Vision of families on bilingual education and bicultural competence in early childhood education: A case study

El presente Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo principal analizar el grado de información que tienen las familias sobre la educación bilingüe y lo que esta implica. Además, se pretende determinar que actitudes tienen estas respecto al bilingüismo y el papel que le confieren a la competencia bicultural. Para llevar a cabo dicha investigación se empleó una metodología de carácter mixto que combina técnicas cualitativas y cuantitativas. También se hace un recorrido teórico por diversos aspectos relacionados con la educación bilingüe con el fin de clarificar conceptos y la importancia de esta en el desarrollo del alumnado.The main purpose of this Master's Dissertation is to analyse the degree of information that families have about bilingual education and what it implies. Furthermore, it is intended to determine what attitudes families have regarding bilingualism and the role that they give to bicultural competence. To carry out this research, a mixed methodology was used that combines qualitative and quantitative techniques. There is also a theoretical journey through various aspects related to bilingual education in order to clarify some concepts and the importance of this in the development of students and when it comes to achieving a higher quality education

Projecte d'instal·lacions: elèctrica, climatització, ventilació i incendis d'un supermercat

El present projecte es refereix al disseny i càlcul de les instal•lacions elèctriques, contra incendis, climatització i ventilació d’un supermercat construït en una nau industrial. En el local anteriorment mencionat s’ubicarà un comerç dedicat a la venda de productes d’alimentació, drogueria i altres productes típics d’una superfície comercial de grandària mitja

Deep Learning Techniques for Automated Analysis and Processing of High Resolution Medical Imaging

Programa Oficial de Doutoramento en Computación . 5009V01[Abstract] Medical imaging plays a prominent role in modern clinical practice for numerous medical specialties. For instance, in ophthalmology, different imaging techniques are commonly used to visualize and study the eye fundus. In this context, automated image analysis methods are key towards facilitating the early diagnosis and adequate treatment of several diseases. Nowadays, deep learning algorithms have already demonstrated a remarkable performance for different image analysis tasks. However, these approaches typically require large amounts of annotated data for the training of deep neural networks. This complicates the adoption of deep learning approaches, especially in areas where large scale annotated datasets are harder to obtain, such as in medical imaging. This thesis aims to explore novel approaches for the automated analysis of medical images, particularly in ophthalmology. In this regard, the main focus is on the development of novel deep learning-based approaches that do not require large amounts of annotated training data and can be applied to high resolution images. For that purpose, we have presented a novel paradigm that allows to take advantage of unlabeled complementary image modalities for the training of deep neural networks. Additionally, we have also developed novel approaches for the detailed analysis of eye fundus images. In that regard, this thesis explores the analysis of relevant retinal structures as well as the diagnosis of different retinal diseases. In general, the developed algorithms provide satisfactory results for the analysis of the eye fundus, even when limited annotated training data is available.[Resumen] Las técnicas de imagen tienen un papel destacado en la práctica clínica moderna de numerosas especialidades médicas. Por ejemplo, en oftalmología es común el uso de diferentes técnicas de imagen para visualizar y estudiar el fondo de ojo. En este contexto, los métodos automáticos de análisis de imagen son clave para facilitar el diagnóstico precoz y el tratamiento adecuado de diversas enfermedades. En la actualidad, los algoritmos de aprendizaje profundo ya han demostrado un notable rendimiento en diferentes tareas de análisis de imagen. Sin embargo, estos métodos suelen necesitar grandes cantidades de datos etiquetados para el entrenamiento de las redes neuronales profundas. Esto complica la adopción de los métodos de aprendizaje profundo, especialmente en áreas donde los conjuntos masivos de datos etiquetados son más difíciles de obtener, como es el caso de la imagen médica. Esta tesis tiene como objetivo explorar nuevos métodos para el análisis automático de imagen médica, concretamente en oftalmología. En este sentido, el foco principal es el desarrollo de nuevos métodos basados en aprendizaje profundo que no requieran grandes cantidades de datos etiquetados para el entrenamiento y puedan aplicarse a imágenes de alta resolución. Para ello, hemos presentado un nuevo paradigma que permite aprovechar modalidades de imagen complementarias no etiquetadas para el entrenamiento de redes neuronales profundas. Además, también hemos desarrollado nuevos métodos para el análisis en detalle de las imágenes del fondo de ojo. En este sentido, esta tesis explora el análisis de estructuras retinianas relevantes, así como el diagnóstico de diferentes enfermedades de la retina. En general, los algoritmos desarrollados proporcionan resultados satisfactorios para el análisis de las imágenes de fondo de ojo, incluso cuando la disponibilidad de datos de entrenamiento etiquetados es limitada.[Resumo] As técnicas de imaxe teñen un papel destacado na práctica clínica moderna de numerosas especialidades médicas. Por exemplo, en oftalmoloxía é común o uso de diferentes técnicas de imaxe para visualizar e estudar o fondo de ollo. Neste contexto, os métodos automáticos de análises de imaxe son clave para facilitar o diagn ostico precoz e o tratamento adecuado de diversas enfermidades. Na actualidade, os algoritmos de aprendizaxe profunda xa demostraron un notable rendemento en diferentes tarefas de análises de imaxe. Con todo, estes métodos adoitan necesitar grandes cantidades de datos etiquetos para o adestramento das redes neuronais profundas. Isto complica a adopción dos métodos de aprendizaxe profunda, especialmente en áreas onde os conxuntos masivos de datos etiquetados son máis difíciles de obter, como é o caso da imaxe médica. Esta tese ten como obxectivo explorar novos métodos para a análise automática de imaxe médica, concretamente en oftalmoloxía. Neste sentido, o foco principal é o desenvolvemento de novos métodos baseados en aprendizaxe profunda que non requiran grandes cantidades de datos etiquetados para o adestramento e poidan aplicarse a imaxes de alta resolución. Para iso, presentamos un novo paradigma que permite aproveitar modalidades de imaxe complementarias non etiquetadas para o adestramento de redes neuronais profundas. Ademais, tamén desenvolvemos novos métodos para a análise en detalle das imaxes do fondo de ollo. Neste sentido, esta tese explora a análise de estruturas retinianas relevantes, así como o diagnóstico de diferentes enfermidades da retina. En xeral, os algoritmos desenvolvidos proporcionan resultados satisfactorios para a análise das imaxes de fondo de ollo, mesmo cando a dispoñibilidade de datos de adestramento etiquetados é limitada

Food for thought : consumer culture ideology in Regular Show

In this study, the aim was to analyse the representation of consumer culture in an American animated television series, Regular Show. Under this main goal, four subquestions were designed 1) How is junk food depicted in Regular Show cartoons? 2) What kind of junk food products are presented more often? 3) How does Regular Show contribute to maintain brand awareness in its audience? and 4) What kind of connotative readings can be made of Regular Show content that directly or indirectly emphasize consumer culture? The study design was based on the triangulation of two different methodologies: the content analysis of 46 episodes and a semiotic analysis of 3 images. The analysis revealed junk food items to be strongly depicted in the series, being sweet snacks and soda the items with the highest representations. Evidence showed how Regular Show series could be a possible contributor to maintain the brand awareness of its audience. The connotative readings of the images disclosed how consumer culture is emphasized and applauded in different ways. In the discussion, Regular Show was interpreted as a purveyor of nothing, a concept central to the theory of globalization that supported this study. Based on its content, Regular Show is perceived as a threat to the local and glocal forms of something that exist in the world