Este documento presenta una tabla con información sobre procesadores de diferentes marcas como Intel, AMD, entre otras. La tabla incluye detalles como el número de núcleos, la velocidad, la memoria caché, el bus de datos y el socket de cada procesador. Los modelos presentados van desde procesadores básicos como el Atom y Celeron de Intel hasta procesadores más avanzados como el Core i7, Xeon, Phenom y Opteron de AMD.
Accurately answering verbose queries that describe a clinical case and aim at finding articles in a collection of medical literature requires capturing many explicit and latent aspects of complex information needs underlying such queries. Proper representation of these aspects often requires query analysis to identify the most important query concepts as well as query transformation by adding new concepts to a query, which can be extracted from the top retrieved documents or medical knowledge bases. Traditionally, query analysis and expansion have been done separately. In this paper, we propose a method for representing verbose domain-specific queries based on weighted unigram, bigram, and multi-term concepts in the query itself, as well as extracted from the top retrieved documents and external knowledge bases. We also propose a graduated non-convexity optimization framework, which allows to unify query analysis and expansion by jointly determining the importance weights for the query and expansion concepts depending on their type and source. Experiments using a collection of PubMed articles and TREC Clinical Decision Support (CDS) track queries indicate that applying our proposed method results in significant improvement of retrieval accuracy over state-of-the-art methods for ad hoc and medical IR.
Accurately answering verbose queries that describe a clinical case and aim at finding articles in a collection of medical literature requires capturing many explicit and latent aspects of complex information needs underlying such queries. Proper representation of these aspects often requires query analysis to identify the most important query concepts as well as query transformation by adding new concepts to a query, which can be extracted from the top retrieved documents or medical knowledge bases. Traditionally, query analysis and expansion have been done separately. In this paper, we propose a method for representing verbose domain-specific queries based on weighted unigram, bigram, and multi-term concepts in the query itself, as well as extracted from the top retrieved documents and external knowledge bases. We also propose a graduated non-convexity optimization framework, which allows to unify query analysis and expansion by jointly determining the importance weights for the query and expansion concepts depending on their type and source. Experiments using a collection of PubMed articles and TREC Clinical Decision Support (CDS) track queries indicate that applying our proposed method results in significant improvement of retrieval accuracy over state-of-the-art methods for ad hoc and medical IR.
Manually and automatically constructed concept graphs (or semantic networks), in which the nodes correspond to words or phrases and the typed edges designate semantic relationships between words and phrases, have been previously shown to be rich sources of effective latent concepts for query expansion. However, finding good expansion concepts for a given query in large and dense concept graphs is a challenging problem, since the number of candidate concepts that are related to query terms and phrases and need to be examined increases exponentially with the distance from the original query concepts. In this paper, we propose a two-stage feature-based method for sequential selection of the most effective concepts for query expansion from a concept graph. In the first stage, the proposed method weighs the concepts according to different types of computationally inexpensive features, including collection and concept graph statistics. In the second stage, a sequential concept selection algorithm utilizing more expensive features is applied to find the most effective expansion concepts at different distances from the original query concepts. Experiments on TREC datasets of different type indicate that the proposed method achieves significant improvement in retrieval accuracy over state-of-the-art methods for query expansion using concept graphs.
ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024. Por JAVIE...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “ROMPECABEZAS DE ECUACIONES DE 1ER. GRADO OLIMPIADA DE PARÍS 2024”. Esta actividad de aprendizaje propone retos de cálculo algebraico mediante ecuaciones de 1er. grado, y viso-espacialidad, lo cual dará la oportunidad de formar un rompecabezas. La intención didáctica de esta actividad de aprendizaje es, promover los pensamientos lógicos (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia, viso-espacialidad. Esta actividad de aprendizaje es de enfoques lúdico y transversal, ya que integra diversas áreas del conocimiento, entre ellas: matemático, artístico, lenguaje, historia, y las neurociencias.
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestr
ACERTIJO DE CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS. Por JAVIER SOLIS NOYOLAJAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA, crea y desarrolla ACERTIJO: «CARRERA OLÍMPICA DE SUMA DE LABERINTOS». Esta actividad de aprendizaje lúdico que implica de cálculo aritmético y motricidad fina, promueve los pensamientos lógico y creativo; ya que contempla procesos mentales de: PERCEPCIÓN, ATENCIÓN, MEMORIA, IMAGINACIÓN, PERSPICACIA, LÓGICA LINGUISTICA, VISO-ESPACIAL, INFERENCIA, ETCÉTERA. Didácticamente, es una actividad de aprendizaje transversal que integra áreas de: Matemáticas, Neurociencias, Arte, Lenguaje y comunicación, etcétera.
1. Colegio de Educación Profesional Técnica del
Estado de México
Plantel “Tlalnepantla 1”
“TABLA DE PROCESADORES”
Elaboró: Amaro Cruz Arath Alejandro.
Grupo: 202
Carrera: P.T.B. en Informática
Turno: Matutino
Asignatura: Mantenimiento de Equipo de Computo
Básica
