Análisis del sistema competencial boliviano a partir del proceso autonómico cruceño

476 p.

Un nuevo profesional para una nueva sociedad. Respuestas desde la educación médica. Análisis del proceso de formación sanitaria especializada basado en la adquisición de competencias y de su evaluación. Nuevos métodos para reinventar la docencia de la formación de especialistas

137 p.

Aplicação da equação de Poisson-Boltzmann modificada em sistemas biológicos: análise da partição iônica em um eritrócito

Neste trabalho, a partição iônica e o potencial de membrana em um eritrócito são analisados via equação de Poisson-Boltzmann modificada, considerando as interações não eletrostáticas presentes entre os íons e macromoléculas, assim como, o potencial β. Este potencial é atribuído à diferença de potencial químico de referência entre os meios intracelular e extracelular e ao transporte ativo de íons. O potencial de Gibbs-Donnan via equação de Poisson-Boltzmann na presença de carga fixa em um sistema contendo uma membrana semipermeável também é estudado. O método de aproximação paraboloide em elementos finitos em um sistema estacionário e unidimensionalé aplicado para resolver a equação de Poisson-Boltzmann em coordenadas cartesianas e esféricas. O parâmetro de dispersão relativo às interações não eletrostáticas écalculado via teoria de Lifshitz. Os resultados em relação ao potencial de Gibbs-Donnan mostram-se adequados, podendo ser calculado pela equação de Poisson-Boltzmann. No sistema contendo um eritrócito, quando o potencial β é considerado igual a zero, não se verifica a diferença iônica observada experimentalmente entre os meios intracelular e extracelular. Dessa forma, os potenciais não eletrostáticos calculados via teoria de Lifshitz têm apenas uma pequena influência no que se refere à alta concentração de íon K+ no meio intracelular em relação ao íon Na+

Enhanced poisson sum representation for alpha-stable processes

In this paper we present Poisson sum series representations for α-stable (αS) random variables and a-stable processes, in particular concentrating on continuous-time autoregressive (CAR) models driven by α-stable Lévy processes. Our representations aim to provide a conditionally Gaussian framework, which will allow parameter estimation using Rao-Blackwellised versions of state of the art Bayesian computational methods such as particle filters and Markov chain Monte Carlo (MCMC). To overcome the issues due to truncation of the series, novel residual approximations are developed. Simulations demonstrate the potential of these Poisson sum representations for inference in otherwise intractable α-stable models. © 2011 IEEE.

Multiple pitch estimation using non-homogeneous poisson processes

Novel statistical models are proposed and developed in this paper for automated multiple-pitch estimation problems. Point estimates of the parameters of partial frequencies of a musical note are modeled as realizations from a non-homogeneous Poisson process defined on the frequency axis. When several notes are combined, the processes for the individual notes combine to give a new Poisson process whose likelihood is easy to compute. This model avoids the data-association step of linking the harmonics of each note with the corresponding partials and is ideal for efficient Bayesian inference of unknown multiple fundamental frequencies in a signal. © 2011 IEEE.

Novel applications of BEM based Poisson level set approach

Accurate and efficient computation of the distance function d for a given domain is important for many areas of numerical modeling. Partial differential (e.g. HamiltonJacobi type) equation based distance function algorithms have desirable computational efficiency and accuracy. In this study, as an alternative, a Poisson equation based level set (distance function) is considered and solved using the meshless boundary element method (BEM). The application of this for shape topology analysis, including the medial axis for domain decomposition, geometric de-featuring and other aspects of numerical modeling is assessed. © 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Distribuição de Poisson e sistema de informações geográficas: analisando secas mensais.

O objetivo deste documento é mostrar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo de probabilidade, usando a distribuição de Poisson, para espacializar variáveis discretas. Modelos estatísticos são ferramentas importantes no estudo de variáveis ambientais, principalmente com a crescente importância da valoração do capital ambiental. A distribuição do Poisson é um bom modelo estatístico para manejo de variáveis discretas, pois mostra seu comportamento. Um passo posterior seria saber como essas variáveis se comportam no espaço, mostrando sua distribuição espacial. Nesse caso, os sistemas de informações geográficas (SIG) são bastante eficientes (Miranda, 2005). Para testar o uso de ambas as ferramentas e mostrar sua eficiência, este trabalho traz uma implementação específica usando uma variável ambiental discreta, secas mensais.