Tabla de Contenidos: “…UN MAPEADO CIENTÍFICO SOBRE SUS ÁREAS DE ESTUDIO(pp. 113-124) -- Jaime Prieto Bermejo, Santiago Leguey Galán and Eduardo Allende Echevarrieta -- SECCIÓN TEMÁTICA : ÁREA DE CIENCIAS, INGENIERÍA Y ARQUITECTURA (INGENIERÍA INFORMÁTICA Y DE TELECOMUNICACIONES) -- EL RETO DE LA EVALUACIÓN EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR EN LAS RAMAS DE INFORMÁTICA Y TELECOMUNICACIÓN(pp. 127-136) -- Jaime Urquiza Fuentes -- IDENTIFICANDO HÁBITOS DE CONSUMO DE CONTENIDOS EDUCATIVOS EN AULA VIRTUAL MEDIANTE MINERÍA DE PROCESOS(pp. 137-152) -- Juan Manuel Vara, David Granada, Francisco Javier Pérez Blanco and Cristian Gómez Macías -- NUEVA METODOLOGÍA DOCENTE BASADA EN COMPETICIONES TIPO CAPTURE THE FLAG(pp. 153-166) -- Raúl Martín Santamaría and Jesús Sánchez-Oro Calvo -- AULA INVERTIDA COMBINADA CON PUZLE DE ARONSON EN DIFERENTES MODALIDADES DE APRENDIZAJE(pp. 167-184) -- Carlos Lázaro Carrascosa and Isidoro Hernán Losada -- COMPARANDO AULA INVERTIDA CON EXPOSICIÓN TRADICIONAL EN LA ASIGNATURA "FUNDAMENTOS DE DISEÑO DE SOFTWARE"(pp. 185-198) -- Carlos Lázaro Carrascosa and Mario Manzano Vázquez -- APLICACIÓN DE TÉCNICAS DBER A LA DOCENCIA DE LA PRIMERA ASIGNATURA DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORAS UTILIZANDO COMO MATERIAL DOCENTE PLACAS MICRO: BIT Y ROBOTS GIGGLEBOT, Y COMO METODOLOGÍAS DOCENTES PBL Y GAMIFICACIÓN(pp. 199-218) -- José Centeno-González, Pedro de-Las-Heras-Quirós and Eva Castro Barbero -- ÁREA DE CIENCIAS, INGENIERÍA Y ARQUITECTURA (CIENCIAS, ARQUITECTURA E INGENIERÍAS) -- INTRODUCCIÓN: INNOVACIÓN DOCENTE EN CIENCIAS, INGENIERÍA Y ARQUITECTURA(pp. 221-226) -- Isabel Sierra Alonso -- EVALUANDO A LOS ESTUDIANTES PREGUNTÁNDOLES SI SABEN LO QUE SABEN(pp. 227-240) -- Jorge Saavedra García, Luis Cadarso Morga, Andreu Carbó Molina and Pablo Solano Lopez -- TANQALI "COME, ACIERTA, ESCAPA". ESCAPE ROOM EDUCATIVO COORDINADO ENTRE ASIGNATURAS DEL GRADO EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS(pp. 241-254) -- Natalia Casado, Judith Gañán, Gonzalo Martínez, Sonia Morante-Zarcero, Damián Pérez-Quintanilla and Isabel Sierra -- USO DEL ENTORNO EASY JAVA SIMULATIONS PARA LA EVALUACIÓN DE CONTENIDOS EN ASIGNATURAS DE LA RAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL(pp. 255-266) -- Miguel Ángel Garrido Maneiro, Alicia Salazar López, María Teresa Gómez del Río, Claudio José Múnez Alba and Jesús Rodríguez Pérez -- DESARROLLO Y EVALUACIÓN DE COMPETENCIAS DE MANERA ACTIVA A TRAVÉS DEL PROYECTO DE APRENDIZAJE-SERVICIO: "ALIMENTARSE NO TIENE DESPERDICIO. …”

Tabla de Contenidos: “…. -- 4.8.2 Die eintlike (Attiese) klassieke tydvak -- 4.9 Genres in Grieks geskep in die ná-klassieke tydvak -- 4.10 Die belangrikste skrywers volgens genre in Klassieke Grieks -- 4.11 Literatuur by die studie van die Klassieke Griekse letterkunde -- 4.12 Grammatikaskrywing van Klassieke Grieks -- 5. …”

Tabla de Contenidos: “…9.4.4 Der Umgang mit der Tiefenperspektive -- 9.4.5 Wie sollen meine Spot-Mikros klingen? -- 9.4.6 Schöne kleine Setups -- 9.5 Einige Fallstudien -- 9.5.1 Das Schlagzeug -- 9.5.2 Das Kammerorchester -- 9.5.3 Die neue Orthodoxie -- 9.6 Monitoring und Sichtlinien -- 9.7 Auf den Punkt gebracht -- Kapitel 10: Ensembleaufnahmen mit Peer-Arrays -- 10.1 Die Session planen -- 10.1.1 Akustische Balance und Tiefenwahrnehmung -- 10.1.2 Die erforderliche Nachbearbeitung einschätzen -- 10.1.3 Überlegungen für Stereo -- 10.1.4 Sessionaufstellung der Musiker -- 10.2 Den Ensemblesound aufbauen -- 10.2.1 Die Wahl des Peer-Arrays -- 10.2.2 Das Peer-Array überarbeiten: Fokus und Backdrop -- 10.2.3 Feintuning für den Meld: Fokus und Backdrop -- 10.2.4 Der Ghost des Nachbar-Arrays -- 10.2.5 Weitere Peer-Arrays -- 10.3 Weitere Fallstudien -- 10.3.1 Die singende Pianistin -- 10.3.2 Das Jazz-Trio -- 10.3.3 Ein Feldzug der Erforschung -- 10.4 Der Umgang mit großformatigen Sessions -- 10.4.1 Die Arbeitsbelastung delegieren -- 10.4.2 Mikrofonständer und Verkabelung für Ensemblearbeit -- 10.4.3 Redundantes Equipment -- 10.5 Das Tempo in der Session und bei der Wiedergabe -- 10.5.1 Workarounds bei begrenzter Aufbauzeit -- 10.5.2 Die Power aus den Playbacks -- 10.6 Auf den Punkt gebracht -- Kapitel 11: Freestyle-Aufnahmen -- 11.1 Mehrere Sessions und mehrere Räume -- 11.1.1 Personal und Geräte -- 11.1.2 Die Frage des Timings -- 11.1.3 Entscheidungen verschieben -- 11.2 Die Effizienz verbessern -- 11.3 Die analoge Mentalität -- 11.4 Hilfe in kommerziellen Studios -- 11.5 Auf den Punkt gebracht -- Kapitel 12: Schlussbemerkungen -- Anhang A: Der Aufnahmeprozess im Musikstudio - ein Überblick -- A.1 Schall in verschiedenen Formen -- A.2 Sinuswellen und Audiofrequenzen -- A.3 Logarithmische Skala für Lautstärkepegel und Tonhöhe -- A.4 Der mehrspurige Aufnahmeprozess…”

Tabla de Contenidos: “…Weitere Zeichenbefehle -- 6.1 BOGEN -- 6.1.1 Linie-Bogen-Übergänge -- 6.1.2 Bogen editieren -- 6.2 Die Ellipse -- 6.3 Die Polylinie -- 6.3.1 Übersicht über Polylinieneigenschaften -- 6.3.2 Polylinien bearbeiten -- 6.3.3 Laufrichtung umkehren, Polylinien erweitern -- 6.3.4 Polylinien mit multifunktionalen Griffen bearbeiten -- 6.3.5 Geglättete Polylinien mit multifunktionalen Griffen bearbeiten -- 6.3.6 RECHTECK -- 6.3.7 POLYGON -- 6.4 RING -- 6.5 SKIZZE -- 6.6 SPLINE -- 6.7 Multilinien -- 6.7.1 MLINIE (nicht LT) -- 6.7.2 MLEDIT (nicht LT) -- 6.7.3 Multilinienstil (nicht in LT) -- 6.7.4 DLINIE (nur LT) -- 6.8 Regionen -- 6.9 Revisionswolke -- 6.10 ABDECKEN -- 6.11 Ausgewähltes hinzufügen: der universelle Zeichenbefehl -- 6.12 Übungen -- 6.12.1 Rundbogen aus Rechteck -- 6.12.2 Fußball -- 6.12.3 Konstruktion einer Mutter -- 6.13 Was noch zu bemerken wäre -- 6.14 Übungsfragen -- Kapitel 7. …”

Tabla de Contenidos: “…6.3.4 Polylinien mit multifunktionalen Griffen bearbeiten -- 6.3.5 Geglättete Polylinien mit multifunktionalen Griffen bearbeiten -- 6.3.6 RECHTECK -- 6.3.7 POLYGON -- 6.4 RING -- 6.5 SKIZZE -- 6.6 SPLINE -- 6.7 Multilinien -- 6.7.1 MLINIE (nicht LT) -- 6.7.2 MLEDIT (nicht LT) -- 6.7.3 Multilinienstil (nicht in LT) -- 6.7.4 DLINIE (nur LT) -- 6.8 Regionen -- 6.9 Revisionswolke -- 6.10 ABDECKEN -- 6.11 Ausgewähltes hinzufügen: der universelle Zeichenbefehl -- 6.12 Übungen -- 6.12.1 Rundbogen aus Rechteck -- 6.12.2 Fußball -- 6.12.3 Konstruktion einer Mutter -- 6.13 Was gibt's noch? …”

Tabla de Contenidos: “…3.10.4 Entwicklungsumgebungen für Profis -- 3.11 Aufgaben -- 3.12 Lösungen -- Kapitel 4: Standard-Datentyp‌en -- 4.1 Daten als Objekte -- 4.2 Fundamentale Datentypen im Überblick -- 4.3 Typen und Klassen -- 4.4 NoneTyp‌‌‌e -- 4.5 Wahrheitswert‌e - der Datentyp bool‌ -- 4.6 Ganze Zahl‌‌en -- 4.7 Gleitkommazahl‌‌en -- 4.8 Komplexe Zahl‌‌en -- 4.9 Arithmetische Operatoren für Zahlen -- 4.10 Sequenz‌en -- 4.10.1 Zeichenkette‌n (String‌s) -- 4.10.2 Bytestring‌s -- 4.10.3 Tupel‌ -- 4.10.4 Liste‌ -- 4.10.5 Bytearray -- 4.10.6 Einige Grundoperationen für Sequenzen -- 4.10.7 Veränderbare und unveränderbar‌e Sequenzen -- 4.11 Menge‌n -- 4.12 Dictionaries -- 4.13 Typumwandlung‌en -- 4.13.1 int()‌ -- 4.13.2 float()‌ -- 4.13.3 complex()‌ -- 4.13.4 bool()‌ -- 4.13.5 str()‌‌ -- 4.13.6 dict()‌, list()‌ und tuple()‌ -- 4.14 Aufgaben -- 4.15 Lösungen -- Kapitel 5: Kontrollstruktu‌ren -- 5.1 Einfache Bedingung‌en -- 5.1.1 Vergleich‌e -- 5.1.2 Zugehörigkeit zu einer Menge‌ (in‌‌, not in‌) -- 5.1.3 Beliebige Ausdrücke als Bedingungen -- 5.2 Zusammengesetzte Bedingungen - logische Operator‌en -- 5.2.1 Negation‌ (not‌) -- 5.2.2 Konjunktion‌ (and‌) -- 5.2.3 Disjunktion‌ (or‌) -- 5.2.4 Formalisierung von Bedingungen -- 5.2.5 Hinweis zum Programmierstil‌ -- 5.3 Programmverzweigung‌en (bedingte Anweisung‌‌en) -- 5.3.1 Einseitige Verzweigung‌ (if‌) -- 5.3.2 Zweiseitige Verzweigung (if-else‌) -- 5.3.3 Mehrfache Fallunterscheidung‌ (elif‌) -- 5.3.4 Bedingte Ausdrücke‌‌ -- 5.4 Bedingte Wiederholung‌ (while‌) -- 5.4.1 Endlosschleife‌‌n -- 5.5 Iteration‌ über ‌eine Kollektion (for) -- 5.5.1 Zählschleifen - Verwendung von range()‌ -- 5.5.2 Verschachtelte Iterationen -- 5.5.3 Vertiefung: Iterative Berechnung rekursiver Folge‌‌n -- 5.6 Abbruch einer Schleife‌‌ mit break‌ -- 5.6.1 Abbruch eines Schleifendurchlaufs mit continue‌ -- 5.7 Abfangen von Ausnahme‌n mit‌‌ try‌‌…”

Tabla de Contenidos: “…2.8.1 Machine Learning Projects -- 2.8.2 Spam Detection Using Machine Learning -- 2.8.3 Spam Detection for YouTube Comments Using Naïve Bayes Classifier -- 2.8.4 Fake News Detection -- 2.8.5 House Price Prediction -- 2.8.6 Gold Price Prediction -- Bibliography -- Chapter 3 Multilayer Perceptron (in Neural Networks) -- 3.1 Multilayer Perceptron for Digit Classification -- 3.1.1 Implementation of MLP using TensorFlow for Classifying Image Data -- 3.2 Training Multilayer Perceptron -- 3.3 Backpropagation -- References -- Chapter 4 Kernel Machines -- 4.1 Different Kernels and Their Applications -- 4.2 Some Other Kernel Functions -- 4.2.1 Gaussian Radial Basis Function (RBF) -- 4.2.2 Laplace RBF Kernel -- 4.2.3 Hyperbolic Tangent Kernel -- 4.2.4 Bessel Function of the First-Kind Kernel -- 4.2.5 ANOVA Radial Basis Kernel -- 4.2.6 Linear Splines Kernel in One Dimension -- 4.2.7 Exponential Kernel -- 4.2.8 Kernels in Support Vector Machine -- References -- Chapter 5 Linear and Rule-Based Models -- 5.1 Least Squares Methods -- 5.2 The Perceptron -- 5.2.1 Bias -- 5.2.2 Perceptron Weighted Sum -- 5.2.3 Activation Function -- 5.2.3.1 Types of Activation Functions -- 5.2.4 Perceptron Training -- 5.2.5 Online Learning -- 5.2.6 Perceptron Training Error -- 5.3 Support Vector Machines -- 5.4 Linearity with Kernel Methods -- References -- Chapter 6 Distance-Based Models -- 6.1 Introduction -- 6.1.1 Distance-Based Clustering -- 6.2 K-Means Algorithm -- 6.2.1 K-Means Algorithm Working Process -- 6.3 Elbow Method -- 6.4 K-Median -- 6.4.1 Algorithm -- 6.5 K-Medoids, PAM (Partitioning Around Medoids) -- 6.5.1 Advantages -- 6.5.2 Drawbacks -- 6.5.3 Algorithm -- 6.6 CLARA (Clustering Large Applications) -- 6.6.1 Advantages -- 6.6.2 Disadvantages -- 6.7 CLARANS (Clustering Large Applications Based on Randomized Search) -- 6.7.1 Advantages -- 6.7.2 Disadvantages…”