layer of this net. The classes obtained will be used to fine-tune the AlexNet CNN for future classification, through the use of training from scratch or fine tuning techniques.
Rodrigo Peres Ferreira
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).
José Antonio garcia

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