The continuity and discontinuity of education policy: a study of change in the Chilean debate about higher education

This thesis's main topic is an exploration of the relationship between continuity and discontinuity in terms of the way in which higher education (HE) policies have been developed in Chile between 2003 and 2016. While neo-liberal and privatisation policies in higher education continue deepening worldwide, the Chilean state started conducting a free education policy with the promise of recovering the public and social role of the HE model in the country. This context represents a particular case in the world in that free-of-charge education has risen as a re-distributive principle, which seeks to improve national social justice through a policy that involves separating family purchasing power from access to educational quality by universal educational state funding. This research aims to analyse the public HE debate to understand the continuity and/or discontinuity of arguments providing legitimacy to the Chilean HE model in a context of policy change. Although this study does not address the policy's implementation and practices, the re-organisation of the critiques and justifications in the HE debate presents an excellent and original opportunity to approach the setting of the HE model's relationship with state and society. As this policy entails the hopes of re-defining the understanding of social justice in the country, there was an analysis of editorials and opinion columns published in the most important newspapers and interviews to relevant HE actors for describing the most significant differences and similarities with previous HE policies within a 14-year period. The findings suggest that justifications around the free education policy represent new forms of understanding neoliberal relationships in a context of policy reform. Through an institutional arrangement anchored on free education promising to improve access to tertiary education, policy continuities and discontinuities seem to work together to construct a new legitimate Chilean HE model

Neurobehavioral and Gene Expression Effects of Early Embryonic Methylmercury Exposure in Yellow Perch (Perca flavescens) and Zebrafish (Danio rerio) Larvae

Methylmercury (MeHg) is a pervasive and persistent neurotoxic environmental pollutant known to affect the behavior of fish, birds and mammals. The present study addresses the neurobehavioral and gene expression effects of MeHg in yellow perch (Perca flavescens) and zebrafish (Danio rerio) embryos. The rationale for this study originated from an interest to understand the behavioral and molecular phenotypes of environmental MeHg exposure in the yellow perch, an ecologically and economically relevant species of the North American Great Lakes region. Both MeHg and the yellow perch coexist in a common ecosystem: the North American Great Lakes. However, the effects of this organism-contaminant interaction are poorly understood. The zebrafish was utilized here as a surrogate model for yellow perch, due to its ease of rearing, whole sequenced genome and its status as an NIH endorsed model organism. The objectives of this study were to understand the effects of MeHg on behaviors that are critical for survival both in yellow perch and zebrafish. Among the behavioral paradigms tested, this study addressed fundamental behaviors for the survival of young larval fish, namely swimming and prey capture. Furthermore, this study screened for gene expression alterations in the same cohorts of fish for which behavioral analysis was performed; this was done to gain insight into the gene pathways involved in MeHg-induced neurotoxicity, as well as to expand the knowledge about biomarkers of MeHg exposure in the yellow perch. Here, we have uncovered important differences and similarities between the effects of MeHg exposure in yellow perch and zebrafish larvae, both in terms of behavioral and molecular responses to MeHg. The findings of this study suggest that environmentally relevant MeHg exposure can adversely affect the behavior of yellow perch larvae and impair fundamental survival skills. Furthermore, this study determined that although it would be challenging to relate behavioral endpoints between yellow perch and zebrafish, molecular responses between these two species could be more conserved

Algoritmos de aprendizaje neurocomputacionales para su implementación hardware

Las redes de neuronas artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso, se emplean en toda tipo de aplicaciones, con lo que van apareciendo nuevas aplicaciones donde la utilización de ordenadores no da una solución de manera. Los sistemas en tiempo real y las redes de sensores son dos de las tecnologías más extendidas donde la utilización de modelos neurocomputacionales requiere un desarrollo en dispositivos y el empleo de técnicas de programación diferente a las convencionales. En este tipo de aplicaciones otros dispositivos hardware como las FPGAs o microcontroladores son más adecuados a la hora de la implementación de redes neuronales artificiales. Los sistemas en tiempo real están sujetos a unas limitaciones temporales y la estructura de las FPGAs permite implementar este tipo de diseños debido a que se diseña el dispositivo a nivel hardware, consiguiendo unos tiempos de respuesta muy acotados, exigidos en una aplicación en tiempo real. En esta línea de investigación existen dos posibles alternativas para este tipo de sistemas: (i) implementaciones específicas de algoritmos conocidos adaptados a los dispositivos hardware; (ii) implementaciones de nuevos algoritmos que se adapten mejor a este dispositivo. Otra tecnología muy importante es las redes de sensores inalámbricas, debido a los avances tecnológicos registrados en la última década sobre la capacidad de los microcontroladores usados en este tipo de aplicaciones. Una motivación de esta tesis es de dotar de inteligencia a las redes de sensores en este tipo de escenarios para proporcionar de una cierta lógica a la toma de decisiones Se busca alcanzar los siguientes objetivos: (i) analizar el algoritmo Backpropagation, desarrollando y evaluando diferentes técnicas de optimización para cada dispositivo; (ii) evaluar una alternativa al algoritmo Backpropagation para poder realizar una implementación hardware maximizando el uso de recursos; (iii) realizar una implementación hardware eficiente del algoritmo C-Mantec para evaluar su posible utilización en aplicaciones de sistemas en tiempo real; y (iv) evaluar una implementación del algoritmo constructivo C-Mantec sobre microcontroladores para su utilización en redes de sensores. Se implementa el algoritmo Backpropagation una FPGA y un microcontrolador. La implementación en FPGA se precisa diseñar con diferentes modificaciones, que se centran en introducir una nueva neurona ``Primera Capa'', incorporar la multiplexación por división en el tiempo del bloque multiplicador, así como tabular e interpolar los valores de la función sigmoidea, permitiendo un reducción de recursos, en media, de un 25,8\% de celdas lógicas y un 50'3\% de bloques específicos. En el caso específico del microcontrolador la modificación del tipo de representación de los datos permite un incremento en la velocidad de cómputo de entre 8 a 18 veces más rápido, además de una reducción importante en la cantidad de memoria utilizada. La implementación ``on-chip'' del algoritmo C-Mantec ha sido realizada de forma específica para su implantación en una placa FPGA, haciendo un análisis del tiempo de cómputo se observa una disminución del tiempo empleado en las implementaciones sobre FPGA en relación a las realizadas sobre PC. Esto es debido a que el tiempo de cómputo en un ordenador crece de forma exponencial y de manera lineal en una FPGA, dando lugar a implementaciones hasta 47 veces más rápidas. La implementación hardware del algoritmo C-Mantec es un 15\% más eficientes en recursos hardware utilizados en comparación a la del algoritmo Backpropagation, permitiendo mayor número de neuronas en la arquitectura. Para finalizar es importante mencionar que el tiempo de aprendizaje de las implementaciones FPGAs en ambos algoritmos es notablemente menor que el tiempo empleado por un PC, siendo la del C-Mantec sustancialmente inferior al del Backpropagation. Además el tiempo de ejecución del modelo es considerablemente inferior para el C-Mantec, lo que supone una ventaja en la fase de explotación del modelo. El algoritmo C-Mantec se ha implementado en la placa Arduino, para lo que se ha modificado el paradigma de representación de datos reduciendo considerablemente la memoria utilizada para el almacenamiento de variables y aumentando la velocidad de procesamiento, debido a que la unidad aritmético lógica en este tipo de representación son más simples. El algoritmo implementado se ha empleado como una red de sensor/actuador en tres casos de estudios con el fin de demostrar la eficiencia y la versatilidad de la aplicación resultante. Los tres casos de estudios seleccionados son problemas definidos en entornos cambiantes, y por lo tanto la toma de decisiones del sensor/actuador ha de adaptarse en consecuencia a los cambios observados, por lo que requieren una reconversión del modelo de red neuronal que controla el proceso de decisión. Los tiempos de reprogramación observados son significativamente bajos en los tres casos de estudio, siendo en consecuencia el consumo de energía del dispositivo también bastante pequeño. Incluso sin una comparación exhaustiva con el caso tradicional en el que el nuevo código tiene que ser transmitido desde una unidad de control central, los resultados hacen evidente una reducción en el gasto energético, cualidad muy importante en este tipo de tecnología debida a la corta duración de las baterías que lo alimentan. Como resultado, se ha demostrado la idoneidad del algoritmo C-Mantec para su aplicación en una tarea compleja utilizando un microcontrolador Arduino UNO. Hoy en día, dada la existencia de dispositivos con mucho más poder de cómputo y recursos que la placa considerada, el presente estudio permite confirmar la potencial aplicación del algoritmo propuesto en tareas reales que necesitan sensores/actuadores. Las futuras líneas de investigación pueden ser muy variadas, algunas de los iniciados son evolucionar la implementación hardware del algoritmo Backpropagation; o analizar la posibilidad de emplear las FPGAs como aceleradoras hardware para simulaciones de sistemas complejos. Además de estudiar otros modelos computacionales con otras reglas de; o analizar la posibilidad de aplicar los sistemas neurocomputacionales en tiempo real en tareas complejas

Solving Scheduling Problems with Genetic Algorithms using a Priority Encoding Scheme

Scheduling problems are very hard computational tasks with several applications in multitude of domains. In this work we solve a practical problem motivated by a real industry situation, in which we apply a genetic algorithm for finding an acceptable solution in a very short time interval. The main novelty introduced in this work is the use of a priority based chromosome codification that determines the precedence of a task with respect to other ones, permitting to introduce in a very simple way all problem constraints, including setup costs and workforce availability. Results show the suitability of the approach, obtaining real time solutions for tasks with up to 50 products.Universidad de Málaga.Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Deployment of urban agriculture in East Lima, Peru.

Urban agriculture in Lima has been promoted by the project Farmers in the city encompassed in the Urban harvest program promoted by the Consultive Group on International Agricultural Research (CGIAR). The validation of the effectiveness of the project Farmers in the city can only be confirmed by maintenance over the time the deployment of the project goals. The project Farmers in the city was carried out by the International Potato Center (CIP) and GESPLAN research group of the Technical University of Madrid. The project was conducted at the East Cone of Lima, Peru, from 2006 to 2008. This communication shows the situation 5 years later. In order to know the current situation all the members of Cosanaca producer association, which was created under the project, have been interviewed. Besides, an expert panel was carried out with the responsible of the urban agricultural office of the municipalities that participate in the project. The results show that Cosanaca has duplicated the number of producers and that the municipalities have increased the number of workers

Construcción de un robot (Makeblock), puesta en marcha y control del mismo

El trabajo consiste en el control de manera remota de un Brazo/Oruga robótico mediante la comunicación de tres Arduino´s a través del puerto serie (Bluetooth). El robot pertenece a la empresa MAKEBLOCK y trae de serie un Arduino UNO modificado, lo cual tiene muchas ventajas, como alimentación en todos sus pines o conectores “Plug´n Play”, a cambio de sacrificar el número de pines disponibles. Para solucionar esta falta de pines se ha optado por acoplar al micro del brazo un Arduino GEMMA. Más adelante se verá de manera más detallada este apartado. Por último se ha acoplado a un arduino UNO (normal), una KiwiBot Basic Shield perteneciente a la asociación sevillana de programación KIWIBOT. Este conjunto es el encargado de hacer de “control remoto” para controlar la oruga y la grúa.Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónic