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abstract = "Exploramos la utilidad de los ejemplos negativos explícitos en el entrenamiento de modelos neuronales del lenguaje. Los ejemplos negativos son palabras incorrectas en una frase, como \textit{ladra} en *\textit{Los perros ladran}. Los modelos neuronales del lenguaje se entrenan habitualmente sólo con ejemplos positivos, un conjunto de frases en los datos de entrenamiento, pero estudios recientes sugieren que los modelos entrenados de este modo no son capaces de manejar con solidez construcciones sintácticas complejas, como la concordancia a larga distancia. En este trabajo, demostramos en primer lugar que el uso apropiado de ejemplos negativos sobre construcciones concretas (por ejemplo, la concordancia sujeto-verbo) potenciará la robustez del modelo{'} sobre ellas en inglés, con una pérdida insignificante de perplejidad. La clave de nuestro éxito es una pérdida de margen adicional entre las log-verosimilitudes de una palabra correcta y una incorrecta. A continuación presentamos un análisis detallado de los modelos entrenados. Una de nuestras conclusiones es la dificultad de las cláusulas relativas a objetos para las RNN. Observamos que, incluso con nuestras señales de aprendizaje directo, los modelos siguen teniendo dificultades para resolver la concordancia en una cláusula relativa a un objeto. Aumentar las frases de entrenamiento con estas construcciones ayuda un poco, pero la precisión sigue sin alcanzar el nivel de las cláusulas relativas al sujeto. Aunque no es directamente atractivo desde el punto de vista cognitivo, nuestro método puede ser una herramienta para analizar la verdadera limitación arquitectónica de los modelos neuronales en construcciones lingüísticas desafiantes",

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Durante el tránsito entre Panamá y el sitio 1256 durante la Expedición 309, recogimos datos de ecosonda y magnetómetro de 3,5 y 12 kHz. Dado que la localización exacta del sitio 1256 está bien establecida sobre la base del análisis de los datos de sondeo del sitio y la perforación durante la etapa 206, no se realizaron sondeos adicionales.

Los datos de navegación se adquirieron durante toda la expedición en un receptor GPS Ashtech GG24. La antena estaba montada en la chimenea de estribor a 46,33 m a popa de la moonpool (Fig. F23). El punto de referencia es la moonpool. Los puntos de GPS fueron registrados por el software de navegación WinFrog cada 60 s. El software Generic Mapping Tools (Wessel y Smith, 1995) en estaciones de trabajo Sun Sparc 10 Unix fue usado para procesar y mostrar los datos de navegación.

La hora de referencia para todas las actividades geofísicas en curso es la Hora Universal Coordinada (UTC) (similar a la Hora Media de Greenwich), tal y como la proporcionan los receptores Ashtech. Si la comunicación entre el receptor Ashtech y el satélite se interrumpe, el receptor utiliza su propio reloj interno para mantener la base de tiempo. El sistema de navegación WinFrog muestra la hora UTC muchas veces por segundo, pero el reloj interno no está sincronizado con UTC.

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El objetivo de este trabajo es desarrollar modelos sustitutos rápidos y fiables para el control de parques eólicos basado en la guiñada. Los sustitutos, basados en la expansión polinómica del caos (PCE), se construyen utilizando simulaciones de flujo de alta fidelidad acopladas con simulaciones aeroelásticas del rendimiento y las cargas de la turbina.

La optimización llevada a cabo utilizando dos turbinas Vestas V27 en fila para unas condiciones atmosféricas específicas sugiere que puede lograrse una ganancia de potencia de casi el 3%±1% a poca distancia mediante una guiñada de la turbina aguas arriba superior a 15∘. A mayor separación, la optimización muestra que

la guiñada no es beneficiosa, ya que la optimización vuelve al funcionamiento normal. Además, también se identificó que se obtenía una reducción de las cargas equivalentes a costa de la producción de potencia. Las ganancias totales de potencia se discuten en relación con los errores de modelo asociados y la incertidumbre de los modelos sustitutos utilizados en la optimización, así como las implicaciones para el control del parque eólico.

La estela turbulenta detrás de un aerogenerador se simula utilizando EllipSys3D y el método de la línea de actuador para representar la turbina, mientras que el rendimiento y la respuesta de la turbina se calculan utilizando la herramienta aeroelástica Flex5. A continuación se describen brevemente estas herramientas y métodos.

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Este documento técnico documenta un enfoque para incorporar la competencia monopolística al modelo GTAP. En este marco, las preferencias de los consumidores son heterogéneas, lo que conduce a un aparente "amor por la variedad" en la función de utilidad agregada para cada región. Cuanto más heterogéneas son las preferencias, menor es la elasticidad de sustitución en la función de utilidad agregada y mayor es el valor que se concede a la adición de nuevas variedades. Lo mismo ocurre con las empresas, que experimentan menores costes unitarios de los insumos intermedios diferenciados a medida que aumenta el número de variedades ofrecidas. Para satisfacer las distintas necesidades de los consumidores, las empresas diferencian sus productos mediante actividades de investigación y desarrollo (I+D), así como de publicidad. Se supone que estos costes son invariables con respecto al volumen total de ventas de una determinada variedad de producto. Como la producción se realiza a rendimientos constantes a escala, los costes totales medios son decrecientes. En este modelo, el equilibrio de beneficio cero se caracteriza porque las empresas aumentan su precio por encima de los costes marginales en una cantidad suficiente para cubrir los costes fijos asociados al establecimiento de una nueva variedad en el mercado. Dado que el margen óptimo viene determinado por la elasticidad de sustitución entre variedades, se establece una relación directa entre los costes fijos y el grado de heterogeneidad de las preferencias.