Modelo computacional empleando redes neuronales artificiales para la estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana

En este paper se describe brevemente la modelización del riesgo de la vivienda para la salud empleando un método elaborado por el instituto IIGHI-CONICET. A su vez, se creó un modelo informático-computacional que implementa este modelo conceptual. Como resultado de este proyecto, se diseñó e implemento un software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud). Se comenta en este paper las bases de ambos modelos, como así también conclusiones parciales y los próximos pasos previstos en ese sentido.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelización y estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana empleando redes neuronales artificiales

El presente proyecto se enmarca en una línea de investigación relacionada con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales artificiales, a la resolución de problemas de las ciencias sociales. El grupo de investigación nuclea a investigadores de la UTN y IIGHI-Conicet, y tiene como uno de sus logros la creación de un software y un modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET. Este software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud) se ha desarrollado de basado en redes neuronales artificiales que emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no se ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo computacional empleando redes neuronales artificiales para la estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana

En este paper se describe brevemente la modelización del riesgo de la vivienda para la salud empleando un método elaborado por el instituto IIGHI-CONICET. A su vez, se creó un modelo informático-computacional que implementa este modelo conceptual. Como resultado de este proyecto, se diseñó e implemento un software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud). Se comenta en este paper las bases de ambos modelos, como así también conclusiones parciales y los próximos pasos previstos en ese sentido.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelización y estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana empleando redes neuronales artificiales

El presente proyecto se enmarca en una línea de investigación relacionada con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales artificiales, a la resolución de problemas de las ciencias sociales. El grupo de investigación nuclea a investigadores de la UTN y IIGHI-Conicet, y tiene como uno de sus logros la creación de un software y un modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET. Este software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud) se ha desarrollado de basado en redes neuronales artificiales que emula una red conceptual de relación de factores sociales, económicos y demográficos que no se ajusta a los modelos clásicos. Los demógrafos del IIGHI suponen el dominio de problema como complejo y no lineal; indican además que aún no existen mediciones precisas de causa y efecto para el mismo, por lo que su tratamiento por ecuaciones matemáticas no es posible. Se han utilizando cinco redes de tipo perceptron multicapa trabajando en forma conjunta para calcular un índice de riesgo que permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que está en marcha en algunos países de América Latina.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelo computacional empleando redes neuronales artificiales para la estimación del riesgo para la salud de la vivienda urbana

En este paper se describe brevemente la modelización del riesgo de la vivienda para la salud empleando un método elaborado por el instituto IIGHI-CONICET. A su vez, se creó un modelo informático-computacional que implementa este modelo conceptual. Como resultado de este proyecto, se diseñó e implemento un software denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud). Se comenta en este paper las bases de ambos modelos, como así también conclusiones parciales y los próximos pasos previstos en ese sentido.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Alternative symplectic structures for SO(3,1) and SO(4) four-dimensional BF theories

The most general action, quadratic in the B fields as well as in the curvature F, having SO(3,1) or SO(4) as the internal gauge group for a four-dimensional BF theory is presented and its symplectic geometry is displayed. It is shown that the space of solutions to the equations of motion for the BF theory can be endowed with symplectic structures alternative to the usual one. The analysis also includes topological terms and cosmological constant. The implications of this fact for gravity are briefly discussed.Comment: 13 pages, LaTeX file, no figure

Search for chargino-neutralino production with mass splittings near the electroweak scale in three-lepton final states in √s=13 TeV pp collisions with the ATLAS detector

A search for supersymmetry through the pair production of electroweakinos with mass splittings near the electroweak scale and decaying via on-shell W and Z bosons is presented for a three-lepton final state. The analyzed proton-proton collision data taken at a center-of-mass energy of √s=13  TeV were collected between 2015 and 2018 by the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider, corresponding to an integrated luminosity of 139  fb−1. A search, emulating the recursive jigsaw reconstruction technique with easily reproducible laboratory-frame variables, is performed. The two excesses observed in the 2015–2016 data recursive jigsaw analysis in the low-mass three-lepton phase space are reproduced. Results with the full data set are in agreement with the Standard Model expectations. They are interpreted to set exclusion limits at the 95% confidence level on simplified models of chargino-neutralino pair production for masses up to 345 GeV