Gallery — Recent

Simpel skabelon/template/preamble til foredraget "LaTeX for Begyndere" for Mat/Fys Studenterråd ved Aarhus Universitet (Februar 2019).

template criado para a apresentação do laboratorio Based on the Feather Beamer Theme.

This is a simple report template with the UCT logo. Feel free to use/modify it to suit your needs. Variables that need to be altered have been commented to make modifications easier. For example if you need to change the university logo, look for the comment '% University Logo' in main.tex and then make appropriate modifications in that line. A Table of Contents and a bibliography have also been implemented. To add entries to your bibliography, simply edit biblist.bib in the root folder and then use the '\cite{...}' command in main.tex. The Table of Contents will be updated automatically. I hope that you find this template both visually appealing and useful. - Linus

Based on a TeXnicCenter-Template, which was created by Christoph Börensen and slightly modified by Tino Weinkauf.

Diese Vorlage eignet sich für naturwissenschaftliche W-Seminararbeiten an Gymnasien. Diese Vorlage ist so übersichtlich gestaltet, dass der Schüler in der Datei Arbeit.tex nur seinen Inhalt hat. Die Präambel und das Titelblatt sind ausgelagert. In der Datei bausteine.tex finden sich Bausteine, die durch Copy/Paste in das Dokument übernommen werden können. Dies ersetzt aber nicht immer ein Nachschlagen in der Literatur oder im Internet... Viel Spaß!

Template for Bachelor or Master Thesis at the Hochschule Furtwangen University Campus

El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).

This is an un-official template for Johns Hopkins University theses. This template was originally created by R. Jacob Vogelstein, then updated by Noah J. Cowan, Brian Weitzner, John Muschelli, Leonardo Collado Torres, and Ben Ackerman.

Template de beamer #4 del Centro de Ciencias Matemáticas Versión 1