Search results for "Neuronal"

showing 6 items of 556 documents

Análisis Interactivo de Datos: Mapas Autoorganizados

2015

Los fenómenos físicos, así como los procesos industriales, producen volúmenes cada vez más cuantiosos de datos, a menudo de difícil tratamiento. Se hace preceptiva la generación de sistemas y procedimientos que permitan extraer, en una primera etapa visual de análisis, la información subyacente a estos datos, orientando así los cálculos y estudios posteriores que puedan aplicarse. El análisis visual será reforzado si se complementa con elementos interactivos que permitan al usuario dirigirse hacia los focos de su interés. Dentro de las técnicas de visualización de datos para los fines expuestos destacan los Mapas Autoorganizados (también llamados SOM, acrónimo de Self-Organizing Maps), un t…

redes neuronales:MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Inteligencia artificial [UNESCO]análisis de datosmapas autoorganizadosUNESCO::MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Inteligencia artificial
researchProduct

Estudio de la radiación neta en zonas semiáridas utilizando modelos lineales y neuronales y la sinergia entre GERB y SEVIRI

2012

Las regiones áridas o semiáridas se caracterizan por una distribución irregular de los recursos hídricos, lo que muchas veces constituye una limitación para el desarrollo de una determinada región. La variabilidad hidrológica de estas regiones se debe a la mala distribución espacial y temporal de la lluvia, a la topografía heterogénea y a los cambios de origen antropogénicos que muchas veces conducen a procesos de degradación y de desertificación. Como en estas regiones la evapotranspiración explica una parte significativa de la pérdida de agua hacia la atmósfera, el estudio y modelización de la radiación neta en superficie (Rn), es de suma importancia, una vez que las estimaciones o medici…

redes neuronalesGERBmodelos linealesUNESCO::FÍSICAmeteorological parameters:CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO [UNESCO]radiacion netaSEVIRIteledeteccionneural networksvalencia anchor stationnet radiationremote sensing:FÍSICA [UNESCO]parámetros meteorológicoslinear modelsUNESCO::CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO
researchProduct

Contributions and applications around low resource deep learning modeling

2023

El aprendizaje profundo representa la vanguardia del aprendizaje automático en multitud de aplicaciones. Muchas de estas tareas requieren una gran cantidad de recursos computacionales, lo que limita su adopción en dispositivos integrados. El objetivo principal de esta tesis es estudiar métodos y algoritmos que permiten abordar problemas utilizando aprendizaje profundo con bajos recursos computacionales. Este trabajo también tiene como objetivo presentar aplicaciones de aprendizaje profundo en la industria. La primera contribución es una nueva función de activación para redes de aprendizaje profundo: la función de módulo. Los experimentos muestran que la función de activación propuesta logra…

redes neuronalesinteligencia artificialdeep learningUNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICASartificial intelligenceneural networks
researchProduct

Serotonergic transcriptional regulatory logic in Caenorhabditis elegans

2017

Tesis doctoral, 298 páginas, figuras y tablas

serotoninaC. elegansUNESCO::CIENCIAS DE LA VIDAregulación transcripcionaldiferenciación neuronal:CIENCIAS DE LA VIDA [UNESCO]
researchProduct

Inferring directionality of coupled dynamical systems using Gaussian process priors: Application on neurovascular systems

2022

Dynamical system theory has recently shown promise for uncovering causality and directionality in complex systems, particularly using the method of convergent cross mapping (CCM). In spite of its success in the literature, the presence of process noise raises concern about CCM's ability to uncover coupling direction. Furthermore, CCM's capacity to detect indirect causal links may be challenged in simulated unidrectionally coupled Rossler-Lorenz systems. To overcome these limitations, we propose a method that places a Gaussian process prior on a cross mapping function (named GP-CCM) to impose constraints on local state space neighborhood comparisons. Bayesian posterior likelihood and…

stochastic analysis methodsstatistical physicsneuronal dynamics01 natural sciencesCausality03 medical and health sciencesnonlinear dynamics0302 clinical medicinephase space methodstime series analysis0103 physical sciencesSettore ING-INF/06 - Bioingegneria Elettronica E Informaticabiological physics010306 general physics030217 neurology & neurosurgeryinformation theoryPhysical Review E
researchProduct

Rhythmic Memory Consolidation in the Hippocampus

2022

Functions of the brain and body are oscillatory in nature and organized according to a logarithmic scale. Brain oscillations and bodily functions such as respiration and heartbeat appear nested within each other and coupled together either based on phase or based on phase and amplitude. This facilitates communication in wide-spread neuronal networks and probably also between the body and the brain. It is a widely accepted view, that nested electrophysiological brain oscillations involving the neocortex, thalamus, and the hippocampus form the basis of memory consolidation. This applies especially to declarative memories, that is, memories of life events, for example. Here, we present our vie…

värähtelytbrain oscillationshengityselektrofysiologiahermoverkot (biologia)hippokampussleepelectrophysiologyneuronal circuitsrespirationuni (lepotila)muisti (kognitio)
researchProduct