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Año a año, según el índice de ventas online aumenta el consumo de losclientes en medios de compra no presencial.Las tendencias mundiales indican que los consumidores están cambiandosus patrones de compra, prefiriendo cada vez mas los canales de compra on-line, por sobre las tiendas físicas y Chile, no está al margen de esta tendencia.Por lo tanto, cada vez cobra más importancia contar con plataformas webque hagan la compra expedita. Cerca de un 15% de las ventas se hacen deforma online en Chile. Entoncesm aún queda mucho por mejorar y proba-blemente, en la a medida que mejore la calidad de servicio en la venta onlineeste porcentaje irá aumentando.

Esta presentación algunas definiciones y resultados del análisis complejo; todas ellas presentadas con el fin de dar una prueba completa del principio de identidad y del principio del argumento. Referencias de la presentación: Basic Complex ANalysis, 3rd Ed. Jerrold E. Marsden, Michael J. Hoffman.

El presente trabajo está orientado a destacar los beneficios del uso de herramientas de big data para procesar grandes volúmenes de datos, con el propósito de detectar tendencias o patrones que comparten las personas frente al padecimiento de distintas enfermedades o síndromes. Esto se logró a través del estudio y análisis de casos donde se ha utilizado la Detección Digital de Enfermedades, en los cuales se demostró que permite asistir a los profesionales de la salud a detectar de forma temprana padecimientos y tomar decisiones al respecto, de esta manera, mejorar sustancialmente la calidad de la atención médica.

Una tarea fácil.

En la actualidad, el estudio y análisis de los sistemas de control automático representan un campo de aplicación bastante extendido, esto debido a las imperantes necesidades por mejorar los procesos productivos, optimizar los recursos e incluso para predecir comportamientos, desde entornos educativos, investigativos o industriales, hasta entornos económicos, sociales y demás. En efecto, esto ha impulsado a los desarrolladores a buscar herramientas o alternativas que permitan aumentar las capacidades de cómputo al momento de desarrollar un sistema de control automático. Ahora bien, la instrumentación industrial desde hace muchos años viene comandada por los Autómatas Programables (PLC), dispositivos útiles e ideales para ejecutar las tareas de control de una planta, independientemente de la escala. El presente documento presenta el diseño e implementación de un controlador PID en una planta didáctica conformada con equipos industriales, haciendo uso de OPC y algunos conceptos de la teoría de control. Mediante la herramienta computacional MATLAB se realiza la identificación de la planta obteniendo su función de transferencia, y haciendo uso de algunas herramientas disponibles en este software, se determinan los parámetros de sintonía de un controlador tipo PID, para posteriormente sintonizar la estrategia de control implementada en un autómata programable de gama alta.

UNIDADII

Linux es un sistema operativo: un conjunto de programas que permiten interactuar con el ordenador y ejecutar otros programas. La parte ms importante de un sistema operativo es el ncleo. En un sistema GNU/Linux, Linux es el ncleo. El Shell es el programa-interface y es un script para la terminal que solo tenemos que agregar la extensión .sh que provee la comunicacin entre el usuario y el Sistema operativo, sus funciones son: Servir como traductor de comandos, recibe los comandos internos del mismo sistema operativo y Shell se encarga de su ejecucin, en cambio si hablamos de comandos realizados por el usuario entre la funcin del kernel, el los ejecuta y se encarga de procesar sus rdenes.

Laboratorios Windows Server 2016

El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).