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Advances in Branch-and-Fix methods to solve the Hamiltonian cycle problem in manufacturing optimization
(2022-03-29)
Esta tesis parte del problema de la optimización de la ruta de la herramienta donde se contribuye con unsistema de soporte para la toma de decisiones que genera rutas óptimas en la tecnología de FabricaciónAditiva. Esta ...
Contributions to neuronal architecture search in generative and multitask modeling
(2021-07-22)
Esta tesis se enmarca dentro del ámbito de la inteligencia artificial, más concretamente, en el delaprendizaje automático (AA). Dentro del extenso conjunto de técnicas y algoritmos que conforman elárea del AA, el trabajo ...
Contributions to Vine-Copula Modeling
(2022-04-04)
Regular vine-copula models (R-vines) are a powerful statistical tool for modeling thedependence structure of multivariate distribution functions. In particular, they allow modelingdierent types of dependencies among random ...
Contributions to automatic learning of kernel functions
(2020-07-03)
Muchos algoritmos de aprendizaje automático se basan en funciones de kernel para resolverlas tareas propuestas. Entre estos algoritmos podemos encontrar métodos de kernel, como lasMáquinas de vectores de soporte (SVMs), o ...
On the use of context information for an improved application of data-based algorithms in condition monitoring
(2020-11-04)
En el campo de la monitorización de la condición, los algoritmos basados en datos cuentan con un amplio recorrido. Desde el uso de los gráficos de control de calidad que se llevan empleando durante casi un siglo a técnicas ...
Advances in Streaming Novelty Detection
(2022-10-07)
En primer lugar, en esta tesis se aborda un problema de confusión entre términos y problemas en el cual el mismo término es utilizado para referirse a diferentes problemas y, de manera similar, el mismo problema es llamado ...
Contribution to Graph-based Multi-view Clustering: Algorithms and Applications
(2022-12-09)
In this thesis, we study unsupervised learning, specifically, clustering methods for dividing data into meaningful groups. One major challenge is how to find an efficient algorithm with low computational complexity to deal ...
Optimization for Deep Learning Systems Applied to Computer Vision
(2023-03-10)
Since the DL revolution and especially over the last years (2010-2022), DNNs have become an essentialpart of the CV field, and they are present in all its sub-fields (video-surveillance, industrialmanufacturing, autonomous ...
Contributions to LiDAR based SLAM and Computational Ethology.
(2023-07-18)
This Thesis deals with two different topics centered about applications of Computational Intelligence techniques. The first topic is the implementation of simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms that are ...
Data-centric Design and Training of Deep Neural Networks with Multiple Data Modalities for Vision-based Perception Systems
(2023-06-12)
Los avances en visión artificial y aprendizaje automático han revolucionado la capacidad de construir sistemas que procesen e interpreten datos digitales, permitiéndoles imitar la percepción humana y abriendo el camino a ...