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Books on the topic 'PSO'

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Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 8 June 2024

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1

Chumchon, Thailand Krom Kānphatthanā, ed. Sutyō̜t phalittphan dēn khō̜ng čhangwat =: Provincial star OTOP : PSO. [Bangkok]: Krom Kānphatthanā Chumchon, Krasūang Mahātthai, 2006.

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2

Colaboración: Lo mejor para su hijo : una guia paso-a-pso para trabajar mejor con médicos, escuelas, aseguradoras y agencias. Oak Ridge, TN: Melton Hill Media, 2012.

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3

Paganuzzi, Quirino. Pro papa Pio. 2nd ed. Roma: Nova Omicron, 1998.

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4

Žáček, Jiří. Rýmy pro kočku a pod psa. 2nd ed. Praha: Československý spisovatel, 1987.

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5

PlayStation Player's Guide. Maui, USA: Sandwich Islands Publishing, 1996.

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6

ill, Bour Daniel, and Delafosse Claude, eds. Pao pao. Taibei Shi: Li ke chu ban she, 1993.

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7

Cicero, Marcus Tullius. Pro Milone ; In Pisonem ; Pro Scauro ; Pro Fonteio ; Pro Rabirio Postumo ; Pro Marcello ; Pro Ligario ; Pro Rege Deiotaro. Cambridge, Mass: Harvard University Press, 2000.

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8

Nong, Fu. Shui pao pao. Hong Kong: Cosmos, 1996.

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9

S, Sayers Richard, Wargin Carol Eubanks, and Prentice-Hall inc, eds. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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10

Company, Scott Foresman and, ed. Paso a paso. Glenview, Ill: ScottForesman, 1997.

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11

Met, Myriam. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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12

Met, Myriam. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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13

S, Sayers Richard, Wargin Carol Eubanks, and Prentice-Hall inc, eds. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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14

Pascual, Juan. Paso a paso. [Panama City? Panama: s.n., 1985.

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15

Met, Myriam. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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16

Met, Myriam. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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17

Myriam, Met, and Scott Foresman and Company, eds. Paso a Paso. Glenview, Ill: ScottForesman, 1997.

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18

Met, Myriam. Paso a paso. 2nd ed. Glenview, Ill: Prentice Hall, 2000.

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19

S, Sayers Richard, Wargin Carol Eubanks, and Scott Foresman and Company, eds. Paso a paso. San Jose, CA: ScottForesman, 1996.

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20

Chui pao pao. Bei jing: Hai tun chu ban she, 2013.

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21

Da pao, da pao, bie da pao. Taibei Shi: Tian yuan tu shu you xian gong si, 1985.

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22

Niudun chui pao pao. Xianggang: Xin ya wen hua shi ye you xian gong si, 1999.

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23

Qing ai pao pao. Guang zhou: Hua cheng chu ban she, 2003.

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24

Ren yu pao pao. Beijing: Xian dai chu ban she, 2007.

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25

Xun zhao pao pao. Wuhan Shi: Chong wen shu ju, 2007.

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26

Guyonnaud, Jean-Paul. Hipnosis paso a paso. Madrid: Tikal, 1998.

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27

Wei-li, Ye, ed. Fen hong pao pao. Tai bei shi: Yuan shen chu ban, 2007.

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28

Qi pao: Chi-pao. Hefei: Huang shan shu she, 2011.

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29

Rubén, Gorosito Adolfo, Puente Hugo Armando, and Planeta (Firm : Buenos Aires, Argentina), eds. Argentina paso a paso. Buenos Aires: Planeta, 1999.

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30

Haili, Pang, ed. Pao pao ye zhu. Chang chun: Jilin chu ban ji tuan you xian ze ren gong si, 2015.

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31

Munro, Veronika. PSO Risk and Needs Assessment Service: Guidelines. Ministry for Women, 2019.

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32

Priyanka Thakur and Ashok Pal. Solution of Problems of Optimization in Engineering Applications Using PSO Algorithm. Independently Published, 2018.

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33

Prakarsa strategis percepatan pembangunan infrastruktur: Aspek kebijakan subsidi dan PSO : laporan penelitian. Jakarta: Kedeputian Sarana dan Prasarana, Kementrian Negara Perencanaan Pembangunan/BAPPENAS, 2006.

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34

Jay, Levi. Grand Theft Auto San Andreas: Ps2/Ps3/Ps4 Cheats Notebook. Independently Published, 2021.

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35

Gasbaoui, Brahim. Intelligence Artificielle pour la commande d'un véhicule électrique: La commande directe du couple d'un VE et L’optimisation d’un contrôleur PI par HSA et PSO. Omniscriptum, 2012.

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36

Alcorn, Randy C. Pse Pro-Jetes? 2012.

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37

Paso a Paso 1 Resource Pro CD-ROM. Prentice Hall, 2000.

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38

López, Javier. Optimización multi-objetivo. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2015. http://dx.doi.org/10.35537/10915/45214.

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Abstract:

Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.

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39

Paso a Paso 3: Resource Pro, Complete Teaching Resources. Prentice Hall, 2000.

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40

Rodriguez, Carlos Pena. Triunfa con Tu Piso: Cómo Buscar, Negociar y Comprar Tu Piso en Barcelona Paso a Paso. Independently Published, 2018.

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41

Boctor, David. Microsoft Office 97 - Visual Basic Paso a Pao. MC Graw Hill, 1998.

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42

NA. Marketg: Real Peo& Marketing Pln Pro 4 Pkg. Addison Wesley Longman, 2002.

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43

Pearson. Marketg: Real Peo Real Choices&pro Prem Pkg. Prentice Hall, 2009.

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44

Barker, Thomas T., ed. Perspectives on Software Documentation: Inquiries and Innovations. Baywood Publishing Company, Inc., 1991. http://dx.doi.org/10.2190/pos.

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45

Descubrir Su Mejor Keto Ahora: Guia de Perdida de Peso Paso a Paso. Independently Published, 2020.

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46

NA. Marketg: Real Peo& Plan Pro& Crs Cmpss Acc Pk. Addison Wesley Longman, 2001.

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47

Mosser, Michael. Fifa 21: Become a Pro in Ps5 Fifa 21. Independently Published, 2020.

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Winchester, Robert, Darren D. O’Rielly, and Proton Rahman. Genetics of psoriatic arthritis. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198737582.003.0006.

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Abstract:

The psoriatic phenotype is clinically heterogeneous with psoriatic arthritis (PsA) itself being heterogeneous. Studies have consistently demonstrated that PsA has a strong genetic component and disease pathogenesis encompasses a complex interplay between genetic, immunological, and environmental factors. In this chapter, we will review the genetics of PsA including the major histocompatibility complex (MHC) region and non-MHC loci. We will detail how susceptibility genes can be grouped into barrier integrity, innate immune response, and adaptive immune response (particularly Th-17 lymphocyte signalling). We will articulate how these studies strongly support PsA as genetically different from PsV and that the genetic heterogeneity is likely attributed to different HLA susceptibility alleles within the MHC region that an individual carries. Furthermore, we will highlight new emerging technologies, in particular, next-generation sequencing, which may lead to new genetic discoveries in PsA.

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49

NA. Amer Peo Brief V2 PSE& Lit Pen Hb& Mhl1sem Pk. Addison Wesley Publishing Company, 2007.

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50

NA. Marketg: Real Peo&plan Hb&pro+eff&nav BB&Pk. Addison Wesley Longman, 2005.

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