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La Universidad de Granada (UGR), fundada en 1531, es una de las mayores y más importantes universidades de España. La UGR ha sido galardonada con el premio «Human Resources Excellence in Research (HRS4R)», que refleja el compromiso de la UGR con la mejora continua de sus políticas de recursos humanos en línea con la Carta Europea del Investigador y el Código de Conducta para la Contratación de Investigadores. La UGR es también una institución líder en investigación, situada en el top 5/10 de las universidades españolas por diversos criterios de ranking, como proyectos nacionales de I+D, becas concedidas, publicaciones o financiación internacional.
La UGR es una de las pocas universidades españolas que aparece en el ranking Top 500 de Shanghai (http://sl.ugr.es/0aw0). El Academic Ranking of World Universities (ARWU) sitúa a la UGR en la posición 268 del mundo y como la 4ª Universidad mejor clasificada de España, reafirmando su posición como institución a la vanguardia de la investigación nacional e internacional. Desde el punto de vista de las áreas de especialización en el ranking ARWU, la UGR destaca en Documentación (situada en el puesto 36 del mundo) o en Tecnología de los Alimentos (en el puesto 37 del mundo), Matemáticas e Informática (situadas entre las 76-100 mejores del mundo).
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ResumenEn este trabajo se presenta un enfoque de minería de datos para la selección de variables y la extracción de conocimiento de conjuntos de datos. El enfoque se basa en la regresión simbólica no guiada (cada variable presente en el conjunto de datos se trata como la variable objetivo en las ejecuciones de regresión múltiple) y en una nueva métrica de relevancia de variables para la programación genética. Se calcula la relevancia de cada variable de entrada y se crea un modelo que se aproxima a la variable objetivo. Las configuraciones de programación genética con diferentes variables objetivo se ejecutan múltiples veces para reducir los efectos estocásticos y los resultados agregados se muestran como una red de interacción de variables. Esta red de interacción destaca los componentes importantes del sistema y las relaciones implícitas entre las variables. Todo el enfoque se prueba en un conjunto de datos de un alto horno, debido a la complejidad del mismo y a las numerosas interrelaciones entre las variables. Por último, se discuten los resultados obtenidos con respecto a los conocimientos existentes sobre el proceso de los altos hornos.Palabras clave
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La combustión directa de la biomasa es la tecnología más avanzada y madura en el campo del aprovechamiento energético de la biomasa. Las legislaciones sobre la cantidad de contaminantes emitidos y la eficiencia de la planta de los sistemas de combustión de biomasa se restringen continuamente. Por lo tanto, se requiere una mejora constante de la eficiencia de la planta y la reducción de las emisiones. La modelización numérica está adquiriendo una importancia creciente para el desarrollo de las tecnologías de combustión de biomasa. En este artículo se ofrece una visión general sobre los esfuerzos de modelización numérica que tratan los fenómenos más relevantes en los sistemas de combustión de biomasa en parrilla. La modelización numérica permite comprender mejor los procesos subyacentes en las instalaciones de combustión de biomasa. Por lo tanto, conduce a un procedimiento más rápido y seguro de desarrollo de una nueva tecnología.
La combustión directa de la biomasa es la tecnología más avanzada y madura en el campo de la utilización de la biomasa energética. Las legislaciones sobre la cantidad de contaminantes emitidos y la eficiencia de la planta de los sistemas de combustión de biomasa se restringen continuamente. Por lo tanto, se requiere una mejora constante de la eficiencia de la planta y la reducción de las emisiones. La modelización numérica está adquiriendo una importancia creciente para el desarrollo de las tecnologías de combustión de biomasa. En este artículo se ofrece una visión general sobre los esfuerzos de modelización numérica que tratan los fenómenos más relevantes en los sistemas de combustión de biomasa en parrilla. La modelización numérica permite comprender mejor los procesos subyacentes en las instalaciones de combustión de biomasa. Por lo tanto, conduce a un procedimiento más rápido y seguro de desarrollo de una nueva tecnología.
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La Universidad de Newcastle alberga una creciente comunidad de investigadores del vidrio que comparten ideas y prácticas, con sede en la Escuela de Historia, Clásica y Arqueología y conocida como PEGG. La comunidad, formada por investigadores de grado, postgrado y postdoctorado, se está formando para pensar de manera «postdisciplinaria» en el vidrio y otros materiales vítreos, desarrollando nuevos enfoques de investigación que combinan lo teórico, lo práctico, lo analítico, lo reflexivo y lo sensorial para enriquecer la comprensión de las dimensiones sociales de la tecnología y la producción del pasado. Los individuos aportan sus intereses y conocimientos personales dentro de la visión multidimensional colectiva de la comunidad sobre cómo definir y abordar cuestiones antiguas y nuevas sobre la tecnología y el uso de los materiales vítreos, y su lugar en la vida de las personas.
Estos recursos permiten seguir con exactitud las recetas y reproducir con precisión todas las condiciones de fabricación y trabajo del vidrio, desde las condiciones científicas exactamente reproducibles hasta los estudios de la experiencia de funcionamiento de un horno de leña durante episodios de cocción de una semana de duración.
