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In the last few years the resolution of NLP tasks with architectures composed of neural models has taken vogue. There are many advantages to using these approaches especially because there is no need to do features engineering. In this paper, we make a survey of a Deep Learning architecture that propose a resolutive approach to some classical tasks of the NLP. The Deep Learning architecture is based on a cutting-edge model that exploits both word-level and character-level representations through the combination of bidirectional LSTM, CNN and CRF. This architecture has provided cutting-edge performance in several sequential labeling activities for the English language. The architecture that will be treated uses the same approach for the Italian language. The same guideline is extended to perform a multi-task learning involving PoS labeling and sentiment analysis. The results show that the system performs well and achieves good results in all activities. In some cases it exceeds the best systems previously developed for Italian.

This study is focused on lives of twelve women who prepared their doctorates in mathematics at the Faculty of Philosophy of the German University in Prague in the years 1882–1945, respectively at the Faculty of Science of the Czech University in Prague in the years 1882–1920 and 1921–1945 (known as Charles University in Prague in the latter period). In the first part, a short description of the historical background about women's studies at the universities in the Czech lands and a statistical overview of all PhD degrees in mathematics awarded at both universities in Prague is given for a better understanding of the situation with women's doctoral procedures. In the second part, a description of the successful doctoral procedures in mathematics of three women at the German University in Prague and of eight women at Charles University in Prague, as well as one unsuccessful doctoral procedure, are presented.

Este gráfico muestra como cambia el espectro de una señal banda base de OFDM cuando es "trasladado" mediante una señal portadora de alta frecuencia. Para no representar el gráfico a una frecuencia de portadora determinada (f_C), la función ofdm(x) es "trasladada" a una razón de (f-f_C)/Rs de modo que la portadora esté representada a un valor cero. La imagen para esta figura se basa en la que aparece en la página 647, del texto "Digital Modulation Techniques, Second Edition" de Fuqin Xiong, editado por Artech House, Inc.

Este listado muestra el espectro de una portadora senoidal modulada en tres diferentes variantes de QAM. La Distribución Espectral de Potencia o espectro de potencia es la función sinc(x) elevada al cuadrado, con lo que se obtiene la función qam(x) para una portadora, cuando se aplica una escala lineal logarítmica en base 10. Esta figura se basa en la ecuación presentada en la página 459 del texto "Digital Modulation Techniques, Second Edition", de Fuqin Xiong, editado por Artech House, Inc.

La siguiente codificación LaTeX corresponde al gráfico de los espectros de OFDM (Multiplexado por División en Frecuencia Ortogonal) en banda base de sistemas que tienen 4, 16 y 64 subportadoras, respectivamente, dentro de un mismo ancho de banda, basándose siempre en que las distribuciones espectrales de potencia o espectros de las portadoras individuales que llevan algún tipo de modulación digital (ASK, PSK o QAM de M-niveles) es la función sinc(x) que se define en el listado, elevada al cuadrado, lo que origina la función ofdm(x). La "Sección colores de etiquetas" define los colores de las etiquetas del título del gráfico, los títulos de los ejes y el color de fondo del gráfico. En la "Sección de sumas de portadoras" se usa la orden \pgfplotsinvokeforeach{} en tres ocasiones para calcular la suma de todas las funciones que forma el espectro superpuesto para 4, 16 y 64 subportadoras cuyas curvas se representan en colores Goldenrod, Blue (azul) y Red (rojo). Para evitar las distorsiones de los gráficos, los límites se han cambiado desde -0.05 hasta 2. El eje horizontal representa la fracción normalizada f/(N*Rs), donde Rs es la velocidad de símbolos OFDM transmitidos y N la cantidad de portadoras, versus S(f) que representa la potencia normalizada. Esta figura se basa en la figura de la página 643, del texto "Digital Modulation Techniques, Second Edition", de Fuqin Xiong, editado por Artech House, Inc.

La rutina que les presento, muestra el gráfico real de la distribución de potencia espectral o, simplemente, espectro en potencia, de una señal en banda base de OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, Multiplexado por división de frecuencias ortogonales) que consiste en la suma de 4 señales senoidales portadoras moduladas en algún tipo de técnica digital como ASK, PSK, QAM o cualquiera de sus variantes (de M niveles todas ellas). El espectro de cada señal portadora es la función sinc(x), que se define en el listado, elevada al cuadrado, de la que proviene la función ofdm(x) también definida allí. Esta rutina corrige el ejemplo titulado "Espectro de OFDM" (publicado en https://www.overleaf.com/articles/espectro-de-ofdm/xxcsbsjjtbcb) En la "Sección de sumas de portadoras" se usa la orden \pgfplotsinvokeforeach{0,...,3} para calcular la suma de los espectros de las 4 portadoras moduladas. Para evitar las distorsiones de los gráficos, los límites se han cambiado desde -0.1 hasta 5. La curva en color "Salmon", representa la suma de todos los espectros individuales. El eje horizontal representa la fracción f/Rs, donde Rs es la velocidad de símbolos OFDM transmitidos versus S(f) que representa la potencia normalizada al valor de 1. El gráfico está basado en el mostrado en la página 642 del texto "Digital Modulation Techniques, 2nd Edition" de la editorial Artech House, Inc. de Fuqin Xiong.

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Esta presentación algunas definiciones y resultados del análisis complejo; todas ellas presentadas con el fin de dar una prueba completa del principio de identidad y del principio del argumento. Referencias de la presentación: Basic Complex ANalysis, 3rd Ed. Jerrold E. Marsden, Michael J. Hoffman.