982 resultados para TN Mining engineering. Metallurgy


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An unsuitable patient flow as well as prolonged waiting lists in the emergency room of a maternity unit, regarding gynecology and obstetrics care, can affect the mother and child’s health, leading to adverse events and consequences regarding their safety and satisfaction. Predicting the patients’ waiting time in the emergency room is a means to avoid this problem. This study aims to predict the pre-triage waiting time in the emergency care of gynecology and obstetrics of Centro Materno Infantil do Norte (CMIN), the maternal and perinatal care unit of Centro Hospitalar of Oporto, situated in the north of Portugal. Data mining techniques were induced using information collected from the information systems and technologies available in CMIN. The models developed presented good results reaching accuracy and specificity values of approximately 74% and 94%, respectively. Additionally, the number of patients and triage professionals working in the emergency room, as well as some temporal variables were identified as direct enhancers to the pre-triage waiting time. The imp lementation of the attained knowledge in the decision support system and business intelligence platform, deployed in CMIN, leads to the optimization of the patient flow through the emergency room and improving the quality of services.

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Patient blood pressure is an important vital signal to the physicians take a decision and to better understand the patient condition. In Intensive Care Units is possible monitoring the blood pressure due the fact of the patient being in continuous monitoring through bedside monitors and the use of sensors. The intensivist only have access to vital signs values when they look to the monitor or consult the values hourly collected. Most important is the sequence of the values collected, i.e., a set of highest or lowest values can signify a critical event and bring future complications to a patient as is Hypotension or Hypertension. This complications can leverage a set of dangerous diseases and side-effects. The main goal of this work is to predict the probability of a patient has a blood pressure critical event in the next hours by combining a set of patient data collected in real-time and using Data Mining classification techniques. As output the models indicate the probability (%) of a patient has a Blood Pressure Critical Event in the next hour. The achieved results showed to be very promising, presenting sensitivity around of 95%.

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Tese de Doutoramento em Engenharia Têxtil

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La ingeniería de glicanos es un área de investigación emergente, la que posee múltiples aplicaciones en medicina. Mediante esta herramienta se intentará reducir la flexibilidad de las uniones glicosídicas de antígenos tumorales, como la del antígeno T (Galbeta3GalNAcalfa-Ser/Thr). Aquí se realizarán las menores alteraciones posibles en la topología de glicanos que generen la mejor respuesta inmune hacia el antígeno de interés. Por otra parte, se buscará ligandos de alta afinidad que interaccionen con lectinas involucradas en diseminación de metástasis. Mediante ensayos teóricos de Docking se tratará de hallar modificaciones topológicas de glicanos que potencialmente tengan propiedades anti-adhesivas para células tumorales. Este proyecto constará de tres etapas: una teórica, utilizando programas de cálculos para ensayos de Docking y mínimos energéticos de glicanos. Otra de síntesis, generando los glicoconjugados sugeridos en la etapa anterior. En la última, se verificará si estos glicanos rediseñados adquirieron las propiedades biológicas deseadas. Así se determinará si generan una respuesta inmune que reconozca antígenos y células tumorales. También, se analizarán las propiedades anti-adhesivas de los glicanos utilizando diferentes modelos experimentales. Finalmente, se determinará si los inmunógenos producidos y/o glicoconjugados rediseñados poseen efecto en el desarrollo tumoral y sobrevida animal.

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El presente proyecto se plantea el siguiente problema de investigación:¿Cuál es la eficacia de los entornos virtuales de enseñanza para optimizar los aprendizajes de Química? Se sostiene la hipótesis de que los entornos virtuales de enseñanza, empleados como mediación instrumental, son eficaces para optimizar los aprendizajes de química, particularmente facilitando la vinculación y reversibilidad entre "mundo micro y macroscópico"; capacidad que usualmente sólo se atribuye al trabajo experimental de laboratorio. Los objetivos propuestos son: Determinar la eficacia de entornos virtuales de enseñanza, como mediaciones instrumentales, para optimizar los aprendizajes de química en estudiantes de ingeniería. Implementar un entrono virtual de enseñanza de química, diseñado como mediación instrumental y destinado a estudiantes de dos carreras de ingeniería del IUA. Evaluar el desarrollo y los resultados de la innovación introducida. Comparar los resultados de la innovación con los resultados de la enseñanza usual. Derivar conclusiones acerca de la eficacia de la innovación propuesta. Socializar el conocimiento producido en ámbitos científico-tecnológicos reconocidos. Se generará un aula virtual en plataforma Educativa y utilidzando el laboratorio de computación de la institución se buscará desarrollar laboratorios virtuales donde se propondrán actividades de simulación de trabajo experimental. Los resultados esperados son: - Un Aula Virtual que cumpla funciones análogas a las de un laboratorio experimental. - Información válida y confiable acerca de la eficacia de la misma como medio para optimizar los aprendizajes de química. - Publicaciones en ámbitos científico-tecnológicos reconocidos que sometan a juicio público la innovación y la investigación efectuadas. La importancia del proyecto radica principalmente en poner a prueba la eficacia de los entornos virtuales para optimizar los aprendizajes de química, analogando tareas usualmente limitadas al trabajo experimental de laboratorio. Su pertinencia apunta a un replanteo del curriculo de los cursos de Química para estudiantes de Ingeniería.

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Data Mining, Learning from data, graphical models, possibility theory

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Data mining, frequent pattern mining, database mining, mining algorithms in SQL

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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2012

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Online Data Mining, Data Streams, Classification, Clustering

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Data Mining, Vision Restoration, Treatment outcome prediction, Self-Organising-Map

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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Habil.-Schr., 2010

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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2013

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Magdeburg, Univ., Fak. für Maschinenbau, Diss., 2009

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Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2013