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Nombre

Proveedor

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Tipo

_ga

Google

Registers a unique ID that is used to generate statistical data on how the visitor uses the website.

2 años

HTTP

_ga_#

Google

Used by Google Analytics to collect data on the number of times a user has visited the website as well as dates for the first and most recent visit.

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HTTP

_gat

Google

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_gid

Google

Registers a unique ID that is used to generate statistical data on how the visitor uses the website.

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Nombre	Proveedor	Propósito	Caducidad	Tipo
last_campaign	www.fpc.upc.edu	Guardar la última campaña por lo que el usuario ha llegado al sitio web.	6 meses	HTTP
campaign_XX	www.fpc.upc.edu	Guardar todas las campañas por lo que el usuario ha llegado al sitio web.	6 meses	HTTP
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Proveedor

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Tipo

last_campaign

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Guardar la última campaña por lo que el usuario ha llegado al sitio web.

6 meses

HTTP

campaign_XX

www.fpc.upc.edu

Guardar todas las campañas por lo que el usuario ha llegado al sitio web.

6 meses

HTTP

ads/ga-audiences

Google

Used by Google AdWords to re-engage visitors that are likely to convert to customers based on the visitor's online behaviour across websites. S

Sessió

Pixel

NID

Google

Registers a unique ID that identifies a returning user's device. The ID is used for targeted ads.

6 meses

HTTP

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2 años

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Used by the social networking service, LinkedIn, for tracking the use of embedded services.

2 años

HTTP

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Used by the social networking service, LinkedIn, for tracking the use of embedded services.

1 dia

HTTP

i/jot

Twitter Inc.

Sets a unique ID for the visitor, that allows third party advertisers to target the visitor with relevant advertisement. This pairing service is provided by third party advertisement hubs, which facilitates real-time bidding for advertisers.

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Pixel

_fbp [x2]

Meta Platforms, Inc.

Used by Facebook to deliver a series of advertisement products such as real time bidding from third party advertisers.

3 meses

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Detección y segmentación en tiempo real de objetos en 3D basada en la tecnología LiDAR automotriz.

Año académico: 2022-2023
Autoría: Francisco Fons Lluis / Nikolai Pchelin / Nil Oller García / Pawel Dymek
Director: Mariona Carós Roca
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Descripción:
Proyecto práctico consistente en la implementación de técnicas de aprendizaje profundo (DL) aplicadas a la detección y segmentación de objetos en 3D basadas en tecnología LiDAR en escenarios de conducción autónoma en tiempo real.

Despliegue de una aplicación de DL dirigida a la conducción autónoma de vehículos / sistemas avanzados de asistencia a la conducción (AD/ADAS), mediante la combinación de las siguientes tecnologías y artefactos:

Modelo de Red Neuronal: PointNet
Sensor de Nube de Puntos: LiDAR Velodyne HDL-64E
Conjunto de Datos: KITTI / SemanticKITTI
Herramienta de Visualización de Nube de Puntos: semantic-kitti-api
Plataforma de Cómputo: PC de escritorio equipada con CPU y GPU
El objetivo de este proyecto fue poner en práctica los conocimientos adquiridos a lo largo del curso de posgrado, comprendiendo y asimilando todo el ciclo de desarrollo de aplicaciones de DL.