Se utiliza para los seres no vivos
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Los signos de sobredosis incluyen que la persona El GHB que no se fabrica correctamente puede dar lugar a una mezcla extremadamente tóxica de GHB e hidróxido de sodio. En caso de emergencia, pida ayuda Si alguien con quien está tiene una sobredosis o una reacción adversa mientras usa GHB, marque el triple cero (000) para llamar a una ambulancia inmediatamente. Una respuesta rápida puede salvar la vida de la persona. No retrases la obtención de ayuda porque creas que tú o tu amigo podéis tener problemas. Los agentes de la ambulancia no están obligados a llamar a la policía.
Quédate con la persona hasta que llegue la ambulancia y cuéntales todo lo que puedas sobre las drogas que ha consumido, cuánto tiempo hace que las ha consumido y cualquier condición médica preexistente que pueda tener la persona. Ayuda disponible para la dependencia del GHB Las opciones de tratamiento para la adicción a las drogas incluyen la desintoxicación, el asesoramiento individual y la terapia de grupo. Consulta a tu médico para que te informe y te derive, o ponte en contacto con un servicio de alcohol y otras drogas de tu zona. Dónde conseguir ayuda
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Para quién se utiliza
would para los hábitos pasados es ligeramente más formal que used to. Se utiliza a menudo en las historias. Normalmente no usamos la forma negativa o interrogativa de would para hábitos pasados. Ten en cuenta que normalmente no podemos usar would para hablar de estados pasados.
Siempre podemos utilizar el pasado simple como alternativa a used to o would para hablar de estados o hábitos pasados. La principal diferencia es que el pasado simple no enfatiza la naturaleza repetida o continua de la acción o situación. Además, el pasado simple no deja tan claro que la cosa ya no es cierta.
1. Sí, es correcto. En esta frase, “fue” es en realidad una forma llamada pasado subjuntivo, que tiene la misma forma que el pasado simple. El pasado subjuntivo no significa que la acción haya ocurrido en el pasado. Significa que la acción es irreal, improbable o imposible, y se refiere al presente o al futuro. (“Me gustaría ser más alto” es otro ejemplo).
2. “Llegando a saber” indica un proceso, es decir, algo que está en proceso de ocurrir. Si digo “Nos estamos conociendo”, por ejemplo, significa que estamos en medio de ello. Nos conocemos hasta cierto punto, pero todavía no del todo. En cambio, si digo “Nos conocemos”, la acción ya se ha completado y nos conocemos plenamente.
Que se utiliza para los seres vivos
La IA permite que los sistemas técnicos perciban su entorno, traten lo que perciben, resuelvan problemas y actúen para alcanzar un objetivo concreto. El ordenador recibe datos -ya preparados o recogidos a través de sus propios sensores, como una cámara-, los procesa y responde.
Algunas tecnologías de IA existen desde hace más de 50 años, pero los avances en la potencia de cálculo, la disponibilidad de enormes cantidades de datos y los nuevos algoritmos han propiciado grandes avances en IA en los últimos años.
La inteligencia artificial se utiliza ampliamente para ofrecer recomendaciones personalizadas a las personas, basándose, por ejemplo, en sus búsquedas y compras anteriores u otros comportamientos en línea. La IA es enormemente importante en el comercio: optimización de productos, planificación de inventarios, logística, etc.
Los teléfonos inteligentes utilizan la IA para ofrecer servicios lo más relevantes y personalizados posible. Los asistentes virtuales que responden a preguntas, ofrecen recomendaciones y ayudan a organizar las rutinas diarias se han vuelto omnipresentes.
Los programas de traducción de idiomas, basados en textos escritos o hablados, se basan en la inteligencia artificial para proporcionar y mejorar las traducciones. Esto también se aplica a funciones como la subtitulación automática.
Solía significar
El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático actual no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría de que los ordenadores pueden aprender sin estar programados para realizar tareas específicas; los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si los ordenadores podían aprender de los datos. El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma independiente. Aprenden de los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados fiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.
Aunque muchos algoritmos de aprendizaje automático existen desde hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente complejos cálculos matemáticos a grandes datos -una y otra vez, cada vez más rápido- es un desarrollo reciente. He aquí algunos ejemplos ampliamente difundidos de aplicaciones de aprendizaje automático que quizá conozca:
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