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Código que acompaña al Trabajo Final de Ingeniería en Automatización y Control Industrial de Claudio Adán y Esteban Mavar, titulado "Detección y georreferenciación de vacantes de estacionamiento en la via pública", Universidad Nacional de Quilmes https://github.com/sebalander/trabajo-final-IACI-Adan-Mavar

One Piece Film: Red (2022)

Software Carpentry lección para la terminal de Unix

Estacionalidad y tendencias en el clima y la vegetación de un fragmento semi-urbano de bosque seco en el municipio San Francisco, estado Zulia Por: JR Ferrer-Paris Los bosques secos de la cuenca del Lago de Maracaibo han sufrido una alta tasa de deforestación, fragmentación y transformación y se estima que sólo se mantiene el 12% de la cobertura original \citep{Portillo2012}. Uno de los fragmentos remanentes más emblemáticos está ubicado en el sector conocido como La Sibucara o Caujarito, a unos 20km al sur de la ciudad de Maracaibo entre los terrenos del Jardín Botánico de Maracaibo, la Base Aérea Rafael Urdaneta y el Aeropuerto Internacional "La Chinita". La situación de este fragmento es vulnerable pues tiene una extensión reducida, y está rodeado por una matriz de actividades intensivas (viviendas, infraestructura, ganadería, etc.), pero a la vez tiene un valor estratégico por su ubicación dentro de la Zona Protectora de Maracaibo, entre los municipios Maracaibo y San Francisco, y con un gran potencial de uso recreacional, educativo y científico \citep{reporteZPM}. El objetivo del presente estudio es caracterizar el clima y la fenología de la vegetación en este importante fragmento boscoso a partir de datos de estaciones climáticas y sensores remotos, a fin de sentar una linea base para estudios futuros. Los datos recabados permiten señalar tendencias temporales previas al año 2012, y que pueden ayudar a entender las transformación que ha sufrido la zona en el pasado reciente y que podría sufrir en el futuro cercano. If you use this software, please cite it as below.

Actualmente, existe un amplio interés por mejorar los diseños de implantes ortopédicos, dado que la edad promedio poblacional a nivel mundial está en aumento y el ratio de emergencias quirúrgicas asociadas a la fractura ósea ha incrementado por la vida activa de la sociedad actual. El presente estudio está enfocado en proponer una metodología de optimización de implantes de cadera, específicamente del componente en contacto con el material óseo y que actúa como invasor de fémur, denominado vástago. Se parte del análisis de la estructura externa del fémur proximal dada la compleja estructura de esta región, que abarca desde la epífisis hasta la diáfisis superior. Para ello se utilizó algoritmos de clustering, ya que son capaces de inferir patrones de difícil percepción bajo las capacidades humanas; estos otorgaron las locaciones anatómicas: lateral, medial, anterior y posterior en cada sección de diseño del vástago corto. Posteriormente, se procede a plantear técnicas de machine learning (ML) que sean robustas al estimar la respuesta mecánica femoral a partir del diseño del vástago; según las métricas de desempeño se seleccionaron las técnicas de ensamble random forest y stacking. Estos modelos sirven en el proceso de optimización dado que permiten evaluar distintas opciones de diseño sin necesidad de elaborar los modelos CAD del implante. Finalmente, se plantea optimizar el diseño del vástago mediante algoritmos genéticos, para lo que se trabaja con los modelos de ML entrenados según la información femoral del paciente específico. Como resultado se obtienen magnitudes del vástago que restauran lo mayor posible el patrón y magnitud fisiológica de las cargas. Todos los códigos fueron desarrollados en Python 3.7.14 y en cada carpeta se encuentra un archivo README.txt para guiar el manejo de los notebooks y archivos de referencia.

En La Micrópila podrás encontrar información que te permitirá tener una primera aproximación a las principales metodologías para el estudio de las semillas. Nuestro equipo procurará que esta página sea un espacio que combine la rigurosidad académica con la práctica y un lenguaje claro, agradable y didáctico; de tal manera que todos los interesados en esta área –estudiantes, profesionales y/o naturalistas aficionados– puedan comprender cómo funciona la ciencia del estudio de las semillas y, porqué no, realizar sus propios experimentos desde su montaje hasta el análisis de los datos. https://angeliksand.wixsite.com/micropila

Los artefactos creados durante la elaboración del proyecto Ecommerce-Reactjs y Ecommerce-Nodejs

Se utilizó el paque R0 propuesto por Boelle & Obadia para estimar el número básico de reproducción de la epidemia actual en el país de Panamá. Se comparó los distintos métodos para la estimación de R0 y se proporciono ilustraciones para cada método. El código está incompleto, se debe ajustar y obtener mejores datos. Los métodos "Exponential Growth" y "Maximum Likelihood" estimaron el R0 en 1.79466 [1.738753, 1.853019] y 1.639301 [1. 550536, 1.731352] respectivamente. {"references": ["Boelle, P., Obadia., Th. (2015). Package 'R0'"]} Escrito en R

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