A nivel de mundo se viene generalizando el uso de las energías renovables, y de acuerdo a ello la generación de la Energía Eléctrica en base a energías renovables, igualmente ha ido en aumento su uso. En el Perú, existe la normalización a través del Ministerio de Energía y Minas para la promoción del uso de energías renovables y las consideraciones técnicas para su implementación. Mediante el presente trabajo de investigación se ha podido plantear un procedimiento para la realización del diseño del rotor de un aerogenerador vertical tipo savonius, para localidades alejadas y rurales. Tomando en cuenta que, en esos sitios alejados, se tiene sistemas aislados de generación de energía eléctrica, es por esa característica que planteamos una alternativa de generación eléctrica con energías renovables, ya que las condiciones climatológicas son variadas, y en la mayoría...

El presente Trabajo trata de la experiencia adquirida en el proyecto de integración de la sala eléctrica 2830-ER-002, la integración se realizó bajo la supervisión de Schneider Electric y la corporación SMI Fluor para el cliente final Anglo American Quellaveco. La sala eléctrica fue integrada en Arequipa, una vez culminado fue despachado al yacimiento minero Quellaveco. Quellaveco es uno de los cinco yacimientos de cobre más grandes del mundo. Está localizado en la región Moquegua al sur del Perú, y como proyecto, viene siendo desarrollado por Anglo American, compañía minera global y diversificada, en sociedad con la Corporación Mitsubishi, Actualmente está en etapa de construcción y se espera la primera producción de cobre en el 2022. Siendo considerada la mayor inversión minera en el Perú. Los materiales y equipos eléctricos de sala eléctrica 2830-ER-002 están bas...

Approximate similarity search algorithms based on hashing were proposed to query high-dimensional datasets due to its fast retrieval speed and low storage cost. Recent studies, promote the use of Convolutional Neural Network (CNN) with hashing techniques to improve the search accuracy. However, there are challenges to solve in order to find a practical and efficient solution to index CNN features, such as the need for heavy training process to achieve accurate query results and the critical dependency on data-parameters. Aiming to overcome these issues, we propose a new method for scalable similarity search, i.e., Deep frActal based Hashing (DAsH), by computing the best data-parameters values for optimal sub-space projection exploring the correlations among CNN features attributes using fractal theory. Moreover, inspired by recent advances in CNNs, we use not only activations of lower la...

Approximate similarity search algorithms based on hashing were proposed to query high-dimensional datasets due to its fast retrieval speed and low storage cost. Recent studies, promote the use of Convolutional Neural Network (CNN) with hashing techniques to improve the search accuracy. However, there are challenges to solve in order to find a practical and efficient solution to index CNN features, such as the need for heavy training process to achieve accurate query results and the critical dependency on data-parameters.

The growing volume of data and its increasing complexity require even more efficient and faster information retrieval techniques. Approximate nearest neighbor search algorithms based on hashing were proposed to query high-dimensional datasets due to its high retrieval speed and low storage cost. Recent studies promote the use of Convolutional Neural Network (CNN) with hashing techniques to improve the search accuracy.