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Clasificación según entidad que la gestiona
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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
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| Nombre | Propia / Terceros | Duración | Descripción | Propietario |
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A continuación indicamos los pasos para acceder a la configuración de privacidad en los principales navegadores.
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Firefox: Herramientas -> Ajustes -> Privacidad & Seguridad.
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Safari: Preferencias -> Seguridad.
Opera: Herramientas -> Privacidad y seguridad.
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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
Neste estudo, a magnitude e a distribuiçao espacial do espetro de frequências no eletroencefalograma (EEG) em repouso foram examinadas para analisar o efeito do alcoolismo na regiao do córtex motor. Os sinais EEG de indivíduos alcoólicos crónicos foram adquiridos na regiao do córtex motor e foi aplicada a transformada de Hilbert Huang para a extraçao de caraterísticas dos sinais EEG. Os sinais EEG foram divididos em cinco sub-bandas de frequência. Observou-se que a caraterística extraída continha uma grande dimensao de dados, pelo que foi reduzida utilizando a Análise Discriminada Linear. No presente estudo, foi utilizada uma máquina de vectores de apoio para a classificaçao dos alcoólicos. A precisao máxima de classificaçao (>75%) foi alcançada com as caraterísticas espectrais do EEG de coeficiente espetral máximo, no canal C3 e Cz com a combinaçao das bandas beta-1 e beta-2. Mas uma precisao de classificaçao mais ou menos elevada na maioria dos canais foi calculada com as caraterísticas EEG da potência média da banda. A entropia aproximada, uma caraterística nao linear, também foi considerada um parâmetro de descriminaçao para alcoólicos no estudo. Amplitude instantânea e frequência instantânea obtidas a partir dos espectros de Hilbert
