[:es]Título: ¿Qué hay detrás del deep learning (desde un punto de vista computacional)?
Ponente: Enrique Quintana (Universitat Politècnica de València)
Organizador: Juan Aparicio
Fecha: Miércoles 11 de marzo las 11:30 horas.
Lugar: Aulas 0.1 y 0.2 del CIO en el Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)
Resumen: De unos años a esta parte, la tecnología de moda es el «Deep Learning» (DL), es decir, el aprendizaje automático […]
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El Instituto Universitario de Investigación “Centro de Investigación Operativa” de la UMH acogerá el próximo 26 de febrero el X Seminario Internacional sobre Optimización y Análisis Variacional, con motivo de la visita al CIO del profesor Masao Fukushima, de la Universidad de Nanzan (Japón). El evento se desarrollará entre las 11:00 y las 13:50 en […]
[:es]Título: ¿Puede la Bioestadística arreglar el mundo?
Ponente: David Conesa (Universidad de Valencia)
Organizador: Xavier Barber
Fecha: Martes 18 de febrero a las 12:00 horas.
Lugar: Aula 0.1 del CIO en el Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)
Resumen: Cuando nos encontramos en las noticias cada día desastres naturales como incendios, inundaciones y epidemias, nos podemos plantear si es posible hacer algo para prevenir o saber más […]
[:es]Nuria Ramón (University Miguel Hernández of Elche), José L. Ruiz(University Miguel Hernández of Elche) and Inmaculada Sirvent (University Miguel Hernández of Elche).
Abstract.In benchmarking, organizations look outward to examine others’ performance in their industry or sector. Often, they can learn from the best practices of some of them and improve. In order to develop this idea within […]
[:es]Título: Generalized Multisource Regression: A framework for locating hyperplanes to fitting sets of points.
Ponente: Justo Puerto (Universidad de Sevilla).
Organizador: Ana Meca
Fecha: Jueves 13 de febrero a las 11:00 horas.
Lugar: Aulas 0.1 y 0.2S del CIO en el Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)
Resumen: In this talk we revisit common problems of Data Science. Specifically, we focus on the problem of locating […]
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