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Bailarina Fátima. Secreto de enfoque
Directorio / Espectaculares trucos y sus pistas
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Descripción del enfoque:
Como interludio entre los trucos, la intérprete habla de una bailarina exótica llamada Fátima, que vivió y bailó hace mucho tiempo, pero sus movimientos exóticos y sus magníficos pasos no se olvidan hasta el día de hoy. Para explicar de qué está hablando, el mago hace un nudo en su pañuelo, luego lo retuerce y dobla para crear una muñeca, una copia de la famosa bailarina.
Con acompañamiento de poesía, el mago da vida a una figura de trapo, que comienza a bailar en sus manos, finalizando el baile con un magnífico movimiento de piernas al estilo “cancán”.
Secreto de enfoque:
Esta actuación siempre se observa con interés y risas. Como el pañuelo no requiere preparación, puedes lucirlo en cualquier momento, ¡con cualquier pañuelo!
1. Extiende una bufanda y...
2... haz un nudo en el borde en el medio de uno de los lados. Esta será la cabeza de Fátima. La punta debe sobresalir del nudo, por el que posteriormente sujetarás la bufanda.
3. Nota. Ninguna de las esquinas de la bufanda debe estar atada con un nudo, de lo contrario la muñeca no funcionará. Haz un nudo en el medio del borde lateral de la bufanda.
4. Con ambas manos, agarre las dos esquinas (A y B) del lado opuesto al lado en el que está hecho el nudo, pellizcándolas entre el pulgar y el índice.
5. Gire la bufanda hacia afuera, girando el nudo alrededor de la bufanda sostenido en las esquinas A y B. Gire la bufanda lo más fuerte posible hasta que el material no se pueda torcer más.
6. Luego junte los extremos A y B y tome ambos con la mano derecha. Con el pulgar y el índice de la mano izquierda, agarre la “cola” del nudo (la cabeza de Fátima).
7. Dale la vuelta al muñeco: las esquinas A y B quedarán abajo, y el nudo arriba. Con cierta imaginación, verás una bailarina creada a partir de un pañuelo.
8. Moviendo las manos hacia arriba y hacia abajo, es decir, tirando y aflojando la tensión de la tela, harás que Fátima baile y gire sus caderas, como al ritmo de la música. Puedes bailar Fátima con los versos del poema:
Fátima era una bailarina alegre
Por una moneda, ella podría girar así (sacudir la muñeca)
Bueno, quieres mirar la pierna (suelta una pierna)
Paga un dólar de plata, "Op, la-la" ¡consíguelo!
Nota. En "Op, la-la" ponlo.
9. Tan pronto como se diga la última palabra, tire bruscamente de la mano izquierda hacia arriba y de la derecha hacia abajo, soltando simultáneamente una de las esquinas (A o B), Fátima levantará la pierna, como en un cancán, y girará alrededor de ella. eje: ¡un final digno del baile!
Autor: Marcos Wilson
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El método propuesto explota la "deriva de la resistencia" (aumento de la resistencia eléctrica) de un material de cambio de fase en la memoria del semiconductor durante el entrenamiento. Las actualizaciones de información se registran aumentando la resistencia eléctrica en el memristor, que actúa como una sinapsis y, además, tiene en cuenta la relación entre la plantilla cambiante y los datos de entrenamiento.
La eficacia de este método se demostró utilizando matrices de memristores de cambio de fase (PCM) experimentales que funcionaban como una red neuronal. En las pruebas para clasificar texto escrito a mano que constaba de números del 0 al 9, dichos dispositivos mostraron el efecto de mejorar la capacidad de aprendizaje en aproximadamente un 3%. En particular, la precisión de reconocimiento del número 8, que tradicionalmente es difícil de clasificar en forma manuscrita, ha aumentado significativamente. La capacidad de aprendizaje ha mejorado debido al patrón de actualización de sinapsis, que cambia según la complejidad de la clasificación.
Una ventaja importante del nuevo método es que se puede mejorar la capacidad de aprendizaje sin costos adicionales de energía, ya que la resistencia del PCM aumenta espontáneamente debido a la relajación estructural después de la transición a la fase amorfa.
Los investigadores esperan que sus resultados contribuyan al desarrollo de algoritmos de aprendizaje que utilicen las propiedades de los dispositivos memristor y abran una nueva dirección en el desarrollo de chips informáticos neuromórficos.
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