La flexibilidad del obispo : Gregorio Magno, los judíos y la Regula pastoralis

El episcopado de Gregorio Magno (590-604) representa un hito al momento de analizar el derrotero del cristianismo entre la Antigüedad Tardía y el Alto Medioevo. Hombre de enorme flexibilidad política y discursiva, construyó -a lo largo de su vida- un repertorio textual de incalculable valor para el historiador moderno. En una de sus obras de mayor impacto en los siglos posteriores -la Regula pastoralis- el obispo de Roma analiza minuciosamente el rol del hombre de Iglesia en todas sus facetas, realizando especial hincapié en la parénesis. El objetivo de este trabajo será comparar algunas de las directivas allí vertidas con el accionar efectivo de Gregorio, observable en el Registrum epistularum. Para lograr tal fin, nos concentraremos en las epístolas referidas al judaísmo en general y a los judíos en particular. Observaremos, de tal modo, la concordancia entre algunos de los lineamientos gregorianos establecidos en la Regula y su aplicación en el caso judío

En los albores de la celestinesca : Sobre el "Romance nuevamente hecho de Calisto y Melibea" en el pliego suelto de 1513

El Romance nueuamente hecho de Calisto y Melibea, pliego suelto impreso en 1513 (Jacobo Cromberger, Sevilla), un "romance-cuento" (según Menéndez Pidal) de 680 versos octosilábicos, atestigua una pronta transformación genérica: de la prosa dramática de Celestina a un poema narrativo con narrador extradiegético. La trama concisa incluye los típicos motivos narrativos del romancero hispánico (por ejemplo, el protagonista como un cazador) y acentúa el tema del pecado y el castigo (tomado de los paratextos de Celestina), también presente en los primeros pliegos sueltos cantados por ciegos. Existen evidencias de que el texto base ha sido la Comedia, no la Tragicomedia. Este texto temprano debería ser considerado un hito en la historia de la celestinesca

La flexibilidad del obispo : Gregorio Magno, los judíos y la Regula pastoralis

El episcopado de Gregorio Magno (590-604) representa un hito al momento de analizar el derrotero del cristianismo entre la Antigüedad Tardía y el Alto Medioevo. Hombre de enorme flexibilidad política y discursiva, construyó -a lo largo de su vida- un repertorio textual de incalculable valor para el historiador moderno. En una de sus obras de mayor impacto en los siglos posteriores -la Regula pastoralis- el obispo de Roma analiza minuciosamente el rol del hombre de Iglesia en todas sus facetas, realizando especial hincapié en la parénesis. El objetivo de este trabajo será comparar algunas de las directivas allí vertidas con el accionar efectivo de Gregorio, observable en el Registrum epistularum. Para lograr tal fin, nos concentraremos en las epístolas referidas al judaísmo en general y a los judíos en particular. Observaremos, de tal modo, la concordancia entre algunos de los lineamientos gregorianos establecidos en la Regula y su aplicación en el caso judío

En los albores de la celestinesca : Sobre el "Romance nuevamente hecho de Calisto y Melibea" en el pliego suelto de 1513

El Romance nueuamente hecho de Calisto y Melibea, pliego suelto impreso en 1513 (Jacobo Cromberger, Sevilla), un "romance-cuento" (según Menéndez Pidal) de 680 versos octosilábicos, atestigua una pronta transformación genérica: de la prosa dramática de Celestina a un poema narrativo con narrador extradiegético. La trama concisa incluye los típicos motivos narrativos del romancero hispánico (por ejemplo, el protagonista como un cazador) y acentúa el tema del pecado y el castigo (tomado de los paratextos de Celestina), también presente en los primeros pliegos sueltos cantados por ciegos. Existen evidencias de que el texto base ha sido la Comedia, no la Tragicomedia. Este texto temprano debería ser considerado un hito en la historia de la celestinesca

La flexibilidad del obispo : Gregorio Magno, los judíos y la Regula pastoralis

El episcopado de Gregorio Magno (590-604) representa un hito al momento de analizar el derrotero del cristianismo entre la Antigüedad Tardía y el Alto Medioevo. Hombre de enorme flexibilidad política y discursiva, construyó -a lo largo de su vida- un repertorio textual de incalculable valor para el historiador moderno. En una de sus obras de mayor impacto en los siglos posteriores -la Regula pastoralis- el obispo de Roma analiza minuciosamente el rol del hombre de Iglesia en todas sus facetas, realizando especial hincapié en la parénesis. El objetivo de este trabajo será comparar algunas de las directivas allí vertidas con el accionar efectivo de Gregorio, observable en el Registrum epistularum. Para lograr tal fin, nos concentraremos en las epístolas referidas al judaísmo en general y a los judíos en particular. Observaremos, de tal modo, la concordancia entre algunos de los lineamientos gregorianos establecidos en la Regula y su aplicación en el caso judío

En los albores de la celestinesca : Sobre el "Romance nuevamente hecho de Calisto y Melibea" en el pliego suelto de 1513

El Romance nueuamente hecho de Calisto y Melibea, pliego suelto impreso en 1513 (Jacobo Cromberger, Sevilla), un "romance-cuento" (según Menéndez Pidal) de 680 versos octosilábicos, atestigua una pronta transformación genérica: de la prosa dramática de Celestina a un poema narrativo con narrador extradiegético. La trama concisa incluye los típicos motivos narrativos del romancero hispánico (por ejemplo, el protagonista como un cazador) y acentúa el tema del pecado y el castigo (tomado de los paratextos de Celestina), también presente en los primeros pliegos sueltos cantados por ciegos. Existen evidencias de que el texto base ha sido la Comedia, no la Tragicomedia. Este texto temprano debería ser considerado un hito en la historia de la celestinesca

Isotopic signatures and mercury content of arctic char and their prey, and water chemistry of 18 arctic Canadian lakes

Concentrations of mercury (Hg) have increased slowly in landlocked Arctic char over a 10- to 15-year period in the Arctic. Fluxes of Hg to sediments also show increases in most Arctic lakes. Correlation of Hg with trophic level (TL) was used to investigate and compare biomagnification of Hg in food webs from lakes in the Canadian Arctic sampled from 2002 to 2007. Concentrations of Hg (total Hg and methylmercury [MeHg]) in food webs were compared across longitudinal and latitudinal gradients in relation to d13C and d15N in periphyton, zooplankton, benthic invertebrates, and Arctic char of varying size-classes. Trophic magnification factors (TMFs) were calculated for the food web in each lake and related to available physical and chemical characteristics of the lakes. The relative content of MeHg increased with trophic level from 4.3 to 12.2% in periphyton, 41 to 79% in zooplankton, 59 to 72% in insects, and 74 to 100% in juvenile and adult char. The d13C signatures of adult char indicated coupling with benthic invertebrates. Cannibalism among char lengthened the food chain. Biomagnification was confirmed in all 18 lakes, with TMFs ranging from 3.5 ± 1.1 to 64.3 ± 0.8. Results indicate that TMFs and food chain length (FCL) are key factors in explaining interlake variability in biomagnification of [Hg] among different lakes.

(Table 1) Age, fork length, tissue d15N and d13C and mercury content of arctic char (Salvelinus alpinus) across the Canadian Arctic

Among-lake variation in mercury (Hg) concentrations in landlocked Arctic char was examined in 27 char populations from remote lakes across the Canadian Arctic. A total of 520 landlocked Arctic char were collected from 27 lakes, as well as sediments and surface water from a subset of lakes in 1999, 2002, and 2005 to 2007. Size, length, age, and trophic position (d15N) of individual char were determined and relationships with total Hg (THg) concentrations investigated, to identify a common covariate for adjustment using analysis of covariance (ANCOVA). A subset of 216 char from 24 populations was used for spatial comparison, after length-adjustment. The influence of trophic position and food web length and abiotic characteristics such as location, geomorphology, lake area, catchment area, catchment-to-lake area ratio of the lakes on adjusted THg concentrations in char muscle tissue were then evaluated. Arctic char from Amituk Lake (Cornwallis Island) had the highest Hg concentrations (1.31 µg/g wet wt), while Tessisoak Lake (Labrador, 0.07 µg/g wet wt) had the lowest. Concentrations of THg were positively correlated with size, d15N, and age, respectively, in 88,71, and 58% of 24 char populations. Length and d15N were correlated in 67% of 24 char populations. Food chain length did not explain the differences in length-adjusted THg concentrations in char. No relationships between adjusted THg concentrations in char and latitude or longitude were found, however, THg concentrations in char showed a positive correlation with catchment-to-lake area ratio. Furthermore, we conclude that inputs from the surrounding environment may influence THg concentrations, and will ultimately affect THg concentrations in char as a result of predicted climate-driven changes that may occur in Arctic lake watersheds.

Pipelined Radix- 2k Feedforward FFT Architectures

The appearance of radix-$2^{2}$ was a milestone in the design of pipelined FFT hardware architectures. Later, radix-$2^{2}$ was extended to radix-$2^{k}$ . However, radix-$2^{k}$ was only proposed for single-path delay feedback (SDF) architectures, but not for feedforward ones, also called multi-path delay commutator (MDC). This paper presents the radix-$2^{k}$ feedforward (MDC) FFT architectures. In feedforward architectures radix-$2^{k}$ can be used for any number of parallel samples which is a power of two. Furthermore, both decimation in frequency (DIF) and decimation in time (DIT) decompositions can be used. In addition to this, the designs can achieve very high throughputs, which makes them suitable for the most demanding applications. Indeed, the proposed radix-$2^{k}$ feedforward architectures require fewer hardware resources than parallel feedback ones, also called multi-path delay feedback (MDF), when several samples in parallel must be processed. As a result, the proposed radix-$2^{k}$ feedforward architectures not only offer an attractive solution for current applications, but also open up a new research line on feedforward structures.

Semi-supervised subspace clustering and applications to neuroscience

Machine learning techniques are used for extracting valuable knowledge from data. Nowa¬days, these techniques are becoming even more important due to the evolution in data ac¬quisition and storage, which is leading to data with different characteristics that must be exploited. Therefore, advances in data collection must be accompanied with advances in machine learning techniques to solve new challenges that might arise, on both academic and real applications. There are several machine learning techniques depending on both data characteristics and purpose. Unsupervised classification or clustering is one of the most known techniques when data lack of supervision (unlabeled data) and the aim is to discover data groups (clusters) according to their similarity. On the other hand, supervised classification needs data with supervision (labeled data) and its aim is to make predictions about labels of new data. The presence of data labels is a very important characteristic that guides not only the learning task but also other related tasks such as validation. When only some of the available data are labeled whereas the others remain unlabeled (partially labeled data), neither clustering nor supervised classification can be used. This scenario, which is becoming common nowadays because of labeling process ignorance or cost, is tackled with semi-supervised learning techniques. This thesis focuses on the branch of semi-supervised learning closest to clustering, i.e., to discover clusters using available labels as support to guide and improve the clustering process. Another important data characteristic, different from the presence of data labels, is the relevance or not of data features. Data are characterized by features, but it is possible that not all of them are relevant, or equally relevant, for the learning process. A recent clustering tendency, related to data relevance and called subspace clustering, claims that different clusters might be described by different feature subsets. This differs from traditional solutions to data relevance problem, where a single feature subset (usually the complete set of original features) is found and used to perform the clustering process. The proximity of this work to clustering leads to the first goal of this thesis. As commented above, clustering validation is a difficult task due to the absence of data labels. Although there are many indices that can be used to assess the quality of clustering solutions, these validations depend on clustering algorithms and data characteristics. Hence, in the first goal three known clustering algorithms are used to cluster data with outliers and noise, to critically study how some of the most known validation indices behave. The main goal of this work is however to combine semi-supervised clustering with subspace clustering to obtain clustering solutions that can be correctly validated by using either known indices or expert opinions. Two different algorithms are proposed from different points of view to discover clusters characterized by different subspaces. For the first algorithm, available data labels are used for searching for subspaces firstly, before searching for clusters. This algorithm assigns each instance to only one cluster (hard clustering) and is based on mapping known labels to subspaces using supervised classification techniques. Subspaces are then used to find clusters using traditional clustering techniques. The second algorithm uses available data labels to search for subspaces and clusters at the same time in an iterative process. This algorithm assigns each instance to each cluster based on a membership probability (soft clustering) and is based on integrating known labels and the search for subspaces into a model-based clustering approach. The different proposals are tested using different real and synthetic databases, and comparisons to other methods are also included when appropriate. Finally, as an example of real and current application, different machine learning tech¬niques, including one of the proposals of this work (the most sophisticated one) are applied to a task of one of the most challenging biological problems nowadays, the human brain model¬ing. Specifically, expert neuroscientists do not agree with a neuron classification for the brain cortex, which makes impossible not only any modeling attempt but also the day-to-day work without a common way to name neurons. Therefore, machine learning techniques may help to get an accepted solution to this problem, which can be an important milestone for future research in neuroscience. Resumen Las técnicas de aprendizaje automático se usan para extraer información valiosa de datos. Hoy en día, la importancia de estas técnicas está siendo incluso mayor, debido a que la evolución en la adquisición y almacenamiento de datos está llevando a datos con diferentes características que deben ser explotadas. Por lo tanto, los avances en la recolección de datos deben ir ligados a avances en las técnicas de aprendizaje automático para resolver nuevos retos que pueden aparecer, tanto en aplicaciones académicas como reales. Existen varias técnicas de aprendizaje automático dependiendo de las características de los datos y del propósito. La clasificación no supervisada o clustering es una de las técnicas más conocidas cuando los datos carecen de supervisión (datos sin etiqueta), siendo el objetivo descubrir nuevos grupos (agrupaciones) dependiendo de la similitud de los datos. Por otra parte, la clasificación supervisada necesita datos con supervisión (datos etiquetados) y su objetivo es realizar predicciones sobre las etiquetas de nuevos datos. La presencia de las etiquetas es una característica muy importante que guía no solo el aprendizaje sino también otras tareas relacionadas como la validación. Cuando solo algunos de los datos disponibles están etiquetados, mientras que el resto permanece sin etiqueta (datos parcialmente etiquetados), ni el clustering ni la clasificación supervisada se pueden utilizar. Este escenario, que está llegando a ser común hoy en día debido a la ignorancia o el coste del proceso de etiquetado, es abordado utilizando técnicas de aprendizaje semi-supervisadas. Esta tesis trata la rama del aprendizaje semi-supervisado más cercana al clustering, es decir, descubrir agrupaciones utilizando las etiquetas disponibles como apoyo para guiar y mejorar el proceso de clustering. Otra característica importante de los datos, distinta de la presencia de etiquetas, es la relevancia o no de los atributos de los datos. Los datos se caracterizan por atributos, pero es posible que no todos ellos sean relevantes, o igualmente relevantes, para el proceso de aprendizaje. Una tendencia reciente en clustering, relacionada con la relevancia de los datos y llamada clustering en subespacios, afirma que agrupaciones diferentes pueden estar descritas por subconjuntos de atributos diferentes. Esto difiere de las soluciones tradicionales para el problema de la relevancia de los datos, en las que se busca un único subconjunto de atributos (normalmente el conjunto original de atributos) y se utiliza para realizar el proceso de clustering. La cercanía de este trabajo con el clustering lleva al primer objetivo de la tesis. Como se ha comentado previamente, la validación en clustering es una tarea difícil debido a la ausencia de etiquetas. Aunque existen muchos índices que pueden usarse para evaluar la calidad de las soluciones de clustering, estas validaciones dependen de los algoritmos de clustering utilizados y de las características de los datos. Por lo tanto, en el primer objetivo tres conocidos algoritmos se usan para agrupar datos con valores atípicos y ruido para estudiar de forma crítica cómo se comportan algunos de los índices de validación más conocidos. El objetivo principal de este trabajo sin embargo es combinar clustering semi-supervisado con clustering en subespacios para obtener soluciones de clustering que puedan ser validadas de forma correcta utilizando índices conocidos u opiniones expertas. Se proponen dos algoritmos desde dos puntos de vista diferentes para descubrir agrupaciones caracterizadas por diferentes subespacios. Para el primer algoritmo, las etiquetas disponibles se usan para bus¬car en primer lugar los subespacios antes de buscar las agrupaciones. Este algoritmo asigna cada instancia a un único cluster (hard clustering) y se basa en mapear las etiquetas cono-cidas a subespacios utilizando técnicas de clasificación supervisada. El segundo algoritmo utiliza las etiquetas disponibles para buscar de forma simultánea los subespacios y las agru¬paciones en un proceso iterativo. Este algoritmo asigna cada instancia a cada cluster con una probabilidad de pertenencia (soft clustering) y se basa en integrar las etiquetas conocidas y la búsqueda en subespacios dentro de clustering basado en modelos. Las propuestas son probadas utilizando diferentes bases de datos reales y sintéticas, incluyendo comparaciones con otros métodos cuando resulten apropiadas. Finalmente, a modo de ejemplo de una aplicación real y actual, se aplican diferentes técnicas de aprendizaje automático, incluyendo una de las propuestas de este trabajo (la más sofisticada) a una tarea de uno de los problemas biológicos más desafiantes hoy en día, el modelado del cerebro humano. Específicamente, expertos neurocientíficos no se ponen de acuerdo en una clasificación de neuronas para la corteza cerebral, lo que imposibilita no sólo cualquier intento de modelado sino también el trabajo del día a día al no tener una forma estándar de llamar a las neuronas. Por lo tanto, las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar a conseguir una solución aceptada para este problema, lo cual puede ser un importante hito para investigaciones futuras en neurociencia.