Does Energy Consumption Respond to Price Shocks? Evidence from a Regression-Discontinuity Design

This paper exploits unique features of a recently introduced tariff schedule for natural gas in Buenos Aires to estimate the short-run impact of price shocks on residential energy utilization. The schedule induces a non-linear and nonmonotonic relationship between households’ accumulated consumption and unit prices, thus generating an exogenous source of variation in perceived prices, which is exploited in a regression-discontinuity design. The estimates reveal that a price increase in the utility bill received by consumers causes a substantial and prompt decline in gas consumption. Hence they suggest that policy interventions via the price mechanism, such as price caps and subsidies, are powerful instruments to influence residential energy utilization patterns, even within a short time span.Energy consumption, Elasticity of demand, Regulation of public utilities, Regression discontinuity design, Public policy

Análise da conduta de Edward Snowden a partir da teoria moral de Immanuel Kant

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Jurídicas. Direito.Na presente monografia será analisada a conduta de Edward Snowden a partir da teoria moral de Immanuel Kant. O principal objetivo desta pesquisa é responder exatamente a seguinte pergunta: Snowden fez a coisa certa ou não? Para obter a resposta ao problema suscitado será aferida se sua conduta preencheu os requisitos ou não da teoria moral kantiana. Ademais com esta análise, buscar-se-á verificar se existe a possibilidade de uma justificativa plausível para a escolha feita diante do dilema moral enfrentado pelo então delator, qual seja, a escolha entre: a) o dever em obedecer às leis de vigilância de seu país; e b) o dever em denunciar as violações aos direitos de privacidade e liberdade de cidadãos tanto norte-americanos, quanto de outros países. A razão do interesse nesta pesquisa consiste em aprofundar os conhecimentos sobre a filosofia moral, e, em descobrir, se é possível justificar condutas como as de Snowden, através do imperativo categórico kantiano, vale dizer, com base naquilo que Kant denomina de “suprema moralidade”, em que pese Snowden ter “violado” as leis positivas de seu país. A decisão em escolher a teoria base e o caso concreto a ser estudado, surgiu após uma participação no curso Justice, promovido pela Universidade de Harvard, o qual deu origem ao livro Justiça: o que é fazer a coisa certa? De Michael J. Sandel, bem como de ter tomado conhecimento do caso de Edward Snowden e logo associá-lo às questões que estudava durante o referido curso. Neste contexto nada mais oportuno do que compreender estes fenômenos político-filosóficos e aprofundar os conhecimentos sobre as teorias que fundamentam a justiça destas escolhas na contemporaneidade. O trabalho começa com uma pequena reflexão sobre a importância das definições de justiça. Depois são apresentadas as concepções teóricas de justiça utilitarista de Jeremy Bentham e libertária de Robert Nozick, esta servirá como “aporte” para compreensão do significado de liberdade em Kant, aquela, por sua vez, servirá para “explicar” a justificativa da política extremista de combate ao terrorismo perpetrado pelos Estados Unidos da América (EUA). Ambas serão contrastadas com a teoria moral de Immanuel Kant, abordadas na obra de Sandel. Além disso, serão apresentados alguns esclarecimentos sobre a teoria Kantiana, feitos por Sandel. Na segunda parte, faz-se uma descrição de como os EUA têm identificado seus inimigos públicos em casos análogos ao de Snowden, bem como fora feita tal identificação no caso em estudo. Ademais serão expostos os mecanismos de defesa utilizados contra Edward Snowden, bem como o modo como os EUA o perseguiu. Ao final, será analisada a conduta de Edward Snowden com base nas contribuições das teorias estudas no primeiro capítulo para a solução de seu caso. Por fim, buscar-se-á aferir e justificar a escolha feita pelo delator a partir da teoria moral kantiana no que se refere ao imperativo categórico e responder ao questionamento dantes suscitado

Experimental and numerical evaluation of bond properties between reinforcement and concrete

A study of the bond behaviour between steel reinforcement bars and four different types of surrounding concrete: normal strength concrete (NSC), steel fibber reinforced concrete (SFRC) and two structural lightweight aggregate concretes (SLWAC) is here presented. Five beam-tests according to Standard RILEM (1982) [5] were conducted on specimens under monotonously increased loading. Bond-slip response curves between concretes and reinforcement are obtained and discussed. The results obtained show that standard bond length of 10∅d is not adequate to determine bond characteristics of reinforcement in concretes with grades higher than C 25/30. Bond failure of the NSC beam did not occur but the bar itself failed. Bond failure was observed for NSC beam and for LWAC and SFRC beams when reduced bond length of 5∅d was used. A numerical simulation of the beam tests using the finite element method analysis, using bond-slip model of CEB-FIP Model Code 1990 [1] and real properties of test materials, was also carried out and the results are compared with the experimental values

Aprendizagem profunda para o diagnóstico da doença de Alzheimer com neuroimagem 18F-FDG PET

Neurodegenerative disease is the term used for a range of incurable and debilitating conditions affecting the human's nervous system. Amongst these conditions, Alzheimer's Disease (AD) is responsible for the greatest burden both for the number of people affected and for the high costs in medical care. The challenges of the disease are related to the subtle symptoms, the increasing pace of disability and the long period of time over which patients will require special care. Recent research efforts have been dedicated to the development of computational tools that can be integrated into the workflow of doctors as a complement to support early diagnosis and targeted treatments. This dissertation aims to study the application of Deep Learning (DL) techniques for the automated classification of AD. The study focuses on the role of PET neuroimaging as a biomarker of neurodegenerative diseases, namely in classifying healthy versus AD patients. PET images of the cerebral metabolism of glucose with fluorine 18 (18F) fluorodeoxyglucose (18F FGD) were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. The pre-processed dataset is used to train two Convolutional Neural Networks (CNNs). The first CNN architecture aims to explore transfer learning as a promising solution to the data challenge by using a 2D Inception V3 model, from Google, previously trained on a large dataset. This approach requires a preprocessing step in which the PET volumetric data is converted into a two-dimensional input image which is the input to the pre-trained model. The second approach involves a custom 3D-CNN to take advantage of spatial patterns on the full PET volumes by using 3D filters and 3D pooling layers. The comparative study highlights the performance and robustness of these two models in dealing with the limited availability of the labelled data. The performance of the estimators is evaluated through a cross-validation procedure, giving a score of 83.62% for the 2D-CNN and 86.80% for the 3D-CNN. The results achieved contribute to the understanding of the effectiveness of these methods in the diagnosis of AD. Given the expected margin for improvements, they can be considered promising and in line with the current state of the art.Doença neurodegenerativa é um termo utilizado para uma série de condições incuráveis e debilitantes que afetam o sistema nervoso humano. Destas condições, a doença de Alzheimer (DA) é a mais preocupante, tanto pelo número de pessoas afetadas como pelos elevados custos em tratamento medico. Os principais desafios associados a esta doença estão relacionados com os sintomas subtis, o rápido desenvolvimento de incapacidade e ao longo período de tempo durante o qual os pacientes necessitarão de cuidados especiais. Pesquisas recentes têm sido dedicadas ao desenvolvimento de ferramentas computacionais capazes de ser integradas nos procedimentos médicos como complemento para apoiar o diagnóstico precoce e tratamentos adequados. Esta dissertação procura estudar a aplicação de técnicas de aprendizagem profunda (AP) na classificação automatizada da DA. Este estudo tem como foco principal o papel da neuroimagem PET como biomarcador de doenças neurodegenerativas, especialmente na classificação de pacientes saudáveis em comparação com pacientes com DA. Imagens PET do metabolismo cerebral de glucose com flúor-18 (18F) fluorodesoxiglucose (18F FGD) foram obtidas através da base de dados da Alzheimer's Dissesse Neuroimaging Initiative (ADNI). O dataset pré-processado é usado para treinar duas redes neurais convulsionais (RNCs). A arquitetura da primeira RNC procura explorar a transferência de aprendizagem como uma solução promissora para o problema dos dados através da utilização de um modelo Inception V3 2D, da Google, previamente treinado num dataset maior. Esta abordagem requer um passo de pré -processamento onde dados volumétricos PET são convertidos numa imagem bidimensional que por sua vez será os dados de entrada do modelo pré-treinado. A segunda abordagem involve uma RNC 3D personalizada de maneira a utilizar os padrões espaciais presentes nos volumes PET através de filtros 3D e camadas de pooling 3D. O estudo comparativo foca-se no desempenho e robustez dos dois modelos ao lidar com a disponibilidade limitada de dados classificados. O desempenho dos classificadores é avaliado através de um processo de validação cruzada, atribuindo uma pontuação de 83.62% à RNC 2D e de 86.80% à RNC 3D. Os resultados obtidos contribuem para análise da eficácia destes métodos no diagnóstico da DA. Tendo em conta as melhorias expectáveis, estas poderam ser consideradas abordagens promissoras e de acordo com o atual estado da arte.Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõe

Use of robotics as a learning aid for disabled children

Severe disabled children have little chance of environmental and social exploration and discovery, and due to this lack of interaction and independency, it may lead to an idea that they are unable to do anything by themselves. Trying to help these children on this situation, educational robotics can offer and aid, once it can give them a certain degree of independency in exploration of environment. The system developed in this work allows the child to transmit the commands to a robot. Sensors placed on the child’s body can obtain information from head movement or muscle signals to command the robot to carry out tasks. With the use of this system, the disabled children get a better cognitive development and social interaction, balancing in a certain way, the negative effects of their disabilities

Stability Conditions For a Noncommutative Scalar Field Coupled to Gravity

We consider a noncommutative scalar field with a covariantly constant noncommutative parameter in a curved space-time background. For a potential as a noncommutative polynomial it is shown that the stability conditions are unaffected by the noncommutativity, a result that is valid irrespective whether space-time has horizons or not.Comment: 12 pages. Version to match the one to appear in Physics Letters