Autor Ponce, Hiram
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part I / MartÃnez-Villaseñor, Lourdes ; Herrera-Alcántara, Oscar ; Ponce, Hiram ; Castro-Espinoza, Félix A.
TÃtulo : 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXII, 497 p. 175 ilustraciones, 100 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60884-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial TecnologÃa de la información Ciencias sociales Red de computadoras IngenierÃa Informática Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Redes de comunicación informática IngenierÃa Informática y Redes Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la XIX Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Machine and Deep Learning -- Evolutionary and Metaheuristic Algorithms -- Soft Computing. . En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part I [documento electrónico] / MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXII, 497 p. 175 ilustraciones, 100 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60884-2
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Palabras clave: Inteligencia artificial TecnologÃa de la información Ciencias sociales Red de computadoras IngenierÃa Informática Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Computadoras y Educación Redes de comunicación informática IngenierÃa Informática y Redes Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la XIX Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Machine and Deep Learning -- Evolutionary and Metaheuristic Algorithms -- Soft Computing. . En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXII, 489 p. 202 ilustraciones, 115 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60887-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Ciencias sociales Ordenadores Computadoras Propósitos especiales Procesamiento de datos Software de la aplicacion Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Entornos informáticos Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue revisado cuidadosamente y seleccionado de 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Natural Language Processing -- Image Processing and Pattern Recognition -- Intelligent Applications and Robotics. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part II [documento electrónico] / MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXII, 489 p. 202 ilustraciones, 115 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60887-3
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Palabras clave: Inteligencia artificial Ciencias sociales Ordenadores Computadoras Propósitos especiales Procesamiento de datos Software de la aplicacion Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Entornos informáticos Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue revisado cuidadosamente y seleccionado de 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Natural Language Processing -- Image Processing and Pattern Recognition -- Intelligent Applications and Robotics. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
TÃtulo : Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ponce, Hiram, ; MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Brieva, Jorge, ; Moya-Albor, Ernesto, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 259 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-38748-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: IngenierÃa Biomédica Inteligencia Computacional Biomecánica IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Ãndice Dewey: 610.28 Técnicas y procedimientos auxiliares; aparatos. equipo. materiales Resumen: Este libro se centra en implementaciones novedosas de tecnologÃas de sensores, inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión por computadora y estadÃsticas para sistemas automatizados de reconocimiento de caÃdas humanas y temas relacionados que utilizan la fusión de datos. Incluye teorÃa e implementaciones de codificación para ayudar a los lectores a comprender rápidamente los conceptos y resaltar la aplicabilidad de esta tecnologÃa. Por comodidad, se divide en dos partes. La primera parte revisa el estado del arte en sistemas de reconocimiento de actividad y caÃdas humanas, mientras que la segunda parte describe un conjunto de datos públicos especialmente seleccionado para la detección de caÃdas multimodal. También recopila contribuciones que demuestran el uso de este conjunto de datos y muestran ejemplos. Este libro es útil para cualquier persona interesada en los sistemas de detección de caÃdas, asà como para aquellos interesados ​​en resolver problemas desafiantes de reconocimiento de señales, visión y aprendizaje automático. Las aplicaciones potenciales incluyen atención médica, robótica, deportes, interacción hombre-máquina, entre otras. Nota de contenido: Challenges and Solutions on Human Fall Detection and Classiï¬cation -- Open Source Implementation for Fall Classiï¬cation and Fall Detection Systems -- Detecting Human Activities based on a Multimodal Sensor Data Set using a Bidirectional Long Short-Term Memory Model: A Case Study -- Approaching Fall Classiï¬cation using the UP-Fall Detection Dataset: Analysis and Results from an International Competition -- Reviews and Trends on Multimodal Healthcare -- A Novel Approach for Human Fall Detection and Fall Risk Assessment. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare [documento electrónico] / Ponce, Hiram, ; MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Brieva, Jorge, ; Moya-Albor, Ernesto, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 259 p.
ISBN : 978-3-030-38748-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: IngenierÃa Biomédica Inteligencia Computacional Biomecánica IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Ãndice Dewey: 610.28 Técnicas y procedimientos auxiliares; aparatos. equipo. materiales Resumen: Este libro se centra en implementaciones novedosas de tecnologÃas de sensores, inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión por computadora y estadÃsticas para sistemas automatizados de reconocimiento de caÃdas humanas y temas relacionados que utilizan la fusión de datos. Incluye teorÃa e implementaciones de codificación para ayudar a los lectores a comprender rápidamente los conceptos y resaltar la aplicabilidad de esta tecnologÃa. Por comodidad, se divide en dos partes. La primera parte revisa el estado del arte en sistemas de reconocimiento de actividad y caÃdas humanas, mientras que la segunda parte describe un conjunto de datos públicos especialmente seleccionado para la detección de caÃdas multimodal. También recopila contribuciones que demuestran el uso de este conjunto de datos y muestran ejemplos. Este libro es útil para cualquier persona interesada en los sistemas de detección de caÃdas, asà como para aquellos interesados ​​en resolver problemas desafiantes de reconocimiento de señales, visión y aprendizaje automático. Las aplicaciones potenciales incluyen atención médica, robótica, deportes, interacción hombre-máquina, entre otras. Nota de contenido: Challenges and Solutions on Human Fall Detection and Classiï¬cation -- Open Source Implementation for Fall Classiï¬cation and Fall Detection Systems -- Detecting Human Activities based on a Multimodal Sensor Data Set using a Bidirectional Long Short-Term Memory Model: A Case Study -- Approaching Fall Classiï¬cation using the UP-Fall Detection Dataset: Analysis and Results from an International Competition -- Reviews and Trends on Multimodal Healthcare -- A Novel Approach for Human Fall Detection and Fall Risk Assessment. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
