Este artículo presenta la implementación de herramientas de hardware como (Raspberry Pi, cámaras, sensores, motores, controladores) y software como (redes neuronales convolucionales, aplicación móvil) para la clasificación de desechos. A futuro, la implementación del recolector y clasificador propuesto contribuirá al cuidado del ambiente y a la educación ambiental. La innovación del proyecto radica en la automatización del proceso de clasificación de desechos mediante la integración de redes neuronales, la generación de notificaciones de forma automática desde el prototipo que son transmitidas por medio del servidor web a la aplicación móvil desarrollada cuando un contenedor se encuentre lleno y la flexibilidad del prototipo de manera que p...
Tesis (Ingeniero Químico).-- Universidad de San Buenaventura, Facultad de Ingeniería, Arquitectura, ...
[ES] En el mundo de la Inteligencia artificial y más concretamente en la aplicación (fase producción...
Este libro presenta un intento serio y razonablemente completo de reflexión sobre el estado actual d...
El propósito central del presente trabajo es la integración de las tecnologías FPGA y las Redes Neur...
Las redes neuronales artificiales destacan como un campo de investigación de gran interés, tenien...
En el ámbito de la Educación, hemos planteado la implementación de una aplicación inteligente utiliz...
En esta tesis se realiza un estudio sobre las posibilidades de la electrónica para modelar unidades ...
El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el diseño hardware de una red neuronal basada en bloques ...
En esta tesis se realiza un estudio sobre las posibilidades de la electrónica para modelar unidades ...
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El presente Trabajo de Fin de Grado aborda el diseño hardware de una red neuronal basada en bloques ...
En este documento se presenta el desarrollo de un sistema inteligente de detección de vehículos y p...
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En este artículo se implementa el algoritmo de aprendizaje backpropagation en línea para el entrenam...
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