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Soy estudiante de Administración de Empresas en el grupo bilingüe del certificado B2 de Cambridge (First Certificate in English). Mis clases están dirigidas a alumnos de primaria, ESO, bachillerato, FP y adultos. También podría dar clases de apoyo de Economía y Economía de la Empresa en bachillerato. Me desplazo por Murcia y alrededores.
Sobre María-He realizado cursos en Inglaterra e Irlanda en verano para profundizar mi nivel de inglés. -He dado clases durante dos años para recuperar la asignatura de inglés, y todos los alumnos que he graduado han podido aprobar la asignatura con buena nota.
Alojamiento universitario en Murcia
Las regiones centrales de la costa mediterránea oriental de España albergan las atractivas regiones vacacionales generalmente conocidas como Costa Blanca, Costa del Azabar y Costa Cálida. Atraen a millones de turistas cada año. No se eche las manos a la cabeza desesperado porque también son regiones costeras las provincias de Castellón, Valencia, Alicante y Murcia. Estas provincias son unas de las más productivas del sur de España.
Murcia, alberga vastos campos de naranjos, limoneros y granados intercalados con campos de ajos, laberintos, vides y olivos. A pesar de estar seca durante ocho meses al año, el paisaje se las arregla para parecer lleno y fragante incluso en junio. El Segura, un río importante, llega al mar en Guardamar, justo debajo de Elche (Elx), y debe ser una buena fuente de avifauna. Cerca del mar se encuentran las lagunas de agua dulce de L’Albufera y, en la Costa Blanca, las salinas de Santa Pola y el llamativo peñón de piedra caliza del Penyal d’Ifach. A veinte minutos del interior de Torrevieja se encuentra el pueblo de Dolores, y muy cerca, el Parque Natural del Fondo, con su escondite. Justo debajo de la provincia de Murcia se encuentra el Mar Menor, un mar o laguna interior. La mayoría de estas zonas son accesibles desde los pueblos y aldeas entre Murcia, Orihuela y Alicante y los lugareños de los pueblos son felices y hospitalarios. La prosperidad está en auge y las principales carreteras son una bendición para los viajeros.
Viviendas para estudiantes en Murcia
El objetivo de WATERMED 4.0 es desarrollar y aplicar un sistema integrado de apoyo a la toma de decisiones basado en el Internet de las Cosas, para la gestión de todo el ciclo del agua en la agricultura, el seguimiento de los recursos hídricos (convencionales y no convencionales) y las demandas de agua, incluyendo la medida de los factores económicos, energéticos, sociales y de gobernanza que influyen en la eficiencia del uso del agua en las zonas de producción agrícola del Mediterráneo.
Estudiar, adaptar e implementar tecnologías para la recuperación y reutilización del agua, ya validadas en anteriores proyectos de la UE por los socios, que aumentarán la calidad y cantidad del agua, para la transferencia de conocimientos, su posterior desarrollo y validación en otros entornos del Mediterráneo.
La solución propuesta aprovecha las tecnologías y estándares del Internet de las Cosas y los Servicios, para aprovechar la integración y los desarrollos de software/hardware de los sistemas de monitorización y control de los nuevos sistemas avanzados de agua.
Mejorar la productividad agrícola en los agrosistemas mediterráneos (escasez de agua, agua de baja calidad, etc.) minimizando el uso de agua y fertilizantes mediante la optimización de la gestión de la fertirrigación. Para ello se utilizarán y aplicarán los consorcios y la experiencia adquirida en los últimos proyectos y las nuevas tecnologías de la información aplicadas a diferentes escalas espacio-temporales (edafoclimática, agronómica, cartografía del terreno, …) basadas en tiempo real in situ. humedad del suelo, termofotos, foto multiespectro, teledetección, etc.
Laurea ucam
Francisco J. Martínez-Murcia1*, Juan M. Górriz1, Javier Ramírez1, Ignacio A. Illán2, Fermín Segovia1, Diego Castillo-Barnes1 y Diego Salas-González1 para la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer†.
Por su parte, los conjuntos de datos sintéticos han sido ampliamente utilizados en la comunidad de reconocimiento de patrones de diferentes maneras. Las imágenes sintéticas tienen toda la información sobre cómo se han generado, por lo que pueden utilizarse como verdad de base para los sistemas automáticos (Black et al., 2003; Ros et al., 2016; Varol et al., 2017). También pueden aumentar significativamente el tamaño de la muestra en un procedimiento comúnmente conocido como aumento de datos, a través del análisis-síntesis (Cui et al., 2004) o realizando deformaciones (Krizhevsky et al., 2012). Esta es una característica clave que permitió un desarrollo más rápido de los enfoques de aprendizaje profundo que necesitan enormes cantidades de datos para construir modelos.
En este trabajo, proporcionamos una novedosa técnica de síntesis cerebral (véase la Figura 1) para abordar el aumento de datos y los problemas de la verdad sobre el terreno en la neuroimagen, generando un nuevo conjunto de imágenes que comparten características con un conjunto de datos conocido. Nuestro sistema realiza un análisis de esa base de datos existente y extrae una base ortogonal común «eigenbrain» de un espacio multidimensional en el que los diferentes sujetos se representan como un vector de coordenadas, utilizando el análisis de componentes principales (PCA), como en muchos trabajos de análisis y síntesis de neuroimagen (Zhu et al., 1994; Markiewicz et al., 2009; Illán et al., 2011; Khedher et al., 2015). A diferencia de ellos, nuestra metodología crea modelos por clase/modalidad de la distribución estadística de las coordenadas en este espacio. Junto con un muestreo aleatorio basado en la Función de Densidad Acumulada (CDF), nos permite extraer nuevas coordenadas no correlacionadas de cada modelo, estableciendo así la verdad de base. Esto es de especial importancia cuando los grupos de clases se solapan debido a la progresión de la enfermedad (por ejemplo, DCL y EA), proporcionando muestras para estandarizar la evaluación de los sistemas de DAC.
