“…Tracing the ways America has been appropriated by pop culture produced outside the United States, he examines such icons as the Elvis-inspired performer Lee Towers and the Moroccan-Dutch rapper Ali B. This revised edition features a new chapter on Barack Obama's global celebrity and an afterword on teaching American pop culture. …”

Tabla de Contenidos: “…IMSS, INFO NA VIT Y SAR -- SUJE TOS DE ASE GU RA MIENTO OBLI GA TO RIO ANTE EL IMSS -- MOMENTO EN QUE SE INI CIA LA OBLI GA CIÓN PATRO NAL -- CON CEPTO PATRO NAL -- ELE MEN TOS PARA ACRE DI TAR LA EXIS TEN CIA DE UNA RELA CIÓN DE TRA BAJO -- CAPÍTULO VII INTEGRACIÓN DEL SALARIO PARA EFECTOS DEL IMSS E INFONAVIT -- INTE GRA CIÓN DEL SALA RIO BASE DE COTI ZA CIÓN -- INTE GRA CIÓN DEL SALA RIO BASE DE COTI ZA CIÓN CON ELE MEN TOS FIJOS -- GRA TI FI CA CIÓN ANUAL (AGUI NALDO) -- PRIMA VACA CIO NAL -- FAC TOR MÍNIMO DE INTE GRA CIÓN DEL SALA RIO BASE DE COTI ZA CIÓN -- PRIMA DOMI NI CAL -- DES PENSA -- AYUDA PARA TRANS PORTE -- ALI MEN TA CIÓN Y HABI TA CIÓN -- INTE GRA CIÓN DEL SALA RIO BASE DE COTI ZA CIÓN CON ELE MEN TOS VARIA BLES -- DÍAS DE SALA RIO DEVEN GADO -- COMI SIO NES -- TRA BAJO A DES TAJO -- INTE GRA CIÓN DEL SALA RIO BASE DE COTI ZA CIÓN CON ELE MEN TOS MIX TOS -- AVI SOS DE MODI FI CA CIÓN DE SALA RIO -- PRE MIOS DE ASIS TEN CIA Y PUN TUA LI DAD -- BONOS O PRE MIOS DE PRO DUC TI VI DAD -- COMI SIO NES Y DES TAJO CON SALA RIO DE GARAN TÍA -- SOBRE SUELDO POR SUPLEN CIAS -- INTE GRA CIÓN DEL SALA RIO BASE DE COTI ZA CIÓN CON TIEMPO EXTRAOR DI NA RIO -- CAPÍTULO VIII DETER MINACIÓN DEL ENTERO DE CUO TAS OBRERO-PATRO NA LES AL IMSS (...) -- DETER MI NA CIÓN DEL ENTERO DE CUO TAS OBRERO-PATRO NA LES AL IMSS Y DE APOR TA (...) -- TASAS DE FINAN CIA MIENTO PARA CAL CU LAR LAS CUO TAS OBRERO-PATRO NA LES DEL (...)…”

Tabla de Contenidos: “…Front Cover -- Multimodal Scene Understanding -- Copyright -- Contents -- List of Contributors -- 1 Introduction to Multimodal Scene Understanding -- 1.1 Introduction -- 1.2 Organization of the Book -- References -- 2 Deep Learning for Multimodal Data Fusion -- 2.1 Introduction -- 2.2 Related Work -- 2.3 Basics of Multimodal Deep Learning: VAEs and GANs -- 2.3.1 Auto-Encoder -- 2.3.2 Variational Auto-Encoder (VAE) -- 2.3.3 Generative Adversarial Network (GAN) -- 2.3.4 VAE-GAN -- 2.3.5 Adversarial Auto-Encoder (AAE) -- 2.3.6 Adversarial Variational Bayes (AVB) -- 2.3.7 ALI and BiGAN -- 2.4 Multimodal Image-to-Image Translation Networks -- 2.4.1 Pix2pix and Pix2pixHD -- 2.4.2 CycleGAN, DiscoGAN, and DualGAN -- 2.4.3 CoGAN -- 2.4.4 UNIT -- 2.4.5 Triangle GAN -- 2.5 Multimodal Encoder-Decoder Networks -- 2.5.1 Model Architecture -- 2.5.2 Multitask Training -- 2.5.3 Implementation Details -- 2.6 Experiments -- 2.6.1 Results on NYUDv2 Dataset -- 2.6.2 Results on Cityscape Dataset -- 2.6.3 Auxiliary Tasks -- 2.7 Conclusion -- References -- 3 Multimodal Semantic Segmentation: Fusion of RGB and Depth Data in Convolutional Neural Networks -- 3.1 Introduction -- 3.2 Overview -- 3.2.1 Image Classi cation and the VGG Network -- 3.2.2 Architectures for Pixel-level Labeling -- 3.2.3 Architectures for RGB and Depth Fusion -- 3.2.4 Datasets and Benchmarks -- 3.3 Methods -- 3.3.1 Datasets and Data Splitting -- 3.3.2 Preprocessing of the Stanford Dataset -- 3.3.3 Preprocessing of the ISPRS Dataset -- 3.3.4 One-channel Normal Label Representation -- 3.3.5 Color Spaces for RGB and Depth Fusion -- 3.3.6 Hyper-parameters and Training -- 3.4 Results and Discussion -- 3.4.1 Results and Discussion on the Stanford Dataset -- 3.4.2 Results and Discussion on the ISPRS Dataset -- 3.5 Conclusion -- References…”