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Formato informes de Colciencias
Formato informes de Colciencias
Formato para informes finales de proyectos de Colciencias basado en la versión en Word: Informe técnico de avance o final de programas y proyectos de CTeI MM301PR03F08 disponible en: http://www.colciencias.gov.co/formularios_sigp
Diego Restrepo
Amplificador diferencial
Amplificador diferencial
Este ejemplo representa el esquema de un amplificador diferencial construido con un amplificador operacional y cinco resistencias, el cual se usa para calcular la ganancia de la diferencia de dos señales independientes. Las notaciones son las siguientes: v1: tensión de entrada 1. v2: tensión de entrada 2. R1: resistencia. R2: resistencia. RL: resistencia de carga. vo: tensión de salida. Este esquema es una adaptación del que se encuentra en el la página 76, Capítulo 1 del texto "Electrónica, 2da Edición" de Allan R. Hambley, publicado en idioma español por la editorial Pearson Educación.
Ramón
Mecanica
Mecanica
ALSO AT https://www.overleaf.com/2407528pjqwrc
Diego Restrepo
Base de datos NoSQL Persistencia Políglota
Base de datos NoSQL Persistencia Políglota
En los últimos años se ha visto un auge en el uso de los sistemas de bases de datos NoSQL y junto a ello se ha popularizado la idea de aplicaciones de Persistencia Políglota. Esta consiste en que gracias a la gran variedad y cantidad de datos, y los diversos servicios que pueden dar las aplicaciones hoy en día, es probable que un único tipo de sistema de almacenamiento no sea capaz de cubrir de forma eficiente todas las necesidades de la aplicación. En este articulo se dará una idea general de las Aplicaciones de Persistencia Políglota dando información acerca de su funcionamiento, arquitectura y motivación; y ademas se hablara específicamente de como aplicar la Persistencia Políglota con MongoDB y Neo4j. Palabras Clave: NoSQL, Persistencia Políglota, MongoDB, Neo4j, Neo4j Doc Manager
Abelardo Moreno, David Fernandez, Alberto Suarez
Metodos Pa y Edu
Metodos Pa y Edu
Template: Informe/Reporte LaTeX Documento: Archivo principal Versión: 3.1.3 (17/04/2017) Codificación: UTF-8 Autor: Pablo Pizarro R. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Universidad de Chile. pablo.pizarro@ing.uchile.cl, ppizarror.com Sitio web del proyecto Licencia: MIT
GiveMeAPotato Chip
Propuesta PIA C++
Propuesta PIA C++
Usa la siguiente platilla para preparar la propuesta de Proyecto final. Toma como base los comentarios y la rúbrica del mismo para poder llenar el presente documento.
Perla Viera Gzz
Plantilla de TFM de la Facultad de Informática (Universidad Complutense de Madrid)
Plantilla de TFM de la Facultad de Informática (Universidad Complutense de Madrid)
Plantilla para los TFM realizada a partir de otra plantilla de K-State Electronic Theses (https://www.k-state.edu/grad/etdr/template/) Versión original descargable en: https://web.fdi.ucm.es/posgrado/docs/plantilla-TFM-LaTeX.zip
Facultad de Informática de la UCM
Amplificador Cascodo con JFETs
Amplificador Cascodo con JFETs
Este ejemplo representa un amplificador cascodo construido con transistores JFET (Transistores de Efecto Campo de unión) en dos etapas diferentes: amplificador de compuerta (o puerta) común y amplificador de drenaje común. La imagen está destinada a ser un archivo .svg de tipo transparente. La opción x11names sirve para usar colores específicos del paquete "xcolor" para trazar fondos de color en determinados puntos de la imagen. El paquete circuitikz es utilizado para trazar los diferentes símbolos de elementos circuitales, mientras que se usa la biblioteca "backgrounds" para hacer uso de fondos para la imagen. Las notaciones son las siguientes: Vi = tensión de entrada. Vo = tensión de salida. VDD= polarización positiva en el terminal de drenaje. Todos los componentes eléctricos y electrónicos carecen de valores o tipos. Este esquema es una adaptación del que se encuentra en la página 71, Capítulo 9 del texto "Electronic Devices (Electron Flow Version)" de Thomas L. Floyd, publicado en el año 2012, en idioma inglés, por la editorial estadounidense Prentice Hall.
Ramón
Clasificador Bayesiano usando Distribuci\'on Normal Multivariada para predecir el riesgo acad\'emico de los estudiantes de Pregrado de la Universidad Nacional de Colombia\\
Clasificador Bayesiano usando Distribuci\'on Normal Multivariada para predecir el riesgo acad\'emico de los estudiantes de Pregrado de la Universidad Nacional de Colombia\\
Este proyecto tiene como prop\'osito usar un enfoque de aprendizaje de m\'aquina implementando un clasificador de Bayes que permita predecir el riesgo acad\'emico de los estudiantes, mediante una clasificaci\'on de riesgo en tres posibles categor\'ias: Bajo riesgo, riesgo moderado y alto riesgo, basado en ciertos factores socioecon\'omicos que influyen en el bajo rendimiento acad\'emico.
Mónica Pineda, Miguel Diaz

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