Proyectos por año
Huella digital
Profundizar en los temas de investigación en los que Flavio Vinicio Changoluisa Panchi está activo. Estas etiquetas de temas provienen de las obras de esta persona. Juntos, forma una huella digital única.
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Colaboraciones y áreas de investigación principales de los últimos cinco años
Colaboración externa reciente a nivel de país/territorio. Para consultar los detalles, haga clic en los puntos o
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Estudio de las Características de la Actividad Cerebral que Permiten la Predicción del Desempeño de Working Memory Aplicado a la Toma de Decisiones Fase 3
Changoluisa Panchi, F. V. (Investigador principal), Rodriguez, F. D. B. (Investigador Secundario) & Ñacato Pizarro, E. M. (Investigador Secundario)
10/06/24 → …
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Estudio de las Características de la Actividad Cerebral que Permiten la Predicción del Desempeño de Working Memory y su Implantación en Redes de Sensores Corporales Fase 2
Changoluisa Panchi, F. V. (Investigador principal), Tipan Simbaña, M. N. (Investigador Secundario), Rodriguez, F. D. B. (Investigador Secundario), Muñoz Sañay, L. F. (Estudiante Investigador), Comina Velasque, M. A. (Estudiante Investigador), Villacis Changoluisa, J. A. (Estudiante Investigador) & Tupiza Taco, M. K. (Estudiante Investigador)
1/06/23 → 18/12/23
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Estudio de las Características de la Actividad Cerebral que Permiten la Predicción del Desempeño de Working Memory y su Implantación en Redes de Sensores Corporales
Changoluisa Panchi, F. V. (Investigador principal)
31/03/22 → 31/12/22
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Inteligencia Artificial en la Caracterización del Desempeño de Working Memory y las Emociones
Changoluisa Panchi, F. V. (Investigador principal)
16/04/21 → 18/01/22
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Aprendizaje Automática para la Predicción del Desempeño de la Memoria de Trabajo
Changoluisa Panchi, F. V. (Investigador principal), De Borja Rodriguez, F. (Coinvestigador) & Varona Martinez, P. (Coinvestigador)
11/06/20 → 30/12/20
Proyecto: Investigación y Desarrollo
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Detecting P300-ERPs Building a Post-validation Neural Ensemble with Informative Neurons from a Recurrent Neural Network
Oliva, C., Changoluisa, V., Rodríguez, F. B. & Lago-Fernández, L. F., 2023, Artificial Intelligence Applications and Innovations - 19th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2023, Proceedings. Maglogiannis, I., Iliadis, L., MacIntyre, J. & Dominguez, M. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 90-101 12 p. (IFIP Advances in Information and Communication Technology; vol. 675 IFIP).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución de conferencia › revisión exhaustiva
1 Cita (Scopus) -
Enhancing P300 Detection in Brain-Computer Interfaces with Interpretable Post-processing of Recurrent Neural Networks
Oliva, C., Changoluisa, V., Rodríguez, F. B. & Lago-Fernández, L. F., 2023, Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2023 - 32nd International Conference on Artificial Neural Networks, Proceedings. Iliadis, L., Papaleonidas, A., Angelov, P. & Jayne, C. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 25-36 12 p. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); vol. 14259 LNCS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución de conferencia › revisión exhaustiva
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Performance Analysis of Emotion Recognition Prediction on Mobile Devices
Pillajo Pilaguano, J. F., Tello Arévalo, P. E. & Panchi, F. V. C., 2023, Smart Technologies, Systems and Applications - 3rd International Conference, SmartTech-IC 2022, Revised Selected Papers. Narváez, F. R., Urgilés, F., Salgado-Guerrero, J. P. & Bastos-Filho, T. F. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 77-90 14 p. (Communications in Computer and Information Science; vol. 1705 CCIS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución de conferencia › revisión exhaustiva
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Predicting Working Memory Performance Based on Specific Individual Eeg Spatiotemporal Features
Título traducido de la contribución :Predecir el rendimiento de la memoria de trabajo en función de características espaciotemporales individuales específicas del EEG Producción científica: Contribución a una revista › Artículo
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A Fine Dry-Electrode Selection to Characterize Event-Related Potentials in the Context of BCI
Changoluisa, V., Varona, P. & Rodriguez, F. B., 2021, Advances in Computational Intelligence - 16th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2021, Proceedings. Rojas, I., Joya, G. & Catala, A. (eds.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, p. 230-241 12 p. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); vol. 12861 LNCS).Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congreso › Contribución de conferencia › revisión exhaustiva