1000 resultados para Knowledge Hybridization


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El concepto de extensión universitaria ha recorrido un largo trayecto desde sus primeras formulaciones durante el siglo XIX. A lo largo del mismo ha ido incorporando distintos significados, generalmente enmarcados en un modelo de relación asimétrica entre la sociedad y la población asistida. El concepto de apropiación social del conocimiento, de factura más reciente, pretende una aproximación más efectiva y dinámica del público al conocimiento científico. Sin embargo, ambos conceptos mantienen de manera más o menos explícita la relación lineal y asimétrica entre el conocimiento experto y el conocimiento profano. En este trabajo se reflexiona sobre la extensión universitaria como un marco de relación en el que tienda a conjugarse una dinámica de producción de decisiones basadas en la hibridación de conocimientos heterogéneos, con articulación de conocimientos universales y locales, en los que el público y los beneficiarios de las acciones de extensión universitaria asumen papeles activos para la construcción de las soluciones a los problemas acotados localmente.

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El concepto de extensión universitaria ha recorrido un largo trayecto desde sus primeras formulaciones durante el siglo XIX. A lo largo del mismo ha ido incorporando distintos significados, generalmente enmarcados en un modelo de relación asimétrica entre la sociedad y la población asistida. El concepto de apropiación social del conocimiento, de factura más reciente, pretende una aproximación más efectiva y dinámica del público al conocimiento científico. Sin embargo, ambos conceptos mantienen de manera más o menos explícita la relación lineal y asimétrica entre el conocimiento experto y el conocimiento profano. En este trabajo se reflexiona sobre la extensión universitaria como un marco de relación en el que tienda a conjugarse una dinámica de producción de decisiones basadas en la hibridación de conocimientos heterogéneos, con articulación de conocimientos universales y locales, en los que el público y los beneficiarios de las acciones de extensión universitaria asumen papeles activos para la construcción de las soluciones a los problemas acotados localmente.

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El concepto de extensión universitaria ha recorrido un largo trayecto desde sus primeras formulaciones durante el siglo XIX. A lo largo del mismo ha ido incorporando distintos significados, generalmente enmarcados en un modelo de relación asimétrica entre la sociedad y la población asistida. El concepto de apropiación social del conocimiento, de factura más reciente, pretende una aproximación más efectiva y dinámica del público al conocimiento científico. Sin embargo, ambos conceptos mantienen de manera más o menos explícita la relación lineal y asimétrica entre el conocimiento experto y el conocimiento profano. En este trabajo se reflexiona sobre la extensión universitaria como un marco de relación en el que tienda a conjugarse una dinámica de producción de decisiones basadas en la hibridación de conocimientos heterogéneos, con articulación de conocimientos universales y locales, en los que el público y los beneficiarios de las acciones de extensión universitaria asumen papeles activos para la construcción de las soluciones a los problemas acotados localmente.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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We introduce a method of functionally classifying genes by using gene expression data from DNA microarray hybridization experiments. The method is based on the theory of support vector machines (SVMs). SVMs are considered a supervised computer learning method because they exploit prior knowledge of gene function to identify unknown genes of similar function from expression data. SVMs avoid several problems associated with unsupervised clustering methods, such as hierarchical clustering and self-organizing maps. SVMs have many mathematical features that make them attractive for gene expression analysis, including their flexibility in choosing a similarity function, sparseness of solution when dealing with large data sets, the ability to handle large feature spaces, and the ability to identify outliers. We test several SVMs that use different similarity metrics, as well as some other supervised learning methods, and find that the SVMs best identify sets of genes with a common function using expression data. Finally, we use SVMs to predict functional roles for uncharacterized yeast ORFs based on their expression data.

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Recently, the interest of the automotive market for hybrid vehicles has increased due to the more restrictive pollutants emissions legislation and to the necessity of decreasing the fossil fuel consumption, since such solution allows a consistent improvement of the vehicle global efficiency. The term hybridization regards the energy flow in the powertrain of a vehicle: a standard vehicle has, usually, only one energy source and one energy tank; instead, a hybrid vehicle has at least two energy sources. In most cases, the prime mover is an internal combustion engine (ICE) while the auxiliary energy source can be mechanical, electrical, pneumatic or hydraulic. It is expected from the control unit of a hybrid vehicle the use of the ICE in high efficiency working zones and to shut it down when it is more convenient, while using the EMG at partial loads and as a fast torque response during transients. However, the battery state of charge may represent a limitation for such a strategy. That’s the reason why, in most cases, energy management strategies are based on the State Of Charge, or SOC, control. Several studies have been conducted on this topic and many different approaches have been illustrated. The purpose of this dissertation is to develop an online (usable on-board) control strategy in which the operating modes are defined using an instantaneous optimization method that minimizes the equivalent fuel consumption of a hybrid electric vehicle. The equivalent fuel consumption is calculated by taking into account the total energy used by the hybrid powertrain during the propulsion phases. The first section presents the hybrid vehicles characteristics. The second chapter describes the global model, with a particular focus on the energy management strategies usable for the supervisory control of such a powertrain. The third chapter shows the performance of the implemented controller on a NEDC cycle compared with the one obtained with the original control strategy.

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BACKGROUND Lactococcus garvieae is a bacterial pathogen that affects different animal species in addition to humans. Despite the widespread distribution and emerging clinical significance of L. garvieae in both veterinary and human medicine, there is almost a complete lack of knowledge about the genetic content of this microorganism. In the present study, the genomic content of L. garvieae CECT 4531 was analysed using bioinformatics tools and microarray-based comparative genomic hybridization (CGH) experiments. Lactococcus lactis subsp. lactis IL1403 and Streptococcus pneumoniae TIGR4 were used as reference microorganisms. RESULTS The combination and integration of in silico analyses and in vitro CGH experiments, performed in comparison with the reference microorganisms, allowed establishment of an inter-species hybridization framework with a detection threshold based on a sequence similarity of >or= 70%. With this threshold value, 267 genes were identified as having an analogue in L. garvieae, most of which (n = 258) have been documented for the first time in this pathogen. Most of the genes are related to ribosomal, sugar metabolism or energy conversion systems. Some of the identified genes, such as als and mycA, could be involved in the pathogenesis of L. garvieae infections. CONCLUSIONS In this study, we identified 267 genes that were potentially present in L. garvieae CECT 4531. Some of the identified genes could be involved in the pathogenesis of L. garvieae infections. These results provide the first insight into the genome content of L. garvieae.

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