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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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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.
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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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Cookies Técnicas
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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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Configuración de privacidad mediante mensaje de cookies
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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
The work presented in this book was supported by Jiangsu University of Science and Technology. As critical components in electrical control systems, electromagnetic relays are particularly vulnerable to contact degradation and failure, which may ultimately lead to system-level malfunctions. Accordingly, reliability assessment based on Remaining Useful Life (RUL) prediction has become an important research topic. However, relay degradation is inherently governed by coupled multi-physical processes and is characterized by highly nonlinear and uncertain failure mechanisms. In addition, the high cost and long duration of life testing severely limit the availability of complete degradation datasets, giving rise to a typical small-sample problem. Furthermore, conventional data-driven methods generally assume parameter independence or linear relationships and fail to capture latent, time-varying nonlinear dependencies, thereby restricting prediction accuracy and robustness.
