Search

Based on human brain, the biggest unknown to science to this day, deep neural networks have recently been on the radar of most researchers. Their interest is based on facts. Biologically-inspired algorithms replicating the functioning of the human neural system whom are capable of learning while under the correct supervision and with the right adjustments. Nowadays learning is an attribute directly associated to mankind. Being capable of doing so denotes intelligence. Therefore the sudden interest on passing on this features to machines. The state of the art concludes with many examples such as machines able of maintaining a proper conversation, beating video games, painting pictures to self driving cars. Like a brain, neural network's design relies on layers of artificial neurons connected and sending signals when triggered. Acoordingly, deep learning is a set of powerful techniques for triggering the right neurons and learning in neural networks. The purpose of this paper is designing an intelligent algorithm capable of distinguishing handwritten digits using datasets from an open source database from where it can train and learn. Basat en el cervell humà, el desconegut més gran de la ciència fins a l'actualitat, les xarxes neuronals profundes han estat recentment en el radar de la majoria dels investigadors. El seu interès es basa en fets. Algorismes d'inspiració biològica que repliquen el funcionament del sistema neuronal humà capaços d'aprendre mentre estan sota la supervisió correcta i amb les configuracions adequades. Avui en dia, l'aprenentatge és un atribut associat directament a l'ésser humà. Ser capaç de fer-ho denota intel·ligència. Per tant, l'interès sobtat de passar aquestes característiques a les màquines. L'estat de l'art conclou amb molts exemples com ara màquines capaces de mantenir una conversa adequada, guanyar videojocs, pintar imatges fins a cotxes autosuficients. Com un cervell, el disseny de la xarxa neuronal es basa en capes de neurones artificials connectades enviant senyals quan s'activen. En conseqüència, l'aprenentatge profund és un conjunt de tècniques potents per desencadenar les neurones correctes i l'aprenentatge en xarxes neuronals. El propòsit d'aquest article és dissenyar un algoritme intel·ligent capaç de distingir dígits manuscrits mitjançant el conjunt de dades reunit de una base de dades de codi obert des d'on pot entrenar i aprendre. Basado en el cerebro humano, el desconocido más grande de la ciencia hasta la actualidad, las redes neuronales profundas han estado recientemente en el radar de la mayoría de los investigadores. Su interés se basa en hechos. Algoritmos de inspiración biológica que replican el funcionamiento del sistema neuronal humano capaces de aprender mientras están bajo la supervisión correcta y con las configuraciones adecuadas. Hoy en día, el aprendizaje es un atributo asociado directamente al ser humano. Ser capaz de hacerlo denota inteligencia. Por lo tanto, el interés repentino de pasar estas características a las máquinas. El estado del arte concluye con muchos ejemplos desde máquinas capaces de mantener una conversación adecuada, ganar videojuegos, pintar imágenes hasta coches autosuficientes. Como un cerebro, el diseño de la red neuronal se basa en capas de neuronas artificiales conectadas enviando señales cuando se activan. En consecuencia, el aprendizaje profundo es un conjunto de técnicas potentes para desencadenar las neuronas correctas y el aprendizaje en redes neuronales. El propósito de este artículo es diseñar un algoritmo inteligente capaz de distinguir dígitos manuscritos mediante el conjunto de dados reunido de una base de datos de código abierto desde donde entrenar y aprender.

Modern wireless communications systems require microwave circuits presenting high performances in order to provide the end-user multiple services at ultralight data rates. In the case of RF/Microwave filters, reflectionless configurations became an attractive solution since the present good matching characteristic not only at the interest frequencies, but in all the frequency spectrum which improves the overall linearity, efficiency, and reduces instability scenarios at the system level. In this study, the design methodology and equations of a reflectionless filter are being reproduced while described for low-pass, high-pass and bandpass characteristics with theoretically perfect input and output match at all frequencies. Els sistemes de comunicacions inalàmbrics actuals requereixen de circuits de microones d'altes prestacions per tal d'oferir a l'usuari final múltiples serveis a altes velocitats de transmissió de dades. En el cas dels filtres de microones/RF, les configuracions sense reflexió esdevenen una solució atractiva al presentar un bon acoplament, característica no només a les freqüències d'interès, sinó dins de tot l'espectre de freqüència millorant globalment la linealitat, eficàcia, i reduint escenaris d'inestabilitat a nivell de sistema. En aquest estudi, es reproduiran la metodologia de disseny i equacions d'un filtre sense reflexió de senyal, a la vegada que s'estudia per a característiques de filtres pas baix, pas alt i banda de pas presentant un acoplament perfecte de l'entrada i la sortida del sistema a totes les freqüències.