Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence最新文献_第5页

Organizacion de actividades y especificación de dominios en un entorno de aprendizaje colaborativo del diseño 在协作设计学习环境中组织活动和指定领域

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-09-20 DOI: 10.4114/IA.V8I24.784

Crescencio Bravo, M. A. Redondo, Jesús Gallardo, Manuel Ortega, J. Bravo

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Procesamiento de Información Multilingüe en un Sistema de Diálogo 在对话系统中处理多语言信息

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-09-20 DOI: 10.4114/IA.V8I22.813

R. López-Cózar

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Estrategias cooperativas paralelas en la solucion de problemas de optimizacion 解决优化问题的并行合作策略

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-06-22 DOI: 10.4114/IA.V11I34.912

C. Corona, J. M. Moreno

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Investigación sobre los requisitos del movimiento colectivo coordinado en un sistema multi-agente 多主体系统中协调集体运动的要求研究

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-06-22 DOI: 10.4114/IA.V11I34.910

Y. F. D. Lara, Á. M. Meléndez

{"title":"Investigación sobre los requisitos del movimiento colectivo coordinado en un sistema multi-agente","authors":"Y. F. D. Lara, Á. M. Meléndez","doi":"10.4114/IA.V11I34.910","DOIUrl":"https://doi.org/10.4114/IA.V11I34.910","url":null,"abstract":"La robotica colectiva se interesa, de manera general, en el diseno y el control de sistemas multi-robot o multi-agente, grupos de robots o agentes trabajando de manera conjunta para lograr objetivos comunes. Estos sistemas son utiles en tareas que un solo individuo es incapaz de realizar, o bien en tareas en las cuales se obtiene una ganancia, en terminos de tiempo por ejemplo, si son ejecutadas por mas de un individuo. Tareas de este tipo son aquellas que requieren, por ejemplo, la dispersion espacial fisica o la suma de fuerzas. Debido a que el control de un sistema multi-robot o multi-agente esta descentralizado entre sus componentes, es necesario disenar e implantar estrategias que permitan a los miembros del sistema, coordinar sus acciones de modo que no interfieran entre ellos, asi como integrar sus recursos, e.g. movimientos o percepciones, para realizar un tarea colectiva. En este trabajo se analizan las estrategias de percepcion y propagacion de informacion de un agente que forma parte de un sistema multi-agente capaz de desplazarse de manera coordinada, denominadas en este trabajo principios de percepcion. Se propone asi mismo, un conjunto de guias de comportamiento para sistemas multi-agente capaces de movimiento colectivo coordinado, denominadas aqui como principios de organizacion. Por ultimo, se presentan y comparan resultados de la aplicacion de ambos tipos de principios para lograr el movimiento colectivo coordinado de grupos de agentes y de robots moviles.","PeriodicalId":43470,"journal":{"name":"Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":2.3,"publicationDate":"2007-06-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"87648211","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Sistemas inteligentes para la detección y filtrado de correo spam: una revisión 垃圾邮件检测和过滤的智能系统:综述

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-06-22 DOI: 10.4114/IA.V11I34.909

J. R. Méndez, Florentino Fdez-Riverola, F. Díaz, Juan M. Corchado

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Búsqueda de la estructura óptima de redes neurales con Algoritmos Genéticos y Simulated Annealing. Verificación con el benchmark PROBEN1 利用遗传算法和模拟退火寻找神经网络的最优结构。使用PROBEN1基准测试进行验证

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-06-01 DOI: 10.4114/IA.V11I34.908

Francisco Yepes Barrera

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TENCompetence: Construyendo la Red Europea para el Desarrollo Continuo de Competencias TENCompetence:建立欧洲持续能力发展网络

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-05-08 DOI: 10.4114/IA.V11I33.920

Daniel Burgos, Eelco Herder, Daniel Olmedilla

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Comunidades Virtuales de Aprendizaje Colaborativo: de los Metadatos a la Semántica 协作学习的虚拟社区:从元数据到语义

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-05-08 DOI: 10.4114/IA.V11I33.918

J. I. Mayorga, C. Celorrio, E. Lorenzo, J. Vélez, B. Barros, M. Verdejo

{"title":"Comunidades Virtuales de Aprendizaje Colaborativo: de los Metadatos a la Semántica","authors":"J. I. Mayorga, C. Celorrio, E. Lorenzo, J. Vélez, B. Barros, M. Verdejo","doi":"10.4114/IA.V11I33.918","DOIUrl":"https://doi.org/10.4114/IA.V11I33.918","url":null,"abstract":"En este articulo, se presenta un sistema que permite que comunidades virtuales de aprendizaje colaborativo compartan y trabajen en torno a un cuerpo de conocimiento comun a traves de un Repositorio de Objetos de Aprendizaje (LOR, capaz de almacenar material generado en el proceso de aprendizaje usando diferentes herramientas.) Se dispone de una comunidad virtual de aprendizaje que proporciona un lugar de trabajo en el que los usuarios pueden colaborar para llevar a cabo las actividades de grupo, para las que se ofrece una infraestructura de interaccion establecida sobre un conjunto de servicios tales como espacios de trabajo compartidos, salas de charla o foros de discusion. Los alumnos elaboran productos (resultados parciales) que se almacenan en forma de objetos de aprendizaje y articulan la colaboracion mediante sucesivas modificaciones a lo largo de las actividades instruccionales. Los productos se almacenan en la forma de objetos de aprendizaje (LO), con metainformacion extraida automaticamente del contexto y de las herramientas que se utilizan para manipularlos. Los metadatos se incorporan, mediante un proceso de abstraccion, a una ontologia que permite razonar sobre todos los elementos del sistema, en particular, sobre la informacion contextual, ademas de posibilitar busquedas semanticas complejas.","PeriodicalId":43470,"journal":{"name":"Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":2.3,"publicationDate":"2007-05-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"75042463","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Representación y Ejecución de Unidades Educativas a través de una Ontología de Diseños de Aprendizaje 通过学习设计本体表示和执行教育单元

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2007-05-08 DOI: 10.4114/IA.V11I33.919

Ricardo José Rocha Amorim, E. Sánchez, M. Lama, S. Barro, Xosé A. Vila

{"title":"Representación y Ejecución de Unidades Educativas a través de una Ontología de Diseños de Aprendizaje","authors":"Ricardo José Rocha Amorim, E. Sánchez, M. Lama, S. Barro, Xosé A. Vila","doi":"10.4114/IA.V11I33.919","DOIUrl":"https://doi.org/10.4114/IA.V11I33.919","url":null,"abstract":"En este trabajo proponemos el modelado de disenos de aprendizaje utilizando una ontologia que describe semanticamente los conceptos definidos en la especificacion IMS Learning Design (IMS LD). Para mostrar sus posibilidades se presenta una comparacion entre la implementacion de un diseno de aprendizaje con Reload y Coppercore, las aplicaciones de referencia en el diseno y ejecucion de IMS LD, y con la ontologia de IMS LD en el sistema EUME, un sistema para la gestion inteligente del aprendizaje en entornos docentes presenciales. El resultado de este estudio muestra que con el uso de la ontologia los sistemas de gestion de aprendizaje pueden implementar disenos de aprendizaje consistentes con la especificacion IMS LD porque (1) los conceptos descritos en IMS LD estan definidos de forma mas precisa en la ontologia; (2) los axiomas definidos en la ontologia permiten clarificar el entendimiento sobre los terminos descritos en el texto de IMS LD, evitandose asi errores de interpretacion, y (3) estos axiomas permiten que los agentes software de un sistema como EUME puedan realizar inferencias durante las fases tanto de creacion como de ejecucion de disenos de aprendizaje.","PeriodicalId":43470,"journal":{"name":"Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":2.3,"publicationDate":"2007-05-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"87389632","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Un enfoque bayesiano de reconocimiento de planes para agentes de interfaz 界面代理的贝叶斯计划识别方法

IF 2.3

Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence Pub Date : 2006-12-14 DOI: 10.4114/IA.V10I32.926

Marcelo G. Armentano, Analía Amandi

{"title":"Un enfoque bayesiano de reconocimiento de planes para agentes de interfaz","authors":"Marcelo G. Armentano, Analía Amandi","doi":"10.4114/IA.V10I32.926","DOIUrl":"https://doi.org/10.4114/IA.V10I32.926","url":null,"abstract":"Los agentes de interfaz son entidades de software que proveen asistencia personalizada a un usuario en el uso de aplicaciones de software. Comprendiendo las tareas que el usuario ejecuta en una aplicacion de software, un agente de interfaz puede ser consciente del contexto que representa el foco de atencion del usuario en cada momento. Con este proposito, el reconocimiento de planes apunta a identificar los planes y objetivos de un usuario a partir de las tareas que este ejecuta. Un prerrequisito para el reconocimiento de planes es tener conocimiento acerca de las posibles tareas que puede ejecutar el usuario y de la combinacion de estas tareas que describen el comportamiento topico del usuario. El reconocimiento de planes le permitira a un agente de interfaz razonar acerca de lo que intenta hacer el usuario de tal forma que pueda colaborar con el. En este trabajo proponemos un modelo probabilistico de las intenciones de un usuario que va a permitir a un agente de interfaz realizar reconocimiento de planes en las tareas que ejecuta. El modelo propuesto es capaz de tratar con incertidumbre, multiples planes, multiples objetivos intercalados, tareas sobrecargadas, tareas espurias, interrupciones y capaz de adaptarse a un usuario particular de la aplicacion.","PeriodicalId":43470,"journal":{"name":"Inteligencia Artificial-Iberoamerical Journal of Artificial Intelligence","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":2.3,"publicationDate":"2006-12-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"75391665","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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