Beneficios de la Inclusión en Educación Primaria

Desarrollar escuelas con carácter inclusivo es un reto de la educación contemporánea. Para ello, debemos conseguir un cambio de actitud, así como una modificación en las acciones que beneficien a los niños con necesidades específicas de apoyo educativas especiales tanto temporales como permanentes. Afortunadamente la construcción de escuelas inclusivas con el fin de conseguir una escuela con menos restricciones posibles, está cada vez más presente en los objetivos de los centros. No obstante, durante los siglos XVIII y XIX el tipo de escuela predominante era un sistema segregado, caracterizado por separar a los niños con necesidades de los niños sin ellas. Se consideraba que los sujetos con discapacidades, no aprovechaban ni podían seguir el sistema educativo ordinario. De esta manera los alumnos de las escuelas ordinarias adoptaban una actitud de rechazo hacia aquellos con alguna deficiencia específica como los ciegos, paralíticos cerebrales, niños con síndrome de Down, autismo, parálisis cerebral, déficit de atención con o sin hiperactividad y otros síndromes asociados al retardo. El sentimiento de rechazo hacia este colectivo lo vivían intensamente los sujetos con necesidades pues no se sentían integrados. A partir de los años 60 se empezó a exigir que los derechos de las personas fueran contemplados en la sociedad y en la escuela. Por tanto, sería la propia sociedad la que comenzó a pedir que se aceptara y se ofrecieran las mismas oportunidades e igualdades en el trato de las personas con déficits. Actualmente, la visión de una escuela inclusiva donde todos los niños se sientan partícipes de su vida y de los centros escolares, así como queridos, está cada vez más presente. Es en esta reflexión en la que se basa este Trabajo Fin de Grado, en citar, argumentar, describir e investigar por medio de una investigación teórica y empírica, los beneficios que aporta la educación inclusiva no sólo al A.N.E.A.E sino también a los alumnos sin ellas. En cuanto al porqué de la elección del tema. Durante el grado de Magisterio, los profesores nos han enseñado los beneficios que la educación inclusiva ofrece a los A.N.E.A.E, no obstante, ha sido durante mi período de prácticas, cuando he podido observar y ser consciente de la importancia de ello

EUA and sCER Phase II Price Drivers: Unveiling the reasons for the existence of the EUA-sCER spread.

This article studies the price relationships between EU emissions allowances (EUAs) - valid under the EU Emissions Trading Scheme (EU ETS) - and secondary Certified Emissions Reductions (sCERs) - established from primary CERs generated through the Kyoto Protocol's Clean Development Mechanism (CDM). Given the price differences between EUAs and sCERs, financial and industrial operators may benefit from arbitrage strategies by buying sCERs and selling EUAs (i.e. selling the EUAsCER spread) to cover their compliance position as industrial operators are allowed to use sCERs towards compliance with their emissions cap within the European system up to 13.4%. Our central results show that the spread is mainly driven by EUA prices and market microstructure variables and less importantly, as we would expect, by emissions-related fundamental drivers. This might be justified by the fact that the EU ETS remains the greatest source of CER demand to date.Emissions Markets; Arbitrage; EUA-sCER Spread;

Sobre la vegetación de la alianza Cistion laurifolii en los alrededores de Valencia

Se da a conocer la presencia, en la provincia de Valencia y zonas limítrofes, de comunidades fruticosas silicícolas pertenecientes a la alianza Cistion laurifolii; las cuales quedan encuadradas en tres asociaciones, una de ellas ya conocida de áreas cercanas: Erico scopariae-Cistetum populifolii, y otras dos nuevas: Thymo leplophylli-Cistetum ladaniferi y Erico scopariae-Arctostaphylletum crassifoliae.The presence of shrubyacidophilous communities, in Valencia region, belonging to the phytosociological alliance Cistion laurifolii, is studied. The are aranged in three associations: Erico scopariae-Arctostaphylletum crassifoliae, the two last of them are [email protected] ; carjua(a)uv.e

Filmoteca de Valencia. Estudio de públicos

[ES] El cine es la actividad cultural con más adeptos, con diferencia. A pesar de ello, la Filmoteca de Valencia lleva sufriendo un descenso de público desde el año 2011. Ante esto y la preocupación de sus responsables, hemos llevado a cabo un trabajo de campo para encontrar las debilidades de la Filmoteca, con el objetivo de hacer crecer su número de asistentes.Mansanet Royo, S. (2016). Filmoteca de Valencia. Estudio de públicos. http://hdl.handle.net/10251/68966TFG

Local Deep Neural Networks for gender recognition

Deep learning methods are able to automatically discover better representations of the data to improve the performance of the classifiers. However, in computer vision tasks, such as the gender recognition problem, sometimes it is difficult to directly learn from the entire image. In this work we propose a new model called Local Deep Neural Network (Local-DNN), which is based on two key concepts: local features and deep architectures. The model learns from small overlapping regions in the visual field using discriminative feed forward networks with several layers. We evaluate our approach on two well-known gender benchmarks, showing that our Local-DNN outperforms other deep learning methods also evaluated and obtains state-of-the-art results in both benchmarks. (C) 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.This work was financially supported by the Ministerio de Ciencia e Innovacin (Spain), Plan Nacional de I-D+i, TEC2009-09146, and the FPI grant BES-2010-032945.Mansanet Sandín, J.; Albiol Colomer, A.; Paredes Palacios, R. (2016). Local Deep Neural Networks for gender recognition. Pattern Recognition Letters. 70:80-86. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2015.11.015S80867

Compatibilidad de las ZEPA con otras actividades y usos del territorio

Este trabajo trata de mostrar la complejidad que supone la ordenación de las Zonas de Especial Protección para las Aves (ZEPAs), debido a la abundante diversidad de los ecosistemas y otros problemas socioeconómicos. A causa de sus especiales características, es crucial establecer modelos de planificación y criterios que sirvan para ponderar de forma efectiva la compatibilidad entre la protección y la conservación de la naturaleza con el desarrollo sostenible.This paper aims to show how Birds Special Protection Areas (SPAs) have complex structures due to the high diversity of their ecosystems and the specific socio-economic problems. Given these special characteristics, it is crucial to set planning models and criteria by weighting up the compatibility between protection and conservation of the nature and sustainable developmen

Contributions to Deep Learning Models

[EN] Deep Learning is a new area of Machine Learning research which aims to create computational models that learn several representations of the data using deep architectures. These methods have become very popular over the last few years due to the remarkable results obtained in speech recognition, visual object recognition, object detection, natural language processing, etc. The goal of this thesis is to present some contributions to the Deep Learning framework, particularly focused on computer vision problems dealing with images. These contributions can be summarized in two novel methods proposed: a new regularization technique for Restricted Boltzmann Machines called Mask Selective Regularization (MSR), and a powerful discriminative network called Local Deep Neural Network (Local-DNN). On the one hand, the MSR method is based on taking advantage of the benefits of the L2 and the L1 regularizations techniques. Both regularizations are applied dynamically on the parameters of the RBM according to the state of the model during training and the topology of the input space. On the other hand, the Local-DNN model is based on two key concepts: local features and deep architectures. Similar to the convolutional networks, the Local-DNN model learns from local regions in the input image using a deep neural network. The network aims to classify each local feature according to the label of the sample to which it belongs, and all of these local contributions are taken into account during testing using a simple voting scheme. The methods proposed throughout the thesis have been evaluated in several experiments using various image datasets. The results obtained show the great performance of these approaches, particularly on gender recognition using face images, where the Local-DNN improves other state-of-the-art results.[ES] El Aprendizaje Profundo (Deep Learning en inglés) es una nueva área dentro del campo del Aprendizaje Automático que pretende crear modelos computacionales que aprendan varias representaciones de los datos utilizando arquitecturas profundas. Este tipo de métodos ha ganado mucha popularidad durante los últimos años debido a los impresionantes resultados obtenidos en diferentes tareas como el reconocimiento automático del habla, el reconocimiento y la detección automática de objetos, el procesamiento de lenguajes naturales, etc. El principal objetivo de esta tesis es aportar una serie de contribuciones realizadas dentro del marco del Aprendizaje Profundo, particularmente enfocadas a problemas relacionados con la visión por computador. Estas contribuciones se resumen en dos novedosos métodos: una nueva técnica de regularización para Restricted Boltzmann Machines llamada Mask Selective Regularization (MSR), y una potente red neuronal discriminativa llamada Local Deep Neural Network (Local-DNN). Por una lado, el método MSR se basa en aprovechar las ventajas de las técnicas de regularización clásicas basadas en las normas L2 y L1. Ambas regularizaciones se aplican sobre los parámetros de la RBM teniendo en cuenta el estado del modelo durante el entrenamiento y la topología de los datos de entrada. Por otro lado, El modelo Local-DNN se basa en dos conceptos fundamentales: características locales y arquitecturas profundas. De forma similar a las redes convolucionales, Local-DNN restringe el aprendizaje a regiones locales de la imagen de entrada. La red neuronal pretende clasificar cada característica local con la etiqueta de la imagen a la que pertenece, y, finalmente, todas estas contribuciones se tienen en cuenta utilizando un sencillo sistema de votación durante la predicción. Los métodos propuestos a lo largo de la tesis han sido ampliamente evaluados en varios experimentos utilizando distintas bases de datos, principalmente en problemas de visión por computador. Los resultados obtenidos muestran el buen funcionamiento de dichos métodos, y sirven para validar las estrategias planteadas. Entre ellos, destacan los resultados obtenidos aplicando el modelo Local-DNN al problema del reconocimiento de género utilizando imágenes faciales, donde se han mejorado los resultados publicados del estado del arte.[CA] L'Aprenentatge Profund (Deep Learning en anglès) és una nova àrea dins el camp de l'Aprenentatge Automàtic que pretén crear models computacionals que aprenguen diverses representacions de les dades utilitzant arquitectures profundes. Aquest tipus de mètodes ha guanyat molta popularitat durant els últims anys a causa dels impressionants resultats obtinguts en diverses tasques com el reconeixement automàtic de la parla, el reconeixement i la detecció automàtica d'objectes, el processament de llenguatges naturals, etc. El principal objectiu d'aquesta tesi és aportar una sèrie de contribucions realitzades dins del marc de l'Aprenentatge Profund, particularment enfocades a problemes relacionats amb la visió per computador. Aquestes contribucions es resumeixen en dos nous mètodes: una nova tècnica de regularització per Restricted Boltzmann Machines anomenada Mask Selective Regularization (MSR), i una potent xarxa neuronal discriminativa anomenada Local Deep Neural Network ( Local-DNN). D'una banda, el mètode MSR es basa en aprofitar els avantatges de les tècniques de regularització clàssiques basades en les normes L2 i L1. Les dues regularitzacions s'apliquen sobre els paràmetres de la RBM tenint en compte l'estat del model durant l'entrenament i la topologia de les dades d'entrada. D'altra banda, el model Local-DNN es basa en dos conceptes fonamentals: característiques locals i arquitectures profundes. De forma similar a les xarxes convolucionals, Local-DNN restringeix l'aprenentatge a regions locals de la imatge d'entrada. La xarxa neuronal pretén classificar cada característica local amb l'etiqueta de la imatge a la qual pertany, i, finalment, totes aquestes contribucions es fusionen durant la predicció utilitzant un senzill sistema de votació. Els mètodes proposats al llarg de la tesi han estat àmpliament avaluats en diversos experiments utilitzant diferents bases de dades, principalment en problemes de visió per computador. Els resultats obtinguts mostren el bon funcionament d'aquests mètodes, i serveixen per validar les estratègies plantejades. Entre d'ells, destaquen els resultats obtinguts aplicant el model Local-DNN al problema del reconeixement de gènere utilitzant imatges facials, on s'han millorat els resultats publicats de l'estat de l'art.Mansanet Sandín, J. (2016). Contributions to Deep Learning Models [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61296TESI