Search

Georges Bizet – ein Name, der untrennbar mit der legendären Oper Carmen verbunden ist. Doch der Weg zu diesem Meisterwerk war geprägt von dramatischen Wendungen, persönlichen Herausforderungen und künstlerischen Erfolgen. In diesem fesselnden Buch nimmt Pedro D. Sanchez den Leser mit auf eine spannende Reise durch Bizets Leben, von seinen frühesten Kompositionen über seine bahnbrechenden Erfolge bis hin zu Carmen, das die Opernwelt für immer veränderte. Erfahren Sie mehr über die Kindheit des musikalischen Genies, seine prägenden Jahre am Pariser Konservatorium und die einzigartigen Freundschaften und Einflüsse, die seinen Stil formten. Mit großem Gespür für Details und einer tiefen Leidenschaft für Bizets Werk beleuchtet Sanchez das komplexe Zusammenspiel von Inspiration und Schicksal, das in der Entstehung von Carmen gipfelte – einer Oper, die noch heute Opernbesucher weltweit fasziniert. Dieses Buch ist eine Hommage an einen der größten Komponisten des 19. Jahrhunderts und bietet einen intimen Blick hinter die Kulissen der Operngeschichte. Für Musikliebhaber und Kenner der Klassik ebenso wie für neugierige Neulinge ist dieses Werk ein unverzichtbarer Begleiter auf der Entdeckung eines musikalischen Genies.

Bio-Inspired Strategies for Modeling and Detection in Diabetes Mellitus Treatment focuses on bio-inspired techniques such as modelling to generate control algorithms for the treatment of diabetes mellitus. The book addresses the identification of diabetes mellitus using a high-order recurrent neural network trained by the extended Kalman filter. The authors also describe the use of metaheuristic algorithms for the parametric identification of compartmental models of diabetes mellitus widely used in research works such as the Sorensen model and the Dallaman model. In addition, the book addresses the modelling of time series for the prediction of risk scenarios such as hyperglycaemia and hypoglycaemia using deep neural networks. The detection of diabetes mellitus in early stages or when current diagnostic techniques cannot detect glucose intolerance or prediabetes is proposed, carried out by means of deep neural networks in force in the literature. Readers will find leading-edge research in diabetes identification based on discrete high-order neural networks trained with the extended Kalman filter; parametric identification of compartmental models used to describe diabetes mellitus; modelling of data obtained by continuous glucose monitoring sensors for the prediction of risk scenarios such as hyperglycaemia and hypoglycaemia; and screening for glucose intolerance using glucose tolerance test data and deep neural networks. Application of the proposed approaches is illustrated via simulation and real-time implementations for modelling, prediction, and classification.Addresses the online identification of diabetes mellitus using a high-order recurrent neural network trained online by an extended Kalman filter.Covers parametric identification of compartmental models used to describe diabetes mellitus.Provides modeling of data obtained by continuous glucose-monitoring sensors for the prediction of risk scenarios such as hyperglycaemia and hypoglycaemia.

This volume offers a wide-reaching exploration of foreign direct investment and developmental impacts through case studies from Africa, Asia, Latin America and Central Europe, also examining the role of'new players'such as Chinese, Indian and South African TNCs.