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Antonio Jesús Rivera Rivas
First name
Antonio Jesús
Last name
Rivera Rivas
2017
Charte Ojeda, F., Romero, I., Rivera Rivas, A. J., & Castro, E. (2017). Modeling the Transformation of Olive Tree Biomass into Bioethanol with Reg-CO2RBFN. 733-744. Cádiz (Spain). https://doi.org/10.1007/978-3-319-59153-7_63 (Original work published)
Pulgar Rubio, F. J., Rivera Rivas, A. J., Charte Ojeda, F., & del Jesus Díaz, M. J. (2017). On the Impact of Imbalanced Data in Convolutional Neural Networks Performance. 220-232. La Rioja (Spain). https://doi.org/10.1007/978-3-319-59650-1_19 (Original work published)
Charte Ojeda, F., Espinilla, M., Rivera Rivas, A. J., & Pulgar Rubio, F. J. (2017). Uso de dispositivos FPGA como apoyo a la enseñanza de asignaturas de arquitectura de computadores. Enseñanza Y Aprendizaje de Ingeniería de Computadores. Revista de Experiencias Docentes en Ingeniería de Computadores, 7, 37-52.
2016
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Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., Pulgar Rubio, F. J., & del Jesus Díaz, M. J. (2016). Explotación de la potencia de procesamiento mediante paralelismo: un recorrido histórico hasta la GPGPU. Enseñanza Y Aprendizaje de Ingeniería de Computadores. Revista de Experiencias Docentes en Ingeniería de Computadores, 6, 19-33.
Espinilla, M., Santamaría, J., & Rivera Rivas, A. J. (2016). Gamificación en procesos de autoentrenamiento y autoevaluación. Experiencia en la asignatura de Arquitectura de Computadores. 6, 55-65.
Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., del Jesus Díaz, M. J., & Herrera Triguero, F. (2016). MLSMOTE: Approaching imbalanced multilabel learning through synthetic instance generation. XVII Conferencia de la Asociación Española Para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2016), 821-822. Salamanca (Spain). (Original work published)
Herrera Triguero, F., Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., & del Jesus Díaz, M. J. (2016). Multilabel Classification: Problem Analysis, Metrics and Techniques. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-41111-8
Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., del Jesus Díaz, M. J., & Herrera Triguero, F. (2016). On the Impact of Dataset Complexity and Sampling Strategy in Multilabel Classifiers Performance. 500-511. Seville (Spain). https://doi.org/10.1007/978-3-319-32034-2_42 (Original work published)