1000 resultados para REDES SOM


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Ruth Franzén

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Las características principales de las redes de cerco artesanales anchoveteras para CHD (PS 01.1.0 “ISSCFG”), utilizan tamaños de malla en el copo y cuerpo de ½” ~ 13 mm de material nylon Poliamida (PA). Se encontró una diferencia en las dimensiones, el material y diámetro del hilo del paño usado, entre las redes de las ANC-CHD tradicionales (Paita, Chimbote, Callao e Ilo) que utilizan paños anchoveteros de R310tex, R381tex R462tex, con longitud de relinga superior (LRS) de 183-366 m (100 a 200 bz), altura de paño estirado (AHE) de 27 a 64 m (15 a 35 bz); y las redes de cerco ANC-Pisco que utilizan paños anchoveteros de R155tex y R230tex, con LRS de 270 a 396 m (145 a 215 bz) y AHE de 30 m (16 bz). Del análisis regresional experimental, las principales características de la red (LRS, AHE), y la embarcación–capacidad de bodega-(CBOD) presentaron correlaciones significativas para la flota ANC-Tradicional (r = 0,86 y 0,91), mientras que en la flota ANC-Pisco las correlación de la función CBODLRS fue de 0,30 y la AHE fue constante (30 m) para todo el rango de LRS (270 - 396 m).

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El proceso de privatización y concentración territorial es objeto de estudio de este trabajo que analiza la ocupación del Gran Chaco durante las décadas previas a la guerra sostenida por los gobiernos paraguayo y boliviano entre 1932 y 1935, conflicto que supuso, finalmente, su definitiva nacionalización. La adquisición de tierras chaqueñas por parte del español Carlos Casado del Alisal, uno de los más polémicos y, a la vez, uno de los más importantes latifundistas del Chaco paraguayo, permitirá entender la manera en que aquella privatización de tierras se articuló en la década de 1880 con redes sociales, políticas y empresariales construidas en la Argentina, en particular con una entidad creada en la capital del país a finales de la centuria, la Asociación Patriótica Española.

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Festskrift till Per Lindholm

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Artikkeli perustuu tekijän 1998 Jyväskylän yliopiston valtio-opin laitokselle tekemään pro gradu-työhön "Makten från svunna tider - mot framtiden : om 'parlamentarismen'i den svenska politiska 1900- och 1910-talsdebatten"

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No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

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Abstract: Notes on the comparative study of microstates

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Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.