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PALABRAS ALADAS, UNIDADES FRASEOLOGICAS
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Palabras aladas, unidades fraseológicas. Significado, historia de origen, ejemplos de uso.

Palabras aladas, unidades fraseológicas

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Raza de antimonio

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fraseologismo: Raza antimonio.

Significado: Llevar a cabo conversaciones vacías, innecesariamente largas y que distraen de algo serio, mostrar excesiva suavidad, condescendencia en las relaciones con alguien.

Origen: Del nombre latino de antimonio (antimonium), que se usaba como producto medicinal y cosmético, después de molerlo y luego disolverlo. El antimonio es poco soluble, por lo que el proceso fue muy largo y laborioso. Y mientras se disolvía, los farmacéuticos tenían interminables conversaciones.

Fraseología aleatoria:

Atrapa peces en aguas turbulentas.

Significado:

Sobre alguien que se aprovecha personalmente de una situación difícil y confusa cuando los intereses comunes sufren (hierro).

Origen:

Del latín: Turbato melius capiuntur flumine piscis. Literalmente: "En agua turbia, los peces se pescan mejor". Del Decreto del Emperador Ruso Pedro I (22 de abril de 1722): "Diáconos... como naipes ordenaron las leyes traje a traje, para que fuera más conveniente pescar en aguas turbulentas".

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La Universidad de Maryland ha desarrollado un nuevo método para simular el comportamiento de los conductores en la carretera para entrenar vehículos autónomos.

Un método de simulación de tráfico desarrollado por investigadores de la Universidad de Maryland se basa en clasificar el comportamiento de otros usuarios de la vía. Este modelo, que los autores denominaron CMetric, analiza las trayectorias de otros conductores y peatones. Con base en el análisis y los datos obtenidos mediante visión por computadora, el algoritmo puede predecir las posibles acciones de los usuarios de la carretera.

"Usando CMetric, nuestro simulador puede generar automovilistas virtuales con diferentes estilos de conducción para preentrenar autos autónomos”, dice Angelos Mavrogiannis, uno de los desarrolladores del modelo. "Modelar el comportamiento de conducción heterogéneo es un elemento central de nuestro trabajo. modelo de aprendizaje de refuerzo profundo, basado en DQN (Deep Q-Network)."

Los desarrolladores señalan que, en los últimos años, muchas empresas han estado trabajando en la creación de vehículos no tripulados seguros y fiables. Sin embargo, para un uso universal, tales máquinas deben poder moverse en una variedad de caminos, no chocar con otros vehículos, peatones, bicicletas, animales u otros obstáculos.

“A pesar del gran interés por los vehículos autónomos, los métodos actuales de inteligencia artificial no tienen en cuenta el comportamiento de los conductores humanos u otros drones en la carretera”, señala el profesor Dinesh Manocha, coautor del trabajo.“El objetivo de nuestro trabajo es crear tecnologías confiables que detecten y clasifiquen el comportamiento de otros participantes del tráfico (automóviles, autobuses, camiones, bicicletas, peatones) y utilicen los datos recibidos al conducir.

El comportamiento al volante, según los desarrolladores, se puede dividir en dos categorías principales: conducción conservadora y agresiva. Los conductores conservadores son más cuidadosos y atentos, mientras que los conductores agresivos son propensos a maniobras peligrosas y movimientos bruscos.

La detección precisa de estos comportamientos puede ser muy útil para los vehículos autónomos, especialmente en momentos críticos (por ejemplo, al cambiar de carril o entrar en una autopista). Comprender las acciones de otros conductores permite que la IA adapte su trayectoria en consecuencia, para tomar medidas de seguridad.

"Los sistemas de navegación autónomos generalmente se entrenan antes de las pruebas de campo", dijo Rohan Chandra, coautor del desarrollo. El sistema de navegación se puede entrenar para manejar el comportamiento complejo de los conductores en un entorno urbano.

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