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Broadening the Horizon of Adversarial Attacks in Deep Learning
(2023-01-13)
Los modelos de Aprendizaje Automático como las Redes Neuronales Profundas son actualmente el núcleo de una amplia gama de tecnologías aplicadas en tareas críticas, como el reconocimiento facial o la conducción autónoma, ...
Advances in flexible manipulation through the application of AI-based techniques
(2023-03-21)
Objektuak hartu eta uztea oinarrizko bi eragiketa dira ia edozein aplikazio robotikotan. Gaur egun, "pick and place" aplikazioetarako erabiltzen diren robot industrialek zeregin sinpleak eta errepikakorrak egiteko duten ...
Estrategias de visión por computador para la estimación de pose en el contexto de aplicaciones robóticas industriales: avances en el uso de modelos tanto clásicos como de Deep Learning en imágenes 2D
(2023-10-20)
La visión por computador es una tecnología habilitadora que permite a los robots y sistemas autónomos percibir su entorno. Dentro del contexto de la industria 4.0 y 5.0, la visión por ordenador es esencial para la ...
Contributions to the mathematical modeling of estimation of distribution algorithms and pseudo-boolean functions
(2023-10-27)
Maximice o minimice una función objetivo definida sobre un espacio discreto. Dado que la mayoría de dichos problemas no pueden ser resueltos mediante una búsqueda exhaustiva, su resolución se aproxima frecuentemente mediante ...
Optimizing deep neural network deployment for intelligent security video analytics
(2023-09-08)
La vídeo analítica inteligente para la seguridad actualmente aplica algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) que permiten dar solución a las limitaciones de la vídeo vigilancia tradicional, que hasta ahora se basa meramente ...
Supervised learning in time-dependent environments with performance guarantees
(2023-09-25)
En esta tesis, establecemos metodologías para el aprendizaje supervisado a partir de una secuencia de tareas dependientes del tiempo que explotan eficazmente la información de todas las tareas, proporcionan una adaptación ...
Contribution to Graph-based Semi-supervised Learning: Joint Label and Latent Space Estimation
(2023-09-29)
Graph-based semi-supervised learning is a model from the field of machine learning that focuses on developing algorithms that allow computers to learn from data and make predictions or decisions. Datasets play a critical ...
Understanding non-convex optimization problems and stochastic optimization algorithms
(2023-11-30)
Esta tesis presenta contribuciones significativas en el campo de las heurísticas estocásticas iterativas. Se abordan varios aspectos relacionados con la comparación y mejora de algoritmos de optimización. En primer lugar, ...
Intelligent road lane mark extraction using a Mobile Mapping System
(2023-01-19)
During the last years, road landmark in- ventory has raised increasing interest in different areas: the maintenance of transport infrastructures, road 3d modelling, GIS applications, etc. The lane mark detection is posed ...
Solving Fishing Routing Problems with Metaheuristics
(2023-12-11)
The current climate change crisis, coupled with fuel price volatility, and the loss of efficiency in the fishing industry, is jeopardising the sustainability of the fishing sector. One potential approach to tackle such ...