El gobierno corporativo y el contexto de sustentabilidad

En el primer apartado de este trabajo, se analiza los Principios de Gobierno Corporativo de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD). Estos principios son diseñados para orientar a las organizaciones en sus prácticas de Buen Gobierno. Cada organización y cada ente regulador de mercados financieros debe definir el Marco de Gobierno Corporativo propio, teniendo en cuenta las leyes y requerimientos, así como los acuerdos e iniciativas voluntarias a las cuales las organizaciones hayan adherido. En el segundo apartado, se analiza como la Comisión Nacional de Valores (CNV) incorpora las cuestiones de gobierno corporativo en un marco aplicable a las organizaciones que cotizan en bolsas de valores reguladas por dicho organismo. En el tercer apartado, se analiza como las PyMES pueden aplicar los principios de Gobierno Corporativo y ser beneficiadas por este cambio cultural y organizacional que genera su implementación. En el cuarto apartado, se analiza como la contabilidad puede generar nuevas alternativas de valuación sobre cuestiones de gobernanza, así como del desempeño sustentable de toda la organización. Por último, presentamos las conclusiones finales del presente trabajo.Tema 4: Especialidad, rama o segmento contable social y ambiental.Facultad de Ciencias Económica

El gobierno corporativo y el contexto de sustentabilidad

En el primer apartado de este trabajo, se analiza los Principios de Gobierno Corporativo de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OECD). Estos principios son diseñados para orientar a las organizaciones en sus prácticas de Buen Gobierno. Cada organización y cada ente regulador de mercados financieros debe definir el Marco de Gobierno Corporativo propio, teniendo en cuenta las leyes y requerimientos, así como los acuerdos e iniciativas voluntarias a las cuales las organizaciones hayan adherido. En el segundo apartado, se analiza como la Comisión Nacional de Valores (CNV) incorpora las cuestiones de gobierno corporativo en un marco aplicable a las organizaciones que cotizan en bolsas de valores reguladas por dicho organismo. En el tercer apartado, se analiza como las PyMES pueden aplicar los principios de Gobierno Corporativo y ser beneficiadas por este cambio cultural y organizacional que genera su implementación. En el cuarto apartado, se analiza como la contabilidad puede generar nuevas alternativas de valuación sobre cuestiones de gobernanza, así como del desempeño sustentable de toda la organización. Por último, presentamos las conclusiones finales del presente trabajo.Tema 4: Especialidad, rama o segmento contable social y ambiental.Facultad de Ciencias Económica

Bayesian Probabilistic Numerical Methods in Time-Dependent State Estimation for Industrial Hydrocyclone Equipment

The use of high-power industrial equipment, such as large-scale mixing equipment or a hydrocyclone for separation of particles in liquid suspension, demands careful monitoring to ensure correct operation. The fundamental task of state-estimation for the liquid suspension can be posed as a time-evolving inverse problem and solved with Bayesian statistical methods. In this article, we extend Bayesian methods to incorporate statistical models for the error that is incurred in the numerical solution of the physical governing equations. This enables full uncertainty quantification within a principled computation-precision trade-off, in contrast to the over-confident inferences that are obtained when all sources of numerical error are ignored. The method is cast within a sequential Monte Carlo framework and an optimized implementation is provided in Python

High Electron Mobility in Vacuum and Ambient for PDIF-CN2 Single-Crystal Transistors

We have investigated the electron mobility on field-effect transistors based on PDIF-CN$_{2}$ single crystals. The family of the small molecules PDI8-CN$_{2}$ has been chosen for the promising results obtained for vapour-deposited thin film FETs. We used as gate dielectric a layer of PMMA (spinned on top of the SiO$_{2}$), to reduce the possibility of electron trapping by hydroxyl groups present at surface of the oxide. For these devices we obtained a room temperature mobility of 6 cm$^{2}$/Vs in vacuum and 3 cm$^{2}$/Vs in air. Our measurements demonstrate the possibility to obtain n-type OFETs with performances comparable to those of p-type devices.Comment: published online in JAC

Multi-agent distributed optimization algorithms for partition-based linear programming (LP) problems

European Control Conference (ECC) -- JUN 12-15, 2018 -- Limassol, CYPRUSWOS: 000467725301078The paper addresses the problem of multi-agent distributed solutions for a class of linear programming (LP) problems which include box constraints on the decision variables and inequality constraints. The major difference with existing literature on distributed solution of LP problems is that each agent is expected to compute only a single or few entries of the global minimizer vector, often referred as a partition-based optimization. This class of LP problems is relevant in different applications such as optimal power transfer in remotely powered battery-less wireless sensor networks, minimum energy LED luminaries control in smart offices, and optimal temperature control in start buildings. Via a suitable approximation of the original LP problem, we propose three different primal-dual distributed algorithms based on dual gradient ascent, on the methods of multipliers and on the Alternating Direction Methods of Multipliers. We discuss the computational and communication requirements of these methods and we provide numerical comparisons

Efficient spatio-temporal Gaussian regression via Kalman filtering

We study the non-parametric reconstruction of spatio-temporal dynamical processes via Gaussian Processes (GPs) regression from sparse and noisy data. GPs have been mainly applied to spatial regression where they represent one of the most powerful estimation approaches also thanks to their universal representing properties. Their extension to dynamical processes has been instead elusive so far since classical implementations lead to unscalable algorithms or require some sort of approximation. We propose a novel procedure to address this problem by coupling GPs regression and Kalman filtering. In particular, assuming space/time separability of the covariance (kernel) of the process and rational time spectrum, we build a finite-dimensional discrete-time state-space process representation amenable to Kalman filtering. With sampling over a finite set of fixed spatial locations, our major finding is that the current Kalman filter state represents a sufficient statistic to compute the minimum variance estimate of the process at any future time over the entire spatial domain. In machine learning, a representer theorem states that an important class of infinite-dimensional variational problems admits a computable and finite-dimensional exact solution. In view of this, our result can be interpreted as a novel Dynamic Representer Theorem for GPs. We then extend the study to situations where the spatial input locations set varies over time. The proposed algorithms are tested on both synthetic and real field data, providing comparisons with standard GP and truncated GP regression techniques