¡Hola, mundo!
Te damos la bienvenida a WordPress. Esta es tu primera entrada. Edítala o bórrala, ¡luego empieza a escribir!
Autor: Admin
Presentación del trabajo sobre erupciones solares en el 44th COSPAR Scientific Assembly 2022
Miembros del proyecto Celestina (UAH, UMU) presentan en la 44th COSPAR Scientific Assembly 2022 (Atenas, 16-24 de julio de 2022) el trabajo que lleva como nombre «Towards an automated e-Callisto radio burst identification and event reporting system for the space weather community». ABSys ha colaborado poniendo a disposición del equipo CELESTINA Castillian E-Callisto Leading Experimentation…
Miembros del proyecto Celestina (UAH, UMU) presentan dos trabajos sobre detección de erupciones solares en los que colabora el grupo ABSys
El primero, titulado «Automatic detection of e-Callisto solar radio bursts by Deep Neural Networks» será presentado en la sesión «Time-domain astronomy – observations and instrumentation» del 3rd URSI Atlantic-Asia-Pacific Radio Science Meeting (AT-AP-RASC, Gran Canaria, Spain, 29 May – 3 June 2022). El segundo, titulado «Towards an automated e-Callisto radio burst identification and event reporting…
Micro-stress asiste en la undécima Edición de la International Conference on Residual Stresses (ICRS 11)
Los miembros de micro-stress participan en el undécimo Congreso Internacional sobre Tensiones Residuales celebrado en Nancy el pasado mes de marzo con la presentación del póster que adjuntamos sobre un nuevo trabajo titulado: “Genetic Programming and FEM simulation for a microscopic residual stress description in polycrystals using neutron diffraction and EBSD data”.
ABSys organiza el congreso EvoStar 2022
El grupo de investigación ABSys va a organizar el congreso EvoStar 2022 que se celebrará del 20 al 22 de abril en la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid. EvoStar es la principal conferencia sobre Computación Evolutiva, Evolutionary Learning y Metaheurísticas en Europa. Para más información, pulse en el siguiente enlace.
Publicado nuevo artículo en la revista «Sensors»
Se ha publicado el articulo «Ensemble Models of Cutting-Edge Deep Neural Networks for Blood Glucose Prediction in Patients with Diabetes» en la revista Sensors cuyos autores son Félix Tena, Oscar Garnica, Juan Lanchares y Jose Ignacio Hidalgo del grupo de investigación ABSys. En la sección de publicaciones se pueden consultar más detalles sobre los mismos.
Ensemble Models of Cutting-Edge Deep Neural Networks for Blood Glucose Prediction in Patients with Diabetes
DOI: 10.3390/s21217090 This article proposes two ensemble neural network-based models for blood glucose prediction at three different prediction horizons—30, 60, and 120 min—and compares their performance with ten recently proposed neural networks. The twelve models’ performances are evaluated under the same OhioT1DM Dataset, preprocessing workflow, and tools at the three prediction horizons using the most…
Jorge Alvarado, miembro del equipo de Micro-Stress recibe un premio en la Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA)
Jorge Alvarado miembro del grupo Micro Stress ha recibido el primer premio a la Mejor Aplicación para Dispositivos Móviles con Inteligencia Artificial en la Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA) celebrado en Málaga los días 22 a 24 de septiembre de 2021.
Nueva Solicitud de Tiempo de Haz en el Instrumento FSD del FLNP, en Dubna (Rusia)
El Grupo Micro-stress acaba de preparar una nueva propuesta de experimento de Difracción de Neutrones en el instrumento Fourier-Stress-Diffractometer (FSD), perteneciente al Frank Laboratory of Neutron Physics (FLNP) de Dubna, en Rusia. Este instrumento se caracteriza por disponer de dos detectores laterales y uno central. De tal manera que, se pueden obtener medidas de varias direcciones al mismo tiempo y con…
Seguir leyendo Nueva Solicitud de Tiempo de Haz en el Instrumento FSD del FLNP, en Dubna (Rusia)
Funcionamiento de nuestros algoritmos de Programación Genética
El equipo ha desarrollado un video explicativo sobre el mecanismo de evaluación de nuestros algoritmos de programación genérica.