Depeche Mode – Enjoy The Silence (en directo en Berlín)
A partir de 1981 comenzó a exponer en la Feria de la maquinaria agrícola más importante de España así como a visitar a todos los concesionarios de tractores y maquinaria agrícola. Después de 5 o 6 años, la marca Ventura ya era conocida en todo el territorio español vendiendo una gran cantidad de equipos en todas las provincias.
VENTURA MAQUINARIA FORESTAL, S.L. cuenta en la actualidad con cuatro naves que conforman los casi igualmente 8000 m2 de su superficie total. De esta superficie total, aproximadamente 4800 m2 se destinan a albergar la sección de fabricación. El resto se ocupa para el almacenamiento de maquinaria, servicio de recambios, oficina técnica y oficinas.
En 2001 Ventura decidió abrir nuevos mercados para exportar al extranjero asistiendo a exposiciones. En estos últimos años, desde 2001 hasta la actualidad, Ventura ha asistido a diversas ferias en Francia, Italia, Alemania, Suecia, Bélgica y Polonia, entre otras, presentando nuestros productos en el extranjero.
MotoGeo
Este trabajo desarrolla y aplica un modelo integral para caracterizar los sistemas regionales de innovación del sector forestal. Con este enfoque, pretendemos describir y comparar los clusters regionales de la industria forestal en toda Europa y evaluar el grado de desarrollo de sus sistemas de innovación y la intensidad con la que apoyan las innovaciones. Mediante el análisis de una serie de factores condicionantes del marco, también pretendemos explicar los puntos fuertes de estos sistemas de innovación sectorial.
Hemos comprobado que una sólida base de recursos y la tradición forestal son condiciones marco importantes y que, concretamente, una elevada importancia económica relativa del sector forestal en la región favorece un sistema de innovación sólido. Estas regiones ofrecen un fuerte apoyo institucional, tienen sistemas tecnológicos avanzados y especializados, y una particular apertura hacia las relaciones intersectoriales.
Los actores y las políticas son fuerzas motrices dentro del sistema que obstaculizan o apoyan el desarrollo de las innovaciones. Los sistemas de innovación tienen dimensiones territoriales y tecnológicas: Pueden ser de ámbito supra nacional, nacional o local, y pueden ser no sectoriales o sectoriales. Sin embargo, estos sistemas territoriales y/o sectoriales no son autónomos: en realidad, los diferentes niveles territoriales pueden estar interconectados a través de sistemas de gobernanza multinivel (Kaiser y Prange, 2004) y los sectores están interconectados. Los sistemas de innovación sectorial se caracterizan por las tecnologías del sector (Malerba, 2005) que -sin duda, en el caso del sector forestal- tienen que incluir aspectos ecológicos. La cuestión del recurso natural y del medio ambiente se incluye en los estudios sobre la innovación sostenible (Rennings, 2000; Carayannis et al. 2012) y su relevancia se ha mostrado en detalle para el caso de la filiere de madera en Aquitania (Bélis-Bergouignan y Levy, 2010). Los límites específicos de los sectores pueden variar según las regiones.
Fuimos al País Vasco.
EL ESTATUTO DE AUTONOMÍA PARA EL PAÍS VASCO, APROBADO POR LEY ORGÁNICA TRES/MIL NOVECIENTOS SETENTA Y NUEVE, DE DIECIOCHO DE DICIEMBRE, EN SU ARTÍCULO DÉCIMO, APARTADO OCHO, ESTABLECE LA COMPETENCIA EXCLUSIVA DE LA COMUNIDAD AUTÓNOMA DEL PAÍS VASCO EN MATERIA FORESTAL, SERVICIOS DE ORDENACIÓN DEL TERRITORIO Y FORESTALES, SIN PERJUICIO DE LO DISPUESTO EN EL APARTADO 40 DEL ARTÍCULO 100 Y EN EL APARTADO 3 DEL ARTÍCULO 9 DE LA CONSTITUCIÓN, ASÍ COMO EN EL APARTADO 9 DEL ARTÍCULO 10, COMPETENCIA EXCLUSIVA DE LA COMUNIDAD AUTÓNOMA DEL PAÍS VASCO EN MATERIA DE AGRICULTURA Y GANADERÍA, DE ACUERDO CON LA DIRECCIÓN GENERAL DE ECONOMÍA. EN CONSECUENCIA, PROCEDE TRANSFERIR A ESTA COMUNIDAD AUTÓNOMA LOS SERVICIOS DEL ESTADO INHERENTES A DICHAS COMPETENCIAS.
LA COMISIÓN MIXTA PREVISTA EN LA DISPOSICIÓN TRANSITORIA SEGUNDA DEL ESTATUTO HA REALIZADO LOS SERVICIOS NECESARIOS E INVENTARIADO LOS BIENES Y DERECHOS DEL ESTADO QUE DEBEN SER TRANSFERIDOS A LA COMUNIDAD AUTÓNOMA DEL PAÍS VASCO, ADOPTANDO AL RESPECTO, EL OPORTUNO ACUERDO EN SU SESIÓN DEL PLENO, CELEBRADA EL DÍA ONCE DE MARZO DE MIL NOVECIENTOS OCHENTA Y UNO
FFPRI: Permitir pagos basados en resultados para REDD+ en
La observación de la Tierra por satélite se ha convertido en una tecnología clave para el seguimiento de los bosques. Con el programa europeo de observación de la tierra Copernicus, existe un programa que proporciona acceso a imágenes de satélite de alta resolución temporal y de libre acceso, y esto en todo el mundo. Se necesitan nuevos métodos de análisis para tratar las enormes cantidades de datos; el aprendizaje automático ofrece aquí excelentes oportunidades. Incluso con los vehículos aéreos no tripulados se generan a menudo enormes cantidades de datos cuando, por ejemplo, se utilizan resoluciones terrestres de 2 cm. Temas concretos de evaluación son, por ejemplo, la detección de daños en la caza o la diferenciación de especies de árboles.
En este módulo, los estudiantes adquieren cualificaciones clave para el uso de algoritmos de Deep Learning para aplicaciones forestales, que también es transferible a otras aplicaciones en otras disciplinas. Aprenderán los principios del aprendizaje profundo, así como las redes neuronales y su optimización. Desarrollarán una comprensión de qué problemas pueden ser resueltos con los métodos de Deep Learning y qué métodos deben ser seleccionados. Después de completar el módulo, los estudiantes son capaces de programar libremente aplicaciones de Deep Learning en Python. Pueden implementar de forma independiente redes neuronales existentes y manejar implementar redes neuronales existentes y tratar con grandes cantidades de datos.