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Puedes consultar los datos del Responsable del tratamiento, las finalidades del tratamiento, las bases legitimadoras, el plazo de conservación, etc. en nuestra página de "Política de Privacidad".
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Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
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Según el tipo de información que gestionan podemos clasificarlas en cookies de análisis, cookies técnicas y cookies de personalización.
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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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| _ga | Terceros | 2 años | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceros | 24 horas | Se usa para distinguir a los usuarios. | Google Analytics |
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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.
Chrome: Herramientas -> Configuración -> Seguridad y privacidad -> Cookies y otros datos de sitios.
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
Analog integrated circuits are very important as interfaces between the digital parts of integrated electronic systems and the outside world. A large portion of the effort involved in designing these circuits is spent in the layout phase. Whereas the physical design of digital circuits is automated to a large extent, the layout of analog circuits is still a manual, time-consuming and error-prone task. This is mainly due to the continuous nature of analog signals, which causes analog circuit performance to be very sensitive to layout parasitics. The parasitic elements associated with interconnect wires cause loading and coupling effects that degrade the frequency behaviour and the noise performance of analog circuits. Device mismatch and thermal effects put a fundamental limit on the achievable accuracy of circuits. For successful automation of analog layout, advanced place and route tools that can handle these critical parasitics are required. In the past, automatic analog layout tools tried to optimize the layout without quantifying the performance degradation introduced by layout parasitics. Therefore, it was not guaranteed that the resulting layout met the specifications and one or more layout iterations could be needed. In Analog Layout Generation for Performance and Manufacturability, the authors propose a performance driven layout strategy to overcome this problem. In this methodology, the layout tools are driven by performance constraints, such that the final layout, with parasitic effects, still satisfies the specifications of the circuit. The performance degradation associated with an intermediate layout solution is evaluated at runtime using predetermined sensitivities. In contrast with other performance driven layout methodologies, the tools proposed in this book operate directly on the performance constraints, without an intermediate parasitic constraint generation step. This approach makes a complete and sensible trade-off between the different layout alternatives possible at runtime and therefore eliminates the possible feedback route between constraint derivation, placement and layout extraction. Besides its influence on the performance, layout also has a profound impact on the yield and testability of an analog circuit. In Analog Layout Generation for Performance and Manufacturability, the authors outline a new criterion to quantify the detectability of a fault and combine this with a yield model to evaluate the testability of an integrated circuit layout. They then integrate this technique with their performance driven routing algorithm to produce layouts that have optimal manufacturability while still meeting their performance specifications. Analog Layout Generation for Performance and Manufacturability will be of interest to analog engineers, researchers and students.