Em mapas de energia baseados em predição, cada nó sensor utiliza algoritmos de predição para modelar sua dissipação de energia com o objetivo de prever seu consumo de energia no futuro. O objetivo deste trabalho é construir o mapa de energia de uma rede de sensores sem fio utilizando técnicas de predição. Mapa de energia baseado em predição para redes de sensores sem fio Para la eliminación del ruido blanco se empleó un método basado en un modelo auto-regresivo (ARM, siglas en.
En Marruecos se realizó una prospección de fosfatos empleando el método eléctrico de resistividad para ello se utilizó un dispositivo Schlumberger, cubriendo una superficie de 50 hectáreas, con el objetivo de detectar anomalÃas asociadas a bolsones estériles en los depósitos de fosfatos. Modelo auto-regresivo aplicado a la eliminación de ruidos de los mapas de anomalÃas de resistividad en fosfatos asociadas a bolsones estérilesĪctualmente se emplean varios métodos para perfeccionar los bordes y contornos de mapas geofÃsicos. Los resultados obtenidos muestran la adecuación del itinerario de aprendizaje basado en mapas conceptuales a las caracterÃsticas de los sujetos, resolviendo situaciones de la realidad mediante la construcción y creación de nuevos esquemas y formas de gestión del conocimiento, al mismo tiempo que aporta reflexión sobre los principios del diseño curricular utilizando TIC y genera autonomÃa en el proceso de aprendizaje.
Mediante una metodologÃa construida sobre el modelo SAM (Successive Aproximation Model, se ha estudiado el proceso de diseño, implementación y evaluación de itinerarios de aprendizaje, en los que se representan en mapas conceptuales y de manera organizada y no lineal, conjuntos de actividades que permiten el desarrollo de las competencias que deben comprenderse, dominarse y demostrarse. Itinerarios de aprendizaje flexibles basados en mapas conceptualesįull Text Available Se estudia el uso de itinerarios de aprendizaje basados en mapas conceptuales como una propuesta para un diseño instruccional más flexible que potencie el aprendizaje y se centre en el estudiante, generando procesos no lineales, caracterizando sus elementos, estableciendo relaciones entre ellos y configurando un modelo general con especificaciones para cada nivel de educación. El uso de mapas globales de cobertura terrestre debe ser adecuadamente contextualizado en situaciones de gran diversidad. Los mapas más recientes, basados en la nomenclatura propuesta por la FAO, muestran mayor exactitud pero aún no la suficiente para considerarlos como adecuados para detectar los principales tipos de cubierta terrestre. El principal problema es la distinción entre las áreas de cultivo y otro tipo de vegetación. Solo 2 % de los pixeles coinciden en 4 mapas (principalmente ciudades y agua y 88 % coinciden en 2 ó 3 mapas. Después de establecer una leyenda unificada con seis categorÃas generales, la precisión global entre los mapas varió de un 9 a un 62 %. Tomando en cuenta las leyendas iniciales, la comparación reveló incoherencias debidas en parte a las diferencias en los sistemas de clasificación.
Se tomó como referencia el mapa de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad de México y como criterios, la consistencia y el área espacial. El objetivo del presente estudio fue contribuir a la validación de los mapas globales de la cubierta terrestre, comparando cinco de ellos para el caso particular del Estado de Michoacán, México. Estos mapas son difÃciles de validar y su precisión a nivel local puede ser muy variable.
CONSISTENCIA ENTRE LOS MAPAS GLOBALES Y LOS MAPAS REGIONALES DE LA CUBIERTA TERRESTRE EN EL ESTADO DE MICHOACAN, MÉXICOĭirectory of Open Access Journals (Sweden)įull Text Available Desde hace algunos años se han realizado intentos para elaborar mapas globales utilizando diferentes tipos de imágenes, métodos y sistemas de nomenclatura.