Subwoofer Ylvis
“The Fox (What Does the Fox Say?)” es una canción dance electrónica y un vídeo viral del dúo cómico noruego Ylvis. El vídeo más trending de 2013 en YouTube,[3][4] “The Fox” fue publicado en la plataforma el 3 de septiembre de 2013, y ha recibido más de mil millones de visitas a partir de noviembre de 2022. [5] “The Fox” alcanzó la cima de la lista noruega de singles y tuvo un enorme éxito en Estados Unidos, donde llegó al número seis de la lista Billboard Hot 100 durante tres semanas consecutivas,[6][7] y fue, antes del lanzamiento en Estados Unidos de “Am I Wrong” de Nico & Vinz, la canción de un artista noruego mejor posicionada en la lista desde el número uno de A-ha, “Take On Me”, en 1985.
Originalmente un “antiéxito” producido como parte de la nueva temporada del programa de entrevistas del dúo en la televisión noruega I kveld med YLVIS (Esta noche con Ylvis) y subido a YouTube como teaser,[8] “The Fox”, “creada para fracasar”,[9] se hizo viral, convirtiéndose en la canción “revelación” de Ylvis y atrayendo la atención internacional hacia el grupo. En 2013, Ylvis declaró que no había planes de lanzar un álbum que incluyera la canción ni ninguna secuela de la misma[10][11].
Qué dice el zorro lyrics
Una mamografía muestra la densidad de sus mamas. Cuando reciba los resultados de la mamografía, es posible que también le digan si sus mamas tienen poca o mucha densidad. Las mujeres con mamas densas tienen mayor riesgo de padecer cáncer de mama.
Se dice que las mujeres en las dos primeras categorías tienen mamas poco densas, no densas o grasas. Las mujeres de las dos segundas categorías tienen mamas densas o de alta densidad. Aproximadamente la mitad de las mujeres de 40 años o más tienen mamas densas.
El tejido denso puede ocultar cánceres. El tejido fibroso y glandular se ve blanco en una mamografía. Lo mismo ocurre con un posible tumor. Como es difícil distinguir entre un tumor y el tejido mamario denso en una mamografía, un tumor pequeño puede pasar desapercibido.
Hable con su médico sobre su riesgo personal de padecer cáncer de mama. Las mamas densas son sólo uno de los diversos factores de riesgo del cáncer de mama. Su médico también tendrá en cuenta otros factores, como su edad y sus antecedentes familiares de cáncer.
Diferentes pruebas pueden detectar algunos cánceres que no se detectan en una mamografía. Pero estas pruebas tienen más probabilidades de dar un resultado falso positivo (la prueba se notifica como anormal, pero en realidad usted no tiene cáncer). Los falsos positivos suelen dar lugar a pruebas innecesarias, como una biopsia. Además, es posible que tenga que pagar por estas pruebas.
La canción de la pereza
Carnegie Endowment for International Peace¿Qué significa el Pacto Verde Europeo para África?Zainab Usman, Olumide Abimbola, Imeh ItuenFuente: GettyResumen: El Pacto Verde Europeo ofrece una hoja de ruta para la transición socioecológica y económica de la UE hacia un futuro con bajas emisiones de carbono. Sus implicaciones para África son múltiples. Sin embargo, ofrece la promesa de revisar las relaciones entre la UE y África si se toman ahora las medidas adecuadas.Related Media and ToolsSign up for a weekly newsletter from the Carnegie Endowment for International Peace¡Inscríbase para recibir correos electrónicos del Programa de Sostenibilidad, Clima y Geopolítica de Carnegie!
El 14 de julio de 2021, la Comisión Europea adoptó una serie de propuestas intermedias para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en un 55% respecto a los niveles de 1990 para 2030, como parte de un Pacto Verde Europeo (EGD) más amplio. El EGD es un conjunto de iniciativas políticas a largo plazo que definen la estrategia climática de la Unión Europea (UE) para alcanzar las emisiones netas cero en 2050 y pretenden convertir a Europa en el primer motor de la política climática internacional. Con este objetivo, el DGA proporciona una hoja de ruta para una transición socioecológica hacia un futuro con bajas emisiones de carbono y los elementos básicos para una estrategia de crecimiento económico ecológico.
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Introducción¿Recuerda a Watson de IBM, el campeón de Jeopardy! de IA? Una promoción de 2010 proclamaba: “Watson entiende el lenguaje natural con toda su ambigüedad y complejidad”. Sin embargo, como vimos cuando Watson fracasó estrepitosamente en su intento de “revolucionar la medicina con la inteligencia artificial”, no es lo mismo tener un barniz de facilidad lingüística que comprender realmente el lenguaje humano.
La comprensión del lenguaje natural es desde hace tiempo uno de los principales objetivos de la investigación en IA. Al principio, los investigadores intentaban programar manualmente todo lo que una máquina necesitaría para entender noticias, ficción o cualquier otra cosa que escribieran los humanos. Este enfoque, como demostró Watson, era inútil: es imposible escribir todos los hechos, reglas y suposiciones no escritos necesarios para comprender un texto. Más recientemente, se ha establecido un nuevo paradigma: En lugar de incorporar conocimientos explícitos, dejamos que las máquinas aprendan a entender el lenguaje por sí solas, simplemente ingiriendo grandes cantidades de texto escrito y aprendiendo a predecir palabras. El resultado es lo que los investigadores llaman un modelo lingüístico. Cuando se basan en grandes redes neuronales, como la GPT-3 de OpenAI, estos modelos pueden generar una prosa (¡y poesía!) increíblemente parecida a la humana y, aparentemente, realizar sofisticados razonamientos lingüísticos.