Concordances from the Ingeniería corpus
en x o en y , respectivamente . Si comparamos las figuras 13 y 18
podemos
observar cómo , pese a ser más complicada , las diagonales las ejecuta mucho mejor
molibdeno INT ( Höganäs , 1997 ) y para la composición total del material FG2S
podemos
tener unos propiedades orientativas ( Torralba et al . , 1995a ) . 2 .
zonas del material EXT ( Arriba y Abajo ) y menor para el INT .
Podemos
correlacionar con el análisis de imagen este gradiente de porosidad con un gradiente
en una geometría definida ofrece propiedades con gradiente funcional . Por tanto
podemos
concluir que el proceso de compactación en matriz diseñado es válido para la fabricación
genitores e híbridos estudiados . A diferencide las variables anteriores , aquí
podemos
observar una tendencia positiva a favor de los híbridos , lo que significa que tuvieron
híbridos no presentaron ningún estrés que repercutiera en su crecimiento , por lo que
podemos
concluir que dichos híbridos se adaptan bien a condiciones de invernadero . Heterosis
protones anoméricos de azucares entre 90 y 100 ppm . Por los resultados obtenidos
podemos
concluir que los compuestos que se extraen con agua de esta planta en su mayoría
metal cuando es expuesto al medio ácido . De los valores en la Tabla 1 ,
podemos
observar que cuando la concentración de inhibidor aumenta se produce una disminución
De Souza y Spinelli ( 2009 ) . CONCLUSIONES De los resultados obtenidos
podemos
concluir que los compuestos orgánicos extraídos mediante agua como disolvente de
atributos estáticos ( invariables en el tiempo ) que favorecen la heterogeneidad y que
podemos
representar con un vector ( cid : 2 ) p j . Estos i j
Como se ha indicado antes , para disponer de una notación más compacta ,
podemos
representar los estados del conjunto de donde De forma similar , representamos los
los cambios de estado de un agente pueden provenir de múltiples causas por lo que
podemos
descomponer la dinámica en diversos métodos ( o submo - delos en el estándar ODD
selección de cada estado de los agentes de forma aislada , de tal forma que
podemos
expresar la matriz de estados como donde x1 De igual forma , cada agente ( i1
parámetros ( cid : 2 ) p1 Al igual que con los estados ,
podemos
expresar los paráme ( cid : 6 ) tros de todos los agentes agrupándolos en
Por lo tanto , y teniendo en cuenta que el número de agentes es constante siempre ,
podemos
aplicar ( 1 ) , que para este caso particular se reduciríıa a De
= Para facilitar el acceso a cada estado de todos los agentes ,
podemos
definir una partición de dicha matriz , También debemos parametrizar el entorno
cid : 2 ) α ∈ R7 expresado como Finalmente , la señal externa
podemos
considerarla como una potencia u ∈ R que provocará la aparición de nuevas bolas
habitación ) . Si nos fijamos en el comportamiento de tres de estos agentes ,
podemos
ver la evolución de sus estados durante los primeros instantes de simulación :
energía almacenada ceden su calor al circuito principal de fluido térmico para
poder
seguir generando con la turbina . El sistema de almacenamiento térmico es esencialmente
por ejemplo , los efectos de un fármaco en el cerebro , y de esta forma
poder
determinar el instante y la dosis más adecuada . El grupo BIOART ha desarrollado
Ademas de la baja importancia que se asigna a la b´usqueda global en ABC ,
podemos
observar como su evolucion ha convergido a la soluci´on ´optima en pocas iteraciones
de seleccion de canales propuestos . Bas´andonos en los re - sultados obtenidos ,
podemos
especular que la combinaci´on de cualquiera de ´estos con m´etodos de extracci´on
para su aplicacion en la seleccion de canales de los sistemas P300 - BCI ,
podemos
destacar varias limitaciones . Para empezar , a excepcion de PSO y ABC , el
con enfoques neuronales paralelos En el campo de la medicina clínica es crucial
poder
determinar la seguridad y la eficacia de los fármacos actuales y además acelerar
En consecuencia , y teniendo en cuenta la información obtenida por la red neuronal ,
podemos
posprocesar los resultados de acoplamiento obtenidos por la función de afinidad
afinidad de BINDSURF y rechazar compuestos que se predicen como inactivos . Entonces
podemos
clasificarlos por el valor final predicho por la función de afinidad para estos
la luz de los resultados obtenidos tanto en los ensayos como en la simulación ,
podemos
concluir que los proyectiles generados con EFP cuyas curvaturas son peque˜nas ,
recuperación y penetración de los 3 tipos de IED - EFP , las conclusiones que
podemos
extraer son las siguientes : - Se presenta por primera vez una batería de
se han seleccionado cuidadosa - mente las variables de estado , con el fin de
poder
describir el comportamiento del agua ( tanto capilar como absorbida ) y del vapor