Deterministic Modularity Optimization

We study community structure of networks. We have developed a scheme for maximizing the modularity Q based on mean field methods. Further, we have defined a simple family of random networks with community structure; we understand the behavior of these networks analytically. Using these networks, we show how the mean field methods display better performance than previously known deterministic methods for optimization of Q.Comment: 7 pages, 4 figures, minor change

La casa Milans: una empresa catalana en Rusia (1773-1779)

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La burguesía mercantil canaria en la etapa del libre comercio (1765-1824)

Con el inicio de las medidas liberalizadoras del comercio colonial, desde mediados del siglo XVIII, Canarias pierde las ventajas derivadas del régimen de excepción, que habla disfrutado en el tradicional monopolio de puerto exclusivo durante más de dos siglos. Esta crisis tiene su culminación con el Reglamento de 1778. Desde una perspectiva macroeconómica, Macias Hernández, en un trabajo que se incluye en este volumen, demuestra que la pérdida de la excepcionalidad aagrav6 una situación depresiva cuyos inicios se remontan al último cuarto del siglo XVII, con la perdida del mercado británico para el vino canario. Mi contribución al conocimiento de esta etapa posterior al Reglamento es desde una 6ptica empresarial, microeconómica. En estos &os asistimos a un proceso de selección dentro del grupo comerciante canario. En un contexto mercantil cada vez más competitivo, sólo aquellos individuos que disponían de recursos económicos y contactos internacionales pudieron sobrevivir. Por esta razón, y a la espera de estudios más exhaustivos basados en otras fuentes, me limitad al análisis de una gran casa de comercio isleña, radicada en Tenerife -cabecera del comercio con Indias-, y que fue una de las más importantes del Archipiélago. Constituye, a mi juicio, un excelente medio para conocer el comportamiento de este grupo mercantil: su postura ante el nuevo régimen jurídico del comercio colonial y su estrategia p-ara paliar los efectos negativos de esta nueva situación.Peer reviewe

Comunication plan for Mr. Wonderful

Treball Final de Grau en Publicitat i Relacions Públiques. Codi: PU0932. Curs: 2014/2015Mr. Wonderful es una marca de regalos y complementos de diseño alegre y motivador cuyos valores hacen que este muy bien posicionada en los públicos femeninos y jóvenes. Sin embargo, vemos que hay otros públicos que apenas conocen la marca. Con este plan de comunicación buscamos darse a conocer a otro público y aportar un valor diferencial a la marca que consiga distinguirla de la competencia y meterse en la short list mental de los consumidores. Para ello, vamos a desarrollar diversas estrategias centradas en el público interno, para que estos transmitan la identidad corporativa de la marca a los consumidores. Por otra parte, otras más dirigidas al público joven, que ya conoce la marca, con la finalidad de fidelizarlos. Y otras en un público que desconoce la marca y al que queremos acercársela gracias a la notoriedad que la marca puede conseguir.Mr. Wonderful is a brand of presents and accessories that have cheerful and positive designs, their values are rated positively in young and feminine people. However, we see other public who don’t know anything about this brand. With this communication plan, we want to release to other public and find different values to Mr. Wonderful that get a competition differentiate. And, so Mr. Wonderful get in the mental short list of consumers. To achieve it, we have developed many strategies to different publics. To internal public, we have carried out strategies in order to internalize the corporative identity of Mr. Wonderful and, then, they will transmit it to the consumers. On the other hand, to the young public, who know a lot about the brand, we have developed strategies to achieve their loyalty. And, other strategies to the public who doesn’t know about this brand, in order to bring closer the brand to this public, thanks to give notoriety to Mr. Wonderful

Degree of intervality of food webs: From body-size data to models

In food webs, the degree of intervality of consumers' diets is an indicator of the number of dimensions that are necessary to determine the niche of a species. Previous studies modeling food-web structure have shown that real networks are compatible with a high degree of diet contiguity. However, current models are also compatible with the opposite, namely that species' diets have relatively low contiguity. This is particularly true when one takes species' body size as a proxy for niche value, in which case the indeterminacy of diet contiguities provided by current models can be large. We propose a model that enables us to narrow down the range of possible values of diet contiguity. According to this model, we find that diet contiguity not only can be high, but must be high when species are ranked in ascending order of body size.This work was supported by a James S. Mc Donnell Foundation Research Award (R.G.), European Union Grant PIRG-GA-2010-277166 (R.G.), Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN) Grants FIS2009-13370-C02-01 A.A.), FIS2010-18639 (R.G.), PRODIEVO, and FIS2011-27569 (J.A.C.), Comunidad de Madrid Grant MODELICO-CM (J.A.C.) and by Generalitat de Catalunya 2009-SGR-838 (A.A.).Publicad

Predicción de índices bursátiles por medio de redes neuronales artificiales. Aplicación al caso del IBEX 35

[ES] Debido a los riesgos y rendimientos variables de la bolsa, la predicción de los precios de las acciones es un tema de mucha importancia para los que quieren invertir en ella. Tener la capacidad de pronosticar la tendencia o el precio de las acciones sería una información muy valiosa para los inversores. Por otro lado, gracias al incremento de la capacidad de computación, el Deep Learning se ha visto potenciado como una de las técnicas de Inteligencia Artificial con mayor capacidad de procesamiento de datos. El presente Trabajo Fin de Grado se sitúa en la confluencia de ambos campos: la predicción de bolsa y las técnicas de Deep Learning. El objetivo del trabajo es explorar las posibilidades de predicción basada en redes neuronales artificiales. Estas técnicas se han aplicado a los datos del Ibex-35 a partir del mes de septiembre de 2000 hasta diciembre de 2019. Se han preparado ocho bases de datos, cada una con un indicador técnico diferente. En relación con la arquitectura, se han elegido tres configuraciones: redes neuronales recurrentes simples, LSTM y una combinación de convolucionales de una dimensión con LSTM. A partir de los parámetros de configuración de cada arquitectura, se han planteado 864 modelos distintos. Así pues, teniendo en cuenta las bases de datos de partida y los modelos de redes neuronales artificiales, esta investigación ha revisado las predicciones de 6.912 casos distintos. Se realiza, finalmente, una comparativa entre los distintos modelos partiendo como baseline los RMSE tomados por las medias móviles y una red neuronal simple. Se concluye que el modelo de combinación convolucional con LSTM es el mejor predictor para el índice.[EN] Due to the variable risks and returns of the stock market, the prediction of stock prices is a very important issue for those who want to invest in it. Having the ability to predict the trend or the price of shares would be very valuable information for investors. On the other hand, thanks to increased computing power, Deep Learning has been enhanced as one of the Artificial Intelligence techniques with greater data processing capacity. This paper is located at the confluence of both fields: stock market prediction and Deep Learning techniques. The aim of the work is to explore the possibilities of prediction based on artificial neural networks. These techniques have been applied to Ibex-35 data from September 2000 to December 2019. Eight databases have been prepared, each with a different technical indicator. In relation to the architecture, three configurations have been chosen: simple recurrent neural networks, LSTM, and a combination of one-dimensional convolutional with LSTM. From the configuration parameters of each architecture, 864 different models have been proposed. Thus, considering the initial databases and the artificial neuronal networks models, this research has reviewed the predictions of 6.912 different cases. Finally, a comparison between the different models is carried out based on the RMSE taken by the moving averages and a simple neuronal network. It is concluded that the model of convolutional combination with LSTM is the best predictor for the index.[CA] A causa dels riscos i rendiments variables de la borsa, la predicció dels preus de les accions és un tema de molta importància per a tots aquells que volen invertir en ella. Tindre la capacitat de pronosticar la tendència o el preu de les accions seria una informació molt valiosa per als inversors. D'altra banda, gràcies a l'increment de la capacitat de computació, el Deep Learning s'ha vist potenciat com una de les tècniques d'Intel·ligència Artificial amb major capacitat de processament de dades. El present Treball Fi de Grau se situa en la confluència de tots dos camps: la predicció de bossa i les tècniques de Deep Learning. L'objectiu del treball és explorar les possibilitats de predicció basada en xarxes neuronals artificials. Aquestes tècniques s'han aplicat a les dades de l'Ibex-35 a partir del mes de setembre de 2000 fins a desembre de 2019. S'han preparat 8 bases de dades, cadascuna amb un indicador tècnic diferent. En relació a l'arquitectura, s'han triat tres configuracions: xarxes neuronals recurrents simples, LSTM i una combinació de convolucionals d'una dimensió amb LSTM. A partir dels paràmetres de configuració de cada arquitectura, s'han plantejat 864 models diferents. Així doncs, tenint en compte les bases de dades de partida i els models de xarxes neuronals artificials, aquesta investigació ha revisat les prediccions de 6.912 casos diferents. Es realitza, finalment, una comparativa entre els diferents models partint com a base el RMSE pres per les mitjanes mòbils i una xarxa neuronal simple. Es conclou que el model de combinació convolucional amb LSTM és el millor predictor per a l'índex.Guimerá Castell, M. (2020). Predicción de índices bursátiles por medio de redes neuronales artificiales. Aplicación al caso del IBEX-35. http://hdl.handle.net/10251/152246TFG

¡Hola! Me llamo Arminda... ¿y tú? A global communication project for Gran Canaria’s Archaeological Heritage

The opening of the Museum and Archaeological Park of Cueva Pintada (Gáldar, Gran Canaria) was the culmination of the recovery of one of the most remarkable sites of the pre-Hispanic culture in the Canary Islands (Spain). A great part of the exhibition revolves around the figure of Arminda, a historical character that lived in the site during the late 15th Century. This character has also become the main figure in the different activities designed for children and families, such as tales, puppet shows, workshops, etc., in which this Canarian girl plays a central role. The project exposed in this paper is the work of an interdisciplinary team that has transformed Arminda into a loyal ally to transmit the contents linked to the pre-Hispanic period in Gran Canaria and especially to create a motivating environment for the public, able to transform the museum into a space for sharing, thinking and enjoying History

La casa Milans: una empresa catalana en Rusia (1773-1779)

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