Nuevo mundo La ciencia y la poesía tienen algo en común: ambas intentan definir él
mundo a través de símbolos, ya sean palabras, números.
Sin embargo, hay mil maneras de usar los mismos símbolos, del mismo modo que sé
pueden hacer casas o edificios muy diferentes con los mismos ladrillos, dependiendo de
quién los diseñe. Con esto en mente, lee con atención el texto, y luego utiliza las mismas
palabras que están en él para crear un poema completamente distinto.
Escrito con tinta verde
La tinta verde crea jardines, selvas, prados,
follajes donde cantan las letras,
palabras que son árboles,
frases que son verdes constelaciones.
Deja que mis palabras, oh blanca, desciendan y te cubran
como una lluvia de hojas a un campo de nieve,
como la yedra a la estatua,
como la tinta a esta página.
Brazos, cintura, cuello, senos,
la frente pura como el mar,
la nuca de bosque en otoño,
los dientes que muerden una brizna de yerba.
Tu cuerpo se constela de signos verdes
como el cuerpo del árbol de renuevos.
No te importe tanta pequeña cicatriz luminosa:
mira al cielo y su verde tatuaje de estrellas.
ES PARA HOY POR FAVOR AYUDENME
Respuestas
Respuesta:
Nose la verdad se ella es Dado que con el crecimiento masivo de datos, aumenta la necesidad de un sistema de detección de anomalías autónomo y genérico. Sin embargo, desarrollar un sistema de detección de anomalías genéricas autónomo que sea preciso y rápido sigue siendo un desafío. En este artículo, proponemos enfoques de análisis de series temporales convencionales, el modelo de media móvil integrada autorregresiva estacional (SARIMA) y la descomposición de tendencia estacional utilizando Loess (STL), para detectar anomalías complejas y diversas. Por lo general, SARIMA y STL se usan solo para series temporales estacionarias y periódicas, pero al combinarlas, mostramos que pueden detectar anomalías con alta precisión para datos que son incluso ruidosos y no periódicos. Comparamos el algoritmo con la memoria a corto plazo (LSTM), un algoritmo basado en aprendizaje profundo utilizado para el sistema de detección de anomalías.
Explicación: