O objetivo deste trabalho Ã© construir o mapa de energia de uma rede de sensores sem fio utilizando tÃ©cnicas de prediÃ§Ã£o. Mapa de energia baseado em prediÃ§Ã£o para redes de sensores sem fio

Para la eliminaciÃ³n del ruido blanco se empleÃ³ un mÃ©todo basado en un modelo auto-regresivo (ARM, siglas en. En Marruecos se realizÃ³ una prospecciÃ³n de fosfatos empleando el mÃ©todo elÃ©ctrico de resistividad para ello se utilizÃ³ un dispositivo Schlumberger, cubriendo una superficie de 50 hectÃ¡reas, con el objetivo de detectar anomalÃas asociadas a bolsones estÃ©riles en los depÃ³sitos de fosfatos. Modelo auto-regresivo aplicado a la eliminaciÃ³n de ruidos de los mapas de anomalÃas de resistividad en fosfatos asociadas a bolsones estÃ©rilesĪctualmente se emplean varios mÃ©todos para perfeccionar los bordes y contornos de mapas geofÃsicos. Los resultados obtenidos muestran la adecuaciÃ³n del itinerario de aprendizaje basado en mapas conceptuales a las caracterÃsticas de los sujetos, resolviendo situaciones de la realidad mediante la construcciÃ³n y creaciÃ³n de nuevos esquemas y formas de gestiÃ³n del conocimiento, al mismo tiempo que aporta reflexiÃ³n sobre los principios del diseÃ±o 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 diseÃ±o, implementaciÃ³n y evaluaciÃ³n de itinerarios de aprendizaje, en los que se representan en mapas conceptuales y de manera organizada y no lineal, conjuntos de actividadesÂ 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 aprendizajeÂ basados en mapas conceptuales como una propuesta para un diseÃ±o instruccional mÃ¡s 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 paraÂ cada nivel de educaciÃ³n. El uso de mapas globales de cobertura terrestre debe ser adecuadamente contextualizado en situaciones de gran diversidad. Los mapas mÃ¡s recientes, basados en la nomenclatura propuesta por la FAO, muestran mayor exactitud pero aÃºn no la suficiente para considerarlos como adecuados para detectar los principales tipos de cubierta terrestre. El principal problema es la distinciÃ³n entre las Ã¡reas de cultivo y otro tipo de vegetaciÃ³n. Solo 2 % de los pixeles coinciden en 4 mapas (principalmente ciudades y agua y 88 % coinciden en 2 Ã³ 3 mapas. DespuÃ©s de establecer una leyenda unificada con seis categorÃas generales, la precisiÃ³n global entre los mapas variÃ³ de un 9 a un 62 %. Tomando en cuenta las leyendas iniciales, la comparaciÃ³n revelÃ³ incoherencias debidas en parte a las diferencias en los sistemas de clasificaciÃ³n. Se tomÃ³ como referencia el mapa de la ComisiÃ³n Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad de MÃ©xico y como criterios, la consistencia y el Ã¡rea espacial. El objetivo del presente estudio fue contribuir a la validaciÃ³n de los mapas globales de la cubierta terrestre, comparando cinco de ellos para el caso particular del Estado de MichoacÃ¡n, MÃ©xico. Estos mapas son difÃciles de validar y su precisiÃ³n 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, MÃ‰XICOĭirectory of Open Access Journals (Sweden)įull Text Available Desde hace algunos aÃ±os se han realizado intentos para elaborar mapas globales utilizando diferentes tipos de imÃ¡genes, mÃ©todos y sistemas de nomenclatura.

Como se utiliza el cmaptools