Laser-fired contact optimization in c-Si solar cells

In this work we study the optimization of laser-fired contact (LFC) processing parameters, namely laser power and number of pulses, based on the electrical resistance measurement of an aluminum single LFC point. LFC process has been made through four passivation layers that are typically used in c-Si and mc-Si solar cell fabrication: thermally grown silicon oxide (SiO2), deposited phosphorus-doped amorphous silicon carbide (a-SiCx/H(n)), aluminum oxide (Al2O3) and silicon nitride (SiNx/H) films. Values for the LFC resistance normalized by the laser spot area in the range of 0.65–3 mΩ cm2 have been obtained

Selective ablation with UV lasers of a-Si:H thin film solar cells in direct scribing configuration

Monolithical series connection of silicon thin-film solar cells modules performed by laser scribing plays a very important role in the entire production of these devices. In the current laser process interconnection the two last steps are developed for a configuration of modules where the glass is essential as transparent substrate. In addition, the change of wavelength in the employed laser sources is sometimes enforced due to the nature of the different materials of the multilayer structure which make up the device. The aim of this work is to characterize the laser patterning involved in the monolithic interconnection process in a different configurations of processing than the usually performed with visible laser sources. To carry out this study, we use nanosecond and picosecond laser sources working at 355nm of wavelength in order to achieve the selective ablation of the material from the film side. To assess this selective removal of material has been used EDX (energy dispersive using X-ray) analysis

Holocene distribution of woody taxa at the westernmost limit of the Circumboreal/Mediterranean boundary: evidence from wood remains

Información paleoecológica relativa a la distribución de táxones arbóreos durante el holoceno, basado en restos fósiles leñosos.

Construcción de redes de pequeño mundo mediante selección sesgada.

En la actualidad las redes de Pequeño Mundo están presentes en muchas aplicaciones distribuidas, pudiéndose construir estas redes añadiendo, a un grafo base, enlaces de largo alcance tomados conforme a una determinada distribución de probabiblidad. Los sistemas distribuidos actuales utilizan soluciones ad hoc específicas para calcular los enlaces de largo alcance. En este artículo proponemos un nuevo algoritmo distribuido llamado Selección Sesgada (SS), que utilizando únicamente un servicio de muestreo uniforme (que puede estar implementado mediante un protocolo gossip), es capaz de seleccionar enlaces largos conforme a cualquier distribución de probabilidad. SS es un algoritmo iterativo que dispone de un único parámetro (r) para indicar el número de iteraciones que debe ejecutarse. Se ha probado que la muestra obtenida con el algoritmo SS converge a la distribución objetivo a medida que aumenta el valor de r. También se ha calculado la cota analítica del error relativo máximo, para un determinado valor de r. Aunque este artículo se propone para el algoritmo SS como una herramienta para tomar muestras de nodos en una red, puede emplearse en cualquier contexto en el que sea necesario realizar un muestreo conforme a una determinada distribución de probabilidad, necesitando para funcionar únicamente un servicio de muestreo uniforme. Se han construido redes de Pequeño Mundo, modelo Kleinberg, utilizando SS para escoger los enlaces (vecinos) de largo alcance en estructuras de tipo toro. Hemos observado que con un número reducido de iteraciones (1) SS tiene un comportamiento muy similar a la distribución armónica de Kleinberg y (2) el número medio de saltos, utilizando enrutamiento ávido, no es peor que en una red construida con la distribución de Leinberg. También se ha observado que antes de obtener la convergencia, el número medio de saltos es menor que en las redes construidas mediante la distribución armónica de Leinberg (14% mejor en un toro de 1000 x 1000).

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Estudio comparativo de la denominación de los revestimientos de cal. De los tratados clásicos a la bibliografía actual

Análisis comparativo de la denominación que han recibido los revestimientos a lo largo de la historia, con especial atención a los revestimientos en base cal.

Influencia de organizaciones en el desarrollo rural: caso de Salinas, San Luis de Potosí

La organización es considerada como elemento estratégico en el desarrollo de una localidad rural, ya que a través de ésta se obtienen mayores beneficios, permite a las personas desarrollar sus capacidades y son impulsoras de proyectos dentro de las comunidades. Sin embargo, es común que los territorios rurales cuenten con un tejido asociativo desarticulado que limita esas posibilidades. Por lo anterior se planteo conocer las causas de la escasa participación de la sociedad en grupos organizados y la problemática que enfrentan las organizaciones asentadas en un territorio, a través de un estudio de caso en el municipio de Salinas, San Luis Potosí, México, en 2009. El objetivo de este trabajo es identificar las causas que están originando que la organización no tenga impacto en el municipio, lo que permitirá formular una estrategia para lograr que ésta sea un motor de desarrollo en el territorio. Los resultados indican que la mayoría de las personas no participan en ningún tipo de organización aún cuando les gusta trabajar en grupo. En general, las organizaciones se enfrentan a dificultades para tomar acuerdos y cumplir los compromisos adquiridos. Las organizaciones formales en el municipio incluyen organizaciones económicas y de representación. Ambas presentan problemas internos relacionados con la falta de recursos económicos, la escasa capacitación y la falta compromiso del grupo; elementos que no han permitido su consolidación y su participación en el desarrollo del territorio.

La vivienda tradicional de la Medina de Argel en la epoca otomana (siglos XVI- XIX) y sus antecedentes hispano-magrebies

Este trabajo de investigación se compone de ocho capítulos ilustrados con varios planos referentes a la evolución y composición urbana de la Medina de Argel, un plano de la restitución de la estructura urbana de la ciudad, varias láminas correspondientes a plantas, secciones y alzados de 45 casas del actual caso histórico, otras láminas en las cuales se sintetizan los diferentes tipos de viviendas, la tipología de las entradas y la de las habitaciones, además de reproducciones de grabados, dibujos y planos parciales que se escalonan entre los siglos XVI y XIX, estos últimos hallados en distintos archivos. La tesis aborda, como núcleo central, el análisis pormenorizado de la vivienda tradicional de la Medina de Argel y su evolución a lo largo de los tres siglos de la época otomana, ilustrado por una abundante documentación planimétrica y apoyado en documentos históricos. La localización de casas que fueron propiedad de andalusíes o habitadas por miembros de su comunidad, se ha realizado a través del estudio de documentos de códices encontrados principalmente en el Archivo Nacional de Argel. Los diferentes elementos que componen el marco urbano y las diferentes etapas de su desarrollo se estudian a través de cuatro secciones temáticas: la infraestructura políco-militar, como fundamento del asentamiento del poder otomano; la estructura urbana, basada en la restitución de las calles y en su organización en barrios; el sistema económico, estructurado en mercados y repartido entre los diferentes gremios, y el abastecimiento de agua, suministrado por acueductos y distribuido entre las fuentes. El último capítulo está dedicado a la investigación de los posibles antecedentes de las casas de la Medina de Argel y se ofrece una panorámica global de la arquitectura residencial por orden cronológico. En las conclusiones generales se subrayan las nuevas aportaciones con respecto a las características urbanas de la Medina, así como su expansión, y se destaca la evolución de estas viviendas con las hispano-magrebies

Sistemas de atado estructural del siglo XVI en el palacio de don Fernando de la Cerda y Silva en Toledo, a la luz de la tratadística

Estudio y análisis de los sistemas de atado en las estructuras de madera del palacio de Don Fernando de la Cerda en Toledo

Functional roles of HypC and HupK in the biosynthesis of [NiFe] hydrogenase in Rhizobium leguminosarum.

Some rhizobia induce a hydrogen (H2)-uptake system with a [NiFe] hydrogenase along with nitrogenase to recover part of the energy lost as H2. Biosynthesis of NiFe hydrogenases is a process that ocurrs in the cytoplasm, where a number of auxiliary proteins (products of hup and hyp genes) are required to synthesize and insert the metal cofactors into the enzyme structural units. Although HypC is expressed in all hydrogenase systems, HupF and HupK are found only in bacteria that express the hydrogenase in the presence of oxygen (O2). Co-purification experiments have demonstrated HypC-HupK and HypC-HupL interactions. Results have shown that some conserved residues from HypC and HupK play a protective role of hydrogenase against the presence of O2.

El jardín clásico en España : un análisis arquitectónico

Si bien se han ido realizando análisis sistemáticos desde el punto de vista arquitectónico de los diferentes jardines nacionales europeos, el jardín clásico español, a pesar del importante incremento de bibliografía operado en la última década, no ha sido todavía estudiado desde los criterios compositivos y espaciales propios de la disciplina arquitectónica. Responde el jardín clásico español a una organización perspectiva que proviene de las construcciones espaciales originadas y desarrolladas en Italia durante los siglos XV y XVI; establece, además, una importante conexión con la arquitectura de jardines contemporánea, es decir, las grandes corrientes europeas –desde el jardín renacentista italiano al barroco francés-, que asume, interpreta e incluso supera en cuanto a organización unitaria e integración con su entorno en varios ejemplos señeros. Pero esta imbricación europea se ve puntualizada por una influencia primordial: el concepto islámico del espacio arquitectónico, caracterizado por la fragmentación y la pérdida de la axialidad, que en España se extiende de forma generalizada. Fusionada con los principios perspectivos provenientes de Italia, esta concepción espacial proporciona a los jardines –y demás edificios- una gran riqueza espacial que, poco analizada y mal comprendida, se ha considerado habitualmente como falta de pericia compositiva. Este hecho ha negado a los jardines españoles originalidad alguna –otorgada, en cambio, a los hispanomusulmanes- y una clasificación periférica en la historia de la disciplina. El jardín clásico español presenta tres etapas principales: una primera, durante los siglos XVI y XVII, que se podría denominar renacentista; una segunda, en la primera mitad del siglo XVIII, de ascendencia barroca francesa, y, por último, en la segunda mitad del Ochocientos, el jardín neoclásico, que en buena medida retoma la organización formal de la primera etapa renacentista. Las tres influencias preponderantes en el jardín renacentista español son la hispanomusulmana, procedente de la ocupación islámica en España desde el siglo VIII hasta el XV, cuya estela se mantiene durante todo el desarrollo del jardín clásico; una flamenca, de menor calado y cuyo origen está en los contactos políticos de la corona española con Flandes, y, por último, la italiana, de donde procederá la espacialidad perspectiva propia del Renacimiento, extendida por toda Europa y conocida en España asimismo por vínculos políticos y culturales. El jardín hispanomusulmán va a proporcionar los rasgos distintivos de la jardinería española posterior, derivados de la necesaria adaptación compositiva a un medio físico poco idóneo para la implantación de jardines. Esta cuestión se soluciona tradicionalmente de forma perfecta con el patio y el apoyo de una serie de elementos arquitectónicos de carácter ligero articulados aleatoriamente con la vivienda para organizar su entorno, operación que produce un organismo superior asimétrico y estructurado a partir de pequeños fragmentos ordenados por ejes quebrados, cuyo crecimiento no presupone un cambio en las cualidades espaciales del jardín. Esta ordenación quebrada y la fragmentación espacial tienden a embarazar la unidad perspectiva renacentista, de tal forma que el jardín español no presenta grandes ejes visuales ni espacios fugados, sino pequeñas piezas independientes –adaptadas mejor a la corrección climática y al riego- que se agregan sin intención de regularidad o simetría, pues buscan la ambigüedad espacial mediante la ofuscación de la percepción y orientación en el jardín, como sucedía en las obras hispanomusulmanas. El jardín renacentista español tendrá una doble vertiente dependiendo del medio físico donde se asiente: si este es poco propicio a la implantación de jardines, se recuperará la ordenación espacial medieval musulmana como respuesta compositiva a dicho entorno remiso, pues los ensayos de jardines basados en elementos arquitectónicos, ante la dificultad de estructurar el espacio del jardín en España con las componentes naturales –topografía, vegetación y agua-, se realizaron con éxito y se reutilizaron en siglos posteriores, e incluso alcanzan el momento actual; contemporáneamente, en territorios propicios a la creación de jardines –generalmente, riberas de ríos-, se podrá desarrollar el espacio perspectivo unitario italiano, que producirá ejemplos de gran calidad. Así, Felipe II creará de forma simultánea jardines muy diferentes según su ubicación. Entre los de carácter más medieval destacan los del Alcázar de Madrid y Valsaín –con el antecedente de Yuste, promovido por Carlos V-, y de los plenamente renacentistas, la Casa de Campo, El Escorial y Aranjuez, éstos últimos de Juan Bautista de Toledo. Los dos primeros se organizan con varios recintos independientes articulados por ejes quebrados y ordenados a partir de elementos ligeros –galerías, torreones, miradores- que se proyectan hacia el exterior para dar forma al entorno inmediato del palacio. Los últimos, en cambio, utilizan las posibilidades del medio natural para estructurar los jardines, y establecen magníficos ejes de raigambre renacentista, origen de espacios perspectivos unitarios de gran interés, dado su tamaño y temprana fecha de creación. Así, en la Casa de Campo la villa se articula con un jardín llano cuya unidad espacial no tiene parangón en la Italia del momento; en Aranjuez, el Jardín de la Isla, independiente en su trazado del palacio que lo propicia, presenta una superposición de dos ejes con gradientes en sentido contrario, y una ordenación a escala territorial, las Huertas de Picotajo, con una malla focalizada de doble simetría adaptada a un difícil meandro del río Jarama y con capacidad de extensión ilimitada en la vega de Aranjuez, que es contemporánea pero mucho más evolucionada que los primeros tridentes creados en Italia y anterior en un siglo a las formalizaciones de Versalles. Frente a estas realizaciones reales, en España los jardines nobiliarios responden a una clara influencia medieval, como los del duque de Alcalá en Bornos, el marqués de Mondéjar, Bellaflor en Sevilla, la Casa del Rey en Arganda o el cigarral de Buenavista en Toledo. Pero en paralelo con éstos y promovidos por nobles conectados con Italia, se están implantando jardines de hispanomusulmana-, en fechas incluso anteriores a los construidos por la corona. Así, el marqués de Villena construye en Cadalso de los Vidrios un jardín con una tempranísima ordenación en terrazas que se integra con su entorno; el duque de Alba en Abadía realiza la misma operación con mayor desarrollo espacial; y en Béjar por el duque de esta ciudad salmantina se establece otro jardín de clara espacialidad italiana, pero con la casa fuera de la ordenación. El siglo XVII supone, en los escasos ejemplos construidos, la prolongación de la espacialidad renacentista introducida por Juan Bautista de Toledo. Hay una clara continuidad en los jardines aterrazados, como La Zarzuela y La Florida, mientras en el ejemplo llano principal, el Buen Retiro, se atiende más a la fragmentación hispana y a una adaptación de los sistemas de extensión al aumento de escala. Así había sucedido en Italia, donde los jardines de malla ortogonal se convirtieron en grandes parques focalizados, con avenidas arboladas y remates perspectivos, elementos que se repiten en el jardín madrileño, aunque sin la unidad conseguida en los precedentes mediante la focalización. El siglo XVIII va a conocer la nueva dinastía de los Borbones y el jardín barroco francés, que supondrá un cambio radical en la concepción espacial del jardín, aunque la influencia hispana no dejará de producirse. El tamaño de estos jardines, su coste de implantación y mantenimiento y la falta de adaptación al medio físico español serán los factores principales del escaso desarrollo que el jardín de Le Nôtre alcanzó en España. A pesar de los proyectos realizados - algunos de gran calidad, como los de Robert de Cotte para el Buen Retiro, los del Palacio Real Nuevo, el de Riofrío y el del castillo de Villaviciosa de Odón-, sólo se van a construir escasos parterres de los denominados urbanos. Entre ellos hay que destacar los del Buen Retiro, Aranjuez y palacios de Liria, Buenavista y Altamira en Madrid, Piedrahita para los duques de Alba, el convento de Santa Bárbara, Migas Calientes –algunos de éstos quedaron en proyecto-, a los que se añade un gran jardín con todos los componentes, que es San Ildefonso de La Granja. En La Granja se puede encontrar un parque completo a la francesa, que responde en mayor medida a los principios establecidos en el tratado de Dezallier d'Argenville que a la influencia directa de las obras de Le Nôtre. Pero la ordenación canónica de jardín barroco francés se particulariza mediante los dispositivos proyectuales de origen hispano, pues se desjerarquizan los ejes principales impidiendo su continuidad, que queda truncada por desarrollos paralelos, interrupciones perspectivas y ejes quebrados. En la segunda mitad del siglo XVIII, los propios monarcas Borbones recuperarán los jardines regulares de los Austrias, cuyos tipos llano y aterrazado tuvieron un importante desarrollo con Felipe II y Juan Bautista de Toledo y gozaban de un merecido prestigio. Ya con Fernando VI se introdujeron ordenaciones de inspiración renacentista, como en el Jardín del Príncipe de Aranjuez; pero será con su hermano Carlos III cuando se revisen las actuaciones filipinas. Juan de Villanueva fue el autor de los principales jardines del momento -entre ellos, las Casitas realizadas para el príncipe de Asturias, el futuro Carlos IV y su hermano el infante Don Gabriel- aunque Ventura Rodríguez realizó en esos años un magnífico epílogo del jardín aterrazado en España: el palacio para el infante Don Luis en Boadilla del Monte, así como proyectos para el parque del Palacio Real Nuevo. En las Casitas de El Escorial –en menor medida en El Pardo-, Villanueva recoge una larga tradición de jardines aterrazados que, además, inserta magistralmente en su entorno, dentro de la secular tradición española de adaptación al medio físico. Lejos de presentar una lectura canónica, aunque utilizando todos los recursos del tipo, el arquitecto consigue la ambigüedad espacial hispana mediante la superposición en el eje longitudinal de dos gradaciones de dirección contraria, accesos quebrados e interrupción de las visuales y el viario, sin prescindir de una ordenación clásica. También de Villanueva son el proyecto definitivo del Jardín Botánico, de gran claridad compositiva y orden científico, y, para el Palacio Real Nuevo y su entorno, el jardín previo a las Reales Caballerizas y una remodelación de la Casa de Campo y su acceso.

Fostering English-taught higher education programs in a Spanish university: the "TechEnglish" innovative project

In recent years, coinciding with adjustments to the Bologna process, many European universities have attempted to improve their international profile by increasing course offerings in English. According to the Institute of International Education (IIE), Spain has notably increased its English-taught higher education programs, ranking fifth in the list of European countries by number of English-taught Master's programs in 2013. This article presents the goals and preliminary results of an on-going innovative education project (TechEnglish) that aims to promote course offerings in English at the Technical University of Madrid (Universidad Politécnica de Madrid, UPM). The UPM is the oldest and largest of all Technical Universities in Spain. It offers graduate and postgraduate programs that cover all the engineering disciplines as well as architecture. Currently, the UPM has no specific bilingual/multilingual program to promote teaching in English, although there is an Educational Model Whitepaper (with a focus on undergraduate degrees) that promotes the development of activities like an International Semester or a unique shared curriculum. The TechEnglish project is an attempt to foster courses taught in English at 7 UPM Technical Schools, including students and 80 faculty members. Four tasks were identified: (1) to design a university wide framework to increase course offerings, (2) to identify administrative difficulties, (3) to increase visibility of courses offered, and (4) to disseminate the results of the project. First, to design a program we analyzed existing programs at other Spanish universities, and other projects and efforts already under way at the UPM. A total of 13 plans were analyzed and classified according to their relation with students (learning), professors (teaching), administration, course offerings, other actors/institutions within the university (e.g., language departments), funds and projects, dissemination activities, mobility plans and quality control. Second, to begin to identify administrative and organizational difficulties in the implementation of teaching in English, we first estimated the current and potential course offerings at the undergraduate level at the UPM using a survey (student, teacher and administrative demand, level of English and willingness to work in English). Third, to make the course offerings more attractive for both Spanish and international students we examined the way the most prestigious universities in Spain and in Europe try to improve the visibility of their academic offerings in English. Finally, to disseminate the results of the project we created a web page and a workspace on the Moodle education platform and prepared conferences and workshops within the UPM. Preliminary results show that increasing course offerings in English is an important step to promote the internationalization of the University. The main difficulties identified at the UPM were related to how to acknowledge/certify the departments, teachers or students involved in English courses, how students should register for the courses, how departments should split and schedule the courses (Spanish and English), and the lack of qualified personnel. A concerted effort could be made to increase the visibility of English-taught programs offered on-line.