4 resultados para CLASSIFICATIONS


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[Es] Las habilidades sociales, o habilidades interpersonales, han sido objeto de creciente interés durante los últimos años en psicología social, clínica y educativa; y, sin embargo, tanto su evaluación como la intervención psicológica para su mejora se topan con una desconcertante proliferación de clasificaciones o categorías divergentes de las mismas. En este trabajo, y como resultado de sucesivos análisis factoriales, se proponen cinco grandes categorías de habilidades sociales (Interacción con personas desconocidas en situaciones de consumo, Interacción con personas que atraen, Interacción con amigos y compañeros, Interacción con familiares, y Hacer y rechazar peticiones a los amigos/as) que responden a distintos contextos de interacción social. Las cinco escalas, correspondientes a tales categorías, de un nuevo instrumento de medida, el Cuestionario de Dificultades Interpersonales (CDI), con alta consistencia interna (·= 0,896), explican el 47,47% de la varianza total. Los análisis correlacionales entre el CDI y el Test de Autoverbalizaciones en la Interacción Social (SISST) de Glass, Merluzzi, Biever y Larsen (1982) revelan diferencias cognitivas significativas entre los sujetos de alta y baja habilidad social, dándose una mayor frecuencia de autoverbalizaciones positivas y una menor frecuencia de autoverbalizaciones negativas en los sujetos de alta habilidad social que en los sujetos de baja habilidad social.

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In spite of over a century of research on cortical circuits, it is still unknown how many classes of cortical neurons exist. Neuronal classification has been a difficult problem because it is unclear what a neuronal cell class actually is and what are the best characteristics are to define them. Recently, unsupervised classifications using cluster analysis based on morphological, physiological or molecular characteristics, when applied to selected datasets, have provided quantitative and unbiased identification of distinct neuronal subtypes. However, better and more robust classification methods are needed for increasingly complex and larger datasets. We explored the use of affinity propagation, a recently developed unsupervised classification algorithm imported from machine learning, which gives a representative example or exemplar for each cluster. As a case study, we applied affinity propagation to a test dataset of 337 interneurons belonging to four subtypes, previously identified based on morphological and physiological characteristics. We found that affinity propagation correctly classified most of the neurons in a blind, non-supervised manner. In fact, using a combined anatomical/physiological dataset, our algorithm differentiated parvalbumin from somatostatin interneurons in 49 out of 50 cases. Affinity propagation could therefore be used in future studies to validly classify neurons, as a first step to help reverse engineer neural circuits.

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[EU]Gradu amaierako lan honetan, Industria Ingenieritza graduan zehar emandako zenbait irakasgaietan landutako kontzeptuak oinarri bezala hartuta SCARA robot industrialaren analisia egin da. Lau askatasun gradu dituzten robot hauek oso erabiliak dira industrian beraien lan ziklo azkar, karga handiak jasateko kapazitate, errepikortasun eta aplikazio ugariengatik. Proiektua, bi zati nagusitan banandu da: SCARA motako robot baten analisi zinematikoa, robotaren irudikapena eta ibilbideen sorkuntza Matlab programa erabiliz. Adept Cobra e-Vario 600, SCARA motako prototipo errealarekin interakzioa. Proiektuan zehar garatuko diren edukien egitura ondorengoa izango da: Lehenik eta behin, proiektuko lehen atalean proiektua kokatuta dagoen testuinguruaren azalpena emango da, baita ere testuinguru horrek gaur egun, sail desberdinetan, duen garrantzia. Proiektuko bigarren atalean, lana egiterakoan proposatu diren helburuak eta proiektuak eskaintzen dituen onurak adieraziko dira. Bestetik, proiektuko hirugarren atalean, gaiaren egoeran, SCARA robotera heldu arte robotek historian zehar izan duten garapena eta hauen sailkapen desberdinak azalduko dira. Laugarren atalean, metodologian, proiektu honetan garatuko diren bi zati nagusien deskribapen zehatza emango da. Azkenik, proiektuko azken atalean, lana burutzeko bete behar izan diren ataza bakoitzaren deskribapena eta iraupena, aurrekontua, arriskuen analisia eta proiektu honetatik atera ditugun ondorioak ematen dira.

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[ES] El conjunto industrial achelense de Puyo (Lannemezan, Hautes-Pyrénées), descubierto por G. Laplace en 1954 en posición estratigráfica rissiense, está compuesto por 360 ejemplares líticos tallados en cuarcita local. Este efectivo industrial se reparte entre: 218 piezas retocadas (en las que se han definido 226 tipos primarios), 136 lascas y 6 núcleos. Tecnológicamente, la mayor parte de las industrias parecen estar en relación con un debitado sobre yunque; técnica de talla que ha procurado unas lascas con unos atributos muy específicos, en las que, en varios casos, son más que evidentes sus analogías morfológicas con los "hachereaux". En este sentido, la elevada presencia de "hachereaux" bien formateados y de otras piezas hacheroides más elementales, menos elaboradas, así como de varias formas particulares de utillaje macrolítico (ojivas, puntas), nos ha llevado a plantear una propuesta de definición y clasificación analítica particular para estos temas. La contribución global de estas piezas macrolíticas es superior a la de los útiles convencionales o más habituales. Por último, en lo que concierne a la valoración tipológica, este original complejo achelense está definido esencialmente, además de por los más numerosos tipos hacheroides, por una casi similar presencia de denticulados y una importante contribución de puntas carenoides. Más complementariamente, deben estimarse las aportaciones de ojivas y raederas, y son francamente minoritarios los restantes grupos tipológicos considerados (de cantos tallados, truncaduras, puntas planas, abruptos, raspadores, "becs", fragmentos de piezas bifaciales indeterminadas y "écaillés").