919 resultados para PROCESAMIENTO DE SEÑALES


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El presente trabajo trata de determinar el potencial que subyace en la marca como instrumento generador de valor para el sector ovino vasco, y analiza en qué medida el sector está aprovechando ese potencial. El estudio parte de una revisión de la literatura relativa al valor percibido, las señales de información, las marcas y las redes de generación de valor. Seguidamente, se realiza un análisis empírico del sector ovino vasco, recurriendo tanto a fuentes de información primarias como secundarias. Los resultados obtenidos ponen de relieve las oportunidades que brinda la marca al sector ovino vasco para proporcionar un mayor valor a los consumidores e incrementar su competitividad.

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El HACCP es un sistema preventivo más que reactivo de control de peligros. Los procesadores de alimentos pueden utilizarlo para garantizar productos alimentarios más inocuos para los consumidores. Para asegurar alimentos más inocuos, el sistema HACCP está diseñado para identificar los peligros, establecer controles y monitorear estos controles. Los peligros pueden consistir en microorganismos nocivos o en contaminantes químicos y/o físicos. (PDF tiene 289 paginas.)

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El objetivo de este trabajo es estudiar el Desastre del Titanic, utilizando la metodología del Descubrimiento del Conocimiento (KDD). La tesis propone diferentes variantes de cómo aplicar técnicas de Minería de Datos y herramientas del Aprendizaje Automático para predecir de forma eficiente la sobrevivencia de los pasajeros. Con este fin se han adaptado diferentes algoritmos de pre-procesamiento de datos, selección de variables y clasificación, a las características particulares del problema tratado. Algunos de estos algoritmos han sido implementados o sus implementaciones han sido modificadas para el caso específico del problema del Titanic.

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160 p. (Bibliogr. 141-160)

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354 p. (Bibliogr. 271-303) - Correo electrónico de la autora: andrea.guridi@gmail.com

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Duración (en horas): Más de 50 horas. Destinatario: Estudiante

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El seguimiento de distintas especies de animales contribuye en gran medida a su estudio y, por tanto, a su conservación y control. Los avances tecnológicos de los últimos años han facilitado las posibilidades de seguimiento con la creación de distintos dispositivos que permiten conocer los movimientos de la especie que se desea estudiar. Uno de los sistemas más utilizados consiste en la utilización de dispositivos GPS incorporados al espécimen sobre el que se realiza el seguimiento y cuya señal es recogida por satélites que se encargan de almacenar y posteriormente reenviar la información para su almacenamiento y procesamiento en el laboratorio. El principal problema de este sistema es su elevado coste. Existen alternativas que no presentan un coste tal alto, tales como el uso de módulos basados en telefonía móvil. Sin embargo, tienen limitaciones de cobertura, por lo que no es aplicable en todos los ámbitos. Este proyecto forma parte de una propuesta que ofrece realizar seguimiento de ejemplares de una especie de ave, la gaviota Patiamarilla, en Gipuzkoa mediante la utilización de una red de sensores y que tiene varias ventajas frente a las opciones presentadas anteriormente. En este proyecto en concreto se ha diseñado e implementado el módulo que permite recoger la información obtenida por el conjunto de sensores (cada ejemplar lleva incorporado un sensor que permite registrar su posición) y enviarla a un servidor centralizado para su posterior consulta y análisis. Adicionalmente, también se permite consultar el último estado registrado de cada dispositivo de seguimiento, además de contemplar la posibilidad de actualizar su software.

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El trabajo realizado en este proyecto se enmarca dentro del área de Procesamiento del Lenguaje Natural aplicado al ámbito de la medicina. Para este fin se han utilizado técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un modelo capaz de automatizar la clasificación de textos clínicos según el estándar ICD-9- CM (codificación estándar utilizada por la red hospitalaria europea). Aunque existe una herramienta web (https://eciemaps.mspsi.es/ecieMaps/ browser/index_9_mc.html), que facilita la clasificación, este trabajo, hoy en día es realizado manualmente. Básicamente se trata de un diccionario online, de los términos del estándar. Basándonos en trabajos previos relacionados, se ha obtenido un baseline a partir del cual se ha construido el proyecto. En primer lugar, como en cualquier trabajo relacionado con los Sistemas de Apoyo a la Decisión (DSS) se ha estructurado el trabajo en dos módulos principales, el preproceso y la clasificación. En el módulo dedicado al preproceso, se tratan los datos para hacerlos comprensibles a los algoritmos de clasificación. En este primer módulo también se realiza una fase de adición de atributos que aporten información útil a la hora de la clasificación y una posterior selección de los mismos, por si alguno fuera redundante o irrelevante. En el segundo módulo dedicado a la clasificación, seleccionamos aquellos algoritmos que consideramos mejores, basándonos para ello, en otros trabajos previos que abordan un problema similar. Una vez seleccionados los algoritmos, se procede a realizar barridos de parámetros que optimicen su rendimiento. Finalmente, se ha realizado la experimentación con distintas técnicas de preprocesamiento de los datos y con los distintos algoritmos de clasificación automática. Esta última de experimentación tiene como objetivo, encontrar la combinación de métodos que optimice el rendimiento de ambos módulos, y por tanto de todo el sistema.

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Revista con LCC: Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada (by-nc-nd)

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Esta es una colección de 10 vídeos tutoriales que pueden ser empleados como material educativo en los cursos de fonética básica en el ámbito universitario. Los vídeos 1-3 tratan aspectos relacionados con la grabación: el tipo de micrófonos que se emplean, las clases de espacios en las que se suelen llevar a cabo la captura de señales de audio y las grabadoras que se suelen emplear. El vídeo 4 explora técnicas de captura y observación de datos de flujo y presión en fonética aerodinámica. Los vídeos 5-10 presentan información sobre los principales usos que se le brindan al programa Praat (Boersma y Weenink, 2014) en los estudios actuales de fonética acústica, desde la clase de información sobre modos de articulación de las consonantes que se puede identificar en oscilogramas hasta la creación de señales sonoras sintetizadas por medio de unos procedimientos que tiene el programa para tal propósito, los cuales son susceptibles de ser empleados en experimentos de percepción auditiva.