Proyectos de Sistemas de Software Prof. Gerardo I. Simari Asistente Fabio R. Gallo
|
|
|
- José Luis Ruiz Navarrete
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Proyectos de Sistemas de Software 2018 Prof. Gerardo I. Simari Asistente Fabio R. Gallo 04 de Octubre de 2018
2 Proyectos de Sistemas de Software AgenaRisk 7.0: Características AgenaRisk Free AgenaRisk Lite AgenaRisk Professional Save model containing ranked nodes Save model containing simulation nodes Save model containing multiple Bayesian network objects Limited to max 5 Limited to max 5 Limited to max 10 Limited to max 10 Unlimited Unlimited Limited to max 2 Limited to max 2 Unlimited Instaladores: Directorio compartido de la materia. Manual de usuario: En la herramienta desde el menú en help>agenarisk help se accede a un pdf.
3 Proyectos de Sistemas de Software AgenaRisk 7.0: Características AgenaRisk Free AgenaRisk Lite AgenaRisk Professional Save model containing ranked nodes Save model containing simulation nodes Save model containing multiple Bayesian network objects Limited to max 5 Limited to max 5 Limited to max 10 Limited to max 10 Unlimited Unlimited Limited to max 2 Limited to max 2 Unlimited Instaladores: Directorio compartido de la materia. Manual de usuario: En la herramienta desde el menú en help>agenarisk help se accede a un pdf.
4 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: Suponga que usted vive en una casa con patio, y que compró un regador automático nuevo. El fabricante del regador dice que éste tiene un detector de lluvia para que sólo se encienda cuando no llueve; sin embargo, al cabo de unos días de comprarlo, usted se da cuenta de que el detector consta de un simple dispositivo que detecta clima nublado y baja presión atmosférica.
5 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: Diseño de una red Bayesiana con cuatro variables aleatorias Booleanas: CNBP (clima nublado con baja presión), Lluvia, RF (regador funcionando), y PM (el pasto se encuentra notablemente mojado). CNBP RF Lluvia PM
6 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: Diseño de una red Bayesiana con cuatro variables aleatorias Booleanas: CNBP (clima nublado con baja presión), Lluvia, RF (regador funcionando), y PM (el pasto se encuentra notablemente mojado). CNBP -Low -Medium -High RF Lluvia PM
7 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: Diseño de una red Bayesiana con cuatro variables aleatorias Booleanas: CNBP (clima nublado con baja presión), Lluvia, RF (regador funcionando), y PM (el pasto se encuentra notablemente mojado). CNBP -Low -Medium -High -Yes -No RF Lluvia PM -Yes -No
8 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: Diseño de una red Bayesiana con cuatro variables aleatorias Booleanas: CNBP (clima nublado con baja presión), Lluvia, RF (regador funcionando), y PM (el pasto se encuentra notablemente mojado). CNBP -Low -Medium -High -Yes -No RF Lluvia Exp PM -Yes -No
9 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: Diseño de una red Bayesiana con cuatro variables aleatorias Booleanas: CNBP (clima nublado con baja presión), Lluvia, RF (regador funcionando), y PM (el pasto se encuentra notablemente mojado). Exhaustiva! CNBP -Low -Medium -High -Yes -No RF Lluvia Exp PM -Yes -No
10 Ejemplo: AgenaRisk Proyectos de Sistemas de Software
11 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: AgenaRisk Node Node Node Node
12 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: AgenaRisk Node Node Simulation Node Node Simulation Node Node
13 Propiedades de los Nodos Proyectos de Sistemas de Software
14 Ejemplo: AgenaRisk Nodo rankeado Proyectos de Sistemas de Software
15 Ejemplo: AgenaRisk Nodo rankeado Proyectos de Sistemas de Software
16 Ejemplo: AgenaRisk Nodo rankeado Proyectos de Sistemas de Software
17 Ejemplo: AgenaRisk Nodo booleano Proyectos de Sistemas de Software
18 Ejemplo: AgenaRisk Nodo booleano Proyectos de Sistemas de Software
19 Ejemplo: AgenaRisk Nodo booleano Proyectos de Sistemas de Software
20 Ejemplo: AgenaRisk Nodo de simulación Proyectos de Sistemas de Software
21 Node Probability Table (NTP) Proyectos de Sistemas de Software
22 Ejemplo: AgenaRisk NPT Proyectos de Sistemas de Software
23 Ejemplo: AgenaRisk NPT Proyectos de Sistemas de Software
24 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: AgenaRisk NPT Σ = 1
25 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: AgenaRisk NPT Simulation Node: Calcula dinámicamente el conjunto óptimo de estados que el nodo debería tener (discretización dinámica). Promedio anual de precipitación en Bahía Blanca 584mm
26 Ejemplo: AgenaRisk NPT Proyectos de Sistemas de Software
27 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: AgenaRisk NPT Expression: if ( NodoLluvia>10 NodoRF=="Yes", "Yes", "No") condición then else
28 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Auto-cálculo Ejecutar cálculo Doble click sobre el nodo para ver el gráfico de riesgos.
29 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Auto-cálculo Ejecutar cálculo Doble click sobre el nodo para ver el gráfico de riesgos. Probabilidad marginal (incondicional)
30 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
31 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
32 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
33 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
34 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
35 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
36 Proyectos de Sistemas de Software Entorno AgenaRisk Probabilidad marginal (incondicional) Ejemplo: P(RF=yes) = P(RF=yes CNBP=low)P(CNBP=low) + P(RF=yes CNBP=medium)P(CNBP=medium) + P(RF=yes CNBP=high)P(CNBP=high) = = 0.35
37 Entorno AgenaRisk Personalizar gráfico de riesgos Proyectos de Sistemas de Software
38 Entorno AgenaRisk Personalizar gráfico de riesgos Proyectos de Sistemas de Software
39 Entorno AgenaRisk Personalizar gráfico de riesgos Proyectos de Sistemas de Software
40 Escenarios Proyectos de Sistemas de Software
41 Proyectos de Sistemas de Software Evidencias y Escenarios Las observaciones se utilizan para el cálculo de la probabilidad posterior.
42 Proyectos de Sistemas de Software Evidencias y Escenarios Evidencia hard : es cuando se especifica que un nodo toma un valor exacto, e.g., true o false. Evidencia soft : es cuando se asigna un porcentaje/probabilidad a dos o más estados de un nodo.
43 Evidencias y Escenarios Proyectos de Sistemas de Software
44 Proyectos de Sistemas de Software Evidencia Soft x2
45 Proyectos de Sistemas de Software Evidencias y Escenarios Escenario Escenario 1 Escenario 2 Evidencia PM: Yes = 0,1 / No = 0,9 RF: Yes = 0,99 / No = 0,01 soft Qué cambios se producen en cada escenario?
46 Evidencia Hard Proyectos de Sistemas de Software
47 Proyectos de Sistemas de Software Evidencias y Escenarios Escenario Escenario 1 Escenario 2 Escenario 3 Escenario 4 Evidencia PM: Yes = 0,1 / No = 0,9 RF: Yes = 0,99 / No = 0,01 PM = No RF = Yes soft hard Qué cambios se producen en cada escenario?
48 Proyectos de Sistemas de Software Ejemplo: AgenaRisk Ocultar variables mostrar/ocultar nodos ocultos
49 Preguntas? Proyectos de Sistemas de Software
FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERIA Y AGRIMENSURA INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL L.C.C. PRACTICA RA 2007
FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERIA Y AGRIMENSURA INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL L.C.C. PRACTICA RA 2007 1. En el ejemplo sobre la alarma que plantea Norvig & Russell (pag 465 - presentación
Razonamiento probabilístico y redes bayesianas. Semántica de las RB Inferencia exacta Blanca A. Vargas Govea Octubre 16, 2012
Razonamiento probabilístico y redes bayesianas Semántica de las RB Inferencia exacta Blanca A. Vargas Govea vargasgovea@itesm.mx Octubre 16, 2012 Objetivos Conocer la semántica de las redes bayesianas.
INSTRUMENTACIÓN AVANZADA Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electromecánica Facultad de Ingeniería Universidad Nacional de Mar del Plata
Expression Node Formula Node MathScript MATLAB Script Contenido de esta clase Todas estas estructuras sirven para incorporar código en formato de texto a nuestra aplicación en LabVIEW. 2 Expression Node
Repaso: El objetivo de medir. Razonamiento Bayesiano. Razonamiento Bayesiano. Razonamiento Bayesiano. Proyectos de Sistemas de Software
Proyectos de Sistemas de Software Ingeniería en Sistemas de Información Uso de métricas para la toma de decisiones (III) Redes Bayesianas Profesor: Gerardo I. Simari Depto. de Ciencias e Ingeniería de
CONSTRUCCIÓN AUTOMÁTICA DE REGLAS DE INVERSIÓN UTILIZANDO PROGRAMACIÓN GENÉTICA
CONSTRUCCIÓN AUTOMÁTICA DE REGLAS DE INVERSIÓN UTILIZANDO PROGRAMACIÓN GENÉTICA Mario Alberto Llorente Lopez PFC Ingeniería en Informática 24 de Enero de 2012 CONTENIDO Introducción Objetivos Planificación
GeNie: entorno de desarrollo para la construcción de modelos gráficos de decisión Decision Systems Laboratory, University of Pittsburgh.
GeNie: entorno de desarrollo para la construcción de modelos gráficos de decisión Decision Systems Laboratory, University of Pittsburgh GeNie Modelos Gráficos Probabilísticos Modelos Gráficos: teoría de
Número del puerto TCP/UDP en el Cisco ONS 15454
Número del puerto TCP/UDP en el Cisco ONS 15454 Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones Puertos TCP/UDP en el ONS15454 HTTP CORBA CTC iniciado del Explorador
INSTRUMENTACIÓN AVANZADA Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electromecánica Facultad de Ingeniería Universidad Nacional de Mar del Plata
Ing. Guillermo Murcia Ing. Jorge Luis Strack gjmurcia@fi.mdp.edu.ar jlstrack@fi.mdp.edu.ar Contenido de esta clase Expression Node Formula Node MathScript MATLAB Script Todas estas estructuras sirven para
Instrumentación Virtual con LabVIEW
Instrumentación Virtual con LabVIEW ESTRUCTURAS WHILE FOR.. CASE SEQUENCE Opciones de selección de CASE Controles Visibles Variables Locales Do While Loop Terminal de Iteración Terminal Condicionante Do
Introducción a la Programación
0,25 puntos cada pregunta 1. Observa el siguiente esquema de código. Cuándo se ejecuta Instrucción4? IF Condición1 THEN Instrucción1 ELSE IF Condición2 THEN Instrucción2 ELSE IF Condición3 THEN Instrucción3;
Modelos de Software. Ingeniería en Sistemas de Información
Ingeniería en Sistemas de Información 2018 Modelos de Software 2 Modelado de Actividades 3 Modelado de Actividades y Estados Modelamiento estático y dinámico Una vista dinámica tiene como foco el comportamiento
LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN. Solución al examen de Septiembre 2017
Solución al examen de Septiembre 2017 PREGUNTA 1 (3 puntos) Indique la veracidad o falsedad de cada una de las afirmaciones siguientes, explicando detalladamente en cada caso el motivo de su respuesta.
Bases Formales de la Computación: Redes de Bayes (segunda parte)
Bases Formales de la Computación: Redes de Bayes (segunda parte) Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación Pontificia Universidad Javeriana Cali Periodo 2008-2 Razonamiento en Redes de Bayes
6. Listas Generalizadas
6. Listas Generalizadas Una lista enlazada es una estructura de datos en la cual los objetos están organizados linealmente. Listas enlazadas proveen una forma simple de estructuar conjuntos dinámicos de
GUIA DE EJERCICIOS Nº 2 INSTRUMENTACIÓN AVANZADA. Estructuras en LabVIEW PROGRAMACION GRAFICA
GUIA DE EJERCICIOS Nº 2 INSTRUMENTACIÓN AVANZADA Estructuras en LabVIEW PROGRAMACION GRAFICA 1 USO DE ESTRUCURAS While Loop Es una estructura similar a la utilizada en otros lenguajes (do While Loop),
IMPLEMENTACIÓN DE PILAS CON LISTAS EN C++
IMPLEMENTACIÓN DE PILAS CON LISTAS EN C++ Fichero nodo.h #ifndef NODO_H #define NODO_H const int cantidad_nodos = 10; class Nodo private: string dato; Nodo* siguiente; public: Nodo(); void setdato(string
Sistemas recolectores de energía: teoría y diseño práctico
Sistemas recolectores de energía: teoría y diseño práctico Autores: David A. Urquiza Villalonga DrC. Jorge Torres Gómez Dpto. de Telecomunicaciones y Telemática, CUJAE. Complejo de Investigaciones Tecnológicas
INFOTECH CURSO MÓDULO 4. Estructuras de control. Excel Advanced Macros
INFOTECH CURSO Excel Advanced Macros MÓDULO 4 Estructuras INFOTECH CAPACIDADES ESPECÍFICAS NOMBRE DEL MÓDULO - 4 CONTENIDOS RECURSOS Comprensión e información Indagación y experimentación Juicio crítico
Para llevar a cabo una simulación, se requiere implementar las siguientes etapas:
SIMULACIÓN: La simulación se define como una técnica numérica utilizada para representar un proceso o fenómeno mediante otro más simple que permite analizar sus características. Esta técnica emplea relaciones
PREINFORME 3 PERIODO DIRECCIÓN MEDIA VOCACIONAL
PROF. 12010483768 11A X X X X X X 12008465369 11A X X X X X X X 12009480558 11A X X X X X X 12010486829 11A 12011493890 11A X X X X 12012000956 11A X X X X X X X X 12008470492 11A X X 12010488239 11A X
Los derechos de usuario del editor de secuencia de comandos del Internet de ICM
Los derechos de usuario del editor de secuencia de comandos del Internet de ICM Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones Antecedentes Asigne los derechos de
Sesión 2: Teoría de Probabilidad
Modelos Gráficos Probabilistas L. Enrique Sucar INAOE Sesión 2: Teoría de Probabilidad Considero que la probabilidad representa el estado de la mente con respecto a una afirmación, evento u otra cosa para
Decidiendo en 3D. Soluciones de Negocio
Decidiendo en 3D Soluciones de Negocio Desarrollo Propio Dedicado a la Decisión Bayesiana 1 www.aparasw.com Arquitectura Objetivo de la presentación Objetivo de la presentación 2 www.aparasw.com El Porqué
Edición, Simulación y Síntesis con isplever
Edición, Simulación y Síntesis con isplever Tras haber instalado isplever Classic se ejecuta para comenzar a usarlo: Página 1 En esta ventana del navegador de isplever Classic se comienza creando un nuevo
Cómo inhabilitar la llamada en espera para permitir la transferencia de la segunda llamada entrante con el Cisco CallManager 3.x
Cómo inhabilitar la llamada en espera para permitir la transferencia de la segunda llamada entrante con el Cisco CallManager 3.x Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados
Soluciones. boolean pruebaiteraseriegeometrica () { Serie s= new SerieGeometrica (1, 2); return (s.iterator() instanceof IteraSerieGeometrica); }
dit UPM Depto. Ingeniería de Sistemas Telemáticos Universidad Politécnica de Madrid ETSI Telecomunicación Laboratorio de Programación 19 de Junio de 2002 Soluciones EJERCICIO 1 (UNA PÁGINA: UNA HOJA POR
PLANO DE EVACUACIÒN. Usted está aquí. Referencias. Bomberos 100. Policía 101 Ambulancia 107
Programación de sistemas Listas enlazadas
Programación de sistemas Listas enlazadas Departamento de Ingeniería Telemática 1 Contenidos *** Introducción a los genéricos Estructuras de datos Listas enlazadas La clase Node La clase LinkedList Ventajas
Ciclos. Recordando Estructuras de Control Básicas: SELECCIÓN (condición) SECUENCIAL
Ciclos Fundamentos de Programación Recordando Estructuras de Control Básicas: Una secuencia es una serie de estatutos que se ejecutan uno después de otro. Selección (condición) ejecuta diferentes estatutos
CAMARA IP I780Z CAMARA IP I780Z
1 Principales características Lente 2.8 a 12mm Angulo de visión d30 a 98 grados Cuerpo metálico Grado de protección IP66 Protocolo ONVIF Rango 180/50 (Horizontal/vertical) Velocidad 0 a 12 /s vertical
SIMULACION. Urna 1. s(x) h(x) Urna 2. s(x) Dado. Urna /6 2 1/6 3 1/6 4 1/6 5 1/6 6 1/6 Dado 1 1/6 2 1/6 3 1/6 4 1/6 5 1/6 6 1/6
SIMULACION x p(x) x h(x) 6 4 5 2 3 Urna /6 2 /6 3 /6 4 /6 5 /6 6 /6 Dado /6 2 /6 3 /6 4 /6 5 /6 6 /6 x p(x) x h(x) s(x) 4 5 2 3 Urna 2 0.2 2 0.2 3 0.2 4 0.2 5 0.2 6 0.0 Dado /6.2 2 /6.2 3 /6.2 4 /6.2 5
Encender un LED utilizando un pulsador (Ref libro 1 pg 82 pero como 1.2.2 y pg 132 como 1.2.3)
Libro de Actividades de Robótica Educativa 1.2.3. Encender un LED utilizando un pulsador (Ref libro 1 pg 82 pero como 1.2.2 y pg 132 como 1.2.3) La tercera actividad, es nuestra última actividad con el
MANUAL DE INSTALACIÓN DEL DIMM ANEXOS Y FORMULARIOS Linux
MANUAL DE INSTALACIÓN DEL DIMM ANEXOS Y FORMULARIOS Linux IMPORTANTE: Su computador debe contar con el entorno de ejecución JAVA o JDK versión 1.6 en adelante. Según el sistema operativo que utilice y
cuestionarios de evaluación
Windows 7 cuestionarios de evaluación CUEVEF000551 Windows 7 Cuestionario de Evaluación 1 / 4 DATOS DEL CURSO ( a rellenar por el centro) Nº Expediente: Nº Acción Formativa: Nº Grupo: Denominación del
Inferencia Bayesiana en la distribución Gumbel: aplicación en el modelamiento de intensidades de lluvia
Inferencia Bayesiana en la distribución Gumbel: aplicación en el modelamiento de intensidades de lluvia Ignacio Vidal G.. ividal@utalca.cl Universidad de Talca, Chile. Seminario FONDEF-D08I1054, Santiago
Configurar un solo Número marcado para rutear las llamadas a un grupo de Teléfonos IP
Configurar un solo Número marcado para rutear las llamadas a un grupo de Teléfonos IP Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones Opciones de configuración para
NK-1. NK, Carro paralelo X (Serie pesada)
NK-1 84 8 256 220 280 113 210 Carro paralelo X automático recorrido 130 210 Recorrido X [mm] 130 Máx. peso [kg] 105 Máx. presión trabajo [kg] 800 Peso [kg] 17 NK-2 85 200 240 276 340 129 244 Carro paralelo
Aprendizaje Automático para el Análisis de Datos GRADO EN ESTADÍSTICA Y EMPRESA. Ricardo Aler Mur
Aprendizaje Automático para el Análisis de Datos GRADO EN ESTADÍSTICA Y EMPRESA Ricardo Aler Mur MODELOS: ÁRBOLES DE DECISIÓN Y REGLAS Datos de entrada 91 71 75 81 Nublado 90 72 Nublado 70 75 80 75 70
Un poco sobre SQL. Lic. Gerardo Rossel 1C Bases de Datos
Un poco sobre SQL Lic. Gerardo Rossel Bases de Datos 1C 2016 Esquema Lic. Gerardo Rossel (Bases de Datos) Un poco sobre SQL 2 / 21 Esquema Cliente(clienteId, nombre, ciudad) Orden(ordenId, ClienteId,.........
Modelos Alternativos de RI. UCR ECCI CI-2414 Recuperación de Información Prof. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Modelos Alternativos de RI UCR ECCI CI-244 Recuperación de Información Prof. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Aspectos Generales de los Modelos Alternativos Estos modelos son en general bastante costosos
Check our AVR setup tips online Usa.denon.com/SetupTips Ca.Denon.com/SetupTips
ENGLISH AVR-X3200W INTEGRATED NETWORK AV RECEIVER FRANÇAIS ESPAÑOL Quick Start Guide Guide de configuration rapide / Guía de configuración rápida Read Me First... Lisez-moi en premier... / Lea esto primero...
Aprendizaje de intervalos para Redes Bayesianas de Nodos Temporales
Aprendizaje de intervalos para Redes Bayesianas de Nodos Temporales Pablo F. Hernández Leal Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica Coordinación de Ciencias Computacionales Resumen En este
Examen de Grado Microeconomía Agosto, 2017
Examen de Grado Microeconomía Agosto, 2017 Duración 120 minutos Fecha 3 de agosto del 2017 Hora de comienzo 1400 horas NSTRUCCIONES Una vez leído en voz alta por el profesor en la sala, usted dispone de
Repaso Teoría de Juegos Jueves 30 de Julio.
IN7R9 - Teoría de Juegos y Economía de la Información. Semestre: Primavera 2015 Profesor: Prof. Juan Escobar Auxiliar: Gian Luca Carniglia Resumen Juegos en Forma Normal Repaso Teoría de Juegos Jueves
RED DE SALUD BCO CHO SCO
RED DE SALUD BCO CHO SCO SISTEMA REPORTEADOR HISMANAGER MANUAL DE INSTALACION HISMANAGER Versión 1.0 Lima Perú Junio 2010 ÍNDICE I. INTRODUCCIÓN... 3 II. OBJETIVO DEL MANUAL... 4 III. ALCANCE... 5 IV.
La información que contiene este documento se basa en las siguientes versiones de software y hardware.
Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones BLSR a la conversión de UPSR Información Relacionada Introducción Este documento describe cómo convertir del anillo
Check our AVR setup tips online Usa.denon.com/SetupTips Ca.Denon.com/SetupTips
ENGLISH AVR-S710W INTEGRATED NETWORK AV RECEIVER FRANÇAIS ESPAÑOL Quick Start Guide Guide de configuration rapide / Guía de configuración rápida Read Me First... Lisez-moi en premier... / Lea esto primero...
Aprendizaje Automático Segundo Cuatrimestre de Árboles de Decisión
Aprendizaje Automático Segundo Cuatrimestre de 2015 Árboles de Decisión Aproximación de Funciones Ejemplo: Un amigo juega al tenis los sábados. Juega o no, dependiendo del estado del tiempo. Cielo: {Sol,
Taller Introducción a la Ingeniería Eléctrica Microcontrolador Arduino y Comunicaciones
Taller Introducción a la Ingeniería Eléctrica Microcontrolador Arduino y Comunicaciones Instituto de Ingeniría Eléctrica Clase 2 12 de Marzo de 2018 IIE (TallerIne) Taller Introducción a la Ing. Eléctrica
Árboles de Decisión Árboles de Sintaxis
Árboles de Decisión Árboles de Sintaxis Estructuras de Datos Andrea Rueda Pontificia Universidad Javeriana Departamento de Ingeniería de Sistemas Árboles de Decisión Árbol de Decisión Forma gráfica de
Compiladores: Generación de Código Intermedio
Compiladores: Generación de Código Intermedio Pontificia Universidad Javeriana Cali Ingenieria de Sistemas y Computación Prof. Gloria Inés Alvarez V. Expresiones Booleanas Son usadas para: Calcular valores
Estructuras de datos Solemne 2
Estructuras de datos Solemne 2 Profesores: Luis Bastías, Rodrigo Paredes, Iván Zuñiga Ayudantes: Patricia Albornoz, Francisco Claude, Hans Ulloa Sin apuntes, 1:30 horas P1. Move-To-Front Lists Utilizando
Una pregunta pendiente
Una pregunta pendiente Cómo podemos construir un generador (casi) uniforme para una relación? Recuerde el problema KS definido en la sección anterior y la relación: R KS = {((~a, b), ~x) ~a 2 N n y ~x
CÓMO EJECUTAR UN INFORME
CÓMO EJECUTAR UN INFORME INFORMES DE SUBASTAS PERSONALIZADOS EN SU AGENDA Tiene mejores cosas que hacer después de la venta que llamar a la subasta o esperar en línea para recibir informes. Ahora puede
Sesión 14: Redes de Decisión
Modelos Gráficos Probabilistas L. Enrique Sucar INAOE Sesión 14: Redes de Decisión un agente racional ideal es aquel que, para cada posible secuencia de percepciones, realiza la acción que maximiza su
Check our AVR setup tips online Usa.denon.com/SetupTips Ca.Denon.com/SetupTips
ENGLISH AVR-X6200W INTEGRATED NETWORK AV RECEIVER FRANÇAIS ESPAÑOL Quick Start Guide Guide de configuration rapide / Guía de configuración rápida Read Me First... Lisez-moi en premier... / Lea esto primero...
Informe técnico 6.2 Simulación de ensamblaje mano
Informe técnico 6.2 Simulación de ensamblaje mano Fecha: martes, 20 de enero de 2015 Diseñador: Nombre de estudio: Análisis de esfuerzos, desplazamientos y factor de seguridad para prótesis de mano derecha
Hoja de datos en línea. FX3-XTDI80002 Flexi Soft CONTROLADORES DE SEGURIDAD
Hoja de datos en línea FX3-XTDI80002 Flexi Soft A B C D E F H I J K L M N O P Q R S T Datos técnicos detallados Características Módulo Tipo de configuración Características técnicas de seguridad Información
Guía rápida de utilización
1. Interfaz del usuario La interfaz del usuario de la consola KaptiaKlever consta de dos partes: - Un panel de interacción, en el cual el usuario podrá encender y apagar el dispositivo, así como conectar
Razonamiento probabilístico y Redes Bayesianas
Inteligencia Computacional Razonamiento probabilístico y Redes Bayesianas Introducción Blanca A. Vargas Govea - vargasgovea@itesm.mx - Oct 2, 2012 Objetivo Conocer el concepto de incertidumbre y términos
Generación de números aleatorios con distribución uniforme
Generadores de Números Aleatorios 1 Existen en la actualidad innumerables métodos para generar números aleatorios En la literatura disponible se pueden encontrar gran cantidad de algoritmos. Generación
Pontificia Universidad Católica del Perú
Pontificia Universidad Católica del Perú Facultad de Ciencias e Ingeniería ANÁLISIS, DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SIMULADOR PARA PEQUEÑAS EMPRESAS Anexos de tesis Presentado por: Wiliam Antonio Jave Magni
Introducción a la Simulación
Diplomado en Planeación y Dirección de Operaciones Módulo 1 Tema: Introducción a la Simulación y Dr. Sergio Romero Hernández 1/24 Introducción Simulación Análisis de Decisiones Bajo Riesgo Modelos de Simulación
Bienvenido Gracias por elegir un receptor AV Denon. En esta guía encontrará instrucciones paso a paso que le ayudarán a configurar su receptor AV. Ant
ENGLISH AVR-S720W INTEGRATED NETWORK AV RECEIVER FRANÇAIS ESPAÑOL Quick Start Guide Guide de configuration rapide / Guía de configuración rápida Read Me First... Lisez-moi en premier... / Lea esto primero...
CONVENCIONES USADAS...
CONTENIDO CONVENCIONES USADAS... IX CAPÍTULO 1. INSTALACIÓN DEL SERVIDOR... 1 Introducción a Windows 2003... 1 Comprobaciones previas para trabajar con Windows 2003... 4 Consideraciones previas antes de
SIMULACIÓN EN SOLIDWORKS Tutorial básico- Práctica
Instituto Universitario de Tecnología de Cabimas Programa de Ingeniería Mecánica Ingeniería Asistida por Computador. Módulo II SIMULACIÓN EN SOLIDWORKS Tutorial básico- Práctica asesoriacad.wordpress.com
Bienvenido Gracias por elegir un receptor AV Denon. En esta guía encontrará instrucciones paso a paso que le ayudarán a configurar su receptor AV. Ant
English AVR-X1400H INTEGRATED NETWORK AV RECEIVER Français ESPAÑOL Quick Start Guide Guide de démarrage rapide / Guía de inicio rápido Read Me First... Lisez-moi en premier... / Lea esto primero... Please
Elemento crítico para la garantía de calidad del software y representa una revisión final de las especificaciones, del diseño y de la codificación.
Prueba del Software Elemento crítico para la garantía de calidad del software y representa una revisión final de las especificaciones, del diseño y de la codificación. Curso 2005/2006 Ingeniería del Software
Eduardo Mosqueira Rey Bertha Guijarro Berdiñas Mariano Cabrero Canosa
Estructura de Datos y de la Información Eduardo Mosqueira Rey Bertha Guijarro Berdiñas Mariano Cabrero Canosa Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial Departamento de Computación
Listas enlazadas. Programación de Sistemas
Listas enlazadas Programación de Sistemas 1 Estructuras de datos Abstracción que representa un conjunto de datos en un programa con el objeto de facilitar su manipulación Diferentes estructuras de datos
Automatización de instalaciones domóticas mediante PanStamp
Proyecto Final de Máster Desarrollo de aplicaciones de Software Libre Automatización de instalaciones domóticas mediante PanStamp Autor: Alberto Pelarda Royo Consultor: Gregorio Robles Martínez Tutor de
Lista Simple con Puntero al Principio y Puntero al Final
Unidad 3 Estructuras de Datos Avanzadas Introducción Hasta el momento se estudiaron las siguientes estructuras estáticas y dinámicas básicas para representar diferentes colecciones de elementos: Arreglo
Instrumentación de la seguridad de la red de AnyConnect con el ASA
Instrumentación de la seguridad de la red de AnyConnect con el ASA Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes usados Antecedentes Configurar Despliegue de Anyconnect WebSecurity con el
Arboles de decisión. Area de Computación e Inteligencia Artificial
Arboles de decisión 1 Teoría de la decisión Hemos estudiado las redes bayesianas como instrumento para el diagnóstico en presencia de incertidumbre. La idea ahora es aprovechas ese diagnóstico para decidir
Bienvenido Gracias por elegir un receptor AV Denon. En esta guía encontrará instrucciones paso a paso que le ayudarán a configurar su receptor AV. Ant
ENGLISH AVR-X4200W INTEGRATED NETWORK AV RECEIVER FRANÇAIS ESPAÑOL Quick Start Guide Guide de configuration rapide / Guía de configuración rápida Read Me First... Lisez-moi en premier... / Lea esto primero...
Incertidumbre y conocimiento
Incertidumbre y conocimiento SI síntoma(p,dolor-de-muelas) ENTONCES enfermedad(p,caries) Expresa esta regla un conocimiento correcto? Quizás sería mejor un conocimiento más exhaustivo: SI sintoma(p,dolor-de-muelas)
REPASO DE UNIDAD II. ANÁLISIS DE ESFUERZOS POR ELEMENTOS FINITOS CON SOLIDWORKS Ingeniería Asistida por Computador. Módulo I
NOTA: REPASO DE UNIDAD II. ANÁLISIS DE ESFUERZOS POR ELEMENTOS FINITOS CON SOLIDWORKS Ingeniería Asistida por Computador. Módulo I Antes de realizar la práctica, y a modo de repaso, consulte el capítulo
Soft TRAINER. Tabla de contenido. Características del TRAINER. Requisitos mínimos del sistema. Instrucciones para su instalación. Instrucciones de uso
Características del TRAINER Características Funciones que realiza Requisitos mínimos del sistema Software mínimo necesario Hardware mínimo necesario Material suministrado con el TRAINER Instrucciones para
Manual de Instalación Contenido
Manual de Instalación Contenido 1. Introducción... 2 2. Pasos para la instalación... 2 Paso 1: Descargar e instalar VirtualBox... 2 Paso 2: Descargar e importar máquina virtual (VM) de IntVal... 3 Condiciones
Estructuras de Control. Secuencia y Selección
Estructuras de Control. Secuencia y Selección InCo - FING Programación 1 InCo - FING Estructuras de Control. Secuencia y Selección Programación 1 1 / 35 Estructuras de control InCo - FING Estructuras de
Búsqueda en línea y Búsqueda multiagente
Búsqueda en línea y Búsqueda multiagente Ingeniería Informática, 4º Curso académico: 2011/2012 Profesores: Ramón Hermoso y Matteo Vasirani 1 Tema 2: Agentes basados en Búsqueda Resumen: 2. Agentes basados
LUA scripting NXA standard functions
LUA scripting NXA standard functions Las Funciónes estándar NXA proporcionan las Funciónalidades básicas que cualquier función LUA puede utilizar en cualquier momento durante la ejecución del BMS Server.
Clasificación. Clasificadores Bayesianos
Clasificación Clasificadores Bayesianos Clasificadores Bayesianos Modela relaciones probabilisticas entre el conjunto de atributos y el atributo clase Probabilidad condicional: probabilidad de que una
Indique la veracidad o falsedad de cada una de las afirmaciones siguientes, explicando detalladamente en cada caso el motivo de su respuesta.
LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN INSTRUCCIONES Por favor, entregue esta primera hoja de enunciado junto con el examen. Dispone de 2 horas para realizar el examen. MATERIAL PERMITIDO: Ninguno. Pregunta 1 (3 puntos)
Inteligencia Artificial
Mayo 21 de 2008 El estudiante de la Pontificia Universidad Javeriana, como agente de su propia formación, es corresponsable de la Identidad Institucional, uno de cuyos cimientos es tener como hábito un
Guía Rápida de Soporte Remoto SuperTicket
Guía Rápida de Soporte Remoto SuperTicket A v. C r u z d e l s u r 3 3 4 6 i n t. 1 C o l. L o m a B o n i t a. Z a p o p a n, J a l i s c o. T e l : ( 0 1 3 3 ) 3 1 3 3 3 4 8 3 E l i a s R a m o s C a
Operadores. Java es un lenguaje rico en operadores, que son casi idénticos a los de C/C++.
Operadores Java es un lenguaje rico en operadores, que son casi idénticos a los de C/C++. Operadores aritméticos Son operadores binarios (requieren siempre dos operandos) que realizan las operaciones aritméticas
H+0 H+24 H+48 D+0 D+1 D+2
Solución La predicción meteorológica actual se basa en las integraciones de los modelos numéricos de circulación atmosférica, que simulan la dinámica de la atmósfera. 360x180x32 x nvar (10 millones) v
Modelos Gráficos Probabilistas L. Enrique Sucar INAOE. Sesión 10: Redes Bayesianas Inferencia. 1era parte. [Neapolitan 90]
![Modelos Gráficos Probabilistas L. Enrique Sucar INAOE. Sesión 10: Redes Bayesianas Inferencia. 1era parte. [Neapolitan 90]](/thumbs/59/43445615.jpg "Modelos Gráficos Probabilistas L. Enrique Sucar INAOE. Sesión 10: Redes Bayesianas Inferencia. 1era parte. [Neapolitan 90]")
Modelos Gráficos Probabilistas L. Enrique Sucar INAOE Sesión 10: Redes Bayesianas Inferencia 1era parte [Neapolitan 90] Inferencia en Redes Bayesianas Introducción Clases de algoritmos 1era Parte Propagación
APUNTES DE CÁTEDRA: ARREGLOS MULTIDIMENSIONALES
Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura (U.N.R.) Escuela de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Matemática Cátedra: Computación (L.M. - P.M.) Prof. responsable: Mgr. María del Carmen
Estructura de datos y de la información Boletín de problemas - Tema 10
Estructura de datos y de la información Boletín de problemas - Tema 10 1. En el caso de que sea posible, dar un ejemplo de los siguientes puntos. Si no, explicar por qué no lo es. Considerar un valor genérico
Sistema Portable de Fotomulta Speed Trap
Sistema Portable de Fotomulta Speed Trap Información General Marzo 2017 www.trafficlogix.com.mx 1 Tecnología Sobresaliente Detección simultanea de múltiples vehículos Identificación del vehículo infractor
Mejores prácticas del nodo de fibra del cable para el ubr10k
Mejores prácticas del nodo de fibra del cable para el ubr10k Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones Declaración de problema Problemas/limitaciones Pautas Administración
Búsqueda en e.e. --> reglas para elegir entre las ramas que con más probabilidad lleven a la solución.
BÚSQUEDA HEURÍSTICA estudio de los métodos y reglas del descubrimiento y la invención. Búsqueda en e.e. --> reglas para elegir entre las ramas que con más probabilidad lleven a la solución. Situaciones