Design of a minimal tool set for a software development environment under UNIX

Call number: LD2668 .R4 CMSC 1987 P42Master of ScienceComputing and Information Science

Risco operacional : utilização do AMA juntamente com o cálculo de um VaR condicionado

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2015.No ano de 1988 foi divulgado o Acordo de Basiléia I o qual delimitava políticas específicas para as instituições financeiras gerirem os riscos de crédito e de mercado que incidiam sobre as mesmas. Alguns anos depois, em 2004, foi lançado o Acordo de Basiléia II que possuía incrementos em relação ao primeiro. Dentre esses incrementos se encontra a inclusão do risco operacional em mesmo grau de importância aos dois riscos já então considerados. A partir de então, as instituições financeiras brasileiras ligadas diretamente às políticas do Banco Central do Brasil, deveriam seguir uma série de regras, dentre elas a mensuração obrigatório do risco operacional. Com isso, métodos para essas mensurações foram surgindo em prol dessas instituições. Dentre os modelos de mensuração, se encontra o tipo avançado o qual incluiu o método Loss Distribution Approach (LDA) também conhecido como cálculo de distribuições de perdas. O LDA possui várias etapas, dentre elas duas importantes etapas sendo elas a estimativa da severidade e da frequência. Essas etapas são essencial para o cálculo do Valor do Risco também conhecido por sua sigla VaR. Esse valor delimita a quantia monetária que as instituições financeiras deverão armazenar a fim de mitigar o seu risco operacional. Com o intuito de tornar esse valor otimizado, ou seja, auxiliar os bancos a armazenarem o valor correto sem ter um aporte de capital excessivo e ao mesmo tempo mitigar o risco existente. É possível utilizar o cálculo de um VaR condicionado o qual utiliza conceitos estatísticos da função cópulas, o qual está sendo cada vez mais utilizada para aprimorar cálculos na área financeira

Instantaneous Surface Li3_{3}PO4_{4} Coating and Al–Ti Doping and Their Effect on the Performance of LiNi0.5_{0.5}Mn1.5_{1.5}O4_{4} Cathode Materials

Using hydrogen peroxide (H2O2), a novel approach was applied for the synthesis of LiNi0.5Mn1.5O4 (LNMO) coated with Li3PO4 and doped with Al3+ and Ti4+ ions. The reaction between LNMO and H2O2 resulted in particles with a partially damaged surface. If the same reaction is done in the presence of lithium, aluminum, titanium, and phosphate ingredients, then all particle facets are intact and show no sign of destruction. It appears that the H2O2 decomposition activates the LNMO surface, generating perfect conditions for the homogeneous deposition of the Li, Al, Ti, and phosphate ions. Electrochemical investigations show a very slow fading process during the cycling, and even after more than 500 cycles, the obtained cathode material shows a high specific capacity of 127 mAh g–1 (at 1 C) (∼98% capacity retention) and an excellent Coulombic efficiency (99.5%)

Assessing Communities of Practice in health policy : A conceptual framework as a first step towards empirical research

Peer reviewe

The neural processing of taste

Although there have been many recent advances in the field of gustatory neurobiology, our knowledge of how the nervous system is organized to process information about taste is still far from complete. Many studies on this topic have focused on understanding how gustatory neural circuits are spatially organized to represent information about taste quality (e.g., "sweet", "salty", "bitter", etc.). Arguments pertaining to this issue have largely centered on whether taste is carried by dedicated neural channels or a pattern of activity across a neural population. But there is now mounting evidence that the timing of neural events may also importantly contribute to the representation of taste. In this review, we attempt to summarize recent findings in the field that pertain to these issues. Both space and time are variables likely related to the mechanism of the gustatory neural code: information about taste appears to reside in spatial and temporal patterns of activation in gustatory neurons. What is more, the organization of the taste network in the brain would suggest that the parameters of space and time extend to the neural processing of gustatory information on a much grander scale