Vote-boosting ensembles

Vote-boosting is a sequential ensemble learning method in which the individual classifiers are built on different weighted versions of the training data. To build a new classifier, the weight of each training instance is determined in terms of the degree of disagreement among the current ensemble predictions for that instance. For low class-label noise levels, especially when simple base learners are used, emphasis should be made on instances for which the disagreement rate is high. When more flexible classifiers are used and as the noise level increases, the emphasis on these uncertain instances should be reduced. In fact, at sufficiently high levels of class-label noise, the focus should be on instances on which the ensemble classifiers agree. The optimal type of emphasis can be automatically determined using cross-validation. An extensive empirical analysis using the beta distribution as emphasis function illustrates that vote-boosting is an effective method to generate ensembles that are both accurate and robust

Falling birth rates and world population decline: A quantitative discussion (1950-2040)

The UN data (1950-2010) and projections (both medium and low-fertility variants for 2015- 2040) show that fertility rates are already below replacement level in all continents except Africa. In this paper we develop a simple new approach for population projections based on a Improved Rate Equations (IRE) model. Population projections under the (1) Malthusian assumption, (2) an (IRE) model fitting and extrapolating from actual UN population data up to 2040, and (3) UN projections (low-fertility variant), are compared. The model fits quite well actual data and suggests a world population decline in the 21st Century. The economic, social and political consequences of this new and global circumstance would be far reachin

Motivating Young Students to Start a Career in Nuclear: The Basic Course of Science and Nuclear Technology, An Educational Activity of Spanish Young Generation in Nuclear (JÓVENES NUCLEARES)

The main objective of this course, conducted by Jóvenes Nucleares (Spanish Young Generation in Nuclear, JJNN), a non-profit organization that depends on the Spanish Nuclear Society (SNE) is to pass on basic knowledge about Science and Nuclear Technology to the general public, mostly students and introduce them to its most relevant points. The purposes of this course are to provide general information, to answer the most common questions about Nuclear Energy and to motivate the young students to start a career in nuclear. Therefore, it is directed mainly to high school and university students, but also to general people that wants to learn about the key issues of such an important matter in our society. Anybody could attend the course, as no specific scientific education is required. The course is done at least once a year, during the Annual Meeting of the Spanish Nuclear Society, which takes place in a different Spanish city each time. The course is done also to whichever university or institution that asks for it to JJNN, with the only limit of the presenter´s availability. The course is divided into the following chapters: Physical nuclear and radiation principles, Nuclear power plants, Nuclear safety, Nuclear fuel, Radioactive waste, Decommission of nuclear facilities, Future nuclear power plants, Other uses of nuclear technology, Nuclear energy, climate change and sustainable development. The course is divided into 15 minutes lessons on the above topics, imparted by young professionals, experts in the field that belongs either to the Spanish Young Generation in Nuclear, either to companies and institutions related with nuclear energy. At the end of the course, a 200 pages book with the contents of the course is handed to every member of the audience. This book is also distributed in other course editions at high schools and universities in order to promote the scientific dissemination of the Nuclear Technology. As an extra motivation, JJNN delivers a course certificate to the assistants. At the end of the last edition course, in Santiago de Compostela, the assistants were asked to provide a feedback about it. Some really interesting lessons were learned, that will be very useful to improve next editions of the course. As a general conclusion of the courses it can be said that many of the students that have assisted to the course have increased their motivation in the nuclear field, and hopefully it will help the young talents to choose the nuclear field to develop their career

The Role of Social Networks on Regulation in the Telecommunication Industry

This paper studies the welfare implications of equilibrium behavior in a market characterized by competition between two interconnected telecommunication firms, subject to constraints: the customers belong to a social network. It also shows that social networks matter because equilibrium prices and welfare critically depend on how people are socially related. Next, the model is used to study effectiveness of alternative regulatory schemes. The standard regulated environement, in which the authority defines interconnection ac cess charges as being equal to marginal costs and final prices are left to the market, is considered as a benchmark. Then, we focus on the performance of two different regulatory interventions. First, access prices are set below marginal costs to foster competition. Second, switching costs are reduced to intensify competition. The results show that the second strategy is more efective to obtain equilibrium prices closer to Ramsey's level.Access charges, social networks, random regular graphs

Museo de Arquitectura en Toledo

La idea que ha impulsado este Proyecto [Museo de Arquitectura en Toledo] es la situación característica inicial: tener dos parcelas separadas por una calle y la clara intención de que el Proyecto fuera un conjunto que uniera a ambas. El objetivo principal es crear un Museo abierto a la gente porque la Arquitectura: “en sentido positivo es una creación inseparable de la vida y de la sociedad en la cual se manifiesta; es en gran parte un hecho colectivo” (Aldo Rossi, Architettura per i musei). Se deduce, por lo tanto, que todo cuanto nos rodea en una ciudad, y prácticamente en nuestra vida, es arquitectura, es decir, el contenido del Museo. Y no se podría entender que un Museo, que deba hablar de algo tan cotidiano para todos, no desprenda una sensación de apertura y disponibilidad hacia el visitante. Por ello se concibe el Museo como un espacio abierto a la gente, como un Museo claramente público, como un espacio singular de la calle y nunca como un espacio cerrado que se mira a si mismo y que contiene “delicados jarrones de porcelana” que hay que observa con reverencia y extremo cuidado. No debe generar espacios que sólo se puedan experimentar en su interior; tiene que generar espacios que se vivan en la ciudad y por sus ciudadanos, tanto los habituales como los ocasionales. Otro objetivo importante es que cumpla su función que no es otra que la de exponer arquitectura. Tiene que poder mostrar toda la arquitectura que sea posible y utilizar todos los medios y posibilidades que tiene a su alcance. De esta manera se verá la arquitectura como siempre se ha visto pero también mostrada de otra manera, desde otro punto de vista distinto con el que normalmente nos paramos a mirarla y entenderla. Todo ello ubicado dentro de un contexto complejo como es el casco histórico de Toledo, y concretamente la zona de Santiago del Arrabal, al que se pretende considerar, manteniendo la continuidad con lo existente a la par que es necesario que este edificio tenga un carácter propio, sea destacable y claramente diferenciable del resto de edificios que le rodean proporcionando a la ciudad un nuevo carisma. Para alcanzar estos objetivos se han considerado los siguientes aspectos fundamentales que se desarrollarán posteriormente: - Interiorización y desarrollo de la idea germinal para la creación de un edificio concreto. - Búsqueda de un espacio urbano, público y de interés para el ciudadano. - Reflexión sobre qué es exponer arquitectura y cómo mostrarla. - Sistemas de instalaciones, estructurales y constructivos

Módulo de edición para un tutor online de C

Los entornos de aprendizaje virtual son una herramienta en continuo crecimiento hoy en día. Son un complemento ideal al aprendizaje tradicional y presencial y, sin duda, una de las mayores ventajas de este sistema es la posibilidad que otorga al alumno para imponerse su propio ritmo de trabajo. Esta personalización e interactividad fomentan que los estudiantes sean los responsables de su propio aprendizaje. Para que esto sea posible estas plataformas deben permitir un acceso completo y estructurado a los contenidos que se desean impartir, por ello la gestión de contenidos tiene un peso importante en el desarrollo de este tipo de aplicaciones. Mediante la realización de este Trabajo de fin de Grado, se ha conseguido añadir un módulo extra a una aplicación de enseñanza online. La aplicación en cuestión es un curso de introducción a la programación en lenguaje C, que proporciona distintos contenidos y actividades dirigidas a alumnos de estudios de Ingeniería informática. Actualmente la aplicación se encuentra en funcionamiento y algunas secciones ya se encuentran plenamente funcionales, como la gestión de los usuarios, o el módulo de visualización de estadísticas sobre el rendimiento de los alumnos. Otras, en cambio, aún no han sido desarrolladas y se espera que se añadan en un futuro sin afectar al correcto funcionamiento de la aplicación. En concreto, la parte que atañe a este Trabajo de Fin de Grado se corresponde con la edición y la ampliación del temario y actividades incluidos en la aplicación. Los contenidos se encuentran divididos en distintas unidades con un nivel de dificultad progresivamente más elevado. Cada una de estas unidades pone a disposición del alumno una serie de explicaciones teóricas acompañadas de ejercicios a los cuales el alumno debe responder y son corregidos de manera automática en la aplicación. También se incluye en cada una de las páginas un código en lenguaje C que es posible compilar, ejecutar y corregir, permitiendo al alumno realizar las modificaciones oportunas sobre el mismo. El objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado consiste en facilitar el trabajo a la hora de añadir contenidos en la aplicación mediante el desarrollo de un nuevo módulo independiente, de modo que el personal docente que la usa pueda realizar estas modificaciones de contenido de una manera eficiente. Esta nueva funcionalidad permitirá a las personas sin conocimientos de programación poder realizar estas tareas a través de un formulario estándar, ya que hasta el momento la manera de agregar o editar estas unidades era realizar modificaciones directamente en el código de la aplicación lo cual es un trabajo laborioso. Otro aspecto importante y esencial de este Trabajo de Fin de Grado es que todo el desarrollo de este módulo se lleve a cabo afectando mínimamente al resto de la aplicación, debe mantenerse funcional en todo momento, y a la vez, el nuevo módulo ha de ser compatible con los actuales que ya se encuentran operativos siendo también un requisito imprescindible que dicho modulo sea ampliable y/o modificable fácilmente en caso de ser necesario.Virtual learning environments are tools in constant growth and development. They are the ideal complement to traditional face-to-face learning methods. One of the greatest advantages of this kind of system is that it allows the students to set their own pace of work. This personalization and interactivity encourage the student to be responsible for their own learning process. For this to be possible these platforms should grant full and structured access to the contents that will be taught, and that is why content management has great importance in the development of these applications. The development of this project has made it possible to add new modules to an existing online learning application. The application is an online training course intended for learning how to program in the C programming language. It provides a variety of different contents areas and activities aimed to students of computer science engineering. At the present time the application is already online and working. Some parts of it, like user management or the stats module are totally functional while other parts are still under development or the development has not yet begun. It is expected that new functionality will be added to the application in the near future without affecting the already working modules and without affecting the proper functioning of the website. Specifically the part that concerns the work explained in this document is that which is related to the edition and addition of new units and exercises included in the application. The contents are divided into units with an increasing difficulty level. Each of these units makes available to the user a series of contents that includes a brief explanation sometimes accompanied by exercises which the user needs to complete and which are automatically corrected in the application. It is also included in each page a section with a C language code that it is possible to modify, compile and execute by the user, allowing the students to test the learned skills. The main goal of this project is to make the task of adding or editing content in the application easier, so the teaching staff can do it more efficiently and without worrying about the errors that can occur when adding new content by editing the source code of each unit and also allowing people without a computer science background to do this task with a simple form. There will not be the need to edit the source code of the application, saving that laborious work. Another essential aspect of the project is to keep the application working while the new module is developing and at the same time, the new module has to be compatible with the old ones that are already operational and fully working. And finally the new parts that this project includes have to be able to expand or modify easily

Deep Gaussian processes using expectation propagation and Monte Carlo methods

Machine learning can be de ned as the application of arti cial intelligence that provides systems with the ability of learning and improve from experience. One of the main research areas in this eld is supervised learning, in which an output variable is predicted from some input variables. These types of problems are divided into several stages. In the rst one, the system is provided with the so-called training data. This data includes both input and (labeled) output variables. After the training phase, the system is ready to make accurate predictions about the values of the output variables that are not labeled. Depending on the type of output variables, we can di erentiate between classi cation (categorical variables) and regression (continuous variables) problems. Gaussian processes are non-parametric machine learning models that present advantages over other models. They provide not only a prediction about the output value, but they also provide the uncertainty of such prediction. It is also not required to make assumptions about the form of the process (function) that generated the data, is enough to include the high-level information (smoothness, periodicity, ...) in the so-called covariance function or kernel that jointly with the mean de ne the model. Although Gaussian processes are robust to over- tting they are limited by the expressiveness of the covariance function. There has been some work trying to extend this traditional model to other more expressive variants, by for example considering more sophisticated covariance functions or integrating the model in more complex probability structures. However, none of these approaches make use of deep architectures. Recently it has been shown that Gaussian processes can overcome these problems and be used as individual units to construct deep networks giving rise to deep Gaussian processes. These models maintain the advantages of single layer Gaussian processes but reduce the hypotheses made about the data, yielding more exible models. Deep Gaussian processes have proven hard to train because exact Bayesian inference is not possible and approximate inference techniques have to be used. Some models that represent the state of the art on deep Gaussian processes research have used some of these techniques like variational inference or approximate variants of the expectation propagation algorithm. In this master's thesis, we present a new machine learning model for inference in deep Gaussian processes models using an approximate inference technique based on Monte Carlo methods and the expectation propagation algorithm. We demonstrate through extensive experiments that our approach provides competitive results even when compared with some state of the art models. Finally, we show that our model scales well with bigger datasets and it is suitable to use the proposed approach to solve Big Data problems. Furthermore, our model presents di erent properties such as being able to capture noise that is dependent on the input and modeling multimodal predictive distributions. Both of these properties, which are not shared with other approximate inference methods, are analyzed in our experiments.El aprendizaje automático puede defi nirse como una aplicación de la inteligencia arti ficial que proporciona a los sistemas la habilidad de aprender y mejorar a partir de la experiencia. Una de las principales áreas de trabajo de este campo es el aprendizaje supervisado, en el que se intenta predecir una variable de salida a partir de unas variables de entrada. Este tipo de problemas se dividen en varias fases. En la primera se provee al sistema de los denominados datos de entrenamiento. Estos datos incluyen tanto las variables de entrada como las de salida (etiquetas). Tras la fase de entrenamiento el sistema está listo para realizar predicciones precisas sobre las variables de salida a partir de las variables de entrada sin etiquetar. Dependiendo del tipo de variables de salida del problema se puede diferenciar entre problemas de clasi ficación (variables categóricas) o problemas de regresión (variables continuas). Dentro del aprendizaje automático, los procesos Gaussianos son modelos no paramétricos que presentan numerosas ventajas con respecto a otros modelos. Al ser métodos bayesianos, proporcionan no solamente una predicción del valor de la variable de salida sino también un grado de incertidumbre para la misma. Tampoco es necesario realizar suposiciones sobre la forma del proceso (función) que generó los datos. Es su ciente con incluir información de alto nivel (suavidad, periodicidad, etc.) en la llamada función de covarianzas o kernel que, junto con la media, de nen el proceso Gaussiano. A pesar de ser métodos robustos, resistentes al sobre-aprendizaje, los procesos Gaussianos quedan limitados por la expresividad de la función de covarianzas. Por ello, se han intentado extender estos modelos tradicionales a variantes más expresivas, por ejemplo, considerando funciones de covarianza más so fisticadas o integrándolos en estructuras probabilísticas más complejas. Sin embargo, ninguno de estos enfoques lleva a arquitecturas profundas. Recientemente se ha mostrado que los procesos Gaussianos pueden superar estos problemas y usarse como unidades individuales para construir redes profundas, dando como resultado procesos Gaussianos profundos. Estos modelos mantienen las ventajas de los procesos Gaussianos estándar, pero reducen las hipótesis realizadas sobre los datos, conduciendo a modelos más flexibles. La contrapartida de estos modelos es que presentan difi cultades a la hora de entrenarlos, pues la inferencia bayesiana exacta no es posible y se han de usar técnicas de inferencia aproximada. Algunos modelos que representan el estado de arte en la investigación sobre procesos Gaussianos profundos han intentado hacer uso de las técnicas de inferencia aproximada, como por ejemplo, Inferencia Variacional, o variantes aproximadas del algoritmo de propagación de esperanzas. En este trabajo de fin de máster presentamos un nueva técnica para realizar inferencia en procesos Gaussianos profundos mediante el uso de un método de inferencia aproximada basado en métodos Montecarlo y el algoritmo de propagación de esperanzas. Demostramos mediante exhaustivos experimentos que nuestro enfoque proporciona resultados competitivos al nivel de otros modelos que representan el estado del arte. Por ultimo mostramos que el modelo propuesto escala bien para conjuntos de datos grandes y su uso es adecuado para la resolución de problemas de Big Data. Además, presenta otras propiedades que analizamos en nuestros experimentos, como la posibilidad de capturar ruido dependiente de los datos de entrada o el modelado de distributiones predictivas multimodales. Estas propiedades no son observadas en otros métodos de inferencia aproximada