5 resultados para User Influence, Micro-blogging platform, Action-based Network, Dynamic Model
em Universidad de Alicante
Resumo:
This paper analyses the productivity growth of the SUMA tax offices located in Spain evolved between 2004 and 2006 by using Malmquist Index based on Data Envelopment Analysis (DEA) models. It goes a step forward by smoothed bootstrap procedure which improves the quality of the results by generalising the samples, so that the conclusions obtained from them can be applied in order to increase productivity levels. Additionally, the productivity effect is divided into two different components, efficiency and technological change, with the objective of helping to clarify the role played by either the managers or the level of technology in the final performance figures.
Resumo:
With advances in the synthesis and design of chemical processes there is an increasing need for more complex mathematical models with which to screen the alternatives that constitute accurate and reliable process models. Despite the wide availability of sophisticated tools for simulation, optimization and synthesis of chemical processes, the user is frequently interested in using the ‘best available model’. However, in practice, these models are usually little more than a black box with a rigid input–output structure. In this paper we propose to tackle all these models using generalized disjunctive programming to capture the numerical characteristics of each model (in equation form, modular, noisy, etc.) and to deal with each of them according to their individual characteristics. The result is a hybrid modular–equation based approach that allows synthesizing complex processes using different models in a robust and reliable way. The capabilities of the proposed approach are discussed with a case study: the design of a utility system power plant that has been decomposed into its constitutive elements, each treated differently numerically. And finally, numerical results and conclusions are presented.
Resumo:
En este trabajo se analiza cómo el tiempo de trayecto y las características de los mercados laborales locales influyen en el desajuste puesto de trabajo- nivel educativo del individuo, basado en la hipótesis de que los individuos que tienen un mayor tiempo de trayecto al trabajo y mejores condiciones en mercado laboral se asocian a una menor incidencia de la sobreeducación. La sobreeducación afecta a 17 % de los trabajadores en España, y se eleva al 22,4 % para los trabajadores menores de 35 años. El análisis se basa en los datos individuales de los trabajadores españoles que se refiere al período inicial de la crisis económica mundial (2007-2010). La variable dependiente, desajuste educativo-puesto se mide mediante el método subjetivo, basado en las respuestas del individuo a la pregunta de cómo ajusta su nivel de educación a las necesidades del trabajo que actualmente ocupan. La variable de interés son: (a) el tiempo de trayecto, es decir, el tiempo que tarda el individuo en llegar a su trabajo, y (b) dos variables que tienen en cuenta de las condiciones del mercado local: la tasa regional de desempleo (esta variable se refieren a la división territorial de España a nivel NUTS 2 y desglose por sexo y nivel de educación de cada Comunidad Autónoma sobre la base de las cifras medias anuales de la Encuesta de Población Activa española (EPA) para el período 2007-2010) y el tamaño del municipio. Se incluyen las variables de control habituales relativas al puesto de trabajo y variables dummy de los años de la muestra. Los resultados sugieren que las difíciles condiciones de trabajo regionales en términos de altas tasas de desempleo pueden actuar contra el efecto hipotético de la movilidad en la reducción del desajuste educativo, por lo tanto, se obtiene a una conclusión opuesta a la planteada en algunos trabajos anteriores.
Resumo:
En este artículo se presenta un método para recomendar artículos científicos teniendo en cuenta su grado de generalidad o especificidad. Este enfoque se basa en la idea de que personas menos expertas en un tema preferirían leer artículos más generales para introducirse en el mismo, mientras que personas más expertas preferirían artículos más específicos. Frente a otras técnicas de recomendación que se centran en el análisis de perfiles de usuario, nuestra propuesta se basa puramente en el análisis del contenido. Presentamos dos aproximaciones para recomendar artículos basados en el modelado de tópicos (Topic Modelling). El primero de ellos se basa en la divergencia de tópicos que se dan en los documentos, mientras que el segundo se basa en la similitud que se dan entre estos tópicos. Con ambas medidas se consiguió determinar lo general o específico de un artículo para su recomendación, superando en ambos casos a un sistema de recuperación de información tradicional.
Resumo:
Statistical machine translation (SMT) is an approach to Machine Translation (MT) that uses statistical models whose parameter estimation is based on the analysis of existing human translations (contained in bilingual corpora). From a translation student’s standpoint, this dissertation aims to explain how a phrase-based SMT system works, to determine the role of the statistical models it uses in the translation process and to assess the quality of the translations provided that system is trained with in-domain goodquality corpora. To that end, a phrase-based SMT system based on Moses has been trained and subsequently used for the English to Spanish translation of two texts related in topic to the training data. Finally, the quality of this output texts produced by the system has been assessed through a quantitative evaluation carried out with three different automatic evaluation measures and a qualitative evaluation based on the Multidimensional Quality Metrics (MQM).