Risk Assessment Algorithms Based On Recursive Neural Networks

The assessment of highly-risky situations at road intersections have been recently revealed as an important research topic within the context of the automotive industry. In this paper we shall introduce a novel approach to compute risk functions by using a combination of a highly non-linear processing model in conjunction with a powerful information encoding procedure. Specifically, the elements of information either static or dynamic that appear in a road intersection scene are encoded by using directed positional acyclic labeled graphs. The risk assessment problem is then reformulated in terms of an inductive learning task carried out by a recursive neural network. Recursive neural networks are connectionist models capable of solving supervised and non-supervised learning problems represented by directed ordered acyclic graphs. The potential of this novel approach is demonstrated through well predefined scenarios. The major difference of our approach compared to others is expressed by the fact of learning the structure of the risk. Furthermore, the combination of a rich information encoding procedure with a generalized model of dynamical recurrent networks permit us, as we shall demonstrate, a sophisticated processing of information that we believe as being a first step for building future advanced intersection safety system

New nonlinear approaches for the adjustment and updating of a SAM

We believe that any adjustment and updating process (AUP) should try to minimize the relative deviation of the new coefficients from the intial ones in a homogeneus way. This homogenity would mean that the magnitude of this relative deviation is similar among the elements of each row or column, therefor avoiding the concentration of the changes in particular cells of the SAM. In this work, we propose some new adjustment criteria in order to obtain a homogeneus relative adjustment of the sructural coefficients. We also test the usefulness of this proposal by comparing its results with the ones obtained with more standard approaches.nonlinear approaches SAM

¿Es eficaz la disciplina contra la conducta fraudulenta en el trabajo? Una aproximación desde los paradigmas básicos que explican “la mala conducta” en las organizaciones

El presente trabajo discute la eficacia de la estrategia coercitiva en prevenir, disuadir y corregir el “mal comportamiento” en el trabajo. Se discuten los pa-radigmas que sustentan los mecanismos que explican la aparición de la “mala conducta” en las organizaciones, los cuales son usados como pauta de trabajo para calibrar la eficacia de la disciplina. Las conclusiones del presente estudio sugieren una limitada, aunque existente, teórica utilidad de la disciplina para controlar “la mala conducta” en las organizaciones.This paper discusses the effectiveness of coercive strategy to prevent, deter and amend the “bad behavior” at work. Paradigms underlying mechanisms that explain the emergence of misbehavior in working organizations are discussed as a guideline to gauge the effectiveness of the discipline at work. The findings of this study support a limited, although existing, utility of the discipline to control misconduct in organizations.peerReviewe

Accelerating high order discontinuous Galerkin solvers using neural networks: 3D compressible Navier-Stokes equations

We propose to accelerate a high order discontinuous Galerkin solver using neural networks. We include a corrective forcing to a low polynomial order simulation to enhance its accuracy. The forcing is obtained by training a deep fully connected neural network, using a high polynomial order simulation but only for a short time frame. With this corrective forcing, we can run the low polynomial order simulation faster (with large time steps and low cost per time step) while improving its accuracy. We explored this idea for a 1D Burgers' equation in (Marique and Ferrer, CAF 2022), and we have extended this work to the 3D Navier-Stokes equations, with and without a Large Eddy Simulation closure model. We test the methodology with the turbulent Taylor Green Vortex case and for various Reynolds numbers (30, 200 and 1600). In addition, the Taylor Green Vortex evolves with time and covers laminar, transitional, and turbulent regimes, as time progresses. The proposed methodology proves to be applicable to a variety of flows and regimes. The results show that the corrective forcing is effective in all Reynolds numbers and time frames (excluding the initial flow development). We can train the corrective forcing with a polynomial order of 8, to increase the accuracy of simulations from a polynomial order 3 to 6, when correcting outside the training time frame. The low order correct solution is 4 to 5 times faster than a simulation with comparable accuracy (polynomial order 6). Additionally, we explore changes in the hyperparameters and use transfer learning to speed up the training. We observe that it is not useful to train a corrective forcing using a different flow condition. However, an already trained corrective forcing can be used to initialise a new training (at the correct flow conditions) to obtain an effective forcing with only a few training iterations

Educación ambiental en las instituciones educativas de secundaria del distrito José Crespo y Castillo, provincia de Leoncio Prado

En el presente trabajo se realizó en las instituciones educativas de secundaria: Institución Educativa “Inca Huiracocha”; Institución Educativa “Andrés Avelino Cáceres Dorregaray”; Institución Educativa “Hans Víctor Langemak”; Institución Educativa “Nº 32494 Aucayacu”; Institución Educativa “Pucayacu”; Institución Educativa “CRFA Las Tangaranas - Los Tacarpos”; Institución Educativa “Nº 32496 Anda”; Institución Educativa “José Carlos Mariátegui” e Institución Educativa “Santa Lucía” en la provincia de Leoncio Prado, departamento de Huánuco, con la finalidad de determinar el grado de conocimiento de educación ambiental, la ejecución de transversalidad de educación ambiental del currículo nacional, evaluar el esfuerzo del profesor, que permita el cambio de actitudes de sus estudiantes en relación a las políticas medioambientales establecidas, proponer las actividades estratégicas pedagógicas que conlleven a la concientización de valores en vías de protección del ambiente. Se usó el método de tipo descriptivo, exploratorio y no experimental. La muestra estuvo conformada por 79 profesores y 324 alumnos, seleccionados mediante la técnica de muestreo probabilística y como instrumento se utilizó el cuestionario. Los resultados fueron que 63,3% de profesores poseen conocimientos en temas ambientales relacionados a la educación ambiental, sin embargo, existe un nivel bajo de conocimientos de alumnos (24%) referente a la educación ambiental transversal, pese a existir la transversalidad de temas de educación ambiental en los programas educativos, observándose las políticas medio ambientales para la enseñanza. Existe la predisposición de los alumnos de aprender sobre la prevención y el cuidado del ambiente, el 74,4% de alumnos dicen participar en trabajos para cuidar el ambiente

Educación ambiental en las instituciones educativas de secundaria del distrito de Hermilio Valdizan, provincia Leoncio Prado

El presente trabajo se realizó en la Institución Educativa “San Isidro” e Institución Educativa “CEPPAT – Río Azul”. en el distrito Hermilio Valdizan, provincia de Leoncio Prado, departamento de Huánuco, con la finalidad de determinar el grado de conocimiento de educación ambiental, la ejecución de transversalidad de educación ambiental del currículo nacional, el esfuerzo del profesor, que permita el cambio de actitudes de sus estudiantes, en relación a las políticas medioambientales establecidas, Proponer las actividades estratégicas pedagógicas que conlleven a la concientización, de valores en vías de protección del ambiente. La metodología utilizada fue de tipo descriptivo, exploratorio y no experimental. La muestra estuvo conformada por 14 profesores (100%) y 158 alumnos (59%), seleccionados mediante la técnica de muestreo probabilística, estratificado, correspondiendo a 2 instituciones educativas, La recolección de datos se realizó a través de la encuesta. Los resultados indican que el 71,4% de profesores poseen conocimientos básicos relacionados al medio ambiente y el 32,3% de alumnos escasos conocimientos en educación ambiental, a pesar de existir la transversalidad de temas de educación ambiental en los programas educativos, observándose las políticas medio ambientales para la enseñanza-aprendizaje. Concluyendo que los profesores poseen conocimientos básicos relacionados al medio ambiente y los alumnos demuestran escasos conocimientos de educación ambiental, a pesar de existir la transversalidad de temas de educación ambiental en los programas educativos, observándose las políticas medio ambientales para la enseñanza

The Efficiency Costs of Separating Carbon Markets Under the EU Emissions Trading Scheme: A Quantitative Assessment for Germany

From 1 January 2005 onwards the European Union has launched the first largescale international carbon emissions trading program. As the EU Emissions Trading Scheme (EU-ETS) covers only part of domestic carbon emissions, it implies a hybrid environmental regulation scheme: Each EU Member State must specify additional domestic abatement policies for the sectors that are not covered by the emissions trading scheme in order to meet its emissions budget under the EU Burden Sharing Agreement. Based on numerical simulations for Germany, we illustrate the efficiency drawback of hybrid carbon regulation which becomes particularly relevant when distributional constraints of the current EU-ETS design are taken into account