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El 6º Taller Internacional sobre Aprendizaje Evolutivo y por Refuerzo para Sistemas Robóticos Autónomos (ERLARS 2013) tendrá lugar en Taormina, Italia, el 2 de septiembre de 2013, junto con la 12ª Conferencia Europea sobre Vida Artificial (ECAL 2013).

Mientras tanto, se han publicado en línea las actas del 5º Taller Internacional sobre Aprendizaje Evolutivo y de Refuerzo para Sistemas Robóticos Autónomos (ERLARS 2012). Consulte el sitio de ERLARS 2012 para obtener más detalles.

A continuación encontrará información y otros recursos sobre mi investigación pasada y presente, así como publicaciones relevantes. Esto incluye el código fuente del Reading People Tracker que estoy manteniendo.

Desde que empecé con la robótica en 1997 he trabajado en una serie de algoritmos para controlar robots, normalmente basados en la entrada visual, desde proyectos de investigación académica hasta aplicaciones industriales. El trabajo más destacado es el de Servo Visual basado en imágenes:

Entre varios proyectos de software en los que he participado, la calidad del software difería enormemente. Los miembros del grupo de Ingeniería de Software Aplicada de la Universidad de Reading y yo examinamos las razones subyacentes de estas diferencias. El trabajo de investigación resultante abarca las siguientes cuestiones:

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CLEAN_Customer le permite enfocar su marca en los futuros clientes mientras se conecta con su base de clientes actual directamente utilizando su método de contacto preferido. CLEAN_Customer le ayuda a crear perfiles de datos de contacto de cada cliente para que pueda tomar decisiones informadas de cómo conectar y retener a sus clientes.

CLEAN_Address se integra perfectamente en la mayoría de los principales ERP y CRM para ofrecer al usuario una experiencia ininterrumpida utilizando campos de dirección nativos. CLEAN_Address permite la comprobación de direcciones en tiempo real en todas las páginas de entrada de direcciones, así como el procesamiento por lotes de los datos de direcciones existentes.    La integración incluye un conjunto completo de informes que permiten a los administradores comprobar la calidad de los datos de las direcciones.

CLEAN_Address admite datos postales internacionales de 240 países y territorios de todo el mundo.    La integración convertirá automáticamente los datos postales internacionales en el estándar postal entregable para la dirección del país que está validando.

Nuestras soluciones de datos demográficos aprovechan un archivo de datos de más de 2.000 millones de registros que cubren 250 millones de personas y 170 millones de hogares de EE.UU. para añadir información detallada sobre los consumidores a sus registros de clientes y posibles clientes. Cuando añada a su base de datos esta gran cantidad de datos demográficos, que incluyen los ingresos de los hogares y el estado civil, los datos de residencia, la información crediticia y mucho más, podrá definir los atributos únicos de sus mejores clientes, predecir el probable comportamiento de compra futuro e identificar a los clientes potenciales más parecidos a sus mejores clientes.

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Solicitud presentada por Ensera, Inc, Anthony Aquila, Edward L. Schrenk, Thomas Lyons, Patrick Cole, David Griffin, Mike Marsh, Christian Hassold, Frederick C. Fisher, Carlos Portal, Whcb Inc, Mitchell International, Inc.

1. Un método implementado por ordenador para capturar los datos de una reclamación de seguro inicial que comprende recibir una reclamación de seguro; determinar el tipo de usuario que inicia la reclamación de seguro; presentar al usuario una primera pluralidad de preguntas relativas a una póliza de seguro bajo la que se presenta la reclamación en función del tipo de usuario; determinar si la reclamación está cubierta por una póliza válida; recuperar la información de perfil del usuario que se relaciona con la reclamación y rellenar previamente un subconjunto de una segunda pluralidad de preguntas con la información de perfil; presentar al usuario la segunda pluralidad de preguntas relativas al siniestro, en la que un subconjunto de preguntas posterior a un subconjunto inicial de preguntas presentadas en la segunda pluralidad de preguntas varía en función de las respuestas del usuario al subconjunto inicial de preguntas, donde tanto el subconjunto inicial como el posterior de preguntas varían en función del tipo de usuario;almacenar las respuestas a la primera y segunda pluralidad de preguntas en un formato de datos utilizable por un sistema de siniestros.

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Siebel Systems, Inc. (Nasdaq: SEBL), proveedor líder de software de aplicaciones empresariales, y FAST Search & Transfer(TM) (FAST(TM)), líder en el desarrollo de tecnologías de búsqueda empresarial y alertas en tiempo real, han anunciado hoy que las empresas han establecido una asociación de varios años. Los términos del acuerdo implican la integración de FAST InStream(TM) en la plataforma central de aplicaciones de negocio de Siebel, haciendo que las potentes capacidades de búsqueda empresarial de FAST estén disponibles en toda la familia de aplicaciones de negocio y soluciones alojadas de Siebel Systems. El acuerdo también proporciona a Siebel Systems la capacidad de aprovechar FAST InStream internamente. Siebel Systems tiene previsto incorporar la tecnología de búsqueda de FAST en su despliegue interno de Siebel a finales de este año.

FAST InStream, la solución de búsqueda empresarial OEM de FAST diseñada específicamente para las soluciones de los socios, está diseñada para aumentar el valor de las aplicaciones empresariales e impulsar el retorno de la inversión para los clientes de los socios, ampliando la potencia de la tecnología FAST ESP. FAST InStream, que admite tanto datos estructurados como no estructurados, proporciona un valor único en todo tipo de aplicaciones de software, incluyendo portales empresariales y sitios de intranet, sistemas de gestión de contenidos y documentos empresariales, soluciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM), soluciones de planificación de recursos empresariales (ERP), suites y aplicaciones de inteligencia empresarial (BI), así como soluciones de almacenamiento y archivo.

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