César Fernando Gaxiola Peralta
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En este libro se propone un método de aprendizaje de redes neuronales con ajuste de pesos difusos tipo-2. Se presenta el análisis matemático de la arquitectura del método de aprendizaje propuesto y la adaptación de pesos difusos tipo-2. El método propuesto se basa en la investigación de métodos recientes que manejan la adaptación de pesos y especialmente de pesos difusos.El funcionamiento interno de la neurona se cambia para trabajar con dos cálculos internos para la función de activación para obtener dos resultados como salidas del método propuesto. Los resultados de la simulación y un estudio comparativo entre las redes neuronales monolíticas,…mehr
Academia virgen gpe8
Prueba los VINOS locales, españoles y de la región de la Baja, las CERVEZAS artesanales y los cóctelesSeedling Soiree 2017: ¡Una noche especial de amigos, belleza, naturaleza, comida y espíritus a beneficio de Olivewood Gardens & Learning Center!
La Seedling Soirée es una celebración del nuevo y futuro crecimiento de nuestro jardín y centro de educación nutricional. Esta fiesta culinaria especial en el jardín cuenta con chefs locales, vinateros y cerveceros con un menú único que muestra lo mejor de los productos orgánicos y sostenibles del condado de San Diego, pescado, carnes y confecciones.Gastrovino: Nuestra IV edición de Gastrovino estará llena de sorpresas, música, fabulosos eventos como la cena de maridaje en el Hotel California, Tour Gastronómico por el centro histórico de Todos Santos, degustación a ciegas y por supuesto el evento principal en la Plaza del centro.
Al crecer en el Valle de Guadalupe, estuve expuesta al cultivo de la uva desde muy joven. Mi primera experiencia con el vino fue compartiendo la mesa con enólogos/propietarios de bodegas que me educaron en cómo apreciar los atributos de los vinos y la importancia del terroir.
Psicología de enlace- Psic. Luis Fernando Gaxiola Loustaunau
Cuando Fernando Gaxiola estaba en la escuela secundaria en el área de Washington, D.C., encontró en la fotografía una salida creativa. Esta salida también le enseñó algunas lecciones valiosas sobre la gestión del tiempo; el proceso del cuarto oscuro siempre duraba al menos 25 minutos, sin importar las prisas. Así que, para completar un trabajo, tenía que evitar perder el tiempo y distraerse al principio de la clase para tener tiempo suficiente en el cuarto oscuro. Ahora que Gaxiola se ha asentado en su nueva vida de estudiante en el Klein College of Media and Communication, sigue teniendo presente el lema de su profesor de fotografía: “Me importa un bledo, métete en el cuarto oscuro si puedes”.
Desde luego, ha llenado sus horas. Además de una carga regular de cursos de primer año que debe completar a distancia desde su dormitorio en el campus en Morgan Hall South, Gaxiola también comenzó recientemente una pasantía con el Sierra Club, una influyente organización ambiental con capítulos en todo Estados Unidos. Dice que solicitó las prácticas tanto por su pasión por la comunicación medioambiental -algo que espera seguir haciendo a través del Departamento de CSI- como por su deseo de conectar con mentes similares en su comunidad.
Parkour y Freerunning 2016 – Fernando Verdugo
Durante las últimas décadas el trabajo en reconocimiento de audio se ha dirigido al habla y la música, sin embargo, en los últimos años se observa un creciente interés por la clasificación y el reconocimiento de eventos acústicos. El objetivo de este trabajo se centra en evaluar la robustez para retener la información característica de un evento acústico frente al ruido de fondo utilizando características de audio en la tarea de identificar eventos acústicos a partir de una mezcla de sonidos que se producen en un entorno de cocina. Construimos una nueva base de datos de sonidos de cocina, ya que en la literatura revisada no existe un punto de referencia similar que nos permita evaluar esta cuestión en condiciones de 3 decibelios para la relación señal/ruido. En nuestro estudio, comparamos dos métodos de características de audio, la Firma de Entropía Espectral Multibanda (MSES) y los Coeficientes Cepstrales de Frecuencia Mel (MFCC). Para evaluar el rendimiento de MSES y MFCC, utilizamos diferentes clasificadores, como la distancia de similitud, los vecinos más próximos, las máquinas de vectores de apoyo y las redes neuronales artificiales (ANN). Los resultados mostraron que el MSES apoyado por una RNA supera a cualquier otra combinación de clasificadores con MSES o MFCC olvidando una mejor puntuación.