13 resultados para Gelman, Jorge Daniel
em Acceda, el repositorio institucional de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. España
Resumo:
Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)
Resumo:
Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)
Resumo:
Reseña al libro de Virgilio López Lemus: Eros y Thanatos: La obra poética de Justo Jorge Padrón
Resumo:
Reseña al libro de Justo Jorge Padrón: Hespérida: Canto Universal de las Islas Canarias
Resumo:
Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)
Resumo:
[ES] El proyecto trata sobre la detección y caracterización de estructuras oceánicas de mesoescala, concretamente, los giros. Estas estructuras son muy importantes a la hora del estudio de numerosos procesos físicos, químicos y biológicos que suceden en el medio oceánico. Para ello, se han estudiado otros sistemas relacionados, se ha creado una aplicación con la que los usuarios puedan caracterizar giros de forma sencilla, y una serie de herramientas automáticas de detección de giros. Por último se han realizado una serie de pruebas y comparativas de las herramientas desarrolladas para demostrar su eficacia y que éstas cumplen todos los objetivos que se propusieron en el proyecto.
Resumo:
[ES]Acto de presentación del libro que corre a cargo del Rector José Regidor, quien esta acompañado por Cristóbal García-Blairsy; los Catedráticos de la ULPGC Ángel Luque Escalona y Maximiano Trapero; Juan Luis Gómez Pinchetti, investigador del Banco Español de Algas; y el Catedrático emérito de la Universidad de La Laguna, Wolfredo Wilpret de la Torre. El libro recoge reseñas biográficas y artículos periodísticos sobre Guillermo García-Blairsy (1958-2012), Catedrático de Biología Vegetal de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) y Director del Banco Español de Algas hasta su fallecimiento. El libro, que se divide en 13 epígrafes, cuenta con textos y aportaciones de más de una docena de personas, entre ellos: su padre Cristóbal García-Blairsy: su esposa Carolina Afonso Ferrera; el Catedrático de la ULL, Wolfredo Wilpret; el Catedrático de la ULPGC y director de la Tesis Doctoral de Guillermo García-Blairsy, Ángel Luque Escalona; los investigadores del Banco Español de Algas Antera Martel y Juan Luis Gómez; los colaboradores del antiguo Instituto de Algología Aplicada (actual Centro de Biotecnología Marina de la ULPGC) Daniel Robledo y Yolanda Fraile; el profesor del CSIC José Luis Mateo; el economista Jorge Dorta; los Catedráticos de la ULPGC, Octavio Santana y Javier Arístegui; Guillermo García-Blairsy Santandreu, hijo de Guillermo García-Blairsy que continuó con su último trabajo titulado ‘Policultivos Integrados’; Ziyadin Ramazanov, científico ruso que colaboró con el antiguo Instituto de Algología Aplicada en la década de los noventa; y María Jesús Hernández, periodista del periódico La Provincia/Diario de Las Palmas.
Resumo:
[ES]Este proyecto pretende abordar este tipo de conocimiento multidisciplinar de la asistencia sanitaria, al mismo tiempo que utiliza medio y soportes innovadores, que aportan mayor cantidad de información. El reto de englobar a diferentes disciplinas que se ven involucradas en la atención al paciente con patología respiratoria, se llevará a cabo desde la colaboración entre docentes de tres carreras universitarias diferentes, creando un material multidisciplinar que aporte una nueva metodología a los alumnos de tres titulaciones: Medicina, Fisioterapia y Enfermería.
Resumo:
[EN]This paper summarizes the proposal made by the SIANI team for the LifeCLEF 2015 Fish task. The approach makes use of standard detection techniques, applying a multiclass SVM based classifier on large enough Regions Of Interest (ROIs) automatically extracted from the provided video frames. The selection of the detection and classification modules is based on the best performance achieved for the validation dataset consisting of 20 annotated videos. For that dataset, the best classification achieved for an ideal detection module, reaches an accuracy around 40%.