LEADER 04901nam 2200649 a 450 001 9910672262303321 005 20221109222518.0 010 $a1-4619-1216-4 010 $a1-4492-6196-5 035 $a(CKB)2670000000187068 035 $a(EBL)3197583 035 $a(OCoLC)923031298 035 $a(SSID)ssj0001023696 035 $a(PQKBManifestationID)11671185 035 $a(PQKBTitleCode)TC0001023696 035 $a(PQKBWorkID)11030698 035 $a(PQKB)10361082 035 $a(MiAaPQ)EBC3197583 035 $a(OCoLC)955498619 035 $a(FlNmELB)ELB69169 035 $a(EXLCZ)992670000000187068 100 $a20201203e2011 || | 101 0 $aspa 135 $aur|n|---||||| 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 10$aFormulacio?n y evaluacio?n de proyectos /$fMarcial Co?rdoba Padilla 205 $a2a ed. 210 $aBogota? $cEcoe Ediciones$d2011 215 $a1 online resource (362 p.) 225 0 $aTextos universitarios. Administracio?n 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a958-648-700-8 327 $aFORMULACIO?N Y EVALUACIO?N DE PROYECTOS; PA?GINA LEGAL; TABLA DE CONTENIDO; TABLAS DE GRA?FICAS; INTRODUCCIO?N; JUSTIFICACIO?N; OBJETIVO GENERAL; OBJETIVOS ESPECI?FICOS; RESUMEN EJECUTIVO; PRIMERA UNIDAD; SEGUNDA UNIDAD; 2 DEFINICIO?N DEL PROYECTO; 2.1 EL PROCESO DE DEFINICIO?N; Inconvenientes en el proceso de de.nicio?n del proyecto y causas ma?s comunes; 2.2 . LOS BENEFICIARIOS DEL PROYECTO; Definicio?n e identificacio?n de la poblacio?n objetivo; Algunos temas relativos a los bene.ciarios a tener en cuenta en la formulacio?n y evaluacio?n de los proyectos; 2.3. ENTIDAD EJECUTORA 327 $a2.4. NECESIDADES A SATISFACERObjetivo; Importancia; Productos o servicios a ofrecer; 2.5. JUSTIFICACIO?N DEL PROYECTO; Aportes sociales; Aportes econo?micos; Aportes tecnolo?gicos; Aportes ambientales; 2.6. METODOLOGI?A PARA LA ELABORACIO?N DEL PROYECTO; 2.7. MARCO LO?GICO; ¿Que? es el sistema de marco lo?gico?; ¿Que? nos permite el marco lo?gico de proyectos?; Definicio?n del marco lo?gico; Resumen; Evaluacio?n; Lectura complementaria; TERCERA UNIDAD; 3. ESTUDIO DE MERCADO; 3.1 ANTECEDENTES; Objetivos; Ventajas y desventajas; Fuerzas que determinan su atractivo; Aspectos a tener en cuenta 327 $a3.2 ESTRUCTURA DEL MERCADOMercados competitivos; Mercados monopo?licos; Mercados monopso?nicos; Mercados oligopo?licos; Mercado de competencia monopoli?stica; 3.3 EL PRODUCTO; 3.4 EL CLIENTE; El perfil del consumidor; 3.5 LA DEMANDA; Ana?lisis de la demanda; Tipos de demandas; Elasticidad de la demanda; La proyeccio?n de la demanda; 3.6. LA OFERTA; Ley de la oferta; Elasticidad de la relacio?n precio-oferta; Los competidores en el mercado del producto; Los competidores en los mercados de insumos y servicios relacionados; 3.7 EL PRECIO; Categori?as; Aspectos; 3.8 LA DISTRIBUCIO?N 327 $aCanales de distribucio?nLos intermediarios; 3.9 PLANEACIO?N DE LAS VENTAS; Ana?lisis de la situacio?n; Pasos para la planeacio?n de las ventas; Importancia de plani.car las ventas; Te?cnicas para presupuestar las ventas; 3.10 ESTRATEGIAS DE MERCADEO; Proceso en el establecimiento de la estrategia de mercadeo; 3.11. MERCADO DE INSUMOS; Fases; Funciones; Aspectos a tener en cuenta; Seleccio?n de proveedores; Los tipos, cantidades estimadas, precios y condiciones de la mercanci?a y servicios; Procedimientos de proceso del ciclo de adquisicio?n y pago; 3.12 PRONO?STICO DEL MERCADO 327 $aCaracteri?sticas de los prono?sticosSeleccio?n del me?todo de prono?stico; 3.13 RELACIO?N ENTRE LAS VARIABLES DEL ESTUDIO DE MERCADO; RESUMEN; EVALUACIO?N; LECTURA COMPLEMENTARIA; CUARTA UNIDAD; 4. ESTUDIO TE?CNICO; 4.1 TAMAN?O DEL PROYECTO; Capacidad; Factores que determinan el taman?o de un proyecto; Optimizacio?n del taman?o; Economi?a del taman?o; Planes de ampliacio?n o ensanche; 4.2 LOCALIZACIO?N DEL PROYECTO; Factores que in.uyen en la localizacio?n; Estudio de la localizacio?n; Procedimiento del ana?lisis de localizacio?n; Me?todos de evaluacio?n; a) Me?todos de evaluacio?n por factores no cuantificables 327 $ab) Me?todo cualitativo por puntos 606 $aEvaluacio?n de Proyectos$2LOCAL 606 $aAdministración de Proyectos$2LOCAL 606 $aLibros electrónicos$2LOCAL 608 $aLibros electro?nicos. 615 17$aEvaluacio?n de Proyectos 615 27$aAdministración de Proyectos 615 27$aLibros electrónicos 676 $a658404 700 $aCo?rdoba Padilla$b Marcial$01333681 712 02$ae-libro, Corp. 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910672262303321 996 $aFormulacio?n y evaluacio?n de proyectos$93052506 997 $aUNINA LEADER 04506nam 22007215 450 001 9910627275803321 005 20251229071021.0 010 $a981-19-0151-1 024 7 $a10.1007/978-981-19-0151-5 035 $a(MiAaPQ)EBC7049437 035 $a(Au-PeEL)EBL7049437 035 $a(CKB)24281714100041 035 $a(PPN)263898954 035 $a(BIP)85168009 035 $a(BIP)82887345 035 $a(DE-He213)978-981-19-0151-5 035 $a(EXLCZ)9924281714100041 100 $a20220723d2023 u| 0 101 0 $aeng 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aArtificial Intelligence on Medical Data $eProceedings of International Symposium, ISCMM 2021 /$fedited by Mousumi Gupta, Sujata Ghatak, Amlan Gupta, Abir Lal Mukherjee 205 $a1st ed. 2023. 210 1$aSingapore :$cSpringer Nature Singapore :$cImprint: Springer,$d2023. 215 $a1 online resource (474 pages) 225 1 $aLecture Notes in Computational Vision and Biomechanics,$x2212-9413 ;$v37 311 08$aPrint version: Gupta, Mousumi Artificial Intelligence on Medical Data Singapore : Springer,c2022 9789811901508 327 $aRetinal Vessel Segmentation in Fundus Image using Low-Cost Multiple U-Net Architecture -- Imaging Radiomic-Driven Framework for Automated Cancer Investigation -- Computational image analysis of painful and pain free intervertebral disc -- Bio-medical image encryption using the modified chaotic image encryption method -- Stability of Feature Selection Algorithms -- A Database Application of Monitoring Covid-19 in India -- Walking Assistant for Vision Impaired by Using Deep Learning -- Detection of Coronavirus in Electron Microscope Imagery using Convolutional Neural Networks -- IoT & RFID based Smart Card System Integrated with Healthcare, Electricity, QR and Banking Sectors -- Face Mask Recognition Using Modular, Wavelet and Modular-Wavelet PCA -- Effective Overview of Different ML Models used for Prediction of COVID -19 Patients -- Hybrid CNN-SVM Model for Face Mask Detector to Protect from COVID -19 -- A Study on Various Medical Imaging Modalities and image fusion methods -- A Deep Learning Technique For Bi-fold Grading of an Eye Disorder DR-Diabetic Retinopathy -- Brain Tumor Detection Using Fine Tuned YOLO Model with Transfer Learning. 330 $aThis book includes high-quality papers presented at the Second International Symposium on Computer Vision and Machine Intelligence in Medical Image Analysis (ISCMM 2021), organized by Computer Applications Department, SMIT in collaboration with Department of Pathology, SMIMS, Sikkim, India, and funded by Indian Council of Medical Research, during 11 ? 12 November 2021. It discusses common research problems and challenges in medical image analysis, such as deep learning methods. It also discusses how these theories can be applied to a broad range of application areas, including lung and chest x-ray, breast CAD, microscopy and pathology. The studies included mainly focus on the detection of events from biomedical signals. 410 0$aLecture Notes in Computational Vision and Biomechanics,$x2212-9413 ;$v37 606 $aBiomedical engineering 606 $aArtificial intelligence 606 $aImage processing$xDigital techniques 606 $aComputer vision 606 $aBiophysics 606 $aInformation storage and retrieval systems 606 $aBiomedical Engineering and Bioengineering 606 $aArtificial Intelligence 606 $aComputer Imaging, Vision, Pattern Recognition and Graphics 606 $aBioanalysis and Bioimaging 606 $aInformation Storage and Retrieval 615 0$aBiomedical engineering. 615 0$aArtificial intelligence. 615 0$aImage processing$xDigital techniques. 615 0$aComputer vision. 615 0$aBiophysics. 615 0$aInformation storage and retrieval systems. 615 14$aBiomedical Engineering and Bioengineering. 615 24$aArtificial Intelligence. 615 24$aComputer Imaging, Vision, Pattern Recognition and Graphics. 615 24$aBioanalysis and Bioimaging. 615 24$aInformation Storage and Retrieval. 676 $a610.285 702 $aGupta$b Mousumi 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910627275803321 996 $aArtificial Intelligence on Medical Data$92980268 997 $aUNINA