Community articles — Essay

Human life has developed in many aspects since the evolution of computer started. The main function of creating new technologies is to make human life easier. New technologies are being invented everyday which creates limitless opportunities for developers to make use of these technologies to serve a specific purpose or task. The Advertising used to be print paper or TV ads. Today mobile and online video creates new ways to contact with customers. Today Ads are kind of the most popular online advertising market in the world and trading ad spaces over the Internet. Currently the social online ads like Facebook and YouTube have some preferred set of users they wish to reach by showing their ads but some cases force the users to watch their Advertising. Ethan Zuckerman wad created the first pop-up advertising on the web was 15-Aug-2014. The pop-up advertising most using in the pc application and browser, and APPs for smartphone. The small internet windows that pop up on your screen can be useful, annoying or dangerous often used by advertisers to get your attention or by viruses to trick you into clicking on them. This guide gives them basic information about your identity. Some dangerous pop-up can leak your private information like your name, number, credit card member, and etc. In this paper we sum up, all these facts contribute to show how danger the pop-up advertising with developing new pop-up advertising to leak the user identity.

This was an assignment for a college physics course. Please let me know what you think! :)

Student of Master of Science in Information Systems at Uganda Martyrs University

In this paper we will study an algorithm designed by Madgwick which is commonly used to determine the orientation of a quadcopter. The algorithm uses a group of accelerometers, gyroscopes and magnetometers integrated in what is called an IMU as input. Some differences have been found between the results obtained by the original paper and the implementation done by the author. Therefore, a thorough study has been made, finding a miscalculation in the equations. The results show a relative average error in the orientation of 1,44 ppm.

Discussing whether an Autonomous Car should be bounded by the 3 Laws of Robotics by comparing their definitions. This is the first research paper I have ever written so the references would be a lackluster.

Código ASCII

Es posible diseñar modelos en donde la variable dependiente posea característica cualitativas, ese es el caso que analizaremos en el presente trabajo, enfocándonos únicamente en el modelo LOGIT que nos brinda ciertas ventajas en comparación a un modelo lineal de probabilidad, estimada por mínimos cuadrados ordinarios(MCO) para lo cual resaltaremos dichas diferencias. Los modelos de regresión con respuesta cualitativa son modelos de regresión en los cuales la variable dependiente puede ser de naturaleza cualitativa, mientras que las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas, o una mezcla de las dos; por ejemplo, si se está estudiando la relación entre ingresos y el pagar o no impuesto de renta, la respuesta o regresada solo puede tomar dos valores (si paga impuesto de renta o no paga dicho impuesto); otros ejemplos en que la regresada es cualitativa son si la familia posee o no vivienda propia, se aprueba o pierde un curso, padece determinada enfermedad o no la padece. La variable cualitativa en estos tipos de modelos no tiene que restringirse simplemente a respuestas de sí o no, la variable respuesta puede tomar más de dos valores, ser tricotómica o politómica, también se establecen modelos en lo que la variable dependiente es de carácter ordinal o de carácter nominal, en donde no hay preestablecido ningún tipo de orden. En este trabajo se analizara el modelo LOGIT en donde la variable dependiente es de carácter binario o dicotómico (sí o no). (Green 2001) Se trata pues de adoptar una formulación no lineal que obligue a que los valores estimados estén entre 0 y 1 ya que, la regresión con una variable binaria dependiente Y modeliza la probabilidad de que Y = 1. La regresión LOGIT utiliza una función de distribución logística, su función de distribución de probabilidad da lugar a probabilidades ente 0 y 1, y presenta un crecimiento no lineal (con mayores incrementos en la parte central).

A note on gradient-based optimization.

Consumo de Alimentos Provenientes de Animales: el Mayor y Más Ignorado Factor Contaminante