Data reduction in the ITMS system through a data acquisition model with self-adaptive sampling rate

Long pulse or steady state operation of fusion experiments require data acquisition and processing systems that reduce the volume of data involved. The availability of self-adaptive sampling rate systems and the use of real-time lossless data compression techniques can help solve these problems. The former is important for continuous adaptation of sampling frequency for experimental requirements. The latter allows the maintenance of continuous digitization under limited memory conditions. This can be achieved by permanent transmission of compressed data to other systems. The compacted transfer ensures the use of minimum bandwidth. This paper presents an implementation based on intelligent test and measurement system (ITMS), a data acquisition system architecture with multiprocessing capabilities that permits it to adapt the system’s sampling frequency throughout the experiment. The sampling rate can be controlled depending on the experiment’s specific requirements by using an external dc voltage signal or by defining user events through software. The system takes advantage of the high processing capabilities of the ITMS platform to implement a data reduction mechanism based in lossless data compression algorithms which are themselves based in periodic deltas

Optical properties of metal nanoparticles with arbitrary shapes

We have studied the optical properties of metallic nanoparticles with arbitrary shape. We performed theoretical calculations of the absorption, extinction and scattering efficiencies, which can be directly compared with experiments, using the Discrete Dipole Approximation (DDA). In this work, the main features in the optical spectra have been investigated depending of the geometry and size of the nanoparticles. The origin of the optical spectra are discussed in terms of the size, shape and material properties of each nanoparticle, showing that a nanoparticle can be distinguish by its optical signature.Comment: 19 pages + 8 figure

Impacto amplificador del ajuste de inventarios ante choques de demanda según especificaciones flexibles

La presente investigación aproxima cuantitativamente las relaciones dinámicas potencialmente asimétricas entre el crecimiento del PBI, del acervo de inventarios y de tres componentes de la demanda agregada (la demanda interna pública, la demanda interna privada y, en particular, la demanda externa por exportaciones) durante la experiencia peruana de crecimiento basado en el mercado (1993-2010). Para capturar la potencial presencia de asimetrías en el vector de medias condicionales, se propone un modelo dinámico flexible (VAR neuronal), una distribución t de Student para el vector de perturbaciones asociado, así como un modelo de heteroscedásticidad dinámica (ARCH) para su matriz de co-varianzas condicionales. Los parámetros de ambos momentos condicionales son robustos ante la presencia de observaciones atípicas -outliers- debido a que los vectores de perturbaciones son realizaciones de una distribución t de Student multi-variada, lo que además reduce la presencia de asimetrías espurias en las medias condicionales. Al cubrir el costo computacional requerido, la aproximación de los parámetros logra develar la presencia de incentivos para mantener inventarios que son adicionales al tradicional suavizamiento de la producción. Un parámetro estadísticamente diferente de cero en la estructura contemporánea indica que un choque positivo en el ritmo de crecimiento de la demanda privada será absorbido principalmente por un aumento más que proporcional en el choque del ritmo de la producción. Este impacto amplificador ("des-moderador") de los choques de demanda sobre la evolución de la producción es consistente con los cálculos de la incidencia promedio del crecimiento de la inversión en inventarios en el crecimiento del producto real durante 4 recesiones recientes y se explicaría por el ciclo agregado de los inventarios (aunque no necesariamente de bienes finales).Inventarios, Fluctuaciones en los negocios.

Redes neuronales para predecir el tipo de cambio diario

Un problema recurrente es que los modelos estructurales de determinación del tipo de cambio no logran predecirlo con mayor precisión que un camino aleatorio. El objetivo de la presente investigación es verificar si es posible obtener proyecciones relativamente precisas generadas por un grupo de modelos econométricos para el tipo de cambio diario sobre la base de la muestra disponible enero 2004 - setiembre 2008. Los modelos a compararse en términos predictivos son: (a) camino aleatorio en el nivel del tipo de cambio; (b) auto-regresión con p rezagos en la variación del tipo de cambio; (c) perceptrones con p rezagos en la variación del tipo de cambio y (d) auto-regresión fraccional con p rezagos en el nivel del tipo de cambio. Los resultados obtenidos confirman que los perceptrones poseen la capacidad para anticipar el patrón de los movimientos diarios en el tipo de cambio, especialmente cuando se utiliza el spread entre el tipo de cambio venta y compra como porcentaje del tipo de cambio promedio de estas dos cotizaciones, la depreciación diaria del yen contra el dólar americano y el diferencial de tasas domésticas de interés interbancarias en ambas monedas.Auge crediticio, política monetaria

2020 CARES Act – APOYO FINANCIERO PARA PEQUEÑAS EMPRESAS

Ya sea que un negocio se vea afectado por desastres relacionados con el clima, la construcción de carreteras o las recesiones económicas repentinas, tener un plan para mitigar los impactos puede ser crucial para la supervivencia inmediata y a largo plazo del negocio. Circunstancias imprevistas, como la pandemia de COVID-19, pueden requerir que los propietarios reevalúen sus modelos de negocios, reduzcan los costos operativos y busquen apoyos financieros externos, todo para mantener el flujo de efectivo y abrir el negocio. Para ayudar a las pequeñas empresas durante la pandemia, el 27 de marzo se promulgó la Ley de Ayuda y Seguridad Económica Coronavirus (CARES) el cual incluye $ 349 mil millones en ayuda para pequeñas empresas y trabajadores estadounidenses. El propósito y la elegibilidad varían con cada programa, así que comuníquese con su agencia financiera local, Nebraska Business Development Center (NBDC), Small Business Administration -Español (SBA-Spanis) o NE CVI Extension Latino Small Business Program para obtener la información más reciente sobre 2020 CARES Act y la asistencia para la solicitud

The diary of an undercover agent in Mexico’s war on drugs

Diario de un agente encubierto [Diary of an undercover agent], by Tomás Borges, Mexico City, Temas de Hoy, 2013, 342pp., £20 (paperback), ISBN 978607071851

Web based system architecture for long pulse remote experimentation

Remote experimentation (RE) methods will be essential in next generation fusion devices. Requirements for long pulse RE will be: on-line data visualization, on-line data acquisition processes monitoring and on-line data acquisition systems interactions (start, stop or set-up modifications). Note that these methods are not oriented to real-time control of fusion plant devices. INDRA Sistemas S.A., CIEMAT (Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas) and UPM (Universidad Politécnica de Madrid) have designed a specific software architecture for these purposes. The architecture can be supported on the BeansNet platform, whose integration with an application server provides an adequate solution to the requirements. BeansNet is a JINI based framework developed by INDRA, which makes easy the implementation of a remote experimentation model based on a Service Oriented Architecture. The new software architecture has been designed on the basis of the experience acquired in the development of an upgrade of the TJ-II remote experimentation system