Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / Este trabajo contiene una revisión de las características financieras y sociales de una muestra de 100 sociedades anónimas chilenas entre los años 2009 y 2013, las cuales transan sus acciones en la Bolsa de Valores de Santiago. En esta investigación, se establecieron relaciones sociales entre las distintas empresas a partir de los directores comunes que presentaban las firmas de la muestra, las cuales se establecieron para cada año. Se construyeron las bases con información financiera, de redes sociales, de directorios y gobernancia corporativa, las cuales fueron sometidas a Análisis de Redes Sociales, Análisis de Clústering, Análisis de Diferencia de Medias, Árboles de Decisión y regresiones lineales, con el fin de caracterizar a las compañías presentes en las redes, establecer relaciones entre desempeño financiero, gobernancia corporativa y género, y los vínculos sociales de conectividad y de centralidad, para, finalmente, crear perfiles característicos y precisos que describen cada red empresarial y cada grupo económico. Se destaca que se aplicaron los análisis a tres tipos de redes: Red total de empresas Red de empresas familiares Red de empresas de grandes grupos económicos (definidos a partir del ranking Forbes). Luego de establecer los perfiles de las redes, se midió su influencia económica en el país mediante Análisis Razonado sobre el Producto Interno Bruto chileno y, además se realizó un análisis comparativo de poder económico entre Chile y otros países de ingreso per-cápita similar. Los resultados muestran que las redes empresariales de Chile tienen propiedades que permiten su segmentación en supra-grupos que los caractericen, asimismo, se evidencia la influencia de la conectividad y centralidad de una empresa presente en la red con su tamaño, rendimiento de activos y endeudamiento, siendo estos efectos dependientes de la red a la cual pertenece la empresa. Por otro lado, la cantidad de mujeres presentes en los directorios también ejerce efectos sobre el desempeño financiero de la empresa. Finalmente se establece el considerable poder económico que las distintas redes estudiadas ejercen en la economía nacional, llegando a representar desde un 20% hasta más de un 50% del Producto Interno Bruto chileno, dependiendo de la red objetivo de estudio. En este sentido, se expone además, que los grandes grupos económicos chilenos tienen una injerencia económica en el país de 7 veces mayor a la que posee la elite económica de Argentina y presentan diferencias de poder menores a las esperadas con naciones de conocido mayor poder económico.

No description available.

En los últimos años, la solución al problema del SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, Localización y Mapeado Simultáneo) ha sido ampliamente tratado ya que es una de las tareas más importantes dentro del campo de la robótica móvil. El SLAM consiste en crear el mapa del entorno desconocido por el cual el robot se está moviendo y, al mismo tiempo, localizar a dicho robot dentro del mapa. La gran mayoría de las soluciones aportadas por la literatura actual permiten el uso de cualquier sensor que capture información del entorno. A pesar de no ofrecer la misma precisión que un láser 3D, las cámaras están siendo cada vez más utilizadas para la resolución de problemas de SLAM y navegación además, se está produciendo un auge en el uso de cámaras omnidireccionales (cámaras que capturan imágenes de 360#) ya que la información capturada (conocida como características visuales) es mucho mayor que la que ofrece una cámara normal. Aunque se puede utilizar visión para resolver el SLAM de tipo métrico (construye mapas donde se conoce la posición exacta de los obstáculos y del robot), las soluciones que utilizan visión para resolver el SLAM topológico son más comunes. El SLAM topológico se basa en la construcción del mapa de forma similar a la forma en que los humanos nos orientamos en nuestro entorno. En el SLAM topológico se construyen mapas topológicos que representan el entorno como una serie de puntos (zonas, regiones, localizaciones) donde es posible encontrar al robot y almacenan las relaciones de vecindad entre los distintos puntos del mapa, es decir, permite conocer cómo llegar de un punto a otro del entorno. En esta tesis proponemos el uso de imágenes omnidireccionales para resolver el problema del mapeado y la localización topológica a partir de dos aproximaciones distintas: la primera desde una perspectiva incremental y no supervisada y la segunda des del enfoque del aprendizaje supervisado. El primer método que proponemos es un algoritmo de localización y mapeado topológico incremental y no supervisado basado en información viii visual. El mapa creado por dicho algoritmo es un grafo donde los puntos (zonas) del entorno se representan por nodos y las relaciones de vecindad son las aristas del grafo. Puesto que el algoritmo utiliza imágenes omnidireccionales, los nodos agrupan todas aquellas imágenes que describen la misma escena y, por tanto, comparten características visuales parecidas. Así, para la construcción de mapas topológicos con información visual, el algoritmo de mapeado topológico necesita resolver en primer lugar el problema de reconocimiento de escenas o cierre de ciclo. Nuestro algoritmo de comparación de imágenes se basa en la estructura local que forman las características visuales para establecer cuáles son los emparejamientos de características válidos. Para eliminar los falsos positivos que aparecen al emparejar las características individualmente, planteamos la utilización de grafos como estructuras que proporcionan información útil sobre las relaciones de vecindad de las características o puntos invariantes. De este modo comprobamos la consistencia no solamente de un único emparejamiento, sino la de un conjunto de características que tienen algún tipo de relación. El segundo método propuesto es un algoritmo de aprendizaje supervisado que selecciona las mejores características que describen a cada nodo y un algoritmo de localización basado en el mapa topológico aprendido. En los mapas topológicos cada nodo está compuesto por varias imágenes que describen una zona del entorno. La selección de una única imagen para definir el nodo puede no ser suficiente para describirlo en su totalidad, mientras que el uso de todas las imágenes puede consumir un tiempo prohibitivo. Nuestro método de aprendizaje del mapa topológico selecciona las mejores características (entre todas las imágenes de cada nodo) que describen a los nodos. El algoritmo de localización utiliza las características seleccionadas para determinar cuál es el nodo del mapa al que pertenece la imagen capturada. Para conseguir los mejores resultados en los dos métodos propuestos, estudiaremos diferentes algoritmos de segmentación de la imagen en regiones además de los algoritmos de extracción de características visuales más utilizados en la literatura.

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.

El trabajo realizado en esta tesis está basado en el desarrollo de un modelo de predicción progresiva que mejora el proceso de enseñanza-aprendizaje a través del uso de las tecnologías de la información y, en particular, de las técnicas de inteligencia artificial. Este modelo tiene como base un sistema interactivo gamificado que gestiona las prácticas de la asignatura Matemáticas I, en las que se aprende razonamiento lógico a través de un videojuego llamado PLMan, muy similar al comecocos (PacMan). Los estudiantes acceden durante el curso a este sistema y van progresando y acumulando nota en las prácticas de la asignatura mediante la resolución de mapas del videojuego PLMan. Los datos procedentes de la interacción de los estudiantes con el sistema gamificado se registran en una base de datos. A partir de estos, se extraen unas características representativas del estado de los estudiantes, consistentes en datos de uso del sistema y resultados de aprendizaje. El modelo usa la técnica de Machine Learning SVM, y obtiene como resultado la clasificación semanal de los estudiantes en forma de probabilidad de que se encuentren en cada una de tres posibles clases: rendimiento alto, normal y bajo, acumulando los datos recogidos hasta la semana en curso. Se han realizado experimentos con los datos recogidos durante el curso 2014/15, correspondientes a 336 estudiantes, obteniendo buenos resultados en cuanto a la precisión del algoritmo SVM propuesto. A continuación, se ha realizado un análisis exhaustivo de la correlación de las características empleadas con la nota final, extrayendo las que presentan una mayor relación lineal con esta última. Después, se ha realizado un nuevo experimento empleando sólo estas características seleccionadas, obteniendo unos resultados similares aunque ligeramente inferiores a los de la experiencia inicial, lo que denota que pueden existir relaciones no lineales entre las variables que la técnica SVM puede detectar. Por último, el modelo planteado presenta los resultados obtenidos de forma que proporcionen información valiosa para profesores y estudiantes. Esta información se muestra en forma de gráficas fáciles de interpretar, constituyendo un mecanismo que permite detectar estudiantes que están en riesgo de fracasar y, en cualquier caso, permite guiarlos para que obtengan el máximo rendimiento. En definitiva, se trata de un modelo de predicción del rendimiento del estudiante con dos aportaciones principales: clasificación en tres clases con valores de probabilidad y de forma progresiva, y la información visual en forma de gráficas, que representan un mecanismo de guía para la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Se plantea el estudio sobre los estilos de pensamiento e inteligencia emocional en estudiantes de Psicología de dos Universidades Públicas (San Marcos y Hermilio Valdizán de Huánuco) donde la muestra estuvo constituida por 289 estudiantes del primero al quinto Año de Psicología a quienes se les aplicó el Inventario del estilos de pensamiento de Robert Sternberg y el Inventario de Inteligencia Emocional del IceBaron. El diseño empleado fue el descriptivo correlacional y comparativo que luego de haber procesado los resultados se llegaron a las siguientes conclusiones. / --- The study appears on the styles of thought and emotional intelignce in Hermilio Valdizán Where the sample was constituted by 289 students of the first one to the fifth Year of Psychology no, only there has decided the significant inverse relation between the Anarchic type with the components: General State of mind, Managing of the stress, Adaptability, Interpersonal Relations and Intrapersonales. / Tesis

Evento realizado el 04 de setiembre de 2019 en el Auditorio Bancalari, Campus Monterrico. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) / Seminario “Diversidad, inteligencia emocional, y mujeres líderes” PARTE 1: A) KEY NOTE SPEAKER:: Brenda Bowman Los participantes aprenderán sobre cómo ser mejores y más efectivos en la toma de decisiones y por qué es importante la diversidad de pensamiento. Temas: 1) El impacto negativo del sesgo inconsciente en la toma de decisiones 2) Cómo podemos usar la Inteligencia Emocional para superar las limitaciones de que el sesgo inconsciente pone nuestra capacidad para tomar decisiones acertadas 3) Cómo la inclusión de las mujeres en roles de liderazgo, en otras palabras, la diversidad de género, impacta positivamente el desempeño y la cultura de las empresas. _____ PARTE 2: B) PANELISTAS: • Rocío Arbulú, Vicepresidenta - APECI - Comunicaciones estratégicas y Directora de Estrategias de Comunicación, Dench Consulting __ • Diana Reiley, Gerente Legal y miembro del Comité de Género - Grupo Austral. Miembro de OWIT Peru __ • Ignacio Quintanilla, Senior Vicepresident Retail Bank & CMF Perú - Scotiabank __ Temas: • Cómo usar la inteligencia emocional para tener procesos de toma de decisiones más inclusivos. • sesgo inconsciente • ¿Cómo pueden involucrarse los hombres?

Ingeniero Civil Eléctrico / En la última década se ha observado un aumento importante en las aplicaciones relacio- nadas a la robótica a nivel mundial. Adicionalmente, estas aplicaciones ya no se encuentran únicamente en laboratorios o en fábricas, donde se pueden mantener condiciones controladas, sino que también se presentan en distintas situaciones cotidianas. Entre las distintas catego- rías de robots, destaca fuertemente la robótica móvil, debido a su alto potencial de impacto social. Aquellos robots que forman parte de esta categoría, potencialmente pueden resolver una cantidad muy variada de problemas, debido a su capacidad de realizar interacciones complejas con un entorno dinámico, el cual puede incluir interacciones con seres humanos u otros agentes robóticos. Sin embargo, la capacidad de resolver problemas por parte de un agente robótico suele estar limitada por el conocimiento y las habilidades del diseñador. Se identifica entones la necesidad de incorporar metodologías generales que permitan a los agentes robóticos adquirir las habilidades necesarias para poder realizar las labores que les son asignadas. En el presente trabajo se estudia el uso del Aprendizaje Reforzado como herramienta de uso general para que los agentes robóticos adquieran las habilidades necesarias para reali- zar su labor. Son objetivo de especial interés, no solo la capacidad de resolver problemas particulares, sino que además estudiar la capacidad de generalización de las soluciones, y la escalabilidad de ésta herramienta. La metodología propuesta consiste en el uso del fútbol robótico como caso de estudio, debido a su complejidad como problema, al mismo tiempo de su facilidad de evaluación. Se identifican problemas de diversa complejidad y naturaleza en este contexto, identificando cuales son las características que son generales a distintos problemas, permitiendo extraer re- sultados de interés a otras aplicaciones. Para resolver los problemas identificados, se utilizan distintos algoritmos del Aprendizaje Reforzado, tanto tradicionales como modernos, haciendo hincapié en los beneficios de cada uno. Los resultados permiten perfilar al Aprendizaje Reforzado como una herramienta útil en el contexto de la robótica móvil. Algoritmos tradicionales son capaces de solucionar problemas sencillos de manera altamente eficiente y utilizando bajos recursos. Por otro lado, las técni- cas modernas permiten abordar problemas mucho más complejos, previamente considerados intratables de manera directa. Finalmente, el uso de esta metodología presenta un potencial todavía no explorado a profundidad, sin conocer todavía el límite en sus aplicaciones. Se identifica entonces un amplio campo de desarrollo para futuros trabajos e investigación.

No description available.

Durante la última década el incremento del consumo de bebidas alcohólicas ha sido reconocida como una problemática que no solo afecta a personas adultas sino también a adolescentes, demostrando un importante y sostenido incremento por sus características y consecuencias. Este consumo suele deberse a razones negativas o diferentes problemáticas como: el fracaso escolar, la insatisfacción en los estudios o en el trabajo, el aburrimiento en el tiempo libre, malas relaciones familiares y la dependencia de grupo de amigos, entre otros. Otro aspecto muy importante que afecta a este tipo de problemática es la falta de entrenamiento y desconocimiento de la Inteligencia Emocional, lo cual no permite un mayor conocimiento y análisis del aspecto afectivo que repercute en no tener un adecuado afrontamiento hacía diferentes problemas creando en los adolescentes, ansiedad, niveles de impulsividad, comportamientos violentos, baja autoestima, malas relaciones interpersonales y mucho más en la etapa de la adolescencia donde se vive una difícil postura existencial. Ello puede ayudar a comprender las inestabilidades emocionales a los que se ve sometido y que suele expresar en su conducta volviéndolo vulnerable ante situaciones de riesgo como ser el consumo de bebidas alcohólicas. De éste modo los adolescentes se ven afectados por diferentes circunstancias y presiones del medio que para muchos es difícil de sobre llevar y más cuando no desarrolla la capacidad de resistencia como medio que protege su propia integridad ante presiones y puedan sobreponerse por tanto puedan afrontar adecuadamente las dificultades de forma socialmente adecuada. Es por tal razón que el presente trabajo estuvo diseñado para desarrollar la Inteligencia Emocional e incrementar la capacidad de resistencia, aprovechar la Inteligencia Emocional para reducir factores de riesgo en este caso el consumo de bebidas alcohólicas y que los adolescentes sepan atravesar los malos momentos que depara la vida y salir airosos de esas situaciones difíciles sin dañarse ni dañar a los demás.