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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
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Cookies de terceros
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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.
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Cookies persistentes
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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 |
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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 |
| 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
A reduçao das emissoes de gases de escape e do consumo de combustível é um dos desafios mais importantes na área dos motores. Um dos métodos para superar este problema consiste em melhorar o combustível através da modificaçao ou reformulaçao da sua composiçao. Para esse fim, foram realizados experimentos de forma a alterar a potência, as emissoes e o consumo de combustível num motor diesel CI utilizando uma mistura de combustível diesel com nanopartículas. A reduçao do consumo de combustível e das emissoes de NOx, HC e CO em relaçao ao combustível base sao os resultados da utilizaçao do nanoaditivo. Um método alternativo para análise e previsoes na área da engenharia, especialmente em motores de combustao interna [55-58], é a utilizaçao de redes neurais artificiais (RNA). A simulaçao ANN ganhou terreno em muitas aplicaçoes de engenharia devido à sua simplicidade, precisao e taxa de convergência em comparaçao com meios numéricos, particularmente ao lidar com bases de dados difusas e complicadas. A modelagem ANN foi adotada para prever uma correlaçao entre a potência de travagem, o consumo de combustível, HC, CO e NOx usando diferentes quantidades de nanopartículas e velocidades como dados de entrada.
