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第 1 章 - ESPOL 中的 DSpace
“本学位论文内容的责任完全由我们承担；及其知识遗产给 ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL”（ESPOL 毕业规定）_______________________
t-107779 vera-leon.pdf-dspace in ESPOL
Scorbot机器人ER 4U将不得不选择2个不同尺寸的对象并对其进行分类，因此，机器人将通过重力选择一个对象，然后通过线性底座移动将它们带到Hansporter band，以将其定位为Hansporter。 div>在传送带中2个光学传感器（条目I和2），将发现每个物体的大小；如果第二个传感器（输入2）关闭，则程序将跳到一个名为“传感器”的标签，以继续询问直到激活输入2。 div>激活条目2后，该程序将发送输送带，并会询问第一个传感器（条目1）是否被激活，如果是这样，它将发送到一个名为“大的子例程”，该子例程将将对象发送到其各自的目的地（大框），如果要在一个contrance 1检测中，它将继续执行该程序并将其执行（询问该程序）将继续执行该目标（并将其执行到其他目标），以执行其他目标，以执行该目标（并将其执行）。 div>
Boris X. Vintimilla Burgos博士 - 技术杂志-ESPOL div div>
▪G。Bastidas，博士学位（继续）。“用于多模式图像融合的深度学习架构”。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪L。Chuquimarca，博士学位（继续）。 “使用计算智能方法对收获后水果的外部质量检查”。 ESPOL大学，厄瓜多尔▪J.Charco，博士（2023）。 “基于多视图环境的深度学习技术中的3D人姿势估计”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪R。Rivadeneira，博士（2023）。 “使用深卷积网络增强了远红外光谱图像”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪P。Suarez，博士（2020）。 “使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪M。Realpe，PhD（2016）。 “城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。 共同参议员。 澳大利亚格里菲斯大学。 ▪D。Ochoa，PhD（2011）。 “模型生物的生物图像分析”。 共同参议员。 比利时根特大学。 主论文▪L。Chuquimarca，博士学位（继续）。“使用计算智能方法对收获后水果的外部质量检查”。ESPOL大学，厄瓜多尔▪J.Charco，博士（2023）。“基于多视图环境的深度学习技术中的3D人姿势估计”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪R。Rivadeneira，博士（2023）。“使用深卷积网络增强了远红外光谱图像”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪P。Suarez，博士（2020）。 “使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪M。Realpe，PhD（2016）。 “城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。 共同参议员。 澳大利亚格里菲斯大学。 ▪D。Ochoa，PhD（2011）。 “模型生物的生物图像分析”。 共同参议员。 比利时根特大学。 主论文▪P。Suarez，博士（2020）。“使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪M。Realpe，PhD（2016）。“城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。共同参议员。澳大利亚格里菲斯大学。▪D。Ochoa，PhD（2011）。“模型生物的生物图像分析”。共同参议员。比利时根特大学。 主论文比利时根特大学。主论文
通过脑电图识别下肢运动任务……
1 电气与计算机工程学院，滨海理工学院（ESPOL），Gustavo Galindo 校区，地址：瓜亚基尔 Perimetral Vía 30.5 公里，邮政信箱：09-01-5863，厄瓜多尔； epelaez@espol.edu.ec 2 神经成像和生物工程实验室（LNB），机械工程和生产科学学院，Escuela Superior Politécnica del Litoral（ESPOL），Campus Gustavo Galindo km 30.5 Vía Perimetral，瓜亚基尔 PO Box 09-01-5863，厄瓜多尔； floayza@espol.edu.ec 3 卡尔奇州立理工大学研究生中心，图尔坎 040101，厄瓜多尔； leandro.lorente@upec.edu.ec 4 纳里尼奥自治大学工程学院，帕斯托 520001，哥伦比亚； peluffo.diego@um6p.ma 5 建模、模拟和数据分析 (MSDA) 研究项目，穆罕默德六世理工大学，Ben Guerir 43150，摩洛哥 * 通信地址：vasanza@espol.edu.ec † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
手足运动和想象运动任务的脑电信号聚类
厄瓜多尔瓜亚基尔高等政治学院，ESPOL 电气和计算机工程系，Gustavo Galindo 校区，Perimetral 路 30.5 号，邮政信箱 09-01-5863，瓜亚基尔，厄瓜多尔 {vasanza 1、epelaez 2、floayza 3}@espol.edu.ec 摘要 —。现代技术使用脑机接口 (BCI) 来控制身体有障碍人士的设备或假肢。在某些情况下，EEG 数据用于确定受试者在执行运动和想象运动任务时的意向性。然而，由于获取的电压水平较低，EEG 信号很容易受到噪声的影响。我们使用了 25 名健康受试者在进行手脚运动和想象运动时 64 个 EEG 记录的数据集。数据经过预处理，包括设计滤波器以降低操作 EEG 信号的预期频谱之外的噪声。然后，我们使用基于谱密度的特征提取。最后，应用五种聚类算法来检测运动和想象运动任务。结果表明，k-means、k-medoids 和层次聚类算法可以更好地检测运动活动，而层次聚类则更适合手部的想象任务。
泡沫、崩溃和经济增长
* 我们受益于 Levent Altinoglu、Gadi Barlevy、Susanto Basu、Fernando Broner、Bernard Dumas、Andrew Foerster、Masashige Hamano、Takashi Kamihigashi、Michihiro Kandori、Nobuhiro Kiyotaki、Nan Li、Alberto Martin、Kiminori Matsuyama、Masaya Sakurakawa、Jose Scheinkman、Joseph Stiglitz、Dongho Song、Jean 等人的有用评论。 Tirole、Vincenzo Quadrini、Rosen Valchev、Jaume Ventura 以及来自青山学院大学、加拿大银行、日本银行、北京大学、波士顿学院、佳能全球研究所、CREI、埃默里大学、Espol、一桥大学、日本经济研究中心、庆应义塾大学、神户大学、密歇根州立大学、莫纳什大学、新加坡国立大学、挪威商学院、冈山大学、大阪大学、RIETI、皇家霍洛威学院的研讨会参与者伦敦大学、上海交通大学大学、东海大学、东北大学、伯明翰大学、东京大学、早稻田大学、武汉大学和 NBER 暑期学院。本研究部分由 JSPS Kakenhi 18H00831、18KK0361、20H01490 和 20H00073 资助。† 波士顿学院，pguerron@gmail.com ‡ 伦敦大学皇家霍洛威学院和伦敦政治经济学院宏观经济研究中心及佳能全球研究中心，tomohih@gmail.com § 一桥大学，rjinnai@ier.hit-u.ac.jp
参考文献 168
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