4 resultados para penalty

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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Building on Item Response Theory we introduce students’ optimal behavior in multiple-choice tests. Our simulations indicate that the optimal penalty is relatively high, because although correction for guessing discriminates against risk-averse subjects, this effect is small compared with the measurement error that the penalty prevents. This result obtains when knowledge is binary or partial, under different normalizations of the score, when risk aversion is related to knowledge and when there is a pass-fail break point. We also find that the mean degree of difficulty should be close to the mean level of knowledge and that the variance of difficulty should be high.

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[ES]A lo largo de este artículo se pasan revista a cinco cuentiones que muestran la evolución de la pena de muerte en la Corona de Castilla a lo largo de la Edad Media. En primer lugar, se presta atención al paso de la ejecución privada de la justicia a la pública y en qué casos se mantuvo la venganza, aunque con la autorización judicial. En segundo lugar, se pasa revista a las formas de aplicar la pena de muerte, privilegiando los siguientes tipos: el ahorcamiento por los pies, el asaeteamiento, el empozamiento y el encubamiento. En tercer lugar, se expone el ritual de ejecución de las penas capitales desde que el reo sale de la cárcel y es conducido al cadalso, hasta que el cuerpo es sepultado o queda expuesto a perpetuidad. En cuarto lugar, se reflexiona sobre la incidencia de la rebeldía o contumacia del acusado ante los requerimientos de la justicia en la imposición de la pena de muerte. En quinto y último lugar, se analizan las circunstancias que llevaron a la Corona de Castilla, a partir del último tercio del siglo XV, a relegar la pena de muerte entre el elenco punitivo y preferir castigos que tuvieran utilidad pública.

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Singular Value Decomposition (SVD) is a key linear algebraic operation in many scientific and engineering applications. In particular, many computational intelligence systems rely on machine learning methods involving high dimensionality datasets that have to be fast processed for real-time adaptability. In this paper we describe a practical FPGA (Field Programmable Gate Array) implementation of a SVD processor for accelerating the solution of large LSE problems. The design approach has been comprehensive, from the algorithmic refinement to the numerical analysis to the customization for an efficient hardware realization. The processing scheme rests on an adaptive vector rotation evaluator for error regularization that enhances convergence speed with no penalty on the solution accuracy. The proposed architecture, which follows a data transfer scheme, is scalable and based on the interconnection of simple rotations units, which allows for a trade-off between occupied area and processing acceleration in the final implementation. This permits the SVD processor to be implemented both on low-cost and highend FPGAs, according to the final application requirements.