36 resultados para análisis del entorno


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[ES] En los productos industriales se ha comprobado que los ahorros más importantes se introducen en la fase de diseño, tanto del producto como del proceso de producción. Los aportes realizados en la fase de fabricación son generalmente de escasa repercusión.

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Programa de doctorado: Estudios interdisciplinares de lengua, literatura, cultura, traducción y tradición clásica.

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[ES] Se presenta el estudio sobre una red social, denominada Sociedad y Tecnología (SyT), construida sobre la plataforma Elgg, cuyo objetivo es promover el uso de entornos personales de trabajo y aprendizaje (PLWE) para el desarrollo de aprendizaje colaborativo. Los parámetros que analizamos permitirán determinar la presencia, en la estructura relacional de los sujetos y los grupos, de procesos de aprendizaje autogestionado y social.

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[ES] El desarrollo experimentado en las islas durante los últimos años, ha sometido al litoral de algunas islas del archipiélago canario a una desmesurada presión medioambiental, debilitando los hábitats que predominan en nuestras islas, como las praderas de fanerógamas marinas. Estas praderas conocidas en Canarias como “sebadales” funcionan como una guardería para gran cantidad de especies, aumentando la supervivencia a través de la protección de depredadores y por la gran cantidad de recursos alimenticios que proporciona. Para evaluar este “efecto guardería” de los sebadales, es preciso evaluar cuantitativamente el asentamiento y el reclutamiento, y los colectores artificiales pasivos representan una magnifica herramienta para ello.

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Programa de doctorado: Doctorado en Formación del Profesorado.

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Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

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Programa de doctorado: Ingeniería Ambiental y Desalinización

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[ES]El spam, o correo no deseado enviado masivamente, es una amenaza que afecta al correo electrónico y otros medios de comunicación telemática. Su alto volumen de circulación genera pérdidas temporales y económicas considerables. Se presenta una solución a este problema: un sistema inteligente híbrido de filtrado antispam, basado en redes neuronales artificiales (RNA) no supervisadas. Consta de una etapa de preprocesado y de otra de procesado, basadas en distintos modelos de computación: programada (con 2 fases: manual y computacional) y neuronal (mediante mapas autoorganizados de Kohonen, SOM), respectivamente. Este sistema ha sido optimizado usando, como cuerpo de datos, ham de “Enron Email” y spam de dos fuentes diferentes. Se analiza la calidad y el rendimiento del mismo mediante diferentes métricas.