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                <text>Esta tesis describe el desarrollo e implementación de un modelo de optimización del portafolio energético de un productor de electricidad en el mediano plazo, considerando aspectos de generación y comerciales. La metodología desarrollada consta de tres etapas: 1) la modelación del comportamiento estocástico multivariado de precios locales de electricidad, 2) la generación de un árbol de escenarios que representa al modelo de precios locales de electricidad, y 3) la formulación de un modelo de optimización estocástica que incorpora el árbol de escenarios mencionado. Con esta metodología, un productor de electricidad que dispone de unidades generadoras térmicas en más de una localidad en un mercado eléctrico desregulado puede maximizar su beneficio esperado en el mediano plazo manteniendo una exposición al riesgo limitada.</text>
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                <text>Central al modelo es la posibilidad de transar contratos futuros y contratos por diferencia sobre electricidad en distintas localidades. Adicionalmente, el modelo recomienda cantidades a ser transadas en los mercados spot locales de electricidad y niveles de generación de las unidades generadoras. El problema de optimización estocástica desarrollado es expresado como un problema de optimización lineal determinístico equivalente que se ha resuelto utilizando software comercial disponible. De los resultados obtenidos se puede concluir que en mercados eléctricos desregulados la correlación entre los precios de electricidad en distintas localidades es relevante para productores de electricidad que disponen de unidades generadoras en dichas localidades debido a que afecta la relación entre beneficio esperado y riesgo.</text>
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                <text>Los solventes eutécticos profundos son mezclas compuestas típicamente por un donador de puentes de hidrógeno y un aceptor de puentes de hidrógeno. Han aparecido como una alternativa de los líquidos iónicos en varios procesos debido a su capacidad de adaptación, biodegradabilidad y bajo costo. Recientemente, los solventes eutécticos profundos se han estudiado como solventes potenciales para diferentes aplicaciones. Entonces, sus propiedades fisicoquímicas deben caracterizarse para comprender la interacción entre sus componentes y con otros compuestos. Los solventes eutécticos profundos preparados para este trabajo se basaron en cloruro de colina mezclado con etilenglicol, 1,3-propanodiol o 1,4-butanodiol en una relación molar de 1:3. Se realizan diferentes familias de DES basadas en cloruro de colina y betaína en paralelo para generar una base de datos, ver el ajuste y la predicción utilizando el modelo de esfera dura. La densidad y la viscosidad de los disolventes eutécticos profundos pseudo puros se midieron de 293,15 K a 333,15 K a 101,13 kPa. Además, se obtuvieron las mismas propiedades a las mismas condiciones de temperatura y presión para las mezclas pseudobinarias de los tres solventes eutécticos profundos con cuatro alcoholes: metanol, etanol, 1-propanol o 1-butanol. Los volúmenes en exceso se calcularon para cada sistema para comprender el efecto de la variación de temperatura, la longitud de la cadena de alcohol y la longitud del donante de enlace de hidrógeno en los aspectos de configuración de la mezcla. Posteriormente, se realizó una predicción del exceso de entalpía molar con COSMO-RS para evaluar el comportamiento de las mismas variables en diferentes tipos de interacciones intermoleculares desde el punto de vista energético. Los resultados sugieren que mezclar cada solvente eutéctico profundo con un alcohol produce volúmenes molares de exceso negativos y entalpías molares de exceso, observando una mayor afinidad entre especies diferentes. Para la predicción de la viscosidad, se obtiene que el modelo de esfera dura se correlaciona con un error bajo los valores para las diferentes familias de los DES, pero el modelo no predice el comportamiento de las familias.</text>
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                <text>Aunque grafos RDF tienen información de su esquema asociados a ellos, en la práctica es muy común encontrar situaciones en que los datos no se conforman totalmente a su esquema. Un ejemplo conspicuo es el de DBpedia, que son datos RDF extraídos desde Wikipedia, una fuente de información públicamente editable. En tales situaciones, se torna interesante estudiar las propiedades estructurales de los datos en sí, dado que el esquema de una descripción incompleta de la organización de una base de datos. En este trabajo nos hemos acercado al estudio de la estructura de un grafo RDF desde primeros principios: proponemos un marco teórico para especificar funciones de estructura, que miden el grado de conformancia entre un grafo RDF y un esquema. En particular, primero se define un lenguaje formal para la especificación de funciones de estructura mediante expresiones que denominamos reglas. Este lenguaje permite a un usuario o a un administrador de una base de datos especificar una regla a la cual un grafo RDF puede conformarse de forma total o parcial.</text>
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                <text>La diabetes es una enfermedad que afecta a más de 422 millones de personas en el mundo. Uno de los principales riesgos de los pacientes con diabetes tipo 1 (DT1) son las hipoglicemias, eventos que pueden causar somnolencia, temblores, confusión, perdida de conciencia, convoluciones o&#13;
incluso la muerte. Evitar hipoglicemias mientras se mantiene la concentración de glucosa dentro de un rango estrecho es uno de los principales desafíos para los pacientes con DT1. El objetivo de esta investigación se centra en desarrollar un sensor virtual de glucosa de tipo caja negra capaz de predecir a un horizonte de 30 minutos en base a múltiples variables, tales como: variables para el tratamiento convencional, variables fisiológicas y variables de actividad física. La metodología aplicada se divide en tres partes: Primero, se recopilaron datos de un sensor continuos de glucosa y otros tres dispositivos fisiológicos para sujetos sanos y DT1 de ambos sexos por un periodo aproximado de 6 días bajo su rutina normal. Segundo, se limpiaron, filtraron y preprocesaron las variables para predecir la concentración de glucosa, tanto en sujetos diabéticos como sanos.&#13;
Tercero, se generaron modelos autoregresivos con entrada exógena (ARX) y modelos no lineales como redes neuronales feedforward y redes recurrentes con celdas GRU para definir la estructura definitiva del sensor virtual. El desempeño de los modelos fue evaluado desde una perspectiva&#13;
estadística y clínica, con el fin de generar un sensor virtual que aborde las necesidades particulares del control de glucosa en sujetos DT1. El resultado de la investigación sugiere que los modelos ARX obtienen los mejores resultados desde una perspectiva estadística en casi todos los sujetos,&#13;
mientras que las redes recurrentes con celdas GRU son más útiles desde una perspectiva clínica bajo un proceso de entrenamiento multiobjetivo. Las conclusiones de este estudio es que es factible utilizar redes neuronales para la predicción de glucosa sanguínea y se requieren más estudios en&#13;
esta dirección.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018</text>
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                <text>El sistema de buses urbanos de Santiago presenta varias deficiencias en términos de accesibilidad, especialmente para individuos con Movilidad Reducida. El objetivo de esta investigación es obtener valorizaciones de distintos elementos, congruentes con un Diseño Universal, que puedan ser utilizadas para mejorar la accesibilidad a este sistema, con un enfoque en las personas con Movilidad Reducida. Las valoraciones fueron calculadas a partir de los modelos de elección discreta, los cuales fueron estimados con datos provenientes de una encuesta de preferencias declaradas. Los encuestados debieron escoger entre dos paraderos, los cuales presentaban distintos niveles de accesibilidad según sus atributos. Los elementos valorados corresponden a información audiovisual en paraderos, elevación de piso en paraderos y rampa de acceso a buses. Las disposiciones al pago se diferenciaron según: i) la presencia de Movilidad Reducida, ii) características específicas relacionadas con ciertas dificultades a la hora de movilizar, como por ejemplo el uso de muletas, de sillas de ruedas, entre otros. Los resultados muestran que, por una parte, los individuos con Movilidad Reducida valoran el doble los elementos de accesibilidad que las personas sin dificultades en su movilidad. Mientras que, por otra parte, cuando diferenciamos según características más específicas relacionadas a la Movilidad Reducida, como por ejemplo el uso de silla de ruedas, las valoraciones pueden incluso ser hasta cinco veces más grandes en comparación con otros individuos. Estos resultados evidencian que existe heterogeneidad en la valoración de elementos de accesibilidad, pero que sin embargo, estas corresponde a beneficios que actualmente no se están considerando. Finalmente, se espera que estos resultados contribuyan a la discusión sobre incorporar las valoraciones de estos elementos en la evaluación social de proyectos y que esta investigación incentive distintas líneas de investigación.</text>
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                <text>Separar diferentes especies químicas en imágenes de resonancia magnética (MRI) es relevante en el diagnóstico de pacientes, ya que permite identificar estructuras que típicamente resultan opacadas en imágenes comunes. Se han logrado buenos resultados con algoritmos en el espacio de la imagen, incluyendo en el modelo de señal parámetros de decaimiento transversal (R*2) y modelo multipico del espectro de la grasa. Sin embargo, separar especies en el espacio de la imagen, es decir, asumiendo un tiempo de adquisición instantáneo, causa artefactos en las imágenes resultantes. Algunos esfuerzos se han hecho para separar considerando un tiempo de adquisición no instantáneo, pero la corrección del mapa de campo y de R*2 aún se realiza en el espacio de la imagen, donde el objeto no se encuentra en las posiciones correctas. En este trabajo presentamos un nuevo método para separar especies químicas en MRI.</text>
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                <text>Ajustando los datos adquiridos a un modelo de señal que considera un tiempo de adquisición no instantáneo, el método propuesto es capaz de obtener de manera simultánea las especies químicas, la inhomogeneidad de campo y el mapa R*2. De esta forma se corrigen los artefactos causados por inhomogeneidades de campo y por desplazamiento químico en todas las variables estimadas. Imágenes 2DGRE con diferentes tiempos de eco fueron adquiridas en la cabeza y el muslo. El ajuste de datos se realizó minimizando la norma l2 entre la señal adquirida y modelada con un algoritmo de punto interior. Los resultados para los exámenes realizados muestran una excelente separación de agua y grasa con corrección R*2. Una mejor estimación en regiones donde existe sobreposición entre agua y grasa y buen desempeño en imágenes con bajo SNR sin aumentar el número de adquisiciones necesarias hacen de este método una buena alternativa a las técnicas comunes de separación de especies químicas.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2012</text>
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                <text>Un concepto de mucho interés en el área de la mecánica estructural es la detección de defectos o daños en los sólidos, particularmente la caracterización de tales defectos y su aplicación a elementos estructurales y mecánicos. Esta Tesis presenta un estudio experimental de la detección de defectos en cuerpos elásticos en dos dimensiones basado en el trabajo elaborado por Mura y Gutiérrez (2011). En esta investigación se presenta un método que, mediante análisis numérico en el contexto de la elasticidad lineal, detecta inclusiones usando mediciones en el borde de la probeta obtenidas de ensayos estáticos. Se estudia el desempeño de tal método introduciendo las mediciones obtenidas de experimentos reales.</text>
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                <text>Para ello, se desarrolló un procedimiento experimental que permite evaluar los resultados de las mediciones de laboratorio a través de un estudio estadístico simple con el objetivo de obtener resultados satisfactorios para la detección de los defectos. Los resultados de detección usando las mediciones experimentales, muestran que es posible utilizar este método en aplicaciones reales, pero con limitaciones. Entre ellas se pueden mencionar la necesidad de utilizar mayor información que la necesaria en las simulaciones numéricas con el fin de evitar posibles sesgos en la detección debido a los errores en el proceso de medición. En este sentido, también es necesaria la validación de las condiciones de apoyo y de carga utilizadas en los ensayos y las simulaciones.</text>
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                <text>Para todas las industrias, el manejo estratégico de los clientes es vital para conservar la competitividad y la supervivencia empresarial en el tiempo. En este contexto existen dos enfoques estratégicos principales: adquisición y retención de clientes. Debido a que las segundas son las más rentables para empresas consolidadas, este estudio se centrará en aquellas, particularmente aquellas que buscan la prevención de fuga de clientes. En particular, esta tesis se centrará en el contexto de la venta orientada a empresas –o B2B– tiene un mercado objetivo se concentra en menos actores, con valores de compra más elevados: por lo que este ámbito de estudio es particularmente importante. De esta manera, se implementó un modelo predictor de fuga de clientes en base a información histórica de transacciones, en un contexto de B2B. Esto se hizo en dos partes: primero fue implementado un modelo de predicción secuencial de tiempo a la siguiente compra: denominado Weibull Time To Event Recurrent Neural Network (wtte-rnn). Este, tiene tanto las bondades de las Redes Neuronales Recurrente –procesar patrones temporales complejos– como la versatilidad de la distribución de Weibull para la predicción de eventos. En una segunda instancia, se utiliza el cálculo del Valor del Ciclo de Vida del Cliente, donde se puede valorar la información histórica con la predicción anterior. Para validar la implementación del modelo se utilizará la información transaccional de una empresa de insumos no estratégicos orientado a la venta de empresas (B2B) con información de más de 25.000 clientes anuales. En particular se analizarán más de 3 millones de transacciones ocurridas entre los años 2014 y 2018. Con esta información y dependiendo del escenario se logra tener un predictor de fuga cuya ganancia sobre un predictor aleatorio es considerable, con un AUC entre 0,61 a 0,69.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2008</text>
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                <text>La presente investigación estudia la factibilidad técnica de una nueva alternativa para la construcción de pavimentos articulados. Existen tres pilares que motivan el desarrollo del presente estudio: Primero, presentar una solución para los inconvenientes existentes en el diseño y construcción de pavimentos urbano-sociales, los cuales en ocasiones deben sacrificar su calidad o durabilidad para lograr bajos costos. Segundo, se sabe que las mezclas asfálticas en frío con emulsiones presentan varias ventajas en comparación con técnicas tradicionales de pavimentación. Y por último, la necesidad de reutilizar residuos industriales, que ha sido una tendencia sostenida durante los últimos años.</text>
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                <text>En el caso de esta investigación el propósito es utilizar la ceniza FBC, producida por la planta Petropower, que contiene cal en proporciones que la convierten en un potencial material para su aplicación en ingeniería. Estas tres razones han sido la base para el desarrollo de un estudio de mezclas para la fabricación de bloques de asfalto, denominados Adofaltos, que son fabricados a partir de mezclas asfálticas en frío con emulsiones y cenizas FBC. La idea es combinar los beneficios de cada componente para generar pavimentos de bajo costo y de calidad, y la reutilización de residuos. Este trabajo presenta la investigación bibliográfica, las metodologías utilizadas y los resultados obtenidos durante el desarrollo del estudio. Además, se entregan conclusiones y principalmente recomendaciones para el desarrollo de futuros estudios dentro de esta línea de investigación.</text>
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                <text>El monitoreo y valorización diaria de carteras de activos es un proceso fundamental para cualquier institución financiera. Sin embargo, éste se dificulta en mercados de baja liquidez ya que muchos de los activos no son transados y por lo tanto no se dispone del valor de los mismos. Como solución a este problema, en esta investigación se define un modelo de valorización de acciones no transadas en base a variables latentes o no observables. Consiste en modelar los retornos como una combinación lineal de n factores no observables comunes más un error de medición, mientras que para la serie de tiempo o dimensión temporal de los factores, se utiliza una dinámica autoregresiva con volatilidad variante en el tiempo. Así, el proceso permite a los factores capturar la dinámica tanto del valor esperado como de las covarianzas de los retornos accionarios.</text>
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                <text>La estimación del modelo se realiza utilizando el filtro de Kalman extendido para paneles incompletos, incorporando la información de los instrumentos transados en el mercado. De esta manera, se obtienen estimaciones para todas las acciones no transadas, aún en días con muy pocas observaciones. Adicionalmente, la utilización del filtro de Kalman permite estimar matrices de varianza-covarianza variantes en el tiempo para el conjunto de acciones estimadas. El modelo es testeado empíricamente en el mercado Chileno para un universo de 75 acciones. Éste es comparado con modelos tradicionales como el CAPM con betas variantes e invariantes en el tiempo, y contra la solución tradicionalmente utilizada de mantener el último precio observado. Adicionalmente, se evalúa la matriz de covarianzas mediante el cálculo del Value-at-Risk. Los resultados muestran una significativa mejora tanto en la valorización como en la estimación del VaR.</text>
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