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                <text>Tesis (Magíster en Ingeniería de la Energía)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2019</text>
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                <text>El cambio climático es una realidad ya no sólo aceptada por la comunidad científica sino&#13;
también por más de 175 países que firmaron el Acuerdo de Paris en el año 2016, el cual&#13;
tiene como misión fundamental la de disminuir las emisiones de gases de efecto&#13;
invernadero (GEI) y detener el incremento de la temperatura mundial en no más de 2 °C,&#13;
respecto del período preindustrial.&#13;
Por otro lado, de acuerdo al Informe Stern (Stern, 2006), se sabes que los procesos de&#13;
enfriamiento y calefacción de los edificios representan un 8% del total de emisiones a&#13;
nivel mundial, por lo que se hace necesario desarrollar nuevas técnicas y procesos más&#13;
eficientes, nuevos materiales y métodos constructivos, que resultan ser un imperativo para&#13;
cumplir los compromisos adquiridos en el mencionado Acuerdo de París.&#13;
Otro elemento que inspira este trabajo es que en el país no existe una normativa asociada&#13;
a las emisiones de gases efecto invernadero (GEI) en la construcción. Normalmente los&#13;
planificadores, arquitectos, diseñadores y encargados de proyectos de construcción no&#13;
suelen utilizar herramientas o no poseen los conocimientos necesarios para estimar las&#13;
emisiones de GEI durante la operación en régimen de un edificio. Tampoco existe&#13;
suficiente información ni conocimiento en el país para evaluar las emisiones de GEI&#13;
incorporadas en los materiales usados en obras de construcción. El presente trabajo se&#13;
centra en los impactos producidos en la operación de los edificios. Para enfrentar este&#13;
desafío se utilizó herramientas estadísticas, para modelar parámetros de diseño&#13;
arquitectónico y así llegar a un modelo que ayude a predecir el consumo energético y las&#13;
emisiones de GEI, para las variables de decisión arquitectónicas, en las ciudades de&#13;
Temuco, Concepción y Santiago.&#13;
Con ello, buscamos proponer rangos de diseño arquitectónico acompañado de un modelo&#13;
paramétrico que prediga el consumo energético de una configuración dada, velando por&#13;
el confort pre-definido en espacios de oficinas y por otro lado determinar la disminución&#13;
de los GEI, en función del ahorro energético, para las distintas configuraciones propuestas.&#13;
Los resultados de este trabajo obtuvieron un modelo con un R2 de 0,73 de confianza para&#13;
la ciudad de Concepción, un R2 de 0,77 para Temuco y Santiago un R2 de 0,54.&#13;
Los ahorros de emisiones de GEI estimadas, para una edificación de 15 pisos y ocho&#13;
oficinas por piso, pueden llegar a 3.444 tCO2eq, a 50 años para Concepción, al comparar&#13;
la configuración más favorable, contra la menos favorable. Los resultados para Temuco&#13;
pueden llegar a 2.732 tCO2eq y para Santiago 4.967 tCO2eq de ahorro en emisiones de GEI,&#13;
utilizando el mismo criterio para llegar a dichos valores.&#13;
Una forma de contextualizar la importancia de contar con recomendaciones fue el uso del&#13;
caso 0 cómo referencia, lo que nos permitió tener un indicador de cuan efectiva era nuestra&#13;
mejor recomendación en relación a los otros casos estudiados.&#13;
Los resultados dieron que las peores configuraciones al ser comparadas con el caso 0, que&#13;
es el de mayor eficiencia energética, da un ahorro entre 201% a un 345% para la ciudad&#13;
de Temuco, un ahorro entre un 279% a un 501% para la ciudad de Concepción y un ahorro&#13;
de un 228% a un 571% para el caso de Santiago, resultados que representan la posibilidad&#13;
de disminuir el consumo energético, lo que representa para quienes posteriormente serán&#13;
los responsables de costear la operación enfrentar menores costos cómo la posibilidad de&#13;
mitigar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI).&#13;
Dado los anterior, es que se recomienda ampliar el estudio a más ciudades y en caso de&#13;
que los resultados sigan en la misma línea, presentar el modelo paramétrico como una&#13;
herramienta pública, como guía de planificación para disminuir los requerimientos&#13;
energéticos de las edificaciones y por ende sus emisiones de GEI.</text>
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                <text>En esta tesis se presenta FRIT, un algoritmo simple que resuelve problemas de búsqueda determinística para un agente, en ambientes parcialmente conocidos bajo restricciones de tiempo estrictas. A diferencia de otros algoritmos de búsqueda heurística en tiempo real (BHTR), FRIT no busca el objetivo: busca un camino que conecte el estado actual con un árbol ideal T . El árbol tiene su raíz en el objetivo y se construye usando la heurística h. Si el agente observa que un arco en el árbol no existe en el ambiente real, lo saca de T y realiza una búsqueda de reconexión para encontrar un camino que lleve a cualquier estado en T . La búsqueda de reconexión se lleva a cabo por medio de otro algoritmo. Así, FRIT puede aplicarse sobre muchos algoritmos de búsqueda y si se trata de un algoritmo para BHTR, el algoritmo resultante puede serlo también. Por otro lado, mostramos que FRIT también puede usar un algoritmo de búsqueda ciega, resultando en un algoritmo que puede ser aceptable para aplicaciones con restricciones de tiempo estrictas (como videojuegos) y que incluso puede ser preferible a un algoritmo de BHTR. 
Evaluamos el algoritmo en problemas estándares de búsqueda en grillas, incluyendo mapas de videojuegos y laberintos. Los resultados muestran que FRIT usado con RTAA*—un algoritmo de BHTR típico—es significativamente mejor que RTAA*, con mejoras de hasta un orden de magnitud bajo restricciones de tiempo estrictas. Además, FRIT(daRTAA*) supera a daRTAA*—el estado del arte en BHTR—y en promedio obtiene soluciones un 50% menos costosas usando el mismo tiempo total. Finalmente, FRIT usando búsqueda en amplitud obtiene soluciones de muy buena calidad y puede ser ideal para aplicaciones de videojuegos.</text>
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                <text>El reconocimiento de acciones en secuencias de video corresponde a un problema desafiante debido a la alta variabilidad intra-clase que existe entre las instancias. La variabilidad se debe principalmente a movimientos de cámara, cambios de luminosidad y diferencias en resolución. Para atacar este problema, esta tesis propone un algoritmo de aprendizaje de máquina basado en técnicas jerárquicas, utilizando diccionarios visuales. El algoritmo utiliza dos niveles de jerarquía y evalúa dos métodos diferentes para el aprendizaje de diccionarios: k-means y sparse coding. Los resultados experimentales con dos bases de datos, UCF11 y Olympic Sports, muestran que el uso de un segundo nivel de jerarquía mejora la calidad de la clasificación de las secuencias, al concatenar los vectores descriptivos de ambos niveles. En ambas bases de datos, k-means entrega mejores resultados que sparse coding, al ser utilizado para el aprendizaje de diccionarios. La tasa de clasificación obtenida por el algoritmo en la base de datos UFC11 supera las tasas de clasificación de las metodologías del estado del arte.</text>
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                <text>Las aerolíneas de carga planifican sus itinerarios de vuelo considerando niveles de demanda de carga a transportar conocidos, sin embargo, es común que existan diferencias entre la cantidad de carga estimada y la que efectivamente se presenta para ser trasladada. Los planificadores suelen remediar esto mediante correcciones manuales y subóptimas a los itinerarios creados, por lo que existe la necesidad de desarrollar modelos de planificación que consideren la incertidumbre en la demanda. En esta tesis se propone el problema de Recoverable Air Cargo Scheduling (R-ACS),&#13;
un modelo de programación estocástica de dos etapas de flujo multi-commodity con acciones de recuperación. La idea es crear itinerarios para aerolíıneas cargueras que sean eficientes de modificar según las necesidades de cada posible escenario de la demanda, maximizando el valor esperado de la planificación. El modelo es descompuesto en dos etapas y resuelto mediante un algoritmo tipo Descomposición de Benders. Adicionalmente, se presentan métodos exactos y propiedades para fortalecer la descomposición, planteando distintos esquemas de resolución. Finalmente, se evalúa el desempeño del R-ACS con su alternativa determinística que considera el valor esperado de los parámetros, y se comparan los distintos esquemas de descomposición planteados. Para los casos estudiados las planificaciones del modelo recuperativo pueden resultar en mejoras de hasta un 2.4% respecto a su alternativa determinística, que corresponde ganancias de aproximadamente USD$13500, y se concluye la superioridad del esquema de descomposición mejorado frente a los enfoques clásicos disponibles en la literatura.</text>
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                <text>En los últimos anos el Procesamiento de Lenguaje Natural, desde ahora PLN, ha utilizado técnicas de Aprendizaje Automático para representar fragmentos de texto. La introducción de la arquitectura del Transformer (Vaswani et al., 2017) y posteriormente de BERT (Devlin et al., 2018) junto con su versión más pequeña ALBERT (Lan et al., 2019) revolucionaron el estado del arte en PLN, imponiéndose como estándar para resolver tareas que involucren el modelamiento computacional de lenguaje. Una de estas tareas corresponde a sumarización extractiva, donde el objetivo es crear un resumen de un texto dado seleccionando y extrayendo frases y oraciones clave del documento original. Una de las limitaciones que aparecen con el uso de BERT en este tipo de tareas corresponde al tamaño máximo que tienen los transformers para procesar el texto de entrada, lo que dificulta el trabajo con documentos largos. En este trabajo utilizamos BERT y otros modelos de lenguaje similares para construir un sistema que permita obtener la jurisprudencia de una sentencia legal de la Corte Suprema. Para ello, se propone una arquitectura capaz de encapsular la información en dos niveles: a nivel de bloque de texto y a nivel de documento, para luego realizar una clasificación binaria de cada una de los bloques. Para validar que el modelo propuesto es capaz de resolver la tarea se realizaron pruebas sobre el dataset de documentos legales BillSum (Kornilova &amp; Eidelman, 2019), alcanzando resultados comparables con modelos del estado del arte en términos de ROUGE.</text>
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                <text>In recent years, Natural Language Processing (NLP) has used Machine Learning techniques to represent text fragments. The introduction of the architecture of the Transformer (Vaswani et al., 2017) and later of BERT (Devlin, Chang, Lee, &amp; Toutanova, 2018) together with its smaller version ALBERT (Lan et al., 2019) revolutionized the state of the art in NLP, establishing itself as a standard for solving tasks that involve the computational language modeling. One of these tasks corresponds to extractive summarization, where the goal is to create a summary of a given text by selecting and extracting key phrases and sentences from the original document. One of the limitations that appear with the use of BERT in this type of task corresponds to the maximum size that the transformers have to process the input text, which makes it difficult to work with long documents. In this work we use BERT and other similar language models to build a system that allows us to obtain the jurisprudence of a legal sentence of the Supreme Court. For this, an architecture capable of encapsulating the information in two levels is proposed: a text block level and a document level, to then carry out a binary classification of each one of the blocks. To validate that the proposed model is capable of solving the task, tests were carried out on the legal documents dataset BillSum (Kornilova &amp; Eidelman, 2019), reaching comparable results with state-of-the-art models in terms of ROUGE.</text>
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                <text>Resumen extractivo</text>
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                <text>Transferencia de Aprendizaje</text>
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                <text>Extractive Summarization</text>
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                <text>En este trabajo, introducimos capas perfectamente absorbentes (PMLs) holomorfas discretas, diseñadas específicamente para esquemas de diferencias finitas (FD) de alto orden y para la discretización de elementos finitos de la ecuación de onda escalar, con elementos continuos y lineales a trozos. A diferencia de las PMLs estándar basadas en la EDP subyacente, los métodos propuestos obtienen el notable resultado de eliminar completamente las reflexiones numéricas en la interfaz entre la PML y el dominio físico, alcanzando en la práctica errores del orden de precisión de máquina. Nuestro enfoque se basa en las ideas expuestas en una publicación reciente (Chern, 2019), y expande el foco desde el esquema FD estándar de segundo orden a esquemas FD de orden arbitrariamente alto (Hojas et al., 2023). Junto a lo anterior, se presenta también una PML sin reflexiones discreta (RDPML) para el método de elementos finitos (FEM) con funciones base continuas y lineales a trozos. Nuestra RDPML para FEM utiliza directamente las propiedades de RDPML para FD, combinando discretizaciones estándar de elementos finitos con Mass Lumping (Cohen et al., 2001).</text>
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                <text>La deformación anormal en vasos sanguíneos ha sido correlacionada con la aparición y desarrollo de enfermedades cardiovasculares de alta relevancia. Esta conexión, de naturaleza mecánica, ha motivado el desarrollo de técnicas computacionales para evaluar campos de deformación en la pared arterial de la aorta a partir de imágenes médicas. En este trabajo, presentamos el método de análisis isogeométrico en base a snakes informadas mecánicamente (MISIGA por sus siglas en inglés). Este método provee estimaciones 3D de campos de estiramiento en toda la extensión de la aorta a partir de imágenes médicas. Nuestro enfoque potencia las formulaciones de segmentación de imágenes con representaciones curvilíneas avanzadas de vasos irregulares, para así capturar el mapa de deformación entre dos configuraciones obtenidas con el conjunto de imágenes. Además, proveemos de información adicional al modelo mediante la descripción del movimiento de la pared aórtica. Esto está basado en un enfoque de placas de Kirchhoff-Love, que nos permite construir campos de estiramiento continuos en la aorta completa, tanto en la dirección circunferencial como longitudinal. Validamos el método MISIGA usando imágenes sintéticas generadas a partir de simulaciones mecánicas de la aorta, obteniendo errores en el estiramiento estimado de 13.2% y 9.8% en los componentes circunferenciales y longitudinales. El desempeño del método se compara favorablemente con otros enfoques que no consideran información mecánica. Más aún, aplicamos el método en la evaluación del estiramiento de la aorta de un voluntario normal, lo que resulta en valores de estiramiento circunferencial y longitudinal dentro del rango encontrado en estudios previos. Visualizamos que el método MISIGA puede abrir el camino para el análisis 3D de alta fidelidad de deformación local a partir de imágenes médicas de la aorta y otros vasos.</text>
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                <text>Este estudio evalúa la viabilidad y el desempeño del uso de una novedosa estrategia en la tarea de seleccionar oportunidades de negocio exitosas, situadas en la nueva economía. La profesora Kathleen Eisenhardt identificó el uso de Reglas Simples como la principal estrategia de gestión en las compañías que habitan la nueva economía. El uso de Reglas Simples es la práctica esencial de la visión de la Estrategia Basada en las Oportunidades. Este estudio es un análisis de desempeño del modelo de reglas simples que se realiza en comparación a las prácticas clásicas de selección propias de la visiones de la Estrategia Basada en los Recursos y de la Estrategia Basada en el Posicionamiento. Para la comprobación científica del uso de Reglas Simples, y su comparación con el método clásico, se encuestó a 164 fundadores de negocios que participaron del programa Start-Up Chile (CORFO). &#13;
Las preguntas estaban enfocadas en responder un conjunto de nueve Reglas Simples de selección de oportunidades de negocio. El conjunto de reglas fue confeccionado por el profesor Patricio Del Sol (Estrategia) y el profesor Michael Leatherbee. Actualmente en el programa se seleccionan los proyectos en base a las visiones de la Estrategia Basada en los Recursos y la Estrategia Basada en el Posicionamiento. El orden jerárquico que produce esta selección es comparado con el orden generado a partir de la aplicación del conjunto de Reglas Simples. Para medir el desempeño de cada método se aplica regresión logística de los modelos con una variable dependiente que mide el desempeño de los proyectos, seis meses después de haber entrado al programa. Se demuestra que el método del uso de Reglas Simples podría eventualmente reducir los costos de seleccionar a los proyectos, al usarlo de modo complementario al método clásico, y que el modelo aplicado tiene una capacidad de predicción de proyectos exitosos similar al método clásico.</text>
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                <text>Ante los desafíos que conllevan tanto la implementación de generación de energía&#13;
mediante recursos renovables, como el inminente aumento de los autos eléctricos en los&#13;
hogares en el corto plazo, se propone un modelo de optimización mediante un esquema&#13;
de Aprendizaje Reforzado para la decisión de acciones que tomar sobre dos recursos energéticos distribuidos: un panel solar con batería y un auto eléctrico con capacidad de&#13;
entregar energía al hogar. Los estados del modelo son representados por la energía tanto&#13;
en la batería como en el auto, y otros factores exógenos como el consumo energético del&#13;
momento del hogar, temperatura y humedad. Al existir un espacio infinito de estados, se&#13;
realiza una discretización sobre los estados de batería de ambos artefactos. El modelo es&#13;
aproximado mediante Aproximación de Función de Valor, utilizando como aproximador&#13;
una Red Neuronal, que sirve como función de regresión. La red neuronal es entrenada con&#13;
vectores de estado-acción (X) y valores esperados del costo futuro de la acción tomada&#13;
(Y ). Se realizan dos experimentos para probar la efectividad del modelo: un ajuste de&#13;
los hiperparámetros de la red neuronal, en busca del modelo que mejor logre aproximar&#13;
los datos; y una simulación de decisiones en un hogar con datos reales otorgados por&#13;
Pecan Street. Se comparan los resultados obtenidos de tomar decisiones día a día con tres&#13;
políticas diseñadas a partir de la naturaleza de los datos. El modelo diseñado obtiene un&#13;
13% de ventaja por sobre la mejor política diseñada, en el promedio anual.</text>
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                <text>El sostenido crecimiento de la urbanización ha generado un aumento en la construcción de grandes edificios, no solo residenciales, sino también comerciales y de oficina, por lo que el tiempo que las personas pasan dentro de ellos está lejos de ser despreciable. De hecho, solo en edificios comerciales y de oficina, un trabajador pasa en promedio 7 horas de su día laboral. Dado este escenario, es necesario proveer un ambiente interior confortable, en donde el confort visual juega un rol fundamental. Existen varios factores que influyen en el confort visual, pero hay uno en particular que se observa en menor medida en estándares y guías de diseño: la calidad de la vista al exterior. Teóricamente se ha probado que una buena vista al exterior estimula positivamente el confort visual de los ocupantes de un recinto, incluso&#13;
pudiendo aumentar la productividad y bienestar de sus trabajadores. Sin embargo, no se observan criterios estandarizados que permitan evaluar espacios de oficina con respecto a la vista al exterior con la que son diseñados.&#13;
En consecuencia, el objetivo de esta tesis es establecer un criterio que identifique variables que permitan evaluar la calidad de la vista al exterior, y evaluar cuantitativamente el efecto que esta puede tener en el confort visual. Por medio de una extensa revisión de literatura se establece un criterio en base a 3 variables: interés, claridad y acceso de la vista al exterior. Posteriormente, se compara la calidad de la vista al exterior, medida en 5 rollers por medio del índice revisado de claridad de la vista (Flamant et al., 2022a), con el confort visual medido a través de DGP e iluminancia, en&#13;
conjunto con encuestas de percepción del nivel de iluminación y deslumbramiento. Se concluye que la satisfacción con el ambiente lumínico percibido por los ocupantes está positiva y significativamente correlacionada con la claridad de la vista al exterior. Por lo tanto, los resultados de este estudio contribuyen a la disponibilidad de una evaluación más completa de la calidad de la vista al exterior, que podría utilizarse en futuros estándares y guías de diseño, además de ofrecer un respaldo empírico del efecto de la calidad de la vista al exterior en el confort visual.</text>
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                <text>Vista al exterior</text>
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                <text>Confort visual</text>
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                <text>Diseño de edificios</text>
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                <text>Iluminación</text>
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                <text>Ventanas</text>
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                <text>Deslumbramiento</text>
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                <text>Claridad</text>
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                <text>Luz natural</text>
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                <text>690.523</text>
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                <text>Ingeniería</text>
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                <text>Edificios de oficina - Iluminación</text>
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                <text>Luz - Efectos fisiológicos</text>
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            <description>A name given to the resource</description>
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                <text>Relationship between outside view quality and visual comfort in office spaces with roller shades</text>
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            <name>Type</name>
            <description>The nature or genre of the resource</description>
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                <text>tesis de maestría</text>
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