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Clasificación según entidad que la gestiona
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Cookies de terceros
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Si las clasificamos por el tiempo que permanecen en el equipo con el que se accede a la web (Ordenador, Smartphone, Tablet, etc.), podremos distinguir entre cookies de sesión y cookies persistentes.
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Cookies persistentes
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Clasificación según el tipo de información que almacenan
Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
Cookies de Análisis
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Cookies Técnicas
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Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
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Configuración de privacidad en navegadores
A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
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Microsoft Edge: Herramientas -> Configuración -> Privacidad, búsqueda y servicios.
Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
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Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
Debido a que la configuración de cada navegador es distinta y con las nuevas versiones pueden sufrir cambios, recomendamos consultar la información sobre cookies que ofrecen los principales navegadores de internet en su ayuda o en la web de soporte correspondiente.
En los siguientes enlaces podrás encontrar información adicional sobre las opciones de configuración de las cookies en los principales navegadores.
– Internet Explorer: https://support.microsoft.com/es-es/windows/eliminar-y-administrar-cookies-168dab11-0753-043d-7c16-ede5947fc64d
– Microsoft Edge: https://support.microsoft.com/es-es/microsoft-edge/eliminar-las-cookies-en-microsoft-edge-63947406-40ac-c3b8-57b9-2a946a29ae09
– Google Chrome Escritorio: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DDesktop&oco=1
– Google Chrome Android: https://support.google.com/chrome/answer/95647?co=GENIE.Platform%3DAndroid&oco=1
– Firefox: https://support.mozilla.org/es/kb/cookies-informacion-que-los-sitios-web-guardan-en-
– Safari Escritorio: https://support.apple.com/es-es/guide/safari/sfri11471/mac
– Safari iPhone, iPad o iPod touch: https://support.apple.com/es-es/HT201265
– Opera: https://help.opera.com/en/latest/web-preferences/#cookies
A classificaçao dos sinais de ECG de forma manual ou tradicional é uma área que pode ser melhorada através de um sistema de classificaçao automatizado dos sinais de ECG. Neste trabalho, é introduzido um sistema de software de diagnóstico assistido por computador (CAD) melhorado para a classificaçao automática de sinais de ECG cardíaco. Para efeitos deste estudo, foram utilizados 480 sinais de ECG da base de dados de arritmias do MIT-BIH, esses sinais incluem 96 sinais de ECG normais e 384 sinais de ECG anómalos pertencentes a quatro tipos de anomalias cardíacas, nomeadamente, acoplamento ventricular, taquicardia ventricular, bigeminia ventricular e fibrilhaçao ventricular, tendo cada um desses tipos 96 sinais de ECG. Em seguida, procedeu-se à reamostragem de todos os sinais a 360 amostras por segundo, com exceçao dos sinais de FV, que foram reamostrados a 250 amostras por segundo. Depois disso, foi aplicado um processo iterativo de extraçao de características com a ajuda da aplicaçao Classification Learner App existente no MATLAB.
