Advertising strategy for profit-maximization: a novel practice on Tmall's online ads manager platforms

Ads manager platform gains popularity among numerous e-commercial vendors/advertisers. It helps advertisers to facilitate the process of displaying their ads to target customers. One of the main challenges faced by advertisers, especially small and medium-sized enterprises, is to configure their advertising strategy properly. An ineffective advertising strategy will bring too many ``just looking'' clicks and, eventually, generate high advertising expenditure unproportionally to the growth of sales. In this paper, we present a novel profit-maximization model for online advertising optimization. The optimization problem is constructed to find optimal set of features to maximize the probability that target customers buy advertising products. We further reformulate the optimization problem to a knapsack problem with changeable parameters, and introduce a self-adjusted algorithm for finding the solution to the problem. Numerical experiment based on statistical data from Tmall show that our proposed method can optimize the advertising strategy given expenditure budget effectively.Comment: Online advertising campaign

Process Selection in RPA Projects – Towards a Quantifiable Method of Decision Making

The digital age requires companies to invest in value-creating rather than routine activities to drive innovation as a future source of competitiveness and business success. Thus, many companies are reluctant to invest in large-scale, costly backend integration projects and seek adaptable solutions to automate their front-office activities. Bridging artificial intelligence and business process management, robotic process automation (RPA) provides the promise of robots as a virtual workforce that performs these tasks in a self-determined manner. Many studies have highlighted potential benefits of RPA. However, little data is available on operationalizing and automating RPA to maximize its benefits. In this paper, we shed light on the automation potential of processes with RPA and operationalize it. Based on process mining techniques, we propose an automatable indicator system as well as present and evaluate decision support for companies that seek to better prioritize their RPA activities and to maximize their return on investment

Filtering in non-Intrusive load monitoring

Being able to track appliances energy usage without the need of sensors can help occupants reduce their energy consumption. Non-intrusive load monitoring (NILM) is one name for this topic. One of the hardest problems NILM faces is the ability to run unsupervised – discovering appliances without prior knowledge – and to run independent of the differences in appliance mixes and operational characteristics found in various countries and regions. This thesis showcases two filters that are used to denoise power signals, which results in better clustering accuracy for NILM event based methods. Both filters show to outperform a state-of-the-art denoising filter, in terms of run-time. A fully unsupervised NILM solution is presented, the algorithm is based on a hybrid knapsack problem with a Gaussian mixture model. Finally, a novel metric is developed to measure NILM disaggregation performance. The metric shows to be robust under a set of fundamental test cases

Estimación de parámetros para la toma de decisiones en el proceso de selección de asignaturas en el programa de Ingeniería Civil de la Pontificia Universidad Javeriana

La flexibilización de los sistemas de educación superior ha contribuido en la interacción transversal de los componentes centrales de cada programa académico con diferentes áreas del conocimiento, desarrollando así capacidades globales y permitiendo conexión y sinergias con profesionales de otras disciplinas [1]. El empoderamiento hacia los estudiantes en la estructuración de su propio plan de estudios ha permitido satisfacer los objetivos enfocados a captar conocimiento, paralelo a una educación integral que asegure espacios de formación investigativa y creativa. Actualmente el esquema de educación en la Pontificia Universidad Javeriana está basado en el sistema de créditos académicos. Según la Vicerrectoría Académica, un crédito corresponde a “la unidad que mide la actividad del estudiante y que pondera equilibradamente los siguientes criterios: Número total de horas de trabajo académico, tipo de trabajo asistido, grado de dificultad de la asignatura y su importancia dentro del plan de estudios” [2]. Dentro del sistema de créditos académicos se permite la selección flexible de las asignaturas del plan de estudios, restringido únicamente por el número total de créditos por matrícula y las condiciones específicas de cada asignatura.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Alocação de dados e de código em memórias embarcadas: uma aborgagem pós-compilação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2010Memórias do tipo scratchpad (SPMs) são alternativas promissoras para sistemas embarcados energeticamente eficientes. Muitas das técnicas de otimização para o mapeamento de dados e código para SPMs assumem a disponibilidade do código-fonte da aplicação. Porém, o desenvolvimento de software embarcado deve lidar com código legado, bibliotecas de ter- ceiros e blocos de propriedade intelectual (IPs) para os quais podem estar disponíveis somente os arquivos-binários. As poucas técnicas que reali- zam otimizações diretamente em arquivos binários operam em arquivos executáveis e limitam-se a tratar somente código ou somente dados. Este trabalho propõe uma nova técnica que pode alocar tanto código quanto dados para a SPM. Operando diretamente em binários, a técnica permite que elementos encapsulados em bibliotecas façam parte do ma- peamento para SPMs. A técnica consiste de três principais mecanismos: o profiler, o mapeador e o patcher. O patcher foi projetado para operar utilizando arquivos-objeto relocáveis, contornando assim a limitação de se gerenciar relocações para SPM em arquivos-objeto executáveis. A maior eficiência ao se tratar arquivos binários relocáveis resultou em tempos de execução inferiores em pelo menos uma ordem de magnitude se compara- dos às técnicas relacionadas. O tempo médio de patching foi de 0,7s em uma estação de trabalho com quatro núcleos de processamento. Comparando-se com o mapeamento de somente código, a proposta de também alocar dados em SPM resultou em economia extra de energia de 21%, em média, para um variado conjunto de programas do benchmark MiBench e diversas configurações de memória. Apesar de uma média re- lativamente baixa, instâncias de caso de uso reais com maior conteúdo de dados estáticos puderam ser encontradas, para as quais economias extra de energia de 67% e 91% foram observadas, quando dados também são passíveis de serem mapeados para SPM. Foi também observado que, para todos os casos de uso reais usados nos experimentos, os parâmetros de caracterização para mapeamento em SPM são bastante descorrelatados, o que significa - à luz de trabalhos anteriores - que o mapeamento exato obtido pelo assim-chamado algoritmo MINKNAP provavelmente manterá sua alta eficiência, mesmo diante do crescimento do número de elementos de programas resultante da crescente complexidade do software embarcado. Ao se combinar a inclusão de dados e bibliotecas na alocação em SPM com a eficiência do mapeamento e a eficiência do patching, a técnica proposta torna-se um enfoque promissor para a otimização energeticamente consciente de código embarcado pré-compilado