sucksxx
mobile porn
sextube
russiporn
Schlampe Porno
mom sex videos
hindi porn
desi porn
Sharing cum with her BFF asian porn xxx videos bf porn kalebet betovisn betvoy vslot exxenbet milosbet
courses and lectures

Mini-curs: Física i fenòmens socials complexos

courses picture

Professors UBICS Aula N06M, Facultat de Física, UB 26/02/2024

Durant les darreres dècades, s’ha observat un augment dràstic en l'ús de mètodes físics per estudiar diferents fenòmens socials. Els físics han explorat dominis fora del seu interès tradicional, però també hi han científics d'altres disciplines que han agafat de la física mètodes diversos o bé com a mínim han mantingut una mirada particular i pròpia dels sistemes complexos. El mini-curs vol introduir un conjunt de temes, fenòmens, dades, perspectives i models que es troben al cor de les societats humanes i la seva complexitat. De la mà d’investigadors de l’UBICS, cada sessió introduirà dos estudis de cas a mode d’inspiració i per així il·lustrar la gran varietat de possibilitats. Cada sessió donarà espai per a la discussió sobre direccions prometedores on físics de formació poden aportar el seu gra de sorra.

6, 13, 20 de març i 10 d’abril. 13:15 – 14:30. Aula N06M. Facultat de Física

Sessió 1. 6 de Març. Mirades al passat humà

Xarxes socials de la Prehistòria - Sergi Lozano

Assentaments, camins, rius: física per interpretar les rutes del passat - Luce Prignano

Sessió 2. 13 de Març. Minories i segregació

El Minority Game - Miquel Montero

El model de Schelling - Irene Ferri i Emanuele Cozzo

Sessió 3. 20 de Març. Estratègies i dinàmiques del consens

Com arribem a parlar sobre els colors, si tots ho veiem una mica diferent? - Dan Dediu

Xarxes i el model del votant per assolir consens - M. Ángels Serrano

Sessió 4. 10 d’Abril. Recerca posant les persones al centre

Interacció persona ordinador i intel·ligència artificial per millorar l’experiència d’usuari - Inma Rodríguez

Mobilitat de vianants, participació i ciutats més habitables - Josep

INSCRIPCIONS

 

MiniCurs Física de la complexitat en la matèria activa

courses picture

Albert Presencial (N06M, Facultat de Física UB) & Streaming 22/02/2023

La matèria activa és una classe de sistemes de matèria condensada composats per unitats, o partícules, que s'autopropulsen i que operen fora de l'equilibri termodinàmic. Els sistemes vius en son un exemple representatiu.  Aquestes partícules actives posseeixen graus de llibertat interns que les capaciten per poder moure's extraient energia de l'ambient i dissipant-la al moure's en qualsevol direcció. La materia activa ens obre noves vies d'estudi per esbrinar quins mecanismes físics son responsables dels comportaments emergents dels sistemes vius.

PROGRAMA:

Dimecres 22 de febrer

“Una introducció a la física de sistemes de partícules actives"

Professor: Dr. Ignacio Pagonabarraga

Dimarts 28 de febrer

“Soft, partially ordered, granular and active – Experimental findings in active liquid crystals and fire-ant collectives” 

Professor: Dr. Alberto Fernandez-Nieves

Aula: V11G

​Dimecres 8 de març

"Presa de decisions i moviment col·lectiu en la dinàmica d'animals socials i eixams de robots"

Professora: Dra. M.Carmen Miguel

Dimecres 15 de març

“Critical dynamics with persistent noise” 

Professor: Dr. Matteo Paoluzzi

 

Més informació a: Matèria activa UBICS

 

Minicurs: Física de la complexitat en la matèria viva

courses picture

Professors UBICS Aula N06M, Facultat de Física, UB 16/02/2022

Minicurs "Física de la complexitat en la matèria viva" 

El funcionament dels éssers vius involucra diverses escales temporals i espacials diferents, interconnectades, i la presència d’aleatorietat. Els éssers vius són doncs sistemes complexos, que funcionen sota els principis de la física. Però quins són els principis més rellevants? En aquest curs s’introduiran diferents exemples de recerca en sistemes complexos de la matèria viva a escala multicel·lular. Ens preguntarem quins reptes presenta la matèria viva en la nostra comprensió de la física que hi participa, centrant-nos en com és l’organització i el comportament de teixits i òrgans dels éssers vius. S’introduiran conceptes i metodologies pròpies dels sistemes complexos a través de sessions mono-temàtiques que permetran conèixer alguns dels àmbits de la biofísica de la matèria viva. 

LLoc: Presencial (N06M, Facultat de Física & Streaming) 

Dies: Febrer- Març 2022. Horari: 13:15 a 14:30. 

  • Dimecres 16 Febrer:

“La formació de patrons en el desenvolupament”

Professora UBICS: Dra. Marta Ibañes 

  • Dimecres 23 Febrer:

“Els teixits biològics com a materials actius”

Professor UBICS: Dr. Jaume Casademunt  

  • Dimecres 2 Març:

“Complexitat de les xarxes neuronals en el cervell”

Professora:  Dra. Maria Àngels Serrano  

  • Dimecres 9 Març:

“Fenòmens emergents en neurociència”

Professor: Dr. Jordi Soriano  

Curs gratuït adreçat principalment per a alumnes de 3r-4rt Grau de Física.

Cal inscripció prèvia abans del 11 de febrer 2022.

Inscripció i més informació del curs:

http://ubics.ub.edu/biophysics.html

Cinquena classe: Aplicacions avançades (del machine learning a sistemes complexos)

courses picture

Pedro Almagro Online 25/03/2021

En esta sesión analizaremos algunos modelos y metodologías del aprendizaje automático que resultan útiles en el estudio de los sistemas complejos. Concretamente abordaremos modelos de aprendizaje automático que son capaces de aprender a partir de datos relacionales (redes de información) y a partir de series temporales. Presentaremos algunos de los modelos más populares a la hora de llevar a cabo este tipo de aprendizaje y realizaremos una pequeña práctica en la que los estudiantes tendrán la posibilidad de utilizar dichos modelos sobre datos reales.

Material de la clase: http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/MachineLearningforComplexSystems.pdf

http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/practicaMLSC.zip

Video de la clase: https://vimeo.com/529090643

Quarta classe: Aprenentatge automàtic per al processament del llenguatge natural

courses picture

Mireia Farrús Online 11/03/2021

El llenguatge és la capacitat humana de comunicar-nos, i un dels reptes de la intel·ligència artificial és saber portar aquesta capacitat a la comunicació home-màquina. Avui en dia són moltes les eines que podem utilitzar en aquest sentit, com la traducció automàtica, el reconeixement de la parla, i la síntesi de veu, entre d’altres. En aquesta sessió veurem com s’utilitza l’aprenentatge automàtic en aquestes aplicacions i com ha evolucionat en les últimes dècades.

Material de la classe: http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/AINLP.pdf

https://colab.research.google.com/drive/1HgIYy4iIU4YyC32oViidUVijSoyjEbnY

Video de la classe: https://vimeo.com/522726420

Tercera classe: Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador

courses picture

Eloi Puertas Online 04/03/2021

Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador

Professor: Eloi Puertas

​Introducció a les arquitectures de xarxes neuronals més utilitzades en problemes de Deep Learning aplicats a Visió per computador. Es mostrarà aplicacions concretes desenvolupades amb les llibreries python més utilitzades per a implementar Deep Learning. Utilitzarem l'entorn en el núvol Google Collab per tal de poder disposar de màquines amb GPU's per poder executar i visualitzar els resultats independentment de l'ordinador que faci servir l'alumnat.

Material de la classe: http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/DeepLearning.pdf

https://github.com/SoftwareDistribuitUB/2021-Practica1

Video de la classe: https://vimeo.com/519981418

Segona classe: Introducció al aprenentatge automàtic

courses picture

Maria Salamó Llorente Online 25/02/2021

L'aprenentatge automàtic (més conegut pel seu terme en anglès, machine learning)  és en l'actualitat una de les àrees d'investigació més utilitzades en el desenvolupament d'aplicacions intel·ligents. Aquesta sessió està enfocada a donar una visió introductòria al machine learning. En concret, s'introduiran conceptes fonamentals de l'aprenentatge automàtic, es veuran quines tècniques de machine learning es poden aplicar a diferents tipus de problemes i  es detallarà com enfocar el desenvolupament d'una aplicació amb machine learning. Finalment es veurà un cas pràctic.

Material de la classe: 

http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/UBICS_tutorial_2021_toPublish_compressed.pdf

Video de la classe NO disponible

Minicurs: Introducció a la Intel·ligència Artificial

courses picture

Mario Gutierrez, Maria Salamó, Eloi Puertas, Mireia Farrús i Pedro Almagro Online 23/02/2021

Minicurs Introducció a la Intel·ligència Artificial per a alumnes de Grau i Master (preferentment).

  • Introducció a la Intel·ligència Artificial: algoritmes de cerca

Dia: 23 de febrer (13:30-15h) Professor: Mario Gutiérrez

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/ad635db26dc74f7e80c7007a091d66df

  • Introducció al aprenentatge automàtic

Dia: 25 de febrer (13:30-15h) Professora: Maria Salamó

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/f5b5b7b2059f4e979d6f4ba84fd6d73a

  • ​Introducció al Deep Learning: Casos pràctics en Visió per Computador.

Dia: 4 de març (13:30-15h) Professor: Eloi Puertas

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/9a9cdef7dabf42e09b385540340c49e2

  • Aprenentatge automàtic per al processament del llenguatge natural 

​Dia 11 de març (13:30-15h) Professora: Mireia Farrús

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/be8cf672414f4d22bda41a995e5d38d9

  • Aplicacions avançades (del machine learning a sistemes complexos)

Dia: 25 de març (13:30-15h) Professor: Pedro Almagro

Link de la classe aquí: https://eu.bbcollab.com/guest/43cdf253693544f1aa279eec77fe568c

 

Inscripció i més informació del curs: http://ubics.ub.edu/AI_course

Pots trobar el material del curs en les entrades específiques de cada classe més a baix.

Primera classe: Introducció a la Intel·ligència Artificial

courses picture

Mario Gutiérrez Online 23/02/2021

En aquesta sessió farem una breu introducció a la Inteligència Artificial (IA), incloent una mica història i conceptes generals. Un tipus freqüent de problemes en IA consisteix en explorar tots els diferents estats o combinacions d'un sistema, per exemple tots els possibles camins per anar d'un punt A a un punt B o els possibles valors que podem escriure en una casella quan solucionem un Sudoku. En aquesta sessió també veurem diferents algoritmes de cerca i la seva aplicaciò práctica al clàssic Travelling Salesman Problem. 

Us deixem aquí el material de la presentació:

http://ubics.ub.edu/eotools_files/files/Artificial_Intelligence.pdf

https://github.com/mariogutierrezroig/MA336-Artificial-

Intelligence/blob/main/LAB1_Searching_Algorithms/searching_algorithms_TSP.ipynb

Video de la classe: 

https://vimeo.com/516151245

1