Observatorio de I+D+i UPM
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INVESTIGADORES
ESTRUCTURAS DE I+D+I
ACTIVIDAD INVESTIGADORA
INNOVACIÓN
Investigador
Pedro Luis Lopez Cruz
Categoría Investigador
PIF - PERSONAL INVESTIGADOR EN FORMACION
Escuela UPM
E.T.S. DE INGENIEROS INFORMÁTICOS
Departamento:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (ANTIGUO)
Area Conocimiento
SIN AREA DE CONOCIMIENTO
Grupo de Investigación:
Sin grupo de investigación
Email (Directorio UPM)
pedro.lcruz
upm.es
Investigador no vigente en la UPM
Datos de Memorias relacionados
Proyectos de I+D+i y generación de recursos
10 Proyectos de I+D+i
1: (2010)
CAJAL BLUE BRAIN PROJECT
2: (2010)
MINERIA DE DATOS CON PGMS: NUEVOS ALGORITMOS Y APLICACIONES. MD-PGMS-UPM
3: (2010)
NUEVAS APROXIMACIONES PARA EL APRENDIZAJE MULTIOBJETIVO DE MODELOS DE CLASIFICACION SUPERVISADA Y PARA LA SINTESIS DE CONCIMIENTO EN MODELOS DE ANALISIS DE DECIS
4: (2011)
Cajal Blue Brain
5: (2011)
MINERIA DE DATOS CON PGMS: NUEVOS ALGORITMOS Y APLICACIONES. MD-PGMS-UPM
6: (2012)
CONVENIO DE COLABORACION PARA LA EJECUCION DEL PROYECTO BLUE BRAIN
7: (2012)
MINERIA DE DATOS CON PGMS: NUEVOS ALGORITMOS Y APLICACIONES. MD-PGMS-UPM
8: (2012)
Red Española de Minería de Datos y Aprendizaje
9: (2012)
Red Temática Española para el Avance y la Transferencia de la Inteligencia Computacional Aplicada (ATICA)
10: (2013)
MINERIA DE DATOS CON PGMS: NUEVOS ALGORITMOS Y APLICACIONES. MD-PGMS-UPM
Formación de Investigadores y Movilidad
1 Estancias y sabáticos recogidos en programas oficiales
1: (2012)
Estancia predoctoral
2 Tesis Doctorales
1: (2013)
Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience
2: (2013)
Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience (Tesis Internacional. Autor: P.L. López Cruz)
Difusión de Resultados de Investigación
20 Artículos en revistas
1: (2011)
Models and Simulation of 3D Neuronal Dendritic Trees Using Bayesian Networks
2: (2013)
Bayesian network modeling of the consensus between experts: An application to neuron classification
3: (2013)
Bayesian network modeling of the consensus between experts: An application to neuron classification
4: (2013)
Directional naive Bayes classifiers
5: (2013)
Directional naive Bayes classifiers
6: (2013)
Learning Conditional Linear Gaussian Classifiers with Probabilistic Class Labels
7: (2013)
Learning Mixtures of Polynomials of Conditional Densities from Data
8: (2013)
Learning mixtures of polynomials of multidimensional probability densities from data using B-spline interpolation
9: (2013)
Learning mixtures of polynomials of multidimensional probability densities from data using B-spline interpolation
10: (2013)
New insights into the classification and nomenclature of cortical GABAergic interneurons
11: (2013)
New insights into the classification and nomenclature of cortical GABAergic interneurons
12: (2013)
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13: (2014)
Bayesian network modeling of the consensus between experts: An application to neuron classification
14: (2014)
Branching angles of pyramidal cell dendrites follow common geometrical design principles in different cortical areas
15: (2014)
Branching angles of pyramidal cell dendrites follow common geometrical design principles in different cortical areas
16: (2014)
Conditional density approximations with mixtures of polynomials
17: (2014)
Learning mixtures of polynomials of multidimensional probability densities from data using B-spline interpolation
18: (2015)
Conditional Density Approximations with Mixtures of Polynomials
19: (2015)
Conditional Density Approximations with Mixtures of Polynomials
20: (2015)
Directional naive Bayes classifiers
2 Capítulos de libros
1: (2013)
Learning conditional linear Gaussian classifiers with probabilistic class labels
2: (2013)
Learning mixtures of polynomials of conditional densities from data
2 Cursos, seminarios y tutoriales
1: (2012)
Advanced Statistics and Data Mining Summer-school
2: (2013)
Advanced Statistics and Data Mining Summer School
4 Ponencia en Congresos
1: (2011)
The von Mises naïve Bayes classifier for angular data
2: (2012)
Learning mixtures of polynomials from data using B-spline interpolation
3: (2013)
Learning conditional linear Gaussian classifiers with probabilistic class labels
4: (2013)
Learning mixtures of polynomials of conditional densities from data
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