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This paper presents a regional case study using a Bi-Regional Input-Output (BRIO) matrix of Buenos Aires City (BAC) and the Rest of Argentina (ROA), constructed from the Argentinian Input-Output matrix. A hybrid approach was applied to obtain the BRIO matrix, which combines pure non-survey methods with matrix-balancing methods like RAS or Cross-Entropy. Once the BRIO matrix was obtained, our study has focused on analyzing the BAC regional structure and the interconnections between regions. We have also estimated the regional and national carbon footprint for the BAC and Argentina, respectively. Results show that service and industry sectors play an important role in the economy of BAC and some of them have strong interregional spillover effects over the rest of the country. In addition, the results also show that sectors on BAC with the highest regional multipliers are also the ones with highest emissions., Este artículo presenta un caso de estudio regional utilizando una matriz Bi-Regional Input-Output (BRIO) de la Ciudad de Buenos Aires (BAC) y el Resto de Argentina (ROA), construida a partir de la matriz Input-Output de Argentina. Se ha utilizado una metodología híbrida para obtener la matriz BRIO, la cual combina métodos indirectos puros y métodos de calibración de matrices como RAS y Entropía Cruzada. Una vez obtenida la matriz BRIO, nuestro estudio se ha centrado en analizar la estructura regional de la BAC y las interconexiones entre regiones. También hemos realizado la estimación de la huella de carbono nacional y regional para Argentina y en la BAC, respectivamente. Los resultados muestran que los sectores de servicios e industria juegan un papel importante en la economía de la BAC y algunos de ellos tienen fuertes efectos indirectos interregionales sobre el resto del país. Además, los resultados también muestran que los sectores de la BAC con los multiplicadores regionales más altos también son los que tienen las emisiones más altas.

Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-06T19:12:12Z No. of bitstreams: 1 Marcos Vinicius dos Santos Issa.pdf: 3764598 bytes, checksum: 148390ba6497b55e451468975dbd34e8 (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-06T19:12:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcos Vinicius dos Santos Issa.pdf: 3764598 bytes, checksum: 148390ba6497b55e451468975dbd34e8 (MD5) Previous issue date: 2019-02-21 Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro Esta dissertação tem como objetivo avaliar o método de entropia cruzada (CE) em otimização estrutural. Treliças compostas por estruturas tubulares são utilizadas como testes de referência e busca-se minimizar a massa em conformidade com os critérios de integridade estrutural. Os valores ótimos encontrados pelo CE são comparados com outros resultados obtidos por programação quadrática sequencial (SQP) e algoritmo genético (GA). Experimentos numéricos demonstram que o CE oferece uma solução para otimização estrutural em termos de precisão e eficiência. São considerados nessa dissertação quatro modelos estruturais onde os métodos de otimização são usados considerando restrições como tensão de escoamento, flambagem, frequências naturais e deslocamento máximo. Em cada modelo estudado, uma análise de elementos finitos (FEA) é feita para verificar os critérios de integridade estrutural e isto faz parte do problema de otimização, sendo feita quando avalia as restrições, considerando os valores encontrados pelos três métodos de otimização (SQP, GA, CE). Em alguns casos, os valores ótimos encontrados pelo CE são próximos daqueles encontrados pelo SQP, sendo o SQP um método de primeira ordem e o CE é um método de ordem zero. O SQP, utilizando o gradiente (primeira ordem) em seu processo computacional, é mais eficiente (melhores resultados) e mais rápido que o CE, considerando problemas convexos. Ao comparar o CE com outro método de ordem zero, o GA, observa-se que na maioria dos casos, o CE é mais rápido e tem melhores resultados que o GA, tornando o CE bastante interessante para aplicação em otimizaçã estrutural. This dissertation has the objective to evaluate the Cross-entropy method (CE) in structural optimization. Trusses made of tubular structures are used as benchmark tests and it is sought to minimize its mass considering some criteria of structural integrity. The optimal values found by the CE are compared with other results obtained by Sequential quadratic programming (SQP) and Genetic algorithm (GA). Numerical experiments demonstrate that the CE offers a solution for structural optimization in terms of accuracy and eficiency. This dissertation has four structural models where the optimization methods are used considering constraints like yield stress, buckling, natural frequencies, and maximum displacement. For each model, a finite element analysis (FEA) is done to verify the structural integrity criteria which is then used for an optimization problem evaluating the constraints, considering the values found by the three optimization procedures (SQP, GA, CE). In some cases, the optimal values found by the CE are close to those found by the SQP, being SQP a first-order method and CE a zero-order method. The SQP, using the gradient (first-order) in its computational process, is more eficient (better results) and faster than the CE, considering convex problems. When comparing CE with another zero-order method, GA, it is noted that in most cases the CE is faster and has better results than the GA, making the CE quite interesting for application in structural optimization.

En este trabajo se propone una técnica para medir la robustez de un modelo probabilístico de interpretación forense. El proceso forense consiste en la comparación de muestras de origen desconocido con otras de origen conocido con el fin de ayudar a un juez a tomar una decisión en un juicio tras obtener el valor incriminatorio de dicha comparación. Para poder ofrecer un apoyo eficaz, el perito forense se basará en las evidencias y utilizará modelos para obtener ratios de verosimilitudes. Sin embargo, para no caer en grandes errores, puesto que no tenemos todo el conjunto de datos posible, solo una muestra de la población, es necesario estudiar el rendimiento de estos modelos y lo robustos que son al variar la cantidad y calidad de los datos. Para la realización de este proyecto se ha utilizado una base de datos de 62 vidrios con 11346 comparaciones entre ellos, de los cuales solo 3782 serán entre muestras de igual fuente y el resto entre muestras de diferentes fuentes. A partir de esta base de datos y de medidas que muestran el rendimiento, como las curvas de entropía cruzada empírica (ECE), se propone el uso de intervalos de confianza para medir la robustez. Para obtener esos intervalos se han propuesto dos técnicas diferentes: Bootstrap y Subset Bootstrap, con una diferencia fundamental: mientras que la primera solo se puede utilizar con datos independientes entre sí, en el Subset Bootsrap, se pueden tener grupos de datos dependientes unos de otros, de manera que, dentro de cada grupo habrá datos dependientes entre sí e independientes con el resto de datos de otros grupos. Así, variando la cantidad de datos de las muestras que se utilizan en estas técnicas se obtendrán los intervalos de confianza. En concreto, con la base de datos que se ha utilizado en nuestros experimentos, puesto que se trata de datos que son dependientes entre sí, la técnica ideal será el Subset Bootstrap. Con Bootstrap se obtendrán unos intervalos menores pero, se estarán subestimando estos márgenes, puesto que se ha considerado que todos los datos son independientes cuando no lo son. Con Subset Bootstrap, se supondrá esa dependencia entre datos, dando lugar a unos intervalos mayores y más fiables. Esto es debido a que los datos dependientes contienen menos información intrínseca sobre la distribución, y por lo tanto cualquier estadística medida en este conjunto de datos tendrá mayor incertidumbre.

[EN] Domain adaptation has recently gained interest in statistical machine translation. One of the adaptation techniques is based in the selection data. Data selection aims to select the best subset of the bilingual sentences from an available pool of sentences, with which to train a SMT system. In this paper, we study how affect the bilingual corpora used for the data selection methods in the translation quality, [ES] La adaptación de dominios genera mucho interés dentro de la traducción automática estadística. Una de las técnicas de adaptaciión esta basada en la selecciión de datos que tiene como objetivo seleccionar el mejor subconjunto de oraciones bilingües de un gran conjunto de oraciones. En este artículo estudiamos como afectan los corpus bilingües empleados por los métodos de selección de frases en la calidad de las traducciones., The research leading to these results has received funding from the European Union Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 287576 (CasMaCat). Also funded by the Generalitat Valenciana under grant Prometeo/2009/014.