Generation of a Reconfigurable Logical Cell Using Evolutionary Computation

Adaptation in nature is a relevant research area that has many applications in artificial systems, which can be used for the benefit of society. Particularly in biology, a neuron can reconfigure itself to develop different tasks using the same structure; however, this procedure is a mystery. The processes of adaptation, learning, and coupling between them have been research pursuits therein, and the understanding of this processes can help to build artificial devices.The act of joining living tissue with electronics has long been imagined in the world of science fiction, but cybernetic organisms are now one step closer to reality, thanks to work emerging from researchers that have built tiny electronic meshes out of silicon nanowires and have used them as scaffolds to grow nerve, heart, and muscle tissu

Clasificador de objetos en MATLAB® con redes neuronales de aprendizaje profundo

En este trabajo, de manera introductoria se ilustra la implementación de tres redes neuronales preentrenadas con el paradigma de aprendizaje profundo en el software MATLAB®, que pueden reconocer objetos en imágenes capturadas por una cámara. Mediante experimentos para reconocer objetos, se determinó cuál de estas redes tuvo mejor desempeño, aprovechando una base de datos estándar de imágenes. Dichos resultados se ilustran con ejemplos del uso del software y con datos comparativos de los aciertos

Centrality evolution of the charged-particle pseudorapidity density over a broad pseudorapidity range in Pb-Pb collisions at root s(NN)=2.76TeV

Peer reviewe

Síntesis posicional de mecanismos doble manivela usando algoritmos evolutivos.

La síntesis posicional de mecanismos de tipo doble manivela (RRRR) usando métodos algebraicos, generalmente es representada por un sistema de ecuaciones, cuyas n incógnitas determinan las n condiciones de diseño. Cuando se desea satisfacer una mayor cantidad de condiciones, no hay garantía de obtener una solución algebraica que cumpla con todas las ecuaciones de posición. En este trabajo se presenta un técnica basada en algoritmos evolutivos, para obtener una solución aproximada del sistema de ecuaciones de posición, que a su vez contemple una cantidad mayor de condiciones de diseño

Sintesis posicional....

La síntesis posicional de mecanismos de tipo doble manivela (RRRR) usando métodos algebraicos, generalmente es representada por un sistema de ecuaciones, cuyas n incógnitas determinan las n condiciones de diseño. Cuando se desea satisfacer una mayor cantidad de condiciones, no hay garantía de obtener una solución algebraica que cumpla con todas las ecuaciones de posición. En este trabajo se presenta un técnica basada en algoritmos evolutivos, para obtener una solución aproximada del sistema de ecuaciones de posición, que a su vez contemple una cantidad mayor de condiciones de diseño. ABSTRACT The positional synthesis of mechanisms of type double crank (RRRR) using algebraic methods, is represented generally by a system of equations, which nincognitos determines the n conditions of design. When it is desired to satisfy a greater amount with conditions, there is guarantee no to obtain an algebraic solution that fulfi lls all the equations of position. In this work, a technique based on evolutionary algorithms appears, to obtain an approximated solution of the position equations system, that as well contemplate a greater amount of conditions of design

Generation of a reconfigurable logical cell using evolutionary computation

"In nature, an interesting topic is about how a cell can be reconfigured in order to achieve a different task. Another interesting topic is about the learning process that seems to be a trial and error process. In this work, we present mechanisms about how to produce a reconfigurable logical cell based on the tent map. The reconfiguration is realized by modifying its internal parameters generating several logical functions in the same structure. The logical cell is built with three blocks: the initial condition generating function, the tent map, and the output function. Furthermore, we propose a reconfigurable structure based on a chaotic system and an evolutionary algorithm is used in order to tune the parameters of the cell via trial and error process.

Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales

En la actualidad es de gran importancia el papel que juega la rugosidad superficial en la calidad de los productos y la planeación de los procesos de manufactura. El objetivo de este trabajo es presentar una metodología para predecir la rugosidad (Ra) del Ti-6Al-4V obtenida en el maquinado, con un intervalo de confianza definido, y comparar los resultados con los obtenidos mediante Redes Neuronales Artificiales (RNA), considerando como variables de entrada la velocidad de corte, el avance y la penetración. Las pruebas de maquinado se llevaron a cabo usando un inserto de carburo cubierto por PVD (TiAlN). ABSTRACT Currently the roughness is a variable of great importance on the quality of the products and on the manufacturing programming process. The aim of this work is to present a methodology for predicting the roughness (Ra) obtained from the machining of the Ti-6Al-4V, with a given confidence interval, and compare this results with an Artificial Neural Network (ANN), considering the cutting speed, feed and depth as input variables. Machining tests were carried out using and carbide insert covered with PVD (TiAlN)