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Predictive Model to Identify College Students with High Dropout Rates
Revista electrónica de investigación educativa, 2023-01, Vol.25 (25), p.1-10
2023
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Locally linear embedding based on correntropy measure for visualization and classification
Neurocomputing (Amsterdam), 2012-03, Vol.80, p.19-30
2012
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Deep brain stimulation modeling for several anatomical and electrical considerations
Iteckne, 2014-12, Vol.11 (2), p.140-148
2014
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Evaluación del error y la incertidumbre de un sistema de neuronavegación, estudio basado en una estructura acrílica
Tecno - Lógicas (Instituto Tecnológico Metropolitano), 2017-02, Vol.20 (38), p.15-26
2017
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A phantom-based study for assessing the error and uncertainty of a neuronavigation system
Tecno - Lógicas (Instituto Tecnológico Metropolitano), 2017-01, Vol.20 (38), p.15-26
2017
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Selección automática de parámetros en LLE
Revista Facultad de Ingeniería, 2010-12 (56), p.170-181
2010
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Preproceso de datos en bioseñales: una aplicación en detección de patologías de voz
Ingeniería e investigación, 2009, Vol.29 (3), p.92-96
2009
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Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes
Revista Facultad de Ingeniería, 2017-09 (84), p.17-26
2017
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Modelado y comportamiento de la simulación de propagación eléctrica durante la estimulación cerebral profunda
Dyna (Medellín, Colombia), 2016-09, Vol.83 (198), p.49-58
2016
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Estimation of the neuromodulation parameters from the planned volume of tissue activated in deep brain stimulation
Revista Facultad de Ingeniería, 2016-06 (79), p.9-9
2016
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Automatic selection of parameters in LLE
Revista Facultad de Ingeniería, 2013-02 (56), p.170-181
2013
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Parameter Selection in Least Squares-Support Vector Machines Regression Oriented, Using Generalized Cross-Validation
Dyna (Medellín, Colombia), 2012-02, Vol.79 (171), p.23-30
2012
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Biosignal data preprocessing: a voice pathology detection application
Ingeniería e investigación, 2009-12, Vol.29 (3), p.92-96
2009
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Comparación de métodos de reducción de dimensión basados en análisis por localidades
Tecno - Lógicas (Instituto Tecnológico Metropolitano), 2010-12, Vol.25 (25), p.131-150
2010
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Pattern Recognition by Dinamic Feature Analysis Based on PCA
Tecno - Lógicas (Instituto Tecnológico Metropolitano), 2009-06 (22), p.29-42
2009
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Plataforma de analítica de datos para la caracterización poblacional y la evaluación del riesgo cardiovascular en pacientes del centro-occidente de Colombia
Salud UIS, 2022-12, Vol.54 (1)
2022
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Global and local choice of the number of nearest neighbors in locally linear embedding
Pattern recognition letters, 2011-12, Vol.32 (16), p.2171-2177
2011
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Comparación sistemática de metodologías basadas en información mutua para el registro multimodal de imágenes médicas
Scientia et technica, 2016-12, Vol.21 (4), p.342
2016
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Regularization parameter choice in locally linear embedding
Neurocomputing (Amsterdam), 2010-06, Vol.73 (10), p.1595-1605
2010
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Modeling and behavior of the simulation of electric propagation during deep brain stimulation
Dyna (Medellín, Colombia), 2016-09, Vol.83 (198), p.49-58
2016
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Global and local choice of the number of nearest neighbors in locally linear embedding: Advances in Theory and Applications of Pattern Recognition, Image Processing and Computer Vision
Pattern recognition letters, 2011, Vol.32 (16), p.2171-2177
2011
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Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes/Aceleracion del calculo del volumen de tejido activo durante estimulacion cerebral profunda usando procesos gaussianos
Revista Facultad de Ingeniería, 2017-09 (84), p.17
2017
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Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes/Aceleracion del calculo del volumen de tejido activo durante estimulacion cerebral profunda usando procesos gaussianos
Revista Facultad de Ingeniería, 2017-09 (84), p.17
2017
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Estimation of the neuromodulation parameters from the planned volume of tissue activated in deep brain stimulation/Estimación de los parámetros de neuromodulación a partir del volumen de tejido activo planeado en estimulación cerebral profunda
Revista Facultad de Ingeniería, 2016-06 (79), p.9
2016
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Accelerating the computation of the volume of tissue activated during deep brain stimulation using Gaussian processes
Revista Facultad de Ingeniería, 2017-01 (84), p.17-26
2017
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