Presentacion inteligencia artificial tecnologico moderno azul (1).pptx
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Este documento presenta una introducción a las metaheurísticas tabú, que son algoritmos de optimización combinatoria que utilizan una lista tabú para evitar soluciones repetidas y diversificar la búsqueda. Describe algunas de sus características básicas como la eficiencia para problemas complejos y la flexibilidad. También menciona algunas de sus ventajas como evitar ciclos repetitivos, pero también desventajas como parámetros sensibles y quedar atrapado en óptimos locales. Finalmente, concluye que las metaheurísticas tab
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El documento compara los modelos tradicionales y ágiles de desarrollo de software. Explica que los modelos tradicionales como el modelo en cascada son secuenciales con fases claras pero poca flexibilidad, mientras que los modelos ágiles como Scrum y Programación Extrema usan iteraciones cortas, retroalimentación continua y mayor adaptabilidad a cambios. Concluye que los modelos tradicionales son mejores para proyectos con requisitos estables y los ágiles para proyectos cambiantes donde la colaboración es importante.
Presentación - Diseño de Algoritmos Paralelos - Grupo 2.pdf
El documento presenta información sobre el diseño de algoritmos paralelos. Explica que estos algoritmos dividen tareas en sub-tareas que se ejecutan simultáneamente para aprovechar sistemas con múltiples procesadores. Algunos aspectos clave que se deben considerar incluyen la descomposición del problema, la comunicación entre procesadores, y mantener un balance de carga. Finalmente, se brindan ejemplos de aplicaciones como procesamiento de imágenes y simulaciones científicas.
exposicio_modelos _de _arquitectura.pptx
Este documento explora los modelos de arquitectura de cómputo clásicos, segmentados y de multiprocesamiento, comprendiendo su impacto en el rendimiento y la eficiencia. Describe las características y ventajas de cada modelo, incluyendo sus limitaciones. Concluye que el futuro de la arquitectura de cómputo nos desafía a seguir innovando para impulsar el procesamiento de datos hacia nuevas fronteras.
El futuro de los territorios y ciudades inteligentes
Presentación a cargo de Elena Kraseninnikova, de IKUSI, en el marco del 32º Encuentro de la Economía Digital y las Telecomunicaciones, "Dando voz a la industria digital", organizado por Ametic, Banco Santander y la UIMP los días 3 a 5 de septiembre de 2018.
Syllabus siemens-power-academy
Los documentos describen una serie de cursos de capacitación en temas relacionados con sistemas de potencia, protecciones eléctricas y calidad de energía. Los cursos cubren temas como cálculos de flujo de carga y cortocircuito, fundamentos de protecciones, calidad de energía, coordinación de aislamiento, análisis de transitorios, sistemas de protección numéricos, software para protecciones y control, y sistemas SICAM. Los cursos van de 2 a 3 días y están dirigidos a ingenieros e técnicos del sector el
Grupo #2 - Asignación sobre Algoritmos Paralelos
El documento presenta una introducción a los algoritmos paralelos, discutiendo conceptos como el paralelismo, los tipos de algoritmos paralelos, modelos paralelos de computación y técnicas algorítmicas. También analiza temas como la teoría de la complejidad paralela, tendencias futuras y la rasterización de polígonos, concluyendo que los algoritmos paralelos tendrán un impacto transformador en los paradigmas de computación modernos.
Tema 1. Introducción a MatLab 04-02-24.pdf
Este documento introduce MATLAB como una herramienta de computación para resolver problemas matemáticos. Explica que MATLAB se usa comúnmente en ingeniería eléctrica para aplicaciones de procesamiento de señales y en el diseño e investigación. También describe los conceptos básicos de programación estructurada como la representación de información, entrada/salida, secuencia, selección y repetición.
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Carreras de ingeniería plan 2009 2 (semestre 2011-1))
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Machine learning usando Weka, en un entorno de cómputo distribuido
En esta sesión mostraremos lo sencillo que es implementar algoritmos de machine learning en un entorno de cómputo distribuido por medio de Weka. Weka es una herramienta de software libre para data mining y machine learning, la cual fue desarrollada por la Universidad de Waikato en Nueva Zelanda.
Por Alexandra Lemus (VinkOS)
Asignacion computacion aplicada
Este documento proporciona una introducción a MATLAB, un entorno de cómputo matemático. Explica que MATLAB permite realizar cálculos numéricos y visualizaciones gráficas sin necesidad de programación tradicional. También describe algunas de las funciones principales de MATLAB como el álgebra lineal, procesamiento de señales, estadística y métodos numéricos. Finalmente, ofrece ejemplos de cómo realizar operaciones matemáticas básicas como sumas, restas y comparaciones en MATLAB.
el conocimiento y la inteligencia artificial
El documento compara y contrasta los sistemas expertos con sistemas tradicionales y expertos humanos. También discute diferentes tipos de algoritmos utilizados en sistemas expertos como el algoritmo RETE, el cual realiza comparaciones incrementales utilizando soporte de estado. Finalmente, cubre temas como las formas de representar y aprender conocimiento.
Los Sdkn - MATRIZ MÁGICA
Todas las personas debemos conocer el concepto de una matriz para poder organizar nuestra información, pero para ello debe generarse la intención de aprender. En programación se busca tratar de mejorar y facilitar procesos de nuestra vida cotidiana como lo es problemas de razonamientos matemáticos, por lo cual en nuestro trabajo se presentará un algoritmo que nos ayude a realizar procesos matemáticos los mismos que indicarán si una matriz que ingresamos es mágica o no mediante la verificación de la suma de sus filas y columnas pero siempre teniendo en cuenta que una matriz mágica es una matriz cuadrada.
LOS SDKN
Este documento presenta un proyecto sobre matrices mágicas desarrollado por el grupo DSKN de la Universidad Central del Ecuador. El proyecto tiene como objetivo principal aprender sobre matrices en programación y desarrollar algoritmos para resolver problemas utilizando matrices, incluyendo el problema de determinar si una matriz dada es mágica. Se definen matrices, ciclos repetitivos como while y for, y se concluye que el programa permitirá determinar si una matriz es mágica comprobando si la suma de sus filas, columnas y diagonales es igual.
Keepler | Data Analysis Lifecycle
Este documento presenta las etapas del ciclo de vida de análisis de datos, incluyendo la toma de requisitos, análisis exploratorio de datos, modelado de datos, visualización de datos y retroalimentación de requisitos. Explica cada etapa en detalle con ejemplos. El objetivo es proporcionar una guía sobre cómo llevar a cabo un análisis de datos completo y efectivo desde el inicio hasta la conclusión del proyecto.
Computación II
Este documento presenta una unidad sobre algoritmos de programación. Explica conceptos clave como qué es un algoritmo, sus características y técnicas de diseño como el análisis del problema, definición de alternativas y selección de opciones. También cubre representaciones de algoritmos como flujogramas y pseudocódigo, estructuras algorítmicas como las selectivas, iterativas y secuenciales, y operadores lógicos, aritméticos y relacionales. El objetivo es desarrollar habilidades para la implementación de len
Clasificacion de las computadoras
Este documento clasifica las computadoras en dos categorías: 1) Según su capacidad o tamaño, incluyendo supercomputadoras, macrocomputadoras, minicomputadoras y microcomputadoras. 2) Según su procesamiento tecnológico y funcionalidad, incluyendo computadoras análogas, híbridas y digitales. Explica las características principales de cada tipo de computadora y concluye que las computadoras continuarán innovándose con el tiempo.
ESTRUCTURA DE DATOS.pptx
Este documento presenta los conceptos fundamentales de algoritmos y estructuras de datos. Introduce los tipos de datos, la necesidad de estructuras de datos para procesar grandes cantidades de información de manera eficiente, y define algoritmos y programas. También cubre temas como la eficiencia, la notación O-grande para medir la complejidad algorítmica, y diferentes estructuras de datos como listas enlazadas, pilas y colas.
Introducción a GGPLOT2 y LATTICE
Este documento discute las ventajas y desventajas de R, así como dos paquetes populares para la visualización de datos en R: ggplot2 y lattice. Ggplot2 sigue la metodología de "Gramática de Gráficos" que permite construir visualizaciones complejas de manera flexible. Lattice es útil para gráficos multivariados y mantiene la flexibilidad incluso con muchas variables. Ambos paquetes producen resultados profesionales, pero ggplot2 puede ser más complejo mientras que lattice tiende a ser más simple.
Universidad interamericana de panama
El documento clasifica las computadoras en tres categorías: 1) Según su tamaño y capacidad, incluyendo supercomputadoras, microcomputadoras y minicomputadoras; 2) Según su procesamiento tecnológico y funcionalidad, como análogas, híbridas y digitales; 3) Con el objetivo de identificar los diferentes tipos para saber cómo se pueden usar en trabajos y laboratorios.
Power point valery
Este documento clasifica las computadoras en cuatro categorías: 1) según su capacidad o tamaño como supercomputadoras, macrocomputadoras, minicomputadoras y microcomputadoras, 2) según su procesamiento tecnológico y funcionalidad como análogas, híbridas y digitales. Describe cada categoría y sus usos típicos. Concluye que cada computadora tiene funciones diferentes según su mercado, pero todas procesan y almacenan información de manera rápida.
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Diseño de Algoritmos Paralelos-220972.pptx
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Algoritmos Paralelos - Actividad 14 - UNIBE.pdf
Actividad 14: Diseño de Algoritmos Paralelos
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UNIBE
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Recuperacion Soporte tecnico_240320_061459.pdf
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Mathemática 8
Mathematica es un programa de cómputo simbólico y numérico desarrollado originalmente por Stephen Wolfram y su compañía Wolfram Research. Permite realizar cálculos matemáticos, estadísticos, ingenieriles y científicos. Incluye funciones para álgebra, cálculo, estadística y gráficos interactivos. El programa consta de un núcleo de cómputo y una interfaz gráfica basada en cuadernos de trabajo.
Diseño de Algoritmos Paralelos.pptx
Diseño de Algoritmos Paralelos
1. Definición
2. Importancia
3. Características
4. Tipo
5. Procesos
El diseño de algoritmos paralelos es esencial para aprovechar al máximo el poder de los sistemas de múltiples procesadores. Los algoritmos paralelos pueden reducir significativamente el tiempo de ejecución de los programas y permitir la resolución de problemas complejos de manera más eficiente.
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- 5. • Eficiencia en problemas complejos • Evitan ciclos repetitivos • Flexibilidad y adaptabilidad VENTAJAS Y DESVENTAJAS • Parámetros sensibles • Dependencia de la representación • Sensibilidad a la función objetivo • Puede quedar atrapado en óptimos locales VENTAJAS DESVENTAJA S
- 6. CAMPO DE APLICACIÓN • Logística y transporte: • Ingeniería de producción y manufactura: • Telecomunicaciones y redes: • Planificación de proyectos: • Optimización en finanzas: • Diseño de circuitos y sistemas electrónicos: • Planificación de energía y recursos: • Inteligencia artificial y aprendizaje automático:
- 8. LAS METAHEURÍSTICAS TABÚ SON UNA HERRAMIENTA PODEROSA PARA ABORDAR PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA Y SU IMPLEMENTACIÓN EN PYTHON PERMITE ENCONTRAR SOLUCIONES DE ALTA CALIDAD. CONCLUSION