107 resultados para Hibridación de conocimientos


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Duración (en horas): De 31 a 40 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

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Duración (en horas): De 31 a 40 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

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[ES] Mientras la realidad se transforma a gran ritmo, las ideas de ciencia y de conocimiento científico entran en crisis. Esta crisis también se manifiesta en los estudios empresariales: muchos afirman que la Economía de la Empresa no es ciencia, sino un conjunto de conocimientos diversos, débilmente conectados entre sí. Otros se pierden en investigaciones alejadas de la realidad, y un último grupo no consigue remontar un enfoque meramente practicista. Por ello, estimamos que es un buen momento para recordar los fundamentos que sustentan una ciencia: su objeto formal y material y su método. Para ello se realizará una exposición sintética del pensamiento del profesor Soldevilla.

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Duración (en horas): De 41 a 50 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

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En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

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Duración (en horas): De 11 a 20 horas. Destinatario: Estudiante

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Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

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[ES]En las sociedades modernas existe una creciente preocupación por el aumento de la incidencia de la enfermedad renal crónica. Debido a la deficiencia de donantes de órganos y al elevado coste del tratamiento de diálisis, existe la necesidad de desarrollar nuevos tratamientos para estos pacientes. La medicina regenerativa basada en la aplicación de células iPS es una opción prometedora para el tratamiento de esta enfermedad. Sin embargo, la falta de conocimientos sobre el estado pluripotencial de las células y sobre su proceso de diferenciación, así como las limitaciones derivadas del propio procedimiento de reprogramación, impiden su aplicación clínica en un futuro inmediato. Para que se convierta en realidad, numerosas investigaciones se están llevando a cabo con el objetivo de mejorar el procedimiento y hacerlo adecuado para su aplicación clínica. En este trabajo se propone un método que permitiría obtener células iPS a partir de células mesangiales mediante la transfección con un vector no integrativo, el virus Sendai, portador de los genes Oct3/4, Sox2, Klf4 y c-Myc. Al tratarse de un vector no integrativo, se minimizaría el efecto del proceso de reprogramación sobre la estabilidad del genoma celular. Además, en este proyecto se estudiará la capacidad de las células iPS obtenidas para diferenciarse en células progenitoras de podocitos que puedan ser aplicadas específicamente en terapias regenerativas para enfermos renales crónicos.

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En las sociedades modernas existe una creciente preocupación por el aumento de la incidencia de la enfermedad renal crónica. Debido a la deficiencia de donantes de órganos y al elevado coste del tratamiento de diálisis, existe la necesidad de desarrollar nuevos tratamientos para estos pacientes. La medicina regenerativa basada en la aplicación de células iPS es una opción prometedora para el tratamiento de esta enfermedad. Sin embargo, la falta de conocimientos sobre el estado pluripotencial de las células y sobre su proceso de diferenciación, así como las limitaciones derivadas del propio procedimiento de reprogramación, impiden su aplicación clínica en un futuro inmediato. Para que se convierta en realidad, numerosas investigaciones se están llevando a cabo con el objetivo de mejorar el procedimiento y hacerlo adecuado para su aplicación clínica. En este trabajo se propone un método que permitiría obtener células iPS a partir de células mesangiales mediante la transfección con un vector no integrativo, el virus Sendai, portador de los genes Oct3/4, Sox2, Klf4 y c-Myc. Al tratarse de un vector no integrativo, se minimizaría el efecto del proceso de reprogramación sobre la estabilidad del genoma celular. Además, en este proyecto se estudiará la capacidad de las células iPS obtenidas para diferenciarse en células progenitoras de podocitos que puedan ser aplicadas específicamente en terapias regenerativas para enfermos renales crónicos.

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Este artículo tiene su origen en la experiencia obtenida con la participación durante varias ediciones en el curso "De la idea al plan empresarial" organizado conjuntamente por el Centro Europeo de Empresas e Innovación Bic Berrilan y la Universidad del País Vasco. Este curso tiene como objetivo dotar al alumno de criterios para valorar su idea empresarial, de conocimientos para desarrollarla y de asistencia técnica para hacerla realidad.

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354 p. (Bibliogr. 271-303) - Correo electrónico de la autora: andrea.guridi@gmail.com

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Este artículo habla sobre las nuevas herramientas de gestión que están siendo introducidas en el mundo de la empresa y en relación a estas herramientas, en el proceso de formación de los alumnos, se ha planteado como objetivo de la Dirección de la Escuela hace ya más de dos años, la posibilidad de contar con un software que contemple los diferentes ámbitos de la vida empresarial de forma integrada. Este tipo de paquetes reciben la denominación genérica de Enterprise Resource Planning(ERP). Prueba del éxito de la experiencia llevada a cabo en la Escuela es que la mayoría de los alumnos que siguieron el curso querían que la formación recibida tuviera algún tipo de continuación, bien en cursos superiores de especialización, en postgrados, en prácticas o incluso a futuro trabajando en empresas que demandaran este tipo de conocimientos.

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Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

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Duración (en horas): De 31 a 40 horas. Destinatario: Estudiante y Docente

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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.