872 resultados para computer science, artificial Intelligence


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Se propone integrar los esfuerzos provenientes de las ciencias sociales para el desarrollo de las herramientas de gestión a través de las ciencias computacionales. Se busca desarrollar propuestas metodológicas que permitan el mejoramiento de un modelo computacional que haga posible el simular el desempeño de una marca dada, asociada a una empresa, frente a sus consumidores. Se procura que con esta monografía se establezcan formas que permitan una óptima recolección de información, insumo clave dentro de un modelo de simulación de inteligencia artificial que se aplicará al comportamiento de grupos poblacionales buscando comprender la respuestas que presentan los sujetos frente a la marca organizacional a partir del principio percepción-razonamiento-acción.

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El presente proyecto tiene como objeto identificar cuáles son los conceptos de salud, enfermedad, epidemiología y riesgo aplicables a las empresas del sector de extracción de petróleo y gas natural en Colombia. Dado, el bajo nivel de predicción de los análisis financieros tradicionales y su insuficiencia, en términos de inversión y toma de decisiones a largo plazo, además de no considerar variables como el riesgo y las expectativas de futuro, surge la necesidad de abordar diferentes perspectivas y modelos integradores. Esta apreciación es pertinente dentro del sector de extracción de petróleo y gas natural, debido a la creciente inversión extranjera que ha reportado, US$2.862 millones en el 2010, cifra mayor a diez veces su valor en el año 2003. Así pues, se podrían desarrollar modelos multi-dimensional, con base en los conceptos de salud financiera, epidemiológicos y estadísticos. El termino de salud y su adopción en el sector empresarial, resulta útil y mantiene una coherencia conceptual, evidenciando una presencia de diferentes subsistemas o factores interactuantes e interconectados. Es necesario mencionar también, que un modelo multidimensional (multi-stage) debe tener en cuenta el riesgo y el análisis epidemiológico ha demostrado ser útil al momento de determinarlo e integrarlo en el sistema junto a otros conceptos, como la razón de riesgo y riesgo relativo. Esto se analizará mediante un estudio teórico-conceptual, que complementa un estudio previo, para contribuir al proyecto de finanzas corporativas de la línea de investigación en Gerencia.

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Many of the most successful and important systems that impact our lives combine humans, data, and algorithms at Web Scale. These social machines are amalgamations of human and machine intelligence. This seminar will provide an update on SOCIAM, a five year EPSRC Programme Grant that seeks to gain a better understanding of social machines; how they are observed and constituted, how they can be designed and their fate determined. We will review how social machines can be of value to society, organisations and individuals. We will consider the challenges they present to our various disciplines.

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In this session we'll explore how Microsoft uses data science and machine learning across it's entire business, from Windows and Office, to Skype and XBox. We'll look at how companies across the world use Microsoft technology for empowering their businesses in many different industries. And we'll look at data science technologies you can use yourselves, such as Azure Machine Learning and Power BI. Finally we'll discuss job opportunities for data scientists and tips on how you can be successful!

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An emerging consensus in cognitive science views the biological brain as a hierarchically-organized predictive processing system. This is a system in which higher-order regions are continuously attempting to predict the activity of lower-order regions at a variety of (increasingly abstract) spatial and temporal scales. The brain is thus revealed as a hierarchical prediction machine that is constantly engaged in the effort to predict the flow of information originating from the sensory surfaces. Such a view seems to afford a great deal of explanatory leverage when it comes to a broad swathe of seemingly disparate psychological phenomena (e.g., learning, memory, perception, action, emotion, planning, reason, imagination, and conscious experience). In the most positive case, the predictive processing story seems to provide our first glimpse at what a unified (computationally-tractable and neurobiological plausible) account of human psychology might look like. This obviously marks out one reason why such models should be the focus of current empirical and theoretical attention. Another reason, however, is rooted in the potential of such models to advance the current state-of-the-art in machine intelligence and machine learning. Interestingly, the vision of the brain as a hierarchical prediction machine is one that establishes contact with work that goes under the heading of 'deep learning'. Deep learning systems thus often attempt to make use of predictive processing schemes and (increasingly abstract) generative models as a means of supporting the analysis of large data sets. But are such computational systems sufficient (by themselves) to provide a route to general human-level analytic capabilities? I will argue that they are not and that closer attention to a broader range of forces and factors (many of which are not confined to the neural realm) may be required to understand what it is that gives human cognition its distinctive (and largely unique) flavour. The vision that emerges is one of 'homomimetic deep learning systems', systems that situate a hierarchically-organized predictive processing core within a larger nexus of developmental, behavioural, symbolic, technological and social influences. Relative to that vision, I suggest that we should see the Web as a form of 'cognitive ecology', one that is as much involved with the transformation of machine intelligence as it is with the progressive reshaping of our own cognitive capabilities.

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El presente trabajo es una revisión de la literatura de investigación en Ciberpsicología centrada en las categorías de privacidad, intimidad, identidad y vulnerabilidad, y en la forma como estas se desarrollan en las redes sociales virtuales. Los principales hallazgos indicaron que son los jóvenes quienes dedican gran parte de su tiempo a interactuar en dichas redes, y a su vez, dado el manejo que les dan, tienen mayor exposición ante los posibles riesgos de estas, como el matoneo, las conductas auto lesivas, la explotación sexual y los trastornos de la alimentación. Se describen estos riesgos y se proponen posibles soluciones.

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El WACC o Coste Medio Ponderado de Capital es la tasa a la que se deben descontar los flujos para evaluar un proyecto o empresa. Para calcular esta tasa es necesario determinar el costo de la deuda y el costo de los recursos propios de la compañía; el costo de la deuda es la tasa actual del mercado que la empresa está pagando por su deuda, sin embargo el costo de los recursos propios podría ser difícil y más complejo de estimar ya que no existe un costo explícito. En este trabajo se presenta un panorama de las teorías propuestas a lo largo de la historia para calcular el costo de los recursos propios. Como caso particular, se estimará el costo de los recursos propios sin apalancamiento financiero de seis empresas francesas que no cotizan en bolsa y pertenecientes al sector de Servicios a la Persona (SAP). Para lograr lo anterior, se utilizará el Proceso de Análisis Jerárquico (AHP) y el Modelo de Valoración del Precio de los Activos Financieros (CAPM) con base en lo presentado por Martha Pachón (2013) en “Modelo alternativo para calcular el costo de los recursos propios”.

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Los videojuegos ya no deberían ser vistos como el dominio exclusivo de adolescentes, sino más bien como parte de una corriente comercial, de hecho su impacto en la sociedad es de gran alcance. Por ejemplo, las innovaciones líderes en el área de diseño de procesadores, gráficos y la inteligencia artificial están siendo impulsados por la industria de los videojuegos, de esta manera es posible que en la actualidad el software del juego se utilice para entrenar a los soldados para la batalla, y entrenar a los pilotos en los controles de vuelo y de navegación. (Wesley & Balzac, 2010)

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El siguiente trabajo, a partir de la identificación de los diferentes sujetos que participan en el medio ambiente donde se desenvuelve el restaurante El Molino, busca determinar cuáles podrían ser las estrategias de mercadeo más efectivas para que la imagen, concepto y servicio del restaurante, la marca en general, resulte lo más atractivas posibles para los segmentos objetivo de la empresa. Dadas las circunstancias de que es un negocio reciente, no existen datos históricos de la imagen que proyecta la marca hacia sus clientes, por lo tanto la información a partir de la cual se pretenden generar alternativas para que la marca influencie a los clientes de la manera deseada será conseguida a partir de una simulación que será obtenida de un modelo basado en agentes. Con esto lo que se busca es poder parametrizar en qué aspectos y de qué forma la empresa debe invertir para que la forma en que los clientes perciben la marca sea la deseada por el restaurante.

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Debido a las crisis mundiales, la perdurabilidad empresarial se ha convertido en la primera preocupación de las organizaciones, puesto que los problemas económicos en otros países pueden generar un efecto negativo en las condiciones del mercado doméstico, que junto con el entorno empresarial complejo y dinámico en el que se deben desempeñar las empresas hoy en día gracias a la globalización, sumado al aumento en la competitividad nacional e internacional, la perdurabilidad de las empresas se está viendo seriamente comprometida. Lo anterior, ha llevado a las empresas a buscar nuevas formas de mejorar su salud financiera. Para medir la salud financiera empresarial, se pueden usar distintos indicadores como lo es el flujo de caja que está asociado con la rentabilidad, el patrimonio que está asociado a las dificultades financieras, entre otros, o a través de varios modelos de bancarrota, los cuales, por medio de un conjunto de ratios financieros, reflejan el estado actual de la organización y su probabilidad de fracaso en el futuro. Las estrategias comunitarias y el marketing permiten incrementar la salud financiera de las empresas a través de la orientación al cliente y el establecimiento de relaciones gana-gana a largo plazo con las diferentes comunidades con las que se relaciona la organización.

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Este documento se centra en la presentación de información y análisis de la misma a la hora de establecer la manera en que empresas del sector de extracción de gas natural y generación de energía a base de dicho recurso, toman decisiones en cuanto a inversión, centrándose en la lógica que usan a la hora de emprender este proceso. Esto debido a la constante necesidad de establecer procesos que permitan tomar decisiones más acertadas, incluyendo todas las herramientas posibles para tal fin. La lógica es una de estas herramientas, pues permite encadenar factores con el fin de obtener resultados positivos. Por tal razón, se hace importante conocer el uso de esta herramienta, teniendo en cuentas de qué manera y en que contextos es usada. Con el fin de tener una mayor orientación, este estudio estará centrado en un sector específico, el cual es el de la extracción de petróleo y gas natural. Lo anterior entendiendo la necesidad existente de fundamentación teórica que permita establecer de manera clara la forma apropiada de tomar decisiones en un sector tan diverso y complejo como lo es el mencionado. El contexto empresarial actual exige una visión global, no basada en la lógica lineal causal que hoy se tiene como referencia. El sector de extracción de petróleo y gas natural es un ejemplo particular en cuanto a la manera en cuanto se toman decisiones en inversión, puesto que en su mayoría son empresas de capital intensivo, las cuales mantienen un flujo elevado de recursos monetarios.

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In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.

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Para el administrador el proceso de la toma de decisiones es uno de sus mayores retos y responsabilidades, ya que en su desarrollo se debe definir el camino más acertado en un sin número de alternativas, teniendo en cuenta los obstáculos sociales, políticos y económicos del entorno empresarial. Para llegar a la decisión adecuada no hay que perder de vista los objetivos y metas propuestas, además de tener presente el proceso lógico, detectando, analizando y demostrando el porqué de esa elección. Consecuentemente el análisis que propone esta investigación aportara conocimientos sobre los tipos de lógica utilizados en la toma de decisiones estratégicas al administrador para satisfacer las demandas asociadas con el mercadeo para que de esta manera se pueda generar y ampliar eficientemente las competencia idóneas del administrador en la inserción internacional de un mercado laboral cada vez mayor (Valero, 2011). A lo largo de la investigación se pretende desarrollar un estudio teórico para explicar la relación entre la lógica y la toma de decisiones estratégicas de marketing y como estos conceptos se combinan para llegar a un resultado final. Esto se llevara a cabo por medio de un análisis de planes de marketing, iniciando por conceptos básicos como marketing, lógica, decisiones estratégicas, dirección de marketing seguido de los principios lógicos y contradicciones que se pueden llegar a generar entre la fundamentación teórica

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This paper presents a case study that explores the advantages that can be derived from the use of a design support system during the design of wastewater treatment plants (WWTP). With this objective in mind a simplified but plausible WWTP design case study has been generated with KBDS, a computer-based support system that maintains a historical record of the design process. The study shows how, by employing such a historical record, it is possible to: (1) rank different design proposals responding to a design problem; (2) study the influence of changing the weight of the arguments used in the selection of the most adequate proposal; (3) take advantage of keywords to assist the designer in the search of specific items within the historical records; (4) evaluate automatically the compliance of alternative design proposals with respect to the design objectives; (5) verify the validity of previous decisions after the modification of the current constraints or specifications; (6) re-use the design records when upgrading an existing WWTP or when designing similar facilities; (7) generate documentation of the decision making process; and (8) associate a variety of documents as annotations to any component in the design history. The paper also shows one possible future role of design support systems as they outgrow their current reactive role as repositories of historical information and start to proactively support the generation of new knowledge during the design process

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Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.