#Información de entrenamiento de perros

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Yandere Platónico Mephisto Pheles, Amaimon y Lucifer x Ex-wire Lectora(TRADUCCION)

Género: Headcanons

Lector: femenino

Advertencias: COMPORTAMIENTO YANDERE, YANDERE PLATÓNICO, COMPORTAMIENTO OBSESIVO, MENCIONES DE LECTORA ROTA, FAMILIA FORZADA, ¿los tres JUNTOS en el título NO es suficiente advertencia? Illuminati, Amaimon es malo a veces.

como se dijo arriba, (lectora) tiene un pasado muy complicado con los demonios, al punto de odiarlos.

puede ser cualquier cosa sinceramente, ya sea que su familia haya sido afectada por la noche azul, por el distrito 13 o simplemente que sus padres hayan sido exorcistas que hayan muerto en la linea del deber.

de cualquier manera, (lectora) termino desarrollando un gran odio hacia estas criaturas y decidio que se convertiria en exorcista, para asi sacar toda esa rabia contenida.

en general, me imagino a esta (lectora) como una persona bastante agresiva y con problemas para abrirse, por lo que saca sus emociones mediante arranques de ira.

pero al mismo tiempo es muy inteligente, usa su entorno a su favor y sabe como aprovechar sus recursos.

tiene lo que llamamos "inteligencia callejera"

no tengo ni idea de quien podria ser quien cuidaria de (lectora) durante su entrenamiento antes de ser Ex-wire, aunque con su personalidad, huiria de cualquier cuidador que tuviera.

(creo que la unica excepción seria Angel porque 1- es fuerte asf y 2- comparten un odio hacia los demonios similar).

(lectora) logra entrar en la clase de los Ex-wire, y destaca tanto para bien...como para mal.

primero que nada, sus compañeros tienen un rato difícil tratando de hablar con ella(incluso Shiemi) justamente por su actitud cerrada, ademas de que por lo mismo tiene roces constantes con Izumo e incluso con Bon.

y lo mas importante ella siente algo raro con Rin...

(lectora) no sabe que es, pero ya lo odia.

el unico a salvo de sus arranques es Konekomaru prácticamente (y el niño raro con las marionetas, como sea que se llame).

es por este mismo alboroto que causa que termina llamando la atención equivocada.

Mephisto es el primero en interesarle (lectora)

no desde el inicio como tal, no no, si bien Mephisto habia notado su actitud completamente salvaje en comparación a sus compañeras (lo cual el encontraba hilarante por decir lo menos) creo que no seria el detonante para que se ingeresara en (lectora).

creo que es solo hasta que (lectora) llega a compartir su experiencia, su horrible pasado con los demonios, el ODIO puro y ardiente que les tiene, que Mephisto la encuentra muy interesante.

ay los humanos, tan diversos y con muchas facetas~

pero definitivamente a Mephisto le gustó lo abierta que era (lectora) en su odio, que no buscara supremacia moral ni nada por el estilo, ella solo queria sangre y eso le encanta!

asi que intenta acercarse de forma muy poco sutil y ver mas de esa faceta sabiendo lo mucho que odia a los demonios.

aparenciendose de la nada en los pasillos para asustarla y que ella lo maldijera, aparecer con su forma de perro en su cuarto a paracitar(para luego ser hechado a patadas) y un largo etc.

de esta forma no solo se incertaba en la vida de (lectora) sino que tambien aprendía mas de ella en el proceso, dando incapie a la creciente obsesión.

Mephisto quiere saber mas sobre esta estudiante "problematica" que ha llamado su interes, ya sea tener su expediente academico o toda la información habida y por haber que tenga, el no esta satisfecho hasta no tenerlo todo.

es hasta casi como si hubiera reemplazado la lectura de manga por el historial de (lectora)😅🤣

de esta forma, ahora cada vez que se topaba con (lectora), Mephisto hace chistes y bromas cada vez mas personales, mas intimas.

y eso da mucho miedo.

aparte de que se comporta de forma mas...pegote con (lectora).

y eso MUY obvio.

le saluda con un ABRAZO o con una palmada en la cabeza(no, no le importa si le muerdes o le intentas pegar).

e incluso es el primero en pedirle a (lectora) que le llame "Oni-chan"

(que puto asco--)

Mephisto es como el hermano mayor que te molesta constantemente.

y es muy difícil salirse de su agarre.

¿intentas salir fuera de los dormitorios? aparece en forma de perro.

intentas ir a caminar por el campus? aparece de forma aleatoria. es imposible sorprenderlo.

pero si tiene algo asi como un agente que le ayuda a mantener a (lectora) a raya.

ahi es cuando entra Amaimon.

sinceramente Amaimon no le interesaria (lectora) al principio, mas alla que su hermano mayor parecia tener un interes en ella.

asi que, cuando le dije que la vigilara, no pensó mucho en eso aparte de que era una molestia.

si bien Amaimon encuentra la tarea de "cuidar de (lectora)" molesto, realmente no puede hacer mucho contra su hermano. aunque creo que para divertirse de vez en cuando haria que algunas cosas le calleran encima a (lectora) solo para hacerla enojar. cómo tirarle insectos o dejar cosas creepys en su locker

es aburrido para el, mejor qje ser un hamster, pero extremadamente aburrido, asi que empieza a meterse con ella.

ella claramente lo ve y lo maldice cada vez que lo ve apunto de hacerle una "travesura" o cuando lo escucha comentando sobre lo "debil que es" en los entrenamientos. le parece chistoso verla toda refunfuruñada.

aunque eventualmente pasa a ser mas que eso.

Amaimon parece bastante despreocupado, pero con el pasar del tiempo, Toma su "tarea" de "proteger" a (lectora) mas en serio.

después de todo, siendo tan debil ¿quien mas podría cuidarla?

es de los primeros en matar por el "bienestar" de (lectora).

digo, el puede hacerlo mientras no sea ninguno de los hermanos Okumura, dejale tener algo de diversión.

a la par de que empieza a querer tener mas interacción con (lectora) mas alla de hacerla enojar.

pelear, por ejemplo.

después de todo debe haber algo en ella que llamo la atención de su hermano mayor ¿talvez tiene algo que el no se de cuenta?

aunque sin saberlo solo esta cayendo en la misma trampa obsesiva que su hermano.

una vez que Amaimon se vuelve un estudiante, ten por seguro que va a estar pegado a (lectora) e insistiendole que peleen, pero ella directamente lo manda a la mierda cada vez o trata de huir de su alcance, sin éxito.

Es como el meme de "PELEA CONMIGO!!"🤣

aunque no me malinterpretes, creo que seria el mas manejable de los tres, incluso el "mejor" hermano dentro de lo que cabe.

(Bonus si eres un pariente lejano de Shiemihaza, talvez explicaria porque Mephisto le gusta tanto meterse contigo, para joder con el Vaticano)

el ya entendió que no puede hacer que (lectora) pelee con el molestandola, por lo que ahora simplemente trata de "decifrar" que diablos hace para llegar a eso.

aunque al mismo tiempo, siendo tan despreocupado como es, no tiene tanto problema en darle algo de tiempo a solas a (lectora) e incluso puede distraer un rato s Mephisto para que ella este menos irritable.

Amaimon descubre que en realidad le gusta cuando (lectora) habla y no solo gruñe.

es como ese hermano incómodo pero que si le haces un favor te cubre la espalda, mas o menos.

porque el quiere que pases tiempo con el.

hace que (lectora) minimo si no va a pelear con el, lo vea pelear.

creo que lowkey quiere monstrarle lo fuerte que es porque bueno, Ego. pero también es una forma de medir la fuerza de (lectora) por sus reacciones.

aunque dudo que esta (lectora) se deje intimidar.

definitivamente es el primero en sugerir eliminar a toda la familia de (lectora) si es que le que queda una :)

realmente no es un fan de que (lectora) le llame hermano como Mephisto, pero exige el respeto de un hermano mayor y en algun punto no dejará que (lectora) le pase por encima.

Mephisto y el discuten sobre si es buena idea dejar s (lectora) pelear con el o no, justamente porque Mephisto no quiere que se lastime.

y Amaimon QUIERE entender que le hizo encariñarse tanto con ella. talvez peleando lo entienda.

AHORA, EL PLATO PRINCIPAL.

LUCIFER

(lectora) al principio solo lo conoceria por ciertas menciones de Amaimon que quedaron en nada, pero cuando ocurre la declaración de guerra del los Illuminati o en todo caso algo relacionado con la seccion 13, ahí entiende todo...

hay una pequeña posibilidad de que Shima le haya contado a los Illuminati de (lectora) al ver lo "cercana" que era a Mephisto, lo que haría que Lucifer se interesara.

¿porque sus hermanos estan tan interesados en un estudiante completamente humano que nisiquiera esta emparentado a ellos?

(lectora: same hombre, same)

asi que naturalmente el hace que investiguen sobre (lectora) para entender porque de la nada sus hermanos parecen tan apegados a un simple humano.

quien sabe, talvez sirva para los Illuminati de alguna manera.

(ignorando el caso hipotetico de ser descendiente de ShiemiHaza) cuando Lucifer no encuentra nada realmente relevante en su busqueda, esta con mas dudas que antes, pero lo razona, tal vez la humana tiene algun tipo de ritual del cual solo sabe Mephisto.

TIENE que haber algo que haga que su hermano se ponga asi.

por lo mismo, si Lucifer intenta preguntar directamente a Mephisto, este se pone muy a la defensiva, diciendole que sw aleje de los estudiantes y sobretodo de (lectora).

lo cual solo le da mas motivacion para querer saber mas sobre ella.

asi que 1- viendo que ella realmente no quiere estar con Mephisto y Amaimon le ordena a Shima que la reclute o 2-(mas probable) directamente la secuestra durante la declaración de la guerra a la verdadera cruz.

sea como sea, (lectora) termina en la nave de los Illuminati mas desquiciada que nunca, y bueno, tiene sentido ¡ahora no solo la acosan, persiguen y jalan de un lado a otro, sino que la secuestran!

aun si Lucifer mantiene los modales y cortesia, en cuanto (lectora) se da cuenta que es un demonio, se vuelve salvaje y trata de saliese por todos los medios posibles ¡incluso tirarse de la nave!

afortunadamente Homare la vigila constantemente y para su alivio es muy poco conversadora.

pero Lucifer sigue bastante confundido ¿si este humano no tiene absolutamente nada de especial entonces porque es importante?

aunque entiende un poco mejor cuando Mephisto exige que le devuelva a su "hermana"

ah, asi que era eso. lazos familiares.

es el mas rapido en aceptar que (lectora) es algo asi como un nuevo hermano, por lo que en cuanto se entera de esta nueva información, va con (lectora) y exige saber TODO de ella.

gustos, disgustos, como era su vida, sus habilidades, sus debilidades, que va, que su lado mas obsesivo sale a la luz.

y (lectora) está tan confundida que apenas responde un 1/4 de las preguntas.

ahora, Lucifer es como convinar a Mephisto y Amaimon.

es muy protector, pero no esta encima de (lectora) todo el dia(al menos no el mismo, Homare suele ser quien vigila a lectora)

quiere que (lectora) lo trate como un hermano mayor y ser referido como tal, pero no la fuerza.

usa un enfoque similar a con Yukio. la atrae lentamente para que ella se acostumbre a EL.

pero no significa que no sea malo.

si (lectora) sigue teniendo familia, el los usara como amenaza constante contra (lectora) para que mejore su actitud y comportamiento, no esta por encima de matarlos si se siente particularmente celoso.

aunque creo que el mataria si o si a los hermanos de (lectora) si ella los tuviera. después de todo ella ya los tiene a el y a sus hermanos, unos humanos nunca podrian equipararse.

no pasa tanto tiempo con (lectora) como los otros dos, pero lo compensa con regalos BASTANTE caros y cosas que sabe que le gustan(por haberla stalkeado).

creo que solo devolveria a (lectora) si es que se llega a una especie de acuerdo con Mephisto, en el cual ambos comparten a (lectora) y Amaimon va con ella cuando este con ambos, de esa forma Mephisto puede asegurar que Lucifer devuelva a (lectora) y viceversa.

se que esto era de su relación como hermanos con (lectora) pero me recuerda mucho a unos padres divorciados que comparten la custodia de los hijos... aunque claro, estos padres estan chiflados.

llendo directamente a todos juntos, no es tan malo como uno pensaría.

Mephisto es el mayor dolor de trasero, eso es seguro. es MUY POSESIVO con (lectora) a un punto casi ridículo.

le gusta ponerle ropa similar a el, es una forma de "mostrar dominio" y le gusta pensar que asi parecen mas familia.

estando con el preparate para mucho contacto físico no deseado y a pasar HORAS viendo sufrir a tus ex compañeros de clase sufrir de sus artimañas y quedarte al margen porque ya no puedes nisiquiera portar un arma...

INFANTILIZACION A MAXIMA POTENCIA, le encanta mimar a (lectora) y actuar como si fuera una niña pequeña, ya sea porque le divierte verla enojada o porque para jn ser de miles de años como el, efectivamente ella ES un bebe.

reacciona MUY mal a que se rompan las reglas, si (lectora) quiere salvarse de un castigo (mas probable tener huesos rotos, aún si acelera el tiempo para que no sea TAN malo, es horrible) debe ir con Amaimon.

es el mejor, ya lo dije.

mas que nada porque el "entiende" mejor la situación de estsr bajo el pulgar de su hermano mayor y ahora puede entender un poco mejor el afecto, aun si sigue siendo toxico.

pero no te dejes de engañar.

si el ve la mas minima posibilidad de que (lectora) lo vaya a dejar, entonces el le dira a Mephisto o a Lucifer para arruinar cualquier plan, el es asi.

aparte de que el sigue a (lectora) s todas partes para "informar" a Mephisto y Lucifer de su bienestar. y es imposible perderlo, tiene conexión con toda la tierra y una gran habilidad para encontrar lo que quiere. ni lo intentes.

aunque mientras le des algo de afecto y dulces, en realidad es bastante manejable, no es pegajoso ni excesivamente celoso, solo muy agresivo y protector.

(otro que querria matar a los hermanos de lectora al verlos como una amenaza a su relación).

y Lucifer...

no es TAN posesivo como Mephisto, pero definitivamente quiere que todos sepan que (lectora) es SU hermana.

tiene un gran respeto por las reglas y el quiere que se cumplan, pero cuando es (lectora) quien las rompe, es bastante mas indulgente.

ojo, no quiero decir aue este exento de castigos horribles, si (lectora) sobrepasa un limite de errores, entonces no se salvara de uno.

pero Lucifer va mas por el lado Psicológico de las cosas.

le hace creer a (lectora) que ella esta en control de la situación, una situación donde no tiene ninguna ventaja real.

de esa forma se gana su favor pero hace que caiga en su trampa.

porque EL es el que tiene el control de todo. si (lectora) llega lejos, es porque el lo permite.

muy protector, mas que Mephisto, si fuera por el ella no saldria de la base Illuminati, pero al mismo le da mucha mas autonomía que Pheles a (lectora).

es muy difícil llegar a un acuerdo con el, pero al menos se puede usar su propio sentido de las relgas en su contra :D

creo que el que tiene mas posibilidades de romper a (lectora) seria Mephisto, seguido de Lucifer, estos dos sin duda lo harian adrede para que (lectora) dejade de intentar huir. Amaimon solo lo haria por accidente por su nulo conocimiento de la mente humana.

si (lectora) desarrolla sindrome de Estocolmo ¡Mephisto esta organizando una puta fiesta! incluso LUCIFER estaria feliz ¡(lectora) ha vuelto a sus sentidos! y Amaimon estaria contento pero definitivamente extrañaria los enfados.

como resumen, es un caos, pero se equilibran de ciertas formas curiosas para que tengas un poco de cada mundo.

en general, es un trio yandere MUY jodido con el que estar, pero ve el lado positivo! nunca estaras sola...

[divierteteetb]

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[laguaridadelnagual]

Investigan a perro policía por dar mordidas

Ayke, un pastor alemán de la unidad canina del Departamento de Policía de Santa Fe (SFPD), en Nuevo México, Estados Unidos, está bajo investigación por haber mordido a más personas que cualquier otro perro del departamento. Esta investigación interna se inició después de un incidente en marzo, cuando Ayke atacó a uno de los oficiales del departamento. Según información del periódico Santa Fe New Mexican, citada por la agencia de noticias Associated Press (AP), Ayke ha registrado el mayor número de mordidas en la unidad canina del SFPD. A pesar de estas acusaciones, Ayke continúa activo en servicio. Sus cuidadores y el subjefe de policía, Ben Valdez, aseguran que el perro no representa un riesgo para el público. Valdez defendió la decisión de mantener a Ayke en servicio, argumentando que los perros de la unidad K-9 son esenciales para tareas como la detección de drogas y explosivos, así como para la captura de sospechosos. El Departamento de Policía de Santa Fe adquirió a Ayke y otros perros de la unidad K-9 en 2020, con un costo aproximado de 4,400 dólares cada uno, además de 2,200 dólares por un curso de certificación inicial. Anualmente, el departamento invierte alrededor de 4,800 dólares en alimentación y 2,000 dólares en atención veterinaria por perro. Los perros deben completar al menos 320 horas de capacitación al año, y sus manejadores deben superar pruebas de bienestar físico y psicológico. La ciudad también enfrenta una demanda presentada por un oficial que sufrió un ataque durante un ejercicio de entrenamiento en 2022, resultando en la necesidad de cirugía plástica. Este caso añade más presión al escrutinio sobre Ayke y la política de uso de perros en el departamento. Las políticas internas del SFPD requieren que todas las mordeduras de perros policía sean documentadas para evaluar si se siguieron los protocolos adecuados y determinar si se necesitan acciones correctivas contra los manejadores. Esta práctica tiene como objetivo asegurar que el uso de perros policía se realice de manera segura y efectiva. En respuesta a las críticas sobre el uso de perros policía, Valdez afirmó que los K-9 son un activo valioso para la comunidad y que, cuando se utilizan adecuadamente, no presentan inconvenientes. Sin embargo, el uso de perros policía ha sido objeto de debate a nivel nacional. Según el Proyecto Marshall, no existe una base de datos nacional para el seguimiento del uso de los K-9, aunque las mordeduras por parte de estos perros han sido documentadas en casi todos los estados. Las demandas por mordeduras de perros policía son difíciles de ganar debido a que los agentes suelen estar protegidos de la responsabilidad civil. Ayke sigue siendo una herramienta valiosa para el SFPD, pero su caso pone de manifiesto la necesidad de una supervisión rigurosa y la implementación de políticas claras para asegurar la seguridad de oficiales y ciudadanos. Read the full article

[wolvesliverpool]

¿Cuáles son los resultados de las carreras de galgos hoy?

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¿Cuáles son los resultados de las carreras de galgos hoy?

Galgos ganadores hoy

Los galgos son una raza de perros conocida por su rapidez y agilidad en carreras de velocidad. Estos caninos han sido criados a lo largo de los años para ser excelentes corredores, y su capacidad para alcanzar grandes velocidades los convierte en verdaderos atletas en el mundo canino. En las competencias de galgos, es común ver a estos elegantes perros correr por la pista con una gracia y determinación impresionantes.

Hoy queremos hablar de los "galgos ganadores", aquellos perros que destacan en las competencias y se llevan los primeros lugares. Estos galgos no solo son rápidos, sino que también muestran una increíble resistencia y habilidad para sortear obstáculos en la pista. Su instinto de caza y su pasión por correr los impulsan a dar lo mejor de sí en cada carrera.

Los galgos ganadores son admirados por su destreza y espíritu competitivo. Sus cuidadores y entrenadores juegan un papel clave en su éxito, brindándoles el cuidado necesario y el entrenamiento adecuado para que puedan desplegar todo su potencial en las competencias. Detrás de cada galgo ganador hay un equipo dedicado que trabaja arduamente para garantizar su bienestar y preparación.

En resumen, los galgos ganadores son un verdadero espectáculo en las pistas de carreras, demostrando que con determinación, talento y dedicación, pueden alcanzar la victoria. Admiramos a estos increíbles perros por su pasión por correr y por ser verdaderos campeones en el mundo de las carreras de galgos. ¡Que sigan cosechando éxitos y alegrando a todos los amantes de este deporte canino!

Resultados carreras galgos

Los resultados de las carreras de galgos son un tema de interés para muchos aficionados a este deporte. Estas competiciones ofrecen emoción y adrenalina a quienes participan en ellas y a quienes siguen de cerca el desempeño de los perros corredores.

Para aquellos que siguen de cerca las carreras de galgos, los resultados son cruciales para evaluar el rendimiento de los perros y los entrenadores. Estos resultados no solo muestran qué perros han ganado o perdido, sino también proporcionan información valiosa sobre su velocidad, resistencia y habilidades de carrera. Además, los resultados pueden ayudar a los aficionados a tomar decisiones informadas al hacer apuestas en futuras carreras.

Los resultados de las carreras de galgos suelen incluir información detallada sobre cada competencia, como la distancia recorrida, el tiempo empleado por cada perro en completar la carrera, la posición final de cada competidor y, en ocasiones, detalles adicionales como las condiciones climáticas y el estado de la pista.

Muchos aficionados a las carreras de galgos buscan estos resultados en línea, donde pueden encontrar fácilmente tablas clasificatorias, estadísticas y análisis de las carreras. Además, algunas pistas de carreras ofrecen servicios de transmisión en vivo para que los seguidores puedan ver las carreras y conocer los resultados en tiempo real.

En resumen, los resultados de las carreras de galgos son una parte integral de este deporte, ya que proporcionan información importante para los participantes y seguidores, así como la emoción de seguir de cerca el rendimiento de los perros corredores.

Clasificación competiciones galgos

En el mundo de las carreras de galgos, la clasificación de las competiciones juega un papel fundamental en determinar la habilidad y el rendimiento de los perros participantes. Estas competiciones suelen dividirse en categorías basadas en la edad y el nivel de experiencia de los galgos, lo que permite a los espectadores y apostadores tener una idea clara de qué esperar de cada carrera.

Una de las clasificaciones más comunes en las competiciones de galgos es la categoría de novatos, donde participan perros jóvenes y menos experimentados que están comenzando en el mundo de las carreras. Estas carreras suelen ser una excelente manera de que los galgos adquieran experiencia y demuestren su potencial.

Otra categoría importante es la de galgos veteranos, donde compiten aquellos perros con más experiencia y habilidad en las carreras. Estos galgos suelen ofrecer un espectáculo emocionante y reñido, ya que han perfeccionado sus habilidades a lo largo de los años.

Además, las competiciones de galgos suelen clasificarse según la distancia de la carrera, como carreras de corta, media y larga distancia. Cada tipo de carrera requiere estrategias y habilidades diferentes, lo que añade emoción y variedad a las competiciones.

En resumen, la clasificación de las competiciones de galgos es crucial para garantizar carreras justas y emocionantes, y para destacar el talento y la habilidad de estos impresionantes animales atletas.

Información galgos carreras

Los galgos carreras son una raza de perros conocida por su velocidad y agilidad en la pista. Estos animales han sido utilizados tradicionalmente en carreras de galgos, una actividad popular en algunos países. Las carreras de galgos implican que los perros compitan en pistas especializadas, persiguiendo un señuelo mecánico que simula una liebre en movimiento.

Es importante destacar que en algunos lugares se han planteado preocupaciones sobre el bienestar de los galgos utilizados en estas carreras. Algunas organizaciones defensoras de los animales han denunciado prácticas cuestionables, como el maltrato y el abandono de los galgos una vez que no son aptos para correr.

En muchos países, se han implementado regulaciones para proteger a los galgos y garantizar su bienestar durante las carreras. Estas regulaciones incluyen medidas sobre las condiciones en las que se mantienen los perros, la atención veterinaria que reciben y la prohibición de ciertas prácticas que puedan ser perjudiciales para los animales.

Además, en algunos lugares se ha impulsado la adopción de galgos retirados de las carreras, brindándoles una segunda oportunidad en un hogar amoroso. Muchos galgos son animales cariñosos y fieles que pueden adaptarse perfectamente a la vida familiar después de su carrera deportiva.

En conclusión, si bien las carreras de galgos son una actividad arraigada en ciertos lugares, es fundamental garantizar el bienestar de estos animales y promover prácticas éticas en su crianza y participación en este tipo de eventos.

Ganadores jornada galgos

En la competición de galgos, cada jornada tiene a sus propios ganadores destacados que deleitan a los espectadores con su destreza y velocidad. Estos perros compiten en carreras de alta intensidad, demostrando su agilidad y resistencia en cada paso que dan. Los galgos son conocidos por su velocidad sobresaliente y su capacidad para anticipar los movimientos de sus oponentes, lo que los convierte en atletas impresionantes en el mundo canino.

Los ganadores de cada jornada de galgos son celebrados no solo por su habilidad en la pista, sino también por el trabajo arduo y la dedicación de sus entrenadores. La preparación física y mental que requiere competir en este deporte es intensa, y los galgos y sus cuidadores invierten tiempo y esfuerzo para alcanzar la excelencia en cada carrera.

Observar a los ganadores de una jornada de galgos en acción es una experiencia emocionante y fascinante. Los espectadores quedan impresionados por la velocidad con la que estos perros corren y la determinación que muestran en cada curva y recta de la pista. Los ganadores destacados suelen recibir reconocimiento y premios por su desempeño excepcional, lo que añade un incentivo adicional para competir al más alto nivel.

En resumen, los ganadores de jornadas de galgos son verdaderos atletas que demuestran su habilidad y dedicación en cada carrera. Su desempeño inspira admiración y respeto entre los aficionados a este apasionante deporte de carreras caninas.

[prozesa]

🧠 Todo sobre la Inteligencia Artificial

En la era digital actual, la inteligencia artificial ha emergido como una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. Desde asistentes virtuales que responden a nuestras preguntas hasta sistemas de recomendación que anticipan nuestros gustos, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas. Pero, ¿cómo funciona realmente esta sorprendente tecnología? En este artículo, exploraremos los fundamentos de la inteligencia artificial, desentrañando sus mecanismos, algoritmos y aplicaciones. Acompáñanos en un viaje fascinante hacia el corazón de la inteligencia artificial y descubre cómo esta disciplina en constante evolución está dando forma al presente y al futuro de la tecnología y la sociedad. Principales conceptos que explican la inteligencia artificial: Aprendizaje automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma a partir de datos. En lugar de programar explícitamente una tarea, como identificar imágenes de gatos o perros, los sistemas de aprendizaje automático utilizan datos históricos para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: - Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se proporciona al algoritmo un conjunto de datos de entrenamiento que contiene ejemplos etiquetados. Por ejemplo, imágenes de gatos etiquetadas como "gato" y perros etiquetados como "perro". El algoritmo aprende a asociar características de las imágenes con las etiquetas correspondientes y puede luego hacer predicciones precisas en datos no etiquetados. - Aprendizaje no supervisado: Aquí, el algoritmo se enfrenta a un conjunto de datos sin etiquetas y debe encontrar patrones o estructuras inherentes en los datos. Por ejemplo, en la agrupación (clustering), el algoritmo puede identificar grupos de datos similares sin conocer las categorías por adelantado. - Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): En este caso, el algoritmo interactúa con un entorno y toma decisiones para maximizar una recompensa acumulativa. A medida que interactúa con el entorno, el algoritmo aprende a tomar acciones que conducen a resultados más deseables. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en una variedad de técnicas y enfoques, que incluyen desde árboles de decisión y regresión lineal hasta redes neuronales profundas. El proceso de aprendizaje automático generalmente implica la selección de un modelo adecuado, la alimentación de datos de entrenamiento al modelo y la optimización de sus parámetros para minimizar errores y mejorar el rendimiento. El aprendizaje automático se aplica en una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de fraudes en transacciones financieras hasta la recomendación de productos en plataformas de comercio electrónico y la toma de decisiones en vehículos autónomos. Es una disciplina en constante evolución que impulsa el avance de la inteligencia artificial y la automatización en numerosos campos. Redes Neuronales Artificiales: Las redes neuronales artificiales son un componente central de la inteligencia artificial, diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano en la toma de decisiones y procesamiento de información. Estas redes están compuestas por unidades llamadas neuronas artificiales o nodos, organizadas en capas interconectadas, y se utilizan en una variedad de tareas, desde reconocimiento de patrones hasta procesamiento de lenguaje natural. A continuación, se describen los elementos clave de las redes neuronales artificiales: - Neuronas artificiales (nodos): Cada neurona artificial recibe entradas, realiza cálculos en función de esas entradas y produce una salida. Estos cálculos pueden ser tan simples como una suma ponderada o tan complejos como una función no lineal. - Conexiones ponderadas: Las conexiones entre las neuronas están ponderadas, lo que significa que cada conexión tiene un peso que determina la influencia de la neurona de entrada en la neurona de salida. Estos pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para que la red aprenda a reconocer patrones y realizar tareas específicas. - Capas: Las neuronas se organizan en capas, que generalmente se dividen en tres tipos: capa de entrada, capas ocultas y capa de salida. La capa de entrada recibe datos crudos, las capas ocultas realizan cálculos intermedios y la capa de salida produce la respuesta final de la red. - Aprendizaje supervisado: Las redes neuronales artificiales a menudo se entrenan mediante aprendizaje supervisado, lo que implica proporcionar ejemplos de entrada junto con las salidas deseadas. El algoritmo ajusta los pesos de las conexiones para minimizar la diferencia entre las salidas previstas y las reales. - Aprendizaje profundo (Deep Learning): Las redes neuronales profundas son un subconjunto de las redes neuronales que tienen múltiples capas ocultas. El aprendizaje profundo permite representaciones más complejas de los datos y se ha utilizado con éxito en aplicaciones como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural. - Funciones de activación: Cada neurona artificial utiliza una función de activación que introduce no linealidad en la red. Esto es esencial para que las redes neuronales puedan aprender y representar patrones complejos en los datos. Las redes neuronales artificiales se aplican en una amplia gama de aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes, la traducción automática, la detección de fraudes y la toma de decisiones en tiempo real. Su capacidad para aprender y adaptarse a partir de grandes conjuntos de datos ha llevado a avances significativos en la resolución de problemas complejos en la inteligencia artificial. Algoritmos de Clasificación: Los algoritmos de clasificación son una categoría fundamental en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se utilizan para asignar categorías o etiquetas a elementos de datos en función de sus características. Estos algoritmos son esenciales para tareas como la detección de spam en correos electrónicos, la clasificación de documentos, el diagnóstico médico y la identificación de objetos en imágenes. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de clasificación: - Clases o categorías: En una tarea de clasificación, los datos se dividen en categorías o clases. Por ejemplo, en la clasificación de correos electrónicos, las clases pueden ser "spam" y "no spam". - Características o atributos: Cada elemento de datos se describe mediante un conjunto de características o atributos que son relevantes para la tarea de clasificación. En la clasificación de imágenes, las características pueden incluir el color, la textura y la forma de los objetos. - Modelo de clasificación: Un modelo de clasificación es un algoritmo o un conjunto de reglas matemáticas que toma las características de un elemento de datos como entrada y produce una etiqueta de clase como salida. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de clasificación pueda realizar predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto contiene ejemplos de datos junto con sus etiquetas o categorías correctas. - Evaluación del modelo: Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos de prueba independiente para medir su capacidad de hacer predicciones precisas. Se utilizan métricas como la precisión, la recall y la F1-score para evaluar su rendimiento. - Algoritmos de clasificación comunes: Algunos de los algoritmos de clasificación más comunes incluyen la Regresión Logística, el K-Nearest Neighbors (K-NN), el Support Vector Machine (SVM), y los Árboles de Decisión, entre otros. - Clasificación multiclase y binaria: Los problemas de clasificación pueden ser binarios, donde se distinguen entre dos clases, o multiclase, donde se deben asignar elementos de datos a más de dos clases. - Sobreajuste y regularización: Es importante abordar el sobreajuste (cuando un modelo se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento) mediante técnicas de regularización para mejorar la generalización del modelo a nuevos datos. - Selección de características: En algunos casos, es esencial seleccionar las características más relevantes para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Los algoritmos de clasificación son fundamentales en una amplia gama de aplicaciones, desde el filtrado de spam en el correo electrónico hasta la clasificación de imágenes médicas y la identificación de fraudes en transacciones financieras. Su capacidad para automatizar la asignación de categorías a datos ha impulsado avances significativos en la toma de decisiones basada en datos en numerosos campos. Algoritmos de Regresión: Los algoritmos de regresión son una parte esencial del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utilizan para predecir valores numéricos a partir de datos. Estos valores numéricos pueden representar precios, cantidades, temperaturas u otras medidas cuantitativas. La regresión es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde la predicción de ventas hasta la estimación de precios de bienes raíces. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de regresión: - Variable dependiente: En un problema de regresión, hay una variable que deseamos predecir, llamada variable dependiente o objetivo. Esta variable es continua y numérica. Por ejemplo, en la predicción de precios de casas, la variable dependiente es el precio de la casa. - Variables independientes o características: Para hacer una predicción, se utilizan una o más variables independientes (también conocidas como características) que se consideran relevantes para la tarea de regresión. Estas características pueden incluir datos como el tamaño de una casa, la ubicación, el número de habitaciones, etc. - Modelo de regresión: Un modelo de regresión es una función matemática que mapea las características de entrada a la variable dependiente. Los modelos de regresión pueden ser lineales (como la regresión lineal), polinomiales, no lineales (como la regresión logística) y más. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de regresión pueda hacer predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento que incluye ejemplos de características y sus valores correspondientes de la variable dependiente. - Métricas de evaluación: Para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión, se utilizan métricas como el error cuadrático medio (MSE), el coeficiente de determinación (R²) y otros que miden qué tan cerca están las predicciones del modelo de los valores reales. - Regularización: Al igual que en los algoritmos de clasificación, es importante controlar el sobreajuste en los modelos de regresión mediante técnicas de regularización como L1 (Lasso) y L2 (Ridge). - Validación cruzada: La validación cruzada es una técnica que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión y asegurarse de que sea capaz de generalizar bien a datos no vistos. - Aplicaciones: Los algoritmos de regresión se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como predicción de precios de acciones, estimación de demanda de productos, pronóstico del clima y análisis de tendencias en datos económicos. Los algoritmos de regresión son esenciales para resolver problemas que requieren la predicción de valores numéricos. Su versatilidad y aplicabilidad a una amplia gama de dominios hacen que sean herramientas valiosas en la toma de decisiones basada en datos y en la modelización de relaciones entre variables. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar texto y lenguaje de manera similar a cómo lo hacen los seres humanos. El NLP es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de chatbot y traducción automática hasta análisis de sentimientos y resumen de texto. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Procesamiento de Lenguaje Natural: - Tokenización: La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens", que pueden ser palabras, frases o caracteres. Esta es la primera etapa en la comprensión del lenguaje natural. - Análisis morfológico: En el NLP, se realiza un análisis morfológico para descomponer palabras en sus componentes básicos, como raíces, prefijos y sufijos. Esto es esencial para tareas como la lematización y la extracción de información. - Análisis sintáctico: El análisis sintáctico se centra en la estructura gramatical del lenguaje. Permite comprender la relación entre palabras en una oración y cómo se combinan para formar significado. - Análisis semántico: El análisis semántico se refiere a la comprensión del significado de las palabras y frases en el contexto. Es esencial para tareas como la identificación de entidades nombradas y la interpretación del sentido de las oraciones. - Modelos de lenguaje: Los modelos de lenguaje son algoritmos y sistemas que se entrenan en grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano. Ejemplos incluyen el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) y modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). - Chatbots y asistentes virtuales: Los chatbots y asistentes virtuales utilizan el NLP para comprender las preguntas y comandos de los usuarios y proporcionar respuestas o realizar acciones específicas. - Traducción automática: Los sistemas de traducción automática, como Google Translate, utilizan el NLP para traducir texto de un idioma a otro. - Análisis de sentimientos: El NLP se utiliza para determinar el tono y la opinión en el texto, lo que es valioso en el análisis de comentarios de clientes, redes sociales y revisiones de productos. - Resumen de texto: El NLP se utiliza para resumir automáticamente documentos largos o artículos, extrayendo las ideas principales y reduciendo el contenido. - Procesamiento de voz y habla: Además del texto escrito, el NLP se aplica al procesamiento de voz y habla, permitiendo la transcripción de voz, comandos de voz y sistemas de reconocimiento de voz. El Procesamiento de Lenguaje Natural es una disciplina en constante evolución que tiene un impacto significativo en la forma en que interactuamos con la tecnología y el lenguaje escrito y hablado. Los avances en NLP están impulsando aplicaciones innovadoras en comunicación, análisis de datos y automatización de tareas relacionadas con el lenguaje humano. Visión por Computadora: La visión por computadora es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en enseñar a las máquinas a interpretar y comprender el mundo visual que las rodea. Utiliza algoritmos y modelos para permitir a las computadoras procesar imágenes y videos, identificar objetos, reconocer patrones visuales y tomar decisiones basadas en información visual. La visión por computadora es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento facial hasta la automatización industrial y la conducción autónoma. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con la visión por computadora: - Detección de objetos: La detección de objetos implica identificar y localizar objetos específicos en una imagen o un video. Esta capacidad es esencial para aplicaciones como la seguridad, la vigilancia y la automatización industrial. - Segmentación de imágenes: La segmentación implica dividir una imagen en regiones o píxeles que pertenecen a objetos distintos. Esto es útil en aplicaciones médicas, como la segmentación de órganos en imágenes de resonancia magnética. - Reconocimiento de patrones: La visión por computadora se utiliza para reconocer patrones en imágenes, lo que es valioso en aplicaciones como la detección de fraudes y la identificación de enfermedades en imágenes médicas. - Reconocimiento facial: El reconocimiento facial es una aplicación común de la visión por computadora que se utiliza en sistemas de seguridad, redes sociales y aplicaciones de entretenimiento. - Visión en robots y vehículos autónomos: Los robots y vehículos autónomos utilizan la visión por computadora para navegar de manera segura y tomar decisiones en tiempo real, como evitar obstáculos y reconocer señales de tráfico. - Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN son un tipo de red neuronal profunda diseñada específicamente para tareas de visión por computadora. Estas redes son altamente efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes y la clasificación de objetos. - Aprendizaje profundo en visión por computadora: El aprendizaje profundo ha revolucionado la visión por computadora al permitir representaciones más complejas y abstractas de datos visuales, lo que lleva a un rendimiento superior en tareas de detección y clasificación. - Realidad aumentada y virtual: La visión por computadora se utiliza en aplicaciones de realidad aumentada y virtual para superponer elementos virtuales en el mundo real. - Calibración de cámaras y geometría de visión: Estos conceptos se aplican para mapear coordenadas del mundo real a coordenadas de la imagen y viceversa, lo que es esencial en aplicaciones de visión por computadora en 3D y realidad aumentada. La visión por computadora ha tenido un impacto significativo en una variedad de campos, desde la medicina hasta la industria automotriz, y su capacidad para analizar y comprender el mundo visual está impulsando avances en automatización y toma de decisiones basadas en imágenes y videos. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una rama del aprendizaje automático que se ha destacado por su capacidad para modelar y representar datos complejos. Su nombre proviene del uso de redes neuronales profundas, que son modelos matemáticos con múltiples capas de unidades de procesamiento, y que están diseñados para aprender representaciones jerárquicas de datos. El aprendizaje profundo ha impulsado avances significativos en áreas como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y el procesamiento de señales. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Aprendizaje Profundo: - Redes Neuronales Profundas: Las redes neuronales profundas consisten en múltiples capas de unidades llamadas neuronas artificiales. Cada capa procesa datos de manera progresiva, lo que permite representaciones más complejas de la información. Ejemplos de redes neuronales profundas incluyen las redes neuronales convolucionales (CNN) para visión por computadora y las redes neuronales recurrentes (RNN) para procesamiento de secuencias. - Representación Jerárquica: Una de las características clave del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender representaciones jerárquicas de datos. Esto significa que las primeras capas de la red aprenden características simples, como bordes en una imagen, mientras que las capas posteriores aprenden características más abstractas, como formas o patrones complejos. - Backpropagation: Es un algoritmo fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Utiliza la retroalimentación de errores para ajustar los pesos de las conexiones de la red y mejorar su capacidad de hacer predicciones precisas. - Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Read the full article

[muyactual]

🧠 Todo sobre la Inteligencia Artificial

En la era digital actual, la inteligencia artificial ha emergido como una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. Desde asistentes virtuales que responden a nuestras preguntas hasta sistemas de recomendación que anticipan nuestros gustos, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas. Pero, ¿cómo funciona realmente esta sorprendente tecnología? En este artículo, exploraremos los fundamentos de la inteligencia artificial, desentrañando sus mecanismos, algoritmos y aplicaciones. Acompáñanos en un viaje fascinante hacia el corazón de la inteligencia artificial y descubre cómo esta disciplina en constante evolución está dando forma al presente y al futuro de la tecnología y la sociedad. Principales conceptos que explican la inteligencia artificial: Aprendizaje automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma a partir de datos. En lugar de programar explícitamente una tarea, como identificar imágenes de gatos o perros, los sistemas de aprendizaje automático utilizan datos históricos para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: - Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se proporciona al algoritmo un conjunto de datos de entrenamiento que contiene ejemplos etiquetados. Por ejemplo, imágenes de gatos etiquetadas como "gato" y perros etiquetados como "perro". El algoritmo aprende a asociar características de las imágenes con las etiquetas correspondientes y puede luego hacer predicciones precisas en datos no etiquetados. - Aprendizaje no supervisado: Aquí, el algoritmo se enfrenta a un conjunto de datos sin etiquetas y debe encontrar patrones o estructuras inherentes en los datos. Por ejemplo, en la agrupación (clustering), el algoritmo puede identificar grupos de datos similares sin conocer las categorías por adelantado. - Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): En este caso, el algoritmo interactúa con un entorno y toma decisiones para maximizar una recompensa acumulativa. A medida que interactúa con el entorno, el algoritmo aprende a tomar acciones que conducen a resultados más deseables. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en una variedad de técnicas y enfoques, que incluyen desde árboles de decisión y regresión lineal hasta redes neuronales profundas. El proceso de aprendizaje automático generalmente implica la selección de un modelo adecuado, la alimentación de datos de entrenamiento al modelo y la optimización de sus parámetros para minimizar errores y mejorar el rendimiento. El aprendizaje automático se aplica en una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de fraudes en transacciones financieras hasta la recomendación de productos en plataformas de comercio electrónico y la toma de decisiones en vehículos autónomos. Es una disciplina en constante evolución que impulsa el avance de la inteligencia artificial y la automatización en numerosos campos. Redes Neuronales Artificiales: Las redes neuronales artificiales son un componente central de la inteligencia artificial, diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano en la toma de decisiones y procesamiento de información. Estas redes están compuestas por unidades llamadas neuronas artificiales o nodos, organizadas en capas interconectadas, y se utilizan en una variedad de tareas, desde reconocimiento de patrones hasta procesamiento de lenguaje natural. A continuación, se describen los elementos clave de las redes neuronales artificiales: - Neuronas artificiales (nodos): Cada neurona artificial recibe entradas, realiza cálculos en función de esas entradas y produce una salida. Estos cálculos pueden ser tan simples como una suma ponderada o tan complejos como una función no lineal. - Conexiones ponderadas: Las conexiones entre las neuronas están ponderadas, lo que significa que cada conexión tiene un peso que determina la influencia de la neurona de entrada en la neurona de salida. Estos pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para que la red aprenda a reconocer patrones y realizar tareas específicas. - Capas: Las neuronas se organizan en capas, que generalmente se dividen en tres tipos: capa de entrada, capas ocultas y capa de salida. La capa de entrada recibe datos crudos, las capas ocultas realizan cálculos intermedios y la capa de salida produce la respuesta final de la red. - Aprendizaje supervisado: Las redes neuronales artificiales a menudo se entrenan mediante aprendizaje supervisado, lo que implica proporcionar ejemplos de entrada junto con las salidas deseadas. El algoritmo ajusta los pesos de las conexiones para minimizar la diferencia entre las salidas previstas y las reales. - Aprendizaje profundo (Deep Learning): Las redes neuronales profundas son un subconjunto de las redes neuronales que tienen múltiples capas ocultas. El aprendizaje profundo permite representaciones más complejas de los datos y se ha utilizado con éxito en aplicaciones como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural. - Funciones de activación: Cada neurona artificial utiliza una función de activación que introduce no linealidad en la red. Esto es esencial para que las redes neuronales puedan aprender y representar patrones complejos en los datos. Las redes neuronales artificiales se aplican en una amplia gama de aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes, la traducción automática, la detección de fraudes y la toma de decisiones en tiempo real. Su capacidad para aprender y adaptarse a partir de grandes conjuntos de datos ha llevado a avances significativos en la resolución de problemas complejos en la inteligencia artificial. Algoritmos de Clasificación: Los algoritmos de clasificación son una categoría fundamental en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se utilizan para asignar categorías o etiquetas a elementos de datos en función de sus características. Estos algoritmos son esenciales para tareas como la detección de spam en correos electrónicos, la clasificación de documentos, el diagnóstico médico y la identificación de objetos en imágenes. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de clasificación: - Clases o categorías: En una tarea de clasificación, los datos se dividen en categorías o clases. Por ejemplo, en la clasificación de correos electrónicos, las clases pueden ser "spam" y "no spam". - Características o atributos: Cada elemento de datos se describe mediante un conjunto de características o atributos que son relevantes para la tarea de clasificación. En la clasificación de imágenes, las características pueden incluir el color, la textura y la forma de los objetos. - Modelo de clasificación: Un modelo de clasificación es un algoritmo o un conjunto de reglas matemáticas que toma las características de un elemento de datos como entrada y produce una etiqueta de clase como salida. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de clasificación pueda realizar predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto contiene ejemplos de datos junto con sus etiquetas o categorías correctas. - Evaluación del modelo: Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos de prueba independiente para medir su capacidad de hacer predicciones precisas. Se utilizan métricas como la precisión, la recall y la F1-score para evaluar su rendimiento. - Algoritmos de clasificación comunes: Algunos de los algoritmos de clasificación más comunes incluyen la Regresión Logística, el K-Nearest Neighbors (K-NN), el Support Vector Machine (SVM), y los Árboles de Decisión, entre otros. - Clasificación multiclase y binaria: Los problemas de clasificación pueden ser binarios, donde se distinguen entre dos clases, o multiclase, donde se deben asignar elementos de datos a más de dos clases. - Sobreajuste y regularización: Es importante abordar el sobreajuste (cuando un modelo se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento) mediante técnicas de regularización para mejorar la generalización del modelo a nuevos datos. - Selección de características: En algunos casos, es esencial seleccionar las características más relevantes para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Los algoritmos de clasificación son fundamentales en una amplia gama de aplicaciones, desde el filtrado de spam en el correo electrónico hasta la clasificación de imágenes médicas y la identificación de fraudes en transacciones financieras. Su capacidad para automatizar la asignación de categorías a datos ha impulsado avances significativos en la toma de decisiones basada en datos en numerosos campos. Algoritmos de Regresión: Los algoritmos de regresión son una parte esencial del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utilizan para predecir valores numéricos a partir de datos. Estos valores numéricos pueden representar precios, cantidades, temperaturas u otras medidas cuantitativas. La regresión es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde la predicción de ventas hasta la estimación de precios de bienes raíces. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de regresión: - Variable dependiente: En un problema de regresión, hay una variable que deseamos predecir, llamada variable dependiente o objetivo. Esta variable es continua y numérica. Por ejemplo, en la predicción de precios de casas, la variable dependiente es el precio de la casa. - Variables independientes o características: Para hacer una predicción, se utilizan una o más variables independientes (también conocidas como características) que se consideran relevantes para la tarea de regresión. Estas características pueden incluir datos como el tamaño de una casa, la ubicación, el número de habitaciones, etc. - Modelo de regresión: Un modelo de regresión es una función matemática que mapea las características de entrada a la variable dependiente. Los modelos de regresión pueden ser lineales (como la regresión lineal), polinomiales, no lineales (como la regresión logística) y más. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de regresión pueda hacer predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento que incluye ejemplos de características y sus valores correspondientes de la variable dependiente. - Métricas de evaluación: Para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión, se utilizan métricas como el error cuadrático medio (MSE), el coeficiente de determinación (R²) y otros que miden qué tan cerca están las predicciones del modelo de los valores reales. - Regularización: Al igual que en los algoritmos de clasificación, es importante controlar el sobreajuste en los modelos de regresión mediante técnicas de regularización como L1 (Lasso) y L2 (Ridge). - Validación cruzada: La validación cruzada es una técnica que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión y asegurarse de que sea capaz de generalizar bien a datos no vistos. - Aplicaciones: Los algoritmos de regresión se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como predicción de precios de acciones, estimación de demanda de productos, pronóstico del clima y análisis de tendencias en datos económicos. Los algoritmos de regresión son esenciales para resolver problemas que requieren la predicción de valores numéricos. Su versatilidad y aplicabilidad a una amplia gama de dominios hacen que sean herramientas valiosas en la toma de decisiones basada en datos y en la modelización de relaciones entre variables. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar texto y lenguaje de manera similar a cómo lo hacen los seres humanos. El NLP es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de chatbot y traducción automática hasta análisis de sentimientos y resumen de texto. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Procesamiento de Lenguaje Natural: - Tokenización: La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens", que pueden ser palabras, frases o caracteres. Esta es la primera etapa en la comprensión del lenguaje natural. - Análisis morfológico: En el NLP, se realiza un análisis morfológico para descomponer palabras en sus componentes básicos, como raíces, prefijos y sufijos. Esto es esencial para tareas como la lematización y la extracción de información. - Análisis sintáctico: El análisis sintáctico se centra en la estructura gramatical del lenguaje. Permite comprender la relación entre palabras en una oración y cómo se combinan para formar significado. - Análisis semántico: El análisis semántico se refiere a la comprensión del significado de las palabras y frases en el contexto. Es esencial para tareas como la identificación de entidades nombradas y la interpretación del sentido de las oraciones. - Modelos de lenguaje: Los modelos de lenguaje son algoritmos y sistemas que se entrenan en grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano. Ejemplos incluyen el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) y modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). - Chatbots y asistentes virtuales: Los chatbots y asistentes virtuales utilizan el NLP para comprender las preguntas y comandos de los usuarios y proporcionar respuestas o realizar acciones específicas. - Traducción automática: Los sistemas de traducción automática, como Google Translate, utilizan el NLP para traducir texto de un idioma a otro. - Análisis de sentimientos: El NLP se utiliza para determinar el tono y la opinión en el texto, lo que es valioso en el análisis de comentarios de clientes, redes sociales y revisiones de productos. - Resumen de texto: El NLP se utiliza para resumir automáticamente documentos largos o artículos, extrayendo las ideas principales y reduciendo el contenido. - Procesamiento de voz y habla: Además del texto escrito, el NLP se aplica al procesamiento de voz y habla, permitiendo la transcripción de voz, comandos de voz y sistemas de reconocimiento de voz. El Procesamiento de Lenguaje Natural es una disciplina en constante evolución que tiene un impacto significativo en la forma en que interactuamos con la tecnología y el lenguaje escrito y hablado. Los avances en NLP están impulsando aplicaciones innovadoras en comunicación, análisis de datos y automatización de tareas relacionadas con el lenguaje humano. Visión por Computadora: La visión por computadora es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en enseñar a las máquinas a interpretar y comprender el mundo visual que las rodea. Utiliza algoritmos y modelos para permitir a las computadoras procesar imágenes y videos, identificar objetos, reconocer patrones visuales y tomar decisiones basadas en información visual. La visión por computadora es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento facial hasta la automatización industrial y la conducción autónoma. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con la visión por computadora: - Detección de objetos: La detección de objetos implica identificar y localizar objetos específicos en una imagen o un video. Esta capacidad es esencial para aplicaciones como la seguridad, la vigilancia y la automatización industrial. - Segmentación de imágenes: La segmentación implica dividir una imagen en regiones o píxeles que pertenecen a objetos distintos. Esto es útil en aplicaciones médicas, como la segmentación de órganos en imágenes de resonancia magnética. - Reconocimiento de patrones: La visión por computadora se utiliza para reconocer patrones en imágenes, lo que es valioso en aplicaciones como la detección de fraudes y la identificación de enfermedades en imágenes médicas. - Reconocimiento facial: El reconocimiento facial es una aplicación común de la visión por computadora que se utiliza en sistemas de seguridad, redes sociales y aplicaciones de entretenimiento. - Visión en robots y vehículos autónomos: Los robots y vehículos autónomos utilizan la visión por computadora para navegar de manera segura y tomar decisiones en tiempo real, como evitar obstáculos y reconocer señales de tráfico. - Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN son un tipo de red neuronal profunda diseñada específicamente para tareas de visión por computadora. Estas redes son altamente efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes y la clasificación de objetos. - Aprendizaje profundo en visión por computadora: El aprendizaje profundo ha revolucionado la visión por computadora al permitir representaciones más complejas y abstractas de datos visuales, lo que lleva a un rendimiento superior en tareas de detección y clasificación. - Realidad aumentada y virtual: La visión por computadora se utiliza en aplicaciones de realidad aumentada y virtual para superponer elementos virtuales en el mundo real. - Calibración de cámaras y geometría de visión: Estos conceptos se aplican para mapear coordenadas del mundo real a coordenadas de la imagen y viceversa, lo que es esencial en aplicaciones de visión por computadora en 3D y realidad aumentada. La visión por computadora ha tenido un impacto significativo en una variedad de campos, desde la medicina hasta la industria automotriz, y su capacidad para analizar y comprender el mundo visual está impulsando avances en automatización y toma de decisiones basadas en imágenes y videos. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una rama del aprendizaje automático que se ha destacado por su capacidad para modelar y representar datos complejos. Su nombre proviene del uso de redes neuronales profundas, que son modelos matemáticos con múltiples capas de unidades de procesamiento, y que están diseñados para aprender representaciones jerárquicas de datos. El aprendizaje profundo ha impulsado avances significativos en áreas como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y el procesamiento de señales. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Aprendizaje Profundo: - Redes Neuronales Profundas: Las redes neuronales profundas consisten en múltiples capas de unidades llamadas neuronas artificiales. Cada capa procesa datos de manera progresiva, lo que permite representaciones más complejas de la información. Ejemplos de redes neuronales profundas incluyen las redes neuronales convolucionales (CNN) para visión por computadora y las redes neuronales recurrentes (RNN) para procesamiento de secuencias. - Representación Jerárquica: Una de las características clave del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender representaciones jerárquicas de datos. Esto significa que las primeras capas de la red aprenden características simples, como bordes en una imagen, mientras que las capas posteriores aprenden características más abstractas, como formas o patrones complejos. - Backpropagation: Es un algoritmo fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Utiliza la retroalimentación de errores para ajustar los pesos de las conexiones de la red y mejorar su capacidad de hacer predicciones precisas. - Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Read the full article

[canylovers]

💉🩸 PLAN de VACUNACIÓN para "Perros" (GUÍA COMPLETA) 🐶🚨

Descubre todo sobre el plan de vacunación para perros: cuándo vacunar, vacunas obligatorias y opcionales, frecuencia, protección contra enfermedades. ¡Cuida la salud de tu mascota! 🐶 ¡Bienvenidos a Canylovers! En este video, te brindaré una guía completa sobre el plan de vacunación para perros. Aprenderás cuáles son las vacunas necesarias, cuándo administrarlas y cómo proteger a tu peludo amigo contra enfermedades. 🏥💉 No te pierdas esta información valiosa para mantener a tu perro sano y feliz. Si te gusta el contenido, no olvides darle like y suscribirte para más consejos de salud canina. 🐾🔔 ⏩⏩INFORMACIÓN IMPORTANTE PARA TI⏪⏪ ✅ENTRENAMIENTO PARA CACHORROS 🐶🎓 ¡Desata el potencial de tu cachorro y transfórmalo en el compañero perfecto que siempre has soñado! 💪🐾 Con nuestro programa online de entrenamiento para cachorros, aprenderás las técnicas más efectivas y los secretos mejor guardados para convertir a tu pequeño peludo en un perro adulto sociable, confiado y emocionalmente estable. 🏆✨ Descubre cómo gestionar sus emociones y comportamientos de manera efectiva, utilizando la paciencia y el amor como tus mejores aliados. 🚨Dá clic en el siguiente enlace y recibe un 50% de descuento. ▶https://cursos-on-line.website/entrena-tu-cachorro/

[canitools]

Obtenga la mejor educación para su compañero canino peludo desde la comodidad de su casa

A medida que el mundo se vuelve cada vez más digital, muchas empresas recurren a las plataformas de Internet para comercializar sus servicios. El universo del adiestramiento canino no es una excepción, ya que cada vez más dueños de perros acuden a la educación canina online para preparar a sus peludos compañeros.

La educación canina online es un tipo de entrenamiento canino que se realizan cuando y donde elijan los papis de los perros, y a tu ritmo. Incluye clases online mentorizadas individualmente por adiestradores caninos y seguimientos personalizados, donde los expertos caninos le ayudarán a que se fije objetivos y a que resuelva todas tus. También reuniones de capacitación virtuales para mostrarles a los perros nuevas habilidades y comportamientos. Con la educación canina en línea online, los dueños de perros aprenden técnicas de entrenamiento desde la comodidad de sus hogares y cuando sea el momento ideal.

En canitools.com comprendemos el placer de disfrutar de un perro bien educado. No obstante, también sabemos que entrenar a un perro para que sea respetuoso es un reto desafío. Por esta razón, ofrecemos servicios de adiestramiento canino competentes para ayudarlo a agarrar adiestrar a su perro y mejorar su convivencia.

Por qué es importante el entrenamiento adecuado del perro

Entrenar a tu perro puede ser una interacción compleja, sin embargo, es fundamental tanto para ti como para tu peludo compañero. Un perro bien educado le dará alegría y felicidad a su vida, y también lo ayudará a evitar muchas preocupaciones y estrés que acompañan a tener un perro fuera de control.

Por ejemplo, un perro no entrenado puede volverse agresivo con las personas y otros animales, provocando heridas y problemas legales. Además, un perro preparado de manera ineficaz sin adiestrar puede destruir su hogar, lo que lleva a reparaciones y sustituciones costosas.

En canitools.com creemos que cada perro merece un adiestramiento adecuado para garantizar que conviva feliz con sus dueños. Nuestros entrenadores de perros expertos se comprometen a brindar un entrenamiento personalizado y viable para ayudar a su perro a superar sus problemas de comportamiento.

¿Por qué elegir Canitools para el entrenamiento de perros?

En canitools.com, nos enfocamos en brindar los mejores servicios de adiestramiento canino. Aquí hay algunas motivaciones detrás de por qué debería elegirnos para sus necesidades de entrenamiento de perros:

Mentores competentes

Nuestros mentores son expertos caninos competentes y con años de experiencia en ayudar a los perros y a sus dueños. Tienen la información y la capacidad para ayudarlo a entrenar a su perro de manera exitosa y desde la empatía altruista.

Formación personalizada

Entendemos que cada perro es único extraordinario, por lo que ofrecemos servicios de entrenamiento personalizados para satisfacer sus necesidades. Nuestros entrenadores trabajarán con usted para superar los comportamientos no deseados de su perro de forma que se adapte a su estilo de vida y objetivos.

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Confiamos en utilizar técnicas de adiestramiento en positivo para preparar a los perros. Nuestros mentores usarán golosinas, elogios y diferentes compensaciones para apoyar una conducta adecuada y establecer un clima de aprendizaje positivo para su perro.

Entrenamiento a tu medida

Ofrecemos opciones de capacitación adaptables para cumplir con su horario ajetreado. Eligirá cuándo y dónde realizar las sesiones según su disponibilidad.

En general, disfrutar de un perro educado es una fuente de satisfacción y alegría, pero requiere un entrenamiento adecuado. Canitools ofrece servicios de adiestramiento canino competentes para ayudarte a agarrar adiestrar a tu perro y mejorar su convivencia. Nuestros entrenadores con años de experiencia utilizan técnicas de adiestramiento en positivo que hacen del aprendizaje una experiencia amable y relajada. Comuníquese con nosotros hoy para planificar la reunión de entrenamiento de su perro y comenzar a disfrutar de las ventajas de un perro educado.

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[halconnoticias]

Visita a La Salle el Centro Canino Family Dog 

“Los Perros no son Humanos” Dice Tadeo Rivera de Family Dog 

Por Hector Gaytan

El pasado jueves 20 de abril se realizó en la explanada central de la Universidad La Salle Pachuca una conferencia sobre adiestramiento canino encabezada por representantes del centro canino Family Dog. En ella se concientiza sobre la importancia del adiestramiento canino a edades tempranas del perro para evitar que este se vuelva dependiente de su amo o tenga comportamientos agresivos.

Tras su bienvenida el grupo Family Dog dio a conocer que se localizan en la Calle Talleres Esq. Calle Ejido 14 Lote 1 Manzana 25 Colonia Santa Matilde 42119 y que en caso de desear contactarlos en el futuro los presentes podían llamar al: 771 339 3705 o bien enviar un mensaje a su página de Facebook: https://www.facebook.com/FamilyDog23.

La conferencia inició a la 1:30, deteniendo las actividades cotidianas de algunos salones. En público vislumbraban profesores de varias carreras y alumnos de todas las edades. Los siempre distinguibles uniformes de los alumnos del bachillerato fueron visibles desde minutos antes de que comenzara el evento y más tarde se comenzaron a incorporar los alumnos de universidad, sobre todo los pertenecientes a cuarto semestre, a quienes se les permitió salir de sus clases de idiomas y llenaron las sillas en la explanada.

El evento fue conducido por el entrenador de perros, Tadeo Rivera quien con la silenciosa compañía de sus colegas de Family Dog compartió sus conocimientos sobre el entrenamiento a los caninos y algunas experiencias en su labor. Así mismo, durante su presentación destacó la importancia de establecer una relación “equilibrada” entre el dueño y el perro para un entrenamiento efectivo, una en la que se marque claramente que el humano es la “especie dominante”. 

“No son humanos. Trátenlos como lo que son, perros.”

Habló sobre como se deben de “deshumanizar” a los perros y “quitarles vicios”, como dejarlos correr mucho tiempo libres al sacarlos a pasear, para poder sacar su mejor potencial. Pide realizar pequeños castigos a los perros de ser necesario y no volverlos “ansiosos” o dependientes de su dueño, no volverlos “de cristal” según sus palabras. 

Mientras la conferencia transcurría los caninos que Family Dog trajo se pusieron a jugar entre ellos (cuando los entrenadores se los permitían) y pedir caricias a sus entrenadores quienes en ocasiones los acariciaban enterneciendo el corazón de la audiencia que no pudo evitar tomarles fotografías. Posteriormente, mostraron algunas formas en las que educan a los caninos a reaccionar ante ciertas palabras o acciones, llamando la atención como uno de los perros parece estar entrenado a reaccionar a palabras provenientes del francés; aunque ellos destacaron que usar ese idioma es común y que el caso más extraño de adiestramiento en otro idioma que les tocó fue enseñar a un perro a reaccionar al “idioma mandaloriano” (haciendo referencia a la lengua ficticia Aurabesh de la saga Star Wars).

Tras el término de la ponencia los asistentes tuvieron la oportunidad de hacer preguntas. Una pregunta repetida en muchas ocasiones fue sobre el tiempo necesario para el adiestramiento (5-6 semanas de forma cotidiana y 8 si el perro es violento). También se le cuestionó sobre los métodos que utilizan a lo que de forma sencilla y contundente el entrenador respondió que el método depende de cómo reaccione el perro ante la presión que le ejercen. Además de preguntas sobre las edades óptimas de entrenamiento (antes de los 5 años) y sobre cómo “sacar el mejor provecho” del perro.

Al finalizar la conferencia, un reconocimiento les fue entregado a los ponentes y los asistentes expresaron su gratitud por la información dada en la conferencia y por el estilo tan jovial con el que se entregó. Tadeo Rivera cerró diciendo:

“El perro es una excelente compañía, un excelente guardián y un compañero fiel; difícilmente nos va a traicionar”.

[perrygatos]

GRACIAS, GRACIAS, GRACIAS!!! Sin palabras!!! Gracias por la acogida de nuestra segunda prueba de @perrygatosclub (esta vez en compañía de @OCIBurgos) donde contaremos con un total de 17 inscritos en competición oficial. Y eso que nos cambia la hora y dormimos una hora menos. Ilusionada no, lo siguiente y con ganas de vernos allí. ————————————— Adjuntamos la información relativa a la Prueba de Obediencia OCI que se celebrará en las instalaciones de OCI Burgos en Fuentes Blancas (Burgos) el próximo día 26 de marzo de 2023. En primer lugar daros las gracias por vuestra participación ya que sumamos un total de 17 inscritos en competición oficial. Lugar del evento: Centro de Entrenamiento Canino Jesús García Parque de Fuentes Blancas s/n 09193 Burgos Ubicación: https://goo.gl/maps/u9JpqujggG7ewV8p8 Horarios aproximados Domingo 26 de marzo: • 10:00: Entrega de documentación y control veterinario. • 10:30: Inicio de la prueba. • Al término: Clausura, entrega de premios y devolución de cartillas Horario entrenamientos oficiales: • Sábado 25 de marzo de 17:00 a 19:00 (15 minutos por perro aprox.). Los binomios interesados pueden confirmar su asistencia en los teléfonos arriba indicados para organizar el tiempo. Debido al número de participantes inscritos en la prueba, la organización ha decidido no realizar "Entrenamientos en Competición". AVISO IMPORTANTE: Recordad que el cambio de hora se producirá en la madrugada del sábado 25 al domingo 26 de marzo de 2023 y a las 02.00 horas serán las 03.00 horas (horario oficial peninsular). Un saludo y hasta el fin de semana, (en Entrenamiento Canino Jesús Garcia) https://www.instagram.com/p/CqIrlGtM3Y0/?igshid=NGJjMDIxMWI=

[lilupotterw]

Al final ha sido un movimiento que no ha llegado a ser tan conocido por todos a pesar de que se ha intentado que llegue a la mayor cantidad de países en el mundo. Según lo que pude leer el movimiento inició cuando Eva Oliversson, una entrenadora canina certificada a nivel internacional, y una de sus colegas noruegas hablaron sobre el uso de los listones de este color en algunos clubes caninos en Australia con el fin de ayudar a hacer más fáciles sus programas de entrenamientos para algunos perros. Así que comenzó a implementarlo con los perros con los que ella trabajaba y que podían beneficiarse de esto y, tras unas semanas, en junio de 2012 lanzó la campaña en internet con el fin de llegar a todos los perros del mundo.

-En muchos países la idea ha sido bien acogida y usada, en otros ha costado un poco más. Ya sabes, aún estamos en la lucha para que a los animales se les de la importancia que tienen y se les considere seres que sienten.

Me encojo de hombros viendo como Sarah vuelve a sentarse, asintiendo a mis palabras mientras Ly deja el móvil sobre el mostrador para verme.

-¿Y aquí?

Pregunta apoyando ambos brazos en el mostrados, como estaba hace un rato y yo vuelvo al móvil saliendo de la galería para, esta vez, abrir el icono del navegador para abrir una de las pestañas en este y mostrársela.

-Hay una sede en Bexleyheath, en Kent. Son los embajadores del programa en Reino Unido y están registrados como organización de caridad.

Respondo mientras veo a Lysander mover sus ojos a través de la pantalla, leyendo el apartado que le he mostrado en la pestaña “acerca de nosotros.”

-Eso puede explicar el desconocimiento de algunos, ¿no?

Sarah habla y yo asiento, porque al final el trabajo que realizan depende de la buena voluntad y las donaciones que reciben para tal fin y aunque tienen varios patrocinadores no todas estas organizaciones tienen el mismo alcance, además, según la Comisión para la Caridad del gobierno inglés, existen más de 164.000 organizaciones de caridad en todo Reino Unido y, cuando se trata de animales, la más relevante es la RSCPA.

-Lily, Sarah y Lysander

[ La información del proyecto se puede ver aquí y en la página que corresponde al proyecto en UK ]

[elbiotipo]

hola me intriga mucho d q es tu tesis a q llamamos lore sobre plantas si se puede saber deme detalles saludines cordiales

Please, please, take a seat.

I’m here to debate plant lore with you.

Hablando en serio, mi tesis trata de una reconstrucción de la vegetación, del ambiente y de los recursos vegetales del Gran Chaco en siglos pasados, más específicamente los siglos XVI-XVIII, durante la época en donde las reducciones jesuíticas y los primeros asentamientos europeos se establecieron en la región.

Hago este trabajo desde una perspectiva de etnobotánica histórica. La etnobotánica es la rama de la botánica y la biología que trata de las relaciones entre el ser humano y las plantas, y su valor y uso por distintas culturas.

Es, en el sentido más literal que puedo decir, Lore Sobre Plantas. O sea, ni siquiera es un chiste. Es literalmente eso.

La etnobotánica tiene muchas ramas, pero en general actúa con culturas y pueblos actuales. La etnobotánica histórica utiliza fuentes del pasado para estudiar dichas relaciones; libros, tradiciones orales, arte, etc.

Yo en lo particular, ocupo manuscritos jesuitas como fuente. Los jesuitas tuvieron la particularidad que eran los únicos europeos que, pese a sus intenciones de evangelizar (y es algo que siempre tengo que tener presente) se molestaron en registrar las costumbres, la cultura, los idiomas, la historia, y la geografía de los lugares que visitaron. Esto incluye la flora y la fauna, que es lo que a mí particularmente me interesa.

Sus escritos son tan detallados (pese a no haber sido científicos por entrenamiento y haberlos escrito en el exilio en Europa), que nos permiten reconstruir con muchísimo detalle como fue el ambiente histórico del Gran Chaco, su diversidad biólogica y el empleo de los recursos naturales tanto por los pueblos originarios como por los europeos.

Esto es por supuesto de una gran importancia no solo por curiosidad histórica, sino porque nos permite constatar como ha cambiado el ambiente y el modo de uso de esos recursos a través de la historia de la región, y nos permite elaborar mejores formas de proteger y apreciar la diversidad biológica y cultural actual de la región. Son también fuentes invaluables de información para los botánicos, zoólogos y biólogos en general, que habían pasado desapercibidas por ser consideradas “históricas”, pero que necesitan de un enfoque interdisciplinario para combinar el valor histórico y cultural que tienen con su valor científico y biológico. Es también una revindicación del patrimonio histórico de la provincia y de la región, y un aporte a la cultura en general; pero más importante creo yo, nos permite saber como fue evolucionando el ecosistema a causa de la actividad humana y nos permitirá saber como conservarlo en el futuro, además de las plantas que son útiles para la medicina y la alimentación. Y por supuesto, también es algo que nos permite complementar la memoria oral y viviente de los pueblos originarios.

También es algo que me gusta porque me gusta leer los libros viejos y ver los cuentos re locos de los curas. Hay uno donde un yacaré le mordió al perro de la iglesia y todos se cagaron de risa (no, en serio). Es divertido, no es tan seco como los papers científicos, y hay algo muy "intelectual aventurero" en romperte la cabeza buscando nombres de plantas que no se usan hace siglos.

Bueno, esa es mi tesis básicamente. Espero mi beca ahora.

[acadefforma]

Los hábitos deportivos en España

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[doncella-zombie]

"Nuestra madre es una Hanyo y nuestro padre un yokai ¿Que nos hace a nosotros...?"

Lindos hijos SesshoKagu (versión Kagura Reencarna).

Rika Taisho.

Es el cuate menor, aunque a pesar de eso es más fuerte que su hermano y unos centímetros más alto, la sangre yokai predomina más en el, su cabello es blanco como el de su padre y tiene un flequillo parecido al de su abuela Irasue, de ojos color rojo como Kagura (cuando se vuelve humano estos son cafés como su abuela Koyuki, y cabello negro), tiene unos colmillos bastante vistosos junto con unas largas uñas que funcionan como garras las cuales solo cortan si así lo desea, además de poder controlar el viento a voluntad usando un abanico.

Como un "Hanyo" tiene una gran fuerza y velocidad, pero no es bueno a la hora de la estrategia sus golpes pueden ser repetitivos que el enemigo hallará un patrón y se verá con ventaja, puede ver desde kilómetros y sanar con bastante facilidad, en palabras de Irasue esto es debido a que la sangre de Yokai es más fuerte a diferencia de su hermano mayor.

Rika suele ser confundido con chica debido a su nombre y apariencia, en vez de molestarse le encanta bromear y desilusionar a los chicos que lo tratan de "cortejar", incluso usa esto para dar con bandidos peligrosos.

En una de sus tantos escapes conoció la aldea de Shiori, dónde se enamoro profundamente de la morena, pero debido a que jamás había experimentado el amor se limito a seguirla (guardando una distancia prudente para no incomodarla), Yasu solía decir que parecía un perrito detrás de su dueño, y Rika no hizo tanto caso... Pero con el paso del tiempo se dió cuenta lo difícil que la tienen los Hanyo, empezó a quedarse en la aldea no solo para estar cerca de Shiori si no para protegerlos e intentar entrenar (no es tan bueno explicando) a los niños, además de proteger la aldea en las noches que Shiori pierde sus poderes junto con ayuda de Yasu y Gyokuto

A Irasue le agrada bastante, pues es bastante parecido a ella (físicamente), y por qué es más Yokai que humano, ya que dice que apenas hay un cuarto de sangre humana en él, pero en Yasu es lo contrario, mencionando a qué si no hubieran Sido cuates y mejor hermanos, posiblemente Rika habría nacido como un yokai completo y Yasu como humano.

Yasu Taisho.

A pesar de ser el cuate mayor no es muy fuerte, es más de agilidad y velocidad, además de poseer un gran olfato y oído, que incluso suele buscar a los niños que se pierden o encontrar cosas extraviadas, nació con orejas de perro, cabello negro y heredando la mirada de su padre (suelen decir que tiene parecido con Inuyasha y parece más cuate/hermano de Moroha que de Rika) aunque es muy pálido... Desde niño es amigo de Gyokuto y desarrollo sentimientos por ella aunque se los guarda y disfruta de la compañía de la castaña, cuando Kagura le pregunta porque no dice nada el contesta que debe hacerlo a su tiempo.

Irasue parece no tener mucho apego con el debido a que es más humano que Yokai, y se atreve a decir que apenas es un Hanyo, si no fuera por el Rika posiblemente sería un yokai completo.

No guarda ningún tipo de envidia a Rika (pues hay gente que los compara y dicen que no parecen cuates), es el tipo de persona que daría su vida para salvar a su hermano, ya que aunque la sangre humana predomina más en el es capaz de entrar en modo frenesí, sus uñas humanas cambian a unas largas y venenosas garras, pero al ser pacifista casi no muestra ese lado que tiene completamente dominado (heredó la tranquilidad y paciencia de su abuela materna), por lo tanto no cuenta con ninguna arma y sus manos son sus armas, aunque es capaz de usar el fuego a su favor (este poder Jaken lo ayudo a controlar y fue algo que heredó de su abuelo yokai Homura), la resistencia de él puede ser mucha pero sus heridas tardan en sanar a diferencia de su cuate menor.

El dice que le gustaría ser completamente humano, pero no porque desprecie tener sangre yokai, solo que sabe y si logra estar al lado de Gyokuto posiblemente no vivan lo mismo, así que tan solo desea pasar sus últimos días al lado de ella, ha preguntado a Irasue si hay una manera de disolver su sangre yokai o traspasar está a su hermano para que sea el un yokai completo y él un humano.

Jaken permanece al lado de Yasu, a petición de Sesshomaru (hay una razón), mientras Rika es tan aventurero que siempre lo suelen perder de vista, no es que se meta en problemas pero les preocupa si le llega a pasar algo aún cuando ha demostrado tener una fuerza absoluta, normalmente se encuentra ya sea con Shiori en la aldea de los Hanyo o con su abuela Irasue.

Yasu suele ayudar con los exterminadores, rastreando a los yokai y si es posible evita pelear aunque si debe de ayudar lo hará, lo cual suele resultar fácil la mayoría de las veces ya que aparte de contar con agilidad y velocidad fue entrenado por Sesshomaru, mientras Rika por su madre (al tener el mismo poder), aunque después de terminar el entrenamiento no prático más (a diferencia de Yasu que aunque es pacifista prefiere practicar ya que piensa al tener menos sangre Yokai no puede depender de su poder si no de su agilidad y evadir los ataques).

Yasu mantiene una relación cercana a su padre, suele acariciar la cabeza de sus hijos para demostrar su cariño, a él le encanta hablar con Sesshomaru a pesar de que no es tan platicador, Yasu heredó el amor y respeto que siente por los humanos de su abuelo Inu No Taisho y tener una gran compasión por cualquiera, Sesshomaru teme que eso se vuelva en una debilidad en el futuro, Kagura piensa lo mismo que su esposo, de hecho es más protectora con el a pesar de ser mayor (Cosa que no molesta en absoluto a Rika ya que hace lo mismo).

Rika siempre evita a su padre ya que no quiere entrenar con él pues sabe que tan agotador puede ser su rutina, es la clase de hijo que si no lo ves un segundo ya desapareció, pero guarda mucho respeto por su madre Kagura, y suele hacerle bromas a Jaken le suele decir abuelo de cariño, es bastante relajado pero a la hora de pelear cambia por completo y más si se trata de pelear por quienes quiere, su sonrisa risueña cambia a un semblante serio que algunos dicen que es casi como ver a Sesshomaru.

Irasue ha demostrado en varias ocasiones como prefiere a Rika debido a que casi no es humano, aunque Yasu se sabe que cuenta con la habilidad de entrar en el Inframundo a pesar de que tiene menos sangre Yokai, entrar a este mismo para intentar recuperar una alma pero corre peligro si no es capaz de manejarlo, Sesshomaru le prohibió intentarlo.

/próximamente información de los abuelos y Kagura.

[sentimentalismobarato]

[W] Introducción:バイオハザードØ [Resident Evil Zero]

Resident Evil Zero es el pilar fundamental del deceso de Umbrella Corporation y la base para todos los acontecimientos posteriores de Raccoon City. En este se relata la experiencia vivida por el Equipo Bravo de los S.T.A.R.S en las montañas Arklay.

Sucesos extraños comienzan a suceder a las afueras de Raccoon City, sí, aquella infame ciudad gobernada por uno de las farmacéuticas más grande de américa, Umbrella Corporation. Se reportan casos canibalismo cerca de las montañas Arklay, esto llega a oídos del departamento de policías de la ciudad y se envía al Equipo Bravo de S.T.A.R.S a investigar.

La introducción del juego es espectacular, tenemos un tren, plagado de gente con apariencia importante. Un tren con clase, se puede apreciar la cristalería, los buenos modales, los blazers negros, las corbatas y los maletines de cuero. Esto no deja de lado la ambientación sombría y tenue que se puede apreciar por las ventanas del tren. El espacio cálido e iluminado del interior te da paz y tranquilidad inhumana, sabes que nada puede pasar y que es tan solo otro día en las vidas de todas las personas que lo circulan.

Acá comienza el desastre. Se aprecia una figura a la distancia, cantando una tonada siniestra, pero de época. Comienzan a caer gotas sobre el tren. ¿Son realmente gotas?. No, es una lluvia de asquerosas sanguijuelas, con más de 20 dientes por corrida, con sed de sangre y la muerte. Son negras como la podredumbre. La gente grita y corre, nos saben que está sucediendo afuera. Buscan refugio, pero saben que ya no hay escapatoria. Se muestran imágenes alteradas de gente siendo carcomida por esos insaciables seres de otra dimensión, sangre, dientes y líquidos transparentes apestosos. Se detiene el tren.

No sabes que esperar, hasta que entra en acción el helicóptero de los S.T.A.R.S sobrevolando el área para encontrar respuestas. Se aprecia que entran dentro de la boca del lobo, como la profesión lo supone. Entran en aquellos espesos y fríos bosques. De improviso ¿realmente de improvisto?, el helicóptero debe aterrizar de emergencia. Quizás en la mente de los involucrados piensan que la situación está controlada y que no hay nada que temer, el desperfecto alteras las emociones de los tripulantes, pero nada que un buen entrenamiento no pueda superar.

Una vez en tierra, es la primera vez que podemos apreciar de cerca a los integrantes del equipo. Rebecca Chambers, una chica joven, de mediana edad, que parece muy ingenua para estar en un equipo tan sofocado por la masculinidad. Sin embargo, ahí está, la chica principal de la historia. Te genera incertidumbre su inmadurez, pero sabes que algo más le espera. No es la típica adolescente que muere en las primeras escenas de horror. El equipo decide separarse para encontrar pistas de los sucesos que los llevaron allí (ustedes saben que esto siempre es una pésima decisión, innecesario mencionar el cliché de esto), sin embargo, esperas que profesionales de los S.T.A.R.S sean capaces de controlar a un par de “caníbales amistosos”.

Ellos no saben que puede haber sucedido, pero encuentran una patrulla militar volcaba en medio del bosque, con claras pistas de que alguien asesinó a quien lo manejaba. Ven las caras destrozadas de dos guardias marinos. La cámara nos muestra aquel mismo líquido transparente que envolvía a esas sanguijuelas apestosas cayendo por el lateral de una rueda, sin que ninguno de nuestros capaces policías pueda apreciar la pista que se les estaba escapando. De esta forma solo llegan a la conclusión que Billy Coen, por la información hallada, fue el asesino de ambos guardias.

Rebecca se separa, cada uno continua su búsqueda. Ella encuentro el premio mayor, un tren detenido en medio de la nada llamado Expreso Ecliptico, un tren privado perteneciente a Umbrella. A su vez, el cobijo exterior se ve roto por una llovizna que acelera las ganas de entrar a un lugar a guarecerte, ella no sabe que le espera dentro del tren, pero hará todo lo posible para poder sobrevivir de aquel terror desconocido. Ella entra y acá comienza el juego.

Como todo videojuego, Rebecca no sabe que la esperara, que la matará o que le tocará resolver. Solo el jugador sabe lo que le sucederá al personaje, y como superara el miedo paralizante provocado por esa atmosfera ominosa que envuelve al tren.

Una vez en el tren es el momento de comenzar a moverse y a matar a un par de aquellos monstruitos revividos que tan poco sentido tienen en la vida real. No caen con una bala, caen con 5. Rebecca no puede comprender el sentido de la situación, antes le había disparado a personas, pero caían con solo una bala ¿Qué era todo esto?.

Dentro del tren encuentra a Billy Coen, ella sabe que es un criminal que asesino a dos personas (bueno, esa es la información que ella maneja). Quiere arrestrarlo, pero Billy creyendo que es una broma, no toma en cuenta la decisión de ella y continúa su búsqueda dentro del tren. Quedando nuevamente sola. Después de circular por los vagones del tren buscando pistas, entra repentinamente por una ventana un amigo, un integrante de los S.T.A.R.S, ensangrentado y con heridas que presagiaban su muerte. ‘Rebecca cuídate, en el bosque solo hay zombies y monstruos como perros…’.

Rebecca no puede hacer nada, él esta muerto. En ese mismo momento, no hay mucho que pensar, entran dos perros salvajes a acabar con la vida de ella. Debe reaccionar.

No mucho tiempo despues se vuelve a encontrar con Billy Coen, asustada y magullada por su encuentro anterior. Billy sabe que no podra escapar de ese tren por si solo, le pide a Rebecca que contra sus principios, trabajen juntos en poder sobrevivir. Tercamente, Rebecca no se da cuenta en la situación en que está, no traduce la muerte que le acecha y se niega. Billy sabe lo que le espera a Rebecca. 

Rebecca continúa su busqueda de pistas, pero se encuentra con algo más espantoso que los zombie y los perros canibales. Una criatura construida de babosas, de sanguijuelas que tienen la capacidad de transformarse en un humano de pies a cabeza, trabajan juntas para ser un arma letal. Rebecca se acerca, y solo ve que se le desprende el cuello al que hace un segundo era un humano. Solo ve asustada en el suelo cientos de sanguijuelas arrastrandose hacia ella, con el objetivo de comerla y asfixiarla hasta la muerte. Entra Billy y con una precisión espectacular logra acabar con un par de ellas, salvando a Rebecca de una inevitable muerte. Rebecca ya sabe que le espera, acepta a regañadientas hacer equipo con Billy. Entra en juego Billy. 

- Continuará

Pd: Solo las introducciones a los juegos serán así de extensas. En estas trataré de identificar la atmosfera/ambientación con las mejores palabras posibles. Las siguientes entradas de Resident Evil Zero estarán focalizadas solo en el argumento central de la trama y como da paso a lo siguientes sucesos. 

[canylovers]

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