“Al aplicar el aprendizaje automático a los datos neurofisiológicos, pudimos identificar casi perfectamente las canciones exitosas. Conseguir que la actividad neuronal de 33 personas que participaron en el estudio pueda predecir si millones de personas escucharon nuevas canciones es bastante sorprendente. Nunca antes se había demostrado nada parecido con esta precisión”, indicó en una publicación del blog de Frontiers el científico Paul Zak, profesor de la Universidad de Graduados de Claremont y autor principal de la investigación codere.

• Una escultura contra la opresión y la trata de personas tiene como protagonista a Santa Josefina Bakhita, quien vivió en carne propia la esclavitud, y será inaugurada por el propio Secretario de Estado del Vaticano, Cardenal Pietro Parolin, en el día del Papa.
• El entorno de Silvina Luna hizo una campaña y viralizó en redes sociales un mensaje en el que se pedía dadores de sangre, lo que varios famosos replicaron en sus cuentas personales.
• Hoy, por ejemplo, batallas que parecían libradas, como la creación de espacios públicos abiertos en zonas marginales de Medellín, reaparecen de la mano de nuevos políticos y de una sociedad que aboga por lo blindado en espacios que la ciudadanía había logrado reconquistar.
• La noticia del delicado estado de salud de Silvina Luna tras quedar en terapia intensiva conmocionó a muchos e inmediatamente se dio a conocer públicamente que necesitaba donadores de sangre.
• El primero fue el sábado 17 de junio en la playa de las Lloses de Cambrils, donde murió una alemana de 74 años.

Más de la mitad de ahogamientos mortales se produjeron mientras había servicio de vigilancia y la bandera era verde y durante el mes de agosto. “Las señales cerebrales que hemos recogido reflejan la actividad de una red cerebral asociada con el estado de ánimo y los niveles de energía”, describió Zak. Luego de obtener los datos, los investigadores utilizaron diferentes enfoques estadísticos para evaluar la precisión predictiva de las variables neurofisiológicas. Esto permitió comparar múltiples modelos de aprendizaje automático y probar distintos algoritmos, con el propósito de mejorar la precisión del sistema y llegar a los resultados de predicción más altos 1

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