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Referido a un equipo para medir las pérdidas de energía en paneles fotovoltaicos por efectos de la acumulación de polvo sobre su superficie, del tipo que utiliza un algoritmo de neuro-conductancia incremental que comprende un convertidor SEPIC, un algoritmo de búsqueda de máxima potencia y una red neuronal artificial caracterizado porque es capaz de estimar las pérdidas de energía utilizando un solo modulo fotovoltaico de prueba de 5w trabajando en régimen de máxima potencia como sensor de suciedad.

La presente patente consiste en un aparato que realiza el proceso de transformación de una materia hasta obtener una infusión en forma comprimida. Parte desde una zona de secado compuesto por una bandeja de mallas que permiten el intercambio de calor ligado a una parte móvil para facilitar el siguiente proceso. El proceso de molino es fino conectado a un sistema de zarandas compuesto por 4 tamices de diferentes números removibles y un aire acondicionado que empuja el material hacia un aire húmedo que es producido por un sistema de calentamiento de agua el cual arrastra el material hacia un extrusor y este hacia una boquilla removible.

Es una Manga Refrigerada Portátil porque comprende de un tanque hermético, cubierta superior, gas refrigerante, manga flexible, aspas giratorias, sensor de temperatura, válvula de ingreso. Que en su interior está seccionado un canal o conducto de gas refrigerante, y una manga flexible que pueda alojar a un envase, con una cubierta en la parte superior del tanque, también de acero inoxidable, que permite el cierre del tanque luego de ubicar en el interior de la manga flexible el envase a enfriar. A través de una válvula reguladora, un gas refrigerante presurizado, al disminuir su temperatura en un corto tiempo al entrar en contacto directo con el gas refrigerante que circula el gas es favorecida por la ubicación de dos aspas giratorias; con la recarga de mantenimiento del gas refrigerante.

La adquisición de un Gold Standard de Segmentación y Clasificación de Imágenes Digitales es un procedimiento computacional indispensable para la validación y verificación de resultados obtenidos a partir de métodos de segmentación y clasificación automáticos. Para la generación de un Gold Standard de Segmentación y Clasificación es fundamental la participación de especialistas en la imagen a ser procesada; con el fin de obtener información verídica que posteriormente servirá para evaluar el desempeño de métodos computacionales automáticos.

The recent panzootic of Highly Pathogenic Avian Influenza (HPAI) A (H5N1) has affected hundreds of thousands of wild birds around the world. Here, we analyze the outcomes of the first H5N1 outbreak in wild birds of Peruvian protected areas. The first detection of H5N1 was confirmed in dead Peruvian pelicans (Pelecanus thagus) on 13 November 2022; the outbreak then rapidly spread to diverse areas along the Peruvian coast. By mid-March 2023, the species affected and number of dead individuals found was alarming: we found at least 100,485 wild birds belonging to 24 species (some of them threatened), which died due to this virus. The number of bird species and individuals affected by this disease in Peru is of conservation concern due to the severe effect of this virus on these populations and the ecosystem services they provide. This emerging pathogen killed, for instance, around 20 % of the pelican population inhabiting marine protected areas in Peru. We call on authorities and conservation managers in South America to be alert and implement actions such as rapid removal of infected carcasses and epidemiological surveillance to limit the spread of this virus and its consequent impact on wildlife. We must prevent this pathogen spreading to other regions in South America and Antarctica, where many potentially susceptible species live and need to be preserved. Since this emerging pathogen has produced high bird mortality worldwide, it should be addressed as a new threat to the survival of several bird species around the world. © 2023 Elsevier Ltd

The Coupled Routing and Excess Storage (CREST) is a flood-centric distributed hydrological model that has been widely used by researchers, educators, and decision-makers around the world since 2011. With growing public concern about the impact of climate change on water security, hydrological models such as CREST need to continue improving to provide more accurate simulations, more output products, and reduced application difficulties for users. In this study, an improved version of the CREST model (version 3.0) was proposed to consider the groundwater component of the hydrological cycle. A CONUS-wide CREST model calibration was conducted to provide usable model parameters for CREST users worldwide. The calibration improved the overall NSCE score from −0.97 to 0.11 over 3206 gauge points in CONUS. The validation results indicated that the CREST model performed well in the eastern CONUS but not in the Rocky Mountains and the Mountain West. The newly added groundwater module reduced the overestimation and the steepness of the falling limb during flood events in the eastern CONUS but drastically reduced the simulated water quantities in the mountainous regions.