965 resultados para Milking machines
Resumo:
Dans cet ouvrage, l'auteur propose une conceptualisation théorique de la coprésence en un même film de mondes multiples en abordant différents paramètres (hétérogénéité de la facture de l'image, pratiques du montage alterné, typologie des enchâssements, expansion sérielle, etc.) sur la base d'un corpus de films de fiction récents qui appartiennent pour la plupart au genre de la science-fiction (Matrix, Dark City, Avalon, Resident Evil, Avatar,...). Issue de la filmologie, la notion de « diégèse » y est développée à la fois dans le potentiel d'autonomisation dont témoigne la conception mondaine qui semble dominer aujourd'hui à l'ère des jeux vidéo, dans ses liens avec le récit et dans une perspective intermédiale. Les films discutés ont la particularité de mettre en scène des machines permettant aux personnages de passer d'un monde à l'autre : les modes de figuration de ces technologies sont investigués en lien avec les imaginaires du dispositif cinématographique et les potentialité du montage. La comparaison entre les films (Tron et son récent sequel, Totall Recall et son remake) et entre des oeuvres filmiques et littéraires (en particulier les nouvelles de Philip K. Dick et Simlacron 3 de Galouye) constitue un outil d'analyse permettant de saisir la contemporanéité de cette problématique, envisagée sur le plan esthétique dans le contexte de l'imagerie numérique.
Resumo:
An active learning method is proposed for the semi-automatic selection of training sets in remote sensing image classification. The method adds iteratively to the current training set the unlabeled pixels for which the prediction of an ensemble of classifiers based on bagged training sets show maximum entropy. This way, the algorithm selects the pixels that are the most uncertain and that will improve the model if added in the training set. The user is asked to label such pixels at each iteration. Experiments using support vector machines (SVM) on an 8 classes QuickBird image show the excellent performances of the methods, that equals accuracies of both a model trained with ten times more pixels and a model whose training set has been built using a state-of-the-art SVM specific active learning method
Resumo:
A major advance in our understanding of the natural history of Schistosoma haematobium-related morbidity has come through the introduction of the portable ultrasound machines for non-invasive examination of the kidneys and bladder. With the use of generators or battery packs to supply power in non-clinical field settings, and with the use of instant photography or miniaturized thermal printers to record permanent images, it is possible to examine scores of individuals in endemic communities every day. Broad-based ultrasound screening has allowed better definition of age-specific disease risks in urinary schistosomiasis. Results indicate that urinary tract abnormalities are common (18% overall prevalence) in S. haematobium transmission areas, with a 2-4% risk of either severe bladder abnormality or advanced ureteral obstruction. In longitudinal surveys, ultrasound studies have shown that praziquantel and metrifonate therapy are rapidly effective in reversing urinary tract abnormalities among children. The benefits of treating adults are less well known, but research in progress should help to define this issue. Similarly, the prognosis of specific ultrasound findings needs to be clarified, and the ease of sonographic examination will make such long-term follow-up studies feasible. In summary, the painless, quick, and reproducible ultrasound examination has become an essential tool in the study of urinary schistosomiasis.
Resumo:
This paper presents general problems and approaches for the spatial data analysis using machine learning algorithms. Machine learning is a very powerful approach to adaptive data analysis, modelling and visualisation. The key feature of the machine learning algorithms is that they learn from empirical data and can be used in cases when the modelled environmental phenomena are hidden, nonlinear, noisy and highly variable in space and in time. Most of the machines learning algorithms are universal and adaptive modelling tools developed to solve basic problems of learning from data: classification/pattern recognition, regression/mapping and probability density modelling. In the present report some of the widely used machine learning algorithms, namely artificial neural networks (ANN) of different architectures and Support Vector Machines (SVM), are adapted to the problems of the analysis and modelling of geo-spatial data. Machine learning algorithms have an important advantage over traditional models of spatial statistics when problems are considered in a high dimensional geo-feature spaces, when the dimension of space exceeds 5. Such features are usually generated, for example, from digital elevation models, remote sensing images, etc. An important extension of models concerns considering of real space constrains like geomorphology, networks, and other natural structures. Recent developments in semi-supervised learning can improve modelling of environmental phenomena taking into account on geo-manifolds. An important part of the study deals with the analysis of relevant variables and models' inputs. This problem is approached by using different feature selection/feature extraction nonlinear tools. To demonstrate the application of machine learning algorithms several interesting case studies are considered: digital soil mapping using SVM, automatic mapping of soil and water system pollution using ANN; natural hazards risk analysis (avalanches, landslides), assessments of renewable resources (wind fields) with SVM and ANN models, etc. The dimensionality of spaces considered varies from 2 to more than 30. Figures 1, 2, 3 demonstrate some results of the studies and their outputs. Finally, the results of environmental mapping are discussed and compared with traditional models of geostatistics.
Resumo:
La finalitat d'aquest projecte és la d'aconseguir d'una banda la gestió de recanvis per als equips informàtics de l'empresa tals com, tonners d'impressores làser i faxos, cartutxos de tinta, escàners i terminals de fàbrica i finalment impressores d'impressió tèrmica per a etiquetes dels productes de la nostra fàbrica. Per l'altre costat tindrem el manteniment dels equips informàtics de l'empresa, és dir els PC's de feina.
Resumo:
En aquest projecte s'han comparat els gestors de memòria de les màquines virtuals de Java i del projecte Mono.
Resumo:
Technology (i.e. tools, methods of cultivation and domestication, systems of construction and appropriation, machines) has increased the vital rates of humans, and is one of the defining features of the transition from Malthusian ecological stagnation to a potentially perpetual rising population growth. Maladaptations, on the other hand, encompass behaviours, customs and practices that decrease the vital rates of individuals. Technology and maladaptations are part of the total stock of culture carried by the individuals in a population. Here, we develop a quantitative model for the coevolution of cumulative adaptive technology and maladaptive culture in a 'producer-scrounger' game, which can also usefully be interpreted as an 'individual-social' learner interaction. Producers (individual learners) are assumed to invent new adaptations and maladaptations by trial-and-error learning, insight or deduction, and they pay the cost of innovation. Scroungers (social learners) are assumed to copy or imitate (cultural transmission) both the adaptations and maladaptations generated by producers. We show that the coevolutionary dynamics of producers and scroungers in the presence of cultural transmission can have a variety of effects on population carrying capacity. From stable polymorphism, where scroungers bring an advantage to the population (increase in carrying capacity), to periodic cycling, where scroungers decrease carrying capacity, we find that selection-driven cultural innovation and transmission may send a population on the path of indefinite growth or to extinction.
Resumo:
El turismo es un área en constante crecimiento en la cual, la aparición de las nuevas tecnologías y, fundamentalmente, de Internet, ha tenido un gran impacto en los procedimientos internos de los agentes turísticos y en los métodos de contratación y de búsqueda de información por parte de los usuarios. Por otro lado, la cantidad ingente de información disponible en Internet y el gran desorden existente, provoca la aparición del concepto de Web semántica, una tecnología que dota a las máquinas de un nivel de compresión de la Web suficiente como para hacer de la búsqueda y el acceso a la información una tarea sencilla y natural. Este artículo trata, en primer lugar, de analizar el estado del arte de la Web semántica relacionada con el ámbito del turismo, presentando las ontologías turísticas disponibles en la actualidad para, a continuación, describir el desarrollo de una ontología específica dentro del dominio de las rutas turísticas. Con esta ontología, a través de un ejemplo, se trata de demostrar la utilidad de esta tecnología a la hora de catalogar información relacionada, disponible y dispersa por páginas Web en Internet.
Resumo:
Con este proyecto se pretende que una organización sea más consciente del estado de sus máquinas y anticiparse a una situación de pérdida de información, parada de servicios o parada por sobrecalentamiento de servidores.
Mejora diagnóstica de hepatopatías de afectación difusa mediante técnicas de inteligencia artificial
Resumo:
The automatic diagnostic discrimination is an application of artificial intelligence techniques that can solve clinical cases based on imaging. Diffuse liver diseases are diseases of wide prominence in the population and insidious course, yet early in its progression. Early and effective diagnosis is necessary because many of these diseases progress to cirrhosis and liver cancer. The usual technique of choice for accurate diagnosis is liver biopsy, an invasive and not without incompatibilities one. It is proposed in this project an alternative non-invasive and free of contraindications method based on liver ultrasonography. The images are digitized and then analyzed using statistical techniques and analysis of texture. The results are validated from the pathology report. Finally, we apply artificial intelligence techniques as Fuzzy k-Means or Support Vector Machines and compare its significance to the analysis Statistics and the report of the clinician. The results show that this technique is significantly valid and a promising alternative as a noninvasive diagnostic chronic liver disease from diffuse involvement. Artificial Intelligence classifying techniques significantly improve the diagnosing discrimination compared to other statistics.
Resumo:
L'empresa Desenvolupaments Intel·ligents es dedica a la creació del software financer i borsari. Tot el sistema informàtic esta basat en màquines amb plataformes Microsoft Windows. S'ha decidit implementar un nou sistema informàtic basat en GNU/Linux. Aquest és l'objecte d'aquest treball. El nou sistema informàtic basat en GNU/Linux ha de incloure tots els equips clients (que seran els ordinadors nous) i els servidors (es reaprofitaran els ordinadors antics) cobrint tots els serveis que abans donava el servidors antics mitjançant aquest sistema operatiu i software lliure.
Resumo:
El projecte té com idea fonamental crear un programari que permeti la instal·lació de paquets per mitjà de la xarxa en diverses màquines que es trobin registrades en la Base de dades, i a la vegada, es tenen dos mòduls un per a l'aplicació servidor i altre per a l'aplicació client.
Resumo:
Creació d'una infraestructura informàtica d'un centre educatiu, amb xarxes separades per a aules, secretaria i seminaris. Serveis centralitzats en un servidor amb màquines virtuals.
Resumo:
L’empresa Proslit Equipment forma part del Grup Comexi i la seva activitat consisteix en la fabricació de màquines talladores de material flexible. Degut als avenços tecnològics, s’han incrementat les prestacions de les seves màquines, entre altres coses, s’ha augmentat la velocitat de tall del film fins a 800 m/min. Aquest factor afegit a condicionants com per exemple treballar amb materials gruixuts i abrasius, a temperatures ambientals elevades, etc. fa que sorgeixi una problemàtica en el tall gillette. Degut a la fricció entre el film que circula i les gillettes que el tallen, es crea una energia calorífica que fa augmentar la temperatura de les gillettes fins a tal extrem que aquestes provoquen petites fusions del plàstic, aquest s’incrusta a les gillettes que s’acaben trencant. L’objecte principal d’aquest projecte és fer una anàlisi tècnica mitjançant elements finits de la problemàtica que s’ha detectat a les màquines talladores de l’empresa Proslit Equipment, concretament de l’escalfament de les gillettes utilitzades en el sistema de tall. Es pretén crear un model teòric que s’aproximi al màxim a la realitat de manera que es pugui observar el comportament tèrmic del sistema de tall en funció de les condicions que es determinin com a més desfavorables. Una vegada s’obtinguin aquests resultats teòrics, es valoraran i es proposaran solucions
Resumo:
Projecte sobre la comparativa de cinc solucions de virtualització centrant-nos especialment en el rendiment de les màquines virtualitzades, extraient informació d'aquestes mitjançant la utilització de benchmarks i posterior anàlisi de les dades obtingudes.