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                <text>El objetivo de este trabajo es comprender de manera satisfactoria el conformado láser y su y simulación numérica con la finalidad de usar esta técnica moderna de manufactura para obtener una superficie 3D compleja Primero se propone un método experimental-numérico para medir el coeficiente de absorción del acero AISI 304 con y sin una capa de grafito superficial. Se muestra que el coeficiente de absorción de láminas metálicas difiere significativamente del valor reportado en la literatura para materiales puros y pulidos. Luego, usando el mismo método, se obtiene la relación entre el coeficiente de absorción y el ángulo de incidencia del láser para el acero AISI 304 cubierto con grafito, mostrándose que hay un efecto importante de este parámetro. A continuación, mediante un modelo termo-mecánico se simula numéricamente de manera correcta el conformado láser, con excepción de los casos en que la temperatura en la zona de irradiación del láser es cercana al punto de fusión del material. Finalmente, se aplica una metodología de diseño mediante la cual se obtiene, con resultados óptimos, una superficie tridimensional correspondiente al cráneo humano a partir de una lámina metálica plana.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Recursos Naturales)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018</text>
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                <text>La evaluación científico-tecnológica que se está realizando en la Bahía de Quintero para limpiar sus aguas costeras de contaminantes a través del cultivo de macroalgas y la generación de biocarbón a partir de esta biomasa algal, determina una oportunidad de disponer localmente de una potencial enmienda orgánica para los suelos degradados químicamente del Valle de Puchuncaví, que requieren acciones de remediación a gran escala. El objetivo de este estudio fue evaluar, bajo condiciones de laboratorio, la eficacia de este biocarbón, con énfasis en su capacidad neutralizante y de inmovilización de cobre. Suelo degradado químicamente del sector de Los Maitenes (C-) fue acondicionado con Biocarbón (B) o Humus (H), además de la mezcla de Biocarbón más Humus (BH) y suelo de referencia Maitencillo (C+), fueron llenados en macetas de 1 L (6 repeticiones) y se mantuvieron en invernadero durante 4 semanas, con riego, para estabilizarlos químicamente. Al inicio de la quinta semana se sembraron 0,6 g de semillas de Lolium perenne por maceta y se mantuvieron por 11 semanas. Los resultados demostraron que los sustratos con biocarbón aumentaron el pH ácido (B= 7,44; BH=7,55) y disminuyeron significativamente la fracción de Cu intercambiable. Los efectos positivos del BH y Hen el suelo aumentaron la producción de biomasa vegetal sin embargo, los suelos con B presentaron una biomasa inferior, por su alta conductividad eléctrica. Los resultados permiten concluir que el biocarbón usado, en mezcla con humus, permite remediar los suelos degradados del valle de Puchuncaví, al menos en el corto plazo.</text>
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                <text>Este artículo desarrolla un método de apoyo simple para decidir si cancelar o no un programa de televisión en un momento dado. El método usa teoría de opciones reales para maximizar las utilidades de un programa de TV puede generar. El director de programación de una cadena o canal limita las pérdidas de un posible fracaso siendo flexible y revisando, luego del lanzamiento de un programa y con más certeza su recepción por parte del público, el número total de capítulos. El método se aplica a datos reales pertenecientes al mercado de televisión chileno, generándose decisiones sobre la continuidad o cancelación de series de televisión que habrían resultado en un incremento de ganancias reales en estos programas.</text>
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                <text>En este trabajo se introducen dos módulos de atención temporal, los cuales pueden ser
acoplados a modelos tradicionales de redes neuronales recurrentes con memoria externa
para mejorar el rendimiento de éstos en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Los
módulos de atención temporal otorgan a los modelos la capacidad de construir una distribución de atención sobre los diferentes instantes de tiempo de la secuencia de entrada,
permitiendo posteriormente observar cuáles fueron los elementos considerados relevantes
para realizar la inferencia. Esta capacidad agrega atributos de explicabilidad a los modelos.
Usando como base la Entity Network (Henaff et al., 2016), se realizaron experimentos
en tareas de question answering utilizando el conjunto de datos bAbI tasks. Gracias al uso
de los módulos de atención temporal se incrementa la métrica de rendimiento en un 26%
al supervisar la atención temporal y en un 13,5% al no hacerlo. Adicionalmente, el uso
de de los módulos de atención temporal permite resolver tareas de razonamiento que el
modelo original no es capaz de resolver.En este trabajo se introducen dos módulos de atención temporal, los cuales pueden ser
acoplados a modelos tradicionales de redes neuronales recurrentes con memoria externa
para mejorar el rendimiento de éstos en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Los
módulos de atención temporal otorgan a los modelos la capacidad de construir una distribución de atención sobre los diferentes instantes de tiempo de la secuencia de entrada,
permitiendo posteriormente observar cuáles fueron los elementos considerados relevantes
para realizar la inferencia. Esta capacidad agrega atributos de explicabilidad a los modelos.
Usando como base la Entity Network (Henaff et al., 2016), se realizaron experimentos
en tareas de question answering utilizando el conjunto de datos bAbI tasks. Gracias al uso
de los módulos de atención temporal se incrementa la métrica de rendimiento en un 26%
al supervisar la atención temporal y en un 13,5% al no hacerlo. Adicionalmente, el uso
de de los módulos de atención temporal permite resolver tareas de razonamiento que el
modelo original no es capaz de resolver.En este trabajo se introducen dos módulos de atención temporal, los cuales pueden ser
acoplados a modelos tradicionales de redes neuronales recurrentes con memoria externa
para mejorar el rendimiento de éstos en tareas de procesamiento de lenguaje natural. Los
módulos de atención temporal otorgan a los modelos la capacidad de construir una distribución de atención sobre los diferentes instantes de tiempo de la secuencia de entrada,
permitiendo posteriormente observar cuáles fueron los elementos considerados relevantes
para realizar la inferencia. Esta capacidad agrega atributos de explicabilidad a los modelos.
Usando como base la Entity Network (Henaff et al., 2016), se realizaron experimentos
en tareas de question answering utilizando el conjunto de datos bAbI tasks. Gracias al uso
de los módulos de atención temporal se incrementa la métrica de rendimiento en un 26%
al supervisar la atención temporal y en un 13,5% al no hacerlo. Adicionalmente, el uso
de de los módulos de atención temporal permite resolver tareas de razonamiento que el
modelo original no es capaz de resolver.</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 producción de carbonato de litio ha ido en constante aumento gracias a la industria de los autos eléctricos. Actualmente, los procesos productivos de este insumo a partir de salmueras presentan un elevado impacto ambiental debido a los grandes niveles de evaporación de agua que son generados en las pozas de evaporación solar. Existen diferentes tecnologías alternativas con potencial para reemplazar y/o apoyar el método de producción actual, con el objetivo de lograr una industria más sustentable en el tiempo. Se realizó una revisión de las diferentes tecnologías disponibles en la literatura, se analizó su posible aplicación en la industria del litio, fueron comparadas y evaluadas mediante el uso de diferentes indicadores y el uso de juicio experto, para finalmente entregar una pauta de cuáles tecnologías lideran como mejores candidatas, junto con la proposición de líneas de proceso alternativas. Dentro de las tecnologías analizadas, destacan las tecnologías de destilación y destilación por membrana. Se realizaron pruebas de concepto a nivel laboratorio de esta última tecnología, en donde se obtuvieron los valores de flux de esta tecnología bajo diferentes condiciones, utilizando salmueras altamente salinas. Los resultados muestran que al trabajar a una mayor temperatura y a mayores caudales de alimentación se obtienen mayores valores de flux. Por otro lado, esta tecnología es más eficiente con salmueras con menores concentraciones, por lo que es recomendable su uso en las etapas iniciales de concentración. Además, las membranas utilizadas permiten un rechazo del 99.99% de las sales, sin pérdida de litio en el proceso.</text>
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                <text>Las redes de distribución el électrica están en un periodo de transformación, en donde la inclusión y masificación de nuevas tecnologías, como la generación distribuida y los vehículos eléctricos, hacen que estas operen bajo un mayor estrés, aumentando la posibilidad de problemas, como lo son las fluctuaciones de voltaje e incremento en los armónicos. En esta tesis se presentan algunas tecnologías nuevas desarrolladas para mantener y aumentar la calidad del servicio de las redes de distribución; y de estas se escoge como objeto de estudio los Soft-Open-Point (SOP ), puesto que se establecen como una tecnología que permite controlar la transferencia de potencias entre dos puntos de la red previamente desconectados. Esta tecnología ya ha sido probada y en esta tesis se presenta un estudio de estabilidad de una red de distribución que posee generación distribuida y un SOP. Para ello se presenta un sistema con los componentes descritos, a partir del cual se obtiene un modelo matemático linealizado en el espacio de estados. Este modelo es luego verificado por medio de simulaciones, donde se puede observar que converge al mismo punto que su&#13;
modelo circuital con un bajo error. El modelamiento de la red se realiza de manera modular, en donde se separó en varios subsistemas, los cuales luego se unieron en un único sistema. Esto permite realizar análisis de cada subsistema de manera más simple, además de facilitar la inclusión de nuevos subsistemas, en caso de estudiar una red mas compleja. Finalmente se realiza un análisis de la estabilidad del modelo linealizado, se concluye que al escoger los parámetros adecuados, el sistema es localmente controlable hacia un punto de operación. Además, se realiza un análisis de parámetros críticos, de donde se pudo observar que el sistema es altamente sensible ante cambios en los parámetros de los controladores de corriente. Además, se concluyó que la inclusión de una resistencia de amortiguamiento es necesaria para el correcto funcionamiento del sistema.</text>
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                <text>Los sesgos inductivos han sido fundamentales en el éxito del aprendizaje profundo, pero, recientemente, los modelos con sesgos inductivos fuertes han sido superados por propuestas centradas en los datos, que combinan arquitecturas grandes y flexibles, con una especial atención en los datos. No obstante, estas propuestas centradas en los datos mantienen algunos de los problemas que el aprendizaje profundo tiene, los mas relevantes para este trabajo son el aprendizaje de atajos y el olvido catastrófico. El aprendizaje de atajos ocurre cuando la red aprende reglas de decisión que no son robustas a cambios en la distribución de los datos, por ejemplo, reconocer camellos en un pastizal, después de haber visto camellos únicamente en el desierto. El olvido catastrófico ocurre cuando la red tiene que aprender de un flujo no estacionario de datos, sin perder o olvidar el conocimiento ya adquirido, pero falla en lograr esto y tiene un mal desempeño en los datos que vió anteriormente, por ejemplo, aprender a reconocer animales sin olvidar los ya conocidos.&#13;
En este trabajo mostramos que la aumentación de datos puede ser utilizada para mitigar los problemas mencionados. Primero, observamos el aprendizaje de atajos en la tarea de respuesta a pregunta visual. Vimos que una arquitectura flexible aprende atajos por lo que falla al modificar la distribución de los datos, pero la incorporación de aumentación previene que el modelo aprenda estas reglas y ayuda a mejorar su desempeño en los datos de la distribución modificada. Para el problema del olvido catastrófico, trabajos recientes mostraron que el meta-aprendizaje puede ser utilizado para aprender un extractor de características menos susceptible a olvidar. En este trabajo, mostramos que una red neuronal entrenada mediante aprendizaje supervisado tradicional también puede ser utilizada para éste problema, y observamos que la aumentación de datos puede tener un gran impacto en el desempeño del modelo.</text>
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                <text>Este trabajo presenta la implementación del modelo de adaptabilidad finita robusta propuesto por Bertsimas y Dunning (2016) aplicado a la planificación de cosecha de viñas con incertidumbre en la capacidad de procesamiento de la uva y su comparación con otros modelos de optimización, a través del uso de medidas geométricas calculadas a partir de sus conjuntos de soluciones factibles. Primero se muestra el problema de planificación de cosechas desarrollado por Ferrer et al. (2008). Luego, se exponen los modelos de optimización que se utilizarán en el análisis que corresponden a modelos estocástico de dos etapas, robusto con conjunto de incertidumbre poliedral, robusto ajustable utilizando reglas lineales afines y el modelo de adaptabilidad finita. Además, se establece el efecto de la variabilidad de los datos en la función objetivo de un problema de optimización como se muestra en Vera (2014), donde se muestra un indicador de robustez construido a partir de medidas geométricas del conjunto de soluciones factibles del problema. Junto con lo anterior, se muestra cómo se realizarán las estimaciones de estas medidas. En este trabajo se probó la factibilidad de usar modelos robustos ajustables en la planificación de cosechas de vino. Además, el nuevo modelo muestra mayor robustez con respecto a todos los demás modelos de acuerdo a las medidas geométricas propuestas. Esta mayor robustez es cuantificada al analizar el comportamiento de los dos modelos adaptables ante variaciones de los datos. Este análisis evidencia, tal como indican las medidas geométricas, que el modelo de Bertsimas y Dunning presenta menos variaciones en su valor objetivo que su par ajustable afín ante las mismas perturbaciones de los datos, lo que da indicios de la utilidad de estas medidas como un indicador de robustez.</text>
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                <text>En Chile la industria de la moda está valorizada en 6,8 trillones de dólares. Uno de sus canales de venta es el e-commerce B2C el cual, en Chile, ha tenido un crecimiento sostenido Y/Y. El mercado de vestuario y calzado de autor en Chile se valoriza en MM USD$56, lo cual es bajo. Los principales problemas son la estructura organizacional de las marcas y la baja robustez del ecosistema, complementada por el bajo conocimiento y percepción de los consumidores sobre marcas chilenas. Es importante recalcar que, por los cambios sociales (2019) y la pandemia COVID-19 (2020), muchas tiendas físicas han dejado de operar, lo que ha catapultado la búsqueda de opciones de venta online. Como respuesta, el proyecto Jardín B tiene como objetivo crear una plataforma que permita desarrollar y capturar el mercado del diseño local, para promover mayor tracción y disposición a comprar marcas nacionales. Dentro de un proyecto de innovación social uno de los desafíos es poder medir su impacto. Esta tesis busca evaluar el impacto social, ambiental y económico de Jardín B para postular a fondos y diferenciarse en base a la difusión de sus valores.  Para ello se realizó una revisión de indicadores de medición de impacto y una posterior selección de los que se acomodan al proyecto. Luego, durante los meses de abril a junio 2020 se hicieron las mediciones correspondientes con información entregada por diseñadores y clientes de manera de tener datos para una posible postulación a fondos de financiamiento. Además, estos datos permitieron hacer una difusión del impacto relacionado con los valores de Jardín B por medio de su página web y redes sociales. Las principales conclusiones son que los diseñadores valoran la comunidad formada por Jardín B y los clientes valoran apoyar el consumo de moda local.</text>
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                <text>Impacto social, ambiental y económico del proyecto Jardín B : hasta que la moda local se vuelva costumbre</text>
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                <text>El objetivo general de esta tesis es demostrar que la aversión al riesgo es un aspecto fundamental del comportamiento de los generadores eléctricos en subastas de contratos. Para ello, se construye un modelo de juegos competitivo desde un supuesto sobre como la aversión al riesgo influencia el comportamiento estratégico de estos. Se utiliza información real del mercado eléctrico chileno y del comportamiento observado en las subastas de contratos para distribuidoras de Octubre 2006. Dado que los contratos de suministro para distribuidoras en Chile son subastados utilizando un formato combinatorial, se hacen simplificaciones para manejar las crecientes exigencias en tiempo de simulación que esto impone. Para ello, el espacio de precios posibles para ofrecer es discretizado, además de reducirse las posibles divisiones del bloque de energía a subastar. Los resultados obtenidos muestran que los conceptos de aversión al riesgo afectan dramáticamente el resultado de las subastas y deben estar presentes en el check list de cualquier entidad a cargo del diseño de estas. Un segundo objetivo es dilucidar cuales parámetros son relevantes para predecir el comportamiento de los generadores. A través de un desarrollo analítico se demuestra que la aleatoriedad en la generación y la aleatoriedad de los costos de producción, no son relevantes a la hora de modelarlos. Es importante mencionar que la modelación realizada está pensada para sistemas con componente hidráulica como el SIC Chileno.</text>
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