Com integrar el currículum de tecnologia de 2n d'ESO en un projecte interdisciplinari

El treball final de màster, tal com el seu títol indica, integra el currículum de tecnologia de 2on d'ESO dins d'una assignatura per projectes interdisciplinaris, seguin el model desenvolupat a un centre d'eduació secundària obligatòria on es treballen conjuntament les assignatures de ciències de la naturalesa (física i química), ciències socials, educació visual i plàstica i tecnologia, on era el primer curs que s'impartia i no hi havia una programació feta. S'han connectat tots els currículums de les assignatures integrants del projecte, incloent l'àmbit digital que és transversal i l'àmbit personal i social, que també té aquesta característica. S'ha desgranat els treballs globalitzats que subdivideixen l'assignatura per petits projectes, els quals tenen un oscil¿lació temporal que va des de 22 hores lectives el més curt fins 56 hores el de més duració, des d'una perspectiva competencial, posant el focus en l'assignatura de tecnologia que és l'especialitat a la qual pertany aquest treball . S'han cohesionat des del grau més genèric fins al més concret mantenint la independència per àmbits dels continguts i criteris d'avaluació perquè s'entengués que a que s'estava referint. Com a conclusió, el treball ha aconseguit donar una perspectiva competencial al desplegament del curs a estudiar fent servir metodologies que propicien aquest tipus d'aprenentatge, desglossant els diferents currículums per després interconnectar-los

Zonificación hidrogeológica para el manejo de los recursos hídricos de la subcuenca Río Gil González, Rivas

Se ha realizado la zonificación hidrogeológica para el manejo de los recursos hídricos de la subcuenca Río Gil González, utilizando la superposición de evaluaciones: geológica, hidrológica e hidrogeológica. Se utilizaron los criterios geológicos, hidrogeológicos, tipo de suelos para definir cada una de las zonas, basadas en similaridad de propiedades hidráulicas del medio geológico. La subcuenca del Río Gil González se localiza en el flanco oeste del Lago Cocibolca, pertenece a la cuenca de los grandes Lagos Nicaragüenses y es compartida por los municipios de Belén, Potosí y Buenos Aires, con un área total de 68.43Km2. Geomorfológicamente se establecieron tres tipos de relieve: montañoso, ondulado o colinas y valles, todos dominados por los tipos de rocas. La geología está dominada por sedimentos Cretácicos de la Formación Rivas y sedimentos Cuaternarios, acumulados por erosión y deposición aluvial. Los tipos de suelos dominantes son suelos Alfisoles, Vertisoles y Entisoles dominantemente suelos arcilloso con una permeabilidad limitada. Se establecieron cuatro zonas hidrogeológicas: acuíferos aluviales, acuíferos fracturados, acuíferos intramontanos, esteros y humedale

La Planificación Estratégica en la Agencia

Este artículo explica cómo las técnicas de la Planificación Estratégica (Strategic Planning) han entrado en las agencias de publicidad de la mano del Planner y se han desarrollado con rapidez en los últimos años. También trata de la relación entre el planner y el equipo creativo. [ABSTRAC] This article explains how the techniques of the Strategic Planning and the Planner have entered into the advertising agencies very quickly during the last past years. Also it explain the relationship between the planner and the creative team

Efectos de la publicidad y la comunicación en el público infantil: desestructurando los valores y forzando la madurez

El texto habla sobre los efectos producidos por las publicidad y los medios de comunicación de masas sobre los niños. Estos producen un efecto acumulativo indirecto pero muy poderoso: la desestructuración de los valores del niño y su comportamiento como un adulto precoz. [ABSTRACT]The text studies the effects produced by the advertising and the mass media to the children, that have an indirect but very powerful cumulative effect: the dismantling of the values of the children and its behavior, transforming them in precocious adults

Racing to hardware-validated simulation

Processor simulators rely on detailed timing models of the processor pipeline to evaluate performance. The diversity in real-world processor designs mandates building flexible simulators that expose parts of the underlying model to the user in the form of configurable parameters. Consequently, the accuracy of modeling a real processor relies on both the accuracy of the pipeline model itself, and the accuracy of adjusting the configuration parameters according to the modeled processor. Unfortunately, processor vendors publicly disclose only a subset of their design decisions, raising the probability of introducing specification inaccuracies when modeling these processors. Inaccurately tuning model parameters deviates the simulated processor from the actual one. In the worst case, using improper parameters may lead to imbalanced pipeline models compromising the simulation output. Therefore, simulation models should be hardware-validated before using them for performance evaluation. As processors increase in complexity and diversity, validating a simulator model against real hardware becomes increasingly more challenging and time-consuming. In this work, we propose a methodology for validating simulation models against real hardware. We create a framework that relies on micro-benchmarks to collect performance statistics on real hardware, and machine learning-based algorithms to fine-tune the unknown parameters based on the accumulated statistics. We overhaul the Sniper simulator to support the ARM AArch64 instruction-set architecture (ISA), and introduce two new timing models for ARM-based in-order and out-of-order cores. Using our proposed simulator validation framework, we tune the in-order and out-of-order models to match the performance of a real-world implementation of the Cortex-A53 and Cortex-A72 cores with an average error of 7% and 15%, respectively, across a set of SPEC CPU2017 benchmarks