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Mostrando ítems 1-10 de 25
Análisis y Diseño de Arquitecturas de Redes Neuronales aplicadas a Predicción de Series Temporales
(2020)
En este proyecto se ha realizado una comparación entre diversas arquitecturas de red neuronal para evaluar el efecto del tipo de arquitectura en un problema de predicción de generación de energía eólica. El trabajo incluye ...
Análisis comparativo de algoritmos de localización de robots móviles basados en filtros de partículas
(2020)
La localización de robots móviles es clave en multitud de apliaciones en la Industria 4.0, puesto que los robots móviles necesitan conocer su posición para poder realizar cualquiera de sus tareas. Un algoritmo muy popular ...
Financial Applications of Forecasting Models for Functional Time Series
(2020)
El objetivo principal de este proyecto es analizar uno o varios conjuntos de datos del ámbito financiero, utilizando técnicas de análisis de datos funcionales, a las cuales se referirá en este documento como FDA (de su ...
Smart Industry Applications I
(04/09/2020)
Smart Systems Applied to Industry +OC
(04/09/2020)
Smart Industry I
(04/09/2020)
Spare parts demand forecasting
(2020)
Este proyecto tiene como objetivo averiguar la situación actual de Mitsubishi Fuso Truck and Bus Corporation (MFTBC) respecto a la predicción de la demanda de piezas de repuesto. Actualmente la empresa tiene ciertas ...
Estudio acerca de la transformación digital en las empresas y su aplicación a 2P Projects
(2020)
La irrupción de nuevas tecnologías y medios digitales ha provocado en las empresas del mundo entero la necesidad de replantearse sus modelos de negocio para poder evolucionar o incluso subsistir. Para llevar a cabo estos ...
Lane Detection for autonomous vehicle using Deep Learning algorithms
(2020)
Una de las partes más importantes y necesarias para conseguir un satisfactorio modelo de Conducción Autónoma y de sistemas de ayuda a la conducción es la detección de la carretera y sus límites. El objetivo de este proyecto ...
Accuracy improvement of Deep Neural Networks through preprocessing and neural structure tuning techniques. An approach to time-series models.
(2020)
La popularización de los modelos de la Red Neural Profunda en los últimos años ha dado lugar a un aumento del número de técnicas para aumentar la precisión de esos modelos. Sin embargo, es difícil elegir cuál de estos ...