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Política de Privacidad
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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Las cookies que utilizamos en nuestro sitio web, se suelen clasificar en tres categorías distintas.
Clasificación según entidad que la gestiona
Según la entidad que las gestione distinguiremos entre cookies propias y de terceros.
Cookies propias
Las cookies propias son las implementadas por el propietario de la web, como pueden ser las cookies de sesión y personalización.
Cookies de terceros
Las cookies de terceros, son creadas por una empresa externa, como suelen ser las cookies de análisis, por ejemplo las de Google Analytics.
Clasificación según la duración
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.
Cookies de sesión
Las cookies de sesión, solo existen mientras se tiene la página web abierta en el navegador, se suelen usar para almacenar información necesaria para la prestación del servicio, como puede ser el nombre de usuario o la lista de la cesta de la compra.
Cookies persistentes
Las cookies persistentes, permanecen en el equipo una vez cerrada la página web.
Como ejemplo de cookies de tipo persistente, es la cookie que almacena la respuesta al mensaje de cookies, la cual se usa para evitar que se muestre el mensaje de cookies cada vez que el usuario abre la web.
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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La información recogida se utiliza para la medición de la actividad de los usuarios en la web, con la finalidad de mejorar la web, así como los productos y servicios ofertados.
Cookies Técnicas
Este tipo de cookies permiten al usuario la navegación a través de una página web y la utilización de las diferentes opciones o servicios que en ella existen como, por ejemplo, identificar la sesión, acceder a partes de acceso restringido, o la gestión de la cesta de la compra.
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Cookies de Personalización
Son aquéllas que permiten adaptar la navegación en nuestra página web a tus preferencias, como pueden ser Idioma, navegador utilizado, etc.
Listado de cookies
A continuación se muestra una tabla con las cookies que utiliza nuestra página web.
| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
| _gat | Terceros | 1 minuto | Se usa para limitar el porcentaje de solicitudes. | Google Analytics |
| _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 |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cuando se cierra la web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
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Las cookies empleadas en esta página web, son utilizadas por el responsable legal de esta página web y por los siguientes servicios o proveedores de servicios:
- Google Analytics: Es un servicio de analítica web que utiliza cookies de análisis. Puede consultar la política de privacidad de este servicio en esta dirección web. https://policies.google.com/privacy?gl=ES&hl=es
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Configuración de privacidad mediante mensaje de cookies
Puedes configurar los tipos de cookies que deseas permitir en nuestro sitio web desde el mensaje de cookies.
El mensaje de cookies se mostrará la primera vez que accedas al sitio web y, debido a que la cookie ALLOW_COOKIES tiene una duración determinada, el mensaje se volverá a mostrar cuando esta Cookie caduque.
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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.
Microsoft Internet Explorer: Herramientas -> Opciones de Internet -> Privacidad -> Configuración.
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
L?esplorazione del regno dell?apprendimento automatico comporta il monitoraggio della salute dei propri cari anziani, tracciando i loro movimenti per mantenerli in salute. I dataset creati registrando i movimenti del corpo delle persone anziane vengono inseriti nei modelli di apprendimento automatico per la previsione. In questo studio, si propone di confrontare due popolari algoritmi di apprendimento automatico KNN e K-Means per parametri come l?accuratezza e la precisione. L?invecchiamento della popolazione è diventato un problema importante in tutto il mondo, poiché rappresenta una sfida significativa per i sistemi sanitari. Il deterioramento della salute negli individui anziani è multifattoriale ed è essenziale sviluppare modelli predittivi per identificare potenziali rischi per la salute e intervenire precocemente. Questo studio si propone di esplorare l?uso degli algoritmi KNN (K-Nearest Neighbours) e K Means per analizzare i dati sulla salute degli anziani. Lo studio ha raccolto e analizzato i dati di una coorte di individui anziani, compresi i parametri demografici, di stile di vita e clinici. L?algoritmo KNN è stato utilizzato per prevedere la probabilità di sviluppare malattie croniche, come il diabete, l?ipertensione e le malattie cardiovascolari, sulla base delle caratteristiche di input.
