999 resultados para Algoritmo genético, Algoritmo memético e vocabulary Building
Resumo:
L’HTA rappresenta un valido strumento per operare un’analisi dell’impatto clinico,economico e organizzativo di apparecchiature sempre più tecnologicamente sofisticate.Il SIC si inserisce nella valutazione multidisciplinare con le metodologie dell’HTA garantendo appropriatezza e aggiornamento del patrimonio tecnologico per rendere più efficiente l’erogazione delle prestazioni sanitarie.L’HTA dalla valutazione dei bisogni analizza l’applicabilità clinica.Un SIC deve essere in grado di elaborare dati tecnici,gestionali e clinici mediante il software di gestione della manutenzione del parco macchine che nel caso dell’AOSP BO è TMS che gestisce tutte le fasi del ciclo di vita di un’apparecchiatura biomedica.Il ruolo strategico del SIC prevede la programmazione degli investimenti e la valutazione rigorosa nella scelta del rinnovo tecnologico (urgente o programmato) o del potenziamento del parco tecnologico.L’algoritmo analizzato va a individuare diverse categorie di apparecchiature del Sant’Orsola e valuta modello per modello se e quanto risulta efficiente dopo un’attenta analisi il loro trasferimento all’interno del nuovo Polo Cardio Toraco Vascolare inaugurato il 14 dicembre 2015,determinando così un eventuale rinnovo tecnologico,aggiornamento,fuori uso o mantenimento in vita della strumentazione in esame.Le fasi dell’algoritmo finalizzato alla definizione dei recuperi delle apparecchiature medicali nell’ambito dei progetti di riqualificazione tecnologica sono: 1.Normativo (rispondenza a prescrizioni generali relative alla sicurezza e verifiche particolari.Si definisce anche un’analisi dei rischi). 2.Funzionale (si analizzano su TMS l’età dell’apparecchiatura,i tempi di disservizio,il numero e la frequenza delle azioni di manutenzione, le parti consumabili). 3.Economico (costi degli interventi e mantenimento dell'apparecchiatura, spese relative ai pezzi di ricambio o materiale deperibile,contratto di assistenza). 4.Prestazionale (valutazione dello stato del sistema in toto).
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In questa tesi si è realizzato un nuovo algoritmo di "Landing Detection",il quale utilizza i dati rilevati dall’accelerometro e dal giroscopio, situati all’interno dell’IMU (Inertial Measurement Unit), e i segnali PWM inviati ad i motori, rappresentati dai livelli dei canali di radiocomunicazione (RC).
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L'attività di tesi è stata svolta presso la divisione System Ceramics della società System Group S.p.A. di Fiorano Modenese (MO) che si occupa dello sviluppo di soluzioni per l'industria ceramica, tra cui la decorazione delle piastrelle. Tipicamente nelle industrie ceramiche la movimentazione dei pezzi è effettuata tramite nastro trasportatore e durante il trasporto i pezzi possono subire leggeri movimenti. Se il pezzo non viene allineato alla stampante prima della fase di decorazione la stampa risulta disallineata e vi possono essere alcune zone non stampate lungo i bordi del pezzo. Perciò prima di procedere con la decorazione è fondamentale correggere il disallineamento. La soluzione più comune è installare delle guide all'ingresso del sistema di decorazione. Oltre a non consentire un’alta precisione, questa soluzione si dimostra inadatta nel caso la decorazione venga applicata in fasi successive da stampanti diverse. Il reparto di ricerca e sviluppo di System Ceramics ha quindi ideato una soluzione diversa e innovativa seguendo l'approccio inverso: allineare la grafica via software a ogni pezzo in base alla sua disposizione, invece che intervenire fisicamente modificandone la posizione. Il nuovo processo di stampa basato sull'allineamento software della grafica consiste nel ricavare inizialmente la disposizione di ogni piastrella utilizzando un sistema di visione artificiale posizionato sul nastro prima della stampante. Successivamente la grafica viene elaborata in base alla disposizione del pezzo ed applicata una volta che il pezzo arriva presso la zona di stampa. L'attività di tesi si è focalizzata sulla fase di rotazione della grafica ed è consistita nello studio e nell’ottimizzazione del prototipo di applicazione esistente al fine di ridurne i tempi di esecuzione. Il prototipo infatti, sebbene funzionante, ha un tempo di esecuzione così elevato da risultare incompatibile con la velocità di produzione adottata dalle industrie ceramiche.
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Caratteristiche hardware di un rover terrestre (progetto SHERPA). Implementazione tramite il framework ROS di un algoritmo di alto livello di navigazione autonoma basato su due possibili algoritmi di basso livello: LOS (Lightweight Object Streaming developed by BlueBotics) o Navigation Stack. Sviluppo di una Control Ground Station (Java) basata su: protocollo SSH2 oppure sfruttando la libreria LOS.
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L’Image Labeling è una tecnica che si occupa di assegnare ad ogni pixel di un’immagine un valore, chiamato label (etichetta), in base a determinate caratteristiche dei punti vicini. Lo scopo del labeling è di semplificare e/o modificare la rappresentazione delle immagini al fine di ottenere qualcosa di più significativo e facile da analizzare.
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Implementazione sequenziale e parallela dell'algoritmo Evolution Constructed feature per il riconoscimento di oggetti in immagini. Analisi dei risultati ottenuti dall'algoritmo tramite la precision e la recall. Confronto dei tempi di esecuzione delle due versioni dell'algoritmo al fine di valutare gli effettivi guadagni ottenuti tramite la parallelizzazione.
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La información básica sobre el relieve de cuencas hidrográficas, mediante metodologías analítico-descriptivas permite contar con los parámetros físicos necesarios para el estudio de los recursos naturales tales como manejo integrado de cuencas, impacto ambiental, degradación de suelos, deforestación, conservación de los recursos hídricos, entre otros. Todos estos procesos ligados a una fuerte componente espacial permiten el uso de sistemas de información geográfica. Los Modelos Digitales de Elevación (DEM) y sus derivados son un componente relevante de estas fuentes de datos. En este trabajo se planteó evaluar los DEMs, generados por captura indirecta de datos fuente, (puntos digitalizados sobre un plano, en formato papel, con curvas de nivel) para determinar si su calidad altimétrica varía con la resolución espacial del mismo (tamaño de grilla). Asimismo se evaluó la posible existencia de alguna interacción entre el software utilizado y los tamaños de grilla, que podría influir sobre la calidad altimétrica del DEM. Se concluyó que la resolución espacial afecta la calidad altimétrica del DEM. Se constató, asimismo, que es posible encontrar un tamaño de grilla ideal en cuanto a calidad altimétrica y peso informático del modelo digital de elevaciones generado. Respecto de la existencia de una interacción entre el tamaño de grilla y el software, que pudieran afectar la calidad de los modelos obtenidos en función de la metodología de adquisición de datos fuente, se demostró que existe esta posibilidad cuando la base de datos se genera a partir de puntos digitalizados.
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Fil: Messa, L. M.. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Odontología
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Los dispositivos robóticos se están convirtiendo en una alternativa muy extendida a las terapias de neurorrehabilitación funcional tradicionales al ofrecer una práctica más intensiva sin incrementar el tiempo empleado en la supervisión por parte de los terapeutas especialistas. Por ello, este trabajo de investigación propone un algoritmo de control anticipatorio que, bajo el paradigma 'assisted-as-needed', proporcione a una ortesis robótica las capacidades de actuación necesarias para comportarse tal y como lo haría un terapeuta que proporciona una sesión de terapia manual. Dicho algoritmo de control ha sido validado mediante un simulador robótico obteniéndose resultados que demuestran su eficacia.
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Resumen: La generalización cartográfica es el proceso que permite la obtención de cartografía derivada a partir de la generada mediante el registro de información geográfica. Normalmente, la generalización implica una reducción de escala, aunque podría ser una reducción de la cantidad de información sin reducir la escala, debido a un cambio de objetivo de la cartografía. La dificultad de la generalización aumenta cuanto menor es la escala destino y mayor la diferencia entre ésta y la escala origen. Estas dificultades se concentran en aquellas entidades que representan objetos modificados por el hombre, es decir, principalmente en los núcleos urbanos, ya que deben preservar ciertas propiedades en su geometría una vez generalizados. En este artículo, se propone un algoritmo para la generalización lineal de núcleos urbanos, basándose en las características constructivas y relacionales de las edificaciones que los conforman. Abstract: Mapping generalization is the process which derived maps are obtained from others generated by recording geographic information. Usually, generalization involves a reduction of scale, although it could be a reduction in the amount of information without reducing the scale, due to a change in target mapping. The smaller target scale, the more difficult is the generalization. Also, the more difference between origin scale and target scale, the more difficult is the generalization. The difficulties are concentrated in entities that represent objects modified by man, mainly in urban areas, as they must preserve certain geometry properties once generalized. In this paper, an algorithm is proposed for linear generalization of urban areas, based on constructive and relational characteristics of the buildings that shape them.
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Los sistemas de registro aerotransportados que utilizan láser (LiDAR) se están convirtiendo en el principal instrumental para la recogida de la información cartográfica debido, principalmente, a la gran densidad de puntos, precisión alcanzada y rapidez en la obtención de modelos digitales. Sin embargo, sería importante disponer de algoritmos que permitan filtrar la información, seleccionando aquellos puntos medidos en zonas deseadas. Cuando se miden zonas urbanas, los elementos más importantes son las edificaciones. Por ello, se propone un nuevo algoritmo que permite clasificar y diferenciar aquellos puntos medidos sobre edificios, extrayendo, como resultado, el límite exterior que definen, de tal forma que se podría calcular la zona edificada. Abstarct: Registration systems using airborne laser (LIDAR) are becoming the main device for the collection of cartographic information, mainly due to the high density of points, accuracy and rate achieved in obtaining digital models. However, it would be important to have algorithms that filter the information by selecting those points measured in targeted areas. When measuring urban areas, buildings are the most important objects. Therefore, a new algorithm is proposed to classify those measured points on buildings and to compute their outer boundaries, so the built up area can be computed.
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Cada vez es más frecuente que los sistemas de comunicaciones realicen buena parte de sus funciones (modulación y demodulación, codificación y decodificación...) mediante software en lugar de utilizar hardware dedicado. Esta técnica se denomina “Radio software”. El objetivo de este PFC es estudiar un algoritmo implementado en C empleado en sistemas de comunicaciones modernos, en concreto la decodificación de Viterbi, el cual se encarga de corregir los posibles errores producidos a lo largo de la comunicación, para poder trasladarlo a sistemas empotrados multiprocesador. Partiendo de un código en C para el decodificador que realiza todas sus operaciones en serie, en este Proyecto fin de carrera se ha paralelizado dicho código, es decir, que el trabajo que realizaba un solo hilo para el caso del código serie, es procesado por un número de hilos configurables por el usuario, persiguiendo que el tiempo de ejecución se reduzca, es decir, que el programa paralelizado se ejecute de una manera más rápida. El trabajo se ha realizado en un PC con sistema operativo Linux, pero la versión paralelizada del código puede ser empleada en un sistema empotrado multiprocesador en el cual cada procesador ejecuta el código correspondiente a uno de los hilos de la versión de PC. ABSTRACT It is increasingly common for communications systems to perform most of its functions (modulation and demodulation, coding and decoding) by software instead of than using dedicated hardware. This technique is called: “Software Radio”. The aim of the PFC is to study an implemented algorithm in C language used in modern communications systems, particularly Viterbi decoding, which amends any possible error produced during the communication, in order to be able to move multiprocessor embedded systems. Starting from a C code of the decoder that performs every single operation in serial, in this final project, this code has been parallelized, which means that the work used to be done by just a single thread in the case of serial code, is processed by a number of threads configured by the user, in order to decrease the execution time, meaning that the parallelized program is executed faster. The work has been carried out on a PC using Linux operating system, but the parallelized version of the code could also be used in an embedded multiprocessor system in which each processor executes the corresponding code to every single one of the threads of the PC version.
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En el presente documento se hablará acerca del desarrollo de un proyecto para la mejora de un programa de análisis de señales; con ese fin, se hará uso de técnicas de optimización del software y de tecnologías de aceleración, mediante el aprovechamiento del paralelismo del programa. Además se hará un análisis de acerca del uso de dos tecnologías basadas en diferentes paradigmas de programación paralela; una mediante múltiples hilos con memoria compartida y la otra mediante el uso de GPUs como dispositivos de coprocesamiento. This paper will talk about the development of a Project to improve a program that does signals analysis; to that end, it will make use of software optimization techniques and acceleration technologies by exploiting parallelism in the program. In Addition will be done an analysis on the use of two technologies based on two different paradigms; one using multiple threads with shared memory and the other using GPU as co-processing devices.