An approach to temporalised legal revision through addition of literals

As lawmakers produce norms, the underlying normative system is affected showing the intrinsic dynamism of law. Through undertaken actions of legal change, the normative system is continuously modified. In a usual legislative practice, the time for an enacted legal provision to be in force may differ from that of its inclusion to the legal system, or from that in which it produces legal effects. Even more, some provisions can produce effects retroactively in time. In this article we study a simulation of such process through the formalisation of a temporalised logical framework upon which a novel belief revision model tackles the dynamic nature of law. Represented through intervals, the temporalisation of sentences allows differentiating the temporal parameters of norms. In addition, a proposed revision operator allows assessing change to the legal system by including a new temporalised literal while preserving the time-based consistency. This can be achieved either by pushing out conflictive pieces of pre-existing norms or through the modification of intervals in which such norms can be either in force, or produce effects. Finally, the construction of the temporalised revision operator is axiomatically characterised and its rational behavior proved through a corresponding representation theorem.Fil: Moguillansky, Martin Oscar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Martínez, Diego César. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Tamargo, Luciano Héctor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Rotolo, Antonino. Universidad de Bologna; Itali

Agentes inteligentes cooperativos para planificación en paralelo

En este trabajo se presenta un sistema de planificación donde dos agentes, trabajando en paralelo, cooperan para obtener una secuencia de acciones (plan) que permita llegar desde un estado inicial a un estado final. Cada agente utiliza un método diferente para planificar. Uno de ellos planifica “hacia adelante”, partiendo del estado inicial y avanzando hacia el estado final. El otro agente planifica “hacia atrás”, comenzando desde el estado final y retrocediendo hacia el estado inicial. La tarea de planificación termina cuando ambos agentes obtienen un plan parcial para llegar desde su estado de partida a un mismo estado intermedio. Cada agente decide el curso a tomar, en cada instancia de la planificación, utilizando una función heurística basada en el estado del otro agente. Un mecanismo de comunicación entre los agentes permite que estos intercambien información sobre los estados alcanzados. El plan completo se construye a partir de los planes parciales generados individualmente por cada uno de los agentes. De esta manera, se logra reducir el tiempo y el espacio de búsqueda asociado a la planificación.I Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Agentes inteligentes cooperativos para planificación en paralelo

En este trabajo se presenta un sistema de planificación donde dos agentes, trabajando en paralelo, cooperan para obtener una secuencia de acciones (plan) que permita llegar desde un estado inicial a un estado final. Cada agente utiliza un método diferente para planificar. Uno de ellos planifica “hacia adelante”, partiendo del estado inicial y avanzando hacia el estado final. El otro agente planifica “hacia atrás”, comenzando desde el estado final y retrocediendo hacia el estado inicial. La tarea de planificación termina cuando ambos agentes obtienen un plan parcial para llegar desde su estado de partida a un mismo estado intermedio. Cada agente decide el curso a tomar, en cada instancia de la planificación, utilizando una función heurística basada en el estado del otro agente. Un mecanismo de comunicación entre los agentes permite que estos intercambien información sobre los estados alcanzados. El plan completo se construye a partir de los planes parciales generados individualmente por cada uno de los agentes. De esta manera, se logra reducir el tiempo y el espacio de búsqueda asociado a la planificación.I Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Heart Transplantation for Adult Congenital Heart Disease: Overview and Special Considerations

With improvements in their surgical and medical management, the number of patients with congenital heart disease (CHD) reaching adulthood has increased over the last decade. As the population of adult CHD patients continues to rise, an increasing number of these patients will require evaluation for heart transplantation. It is important to recognize advanced heart failure and other associated complications early in this cohort of complex patients for early referral to an adult CHD specialist. As these patients present with unique challenges because of their multiple comorbidities and complex anatomy, there needs to be a careful selection process for transplantation to optimize the utilization of donor organs