2026-09-25
10:13 |
|
93 p, 1.1 MB |
Mediació, jusitcia restaurativa i pràctiques restauratives en sinistres vials : Els efectes en les víctimes i el rol de l’educador social
/
Giménez Gutiérrez, Paula ;
Bermúdez Ruiz, Adrian tut.
Aquest treball de fi de grau analitza la mediació, justícia restaurativa i pràctiques restauratives en sentit ampli, com a resposta complementària al buit estructural que deixa el sistema judicial en els casos de sinistres vials. [...]
This undergraduate thesis examines restorative practices, mediation, restorative justice, and restorative practices in a broad sense, as a complementary response to the structural gap left by the criminal justice system in road traffic accident cases. [...]
Este trabajo de fin de grado analiza la mediación, justicia restaurativa y prácticas restaurativas en sentido amplio, como respuesta complementaria al vacío estructural que deja el sistema judicial en los casos de siniestros viales. [...]
2026
|
|
2026-09-22
18:17 |
|
2026-09-22
15:13 |
|
2026-09-21
17:22 |
|
2026-09-21
17:22 |
|
2026-09-21
17:22 |
|
2026-09-21
09:12 |
|
19 p, 19.8 MB |
A Comprehensive Analysis of Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
/
Pla Antigas, Mariona ;
Casas Roma, Jordi tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Aquest projecte explora l’aprenentatge per reforç multiagent (MARL) combinant fonaments teòrics amb implementacions pràctiques. Examina paradigmes clau d’aprenentatge, incloent-hi l’aprenentatge independent, l’aprenentatge centralitzat i l’entrenament centralitzat amb execució descentralitzada, tot abordant reptes fonamentals com la no-estacionarietat i l’assignació del crèdit en entorns multiagent. [...]
This project explores multi-agent reinforcement learning (MARL) by combining theoretical foundations with practical implementations. It examines key learning paradigms, including independent learning, centralised learning, and centralised training with decentralised execution, while addressing fundamental challenges such as non-stationarity and multi-agent credit assignment. [...]
Este proyecto explora el aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) combinando fundamentos teóricos con implementaciones prácticas. Examina paradigmas clave de aprendizaje, incluyendo el aprendizaje independiente, el aprendizaje centralizado y el entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, abordando desafíos fundamentales como la no estacionariedad y la asignación de crédito en entornos multiagente. [...]
2026
|
|
2026-09-21
09:12 |
|
16 p, 2.2 MB |
Social Networks Modelling
/
Gascón Marzo, Andreu ;
Sikora, Anna tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Predicting user interactions in decentralized social networks requires capturing both complex community structures and rapidly evolving temporal dynamics. This study presents a scalable Spatio-Temporal Graph Attention framework for multi-task link prediction, utilizing a massive dataset from the Bluesky social protocol. [...]
2026
|
|
2026-09-21
08:12 |
|
16 p, 5.4 MB |
From 2D attention maps to 3D visualizations in deep driving models
/
Bonet Saez, Josep ;
López Peña, Antonio M. tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ;
Universitat Autònoma de Barcelona.
Escola d'Enginyeria
L'adopció de models d'aprenentatge profund d'extrem a extrem (end-to-end) en la conducció autònoma ha permès obtenir millores significatives en el rendiment, però la seva naturalesa de "caixa negra" dificulta la verificació de la seguretat, la depuració d'errors (debugging) i la confiança de l'usuari. [...]
The adoption of end-to-end deep learning models in autonomous driving has led to significant performance gains, but their ”black-box” nature hinders safety verification, debugging and user trust. [...]
La adopción de modelos de aprendizaje profundo de extremo a extremo (end-to-end) en la conducción autónoma ha permitido obtener mejoras significativas en el rendimiento, pero su naturaleza de "caja negra" dificulta la verificación de la seguridad, la depuración de errores (debugging) y la confianza del usuario. [...]
2026
Intel·ligència Artificial [1497]
|
|
2026-09-21
09:12 |
|
14 p, 9.0 MB |
Are AI models fooled by 3D visual illusions?
/
Martin Campoy, Iván ;
Gómez Villa, Alexandra tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ;
Universitat Autònoma de Barcelona.
Escola d'Enginyeria
Els models d'estimació de profunditat monocular (MDE) aconsegueixen capacitats excepcionals en la reconstrucció espacial a partir d'una sola imatge, però la seva dependència de les prioritats apreses els fa susceptibles a paradoxes visuals. [...]
Monocular Depth Estimation (MDE) models achieve exceptional capabilities in spatial reconstruction from a single image, yet their dependence on learned priors makes them susceptible to visual paradoxes. [...]
Los modelos de Estimación de Profundidad Monocular (MDE) logran capacidades excepcionales en la reconstrucción espacial a partir de una sola imagen; sin embargo, su dependencia de información previa aprendida los hace susceptibles a paradojas visuales. [...]
2026
Intel·ligència Artificial [1497]
|
|
|
|
|
visitant ::
identificació
Estadístiques d'ús
Els més consultats
