"Estos casi no son poemas de amor. Son poemas de mi amor. De un amor, quiero decir. Y son también de mi deseo. Así ¿a quién más que a mi novio, o a aquellos amigos cercanos que me quieren, o a mí, podrían interesar? Temo que para otros podrían resultar muy aburridos. Es probable. Porque Fray Luis comentó algo acerca de un pasaje del libro que Salomón le hizo a su amada: si alguien ve de lejos, sin oír la música que los anima, a una pareja que baila, así, sordo, solo verá un par de monigotes moverse como idiotas. Y es cierto. Pero fray Luis también creía que justamente por eso valen, y son bellos, los escritos sobre amores. Porque a veces evocan esa música; la que los dos danzaron. Acaso, a pesar de mi torpeza, haya sido yo capaz de hacer sonar algo de ella en estas líneas. Ojalá así sea". -          Fernando Molano Vargas, en 1997 "Todas mis cosas en tus bolsillos es un conjunto de vestigios e invocaciones del amor a un ausente, y están escritos al filo de la propia ausencia; es un collar de poemas de muerte, como lo son todos los poemas de 'un amor'". -          Del prólogo escrito por Carolina Sanín

El despalillado de frutos frescos de chile (Capsicum) en grandes producciones es necesario, especialmente en la región del delta del Mekong. Se han realizado varios estudios para resolver este problema con gran aplicabilidad, pero un cierto porcentaje de la producción consistía en frutos agrietados, lo que reducía la calidad del sistema. La clasificación manual resulta muy costosa y de baja calidad, por lo que es necesario que la clasificación automática se realice después del despalillado. Esta investigación se centró en el desarrollo de un método para identificar y clasificar los frutos de chile agrietados causados por el proceso de despalillado. Se construyó y entrenó el modelo de red neuronal de convolución (CNN) para identificar grietas; después, se enviaron las señales de control apropiadas al actuador para la clasificación. Las operaciones de procesamiento de imágenes están soportadas por la biblioteca OpenCV, mientras que la estructura de datos TensorFlow se utiliza como base de datos y la interfaz de programación de aplicaciones Keras soporta la construcción y el entrenamiento de modelos de redes neuronales. Se llevaron a cabo experimentos tanto en condiciones estáticas como de trabajo, en los que, respectivamente, se alcanzó una tasa de identificación precisa del 97 y el 95,3%. Además, se encontró una tasa de éxito del 93% incluso cuando el cuerpo del chile está arrugado debido al secado tras un tiempo de almacenamiento de 120 horas. Los resultados prácticos demuestran que la fiabilidad del modelo fue útil y aceptable.