Effect of coordinating solvents on the structure of Cu(II)-4,4'-bipyridine coordination polymers

Solvent can play a crucial role in the synthesis of coordination polymers (CPs). Here, this study reports how the coordinating solvent approach (CSA) can be used as an effective tool to control the nature of the final CP. This study exploited the system Cu(II)-4,4 '-bipyridine coupled to different coordinating solvents, such as DMA, DMF and DMSO. This allowed the isolation and structurally characterization of four new CPs: three 2D layered networks and one 1D chain. Moreover, it was evidenced that even adventitious water can play the role of the coordinating solvent in the final CP

Emotional Intelligence and risk taking in investment decision-making

Previous work on investment decision-making suggested that emotions prevent investors from taking risks and from investing in a rational way, whereas other work found that there is great variability in people’s ability to manage and use emotional feedbacks. We hypothesized that people with high trait emotional intelligence should be more willing, than people with low trait emotional intelligence, to accept risks when making an investment. Data supported a model in which trait emotional intelligence predicted willingness to invest both when the expected value is positive and when it is negative. The effect of trait emotional intelligence was significant even controlling for other variables, like attitude toward economic risk and money attitude. We believe that these results help improving the understanding of how emotions influence investors’ behavior and show that their role is not always detrimental but depends on the interplay between individual differences and situational factors

New insights into the dynamics that control the activity of ceria-zirconia solid solutions in thermochemical water splitting cycles

The reactivity of a ceria-rich Ce0.85Zr0.15O2 solid solution toward the thermochemical water splitting process (TWS) was studied over repeated H2/H2O redox cycles. The structural and surface modifications after treatment at high temperature under air or N2 atmospheres were characterized by high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM), X-ray diffraction (XRD), Raman spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and positron annihilation lifetime spectroscopy (PALS). Samples treated under nitrogen resulted more active due to phase segregation with formation of a zirconyl oxynitride phase in catalytic amount. Insertion of N3- into the structure contributes to an increase in the numbers of oxygen vacancies that preferably arrange in large clusters, and to the stabilization of Ce3+ centers on the surface. In comparison, treatment under air resulted in a different arrangement of defects with less Ce3+ and smaller and more numerous vacancy clusters. This affects charge transfer and H-coupling processes, which play an important role in boosting the rate of H2 production. The behavior is found to be only slightly dependent on the starting ceria-zirconia composition, and it is related to the development of a similar surface heterostructure configuration, characterized by the presence of at least a ceria-rich solid solution and a (cerium-doped) zirconyl oxynitride phase, which is supposed to act as a promoter for TWS reaction. The above findings confirm the importance of a multiphase structure in the design of ceria-zirconia oxides for water splitting reaction and allow a step forward to find an optimal composition. Moreover, the results indicate that doping with nitrogen might be a novel approach for the design of robust, thermally resistant, and redox active materials.Postprint (author's final draft

Métodos iconográficos de observación, exploración y comunicación aplicados a la minería de textos

La lingüística computacional es la ciencia que trata de la aplicación de los métodos computacionales en el estudio del lenguaje natural (Gelbukh and Bolshakov, 1999). El objetivo más importante es la comprensión del lenguaje, es decir, la transformación del lenguaje hablado o escrito a una representación formal del conocimiento, como por ejemplo una red semántica. Algunas de estas otras áreas de investigación son procesamiento de voz, generación de texto y procesamiento de texto. El procesamiento automático de textos es una de las áreas mas importantes dentro de esta area. El mismo considera una gran diversidad de tareas, como la separación de palabras, y tareas de minería de texto (categorización, clasificación de textos, clustering, descubrimiento de patrones, tendencias, desviaciones, etc.). La minería de texto es la más reciente área de investigación del procesamiento de textos. Ella se define como el proceso de descubrimiento de patrones interesantes y nuevos conocimientos en una compilación de textos, es decir, la minería de texto es el proceso encargado del descubrimiento de conocimientos que no existían explícitamente en ningún documento textual, pero que surgen de relacionar el contenido de varios de ellos (Hearst, 1999; Kodratoff, 1999). Tiene como objetivo principal la búsqueda de conocimiento útil en enormes colecciones de documentos estructurados y no-estructurados (e-mails, actas, libros, artículos, discursos, encuestas, etc.). Los problemas a abordar pueden surgir del estudio de textos (comparación de estilos, atribución de autor, búsqueda documental, etc.) o ser de naturaleza no textual, pero cuyo tratamiento lleve a considerar ciertos textos como datos portadores de información (será el caso en psicología y sociología con las entrevistas en profundidad y tests, en politología con los discursos, programas políticos y artículos periodísticos, etc.). Entre los textos se encuentran las opiniones de respuestas abiertas de encuestas. El tratamiento de estos tipos de texto, se enriquece con la información complementaria obtenida con las respuestas al cuestionario estructurado. Una de las herramientas de la minería de texto es el “Cartografiado de Texto”, que nos permite extraer unidades en los textos, enriquecer la lexicometría con los métodos de análisis multivariado y aplicar las herramientas de visualización a las tablas léxicas o volúmenes de datos lingüísticos. Estas herramientas de visualización involucran técnicas estadísticas de análisis léxico, técnicas estadísticas de exploración multivariada y técnicas de Inteligencia Artificial como mapas autoorganizados de Kohonen.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Data-based modeling of drug penetration relates human skin barrier function to the interplay of diffusivity and free-energy profiles

Based on experimental concentration depth profiles of the antiinflammatory drug dexamethasone in human skin, we model the time-dependent drug penetration by the 1D general diffusion equation that accounts for spatial variations in the diffusivity and free energy. For this, we numerically invert the diffusion equation and thereby obtain the diffusivity and the free-energy profiles of the drug as a function of skin depth without further model assumptions. As the only input, drug concentration profiles derived from X-ray microscopy at three consecutive times are used. For dexamethasone, skin barrier function is shown to rely on the combination of a substantially reduced drug diffusivity in the stratum corneum (the outermost epidermal layer), dominant at short times, and a pronounced free-energy barrier at the transition from the epidermis to the dermis underneath, which determines the drug distribution in the long-time limit. Our modeling approach, which is generally applicable to all kinds of barriers and diffusors, allows us to disentangle diffusivity from free-energetic effects. Thereby we can predict short-time drug penetration, where experimental measurements are not feasible, as well as long-time permeation, where ex vivo samples deteriorate, and thus span the entire timescales of biological barrier functioning

Métodos iconográficos de observación, exploración y comunicación aplicados a la minería de textos

La lingüística computacional es la ciencia que trata de la aplicación de los métodos computacionales en el estudio del lenguaje natural (Gelbukh and Bolshakov, 1999). El objetivo más importante es la comprensión del lenguaje, es decir, la transformación del lenguaje hablado o escrito a una representación formal del conocimiento, como por ejemplo una red semántica. Algunas de estas otras áreas de investigación son procesamiento de voz, generación de texto y procesamiento de texto. El procesamiento automático de textos es una de las áreas mas importantes dentro de esta area. El mismo considera una gran diversidad de tareas, como la separación de palabras, y tareas de minería de texto (categorización, clasificación de textos, clustering, descubrimiento de patrones, tendencias, desviaciones, etc.). La minería de texto es la más reciente área de investigación del procesamiento de textos. Ella se define como el proceso de descubrimiento de patrones interesantes y nuevos conocimientos en una compilación de textos, es decir, la minería de texto es el proceso encargado del descubrimiento de conocimientos que no existían explícitamente en ningún documento textual, pero que surgen de relacionar el contenido de varios de ellos (Hearst, 1999; Kodratoff, 1999). Tiene como objetivo principal la búsqueda de conocimiento útil en enormes colecciones de documentos estructurados y no-estructurados (e-mails, actas, libros, artículos, discursos, encuestas, etc.). Los problemas a abordar pueden surgir del estudio de textos (comparación de estilos, atribución de autor, búsqueda documental, etc.) o ser de naturaleza no textual, pero cuyo tratamiento lleve a considerar ciertos textos como datos portadores de información (será el caso en psicología y sociología con las entrevistas en profundidad y tests, en politología con los discursos, programas políticos y artículos periodísticos, etc.). Entre los textos se encuentran las opiniones de respuestas abiertas de encuestas. El tratamiento de estos tipos de texto, se enriquece con la información complementaria obtenida con las respuestas al cuestionario estructurado. Una de las herramientas de la minería de texto es el “Cartografiado de Texto”, que nos permite extraer unidades en los textos, enriquecer la lexicometría con los métodos de análisis multivariado y aplicar las herramientas de visualización a las tablas léxicas o volúmenes de datos lingüísticos. Estas herramientas de visualización involucran técnicas estadísticas de análisis léxico, técnicas estadísticas de exploración multivariada y técnicas de Inteligencia Artificial como mapas autoorganizados de Kohonen.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mineria de datos en inteligencia de negocios

Este proyecto tiene por objetivos: [a] definir un marco teórico que permita determinar de qué manera, los sistemas inteligentes puede utilizarse para descubrir automáticamente descripciones cualitativas de una base de datos que mejoren la calidad de la inteligencia de negocio, [b] determinar la calidad (por contraste con expertos del dominio) del conocimiento cualitativo inferido automáticamente y [c] desarrollar técnicas y fases metodológicas que mejoren el proceso de minería de datos con énfasis en la inteligencia de negocio.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI