Los autores denuncian, desde diferentes perspectivas, cómo Israel desarrolla una estrategia perfectamente planificada de ocupación y desalojo de Palestina, y cómo la llamada comunidad internacional emite, como mucho, algunas quejas retóricas en las que sitúa al agresor y al agredido en el mismo plano. Eso cuando no se refiere en términos más duros y conminativos a la resistencia palestina (calificada de "terrorista", sin matiz de ningún tipo) que a la acción criminal del Estado sionista, de la que sólo deplora sus "excesos", como si toda su política genocida no fuera en sí misma un intolerable y...

2022: AÑO SARAMAGO ¿Y si la gente dejara de morirse? Una brillante sátira del Nobel de Literatura que juega con el miedo más profundo del ser humano. «Sabremos cada vez menos qué es un ser humano». Libro de lasPrevisiones En un país cuyo nombre no será mencionado se produce algo nunca visto desde el principio del mundo: la muerte decide suspender su trabajo letal, la gente deja de morir. La euforia colectiva se desata, pero muy pronto dará paso a la desesperación y al caos. Sobran los motivos. Si es cierto que las personas ya no mueren, eso no significa que el tiempo haya parado. El destino de los humanos será una vejez eterna. Se buscarán maneras de forzar a la muerte a matar, se corromperán las conciencias en los «acuerdos de caballeros» entre el poder político, las mafias y las familias, los ancianos serán detestados por haberse convertido en estorbos inamovibles. Hasta el día en que la muerte, vestida de mujer, vuelve para descifrar un enigma, se encuentra con un músico, oye un concierto, establece una relación, escucha de nuevo a Bach... Entonces la novela sigue como sigue la vida, con todas sus contradicciones. Arrancando de una proposición contraria a la evidencia de los hechos corrientes, José Saramago desarrolla una narrativa de gran fecundidad literaria, social y filosófica que sitúa en el centro la perplejidad del ser humano ante la impostergable finitud de la existencia. Parábola de la corta distancia que separa lo efímero y lo eterno, la historia bien podría terminar tal como empieza: «Al día siguiente no murió nadie». La crítica ha dicho: «Saramago vuelve comprensible una realidad huidiza, con parábolas sostenidas por la imaginación, la compasión y la ironía». Comité Nobel «Un hombre con una sensibilidad y una capacidad de ver y de entender que están muy por encima de lo que en general vemos y entendemos los comunes mortales». Héctor Abad Faciolince «Saramago es un ejemplo, un estilo dignísimo de vida y literatura, que demuestra la posibilidad de navegar a contracorriente [...]. Su palabra tiene el valor de un anticongelante, de un remedio personal contra los vendavales de cinismo que nos envuelven». Luis García Montero «Yo no sé, ni quiero saberlo, de dónde ha sacado Saramago ese diabólico tono narrativo, duro y piadoso a un tiempo, [...] que le permite contar tan cerca del corazón y a la vez tan cerca de la historia». Luis Landero «Saramago escribe novelas sobre los mitos para desmitificarlos, [...] siempre para abordar la realidad que le rodea, para tratar de los problemas actuales que son de todos, y para que todo quede claro desde el principio». Rafael Conte, Babelia «Como Günter Grass o Cees Nooteboom, Saramago aspira a enlazar con un público que desborde límites nacionales». El País

Basado en el algoritmo adaptativo de enjambre de partículas y la red neuronal de retropropagación de errores, este artículo propone métodos para la clasificación de diferentes estilos de música y la visualización de migración. Este método tiene ventajas de estructura simple, algoritmo maduro y optimización precisa. Puede encontrar mejores pesos de red y umbrales para que las partículas puedan salir de las soluciones óptimas locales previamente buscadas y buscar en un espacio más grande. La búsqueda global utiliza el método del gradiente para acelerar la optimización y controlar el efecto de generación en tiempo real de la transferencia de estilo musical, mejorando así el rendimiento de aprendizaje y de convergencia de toda la red, mejorando en última instancia la tasa de reconocimiento de todo el sistema, y visualizando la percepción musical. Este tipo de visualización de información en tiempo real es una forma de expresión artística, en la que la inteligencia artificial imita la sinestesia humana, y también es una forma de arte escénico. La combinación de la visualización tradicional de la música y la transfer

José Sanchis Sinisterra (Valencia, 1940) tuvo la intuición poética de hacer brotar de una canción popular de la guerra civil española una historia teatral y un gran personaje protagonista con el mismo nombre que la canción: ¡Ay Carmela! La obra nació en el autor como una búsqueda experimental de un lenguaje fronterizo con lo dramático tradicional y logró, una vez estrenada, conectar fácilmente con el público. Un texto ejemplar en el que lo popular se manifiesta como corriente artística a partir de la canción, la música y el teatro.Este título forma parte de LAS 25 MEJORES OBRAS DEL TEATRO ESPAÑOL, colección dirigida y prologada por el dramaturgo José Luis Alonso de Santos y editada por Bolchiro. La colección presenta las obras anotadas y precedidas por estudios de investigadores del teatro, que prestan atención a su puesta en escena y analizan los estrenos más célebres, ayudados de ilustraciones y fotografías. La edición de este volumen es de la investigadora Maria Grey..

En este documento, estudiamos la construcción automática y extracción de variables de características de momentos deportivos y construimos la extracción de las variables específicas mediante inteligencia artificial. En este documento, se seleccionan las máquinas de vectores de soporte, que tienen un mejor rendimiento en el caso de muestras pequeñas, como clasificadores, y se construyen clasificadores multiclase de manera uno a uno para lograr la clasificación y reconocimiento de posturas deportivas humanas. El clasificador para una acción descompuesta individual se construye para transformar el problema de descripción automática de movimientos gimnásticos libres en un problema de clasificación multietiqueta. Con el aumento en la profundidad de la red de extracción de características, se mejora el efecto experimental; sin embargo, la red neuronal convolucional bidimensional pierde información temporal al extraer características, por lo que en este documento se utiliza la red convolucional tridimensional para la extracción de características espacio-temporales del video. Las características extraídas se clasifican binariamente varias veces para lograr el objetivo de clasificación multietiqueta. Para formar

Transformer es un modelo de traducción neuronal que revoluciona la traducción automática. En comparación con los modelos tradicionales de traducción automática estadística y otros modelos de traducción automática neuronal, el modelo transformer propuesto recientemente cambia radical y fundamentalmente la traducción automática con sus mecanismos de autoatención y atención cruzada. Estos mecanismos modelan de manera efectiva las alineaciones de tokens entre las oraciones fuente y las oraciones objetivo. Se ha informado que el modelo transformer proporciona alineaciones posteriores precisas. En este trabajo, demostramos de manera empírica el efecto inverso, mostrando que las alineaciones previas ayudan a los modelos transformer a producir mejores traducciones. Los resultados experimentales en la tarea de traducción de noticias vietnamitas-inglés muestran no solo el efecto positivo de las alineaciones manualmente anotadas en los modelos transformer, sino también el sorprendente rendimiento superior de las alineaciones construidas estadísticamente reforzadas con la flexibilidad de la selección de tipo de token sobre las alineaciones manuales para mejorar

Se ha demostrado que la propagación de información y conciencia sobre una enfermedad puede ayudar a contener el brote de epidemias. Los modelos previos para esta coevolución generalmente introducían la dependencia entre estos dos procesos estableciendo una tasa de infección menor pero independiente del tiempo para individuos con conciencia. Sin embargo, un escenario realista puede ser más complicado, ya que la vigilancia individual y las medidas de protección adoptadas pueden depender de la extensión de la discusión sobre la enfermedad, mientras que los individuos pueden ser irracionales o carecer de conocimientos relevantes, lo que lleva a tomar medidas inapropiadas. Estas pueden introducir una dependencia variable en el tiempo entre la dinámica epidémica y la prevalencia de la conciencia y debilitar el efecto de la difusión de la conciencia en la contención de una pandemia. Para comprender mejor este efecto, introducimos una dependencia no lineal de la tasa de infección epidémica en la prevalencia de la conciencia, centrándonos en el efect

La optimización con restricciones de límites tiene amplias aplicaciones en la ciencia y la ingeniería. En las últimas dos décadas, se han desarrollado varios algoritmos evolutivos (EAs, por sus siglas en inglés) bajo el paraguas de la computación evolutiva para resolver diversas funciones de referencia con restricciones de límites y varios problemas del mundo real. En general, los algoritmos evolutivos desarrollados pertenecen a los algoritmos inspirados en la naturaleza (NIAs, por sus siglas en inglés) y los paradigmas de inteligencia de enjambre (SI, por sus siglas en inglés). El algoritmo evolutivo diferencial es uno de los más populares y conocidos, y ha obtenido los primeros puestos en la mayoría de las competiciones de EA en la sesión especial del Congreso IEEE sobre Computación Evolutiva. En este artículo, se sugiere un algoritmo evolutivo diferencial personalizado y se aplica a veintinueve funciones de referencia con restricciones de límites a gran escala. El algoritmo C-DE sugerido ha obten

Este documento propone dos métodos de identificación de parámetros para una función de membresía no lineal. Se introduce un método de ecuación convertida para convertir la función no lineal en un modelo conciso. Luego se proporciona un algoritmo de gradiente estocástico y un algoritmo iterativo basado en gradiente para estimar los parámetros desconocidos de la función no lineal. El ejemplo numérico muestra que los algoritmos propuestos son efectivos.