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                <text>Las adquisiciones submuestreadas son comúnmente usadas para reducir el tiempo de escaneo en Imágenes por Resonancia Magnética (IRM). Compressed Sensing permite la reconstrucción de la imagen subyacente a partir de estos datos resolviendo un problema de optimización convexo. Este método explota la raleza de la imagen usando la norma-l1 como una medida de raleza. Esta medida es esencial en el desempeño del algoritmo. En este trabajo, proponemos un método que utiliza el ´Índice de Gini (IG), un concepto originado en economía, como una medida de raleza para la reconstrucción de IRM, debido a que satisface todas las propiedades deseables para una medida de raleza. Debido a que el IG es una función cuasi-convexa, el problema de optimización es resuelto a través de resolver problemas l1 iterativamente pesados. Este algoritmo fue testeado en un fantoma numérico y con datos de IRM in vivo. Para el fantoma, una reconstrucción perfecta fue alcanzada usando el IG con Factores de Sub Muestreo (FSM) más altos que la norma-l1. Mejoras fueron también observadas para los datos in vivo, reduciendo el error al usar el IG lo que hizo posible disminuir el FSM en 0.5 al comparar el error con la norma-l1. La novedad del método propuesto es la aplicación del IG con datos complejos, submuestreo y condiciones débiles de raleza, haciéndolo apropiado para muchas aplicaciones en resonancia magnética, sin un excesivo aumento de la carga computacional.</text>
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                <text>Las galletas y otros productos de panadería de consumo masivo que sufren la aplicación de tratamientos térmicos durante su fabricación son fuente importante de contaminantes neoformados (NFC) como 5-HMF y acrilamida. Este grupo de alimentos representa el ~70% de la exposición dietaria de la población chilena. Sin embargo, este proceso térmico es necesario para la formación de compuestos responsables del sabor, aroma, color y textura de los productos horneados. Debido a lo mencionado, esta investigación tiene como objetivo aplicar una metodología alternativa para la reducción de 5-HMF y acrilamida en galletas saladas y evaluar su efecto sobre el contenido de estos NFC, adicionando un extracto de coronta de maíz morado (Zea mays L.) obtenido mediante extracción con líquidos calientes presurizados (HPLE). La coronta de maíz morado fue sometida a un proceso HPLE usando diversas mezclas etanol: agua como solvente de extracción y diversas temperaturas (T1: 90°C- 0% etanol; T2: 90 °C-32,5% etanol y T3: 150 °C-50% etanol) para la obtención de extractos crudos de compuestos polifenólicos, los que fue caracterizados fisicoquímicamente para determinar polifenoles totales, antocianinas totales y actividad antioxidante. El extracto seleccionado (T2) obtuvo 55,43 mg EAG/gcs de polifenoles totales, 13,42 mg Cy3G/gcs de antocianinas totales y 1120,18 µM Eq. Trolox/gcs. Este extracto fue incorporado en concentraciones de 1000 ppm, 2000 ppm y 3000 ppm en galletas saladas para la cuantificación de los niveles de 5-HMF y acrilamida por HPLC-DAD y GS-MS, respectivamente. La adición de 1000 ppm de extracto de coronta de maíz morado redujo significativamente (p&lt;0,05) los niveles de 5-HMF en 99,3% y de acrilamida en 67,7% en galletas saladas horneadas a 180 °C por 13 minutos. Obteniendo una galleta con 11% del valor indicativo de acrilamida establecido por la Unión Europea y el 2% del valor de 5-HMF en alimentos del mismo grupo de alimentos.</text>
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                <text>Es sabido que comprenden código ajeno es una de las tareas que más tiempo consumen a la hora de actualizar o mantener software. Varios estudios se han hecho en ésta área llamada Program Comprehension (PC), pero la mayoría han sido probados sobre pequeños sistemas Orientados a Objetos (OO). Este trabajo busca discutir el posible desempeño de algunas técnicas y herramientas de Program Comprehension en un sistema de tamaño industrial no OO (non-OO), y determinar qué cambios, de haberlos, son necesarios para usar técnicas de PC diseñadas para sistemas OO en otro tipo de sistemas.</text>
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                <text>Nuestros resultados evidencian que el enfoque automático-visual basado en investigaciones previas mantuvo su desempeño al ser cambiado de un énfasis OO a uno non-OO, pero el traspaso del enfoque automático-genérico actuó de peor manera en ambientes non-OO que en ambientes OO. Esto muestra que las herramientas probadas en OO existentes probablemente fallarán al ser aplicadas en otros tipos de paradigmas, pero la investigación detrás de ellas puede ser exitosamente aplicada si no es fuertemente dependiente de alguna característica específica del paradigma.</text>
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                <text>La investigación es realizada a las universidades chilenas y a sus bibliotecas con el fin de conocer el estado en que se encuentran en la inclusión de libros electrónicos para ofrecerlos a los usuarios, ya sean alumnos y/o académicos como una forma de apoyar la enseñanza y la investigación utilizando nuevos recursos de información que les permite su uso de forma remota las 24 horas los 7 días días de la semana. Al tener las universidades usuarios más cercanos a la tecnología, los recursos de información de las bibliotecas en este caso libros electrónicos, debieran estar abarcando gran porcentaje de las colecciones entendiendo que “las nuevas formas de leer y escribir plantean la necesidad de cambios sustanciales en los modelos pedagógicos” (CERLALC, 2011 (accesado agosto 7, 2017)) El proceso para comenzar a comprender cómo funcionan las universidades se realiza con una interacción directa en cada biblioteca obteniendo los datos desde la fuente, en este proceso participan 30 universidades un 51 % del total que existe en Chile, lo que permite que esta investigación entregue una visión global de la realidad actual del libro electrónico en este tipo de instituciones. Logrando compilar en este documento, no sólo la situación actual de las bibliotecas universitarias y entregar un diagnóstico de cómo están actualmente respecto al libro electrónico, sino que además, mostrar como está funcionando el mercado editorial y las alternativas que existen para obtener este tipo de recursos de información.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020</text>
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                <text>La energía undimotriz se extrae del movimiento ondulatorio de las olas marinas. Las tecnologías para convertir esta energía en electricidad aún no alcanzan un estado maduro ni existe un diseño dominante. En este trabajo, se propone una metodología de diseño para un convertidor undimotriz (WEC, wave energy converter) de dos cuerpos, con un novedoso sistema de toma de fuerza (PTO, power take-off) que permite configurar sus parámetros según las condiciones de las olas para optimizar la potencia generada. Se modeló, diseñó y probó experimentalmente un prototipo destinado a aplicaciones autosustentables de baja potencia. Este convertidor consiste en un cuerpo flotante unido mediante el PTO a un segundo cuerpo sumergido con flotación neutra. Si los parámetros del PTO se eligen correctamente, dada la frecuencia externa de las olas, el sistema puede operar cerca de la condición de resonancia, lo que maximiza la potencia generada. Modelar un WEC puede ser extremadamente complejo, por lo que, se adaptó un modelo matemático lineal propuesto por Fanles para encontrar por parámetros óptimos del PTO en olas regulares e irregulares. Para validar el modelo, se realizaron pruebas en tanque para encontrar experimentalmente los parámetros óptimos del PTO y la potencia generada. Experimentalmente, se probaron diferentes parámetros de diseño para buscar la potencia óptima generada. Con olas de 16 cm de altura y 0.55 Hz de frecuencia, se alcanzaron picos de potencia de 20W (8.9W promedio). Al extrapolar estos resultados experimentales, se esperan potencias entre 400-600W para olas de 1 metro y una eficiencia de 48,3%. El modelo hace una predicción aceptable para el movimiento relativo óptimo entre los
cuerpos, el coeficiente de amortiguación óptimo del PTO (Cpto) y la potencia generada. También, hace una buena predicción para el coeficiente de rigidez optimo (kpto) cuando la masa del cuerpo sumergido es baja.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2015</text>
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                <text>La predicción de velocidad de buses de transporte público es relevante tanto para los usuarios como los operadores. Para los usuarios permite generar herramientas que le entreguen información certera sobre aproximación del próximo bus, así como también ayuda en la elección de rutas expeditas según la hora del día. Para los operadores es relevante al momento de planificar recorridos, frecuencias u horarios. Hay literatura de casos exitosos de predicción de velocidad en tiempo real usando algoritmos de aprendizaje estadístico, pero cada trabajo es distinto y son poco comparables debido a la diferencia entre los datos disponibles usados. En este caso, los datos usados corresponden a pulsos de GPS transformados en velocidades. No se encontró bibliografía con los mismos tipos de datos, por lo que consideramos que este caso es nuevo. Así, el objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de distintos algoritmos de aprendizaje estadístico incorporando información en tiempo real de dispositivos GPS para predecir velocidades de buses en la ciudad de Santiago de Chile.Se usarán tres algoritmos de aprendizaje estadístico: redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y redes bayesianas, de los que se generan cuatro modelos. Éstos se comparan entre sí, además de con dos modelos benchmark, siendo testeados en tres servicios de buses: 501-ida, C06-ida y 210-ida de Transantiago, el sistema de transporte público de Santiago. El documento abarca desde el procesamiento previo de las velocidades, que son obtenidas a través de pulsos enviados por GPS equipados en los buses, hasta el detalle de cada modelo junto a sus parámetros, mostrando posteriormente los resultados y un análisis de éstos. Basados en este caso de estudio, se concluye que el algoritmo de redes neuronales es el que mejor desempeño muestra con nuestro set de datos, logrando una mejora de hasta 23% sobre la raíz del error cuadrático medio con respecto al mejor de los modelos benchmark. Dado que sólo se contaba con información de GPS, se propone incluir variables explicativas adicionales, como flujo vehicular de espiras magnéticas, información de abordaje de sistemas de pago de tarifas (FCS, Fare Collecting Systems), o información de incidentes en las vías.</text>
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                <text>Al modelar inundaciones urbanas a gran escala, el uso de ecuaciones no lineales de porosidad para aguas someras resulta un enfoque interesante para reducir el tiempo de cálculo preservando la estructura de la solución. En estos modelos, la información topográfica a escala fina se representa a escala gruesa mediante la porosidad, lo que permite acelerar los cálculos comprometiendo la precisión de la solución numérica. La porosidad considera el cambio en la sección de almacenamiento e intercambio debido a la presencia de obstáculos (p. ej. viviendas) en la llanura de inundación e introduce un nuevo término fuente de momentum asociado a su gradiente. En este trabajo se utiliza el modelo Single Porosity en coordenadas Cartesianas, calculando la porosidad al nivel de la celda computacional, para la simulación de flujos en una zona urbana idealizada y en un caso de estudio, aumentando gradualmente la resolución espacial. En este proceso se pasa de una escala fina a la macroescala, donde la distribución de porosidad dentro de la zona urbana se va haciendo más uniforme. En una escala intermedia, denominada mesoescala, donde el tamaño de celda es del orden del ancho de la calle y la reducción del tiempo de cálculo es aún significativa, las principales vías preferentes de flujo pueden captarse mediante el gradiente de porosidad. A tal escala, se encuentra una buena concordancia con las soluciones del modelo clásico para la profundidad de agua, área inundada y variables compuestas (por profundidad y velocidad) que indican el peligro de inundación, tanto en magnitud como en distribución espacial. Los resultados  numéricos resaltan la importancia de modelos de porosidad para evaluar rápidamente la amenaza, mejorando la previsión en tiempo real y proporcionando información crucial para una toma de decisiones informada durante estos eventos.</text>
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                <text>En la economía mundial, los precios de los commodities sufren una variación continua e impredecible de acuerdo a los niveles de oferta, demanda e inventarios. Los agentes económicos se esfuerzan por comprender el comportamiento estocástico del precio de los commodities para la toma de decisiones de proyectos de inversión, valorización de derivados financieros, entre otros. En este contexto, la empresa RiskAmerica SpA pone a disposición de sus clientes información histórica de transacciones y una estimación del precio de los contratos futuros de ciertos commodities relevantes en el mercado financiero. La compañía desea mejorar estas estimaciones, lo cual da origen al trabajo presentado en esta tesis; actualizar y recalibrar la estimación de precios futuros del petróleo West Texas Intermediate (WTI), el cobre y el oro. La metodología consiste en utilizar un modelo gaussiano multifactorial de precios de&#13;
commodities sin arbitraje. El modelo es calibrado usando el filtro de Kalman, a partir de contratos futuros provenientes de la New York Mercantile Exchange y la New York Commodity Exchange. Finalmente, gracias a la aplicación de diversas técnicas analíticas, se mejoró el ajuste realizado por el modelo de RiskAmerica a las transacciones de contratos futuros de estos commodities y su estructura de volatilidad empírica. Para el petróleo WTI, el cobre y el oro, se redujo el error absoluto medio porcentual en todo el período de la muestra en un 36%, 12% y 51% respectivamente. Estos resultados ya se encuentran reflejados en el sitio oficial de RiskAmerica SpA y disponibles para sus clientes.</text>
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                <text>Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021</text>
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                <text>La amplificación sísmica de sitios y los mapas de amenaza sísmica son insumos cruciales para la toma de decisiones y evaluación del riesgo en lugares donde la sismicidad impone un riesgo significativo para la vida humana y la infraestructura. En Chile, uno de los países con mayor actividad sísmica de la Tierra, las técnicas de vanguardia utilizadas para construir mapas de amenaza sísmica se basan principalmente en datos geológicos &#13;
cualitativos o indirectos, con una consideración limitada de los parámetros dinámicos que dictan la respuesta sísmica del sitio. En este trabajo, proponemos una metodología novedosa para la integración de datos de naturaleza cualitativa y cuantitativa para mapear la susceptibilidad sísmica y la amplificación dinámica mediante aprendizaje automático (AA). Nuestro método utiliza mediciones de velocidades de onda de corte superficial&#13;
(Vs30) y frecuencias predominantes (f0) en sitios aleatoriamente distribuidos, combinados con mapas de anomalía gravimétrica para para actualizar la extensión geográfica de las unidades de amplificación sísmica. Seleccionamos la Cuenca del Río Maipo como nuestra región de prueba para este modelo debido a su importancia estratégica y a la numerosa población e infraestructura critica expuestas a amenazas sísmicas. La aplicación de este método al caso de estudio resultó en (i) un mapa de susceptibilidad sísmica refinado, y (ii) mapas de Vs30 y f0 estimados con gran precisión en el área de estudio. Las mejores predicciones, obtenidas mediante técnicas de AA y validadas mediante validación cruzada, se deben posiblemente a la inclusión de covariantes espaciales en el entrenamiento de los algoritmos, mejorando la capacidad del modelo para capturar las correlaciones espaciales entre datos geológicos, geofísicos y geotécnicos. La estimación de las frecuencias predominantes es considerablemente mejorada al incluir la gravedad como covariante. La precisión de las predicciones de f0 aparentemente depende más de la elección de las covariantes que del algoritmo utilizado, mientras que las predicciones de Vs30 son más sensibles al algoritmo escogido. Estos resultados ilustran el gran potencial de los algoritmos predictivos de aprendizaje automático en el mapeo digital de suelos, que superan a las técnicas geoestadísticas tradicionales. Adicionalmente, y usando las mejores predicciones, se generaron mapas de amenaza sísmica para el caso de estudio, a través de un software de acceso libre diseñado para generar indicadores de movimiento fuerte para diferentes modelos de sismicidad y ecuaciones de predicción de movimiento de suelo bajo distintos escenarios. La principal contribución de este trabajo es introducir una metodología novedosa de estimación basada en modelos de inteligencia artificial para extender mediciones locales de las propiedades dinámicas de los sitios en un área de interés. Esta información se puede utilizar para estimar cuantitativamente la amenaza sísmica a una escala regional.</text>
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                <text>Use of machine learning techniques for the estimation of the seismic susceptibility and the quantitative assesment of the seismic hazard. Application to the maipo river basin, Chile</text>
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                <text>Las sinergias entre operaciones y/o proyectos mineros se han convertido en una alternativa atractiva para la minería chilena, debido al gran número de faenas que se encuentran cercanas entre sí. El presente trabajo busca probar que, mediante aquellas sinergias, específicamente en la región de Antofagasta, es posible lograr ahorros en costos de inversión y operación, superficie utilizada, emisión de gases de efecto invernadero, e incluso mejorar la relación con las comunidades. Los proyectos estudiados son de Spence, Radomiro Tomic y El Abra, tres minas de óxidos de cobre ubicadas en la región de Antofagasta. Estas fueron explotadas desde fines de los 90, y bajo dichos óxidos poseen yacimientos hipógenos, los que serán explotados utilizando plantas concentradoras. Para ello, se evaluó el escenario base y tres escenarios de sinergias. El primero, que es el actual, sin aprovechamiento de sinergias; el escenario N°1, con una línea de alimentación de energía eléctrica y agua, y de descarga de concentrado, y tres tranques de relave independientes; el escenario N°2, similar al escenario N°1, pero las tres plantas ubicadas en el sector de Spence, y con un tranque de relave común; el escenario N°3, similar al escenario N°2, pero las tres plantas ubicadas en el sector de María Elena. Para cada escenario se evaluó la construcción de una planta fotovoltaica para su suministro eléctrico. Finalmente, se calculó los costos y beneficios económicos y ambientales de la sinergia de todos los factores mencionados. De los resultados se concluye que los tres escenarios de sinergias entregan ahorros económicos totales de un 21 a un 30% respecto al escenario base. El factor de mayor relevancia en estos ahorros corresponde a los acueductos. Por otro lado, los tres escenarios reducen su superficie entre un 5 y 32% con respecto al escenario base. Todos estos ahorros fueron obtenidos en un periodo de evaluación de 20 años. Los mayores desafíos para lograr sinergias entre proyectos son las diversas estrategias de inversión y, posiblemente las diferentes culturas de las empresas. Ello genera desconfianza entre las compañías, incluso entre faenas pertenecientes al mismo grupo minero, lo que dificulta iniciativas relacionadas con sinergias.</text>
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