998 resultados para Luis F. Iglesias : El camino de un maestro
Resumo:
Fil: Costa, María Eugenia. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET); Argentina.
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Fil: Bertoncello, Ana Victoria. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.
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Fil: Bertoncello, Ana Victoria. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.
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Fil: Iucci, Matías. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.
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Fil: Costa, María Eugenia. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET); Argentina.
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Fil: Benítez Larghi, Sebastián. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación. Instituto de Investigaciones en Humanidades y Ciencias Sociales (UNLP-CONICET); Argentina.
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El presente artículo tiene como objetivo principal identificar las variables que explican por qué los Centros de Rehabilitación Laboral (CRL) para personas con enfermedad mental grave y duradera de la Comunidad de Madrid consiguen tasas de inserción sociolaboral cercanas al 50%, siendo un colectivo que presenta unas tasas de desempleo superiores al 80%. La metodología empleada en la investigación del recurso (documental, cualitativa y cuantitativa) demuestra que estos resultados son posibles gracias a la conjunción de varios elementos: financiación sostenible, método de trabajo, fuerte liderazgo político, trabajo con el tejido empresarial (presentando a las empresas, perfiles profesionales basados en un certero análisis de las competencias), trabajo en red, plazo de intervención marcado por la persona y la composición de los equipos multiprofesionales, entre otros factores.
Resumo:
[ES]El Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería y en especial la División de Robótica y Oceanografía Computacional está desarrollando un velero autónomo de superficie que requiere de un sistema para la detección y evasión de obstáculos. Dicho sistema se ha desarrollado sobre una Raspberry Pi con un servicio para la captura de imágenes, así como un servidor web que permita la modificación de la configuración de la cámara. Una vez completada dicha infraestructura se tomaron las fotografías que conformarán el conjunto de entrenamiento para el sistema de visión por computador y se desarrollará este último. Los resultados se han integrado con el sistema del control modificando el rumbo cuando se detecte un obstáculo.