Se buscó determinar la relación entre el sentido de coherencia y los estilos de afrontamiento que utilizan los padres de hijos diagnosticados con Trastorno del espectro autista. La muestra estuvo conformada por 149 padres. Se utilizó la escala SOC-13 y la escala COPE-60, cuyos análisis de validez y confiabilidad fueron aceptables. Los resultados obtenidos evidencian que ambas variables se correlacionan. Las dimensiones de significatividad y comprensibilidad muestran una relación positiva y significativa con el estilo de afrontamiento enfocado en la tarea. Asimismo, se muestra una correlación negativa y significativa entre las 3 dimensiones del SOC y el estilo de afrontamiento evitativo. Por último, el estilo de afrontamiento social y emocional presentó una correlación negativa y significativa con la dimensión manejabilidad del SOC. / This research determined the relationship between the sense of coherence and the coping styles used by parents of children diagnosed with Autism Spectrum Disorder. The sample consisted of 149 parents. The Consistency Sense Scale (SOC-13) and the Stress Coping Scale (COPE-60) were used, whose validity and reliability analyzes were acceptable. The results obtained show that both variables are correlated. The dimensions of significance and understandability show a positive and significant relationship with the coping style focused on the task. Likewise, it shows a negative and significant correlation between the 3 dimensions of the SOC and the avoidance coping style. Finally, the social and emotional coping style presented a negative and significant correlation with the manageable dimension of the SOC. / Tesis

Cache coherence protocols based on tokens can provide low latency without relying on non-scalable interconnects thanks to the use of efficient requests that are unordered. However, when these unordered requests contend for the same memory block, they may cause protocols races. To resolve the races and ensure the completion of all the cache misses, token protocols use a starvation prevention mechanism that is inefficient and non-scalable in terms of required storage structures and generated traffic. Besides, token protocols use non-silent invalidations which increase the latency of write misses proportionally to the system size. All these problems make token protocols non-scalable. To overcome the main problems of token protocols and increase their scalability, we propose a new starvation prevention mechanism named Priority Requests. This mechanism resolves contention by an efficient, elegant, and flexible method based on ordered requests. Furthermore, thanks to Priority Requests, efficient techniques can be applied to limit the storage requirements of the starvation prevention mechanism, to reduce the total traffic generated for managing protocol races, and to reduce the latency of write misses. Thus, the main problems of token protocols can be solved, which, in turn, contributes to wide their efficiency and scalability. / Cuesta Sáez, BA. (2009). Efficient techniques to provide scalability for token-based cache coherence protocols [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6024

El aparato digestivo permite que los alimentos se conviertan en nutrientes y proporcionen al organismo las calorías y los elementos fundamentales para la vida, al mismo tiempo que se expulsan y eliminan los productos residuales de forma adecuada. La motilidad intestinal es muy importante para conseguir la segmentación del quimo y el tránsito intestinal y está determinada por la actividad mioeléctrica de las capas musculares intestinales. Dicha actividad también se le denomina electroenterograma (EEnG). La señal mioeléctrica es el resultado de una componente de baja frecuencia que en condiciones fisiológicas está siempre presente llamada onda lenta (OL) o ritmo eléctrico básico (BER) que constituye el marcapasos intestinal; y una componente de alta frecuencia llamada spike bursts o potenciales rápidos de acción que está asociada a las contracciones intestinales. El análisis del EEnG es un paso clave para monitorizar la actividad intestinal. El estudio del BER intestinal no sólo proporciona información acerca del ritmo básico de las contracciones del intestino, sino que puede ayudar a diagnosticar algunas patologías gastrointestinales. Para ofrecer esta herramienta como aplicación clínica, el registro de la señal del EEnG debe ser no invasivo. El objetivo de la presente Tesis Doctoral es detectar la actividad del marcapasos intestinal y caracterizar el ritmo eléctrico básico en el EEnG externo, comparándolo y estudiando su relación con el EEnG interno. Las señales analizadas fueron obtenidas simultáneamente en la superficie abdominal y en la serosa intestinal de perros Beagle en estado de ayuno. Los métodos de estimación autoregresivo (AR), autoregresivo de media móvil (ARMA), Prony y clasificación de señales múltiples (MUSIC), se emplearon para determinar la distribución espectral de potencia asociada a la actividad de la onda lenta, tanto en los registros internos como externos. Por otro lado, para estudiar la relación entre el espectro de la señal captada en superficie y las señales internas, se estimaron las funciones de coherencia utilizando los modelos autoregresivo multivariante (ARM) y MUSIC. / Moreno Vázquez, JDJ. (2011). Estudio espectral del ritmo eléctrico básico del intestino delgado para la monitorización no invasiva del marcapasos intestinal [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14276

Tesis por compendio / [ES] Esta tesis presenta soluciones de vanguardia basadas en algoritmos de computer vision (CV) y machine learning (ML) para ayudar a los expertos en el diagnóstico clínico. Se centra en dos áreas relevantes en el campo de la imagen médica: la patología digital y la oftalmología. Este trabajo propone diferentes paradigmas de machine learning y deep learning para abordar diversos escenarios de supervisión en el estudio del cáncer de próstata, el cáncer de vejiga y el glaucoma. En particular, se consideran métodos supervisados convencionales para segmentar y clasificar estructuras específicas de la próstata en imágenes histológicas digitalizadas. Para el reconocimiento de patrones específicos de la vejiga, se llevan a cabo enfoques totalmente no supervisados basados en técnicas de deep-clustering. Con respecto a la detección del glaucoma, se aplican algoritmos de memoria a corto plazo (LSTMs) que permiten llevar a cabo un aprendizaje recurrente a partir de volúmenes de tomografía por coherencia óptica en el dominio espectral (SD-OCT). Finalmente, se propone el uso de redes neuronales prototípicas (PNN) en un marco de few-shot learning para determinar el nivel de gravedad del glaucoma a partir de imágenes OCT circumpapilares. Los métodos de inteligencia artificial (IA) que se detallan en esta tesis proporcionan una valiosa herramienta de ayuda al diagnóstico por imagen, ya sea para el diagnóstico histológico del cáncer de próstata y vejiga o para la evaluación del glaucoma a partir de datos de OCT. / [CA] Aquesta tesi presenta solucions d'avantguarda basades en algorismes de *computer *vision (CV) i *machine *learning (ML) per a ajudar als experts en el diagnòstic clínic. Se centra en dues àrees rellevants en el camp de la imatge mèdica: la patologia digital i l'oftalmologia. Aquest treball proposa diferents paradigmes de *machine *learning i *deep *learning per a abordar diversos escenaris de supervisió en l'estudi del càncer de pròstata, el càncer de bufeta i el glaucoma. En particular, es consideren mètodes supervisats convencionals per a segmentar i classificar estructures específiques de la pròstata en imatges histològiques digitalitzades. Per al reconeixement de patrons específics de la bufeta, es duen a terme enfocaments totalment no supervisats basats en tècniques de *deep-*clustering. Respecte a la detecció del glaucoma, s'apliquen algorismes de memòria a curt termini (*LSTMs) que permeten dur a terme un aprenentatge recurrent a partir de volums de tomografia per coherència òptica en el domini espectral (SD-*OCT). Finalment, es proposa l'ús de xarxes neuronals *prototípicas (*PNN) en un marc de *few-*shot *learning per a determinar el nivell de gravetat del glaucoma a partir d'imatges *OCT *circumpapilares. Els mètodes d'intel·ligència artificial (*IA) que es detallen en aquesta tesi proporcionen una valuosa eina d'ajuda al diagnòstic per imatge, ja siga per al diagnòstic histològic del càncer de pròstata i bufeta o per a l'avaluació del glaucoma a partir de dades d'OCT. / [EN] This thesis presents cutting-edge solutions based on computer vision (CV) and machine learning (ML) algorithms to assist experts in clinical diagnosis. It focuses on two relevant areas at the forefront of medical imaging: digital pathology and ophthalmology. This work proposes different machine learning and deep learning paradigms to address various supervisory scenarios in the study of prostate cancer, bladder cancer and glaucoma. In particular, conventional supervised methods are considered for segmenting and classifying prostate-specific structures in digitised histological images. For bladder-specific pattern recognition, fully unsupervised approaches based on deep-clustering techniques are carried out. Regarding glaucoma detection, long-short term memory algorithms (LSTMs) are applied to perform recurrent learning from spectral-domain optical coherence tomography (SD-OCT) volumes. Finally, the use of prototypical neural networks (PNNs) in a few-shot learning framework is proposed to determine the severity level of glaucoma from circumpapillary OCT images. The artificial intelligence (AI) methods detailed in this thesis provide a valuable tool to aid diagnostic imaging, whether for the histological diagnosis of prostate and bladder cancer or glaucoma assessment from OCT data. / García Pardo, JG. (2022). Machine learning strategies for diagnostic imaging support on histopathology and optical coherence tomography [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/182400 / Compendio

The purpose of this paper is to explore the impact of international investment law rules in the Economic Constitutional Law, especially those included in investment chapters of Peruvian’s Free Trade Treaties. In particular, it is expected to demonstrate the following (i) International Investment Law is part of Peruvian Legal System; (ii) provisions of these laws are mandatory and should be applied domestically; and (iii) interpretation and implementation of this legal right should be executed consistently with domestic legal system and Peruvian international obligations. This agreed Interpretation between Investment Law and Economic Constitution will have a positive effect in rationalization of public entities actions avoiding abuses and maltreatment to investors, in order to improve investment climate as a key element forachieving country’s sustainable development. / Este trabajo tiene como objeto explorar el impacto que tienen las normas del derecho internacional de las inversiones, en específico aquellas de los capítulos de inversiones de los Tratados de Libre Comercio celebrados por el Perú, en el derecho constitucional económico. En concreto, se pretende demostrar lo siguiente: (i) el derecho internacional de las inversiones es parte del Ordenamiento Jurídico del Perú; (ii) las disposiciones de este derecho son obligatorias y deben aplicarse a nivel interno, y (iii) este derecho debe interpretarse e implementarse de manera coherente con el resto del ordenamiento interno y con las obligaciones internacionales del Perú. Esta interpretación concordada del derecho de inversiones y la Constitución económica tendrá un impacto positivo en la racionalización de la actuaciónde los órganos estatales, evitando arbitrariedades cuando sus medidas puedan afectar a un inversionista. De esta manera mejorará el clima de inversiones, el cual es un elemento necesario para lograr el desarrollo sostenible del país.