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* Seminaris CEHICSeminaris CEHIC

Time: 13:00

Raúl Velasco (Universidad de Salamanca): Singularizar hasta la rareza: la molecularización y genetización de la patología durante el Franquismo y la Transición

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* Col·loquis Vic 2019-2020Col·loquis Vic 2019-2020

Time: 20:00

“Metges botànics catalans. El que ens expliquen els noms de les plantes” Elena Guardiola i Josep-Eladi Baños, Universitat de Vic-Universitat Central de Catalunya

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* Objectes perdutsObjectes perduts

Time: 19:00

Explicar i exposar ciència a museus i altres llocs públics Col·loqui: “Un bel caso di scienza. Italian Literature and Medicine between XIXth and XXIth Centuries.” Alberto Carli, Università degli Studi del Molise

* Col·loquis a Olot: MiasmesCol·loquis a Olot: Miasmes

Time: 19:00

Miasmes del segle XXI: de la topografia mèdica a la salut ambiental “Salut, gènere i medi ambient” Carme Valls-Llobet, Endocrinòloga “Unitat de Salut mediambiental pediàtrica” Ferran Campillo, Unitat de salut mediambiental pediàtrica de la Garrotxa

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* Seminari Work in ProgressSeminari Work in Progress

Time: 13:00

Génesis Núñez (CEHIC-UAB): El discurso de los maestros y maestras sobre las pruebas de inteligència en España (1900-1939)

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* Ferrer: Spiritism LiteratureFerrer: Spiritism Literature

Time: 12:00


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* Seminari Work in ProgressSeminari Work in Progress

Time: 13:00

Javier Poveda (CEHIC-UAB): El problema de la intratabilidad y la ciencia cognitiva: Desde la conferencia de Dartmouth hasta la Máquina de Boltzmann (1955-1985) ABSTRACT: En el año de 1984 el psicólogo Geoffrey Hinton, el físico Terrence Sejnowski, y el informático David Ackley publicaron el paper “Constraint Satisfaction Networks that learn” en el reporte técnico de la Universidad de Carnegie Mellon de la Facultad de Informática 84-119. En ese artículo ellos proponían un sistema de redes neuronales artificiales capaces de poder resolver cualquier tipo de problema que anteriormente otro tipo de algoritmos no podían. Este desarrollo se enmarca dentro de la aparición de problemas que no podían ser solucionados dentro de un tiempo polinomial por ningún algoritmo computacional de aquel entonces. Un ejemplo a ese tipo de formulaciones el el problema agente-vendedor. Lamentablemente este algoritmo solamente puede resolver cualquier tipo de problema teóricamente, ya que su implementación es computacionalmente costosa.

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