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Книги з теми "LMS ALGORITHMS"

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Автор: Grafiati

Опубліковано: 11 вересня 2023

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1

Gavin, Joseph Mark. Parametric modelling of narrowband signals using LMS and MSANF algorithms. [s.l: The Author], 1994.

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2

Hernert, Patrice. Les algorithmes. Paris: Presses universitaires de France, 1995.

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3

Pair, C. Construire les algorithmes: Les améliorer, les connaître, les évaluer. [Paris]: Dunod, 1988.

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4

K, Kokula Krishna Hari, ed. Cancellation of Power Line Interference in ECG using Adaptive LMS Algorithm: ICIEMS 2014. India: Association of Scientists, Developers and Faculties, 2014.

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5

Salomon, C. Los algoritmos del tecnoecistencialismo: Las esquematizaciones autoanulatorias del pensamiento de las masas. Argentina: Ediciones Suarez, 2007.

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6

Salomon, C. Los algoritmos del tecnoecistencialismo: Las esquematizaciones autoanulatorias del pensamiento de las masas. Argentina: Ediciones Suarez, 2007.

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7

Torres Ortega, Jesús Alfonso. Introducción a los métodos numéricos. Bogotá. Colombia: Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle, 2012. http://dx.doi.org/10.19052/9789585148314.

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Анотація:

Los métodos numéricos son un medio para fortificar la comprensión de las matemáticas, ya que su propósito principal es reducir las matemáticas superiores a operaciones aritméticas básicas, y poseen la facultad de manejar sistemas de ecuaciones considerables que son frecuentes en la práctica de la ingeniería, por lo cual, constituyen el tipo de cálculo que con mayor periodicidad efectúan los ingenieros. Anteriormente a la creación del computador, se gastaba más en la técnica misma de solución de los problemas, en vez de aplicar mayor esfuerzo sobre la definición del problema y su interpretación. Actualmente, los algoritmos y los métodos numéricos suministran una opción para muchos cálculos complejos. Es probable que durante sus estudios la oportunidad de valerse de un software disponible comercialmente que contenga tenga métodos numéricos, el uso racional de estos programas está sujeto al discernimiento de la teoría básica en la que se fundamentan los cálculos numéricos.

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8

ACM Symposium on Parallelism in Algorithms and Architectures (17th 2005 Las Vegas, Nev.). SPAA 2005: Seventeenth Annual ACM Symposium on Parallelism in Algorithms and Architectures, July 18-20, 2005, Las Vegas, Nevada, USA. New York, NY: Association for Computing Machinery, 2005.

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9

Nelson, P. A. MINT, the multiple error LMS algorithm, and the design of inverse filters for multi-channel sound reproduction systems. Southampton, England: University of Southampton, 1992.

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10

La programmation linéaire dans les modèles de production. Paris: Masson, 1988.

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11

Griffiths, Tom. Algoritmos para la vida cotidiana: La ciencia de la informática aplicada a las decisiones humanas. España: Teell Editorial, 2017.

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12

Simone, Tom De. Lavender Los Angeles. Charleston, S.C: Arcadia Pub., 2011.

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13

Genetic and Evolutionary Computation Conference (2000 Las Vegas, Nev.). GECCO-2000: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference : a joint meeting of the Ninth International Conference on Genetic Algorithms (ICGA-2000) and the Fifth Annual Genetic Programming Conference (GP-2000), July 10-12, 2000, Las Vagas, Nevada. San Francisco, Calif: Morgan Kaufmann Publishers, 2000.

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14

Society, IEEE Computer, and IEEE Computer Society. Technical Committee on Complexity in Computing., eds. Fifth IEEE International Conference on Engineering of Complex Computer Systems (ICECCS'99): Proceedings ; October 18-21, 1999, Las Vegas, Nevada USA. Los Alamitos, California: IEEE Computer Society Press, 1999.

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15

Nev.) International Conference on Scientific Computing and Applications (8th 2012 Las Vegas. Recent advances in scientific computing and applications: Eigth International Conference on Scientific Computing and Applications, April 1-4, 2012, University of Nevada, Las Vegas, Nevada. Edited by Li, Jichun, editor of compilation, Yang, Hongtao, 1962- editor of compilation, and Machorro, Eric A. (Eric Alexander), 1969- editor of compilation. Providence, Rhode Island: American Mathematical Society, 2013.

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16

Takahashi, Kyo. An LMS Adaptive Filter Using Distributed Arithmetic - Algorithms and Architectures. INTECH Open Access Publisher, 2011.

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17

Les Algorithmes. Presses Universitaires de France - PUF, 2002.

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Johnston, Edward William. A variable step-size LMS algorithm. 1988.

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19

Apprendimento Facili Strutture Dati e Algoritmi C++: Apprendre Graphiquement les Structures de Données et les Algorithmes C++. Independently Published, 2020.

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20

DELTORN, Jean-Marc, and Evelyne PICHENOT, eds. Algorithmes et Société. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.9782813003928.

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Анотація:

Au cœur d’un nombre croissant d’avancées technologiques, de l’exploitation des données de masse à la médecine, de la gestion de crises à l’automatisation de procédés industriels, les algorithmes font aujourd’hui partie de notre quotidien. Une omniprésence qui n’est pourtant pas synonyme d’infaillibilité, car, au-delà des apports indéniables de la machinerie algorithmique, celle-ci connait des limites. Ici, elle participe à augmenter la productivité et ouvre la voie à une «industrie 4.0», là, elle bouleverse l’emploi ; ici l’algorithme identifie les pathologies mieux que les meilleurs cliniciens, là il propose un traitement aberrant ; dans un cas l’algorithme s’illustre, dans l’autre il achoppe. Entre succès retentissants et dérapages incontrôlés, ce sont ces usages et ces limites qu’il est aujourd’hui essentiel d’explorer, sous toutes leurs facettes. Devant la variété des problématiques posées par les diverses applications des algorithmes, pour en dresser un «portrait-robot», une approche transversale, en intelligence collective, s’impose. Le rapport science et société est au cœur des problématiques abordées par l’Institut des Hautes Études pour la science et la technologie (IHEST). [...]

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21

Grosso, Susana. ALGEFIT: ALgoritmo de GEstión de FITosanitarios. Teseo, 2020. http://dx.doi.org/10.55778/ts878668031.

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Анотація:

<p>Este manual, dirigido especialmente a gobiernos locales e ingenieros agrónomos, tiene como objetivo colaborar con la implementación de normas vinculadas a la aplicación de fitosanitarios.</p><p>ALGEFIT es una herramienta que ayuda a ordenar la gestión del uso de plaguicidas a través de la identificación de los problemas pertinentes, del nivel de gestión y de la factibilidad de ejecución de la gestión a partir de los recursos materiales y humanos disponibles y de las prioridades políticas existentes.</p><p>Facilita la interacción entre los actores locales. El uso de fitosanitarios es un tema sensible y en los pueblos rurales muchas veces se opta por no abordarlo, tratando de evitar conflictos entre vecinos. Esta herramienta ayuda a visualizar la magnitud y complejidad del problema, a despersonalizar las acciones y a ordenar la toma de decisiones.</p><p>ALGEFIT es complementario y compatible con el desarrollo de sistemas de producción de menor impacto ambiental, como las BPA o la producción agroecológica.</p>

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22

Ng, Kam On. A switching matrix LMS algorithm: Some theoretical and experimental results. 1996, 1996.

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23

hu, yang. Algorithmes Java: Explique les Algorithmes Avec de Belles Images Apprenez-Le Facilement et Mieux. Independently Published, 2020.

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24

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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Анотація:

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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Herramienta de planificación y presupuestación para pruebas de tuberculosis y tuberculosis farmacorresistente. Guía del usuario. Pan American Health Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.37774/9789275325780.

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Анотація:

En esta guía se explica el funcionamiento de la herramienta de planificación y presupuestación para el diagnóstico de la tuberculosis (TB), que facilita el cálculo sistemático de las cantidades y los costos de los productos para los países que planifican encargar productos de diagnóstico e insumos de laboratorio del catálogo del Servicio Farmacéutico Mundial. La herramienta calcula las cantidades de productos requeridas, para lo cual usa el consumo anterior o métodos de proyección basados en la morbilidad para todos los productos de diagnóstico de TB respaldados por la Organización Mundial de la Salud, a fin de establecer metas para la ampliación de la escala de acuerdo con las características epidemiológicas del país y a partir de algoritmos. En las hojas de cálculo de Excel se proporcionan instrucciones preliminares, datos epidemiológicos y algoritmos, métodos de pruebas de diagnóstico e información sobre bioseguridad, limpieza, mantenimiento y reparación de equipos, así como un resumen del presupuesto.

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Feinstein Baigorri, Carlos. Computación para Astronomía y Meteorología. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2023. http://dx.doi.org/10.35537/10915/156348.

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Анотація:

Este libro describe los usos de programación en lenguaje Fortran con el fin de utilizar las computadoras como instrumentos de cálculo. Se discuten las sentencias, sus usos y cuidados. Además, se detallan los problemas de eficiencia de diversos algoritmos, los problemas de la inestabilidad numérica por el redondeo y se incluye una introducción a la realización de modelos con números al azar.

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Solares Rojas, Armando, Paulino Preciado Babb, and Krista Francis. Qué, cómo y por qué : una conversación internacional sobre el aprendizaje de profesores de matemáticas. Universidad Pedagógica Nacional, 2014. http://dx.doi.org/10.47380/upnmx.libasr0000064.

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Анотація:

Este libro contribuye a la construcción de aproximaciones alternativas y complementarias a los aún dominantes y extendidos métodos mecanicistas y algoritmos de la enseñanza de las matemáticas. Los autores aportan nuevas perspectivas para el estudio del contenido y la naturaleza del conocimiento matemático.

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hu, yang. Apprentissage Facile Structures de Données et Algorithmes C++: Graphiquement Pour Apprendre les Structures de Données et les Algorithmes C++. Independently Published, 2021.

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hu, yang. Apprentissage Facile Structures de Données et Algorithmes C++: Graphiquement Pour Apprendre les Structures de Données et les Algorithmes C++. Independently Published, 2020.

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30

Algorithmes JavaScript: Explique les Algorithmes JavaScript Avec de Belles Images Apprenez-Le Facilement et Mieux. Independently Published, 2020.

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hu, yang. Algorithmes Python: Explique les Algorithmes Python Avec de Belles Images Apprenez-Le Facilement et Mieux. Independently Published, 2020.

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hu, yang. Algorithmes Go: Explique les Algorithmes Go Avec de Belles Images Apprenez-Le Facilement et Mieux. Independently Published, 2020.

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Algorithmes C++: Explique les Algorithmes C++ Avec de Belles Images Apprenez-Le Facilement et Mieux. Independently Published, 2020.

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Córdoba, Susana Beatriz, Francisco José Reynaldi, and Diana Esther Rosa, eds. Micología en Medicina Veterinaria. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2021. http://dx.doi.org/10.35537/10915/121115.

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Анотація:

Esta obra introduce a los estudiantes en el conocimiento de las principales patologías de origen fúngico en Medicina Veterinaria, que impactan también en la salud de las personas por el carácter zoonótico que presentan varias de esas micosis. Se proponen algoritmos de laboratorio factibles de realizar y las herramientas actuales para arribar al diagnóstico certero de las patologías fúngicas.

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Alberto Lira, Roberto Enrique. Algoritmos y programación en Python. Un enfoque práctico para programar. UJAT, 2022. http://dx.doi.org/10.19136/b248udmd.

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Анотація:

Debido a las dificultades que se le presentan a los estudiantes de los primeros cursos de programación, el autor se dio a la tarea de observar y analizar en donde tienen sus orígenes esas dificultades; llegando a la conclusión de que en muchos casos no hay bases sólidas en lógica y aritmética. Estas disciplinas son sumamente importantes para que un estudiante pueda realizar fluidamente un curso básico de programación. Por lo que en esta obra se abordan la lógica y la aritmética antes de empezar a programar. También el autor ha notado que muchos libros de programación se centran en la sintaxis de un lenguaje en particular, dejando de lado la parte fundamental de la programación, la cual es la lógica. De igual modo, algunos libros resultan sumamente complejos de seguir para los estudiantes que aún inician en el maravilloso mundo de la programación. Por lo anterior, en esta obra se presenta un enfoque un tanto diferente de los libros tradicionales que enseñan a programar, esperando aportar un granito de arena para mejorar la comprensión de la programación.

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Apprentissage Facile Structures de Données et Algorithmes Java: Apprenez les Structures de Données et les Algorithmes de Manière Graphique et Simple. Independently Published, 2020.

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Díaz, Rubén Pérez. Algoritmo: La Utopía de Las Redes Neuronales. Independently Published, 2020.

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Pérez Espinoza, Charles Miguel, José Abel Alarcón Salvatierra, Silvia Alexandra Medina Anchundia, José Luis Alonso Anguizaca, and Miguel Alfonso Molina Calderón. Predicción del clima por medio de una estación meteorológica y la medición de la precipitación por sistema de pesaje. CIDEPRO, 2021. http://dx.doi.org/10.29018/978-9942-823-80-9.

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Анотація:

SVM es un algoritmo de Aprendizaje Automático (Machine Learning) supervisado, el cual está relacionado con problemas clasificación y regresión. Además, la SVM para clasificación pertenece a la familia de los clasificadores lineales, ofreciendo una precisión muy alta en comparación con otros clasificadores como la Regresión Logística y los Árboles de Decisión. Su uso es muy variado, por ejemplo; detección de rostros, detección de intrusos, clasificación de correos electrónicos, artículos de noticias y páginas web, clasificación de textos e hipertextos, entre otros. En este sentido, se tiene un conjunto de datos, en el cual existen dos clases de datos, el algoritmo SVM predice a cuál de las dos clases pertenece un nuevo dato entrante. Básicamente es clasificar de acuerdo a un conjunto de datos de entrenamiento marcados como pertenecientes a una las dos clases.

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hu, yang. Apprentissage Facile Structures de Données et Algorithmes C: Apprenez les Structures de Données et les Algorithmes de Manière Graphique et Simple C. Independently Published, 2020.

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hu, yang. Apprentissage Facile Structures de Données et Algorithmes JavaScript: Apprenez les Structures de Données et les Algorithmes de Manière Graphique et Simple JavaScript. Independently Published, 2020.

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Apprentissage Facile Structures de Données et Algorithmes Python: Apprenez les Structures de Données et les Algorithmes de Manière Graphique et Simple Python. Independently Published, 2020.

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Manual operativo de la OMS sobre la tuberculosis. Modulo 3: Diagnóstico. Métodos de diagnóstico rápido para detectar la tuberculosis, 2020. Pan American Health Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.37774/9789275325377.

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Анотація:

En este manual se describen las pruebas recomendadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS) para la detección de la TB y de la TB farmacorresistente, además de la orientación normativa más reciente sobre su utilización. También se describen los procesos para introducir una prueba diagnóstica en la práctica corriente y los algoritmos diagnósticos sobre la detección y el tratamiento. El manual acompaña a las Directrices unificadas de la OMS sobre la tuberculosis. Módulo 3: Diagnóstico. Métodos de diagnóstico rápido para la detección de la tuberculosis, con el objetivo de facilitar la ejecución de las recomendaciones por los países, los asociados técnicos y otras partes implicadas en la gestión de pacientes con TB y TB farmacorresistente.

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Caviglia, Horacio, Raul Perez Bianco, and Miguel Tezanos Pinto. Algoritmos Terapeuticos de Las Complicaciones Musculoesqueleticas En Hemofilia. Akadia, 2006.

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Salvo, Pietro, and Miguel Hernandez-Silveira. Wireless Medical Systems and Algorithms: Design and Applications. Taylor & Francis Group, 2017.

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Wireless Medical Systems and Algorithms: Design and Applications. Taylor & Francis Group, 2016.

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Salvo, Pietro, and Miguel Hernandez-Silveira. Wireless Medical Systems and Algorithms: Design and Applications. Taylor & Francis Group, 2017.

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Salvo, Pietro, and Miguel Hernandez-Silveira. Wireless Medical Systems and Algorithms: Design and Applications. Taylor & Francis Group, 2017.

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Salvo, Pietro, and Miguel Hernandez-Silveira. Wireless Medical Systems and Algorithms: Design and Applications. Taylor & Francis Group, 2018.

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Abengózar Vilar, Diego josé, Carmen Sánchez Ávila, Oriol Alàs, Francesc Sebè, Sergi Simón, Joan Amengual Mesquida, M. Magdalena Payeras Capellà, et al. XVII Reunión española sobre criptología y seguridad de la información. RECSI 2022. Edited by Daniel Sadornil Renedo. Editorial Universidad de Cantabria, 2022. http://dx.doi.org/10.22429/euc2022.028.

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Анотація:

La Reunión Española sobre Criptología y Seguridad de la Información (RECSI) es el congreso científico referente español en el tema de la Seguridad en las Tecnologías de la Información y Comunicación, donde se dan cita de forma bienal los principales investigadores españoles en el tema, así como invitados extranjeros de reconocido prestigio. En estos encuentros se muestran los avances de los grupos de investigación que presentan comunicaciones y fomentan la participación de los jóvenes investigadores. Este libro recoge los resúmenes de las conferencias plenarias junto con los trabajos presentados en la XVII RECSI celebrada en Santander del 19 al 21 de Octubre de 2022 organizada por el grupo de investigación AMAC (Algorithmic Mathematics And Cryptography) de la Universidad de Cantabria.

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Bernal Orozco, Jainet Orlando, Luis Felipe Jiménez Sánchez, and Oscar Mauricio Cepeda Valero. Investigación de operaciones y logística: Ejercicios y aplicaciones de estudio en tiempos de pandemia. Ediciones Universidad Central, 2021. http://dx.doi.org/10.30578/9789582604929.

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Анотація:

El objetivo de este libro es brindar ejercicios prácticos y herramientas a los estudiantes, profesores y profesionales de la ingeniería industrial y de cualquier otra área que deseen ampliar su conocimiento y entrenar sus capacidades de modelamiento matemático en algunas áreas de la investigación de operaciones y la logística, de manera que puedan hacer frente a las problemáticas actuales. Este libro nació de la coyuntura de varios factores. En principio, la experiencia docente de sus autores les ha permitido compilar un conjunto de ejercicios y casos como apoyo didáctico. Por otro lado, ante la situación actual de la pandemia, se busca ofrecer herramientas para apoyar la toma de decisiones basadas en la evidencia formal de las matemáticas y la ciencia en general. Asimismo, sus autores desean brindar un acercamiento a temáticas como la programación lineal, las cadenas de Markov, la heurística y los algoritmos en la logística, de manera que distintos actores de los sectores público y privado puedan comprender y aprovechar el alcance de las aplicaciones. Así, se ha diseñado un libro enfocado en la práctica y aplicación de conceptos a partir de casos asociados a la pandemia que están viviendo los gobiernos, las empresas y la población en general. Sin embargo, aunque creado en el contexto actual de pandemia, este libro también pretende ser una herramienta accesible a todo público que quiera mejorar sus habilidades en pensamiento lógico crítico, modelamiento matemático, interpretación de resultados y toma de decisiones en diferentes situaciones.

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