6 resultados para Petrarca, Francesco, 1304-1374

em Universitat de Girona, Spain


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The SIGFRUT project is set within what we could call GIS applications in a web environment. (The acronym GIS is SIG in Spanish). We are all familiar with Internet map servers or IMS, with which we can visualize different thematic layers, check their attributes and, in the best cases, consult a data base, selecting and visualizing the elements that meet the required conditions. Nevertheless, these types of applications are basically simple map viewers and do not have any more functional features than the classic tools of visualization and consultation.(...)

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El servicio WFS-G de Nomenclátor del Instituto de Cartografía de Andalucía (ICA) basa sus servicios en una base de datos que sigue el estándar del Modelo de Nomenclátor de España y que actualmente contiene unos 149.500 topónimos e identificadores geográficos clasificados temáticamente en áreas administrativas, entidades de población, hidrografía, orografía, patrimonio, infraestructuras, actividades industriales, extractivas, servicios y equipamientos. Este servicio OGC basado en el software libre Deegree 2.2. trata de dar servicio a otros proyectos del ICA como la IDEAndalucia, el catálogo de productos on-line LINE@ y en un futuro al buscador de cartografía histórica; por otro lado dispone de un visor propio de búsqueda de nombres geográficos con utilidades de descarga, rectificación y localización de topónimos cercanos

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L’objecte del projecte és realitzar un estudi de viabilitat tècnica i econòmica respecte la implantació del mètode Ganimede® en el procés de vinificació enfront els sistemes convencionals. Aquest mètode es basa en la instal•lació dels dipòsits fermentadors patentats anomenats també Ganimede® que van néixer durant la verema 1997 de la mà de l’enòleg i inventor italià Francesco Marin

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This paper proposes a pose-based algorithm to solve the full SLAM problem for an autonomous underwater vehicle (AUV), navigating in an unknown and possibly unstructured environment. The technique incorporate probabilistic scan matching with range scans gathered from a mechanical scanning imaging sonar (MSIS) and the robot dead-reckoning displacements estimated from a Doppler velocity log (DVL) and a motion reference unit (MRU). The proposed method utilizes two extended Kalman filters (EKF). The first, estimates the local path travelled by the robot while grabbing the scan as well as its uncertainty and provides position estimates for correcting the distortions that the vehicle motion produces in the acoustic images. The second is an augment state EKF that estimates and keeps the registered scans poses. The raw data from the sensors are processed and fused in-line. No priory structural information or initial pose are considered. The algorithm has been tested on an AUV guided along a 600 m path within a marina environment, showing the viability of the proposed approach