Modelo 036 rellenado ejemplo

Ejemplos de Uspto 101

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es el estudio de los algoritmos informáticos que pueden mejorar automáticamente a través de la experiencia y el uso de datos[1] Se considera una parte de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo basado en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, con el fin de hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello[2] Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como en medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz y visión por ordenador, donde es difícil o inviable desarrollar algoritmos convencionales para realizar las tareas necesarias[3].

Un subconjunto del aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la estadística computacional, que se centra en la realización de predicciones mediante ordenadores; pero no todo el aprendizaje automático es aprendizaje estadístico. El estudio de la optimización matemática aporta métodos, teoría y dominios de aplicación al campo del aprendizaje automático. La minería de datos es un campo de estudio relacionado, que se centra en el análisis exploratorio de datos a través del aprendizaje no supervisado[5][6] Algunas implementaciones del aprendizaje automático utilizan datos y redes neuronales de una manera que imita el funcionamiento de un cerebro biológico[7][8] En su aplicación a los problemas empresariales, el aprendizaje automático también se conoce como análisis predictivo.

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En todo el mundo existen muchos programas e intervenciones desarrollados para mejorar las condiciones de las comunidades locales. Las comunidades se unen para reducir el nivel de violencia existente, para trabajar por una vivienda segura y asequible para todos, o para ayudar a que más estudiantes obtengan buenos resultados en la escuela, por poner sólo algunos ejemplos.

Pero, ¿cómo sabemos si estos programas están funcionando? Si no son eficaces, e incluso si lo son, ¿cómo podemos mejorarlos para que sean mejores para las comunidades locales? Y, por último, ¿cómo puede una organización tomar decisiones inteligentes sobre qué programas prometedores pueden funcionar mejor en su comunidad?

En los últimos años, ha habido una tendencia creciente hacia un mejor uso de la evaluación para comprender y mejorar la práctica.El uso sistemático de la evaluación ha resuelto muchos problemas y ha ayudado a innumerables organizaciones comunitarias a hacer mejor lo que hacen.

Sin embargo, a pesar de la mayor comprensión de la necesidad y el uso de la evaluación, ha faltado un marco básico acordado para la evaluación de programas. En 1997, los científicos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos reconocieron la necesidad de desarrollar dicho marco. A raíz de ello, los CDC reunieron un Grupo de Trabajo de Evaluación compuesto por expertos en los campos de la salud pública y la evaluación. Se pidió a los miembros que desarrollaran un marco que resumiera y organizara los elementos básicos de la evaluación de programas. Esta sección de la Caja de Herramientas de la Comunidad describe el marco resultante de los esfuerzos del Grupo de Trabajo.

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Para calcular el rango, hay que encontrar el mayor valor observado de una variable (el máximo) y restar el menor valor observado (el mínimo). El rango sólo tiene en cuenta estos dos valores e ignora los puntos de datos situados entre los dos extremos de la distribución. Se utiliza como complemento de otras medidas, pero rara vez se utiliza como única medida de dispersión porque es sensible a los valores extremos.

El rango intercuartil y el rango semi-intercuartil dan una mejor idea de la dispersión de los datos. Para calcular estas dos medidas, es necesario conocer los valores de los cuartiles inferior y superior. El cuartil inferior, o primer cuartil (Q1), es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los puntos de datos cuando se ordenan de forma creciente. El cuartil superior, o tercer cuartil (Q3), es el valor por debajo del cual se encuentran el 75% de los puntos de datos cuando se disponen en orden creciente. La mediana se considera el segundo cuartil (Q2). El rango intercuartil es la diferencia entre los cuartiles superior e inferior. El rango semi-intercuartil es la mitad del rango intercuartil.

Uspto 101 ejemplos 37-42

Un station wagon (EE.UU., también wagon) o estate car (Reino Unido, también estate), es una variante de carrocería de automóvil de un sedán/saloon con el techo extendido hacia atrás[1] sobre un volumen compartido de pasajeros/carga con acceso en la parte trasera a través de una tercera o quinta puerta (el liftgate o portón trasero), en lugar de un maletero/tapa de maletero. El estilo de la carrocería transforma el diseño estándar de tres cajas en un diseño de dos cajas, para incluir un pilar A, B y C, así como un pilar D. Los Station Wagon pueden reconfigurar su volumen interior de forma flexible mediante asientos traseros abatibles para priorizar el volumen de pasajeros o de carga.

El American Heritage Dictionary define una ranchera como “un automóvil con una o más filas de asientos plegables o extraíbles detrás del conductor y sin maletero, pero con una zona detrás de los asientos en la que se pueden cargar maletas, paquetes, etc., a través de un portón trasero”[2].

Cuando una gama de modelos incluye varios estilos de carrocería, como el sedán, el hatchback y el station wagon, los modelos suelen compartir su plataforma, su tren motriz y su carrocería por delante del pilar A. En 1969, Popular Mechanics dijo: “El estilo de la ranchera… sigue el del sedán de producción del que es homólogo. La mayoría tienen la misma distancia entre ejes, ofrecen las mismas opciones de transmisión y motor, y las mismas opciones de confort y comodidad”[3].