947 resultados para Érase una vez


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Seleccionado en la convocatoria: Ayudas a la innovación e investigación educativa en centros docentes de niveles no universitarios, Gobierno de Aragón 2010-11

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Seleccionado en la convocatoria: Ayudas a la innovaci??n e investigaci??n educativa en centros docentes de niveles no universitarios, Gobierno de Arag??n 2010-11

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Los incendios forestales son uno de los principales problemas a los que se enfrentan nuestros bosques. Aunque la mejor manera de combatirlos es la prevención, una vez se ha iniciado el fuego se hace imprescindible una óptima planificación para su extinción. En este trabajo se presenta una aplicación que se centra en la simulación del comportamiento del fuego y en su visualización 3D, para un posterior estudio por parte del personal encargado de la planificación de la extinción. La aplicación está basada en librerías de software libre, como el FBSDK (comportamiento del fuego en función de la orografía del terreno, el tipo de combustible y el viento), la librería de visualización de terrenos Virtual Terrain Project y la base de datos PostGIS para guardar los datos calculados. Como datos de entrada de la aplicación tenemos el terreno en 3D (para su visualización y el cálculo de la orografía), la cantidad y tipo de vegetación y el punto (o puntos) donde se inicia el fuego. La salida del programa será una animación 3D (en tiempo real o en tiempo acelerado) para la visualización del comportamiento del fuego y la exportación de los resultados a una base de datos PostGIS, permitiendo su almacenamiento en el formato abierto OpenGIS. El carácter público de las instituciones responsables de la prevención y lucha contra incendios, refuerzan la idoneidad en la utilización de herramientas basadas en software libre

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gvSIG es un SIG de escritorio libre, multiplataforma, con altas prestaciones técnicas y con una amplia comunidad. En la mayor parte de artículos y ponencias que encontramos sobre gvSIG, se habla de los aspectos técnicos del proyecto. El presente articulo pretende centrarse en el resto de aspectos que permiten avanzar a un proyecto de software libre y consolidarse, y una vez consolidado a cómo plantearse el futuro de un proyecto, fiel a los principios de compartir y colaborar, que pretende recorrer un camino bajo el lema 'Avanzando Juntos'

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Desde hace más de 5 años DIELMO 3D S.L. ha estado trabajando en el desarrollo de software para el procesado de datos LiDAR, usándolo internamente para la producción de Modelos Digitales del Terreno (MDT) en numerosos proyectos. Finalmente, con la ayuda de la CIT hemos decidido tomar la iniciativa de crear un nuevo software libre basado en gvSIG para el manejo de datos LiDAR. En primer lugar haremos una introducción a la tecnología LiDAR, comentando los fundamentos básicos, los datos originales que se obtienen después de un vuelo y las aplicaciones o productos finales que se pueden generar a partir de la tecnología LiDAR. Una vez familiarizados con este tipo de datos, mostraremos el uso del driver desarrollado por DIELMO para el acceso, visualización y análisis de datos LiDAR originales en formato LAS y BIN para grandes volúmenes de datos. Por último comentaremos las herramientas que se están desarrollando para realizar controles de calidad a los datos originales y generar diferentes productos finales a partir de los datos originales: Modelo Digital del Terreno (MDT), Modelo Digital de Superficie (MDS) e imagen de intensidades

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La razón de esta investigación es plantear una alternativa viable, que apoyada en estudios previos, permita identificar los factores que causan la muerte de las empresas y proponer la gestión de riesgo como medida de tratamiento para lograr la perdurabilidad empresarial. Mediante un recorrido sistemático por diferentes estudios y fuentes bibliográficas se identificarán posibles factores causantes de la “muerte de las empresas”. Esta actividad nos conducirá a determinar una lista de “factores” generadores de mortalidad empresarial, los cuales una vez identificados y clasificados serán analizados bajo la perspectiva de la “gestión de riesgos empresarial” con el fin de proponer esta última como medida de tratamiento que contribuya a la perdurabilidad empresarial. El resultado final del proyecto será la propuesta de una herramienta metodológica que contribuya a minimizar el “riesgo de mortalidad empresarial”, tratando los factores que la generan con la herramienta propuesta como resultado de esta investigación.

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Cerca del 10% de las parejas tiene problemas para concebir. Las técnicas de reproducción asistida (TRA) son una alternativa de tratamiento cuando otros manejos han fallado. Las TRA son todos los tratamientos o procedimientos que incluyen manejo “in vitro” de los ovocitos humanos, espermatozoides y embriones con el objetivo de obtener un embarazo. Durante el tratamiento de infertilidad es importante conocer la probabilidad de embarazo que tiene una paciente sometida a TRA teniendo en cuenta que los factores influyentes en dicho desenlace (embarazo) difieren en cada paciente. Los modelos de predicción en medicina tienen como objetivo principal encontrar el grupo de factores de riesgo que tengan la mejor capacidad predictiva de un resultado especifico. Los modelos de predicción publicados actualmente no son aplicables a pacientes sometidas a TRA en general, y además las pacientes que fueron estudiadas por estos grupos de investigación tienen características poblacionales diferentes a las nuestras.14,17,18,20. Se desarrollo un modelo de predicción de embarazo en pacientes sometidas a TRA en la Unidad de Fertilidad del Country de Bogota. La recolección de los datos se realizó en forma retrospectiva, sin intervención. Las variables independientes que en el análisis multivariado se encontraron con mayor capacidad predictiva fueron: la edad real, las unidades de gonadotropinas administradas en la inducción de la ovulación, el número de embriones transferidos y el tipo de catéter que se utilizó en la transferencia. La capacidad predictiva del modelo final se evaluó por medio del área bajo la curva ROC la cual fue de 0.6950. La sensibilidad del modelo es 36.7%, con una especificidad del 83.3%. Conclusiones: el desarrollo de un modelo de predicción para embarazo en pacientes sometidas a TRA provee una estrategia de medicina basada en evidencia para guiar a las parejas en sus probabilidades de éxito reales. Una vez corregidos el sobre ajuste “overfitting”, y validado el modelo, puede ser utilizado en las clínicas de fertilidad como herramienta valiosa de consejería.