Cómo activar el modo 3ª persona en APEX LEGENDS
En los capítulos anteriores hemos preparado el escenario para nuestro proyecto de detección de cáncer. Hemos cubierto los detalles médicos del cáncer de pulmón, hemos echado un vistazo a las principales fuentes de datos que utilizaremos para nuestro proyecto, y hemos transformado nuestros escaneos CT en bruto en un Dataset de PyTorch. Ahora que tenemos un Dataset, podemos consumir fácilmente nuestros datos de entrenamiento.
Vamos a hacer dos cosas principales en este capítulo. Vamos a empezar con la construcción del modelo de clasificación y el bucle de entrenamiento que será la base que el resto de la Parte 2 utiliza para explorar el proyecto más grande. Para ello, tomaremos las clases Ct y LunaDataset que implementamos en el capítulo anterior, y las utilizaremos para alimentar instancias de DataLoader. Esas instancias, a su vez, alimentan nuestro modelo de clasificación con datos a través de bucles de entrenamiento y validación.
Terminaremos el capítulo utilizando los resultados de la ejecución de ese bucle de entrenamiento para introducir uno de los retos más difíciles de la Parte 2, que es cómo obtener resultados de alta calidad a partir de datos desordenados y limitados. En capítulos posteriores exploraremos las formas específicas en que nuestros datos son limitados, así como la mitigación de esas limitaciones.
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El objetivo principal es integrar, por primera vez, los modelos sismológicos y la observación por satélite para obtener una imagen coherente de la corteza y el manto superior en 3D. Los datos gravimétricos y (electro)magnéticos de los satélites ayudan a transferir imágenes de velocidad hacia la composición y la temperatura que reflejan el estado tectónico y la evolución de la Tierra y ofrecen una comprensión novedosa de los procesos que dan forma a nuestro planeta.
Se analizan las limitaciones y la sensibilidad de los distintos métodos geofísicos en el contexto de su capacidad de obtención de imágenes y se combinan con la modelización directa e inversa para poder evaluar las posibilidades de estos enfoques para revelar la estructura de la Tierra. Para la modelización inversa, exploraremos la sensibilidad de la inversión conjunta a los conjuntos de datos individuales y la compararemos con las inversiones que se basan en uno o varios conjuntos de datos.
Para analizar la estructura del manto profundo, intentaremos combinar los conocimientos sobre la conductividad del manto y la física mineral con las observaciones geofísicas. Evaluaremos el papel de la estratificación interna de la Tierra y la convección del manto en la evolución de la superficie terrestre (topografía dinámica). Los datos y métodos que proponemos utilizar en este estudio superarán significativamente los intentos anteriores y serán un primer paso hacia la comprensión de la Tierra en el espacio y el tiempo, un paso necesario para el desarrollo de un modelo de la Tierra en 4D.Analizaremos las limitaciones y sensibilidades de los diferentes métodos geofísicos en el contexto de su capacidad de obtención de imágenes y planeamos combinar la modelización directa e inversa para poder evaluar las posibilidades de estos enfoques para revelar la estructura de la Tierra. Para la modelización inversa, exploraremos la sensibilidad de la inversión conjunta a los conjuntos de datos individuales y la compararemos con las inversiones que se basan en uno o varios conjuntos de datos.
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Cuando crecía, siempre me subía al escenario. Así que, cuando estaba en el instituto, hacía teatro, montaba películas, organizaba asambleas. Incluso acabé siendo el anfitrión de un día de fiesta. Así que, definitivamente, siempre fue algo en lo que pensé que me involucraría, es involucrarme en los medios de comunicación.
Lo que me gustaba de estar en el escenario era que era un espacio seguro para mí. Podía ser casi un personaje o una versión más grande de mí misma. Tenía un amigo que estaba involucrado en la emisora de radio y me dijo que debería hacer un programa de radio conmigo. Y nunca me lo había planteado. Pero lo intenté y salí al aire y estaba muy nerviosa. Pero rápidamente me sentí bien y lo disfruté mucho. Así que no tardé en hacer mi propio programa. Al minuto siguiente estaba haciendo un programa de desayuno, porque nos hicimos muy populares y eso me llevó a amar mi tiempo en el aire y a disfrutar realmente de ser una personalidad de la radio.
Había días en los que ni siquiera veía a mi compañero. Me iba antes de que se despertara por la mañana y llegaba a casa después de que se durmiera por la noche. Así que, definitivamente, fue un reto, pero estaba muy motivada para cambiar mi carrera y sabía que esto era lo que necesitaba hacer, para poder pasar al siguiente nivel.
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OBJETIVO: Desarrollar y demostrar recuperadores ligeros, duraderos y de bajo coste para turbogeneradores de 5 kilovatios para alimentar sistemas aéreos no tripulados (UAS) del Grupo 2/pequeño Grupo 3 del Departamento de Defensa para aumentar la fiabilidad y la capacidad operativa.
FASE I: Los componentes clave/características geométricas de los conceptos de recuperadores propuestos deben ser estudiados por la empresa con trabajo de diseño, análisis, estudios computacionales y pruebas de ideas clave para corroborar la capacidad de proporcionar un recuperador ligero, de bajo coste y duradero/confiables que pueda integrarse eficazmente en un sistema turbo-generador de 5-8 kilovatios actual o futuro.
FASE II: La fase II desarrollará y fabricará completamente el recuperador, lo integrará con un turbogenerador de 5-8 kilovatios (que funcionará con combustible pesado (JP-8, diesel) y proporcionará energía a las cargas útiles eléctricas además de los propulsores accionados por motor), y demostrará el sistema de turbogenerador completamente recuperado en un entorno de pruebas en tierra.
FASE III: Las opciones de la Fase III incluirían nuevas mejoras en el diseño, pruebas de resistencia/fiabilidad del motor de microturbina recuperado, y la posible integración en un sistema UAS representativo y la demostración del rendimiento del sistema con pruebas de vuelo en un entorno de misión UAS.