ADVERTENCIA:

INSTRUCCIONES DE CORTE GENERALES

PODANDO UN ARBOL

Evite el efecto de reculado.

Este efecto de Reculado pudiera causar graves lesiones o la muerte. Ver efecto de reculado en pagina 6, para evitar riezgos de reculado.

No opere la unidad mientras este sobre un arbol , en una escalera o cualquier otra superficie inestable, o en una posicion incomoda. Pudiera perder el control de la unidad causando graves lesiones.

No extienda sus brazos mas alla de sus hombros cuando use la unidad.

Solicite ayuda profesional si ve que el trabajo que necesita hacer esta fuera de sus posibilidades.

Podar un arbol es el proceso de cortar las ramas de un arbol vivo. Asegurese que esta bien parado. Mantenga sus pies sep- arados, Divida su peso en los dos pies.

1.Hacer el primer corte a unas 6 pulgadas de el tronco por debajo de la rama. Use la parte superior de la barra para hacer este corte. (Corte 1/3 de diametro de la rama, ver Fig 16).

2.Mueva dos o cuatro pulgadas fuera de la rama. Hacer un segundo corte desde ariiba de la rama. Continue el corte hasta terminar de cortar la rama.

3.Hacer el tercer corte lo mas cercano al tronco, y lateral- mente a a la rama.Use la parte superior para hacer este corte. Corte 1/3 dentro del diametro de la rama.

4.Hacer el cuarto corte directament sobre tercer corte. Corte hacia abajo para llegar al tercer corte. Esto removera la rama.

2

4

6 ”

1

3

Fig.16

TALADO

Talado es el termino que se da al cortar un árbol. Arboles pequeños hasta de 15-18cm (6-7”) de diámetro son gen- eralmente cortados en un solo corte. Arboles más grandes requieren de cortes de ranura. Cortes de ranura determinan la dirección en que el árbol caerá.

DESRAMANDO UN ARBOL:

Un

ADVERTENCIA: sendero de

retirada (A) deberá de ser planeado y despeja- do como se necesite antes de que empiece los cortes. El sendero de retirada deberá extender- se hacia atrás y diagonalmente a la parte pos- terior de la línea de caída esperada, como se ilustra en la Figura 17.

NOTA: La dirección de la caída (B) es controlada por el corte de ranura. Antes de que cualquier corte sea realiza- do, considere la localización de las ramas mas largas y la inclinación natural del árbol para determinar la forma en que caerá.

Si se tala un PRECAUCION: árbol en un ter-

reno con pendiente, el operador de la sierra de cadena deberá mantenerse en la parte de arri- ba del terreno, debido a que el árbol tiende a rodar o deslizarse hacia abajo después de que es talado.

B

A

Fig.17

ADVERTENCIA: No corte un

árbol durante vientos rápidos o cambiantes o si hay peligro para una propiedad. Consulte a un profesional de árboles.No corte un árbol si hay peligro de que alambres de servicio sean golpeados; noti- fique a la compañia de servicio antes de hacer cualquier corte.

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MTD PS manual Instrucciones DE Corte Generales, Podando UN Arbol, Talado, Desramando UN Arbol

PS specifications

MTD PS, or Machine Translation Deep Post-Editing System, is an innovative solution designed to improve the accuracy and quality of machine-generated translations. This system is particularly instrumental for businesses and organizations that rely on multilingual communication and require high-quality translations for documents, websites, and other materials.

One of the main features of MTD PS is its deep learning architecture, which employs neural networks to analyze and refine machine-generated translations. This technology allows the system to understand linguistic nuances, context, and semantics, resulting in translations that are not only grammatically correct but also culturally relevant. The adaptability of deep learning means that the system can continuously improve over time by learning from user feedback and various language data.

Another significant characteristic of MTD PS is its user-friendly interface. Designed with usability in mind, the system allows post-editors to review and enhance translations with ease. Suggestions for improvements are generated in real-time, enabling human translators to make quick decisions and apply necessary changes. This collaboration between humans and machines amplifies productivity while maintaining high standards of quality.

MTD PS integrates advanced natural language processing (NLP) technologies, which are crucial for understanding and generating human-like text. With features such as context-aware formatting and terminology management, the system ensures consistency across different translations, streamlining the localization process. NLP capabilities also facilitate the handling of idiomatic expressions and jargon specific to certain fields, enabling the system to cater to various industries.

Additionally, MTD PS is equipped with extensive data analytics features. It allows users to track performance metrics such as translation accuracy and editor efficiency. This data-driven approach helps organizations evaluate the effectiveness of their translation processes and make informed decisions about future localization strategies.

In summary, MTD PS is a powerful tool that leverages deep learning, NLP technologies, and user-centric design to enhance the quality of machine translations. Its ability to adapt, learn, and provide actionable insights makes it an invaluable asset for a wide range of applications in the global marketplace. As businesses continue to expand their reach across borders, systems like MTD PS will play a pivotal role in ensuring effective communication and fostering collaboration across cultures.