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<title>Manuales</title>
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<dc:date>2026-07-12T21:51:29Z</dc:date>
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<item rdf:about="https://hdl.handle.net/11404/8752">
<title>Guía práctica medición de iluminación : teniendo en cuenta componentes del color</title>
<link>https://hdl.handle.net/11404/8752</link>
<description>Guía práctica medición de iluminación : teniendo en cuenta componentes del color
García Castañeda, Alexi; Hernández Cubillos, Guillermo; Peña Munévar, Pablo
El documento es un manual técnico del SENA diseñado para capacitar a tecnólogos en Seguridad y Salud en el Trabajo en la ejecución de protocolos de luxometría dentro de entornos productivos. La guía establece el marco teórico sobre visión humana y unidades lumínicas, define los niveles de iluminancia exigidos por el reglamento RETILAP para diversas actividades económicas y detalla el procedimiento práctico para el uso del luxómetro, incluyendo la determinación de puntos de medición y el cálculo de factores de uniformidad y riesgo. Su enfoque principal es enseñar a diagnosticar si las condiciones de luz, tanto natural como artificial, son adecuadas para prevenir la fatiga visual y la accidentalidad laboral, considerando factores clave como el rendimiento del color y el mantenimiento de los sistemas de iluminación.
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<dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Manual de Protocolos de Buenas Prácticas Apícolas en el Centro para la Formación Cafetera</title>
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<description>Manual de Protocolos de Buenas Prácticas Apícolas en el Centro para la Formación Cafetera
Gallego Londoño, Juan Francisco; Valencia Osorio, Pablo; Duque Betancur, Andrea
El Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA), a través del Centro para la Formación Cafetera en Manizales, promueve la adopción de Buenas Prácticas Apícolas (BPAp) para fortalecer la formación, la productividad y la inocuidad de los productos de la colmena. Esta guía integra, organiza y estandariza protocolos, guías y documentos operativos de la Unidad Apícola, con el fin de ofrecer lineamientos claros para el manejo de colmenas, la sanidad, la seguridad, los registros y la sostenibilidad en contextos de formación y de interacción con el entorno productivo.
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<dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Manual de ensamble y puesta a punto de Estación meteorológica del ecosistema SENAGRO360</title>
<link>https://hdl.handle.net/11404/8726</link>
<description>Manual de ensamble y puesta a punto de Estación meteorológica del ecosistema SENAGRO360
Sarria Villa, César Alberto; Pulgarin Ortiz, Cesar Augusto; Vera Valencia, Juan José; Castro Riascos, Margarita Lucía
Este manual recopila los procedimientos esenciales para el montaje, mantenimiento, calibración, fabricación, configuración y puesta a punto de las estaciones meteorológicas y del Gateway LoRaWAN que integran el ecosistema IoT del Occidente Antioqueño SENAGRO360. El proyecto de investigación de SENNOVA, impulsado por el Centro Tecnológico, Turístico y Agroindustrial del Occidente Antioqueño CTTAO, cuenta con una planta piloto ubicada en el municipio de Dabeiba, Antioquia, y pretende la tecnificación del sector agropecuario en el municipio, priorizando la cadena productiva del cacao.
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<dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Manual técnico : etiquetado de imágenes para algoritmos de deep learning</title>
<link>https://hdl.handle.net/11404/8691</link>
<description>Manual técnico : etiquetado de imágenes para algoritmos de deep learning
Agudelo, César Augusto; Botina, Kelyn; Cortés, Edinson; Gutiérrez Rojas, Brayan Andrés
"Este manual abarca un espectro completo, desde los&#13;
conceptos fundamentales hasta las técnicas avanzadas de&#13;
etiquetado de imágenes, cruciales para el entrenamiento&#13;
efectivo de algoritmos de Deep Learning. Se exploran&#13;
meticulosamente las técnicas de procesamiento de imágenes&#13;
y los métodos de anotación, haciendo especial énfasis en la&#13;
utilización de la herramienta VGG Annotator para agilizar y&#13;
mejorar el proceso de etiquetado (Dutta &amp; Zisserman, 2019).&#13;
Aunque el enfoque principal se centra en el análisis de&#13;
imágenes, este manual se circunscribe a los casos donde el&#13;
etiquetado manual es aplicable, sin adentrarse en técnicas&#13;
automáticas de etiquetado o áreas ajenas al análisis de&#13;
imágenes.&#13;
El público objetivo de este manual incluye investigadores,&#13;
ingenieros de datos y profesionales en el campo del aprendizaje&#13;
automático que trabajan en proyectos que involucran&#13;
análisis de imágenes (...) El manual concluye con una sección dedicada a buenas&#13;
prácticas y recomendaciones específicas, diseñadas para&#13;
asegurar la consistencia y calidad de las anotaciones en&#13;
diversos contextos de aplicación". Tomado de la introducción de la obra.
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<dc:date>2024-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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