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Perú en la final mundial ACM-ICPC 2011



Este post es algo emotivo, tal vez pocos de los peruanos conozcan que es un concurso de programación, incluso tal vez pocos de los estudiantes de Computación y/o ramas afines en el Perú lo sepan, y este post no tiene por objetivo definirlo, sino hacer de conocimiento que un equipo del Perú, hoy a participado en la final del ACM-ICPC 2011, el más grande, antiguo y prestigioso concurso de programación a nivel mundial. El equipo peruano Hackermath, representante de la Pontificia Universidad Católica del Perú, se convirtió en el primer equipo peruano en llegar a una final mundial de esta competencia, y pese a la dificultad de que uno de sus miembros no pudo viajar, Walter Erquinigo y Daniel Soncco junto al coach Victor Laguna pusieron el nombre del Perú en el score final!!

II Concurso Peruano de Programación CPP 2011

El Concurso Peruano de Programación viene convirtiéndose en uno de los eventos de programación competitiva más importantes del Perú, de la mano del SECC y la SPC este 2011 se viene con fuerza, se tiene preparado 2 categorías en la que participantes de nivel básico o intermedio pueden inscribirse en la categoría A y los participantes expertos en la categoría B, además, para cada categoría, una ronda eliminatoria y una final en la ciudad de Pucallpa sede del X Congreso de la Sociedad Peruana de Computación - CSPC 2011.

El problema de String Matching Completo



El problema de string matching completo consiste em encontrar todas las ocurrencias de um determinado patrón p en um texto t. Este es uno de los problemas más estudiados en Ciencia de la Computación principalmente por tener aplicación directa en diversas áreas como procesamiento de texto, imágenes y señales, análisis y reconocimiento de habla, compresión de datos, recuperación de datos, entre otros. Desde 1970 se han propuesto más de 80 algoritmos de string matching, y de ellos, más del 50% son de la última década. En un trabajo de investigación se han implementado 85 diferentes algoritmos de string matching y se han realizado distintas pruebas sobre su desenvolvimiento.


Jerarquía del Aprendizaje Inductivo: Aprendizaje Supervisado y No Supervisado



Los algoritmos de aprendizaje de máquinas aparecen con la intención de mejorar el desempeño en la realización de alguna tarea, este desempeño es mejorado a través de la experiencia, con la cual van “aprendiendo” hasta ser capaces de inducir una función o hipótesis capaz de resolver un determinado problema. Estos algoritmos son asociados al área de Inteligencia Artificial, sin embargo, otras áreas como Estadística, Teoría de la Computación, Teoría de la Información, Neurociencia, etc., tienen importantes contribuciones. De esta manera, de acuerdo a la tarea que se desea resolver, los algoritmos de aprendizaje pueden ser divididos en predictivos y descriptivos.

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