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¿En qué acontecimientos batió John James Monckton el récord mundial?

John James Monckton (28 de octubre de 1938 - 29 de junio de 2017)[1] fue un nadador australiano de espalda que ganó una medalla de plata en la prueba de 100 metros en los Juegos Olímpicos de Verano de 1956 en Melbourne. Aunque estableció múltiples récords mundiales, nunca ganó una medalla de oro olímpica[2]. Aprendiz de carpintero de la región de Nueva Inglaterra, en Nueva Gales del Sur, Monckton parecía estar preparado para ganar el oro en los Juegos Olímpicos de 1956. En el campamento del equipo nacional en Townsville antes de los juegos, se convirtió en la primera persona en nadar 400 metros espalda en menos de cinco minutos. Aunque no era una prueba que se disputara con regularidad a nivel internacional, fue una señal prometedora para que la prueba se incluyera para la disputa de medallas en los Juegos Olímpicos. También estableció récords mundiales en las pruebas de 110 y 220 yardas estilo libre. En los Juegos Olímpicos, Monckton fue el más rápido en las eliminatorias y en la semifinal, pero fue superado en la final por su compañero de equipo David Theile[2]. En ausencia de Theile, que se había retirado tras las Olimpiadas para estudiar medicina en la universidad, Monckton dominó la natación de espalda, ganando la prueba de 110 yardas espalda en los Juegos del Imperio Británico y de la Commonwealth de 1958 en Cardiff y también el relevo de 4×110 yardas[2]. Monckton se preparó entonces para otras Olimpiadas en 1960 en Roma, con Theile aplazando sus estudios para defender su título olímpico. Monckton volvió a liderar la clasificación en las series y semifinales. Sin embargo, en la final, juzgó mal el giro y se rompió un dedo. Llegó a casa cojeando en séptima posición, y Theile defendió con éxito su título.[3] Monckton siguió compitiendo con la esperanza de llegar a unas terceras Olimpiadas en 1964, pero se retiró cuando su rendimiento empezó a deteriorarse. Se casó con Maureen Giles, nadadora australiana en los Juegos Olímpicos de 1956[4]. En 1999 fue incluido en el Salón de la Fama del Deporte Australiano[5]. El Centro Acuático Monckton de Armidale, su ciudad natal, lleva su nombre.

John James Monckton estableció récords mundiales en las pruebas de 400 metros espalda, 220 yardas estilo libre y 110 yardas estilo libre.

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What events did John James Monckton set the world record for?

John James Monckton (28 October 1938 – 29 June 2017)[1] was an Australian backstroke swimmer who won a silver medal in the 100-metre event at the 1956 Summer Olympics in Melbourne. Although he set multiple world records, he never won an Olympic gold medal.[2] An apprentice carpenter from the New England region of New South Wales, Monckton appeared to be primed to win gold at the 1956 Olympics. At the national team camp in Townsville before the games, he became the first person to swim 400-metre backstroke in under five minutes. Although it was not a regularly contested event at international level, it was a promising sign for the event to be included for medal competition in the Olympics. He also set world records in the 110- and 220-yard freestyle events. At the Olympics, Monckton was the fastest qualifier in the heats and semifinal, but was upstaged in the final by teammate David Theile.[2] In the absence of Theile, who had retired after the Olympics to study medicine at university, Monckton dominated backstroke swimming, winning the 110-yard backstroke event at the 1958 British Empire and Commonwealth Games in Cardiff and also the 4×110-yard medley relay.[2] Monckton then prepared for another Olympics in 1960 in Rome, with Theile deferring his studies to defend his Olympic title. Monckton again led the qualifying in the heats and semifinals. However, in the final, he misjudged the turn and broke a finger. He limped home in seventh position, with Theile successfully defending his title.[3] Monckton continued competing in the hope of reaching a third Olympics in 1964, but retired after his performances began to deteriorate. He married Maureen Giles, an Australian swimmer at the 1956 Olympics.[4] He was inducted into the Sport Australia Hall of Fame in 1999.[5] The Monckton Aquatic Centre in his hometown of Armidale is named for him.

John James Monckton set world records for the 400-metre backstroke, 220-yard freestyle and 110-yard freestyle events.

A partir del pasaje, averigua cuáles son las causas del cambio climático

En el uso común, el cambio climático describe el calentamiento global -el aumento continuo de la temperatura media global- y sus efectos en el sistema climático de la Tierra. En un sentido más amplio, el cambio climático también incluye los cambios anteriores a largo plazo del clima de la Tierra. El aumento actual de la temperatura media global es más rápido que los cambios anteriores, y está causado principalmente por los seres humanos que queman combustibles fósiles[2][3] El uso de combustibles fósiles, la deforestación y algunas prácticas agrícolas e industriales aumentan los gases de efecto invernadero, sobre todo el dióxido de carbono y el metano[4] Los gases de efecto invernadero absorben parte del calor que irradia la Tierra tras calentarse por la luz solar. Mayores cantidades de estos gases atrapan más calor en la atmósfera inferior de la Tierra, provocando el calentamiento global. Debido al cambio climático, los desiertos se están expandiendo, mientras que las olas de calor y los incendios forestales son cada vez más frecuentes[5] El aumento del calentamiento en el Ártico ha contribuido al deshielo del permafrost, al retroceso de los glaciares y a la pérdida de hielo marino[6] Las temperaturas más altas también están provocando tormentas más intensas, sequías y otros fenómenos meteorológicos extremos[7] El rápido cambio medioambiental en las montañas, los arrecifes de coral y el Ártico está obligando a muchas especies a trasladarse o a extinguirse[8] Incluso si los esfuerzos por minimizar el calentamiento futuro tienen éxito, algunos efectos continuarán durante siglos. Entre ellos están el calentamiento de los océanos, la acidificación de los océanos y la subida del nivel del mar[9].

1. El cambio climático está causado principalmente por los seres humanos que queman combustibles fósiles. 2. El uso de combustibles fósiles, 3. la deforestación 4. el aumento de las prácticas agrícolas e industriales

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From the Passage please find out what are the cause of climate change

In common usage, climate change describes global warming—the ongoing increase in global average temperature—and its effects on Earth's climate system. Climate change in a broader sense also includes previous long-term changes to Earth's climate. The current rise in global average temperature is more rapid than previous changes, and is primarily caused by humans burning fossil fuels.[2][3] Fossil fuel use, deforestation, and some agricultural and industrial practices increase greenhouse gases, notably carbon dioxide and methane.[4] Greenhouse gases absorb some of the heat that the Earth radiates after it warms from sunlight. Larger amounts of these gases trap more heat in Earth's lower atmosphere, causing global warming. Due to climate change, deserts are expanding, while heat waves and wildfires are becoming more common.[5] Increased warming in the Arctic has contributed to melting permafrost, glacial retreat and sea ice loss.[6] Higher temperatures are also causing more intense storms, droughts, and other weather extremes.[7] Rapid environmental change in mountains, coral reefs, and the Arctic is forcing many species to relocate or become extinct.[8] Even if efforts to minimise future warming are successful, some effects will continue for centuries. These include ocean heating, ocean acidification and sea level rise.[9]

1. Climate change is primarily caused by humans burning fossil fuels. 2. Fossil fuel use, 3. deforestation, 4.agricultural and industrial practices increase

Proporciona una breve biografía de La Aguja a partir del pasaje proporcionado.

La Aguja es un personaje ficticio, un supervillano mutante que aparece en los cómics estadounidenses publicados por Marvel Comics. Creado por Mark Gruenwald, Carmine Infantino y Al Gordon, el personaje apareció por primera vez en Spider-Woman nº 9 (diciembre de 1978). El creador Mark Gruenwald recuperó al personaje durante su etapa en los Vengadores de la Costa Oeste como miembro del equipo de villanos Turno de Noche, que incluía a otros antiguos enemigos de Spider-Woman. Tras ser asaltado una noche al salir del trabajo, Josef Saint, un anciano sastre, perdió un ojo y la capacidad de hablar. Mientras se recuperaba, descubrió que tenía el poder de paralizar con la mirada. Buscando venganza, Saint adoptó la apariencia del justiciero la Aguja. Armado con una aguja de un metro de largo, el villano mudo atacaba a jóvenes por las calles de noche, cosiéndoles la boca. Tras atacar al agente de S.H.I.E.L.D. Jerry Hunt, la Aguja provocó la ira de Spider-Woman, la novia del agente, que lo eliminó con una explosión de veneno a corta distancia. Posteriormente fue detenido. Junto con otros aventureros y criminales sobrehumanos, la Aguja fue encarcelada por el Cerrajero, pero luego fue liberada por Spider-Woman. La Aguja se unió al Turno de Noche y formó equipo con el Capitán América contra el Corredor de Poder y sus mutantes aumentados. Junto al Turno de Noche, puso a prueba al Caballero Luna para que asumiera el liderazgo del Turno de Noche. Más tarde, junto al Turno de Noche, luchó contra los Vengadores de la Costa Oeste. Junto al Turno de Noche, el segundo Ahorcado y Satannish, luchó contra los Vengadores de la Costa Oeste; sus habilidades habían sido potenciadas por la magia negra de Satannish. Más tarde, Armería derrotó a la Aguja. La Aguja aparece con el Turno de Noche, como parte de la banda del Encapuchado. Luchan contra los Hijos de la Medianoche, y la Aguja empala a Daimon Hellstrom con su aguja, antes de que Jennifer Kale lo derribe con un hechizo. Él y el Turno de Noche mueren cuando el virus zombi muta y se transmite por el aire. La nube del virus empieza a llover sangre y reanima al Turno de Noche como zombis. Dormammu asume el control del Turno de Noche y los utiliza para luchar contra los Hijos de la Medianoche. Cuando Jennifer Kale y el Talión Negro contienen el virus dentro del Zombi (Simon Garth), los miembros del Turno de Noche vuelven aparentemente a la normalidad, y el Encapuchado se teletransporta con ellos.

La Aguja es un supervillano mutante creado por Mark Gruenwald, Carmine Infantino y Al Gordon. Apareció por primera vez en Spider-Woman nº 9 (diciembre de 1978) y regresó durante su etapa en los Vengadores de la Costa Oeste como miembro del equipo de villanos Turno de Noche. Fue encarcelado por el Cerrajero y liberado por Spider-Woman. Se unió al Turno de Noche y formó equipo con el Capitán América contra el Corredor de Poder y sus mutantes aumentados. También luchó contra los Vengadores de la Costa Oeste, el segundo Ahorcado y Satannish. Más tarde fue derrotado por Armería. Aguja aparece con el Turno de Noche, como parte de la banda del Encapuchado, y luchan contra los Hijos de la Medianoche. Son asesinados cuando el virus zombi muta y se transmite por el aire. Dormammu asume el control del Turno de Noche y lo utiliza para luchar contra los Hijos de la Medianoche. Cuando Jennifer Kale y el Talón Negro contienen el virus Zombi, los miembros del Turno de Noche recuperan la normalidad y el Encapuchado se teletransporta con ellos.

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Please provide a short biography of The Needle from the passage provided.

The Needle is a fictional character, a mutant supervillain appearing in American comic books published by Marvel Comics. Created by Mark Gruenwald, Carmine Infantino, and Al Gordon, the character first appeared in Spider-Woman #9 (December 1978). Creator Mark Gruenwald brought the character back during his run on the West Coast Avengers as a member of the villain team Night Shift, which included other former Spider-Woman foes. After being mugged one night while leaving work, Josef Saint, an elderly tailor, lost an eye and his ability to speak. While recuperating, he discovered that he has the power to paralyze with his gaze. Seeking revenge, Saint assumed the guise of the vigilante the Needle. Armed with a yard-long needle, the mute villain attacked young men on the streets at night, sewing their mouths shut. After victimizing S.H.I.E.L.D. agent Jerry Hunt, the Needle incurred the wrath of Spider-Woman, the agent's girlfriend, and she took him out with a close-range venom blast. He was subsequently arrested. With other superhuman adventurers and criminals, the Needle was imprisoned by the Locksmith, but then freed by Spider-Woman. The Needle joined the Night Shift, and teamed with Captain America against the Power Broker and his augmented mutates. Alongside the Night Shift, he tested Moon Knight to take over as the leader of the Night Shift. Later, alongside the Night Shift, he battled the West Coast Avengers. Alongside the Night Shift, the second Hangman, and Satannish, he battled the Avengers West Coast; his abilities had been enhanced by Satannish's black magic. The Needle was later defeated by Armory. Needle appears with the Night Shift, as part of the Hood's gang. They battle the Midnight Sons, and Needle impales Daimon Hellstrom with his needle, before Jennifer Kale knocks him off with a spell. He and the Night Shift are killed when the zombie virus mutates and becomes airborne. The virus cloud begins to rain blood, and reanimates the Night Shift as zombies. Dormammu assumes control of the Night Shift and uses them to fight the Midnight Sons. When Jennifer Kale and the Black Talon contain the virus within the Zombie (Simon Garth), the Night Shift members are apparently restored to normal, and the Hood teleports away with them.

The Needle is a mutant supervillain created by Mark Gruenwald, Carmine Infantino, and Al Gordon. He first appeared in Spider-Woman #9 (December 1978) and was brought back during his run on the West Coast Avengers as a member of the villain team Night Shift. He was imprisoned by the Locksmith and freed by Spider-Woman. He joined the Night Shift and teamed with Captain America against the Power Broker and his augmented mutates. He also battled the West Coast Avengers, the second Hangman, and Satannish. He was later defeated by Armory. Needle appears with the Night Shift, as part of the Hood's gang, and they battle the Midnight Sons. They are killed when the zombie virus mutates and becomes airborne. Dormammu assumes control of the Night Shift and uses them to fight the Midnight Sons. When Jennifer Kale and the Black Talon contain the virus within the Zombie, the Night Shift members are restored to normal and the Hood teleports away with them.

¿Por qué es famosa Ana María González?

Ana María González (nacida el 13 de abril de 1951[1]) es una soprano lírica española formada en Argentina, conocida por actuar en el Teatro Colón de 1973 a 1994. Aunque se la asocia con el repertorio lírico italiano, también destacó en papeles de soprano lírica del repertorio francés, como Manon, Marguerite y Juliette, que le dieron fama internacional[2].

Ana María González (nacida el 13 de abril de 1951[1]) es una soprano lírica española formada en Argentina, conocida por actuar en el Teatro Colón de 1973 a 1994. Aunque se la asocia con el repertorio lírico italiano, también destacó en papeles de soprano lírica del repertorio francés, como Manon, Marguerite y Juliette, que le dieron fama internacional.

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What is Ana María Gonzalez famous for

Ana María González (born 13 April 1951[1]) is a Spanish lyric soprano trained in Argentina, known for performing at the Teatro Colón from 1973 to 1994. Although associated with the Italian lyric repertoire, she also excelled in lyric soprano roles of the French repertoire such as Manon, Marguerite, and Juliette, which brought her international fame.[2]

Ana María Gonzalez (born 13 April 1951[1]) is a Spanish lyric soprano trained in Argentina, known for performing at the Teatro Colón from 1973 to 1994. Although associated with the Italian lyric repertoire, she also excelled in lyric soprano roles of the French repertoire such as Manon, Marguerite, and Juliette, which brought her international fame.

A partir del pasaje, identifica los términos coloquiales más comunes para referirse al despido en Estados Unidos y el Reino Unido. Muestra los resultados en formato separado por comas.

El despido o la separación del empleo es la salida de un trabajador de un puesto de trabajo y el final de la duración de su relación con un empresario. La rescisión puede ser voluntaria por parte del trabajador, o puede ser a manos del empresario, a menudo en forma de despido o regulación de empleo. Suele pensarse que el despido es culpa del trabajador, mientras que el despido suele producirse por razones empresariales (por ejemplo, una ralentización del negocio o una recesión económica) ajenas al rendimiento del trabajador. El despido conlleva un estigma en muchas culturas y puede dificultar las posibilidades del demandante de encontrar un nuevo empleo, sobre todo si ha sido despedido de un trabajo anterior. A veces, los solicitantes de empleo no mencionan en su currículum los empleos de los que fueron despedidos; por ello, las lagunas inexplicables en el empleo y la negativa o falta de contacto con los empleadores anteriores suelen considerarse "señales de alarma"[1]. El despido se produce cuando el empresario decide exigir al trabajador que se marche, normalmente por culpa de éste. Los términos coloquiales más comunes para referirse al despido en Estados Unidos son "getting fired" o "getting canned", mientras que en el Reino Unido también se utilizan los términos "getting the sack" o "getting sacked".

que te despidan, que te echen, que te echen, que te despidan

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From the passage identify the most common colloquial terms for dismissal in the United States and United Kingdom. Display the results in comma separated format.

Termination of employment or separation of employment is an employee's departure from a job and the end of an employee's duration with an employer. Termination may be voluntary on the employee's part, or it may be at the hands of the employer, often in the form of dismissal (firing) or a layoff. Dismissal or firing is usually thought to be the employee's fault, whereas a layoff is generally done for business reasons (for instance, a business slowdown, or an economic downturn) outside the employee's performance. Firing carries a stigma in many cultures and may hinder the jobseeker's chances of finding new employment, particularly if they have been terminated from a previous job. Jobseekers sometimes do not mention jobs from which they were fired on their resumes; accordingly, unexplained gaps in employment, and refusal or failure to contact previous employers are often regarded as "red flags".[1] Dismissal is when the employer chooses to require the employee to leave, usually for the reason that is the employee's fault. The most common colloquial terms for dismissal in the United States are "getting fired" or "getting canned" whereas in the United Kingdom the terms "getting the sack" or "getting sacked" are also used.

getting fired, getting canned, getting the sack, getting sacked

¿Cuál es una buena ciudad para visitar en Michigan en verano?

Michigan es conocido por la variedad de actividades que ofrece durante todo el año. En verano, acampar, jugar al golf, montar en bicicleta, hacer senderismo y nadar son algunas de las actividades populares de las que disfrutan lugareños y visitantes. Aunque hay muchas ciudades estupendas en el estado que se dedican a éstas y otras actividades, una de las eternamente favoritas es Traverse City. Traverse City está situada en la parte occidental de Michigan, junto al lago Michigan y la bahía de Grand Traverse. Este lado de Michigan se conoce a menudo como la Costa Media o Tercera, dada la abundancia de costa. Traverse City es conocida por la facilidad de acceso a todas las actividades mencionadas, así como por ofrecer un ambiente de pueblo pequeño con servicios de ciudad grande. También hay numerosas ciudades y destinos a menos de un día en coche, incluida la famosa costa nacional del lago de las Dunas de Arena del Oso Durmiente. La parte occidental de Michigan también es conocida por su producción vinícola y Traverse City tiene más de 30 bodegas a menos de 30 minutos en coche. A lo largo del verano, Traverse City acoge muchos acontecimientos, el más famoso de los cuales es el Festival Nacional de la Cereza, ya que Michigan es el mayor estado productor de cerezas ácidas de Estados Unidos.

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What is a good city to visit in Michigan in the summer?

Michigan is well known for the variety of activities it offers year round. In the summer, camping, golfing, bicycling, hiking and swimming are some of the popular activities locals and visitors enjoy. While there are many great cities in the state that cater to these and other activities, a perennial favorite is Traverse City. Traverse City is located on the western side of Michigan right on Lake Michigan and Grand Traverse Bay. This side of Michigan is often referred to as the Middle or Third Coast given the abundant shoreline. Traverse City is known for ease of access to all of the activities listed above as well as offering a small town feel with larger city amenities. There are also numerous cities and destinations all within a day’s drive including the famous Sleeping Bear Sand Dunes national lakeshore. The western side of Michigan is also known for its wine production and Traverse City has over 30 wineries within a 30 minute drive. Throughout the summer, Traverse City hosts many events, the most famous being the National Cherry Festival as Michigan is the largest tart cherry producing state in the US.

Teniendo en cuenta este párrafo sobre las tradiciones del Dartmouth College, ¿qué tradiciones relacionadas con el regreso a casa son ilegales?

La Noche de Dartmouth inicia el tradicional fin de semana de "Bienvenida" de la universidad con una noche de discursos, un desfile y una hoguera. Tradicionalmente, la clase de primer año construye la hoguera y luego corre alrededor de ella un número determinado de veces en concordancia con su año de clase; la clase de 2009 realizó 109 circuitos, la clase de 1999 realizó 99, etc. El Colegio desalienta oficialmente una serie de tradiciones estudiantiles de diverso grado de antigüedad. Durante el círculo de la hoguera, los alumnos de cursos superiores animan a los de primer año a "tocar el fuego", una acción considerada legalmente allanamiento y prohibida por los agentes de policía presentes. En el descanso del partido de fútbol de Homecoming, el sábado del fin de semana, algunos alumnos de cursos superiores animan a los de primer año a "correr por el campo", aunque ningún alumno de cursos superiores ha visto una carrera significativa desde que varias lesiones sufridas durante la carrera de 1986 llevaron a la escuela a prohibir esta práctica. Entre los dos o tres estudiantes que a veces corren por el campo, los que son detenidos son acusados de allanamiento de morada (el periódico independiente The Dartmouth Review afirmó haber creado un fondo para pagar automáticamente las multas asociadas a los estudiantes de primer año que corren por el campo). Sin embargo, en 2012 se demostró que esto era falso cuando dos estudiantes se abalanzaron sobre el campo y fueron detenidos por alteración del orden público. La Dartmouth Review ignoró sus correos electrónicos hasta que finalmente respondió y negó que este fondo hubiera existido nunca. Estos estudiantes tuvieron que pagar de su bolsillo 300 dólares de multa. Sin embargo, para el partido de Homecoming de 2011, más de 40 miembros de la Promoción de 2015 se abalanzaron sobre el campo en el partido de Homecoming sin que Seguridad ni el Departamento de Policía de Hannover tomaran ninguna medida.

Tocar la hoguera y correr por el campo de fútbol durante el descanso del partido de vuelta a casa

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Given this paragraph about Dartmouth College traditions, which homecoming-related traditions are illegal?

Dartmouth Night starts the college's traditional "Homecoming" weekend with an evening of speeches, a parade, and a bonfire. Traditionally, the freshman class builds the bonfire and then runs around it a set number of times in concordance with their class year; the class of 2009 performed 109 circuits, the class of 1999 performed 99, etc. The College officially discourages a number of student traditions of varying degrees of antiquity. During the circling of the bonfire, upperclassmen encourage the freshmen to "touch the fire", an action legally considered trespassing and prohibited by police officials present. At halftime of the Homecoming football game on the Saturday of the weekend, some upperclassmen encourage freshman to "rush the field", although no upperclassman has seen a significant rush since several injuries sustained during the 1986 rush prompted the school to ban the practice. Among the two or three students who sometimes run across the field, those who are arrested are charged with trespassing (the independent newspaper The Dartmouth Review claimed to set up a fund to automatically pay any fines associated with freshman who rush the field.) However, in 2012 this was proven false when two students rushed the field and were arrested for disorderly conduct. The Dartmouth Review ignored their emails until finally replying and denying that this fund had ever existed. These students then had to pay $300 fines out of pocket. For the 2011 Homecoming game, however, over 40 members of the Class of 2015 rushed the field at homecoming without any action taken by Safety and Security or the Hanover Police Department.

Touching the bonfire, and rushing the football field during halftime of the homecoming game

Escribe una lista con viñetas de las personas clave que participaron en la construcción de la estación Amsterdam Centraal, y su papel en el proyecto.

Amsterdam Centraal fue diseñada por Pierre Cuypers, conocido también por el diseño del Rijksmuseum de Ámsterdam. Aunque Cuypers fue el arquitecto principal, se cree que se centró sobre todo en la decoración del edificio de la estación y dejó el diseño estructural a los ingenieros ferroviarios[4] La estación fue construida por el contratista Philipp Holzmann. La nueva estación central sustituyó a la estación de Amsterdam Willemspoort, que había cerrado en 1878, así como a la estación provisional de Westerdok, utilizada de 1878 a 1889. La idea de una estación central partió de Johan Rudolph Thorbecke, entonces ministro holandés del Interior y responsable de los ferrocarriles nacionales, quien, en 1884, presentó dos propuestas al consejo municipal de Ámsterdam. En la primera propuesta, la estación se situaría entre la Leidseplein y el río Amstel. En la otra, se construiría en el frente abierto del puerto, lo que permitiría conectar la estación con las líneas principales existentes en la zona hacia el oeste y el sur, pero también con una nueva línea proyectada hacia el norte.

Las personas clave que participaron en la construcción de la estación Amsterdam Centraal fueron - Pierre Cuypers: diseñador - Philipp Holzmann: contratista de obras - Johan Rudolph Thorbecke: proponente

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Please write a bulleted list of the key people involved in the construction of the Amsterdam Centraal station, and their role in the project.

Amsterdam Centraal was designed by Pierre Cuypers, who is also known for his design of the Rijksmuseum in Amsterdam. While Cuypers was the principal architect, it is believed that he focused mostly on the decoration of the station building and left the structural design to railway engineers.[4] The station was built by contractor Philipp Holzmann. The new central station replaced Amsterdam Willemspoort Station, which had closed in 1878, as well as the temporary Westerdok Station used from 1878 to 1889. The idea for a central station came from Johan Rudolph Thorbecke, then the Netherlands Minister of the Interior and responsible for the national railways, who, in 1884, laid two proposals before the Amsterdam municipal council. In the first proposal, the station would be situated between the Leidseplein and the Amstel river. In the other, it would be built in the open harbour front allowing for the station to be connected to the existing main lines in the area to the west and the south, but also to a projected new northern line.

The key people involved in the construction of Amsterdam Centraal station were: - Pierre Cuypers: designer - Philipp Holzmann: building contractor - Johan Rudolph Thorbecke: proposer

Según el pasaje proporcionado, ¿en qué años se estrenó la película "Ha nacido una estrella"?

Ha nacido una estrella (película de 1937), protagonizada por Janet Gaynor y Fredric March, dirigida por William A. Wellman Ha nacido una estrella (película de 1954), protagonizada por Judy Garland y James Mason, dirigida por George Cukor. Ha nacido una estrella (película de 1976), protagonizada por Barbra Streisand y Kris Kristofferson, dirigida por Frank Pierson. Ha nacido una estrella (película de 2018), protagonizada por Lady Gaga y Bradley Cooper, dirigida por Bradley Cooper

1937, 1954, 1976 y 2018.

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Based on the passage provided in which years the movie named 'A star is Born' was released?

A Star Is Born (1937 film), starring Janet Gaynor and Fredric March, directed by William A. Wellman A Star Is Born (1954 film), starring Judy Garland and James Mason, directed by George Cukor A Star Is Born (1976 film), starring Barbra Streisand and Kris Kristofferson, directed by Frank Pierson A Star Is Born (2018 film), starring Lady Gaga and Bradley Cooper, directed by Bradley Cooper

1937, 1954, 1976 and 2018.

¿Qué causa las mareas oceánicas?

Las mareas son ondas muy largas que se desplazan por el océano y están causadas por las fuerzas gravitatorias que ejerce la Luna sobre la Tierra. Cuando el punto más alto de la onda de periodo largo alcanza la costa, la zona experimenta marea alta. Cuando el punto más bajo de la ola, la depresión, llega a la costa, la zona experimenta marea baja. La Tierra es principalmente agua y el agua "apunta" a la Luna, las partes de la Tierra que experimentan marea alta son el agua que se dirige hacia la Luna. El agua que "apunta" hacia la luna se forma porque la atracción gravitatoria de la luna es más fuerte en cualquier lado de la Tierra que esté orientado hacia ella. La gravedad atrae el océano hacia la Luna y se produce la marea alta. La protuberancia en el lado más alejado de la Tierra está causada por la inercia. El agua que se aleja de la Luna resiste las fuerzas gravitatorias que intentan atraerla en dirección opuesta. Como la atracción gravitatoria de la Luna es más débil en el lado más alejado de la Tierra, gana la inercia, el océano se abomba y se produce la marea alta. A medida que la Tierra gira, distintas zonas del planeta se orientan hacia la Luna, y esta rotación hace que las mareas giren en ciclos alrededor del planeta.

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What causes ocean tides?

Tides are very long waves moving across the ocean and are caused by the gravitational forces exerted on the earth by the moon. When the highest point in the long-period wave reaches a shoreline the area experiences high tide. When the lowest point of the wave, the trough, reaches shore the area experiences low tide. The earth is mostly water and the water "points" at the moon, the parts of the Earth experiencing high tide is the water drawing towards the moon. The "pointing" water that faces the moon is formed because the gravitational pull of the moon is strongest on whichever side of the Earth faces it. Gravity pulls the ocean towards the moon and high tide occurs. The bulge on the far side of the Earth is caused by inertia. The water moving away from the moon resists the gravitational forces that attempt to pull it in the opposite direction. Because the gravitational pull of the moon is weaker on the far side of the Earth, inertia wins, the ocean bulges out and high tide occurs. As the Earth spins, different areas of the planet face the moon, and this rotation causes the tides to cycle around the planet.

Teniendo en cuenta estos párrafos sobre los Grandes modelos lingüísticos, ¿cuándo se entrenó el primer modelo de la serie GPT de OpenAI?

Un gran modelo lingüístico (LLM) es un modelo lingüístico consistente en una red neuronal con muchos parámetros (normalmente miles de millones de pesos o más), entrenada en grandes cantidades de texto sin etiquetar mediante aprendizaje autosupervisado. Los LLM surgieron en torno a 2018 y funcionan bien en una gran variedad de tareas. Esto ha cambiado el enfoque de la investigación sobre el procesamiento del lenguaje natural, alejándolo del paradigma anterior de entrenar modelos supervisados especializados para tareas específicas. Propiedades Aunque el término gran modelo lingüístico no tiene una definición formal, a menudo se refiere a modelos de aprendizaje profundo que tienen un número de parámetros del orden de miles de millones o más. Los LLM son modelos de propósito general que destacan en una amplia gama de tareas, en lugar de estar entrenados para una tarea específica (como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades con nombre o el razonamiento matemático). La habilidad con la que realizan las tareas, y la gama de tareas de las que son capaces, parece estar en función de la cantidad de recursos (datos, tamaño de los parámetros, potencia de cálculo) que se les dedique, de una forma que no depende de avances adicionales en el diseño. Aunque se han entrenado en tareas sencillas del tipo de predecir la siguiente palabra de una frase, se ha comprobado que los modelos neurales del lenguaje con un entrenamiento y un número de parámetros suficientes captan gran parte de la sintaxis y la semántica del lenguaje humano. Además, los grandes modelos lingüísticos demuestran un conocimiento general considerable sobre el mundo, y son capaces de "memorizar" una gran cantidad de hechos durante el entrenamiento. Alucinaciones Artículo principal: Alucinación (inteligencia artificial) En la inteligencia artificial en general, y en los grandes modelos lingüísticos en particular, una "alucinación" es una respuesta segura que no parece estar justificada por los datos de entrenamiento del modelo. Capacidades emergentes En una serie de pruebas comparativas de lenguaje natural que implican tareas como la respuesta a preguntas, los modelos no obtienen mejores resultados que el azar hasta que alcanzan una cierta escala (en este caso, medida por el cálculo de entrenamiento), momento en el que su rendimiento aumenta bruscamente. Estos son ejemplos de capacidades emergentes. Las capacidades impredecibles que se han observado en grandes modelos lingüísticos pero que no estaban presentes en modelos más sencillos (y que no se diseñaron explícitamente en el modelo) suelen denominarse "capacidades emergentes". Los investigadores señalan que dichas capacidades "no pueden predecirse simplemente extrapolando el rendimiento de modelos más pequeños". Estas capacidades se descubren en lugar de programarse o diseñarse, en algunos casos sólo después de que el LLM se haya desplegado públicamente. Se han descrito cientos de capacidades emergentes. Algunos ejemplos son la aritmética de varios pasos, la realización de exámenes de nivel universitario, la identificación del significado de una palabra, el estímulo de la cadena de pensamiento, la decodificación del Alfabeto Fonético Internacional, la decodificación de las letras de una palabra, la identificación de contenido ofensivo en párrafos de hinglish (una combinación de hindi e inglés) y la generación de un equivalente similar en inglés de proverbios en kiswahili. Arquitectura y entrenamiento Los grandes modelos lingüísticos han utilizado más comúnmente la arquitectura transformadora, que, desde 2018, se ha convertido en la técnica estándar de aprendizaje profundo para datos secuenciales (anteriormente, las arquitecturas recurrentes, como la LSTM, eran las más comunes). Los LLM se entrenan de forma no supervisada sobre texto no anotado. Se entrena un transformador de izquierda a derecha para maximizar la probabilidad asignada a la palabra siguiente en los datos de entrenamiento, dado el contexto anterior. Alternativamente, un LLM puede utilizar un transformador bidireccional (como en el ejemplo de BERT), que asigna una distribución de probabilidad sobre las palabras dado el acceso tanto al contexto anterior como al siguiente. Además de la tarea de predecir la siguiente palabra o "rellenar los espacios en blanco", los LLM pueden entrenarse en tareas auxiliares que pongan a prueba su comprensión de la distribución de los datos, como la Predicción de la siguiente frase (NSP), en la que se presentan pares de frases y el modelo debe predecir si aparecen una al lado de la otra en el corpus de entrenamiento. Los primeros LLM se entrenaron con corpus del orden de miles de millones de palabras. El primer modelo de la serie GPT de OpenAI se entrenó en 2018 con BookCorpus, que consta de 985 millones de palabras. Ese mismo año, BERT se entrenó con una combinación de BookCorpus y Wikipedia en inglés, con un total de 3.300 millones de palabras. En los años transcurridos desde entonces, los corpus de entrenamiento para los LLM han aumentado en órdenes de magnitud, alcanzando hasta cientos de miles de millones o billones de tokens. El entrenamiento de los LLM es costoso desde el punto de vista computacional. Un estudio de 2020 estimó en 1,6 millones de dólares el coste de entrenar un modelo de 1.500 millones de parámetros (1-2 órdenes de magnitud menor que el estado del arte en ese momento). Un análisis de 2020 descubrió que la capacidad de los modelos neurales del lenguaje (medida por la pérdida de entrenamiento) aumentaba suavemente en una relación de ley de potencia con el número de parámetros, la cantidad de datos de entrenamiento y el cálculo utilizado para el entrenamiento. Estas relaciones se probaron en una amplia gama de valores (hasta siete órdenes de magnitud) y no se observó ninguna atenuación de la relación en el extremo más alto de la gama (incluso para tamaños de red de hasta billones de parámetros). Aplicación a tareas posteriores Entre 2018 y 2020, el método estándar para aprovechar un LLM para una tarea específica de procesamiento del lenguaje natural (PLN) consistía en afinar el modelo con un entrenamiento adicional específico de la tarea. Posteriormente se ha descubierto que los LLM más potentes, como el GPT-3, pueden resolver tareas sin entrenamiento adicional mediante técnicas de "indicación", en las que el problema a resolver se presenta al modelo como una indicación textual, posiblemente con algunos ejemplos textuales de problemas similares y sus soluciones. Ajuste fino Artículo principal: Ajuste fino (aprendizaje automático) El ajuste fino es la práctica de modificar un modelo lingüístico preentrenado existente entrenándolo (de forma supervisada) en una tarea específica (por ejemplo, análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades con nombre o etiquetado de partes del discurso). Es una forma de aprendizaje por transferencia. Generalmente implica la introducción de un nuevo conjunto de pesos que conectan la capa final del modelo lingüístico con la salida de la tarea posterior. Los pesos originales del modelo lingüístico pueden "congelarse", de modo que durante el entrenamiento sólo se aprenda la nueva capa de pesos que los conecta con la salida. Alternativamente, los pesos originales pueden recibir pequeñas actualizaciones (posiblemente con las capas anteriores congeladas). Preguntar Ver también: Ingeniería de estímulos y Aprendizaje de pocos estímulos (procesamiento del lenguaje natural) En el paradigma del prompting, popularizado por el GPT-3, el problema que hay que resolver se formula mediante un prompt de texto, que el modelo debe resolver proporcionando una terminación (mediante inferencia). En las "instrucciones de pocos disparos", la instrucción incluye un pequeño número de ejemplos de pares similares (problema, solución). Por ejemplo, una tarea de análisis de sentimientos consistente en etiquetar el sentimiento de la crítica de una película podría plantearse de la siguiente manera: Crítica: Esta película apesta. Sentimiento: negativo Crítica: ¡Esta película es fantástica! Sentimiento: Si el modelo da como resultado "positivo", entonces ha resuelto correctamente la tarea. En la sugerencia de disparo cero, no se proporcionan ejemplos de resolución. Un ejemplo de pregunta sin respuesta para la misma tarea de análisis de sentimiento sería "El sentimiento asociado a la crítica de la película "¡Esta película es fantástica!" es". Se ha demostrado que el rendimiento de los LLM de pocos disparos consigue resultados competitivos en tareas de PNL, a veces superando a los enfoques de ajuste del estado del arte anteriores. Ejemplos de estas tareas de PLN son la traducción, la respuesta a preguntas, las tareas cloze, el descifrado de palabras y el uso de una palabra nueva en una frase. La creación y optimización de estas instrucciones se denomina ingeniería de instrucciones. Ajuste de instrucciones La sintonización de instrucciones es una forma de ajuste fino diseñada para facilitar interacciones más naturales y precisas con avisos de disparo cero. Dado un texto de entrada, un modelo lingüístico preentrenado generará una terminación que coincida con la distribución del texto sobre el que fue entrenado. Un modelo de lenguaje ingenuo al que se le diera la instrucción "Escribe una redacción sobre los temas principales de Hamlet." podría proporcionar una terminación como "Se aplicará una penalización por retraso del 10% diario a los envíos recibidos después del 17 de marzo." En el ajuste de instrucciones, el modelo lingüístico se entrena con muchos ejemplos de tareas formuladas como instrucciones en lenguaje natural, junto con las respuestas adecuadas. En la práctica se han aplicado varias técnicas de ajuste de instrucciones. El protocolo InstructGPT de OpenAI implica un ajuste fino supervisado sobre un conjunto de datos de pares generados por humanos (instrucción, respuesta), seguido de un aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), en el que se aprendió una función de recompensa basada en un conjunto de datos de preferencias humanas. Otra técnica, la "autoinstrucción", afina el modelo lingüístico en un conjunto de ejemplos de entrenamiento generados a su vez por un LLM (bootstrapped a partir de un pequeño conjunto inicial de ejemplos generados por humanos). https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model

2018.

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Given these paragraphs about Large language models, when was the first model in OpenAI's GPT series trained?

A large language model (LLM) is a language model consisting of a neural network with many parameters (typically billions of weights or more), trained on large quantities of unlabelled text using self-supervised learning. LLMs emerged around 2018 and perform well at a wide variety of tasks. This has shifted the focus of natural language processing research away from the previous paradigm of training specialized supervised models for specific tasks. Properties Though the term large language model has no formal definition, it often refers to deep learning models having a parameter count on the order of billions or more. LLMs are general purpose models which excel at a wide range of tasks, as opposed to being trained for one specific task (such as sentiment analysis, named entity recognition, or mathematical reasoning). The skill with which they accomplish tasks, and the range of tasks at which they are capable, seems to be a function of the amount of resources (data, parameter-size, computing power) devoted to them, in a way that is not dependent on additional breakthroughs in design. Though trained on simple tasks along the lines of predicting the next word in a sentence, neural language models with sufficient training and parameter counts are found to capture much of the syntax and semantics of human language. In addition, large language models demonstrate considerable general knowledge about the world, and are able to "memorize" a great quantity of facts during training. Hallucinations Main article: Hallucination (artificial intelligence) In artificial intelligence in general, and in large language models in particular, a "hallucination" is a confident response that does not seem to be justified by the model's training data. Emergent abilities On a number of natural language benchmarks involving tasks such as question answering, models perform no better than random chance until they reach a certain scale (in this case, measured by training computation), at which point their performance sharply increases. These are examples of emergent abilities. Unpredictable abilities that have been observed in large language models but that were not present in simpler models (and that were not explicitly designed into the model) are usually called "emergent abilities". Researchers note that such abilities "cannot be predicted simply by extrapolating the performance of smaller models". These abilities are discovered rather than programmed-in or designed, in some cases only after the LLM has been publicly deployed. Hundreds of emergent abilities have been described. Examples include multi-step arithmetic, taking college-level exams, identifying the intended meaning of a word, chain-of-thought prompting, decoding the International Phonetic Alphabet, unscrambling a word’s letters, identifying offensive content in paragraphs of Hinglish (a combination of Hindi and English), and generating a similar English equivalent of Kiswahili proverbs. Architecture and training Large language models have most commonly used the transformer architecture, which, since 2018, has become the standard deep learning technique for sequential data (previously, recurrent architectures such as the LSTM were most common). LLMs are trained in an unsupervised manner on unannotated text. A left-to-right transformer is trained to maximize the probability assigned to the next word in the training data, given the previous context. Alternatively, an LLM may use a bidirectional transformer (as in the example of BERT), which assigns a probability distribution over words given access to both preceding and following context. In addition to the task of predicting the next word or "filling in the blanks", LLMs may be trained on auxiliary tasks which test their understanding of the data distribution such as Next Sentence Prediction (NSP), in which pairs of sentences are presented and the model must predict whether they appear side-by-side in the training corpus. The earliest LLMs were trained on corpora having on the order of billions of words. The first model in OpenAI's GPT series was trained in 2018 on BookCorpus, consisting of 985 million words. In the same year, BERT was trained on a combination of BookCorpus and English Wikipedia, totalling 3.3 billion words. In the years since then, training corpora for LLMs have increased by orders of magnitude, reaching up to hundreds of billions or trillions of tokens. LLMs are computationally expensive to train. A 2020 study estimated the cost of training a 1.5 billion parameter model (1-2 orders of magnitude smaller than the state of the art at the time) at $1.6 million. A 2020 analysis found that neural language models' capability (as measured by training loss) increased smoothly in a power law relationship with number of parameters, quantity of training data, and computation used for training. These relationships were tested over a wide range of values (up to seven orders of magnitude) and no attenuation of the relationship was observed at the highest end of the range (including for network sizes up to trillions of parameters). Application to downstream tasks Between 2018 and 2020, the standard method for harnessing an LLM for a specific natural language processing (NLP) task was to fine tune the model with additional task-specific training. It has subsequently been found that more powerful LLMs such as GPT-3 can solve tasks without additional training via "prompting" techniques, in which the problem to be solved is presented to the model as a text prompt, possibly with some textual examples of similar problems and their solutions. Fine-tuning Main article: Fine-tuning (machine learning) Fine-tuning is the practice of modifying an existing pretrained language model by training it (in a supervised fashion) on a specific task (e.g. sentiment analysis, named entity recognition, or part-of-speech tagging). It is a form of transfer learning. It generally involves the introduction of a new set of weights connecting the final layer of the language model to the output of the downstream task. The original weights of the language model may be "frozen", such that only the new layer of weights connecting them to the output are learned during training. Alternatively, the original weights may receive small updates (possibly with earlier layers frozen). Prompting See also: Prompt engineering and Few-shot learning (natural language processing) In the prompting paradigm, popularized by GPT-3, the problem to be solved is formulated via a text prompt, which the model must solve by providing a completion (via inference). In "few-shot prompting", the prompt includes a small number of examples of similar (problem, solution) pairs. For example, a sentiment analysis task of labelling the sentiment of a movie review could be prompted as follows: Review: This movie stinks. Sentiment: negative Review: This movie is fantastic! Sentiment: If the model outputs "positive", then it has correctly solved the task. In zero-shot prompting, no solve examples are provided. An example of a zero-shot prompt for the same sentiment analysis task would be "The sentiment associated with the movie review 'This movie is fantastic!' is". Few-shot performance of LLMs has been shown to achieve competitive results on NLP tasks, sometimes surpassing prior state-of-the-art fine-tuning approaches. Examples of such NLP tasks are translation, question answering, cloze tasks, unscrambling words, and using a novel word in a sentence. The creation and optimisation of such prompts is called prompt engineering. Instruction tuning Instruction tuning is a form of fine-tuning designed to facilitate more natural and accurate zero-shot prompting interactions. Given a text input, a pretrained language model will generate a completion which matches the distribution of text on which it was trained. A naive language model given the prompt "Write an essay about the main themes of Hamlet." might provide a completion such as "A late penalty of 10% per day will be applied to submissions received after March 17." In instruction tuning, the language model is trained on many examples of tasks formulated as natural language instructions, along with appropriate responses. Various techniques for instruction tuning have been applied in practice. OpenAI's InstructGPT protocol involves supervised fine-tuning on a dataset of human-generated (prompt, response) pairs, followed by reinforcement learning from human feedback (RLHF), in which a reward function was learned based on a dataset of human preferences. Another technique, "self-instruct", fine-tunes the language model on a training set of examples which are themselves generated by an LLM (bootstrapped from a small initial set of human-generated examples). https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model

2018.

¿Por qué es peor un tipo de interés más alto para mi vivienda?

Obtener un tipo de interés más alto en un préstamo hipotecario aumenta los pagos de tu préstamo. Con el tiempo, un tipo de interés más alto puede aumentar mucho la cantidad que pagas a tu prestamista. Sin embargo, un resquicio de esperanza puede ser la bajada del precio de la vivienda que suele acompañar a los tipos de interés más altos. Es posible que la refinanciación tras la bajada de los tipos de interés te ofrezca la oportunidad de pagar menos por tu préstamo en el futuro.

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Why is a higher interest rate on my home worse?

Getting a higher interest rate on a home loan increases the payments on your loan. Over time, a higher interest rate can greatly increase the amount that you pay to your lender. However, a silver lining might be the lower home prices that often accompany higher interest rates. It’s possible that refinancing after interest rates drop might provide an opportunity to pay less on your loan down the road.

¿Cuál es el encierro más famoso?

Un encierro es un acontecimiento que consiste en correr delante de un pequeño grupo de toros, normalmente seis, pero a veces diez o más, que se han soltado en calles delimitadas de una ciudad, normalmente como parte de un festival de verano. Se puede favorecer a determinadas razas de ganado, como el toro bravo en España, también utilizado a menudo en las corridas posteriores, y el ganado de Camarga en la Francia occitana, que no se lidia. Los toros (bovinos machos no castrados) se suelen utilizar en este tipo de eventos. El encierro más famoso es el que se celebra en Pamplona durante las fiestas de Sanfermines, de nueve días de duración, en honor de San Fermín. Se ha convertido en un importante acontecimiento turístico mundial, hoy muy diferente de la fiesta tradicional local. Se celebran encierros estivales más tradicionales en otros lugares, como ciudades y pueblos de España y Portugal, en algunas ciudades de México y en la región occitana (Camarga) del sur de Francia. Antiguamente, los encierros también se practicaban en las zonas rurales de Inglaterra, sobre todo en Stamford hasta 1837.

El encierro más famoso se celebra anualmente en Pamplona, España, durante los nueve días de Sanfermines, en honor de San Fermín.

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What is the most famous 'Running of the Bulls' event?

A running of the bulls (Spanish: encierro, from the verb encerrar, 'to corral, to enclose'; Occitan: abrivado, literally 'haste, momentum'; Catalan: correbous, 'run-bulls') is an event that involves running in front of a small group of bulls, typically six but sometimes ten or more, that have been let loose on sectioned-off streets in a town, usually as part of a summertime festival. Particular breeds of cattle may be favored, such as the toro bravo in Spain, also often used in post-run bullfighting, and Camargue cattle in Occitan France, which are not fought. Bulls (non-castrated male cattle) are typically used in such events. The most famous bull-run is the encierro held in Pamplona during the nine-day festival of Sanfermines in honor of Saint Fermin. It has become a major global tourism event, today very different from the traditional, local festival. More traditional summer bull-runs are held in other places such as towns and villages across Spain and Portugal, in some cities in Mexico, and in the Occitan (Camargue) region of southern France. Bull-running was formerly also practiced in rural England, most famously at Stamford until 1837.

The most famous 'Running of the Bulls' event is held annually in Pamplona Spain during the nine-day festival of Sanfermines in honor of Saint Fermin.

Basándote en este párrafo, ¿cuál fue el objetivo principal del reinado de Mohammad Shah I sobre su sultanato?

Cuando Mohammad heredó el recién nacido sultanato de su padre Alauddin, la tierra seguía infestada de ladrones y salteadores. Por ello, dedicó toda la parte de su reinado a establecer la ley en su tierra. Ordenó a sus gobernadores que nunca dieran refugio a nadie que desafiara su autoridad. Esta campaña tuvo éxito y, al final de su reinado, el país se volvió pacífico y respetuoso con la ley. También se sentó en el takht-ē-firoza o Trono Turquesa, que le regaló Kapaya Nayaka[5].

Durante su reinado, Mahoma se centró principalmente en establecer la ley y el orden en su territorio para eliminar a los ladrones y salteadores.

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Based on this paragraph, what was the main focus of Mohammad Shah I's reign over his sultanate?

When Mohammad inherited the newly born sultanate from his father Alauddin, the land was still infested with thieves and robbers. As such he spent the entire part of his reign in establishing law in his land. He ordered his governors to never give refuge to anyone who defied his authority. This campaign was successful and at the end of his reign,the land became peaceful and law abiding. He also sat on the takht-ē-firoza or The Turquoise throne which was gifted to him by Kapaya Nayaka.[5]

Mohammad was mainly focused on establishing law and order within his territory during his reign in order to remove thieves and robbers.

¿Cuáles son algunos ejemplos de arquitecturas de CPU que no utilizan un registro de bandera dedicado?

Algunas arquitecturas de CPU, como MIPS y Alpha, no utilizan un registro de banderas dedicado. Otras no establecen y/o leen implícitamente banderas. Estas máquinas o bien no pasan información implícita de estado entre instrucciones, o bien la pasan a un registro de propósito general seleccionado explícitamente.

Algunos ejemplos de arquitecturas de CPU que no utilizan un registro de bandera dedicado son MIPS y Alpha.

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What are some examples of CPU architectures that do not use a dedicated flag register?

Some CPU architectures, such as the MIPS and Alpha, do not use a dedicated flag register. Others do not implicitly set and/or read flags. Such machines either do not pass implicit status information between instructions at all, or they pass it in an explicitly selected general purpose register.

Some examples of CPU architectures that do not use a dedicated flag register include MIPS and Alpha.

Comparte las 7 mejores ciudades europeas para la vida nocturna

1. Berlín 2. Amsterdam 3. Praga 4. Budapest 5. Dublín 6. Londres 7. Barcelona

brainstorming

Share the best 7 European Cities for Nightlife

1. Berlin 2. Amsterdam 3. Prague 4. Budapest 5. Dublin 6. London 7. Barcelona

¿Dónde viven los osos?

Los osos son nativos de todos los continentes de la Tierra, aparte de la Antártida. Los osos polares viven en el Ártico, los osos negros viven en Norteamérica y Asia, los osos pardos viven en Norteamérica, Asia y Europa, y los osos panda viven en Asia.

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Where do bears live?

Bears are native to every continent on earth besides Antarctica. Polar bears live in the Arctic, black bears live in North America and Asia, brown bears live in North America, Asia, and Europe, and Panda bears live in Asia.

Identifica qué especie animal está viva o extinguida: Panda gigante, Oviraptor

El Oviraptor se extinguió, el Panda Gigante está vivo.

classification

Identify which animal species is alive or extinct: Giant Panda, Oviraptor

Oviraptor is extinct, Giant Panda is alive.

¿Cómo funciona una cremallera?

Una cremallera se utiliza para abrir y cerrar repetidamente dos bordes de una superficie juntos, normalmente en bolsas de ropa, maletas, abrigos y pantalones. Las cremalleras se refieren al sistema de dos bordes de superficie y un deslizador, en el que un humano tira del deslizador en una dirección para abrir y en otra para cerrar. El deslizador entrelaza los "dientes" para que las superficies se unan al cerrarse, y desconecta los dientes al abrirse. Las cremalleras suelen ser de metal o plástico.

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How does a zipper work?

A zipper is used to repeatedly open and close two edges of a surface together, typically on garment bags, luggage, coats, and pants. Zippers refer to the system of two surface edges and a slider, where a human pulls the slider one direction to open and another direction to close. The slider interlocks "teeth" together to make the surfaces bind when they close, and disconnects the teeth apart when then open. Zippers are usually made from metal or plastic.

¿En qué parte de Alemania se encuentra la ciudad de Kirchenlamitz?

Kirchenlamitz es una localidad del distrito de Wunsiedel, en Baviera, Alemania. Está situado en las Fichtelgebirge, a 13 km al noroeste de Wunsiedel y a 19 km al sur de Hof.

Baviera

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In which part of Germany is the town Kirchenlamitz located?

Kirchenlamitz is a town in the district of Wunsiedel, in Bavaria, Germany. It is situated in the Fichtelgebirge, 13 km northwest of Wunsiedel and 19 km south of Hof.

Bavaria

¿cuál era la población de la India durante la Era Mauryan?

De la prehistoria a principios del siglo XIX La siguiente tabla enumera las estimaciones de la población de la India (incluidos los actuales Pakistán y Bangladesh) desde la prehistoria hasta 1820. Incluye estimaciones y tasas de crecimiento según cinco historiadores económicos, junto con estimaciones interpoladas y medias globales agregadas derivadas de sus estimaciones[cita requerida]. Estimaciones de la población mundial histórica Año Media agregada Periodo Media % crecimiento / siglo Población % de la población mundial 10.000 a.C. 1.000.000 0,83% Edad de Piedra 30,28 4000 A.C. 1.000.000 30,83 2000 a.C. 13.000.000 37,143% Edad de Bronce 26,25 500 a.C. 25.000.000 41,70% Edad de Hierro 400 A.C. 26.000.000 43,96 200 a.C. 31.000.000 47,63% Era Maurya 1 d.C. 35.000.000 35,56% Época clásica era 200 41,000,000 36.15% 400 47,000,000 40% 500 50,000,000 43.58% 600 53.000.000 48,83% Temprana medieval época 700 60,000,000 56.67% 800 64,000,000 55% 900 70,000,000 53.34% 1000 79,000,000 30% 1100 83.000.000 35% Tardía medieval época 1200 86,000,000 36.67% 1300 91,000,000 38.34% 1400 97,000,000 30% 1500 105,000,000 21.67% 1600 140.000.000 23,33% Principios de la era moderna 1650 170,000,000 26.15% 1700 140,000,000 20% 1750 183,000,000 21.53% 1800 200,000,000 20% 1820 210,000,000 19.09% La población creció desde la Edad de Piedra del sur de Asia, en el 10.000 a.C., hasta el Imperio Maurya, en el 200 a.C., a un ritmo cada vez mayor[19], antes de que el crecimiento de la población se ralentizara en la Alta Edad Media hasta el 700 d.C., y empezara a disminuir hasta el 1500 d.C.[20][21]. Bajo el Imperio mogol, la India experimentó un gran auge económico y demográfico[19], debido a las reformas agrarias mogoles que intensificaron la producción agrícola[22]. El 15% de la población vivía en centros urbanos, porcentaje superior al de la población de la India británica del siglo XIX[23] y de la Europa contemporánea[23] hasta el siglo XIX[24]. Estas estimaciones fueron criticadas por Tim Dyson, que las considera exageradas. Según Dyson, la urbanización del imperio mogol era inferior al 9%[25]. Bajo el reinado de Akbar (1556-1605), en 1600, la población urbana del imperio mogol era de hasta 17 millones de personas, mayor que la población urbana de Europa[26] En 1700, la India mogol tenía una población urbana de 23 millones de personas, mayor que la población urbana de la India británica de 22,3 millones en 1871[27] Nizamuddin Ahmad (1551-1621) informó de que, bajo el reinado de Akbar, la India mogol tenía 120 grandes ciudades y 3.200 municipios[23].[Varias ciudades de la India tenían una población de entre un cuarto de millón y medio millón de habitantes[23], y entre las ciudades más grandes se encontraban Agra (en Agra Subah), con hasta 800.000 habitantes[28], y Dhaka (en Bengal Subah), con más de 1 millón de habitantes[29] La India mogol también tenía un gran número de aldeas, con 455.698 pueblos en la época de Aurangzeb (reinó 1658-1707)[26].

Era de unos 31.000.000 durante la Era Maurya (200 a.C.) .

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what was population of India during Mauryan Era?

Prehistory to early 19th century The following table lists estimates for the population of India (including what are now Pakistan and Bangladesh) from prehistory up until 1820. It includes estimates and growth rates according to five economic historians, along with interpolated estimates and overall aggregate averages derived from their estimates.[citation needed] Estimates of historical world population Year Aggregate average Period Average % growth / century Population % of World population 10,000 BC 1,000 0.83% Stone Age 30.28 4000 BC 1,000,000 30.83% 2000 BC 13,000,000 37.143% Bronze Age 26.25 500 BC 25,000,000 41.70% Iron Age 400 BC 26,000,000 43.96% 200 BC 31,000,000 47.63% Maurya era 1 AD 35,000,000 35.56% Classical era 200 41,000,000 36.15% 400 47,000,000 40% 500 50,000,000 43.58% 600 53,000,000 48.83% Early medieval era 700 60,000,000 56.67% 800 64,000,000 55% 900 70,000,000 53.34% 1000 79,000,000 30% 1100 83,000,000 35% Late medieval era 1200 86,000,000 36.67% 1300 91,000,000 38.34% 1400 97,000,000 30% 1500 105,000,000 21.67% 1600 140,000,000 23.33% Early modern era 1650 170,000,000 26.15% 1700 140,000,000 20% 1750 183,000,000 21.53% 1800 200,000,000 20% 1820 210,000,000 19.09% The population grew from the South Asian Stone Age in 10,000 BC to the Maurya Empire in 200 BC at a steadily increasing growth rate,[19] before population growth slowed down in the Early Medieval Era up to 700 AD, and then started decreasing the up to 1500 AD.[20][21] Under Mughal Empire, India experienced a high economic and demographic upsurge,[19] due to Mughal agrarian reforms that intensified agricultural production.[22] 15% of the population lived in urban centres, higher than the percentage of the population in 19th-century British India[23] and contemporary Europe[23] up until the 19th century.[24] Those estimates were criticised by Tim Dyson, who considers them exaggerations. According to Dyson, urbanisation of the Mughal empire was less than 9%[25] Under the reign of Akbar (reigned 1556–1605) in 1600, the Mughal Empire's urban population was up to 17 million people, larger than the urban population in Europe.[26] By 1700, Mughal India had an urban population of 23 million people, larger than British India's urban population of 22.3 million in 1871.[27] Nizamuddin Ahmad (1551–1621) reported that, under Akbar's reign, Mughal India had 120 large cities and 3,200 townships.[23] A number of cities in India had a population between a quarter-million and half-million people,[23] with larger cities including Agra (in Agra Subah) with up to 800,000 people[28] and Dhaka (in Bengal Subah) with over 1 million people.[29] Mughal India also had a large number of villages, with 455,698 villages by the time of Aurangzeb (reigned 1658–1707).[26]

It was around 31,000,000 during Maurya Era (200BC) .

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¿Ganaron Magic Johnson o Larry Bird más campeonatos universitarios y profesionales de baloncesto?

Magic Johnson Magic Johnson ha ganado 6 en total, que son el Campeonato de la NCAA de 1979 (derrotó a Larry Bird), y los Campeonatos de la NBA de 1980, 1982, 1985, 1987 y 1988. Larry Bird sólo ha ganado 3 Campeonatos de la NBA y 0 campeonatos universitarios.

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Did Magic Johnson or Larry Bird win more collegiate and professional basketball championships?

Magic Johnson. Magic Johnson has won 6 total which are the 1979 NCAA Championship (defeated Larry Bird), and NBA Championships in 1980, 1982, 1985, 1987 and 1988. Larry Bird has only won three NBA Championships and zero collegiate championships.

¿Cómo se gana músculo?

Ganar masa muscular requiere un ejercicio adecuado y una buena dieta. Una buena dieta es importante para proporcionar al cuerpo los nutrientes que necesita para mantener el crecimiento muscular. Por otro lado, forzar adecuadamente los músculos los estimulará a crecer. Esto requiere una variedad de ejercicios diferentes para trabajar el grupo muscular. De lo contrario, el músculo creará resistencia a un ejercicio repetido con frecuencia, y el crecimiento de ese músculo se estancará.

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How do you gain muscle?

Gaining muscle mass requires proper exercise and a good diet. A good diet is important to give the body the nutrient it needs in order to sustain muscle growth. On the flip side, properly stressing the muscles will stimulate them to grow. This requires a variance of different exercises to work the muscle group. Otherwise, the muscle will build resistance to an often repeated exercise, and growth for that muscle will plateau.

¿Cuáles son algunos trucos para aprender una nueva lengua?

Aprender una nueva lengua puede ser un gran reto. Aquí tienes algunos consejos que te ayudarán a aprender una nueva lengua: 1. Enciende los subtítulos o el doblaje de Netflix. Oirás y leerás cómo habla realmente la gente, incluida la jerga. 2. Únete a un grupo de chat en línea de otras personas que estén aprendiendo tu idioma o encuentra a alguien en tu comunidad con quien practicar el habla. 3. Utiliza tarjetas de vocabulario para palabras y frases comunes. 4. Escucha la radio o podcasts en tu nueva lengua.

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What are some tricks to learning a new language?

Learning a new language can be a great challenge. Here are some tips to help you learn a new language: 1. Turn on Netflix subtitles or dubbing. You'll hear and read how people actually talk, including slang. 2. Join an online chat group for other people learning your language or find someone in your community to practice speaking with. 3. Use flash cards to common words and phrases. 4. Listen to radio or podcasts in your new language.

¿Qué es Hornachuelos?

Hornachuelos es un pequeño y pintoresco pueblo de la región meridional de España llamada Andalucía. Es famoso por su historia antigua, sus murallas romanas y su Parque Natural.

general_qa

What is Hornachuelos?

Hornachuelos is a small, picturesque village in the Southern Region of Spain called Andalusia. It is famous for its ancient history, Roman walls and Natural Park.

¿Qué es WordPress?

WordPress (WP o WordPress.org) es un sistema de gestión de contenidos (CMS) gratuito y de código abierto escrito en lenguaje de preprocesador de hipertexto (PHP) y emparejado con una base de datos MySQL o MariaDB con soporte HTTPS. Entre sus características se incluyen una arquitectura de plugins y un sistema de plantillas, que en WordPress se denominan "Temas". WordPress se creó originalmente como un sistema de publicación de blogs, pero ha evolucionado para admitir otros tipos de contenido web, como listas de correo y foros de Internet más tradicionales, galerías multimedia, sitios de afiliación, sistemas de gestión del aprendizaje (LMS) y tiendas online.

WordPress es un sistema de gestión de contenidos (CMS) escrito en preprocesador de hipertexto (PHP). Utiliza una base de datos MySQL o MariaDB y dispone de una robusta biblioteca de plugins y temas de WordPress para su personalización.

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What is WordPress?

WordPress (WP or WordPress.org) is a free and open-source content management system (CMS) written in hypertext preprocessor (PHP) language and paired with a MySQL or MariaDB database with supported HTTPS. Features include a plugin architecture and a template system, referred to within WordPress as "Themes". WordPress was originally created as a blog-publishing system but has evolved to support other web content types including more traditional mailing lists and Internet fora, media galleries, membership sites, learning management systems (LMS) and online stores.

WordPress is a Content Management System (CMS) written in hypertext preprocessor (PHP). It uses either a MySQL or MariaDB database and has a robust library of WordPress plugins and themes for customization.

Clasifica cada país como sin litoral o sin litoral: China, Bolivia, Paraguay, Marruecos, Irlanda, Austria, Suiza

China: Sin salida al mar Bolivia: Sin litoral Paraguay: Sin litoral Marruecos: Sin litoral Irlanda: No Desbloqueado No Sin Litoral Austria: Sin litoral Suiza: No Desbloqueado Sin litoral

classification

Classify each country as landlocked or not landlocked: China, Bolivia, Paraguay, Morocco, Ireland, Austria, Switzerland

China: Not Landlocked Bolivia: Landlocked Paraguay: Landlocked Morocco: Not Landlocked Ireland: Not Landlocked Austria: Landlocked Switzerland: Landlocked

Identifica qué instrumento es de cuerda o de percusión: Palo Lummi, Timple

El timple es cuerda, el palo Lummi es percusión.

classification

Identify which instrument is string or percussion: Lummi stick, Timple

Timple is string, Lummi stick is percussion.

¿Qué pueblos onsen de Japón son los mejores para visitar por turistas extranjeros? ¿Y qué debo hacer una vez en un pueblo onsen?

Hay muchos pueblos onsen estupendos en Japón en los que turistas de cualquier nacionalidad pueden disfrutar de la experiencia de bañarse en aguas termales naturales. Algunos magníficos ejemplos son Hakone, Kusatsu y Nyuto Onsen. Lo ideal sería pasar uno o dos días en un pueblo, ya que suelen estar situados en una hermosa naturaleza y ofrecen grandes oportunidades para practicar senderismo y pasear.

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Which onsen villages in Japan are the best to visit for foreign tourists? And what should I do once I'm in an onsen village?

There are many great onsen villages in Japan in which tourists of any nationals can enjoy the experience of bathing in natural hot springs. Some great examples are Hakone, Kusatsu and Nyuto Onsen. Ideally, you would want to spend a day or two in a village as these villages are often located in beautiful nature and offer great opportunities for hiking and walking.

¿En qué género empezaron su carrera las Chicks (antes Dixie Chicks)?

Las Chicks se establecieron en el género de la música country

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What genre did the Chicks (formerly the Dixie Chicks) begin their career in?

The Chicks established themselves in the genre of Country Music

Dime si estas verduras son o no verdes: zanahoria, calabacín, pimiento, rábano, calabaza espagueti, cebolla.

zanahoria - no verde calabacín - verde pimiento - puede ser verde rábano - no verde calabaza espagueti - no verde cebolla - puede ser verde

classification

Tell me if these vegetables are or are not green: carrot, courgette, bell pepper, radish, spaghetti squash, onion.

carrot - not green courgette - green bell pepper - may be green radish - not green spaghetti squash - not green onion - may be green

¿Qué es un Pelotón en una carrera ciclista?

El pelotón en una carrera ciclista es el grupo de ciclistas que van en una formación muy agrupada. Montar en grupo permite a los ciclistas ahorrar energía tirando detrás de los ciclistas que van delante. Cuando un individuo o un pequeño grupo intenta escaparse por delante del pelotón, se denomina escapada.

general_qa

What is a Peloton in a bicycle race?

The peloton in a bicycle race is the group of riders all riding in a tightly grouped formation. Riding in a group allows riders to save energy by drafting behind riders who are in the front. When an individual or small group attempts to ride away in front of the peloton it is referred to as a break away.

¿puedo presentarme a presidente?

Según la Constitución de EE.UU. debes cumplir los siguientes requisitos: - Ser ciudadano natural de Estados Unidos. - Tener al menos 35 años. - Haber residido en Estados Unidos durante 14 años.

general_qa

can i run for president?

According to the U.S. constitution you must meet the following requirements: - Be a natural-born citizen of the United States. - Be at least 35 years old. - Have been a resident of the United States for 14 years.

Clasifica estos colores de pintura como "primarios", "secundarios" y "terciarios" según la rueda cromática de Quiller. Amarillo Cadmio Claro, Verde Permanente Claro, Verde Viridiano, Azul Verde, Azul Ftalocianina, Azul Ultramar, Violeta Ultramar, Magenta, Rosa Permanente, Rojo Cadmio, Escarlata Cadmio, Naranja Cadmio

Primarios: Amarillo Cadmio Claro, Azul Ftalocianina, Rosa Permanente Secundarios: Verde Viridiana, Violeta Ultramar, Escarlata Cadmio Terciarios: Verde Claro Permanente, Azul Verde, Azul Ultramar, Magenta, Rojo Cadmio, Naranja Cadmio

classification

Categorize these paint colours as “primary”, “secondary”, and “tertiary” according to the Quiller color wheel. Cadmium Yellow Light, Permanent Green Light, Viridian Green, Green Blue, Phthalocyanine Blue, Ultramarine Blue, Ultramarine Violet, Magenta, Permanent Rose, Cadmium Red, Cadmium Scarlet, Cadmium Orange

Primary: Cadmium Yellow Light, Phthalocyanine Blue, Permanent Rose Secondary: Viridian Green, Ultramarine Violet, Cadmium Scarlet Tertiary: Permanent Green Light, Green Blue, Ultramarine Blue, Magenta, Cadmium Red, Cadmium Orange

Dime si cada alimento procede de un cereal o de un animal: quinoa, mijo, cuscús, filete de buey, panceta de cerdo, alita de pollo

La quinoa: Grano Mijo: Grano Cuscús: Grano Bistec de costilla: Animal Panceta de cerdo: Animal Alita de pollo: Animal

classification

Tell me whether each food is from a grain or animal: quinoa, millet, couscous, ribeye steak, pork belly, chicken wing

Quinoa: Grain Millet: Grain Couscous: Grain Ribeye Steak: Animal Pork Belly: Animal Chicken Wing: Animal

¿Puedes saber si alguien tiene hipotiroidismo mirándole la cara?

Muy a menudo, los síntomas del hipotiroidismo pueden apreciarse por el aspecto de la cara o el cuello de una persona. El primer síntoma, y el más frecuente, es una cara o un cuello inusualmente hinchados. Los individuos con hipotiroidismo también pueden tener cejas finas, con la parte exterior de la ceja muy escasa o ausente. La piel seca de la cara y el cuello, el acné persistente alrededor de la boca o la barbilla, el aspecto cansado e hinchado de los ojos y el adelgazamiento del cabello también son síntomas frecuentes del hipotiroidismo. Si tú o alguien que conoces experimentáis alguno de estos síntomas, es importante que os vea un médico.

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Can you tell if someone has hypothyroidism by looking at their face?

Quite often, symptoms of hypothyroidism can be seen by the appearance of an individual's face or neck. The first and most common symptom is an unusually puffy or swollen face or neck. Individuals with hypothyroidism may also have thin eyebrows, with the outer portion of the brow either extremely sparse or missing. Dry skin on the face and neck, persistent acne around the mouth or chin, tired, swollen looking eyes and thinning hair are also common symptoms of hypothyroidism. If you or someone you know are experiencing any of these symptoms, it's important to be seen by a doctor.

¿Sustituirá la IA a todos los seres humanos?

Cuando escribía esas palabras utilizadas para entrenar un modelo de IA, me sentía raro. Algunos de mis amigos expresaron su preocupación por que la IA pudiera sustituir pronto a los humanos y quitarnos todos nuestros puestos de trabajo. Sin embargo, yo veo las cosas de otra manera. Creo que la IA tiene potencial para desarrollarse rápidamente, y me entusiasma ver cómo transformará el mundo durante mi vida. Si la IA puede crear más recursos, podremos vivir más cómodamente y trabajar menos horas. Esto podría permitirnos dedicarnos a nuestras pasiones e intereses sin preocuparnos tanto por la supervivencia. Además, en el futuro, los humanos podrán convivir con la IA, lo que significará vivir más tiempo y con más fuerza.

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Will AI replace all human beings?

When I was writing down those words used to train an AI model, I feel funny. Some of my friends expressed concern that AI could soon replace humans and take away all of our jobs. However, I see things differently. I believe that AI has the potential to develop rapidly, and I'm excited to see how it will transform the world in my lifetime. If AI can create more resources, we may be able to live more comfortably and work fewer hours. This could allow us to pursue our passions and interests without worrying so much about survival. Additionally, in the future, humans may be able to live alongside AI, which mean live more longer and stronger.

Dame una lista cronológica con viñetas basada en una línea temporal de acontecimientos

Olson trabajó como asistente jurídica de la juez Barbara Jacobs Rothstein en el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Oeste de Washington durante dos años inmediatamente después de terminar la carrera de Derecho. De 1992 a 1997 fue abogada litigante y, posteriormente, Directora Adjunta del Grupo de Trabajo Nacional sobre Incendios Provocados en Iglesias de la División de Derechos Civiles del Departamento de Justicia de Estados Unidos. De 1994 a 1997, también trabajó a tiempo parcial como profesora adjunta en la Facultad de Derecho de la Universidad George Washington. En 1997, Olson se incorporó a la Oficina del Fiscal General del Distrito de Idaho, ascendiendo al rango de Asesora Superior de Litigios en el momento de su nombramiento en 2010[4]. Tras su dimisión en 2017, Olson se incorporó a la oficina de Boise de Stoel Rives, un bufete de abogados que opera en el noroeste del Pacífico[5][6]. En 2021, Olson fue incluida en una lista de posibles candidatos para suceder al juez B. Lynn Winmill[7][8].

* De 1992 a 1997: Olson trabajó como abogado litigante y más tarde como Director Adjunto del Grupo de Trabajo Nacional sobre Incendios Provocados en Iglesias de la División de Derechos Civiles del Departamento de Justicia de Estados Unidos * De 1994 a 1997: Olson trabajó a tiempo parcial como profesor adjunto en la Facultad de Derecho de la Universidad George Washington * 1997: Olson se incorporó a la Fiscalía del Distrito de Idaho. * 2010: Olson ascendió al rango de Asesor Principal de Litigios * 2017: Olson dimitió * 2017: Olson se incorporó a la oficina de Boise de Stoel Rives, un bufete de abogados que opera en el noroeste del Pacífico. * 2021: Olson fue incluido en una lista de posibles candidatos para suceder al juez B. Lynn Winmill

summarization

Give me a chronological bulleted list based on a timeline of events

Olson served as a law clerk for Judge Barbara Jacobs Rothstein on the United States District Court for the Western District of Washington for two years immediately after finishing law school. She served as a trial attorney and later Deputy Director of the National Church Arson Task Force in the United States Department of Justice Civil Rights Division from 1992 to 1997. From 1994 to 1997, she also worked part-time as an adjunct professor at George Washington University Law School. In 1997, Olson joined the Office of the United States Attorney for the District of Idaho, rising to the rank of Senior Litigation Counsel at the time of her appointment in 2010.[4] After Olson resigned in 2017, she joined the Boise office of Stoel Rives, a law firm that operates in the Pacific Northwest.[5][6] In 2021, Olson was included on a shortlist of possible nominees to succeed Judge B. Lynn Winmill.[7][8]

* 1992 to 1997: Olson served as a trial attorney and later Deputy Director of the National Church Arson Task Force in the United States Department of Justice Civil Rights Division * 1994 to 1997: Olson worked part-time as an adjunct professor at George Washington University Law School * 1997: Olson joined the Office of the United States Attorney for the District of Idaho * 2010: Olson rose to the rank of Senior Litigation Counsel * 2017: Olson resigned * 2017: Olson joined the Boise office of Stoel Rives, a law firm that operates in the Pacific Northwest * 2021: Olson was included on a shortlist of possible nominees to succeed Judge B. Lynn Winmill

¿Ganó Sir Winston Churchill el Premio Nobel de la Paz?

No, Sir Winston Churchill no ganó el Premio Nobel de la Paz. Fue propuesto para el Premio Nobel de la Paz dos veces, en 1945 y en 1950, y no lo ganó. Sin embargo, sí ganó el Premio Nobel de Literatura en 1953.

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Did Sir Winston Churchill win the Nobel Peace Prize?

No, Sir Winston Churchill did not win the Nobel Peace Prize. He was nominated for the Nobel Peace Prize twice, in 1945 and in 1950, and did not win it. However, he did win the Nobel Prize in Literature in 1953.

¿Son los Golden State Warriors un buen equipo de baloncesto?

Los Golden State Warriors ganaron el campeonato más reciente de la NBA en 2022. En los últimos 8 años han llegado 6 veces a las finales de la NBA, han ganado 4 campeonatos y han establecido el récord de victorias en la temporada regular con 73. Stephen Curry, el mejor jugador de los Warriors, también ganó el premio al Jugador Más Valioso de la NBA dos veces durante ese mismo periodo. Este éxito se considera generalmente una dinastía, término utilizado para describir a un equipo dominante durante un largo periodo. Sin embargo, esta temporada los Warriors han tenido problemas. A pesar de haber ganado el último campeonato de la NBA hace sólo 9 meses, al final de esta temporada regular están sólo unos partidos por encima de .500. Su récord actual es de 42-38 victorias. Su récord actual es de 42-38 a fecha de hoy, que es sólo el 13º mejor récord de la NBA entre 30 equipos. La razón de este descenso no está clara. Los Warriors tienen la misma alineación titular que el año pasado, con 4 All-Stars, y cuando juegan en casa su récord está entre los mejores de la liga. Sin embargo, cuando juegan fuera de casa, los Warriors tienen uno de los peores registros con 9-30. Un factor importante en sus derrotas fuera de casa es la falta de una buena defensa, ya que los equipos contrarios anotan muchos más puntos contra los Warriors que cuando juegan en casa. Parece que a los jugadores de los Warriors les falta concentración e intensidad en defensa en estos partidos fuera de casa, y en la NBA, donde el margen entre ganar y perder es muy estrecho, eso parece marcar la diferencia.

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Are the Golden State Warriors a good basketball team?

The Golden State Warriors won the most recent NBA championship in 2022. In the last 8 years they reached the NBA finals 6 times, won 4 championships, and set the record for regular seasons wins with 73. Stephen Curry, the Warriors best player, also won the NBA Most Valuable Player award twice during that same span. This success is generally regarded as a dynasty, a term used to describe a dominating team over a long period. However, this season the Warriors have struggled. Despite winning the most recent NBA championship only 9 months ago, near the end of this regular season they are only a few games above .500. Their current record is 42-38 as of today, which is only the 13th best record in the NBA out of 30 teams. The reason for the drop is not clear. The Warriors have the same starting lineup as last year with 4 All-Stars and when playing at Home their record is among the best in the league. However, when playing on the road the Warriors have one of the worst records at 9-30. A big factor in their road losses is lack of good defense, as opposing teams score considerably more points against the Warriors than when the Warriors play at home. There seems to be a lack of focus and intensity from the Warriors players on defense in these away games and in the NBA, where the margin between winning and losing is very thin, that has seemed to make the difference.

¿Cuáles son algunas formas divertidas de pasar tiempo con tu familia?

Hay muchas actividades divertidas que puedes hacer con tu familia. Algunos ejemplos son dar un paseo, visitar un museo, ver una película, hacer un proyecto de manualidades, jugar a un juego de mesa o probar un restaurante nuevo. Ten en cuenta que tu decisión debe tener en cuenta factores como la edad, la salud, los intereses y el tiempo disponible de los miembros de la familia.

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What are some fun ways that you could spend time with your family?

There are many different fun activities that you could do with your family. Some examples include going for a walk, visiting a museum, watching a movie, doing an arts and crafts project, playing a board game, or trying a new restaurant. Please note that your decision ought to consider factors such as the ages, health, interests, and available time of the family members.

¿Qué es el Premio Pulitzer de Ficción?

El Pulitzer de Ficción se concede cada año al autor estadounidense que haya publicado la mejor novela escrita el año anterior.

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What is the Pulitzer Prize for Fiction?

The Pulitzer in Fiction is awarded each year to the American author who published the best novel written in the prior year.

Según el párrafo dado, ¿cómo evitan las redes neuronales convolucionales el sobreajuste en el aprendizaje automático?

En el aprendizaje profundo, una red neuronal convolucional (CNN) es una clase de red neuronal artificial que se aplica más comúnmente para analizar imágenes visuales. Las CNN utilizan una operación matemática llamada convolución en lugar de la multiplicación matricial general en al menos una de sus capas. Están diseñadas específicamente para procesar datos de píxeles y se utilizan en el reconocimiento y procesamiento de imágenes. Tienen aplicaciones en el reconocimiento de imágenes y vídeos, sistemas de recomendación, clasificación de imágenes, segmentación de imágenes, análisis de imágenes médicas, procesamiento del lenguaje natural, interfaces cerebro-ordenador y series temporales financieras. Las CNN también se conocen como Redes Neuronales Artificiales Invariantes del Desplazamiento o Invariantes del Espacio (SIANN), basadas en la arquitectura de pesos compartidos de los núcleos o filtros de convolución que se deslizan a lo largo de las características de entrada y proporcionan respuestas equivalentes a la traslación conocidas como mapas de características. Contraintuitivamente, la mayoría de las redes neuronales convolucionales no son invariantes a la traslación, debido a la operación de reducción de la muestra que aplican a la entrada. Las CNN son versiones regularizadas de los perceptrones multicapa. Los perceptrones multicapa suelen ser redes totalmente conectadas, es decir, cada neurona de una capa está conectada a todas las neuronas de la capa siguiente. La "conectividad total" de estas redes las hace propensas a sobreajustar los datos. Las formas típicas de regularización, o de evitar el sobreajuste, incluyen: penalizar los parámetros durante el entrenamiento (como el decaimiento del peso) o recortar la conectividad (conexiones omitidas, abandonos, etc.) Desarrollar conjuntos de datos robustos también aumenta la probabilidad de que las CNN aprendan los principios generalizados que caracterizan a un conjunto de datos determinado, en lugar de los sesgos de un conjunto poco poblado.

Una Red Neuronal Convolucional (CNN) tiene una capa totalmente conectada en la que cada neurona está conectada a cada neurona de la capa siguiente, esta estructura ayuda a evitar el sobreajuste

summarization

According to the given paragraph, how do convolutional neural networks avoid overfitting in machine learning?

In deep learning, a convolutional neural network (CNN) is a class of artificial neural network most commonly applied to analyze visual imagery. CNNs use a mathematical operation called convolution in place of general matrix multiplication in at least one of their layers. They are specifically designed to process pixel data and are used in image recognition and processing. They have applications in image and video recognition, recommender systems, image classification, image segmentation, medical image analysis, natural language processing, brain–computer interfaces, and financial time series. CNNs are also known as Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks (SIANN), based on the shared-weight architecture of the convolution kernels or filters that slide along input features and provide translation-equivariant responses known as feature maps. Counter-intuitively, most convolutional neural networks are not invariant to translation, due to the downsampling operation they apply to the input. CNNs are regularized versions of multilayer perceptrons. Multilayer perceptrons are usually fully connected networks, that is, each neuron in one layer is connected to all neurons in the next layer. The "full connectivity" of these networks make them prone to overfitting data. Typical ways of regularization, or preventing overfitting, include: penalizing parameters during training (such as weight decay) or trimming connectivity (skipped connections, dropout, etc.) Developing robust datasets also increases the probability that CNNs will learn the generalized principles that characterize a given dataset rather than the biases of a poorly-populated set.

A Convolutional Neural Network (CNN) has a fully connected layer in which each neuron is connected to every neuron in the next layer, this structure helps to avoid overfitting

Dame una visión general de los diferentes tipos de informes SOC y para qué se utilizan

Controles de Sistemas y Organizaciones (SOC), (también denominado a veces controles de organizaciones de servicios) según la definición del Instituto Americano de Contables Públicos Certificados (AICPA), es el nombre de un conjunto de informes elaborados durante una auditoría. Está destinado a ser utilizado por organizaciones de servicios (organizaciones que proporcionan sistemas de información como servicio a otras organizaciones) para emitir informes validados de controles internos sobre dichos sistemas de información a los usuarios de esos servicios. Los informes se centran en controles agrupados en cinco categorías denominadas Principios del Servicio de Confianza[1] La norma de auditoría de la AICPA Statement on Standards for Attestation Engagements no. 18 (SSAE 18), sección 320, "Informes sobre un examen de los controles en una organización de servicios relevantes para el control interno sobre la información financiera de las entidades usuarias", define dos niveles de informes, tipo 1 y tipo 2. Otros materiales de orientación del AICPA especifican tres tipos de informes: SOC 1, SOC 2 y SOC 3. Principios del servicio fiduciario Los informes SOC 2 se centran en los controles abordados por cinco categorías semienlazadas denominadas Principios del Servicio de Confianza, que también apoyan la tríada CIA de seguridad de la información:[1] Seguridad Cortafuegos Detección de intrusos Autenticación multifactor Disponibilidad Monitorización del rendimiento Recuperación de desastres Gestión de incidentes Confidencialidad Cifrado Controles de acceso Cortafuegos Integridad del procesamiento Garantía de calidad Supervisión del proceso Cumplimiento de principios Privacidad Control de acceso Autenticación multifactor Cifrado Informes Niveles Hay dos niveles de informes SOC que también especifica la SSAE 18:[1] Tipo I, que describe los sistemas de una organización de servicios y si el diseño de los controles especificados cumple los principios de confianza pertinentes. (¿Es probable que el diseño y la documentación cumplan los objetivos definidos en el informe?) Tipo II, que también aborda la eficacia operativa de los controles especificados durante un periodo de tiempo (normalmente de 9 a 12 meses). (¿Es adecuada la aplicación?) Tipos Existen tres tipos de informes SOC[2]. SOC 1 - Control Interno sobre la Información Financiera (ICFR)[3] SOC 2 - Criterios de servicios de confianza[4][5] SOC 3 - Informe de Criterios de Servicios de Confianza para Uso General[6] Además, hay informes SOC especializados en Ciberseguridad y Cadena de Suministro[7]. Los informes SOC 1 y SOC 2 están destinados a un público limitado, concretamente a usuarios con un conocimiento adecuado del sistema en cuestión. Los informes SOC 3 contienen información menos específica y pueden distribuirse al público en general.

Los distintos tipos de informes SOC son SOC 1, SOC 2 y SOC 3. Cada informe sirve para que una organización tercera comprenda los controles de otra organización. Los informes SOC 1 cubren los controles sobre los informes financieros, los informes SOC 2 cubren los criterios de los servicios de confianza (seguridad, disponibilidad, confidencialidad, integridad del procesamiento y privacidad), y los informes SOC 3 son informes SOC 2 de uso general.

summarization

Give me an overview of the different types of SOC reports and what they are used for

System and Organization Controls (SOC), (also sometimes referred to as service organizations controls) as defined by the American Institute of Certified Public Accountants (AICPA), is the name of a suite of reports produced during an audit. It is intended for use by service organizations (organizations that provide information systems as a service to other organizations) to issue validated reports of internal controls over those information systems to the users of those services. The reports focus on controls grouped into five categories called Trust Service Principles.[1] The AICPA auditing standard Statement on Standards for Attestation Engagements no. 18 (SSAE 18), section 320, "Reporting on an Examination of Controls at a Service Organization Relevant to User Entities' Internal Control Over Financial Reporting", defines two levels of reporting, type 1 and type 2. Additional AICPA guidance materials specify three types of reporting: SOC 1, SOC 2, and SOC 3. Trust Service Principles SOC 2 reports focus on controls addressed by five semi-overlapping categories called Trust Service Principles which also support the CIA triad of information security:[1] Security Firewalls Intrusion detection Multi-factor authentication Availability Performance monitoring Disaster recovery Incident handling Confidentiality Encryption Access controls Firewalls Processing Integrity Quality assurance Process monitoring Adherence to principle Privacy Access control Multi-factor authentication Encryption Reporting Levels There are two levels of SOC reports which are also specified by SSAE 18:[1] Type I, which describes a service organization's systems and whether the design of specified controls meet the relevant trust principles. (Are the design and documentation likely to accomplish the goals defined in the report?) Type II, which also addresses the operational effectiveness of the specified controls over a period of time (usually 9 to 12 months). (Is the implementation appropriate?) Types There are three types of SOC reports.[2] SOC 1 – Internal Control over Financial Reporting (ICFR)[3] SOC 2 – Trust Services Criteria[4][5] SOC 3 – Trust Services Criteria for General Use Report[6] Additionally, there are specialized SOC reports for Cybersecurity and Supply Chain.[7] SOC 1 and SOC 2 reports are intended for a limited audience – specifically, users with an adequate understanding of the system in question. SOC 3 reports contain less specific information and can be distributed to the general public.

The different types of SOC reports are SOC 1, SOC 2, and SOC 3. Each report is used for a third party organization to understand the controls of another organization. SOC 1 reports cover controls over financial reporting, SOC 2 reports cover the trust services criteria (security, availability, confidentiality, processing integrity, and privacy), and SOC 3 reports are general use SOC 2 reports.

¿Quién interpretó a Harry Bosch en la serie de televisión homónima?

El detective Hieronymus "Harry" Bosch es un personaje de ficción creado por el autor estadounidense Michael Connelly. Bosch debutó como protagonista en la novela de 1992 El eco negro, la primera de una serie policíaca de gran éxito de ventas que cuenta ya con 24 novelas. Las novelas coinciden más o menos en el tiempo con el año en que se publicaron. Harry, como le conocen sus compañeros, es un veterano detective de homicidios del Departamento de Policía de Los Ángeles. Debe su nombre al artista holandés del siglo XV Hieronymus Bosch. Titus Welliver interpretó al personaje del título de 2015 a 2021 en Bosch, una serie de televisión adaptada de las novelas, y a partir de 2022 en su serie derivada Bosch: El Legado.

Titus Welliver interpretó al detective Harry Bosch en "Bosch" y en "Bosch:Legacy".

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Who played Harry Bosch in the eponymous TV series?

Detective Hieronymus "Harry" Bosch is a fictional character created by American author Michael Connelly. Bosch debuted as the lead character in the 1992 novel The Black Echo, the first in a best-selling police procedural series now numbering 24 novels. The novels are more or less coincident in timeframe with the year in which they were published. Harry, as he is commonly known by his associates, is a veteran police homicide detective with the Los Angeles Police Department. He was named after the 15th-century Dutch artist Hieronymus Bosch. Titus Welliver portrayed the title character from 2015 to 2021 in Bosch, a television series adapted from the novels, and from 2022 in its spin-off series Bosch: Legacy.

Titus Welliver played Detective Harry Bosch in "Bosch" and in "Bosch:Legacy".

¿Encontrarías normalmente cada uno de los siguientes objetos en un cuarto de baño, dormitorio, cocina o sala de estar? Sofá, almohada, jabón para platos, mesilla de noche, horno, ducha, retrete, mesa de café, cafetera

Sofá: salón, almohada: dormitorio, jabón para vajilla: cocina, mesilla: dormitorio, horno: cocina, ducha: baño, inodoro: baño, mesa de café: salón, cafetera: cocina

classification

Would you typically find each of the following items in a bathroom, bedroom, kitchen or living room? Couch, pillow, dish soap, bedside table, oven, shower, toilet, coffee table, coffee machine

Couch: living room, pillow: bedroom, dish soap: kitchen, bedside table: bedroom, oven: kitchen, shower: bathroom, toilet: bathroom, coffee table: living room, coffee machine: kitchen

¿Cuál es el libro más famoso de Mario Puzo?

El Padrino. Publicada originalmente en 1969, es una novela sobre una familia ficticia del crimen en Nueva York.

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What is Mario Puzo's most famous book?

The Godfather. Originally published in 1969, is a novel about a fictional crime family in New York.

¿Cuál es la capital de Malasia?

La capital de Malasia es Kuala Lumpur.

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What is the capital city of Malaysia?

The capital city of Malaysia is Kuala Lumpur.

¿qué es un ordenador?

Un ordenador es una máquina que puede programarse para realizar secuencias de operaciones aritméticas o lógicas (cálculo) de forma automática.

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what is a computer?

A computer is a machine that can be programmed to carry out sequences of arithmetic or logical operations (computation) automatically.

¿Es divertido tocar la guitarra? ¿Cómo se empieza a tocar la guitarra?

Tocar la guitarra es un ejercicio valioso y superdivertido para cualquiera, pero especialmente para los que tienen inclinaciones musicales. Incluso para un principiante, no es difícil empezar a tocar canciones sencillas de grandes artistas como los Rolling Stones, los Beatles, Jimi Hendrix o incluso Led Zeppelin. La mejor forma de empezar es comprender los acordes abiertos, tanto mayores como menores, y los patrones sencillos de pulsación de las cuerdas.

general_qa

Is it fun to play guitar? How do you start playing guitar?

Playing guitar is a worthwhile and super fun exercise for anyone, but especially those that are musically inclined. Even for a beginner, its not difficult to be able to start playing simple songs from great artists like the Rolling Stones, The Beatles, Jimi Hendrix, or even Led Zeppelin. The best way to get started is by understanding open chords, both major and minor, and simple string picking patterns.

Lánzame malas ideas para perfumes de colonia.

- Queso de cabra - Pájaro muerto - Hogar de ancianos - Gasolina - Cadáver - Sudor - Mosto del sótano - Moho

brainstorming

Pitch me some bad ideas for cologne scents.

- Goat cheese - Dead bird - Nursing home - Gasoline - Carcase - Sweat - Basement must - Mold

¿Cómo se llaman algunas de las ciudades del área metropolitana de Boston Oeste?

Las ciudades del Metro Oeste de Boston son Newton, Natick, Framingham, Wellesley, Dedham y Needham, entre otras.

open_qa

What are the names of some of the cities in the Boston Metro West area?

Boston Metro West cities include Newton, Natick, Framingham, Wellesley, Dedham, and Needham, among others.

Extrae todas las palabras derivadas de la lengua swahili del párrafo siguiente:

Shingopana se conoce por una mandíbula parcial, representada por el hueso angular. También se conoce a Shingopana por cuatro vértebras cervicales; dos de estas vértebras tienen costillas cervicales conservadas y otra costilla cervical aislada. En cambio, Shingopana tenía restos de una expansión bulbosa en las vértebras cervicales conservadas de forma incompleta, que probablemente contribuían a reforzar su cuello.

Las siguientes son palabras extraídas de la lengua swahili en el párrafo anterior: Shingopana (que significa cuello ancho).

information_extraction

Extract all words derived from Swahili language in the following paragraph:

Shingopana is known from a partial jaw, represented by the angular bone. Shingopana is also known from four cervical vertebrae; with two of these vertebrae having preserved cervical ribs and another isolated cervical rib. Shingopana instead had remnants of a bulbous expansion on the incompletely preserved cervical vertebrae, which probably helped to strengthen its neck.

The following are words extracted from Swahili language in the above paragraph: Shingopana (which means wide neck).

¿Cuántos céntimos tengo si tengo 3 monedas de 25?

Si tienes 3 monedas de 25 céntimos, tienes 75 céntimos.

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How many cents do I have if I have 3 quarters?

If you have 3 quarters, you have 75 cents.

Dame una lista de comidas griegas que sean absolutamente increíbles

1. spanakopita 2. tyropita 3. gemista 4. souvlaki de cordero 5. souvlaki de pollo 6. tzatziki 7. taramasalata 8. dolmathes 9. calamares 10. ensalada griega

brainstorming

Give me a list of Greek foods that are absolutely amazing

1. spanakopita 2. tyropita 3. gemista 4. lamb souvlaki 5. chicken souvlaki 6. tzatziki 7. taramasalata 8. dolmathes 9. calamari 10. greek salad

¿En qué episodio de Juego de tronos Arya se queda ciega?

Arya se queda temporalmente ciega en el último episodio de la 5ª temporada, titulado "Piedad de madre"

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Which Game of Thrones episode does Arya go blind?

Arya goes temporarily blind in the last episode of season 5, entitled "Mother's Mercy"

¿De qué color es el Arco Iris?

El arco iris es el VIBGYOR que significa Violeta, Índigo, Azul, verde, amarillo, Naranja y Rojo.

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What color is the Rainbow?

The rainbow is the VIBGYOR that stands for Violet, Indigo, Blue, green, yellow, Orange and Red.

Nombra la novela hindi que se ha convertido en la 1ª novela en ganar el Premio Internacional Booker

Tumba de Arena

open_qa

Name the Hindi novel that has become the 1st novel to win the International Booker Prize

Tomb of Sand

Si en el depósito de combustible de mi coche caben 18 galones, ¿cuántas veces tengo que repostar en un viaje de 10 horas si la velocidad media es de 100 km/h y la eficiencia de combustible del coche es de 30 mpg?

Suponiendo que el depósito esté lleno cuando arrancas, tendrías que repostar una vez. 10 horas a 100 km/h significa que la distancia total es de 600 millas. Para recorrer 600 millas con una eficiencia de combustible de 30 mpg necesitarías 20 galones de combustible. Eso es más que la capacidad de 18 galones del depósito, pero menos del doble, por lo que tendrías que repostar una vez.

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If my car's fuel tank fits 18 gallon, how many times do I need to refuel on a 10-hour trip if the average speed is 60mph and the car's fuel efficiency is 30mpg?

Assuming the tank is full when you start, you would have to refuel once. 10 hours at 60mph means the total distance is 600 miles. To drive 600 miles at a fuel efficiency of 30 mpg you would need 20 gallons of fuel. That's more than the 18 gallon capacity of the tank, but less than twice the capacity, so you would need to refuel once.

¿Cuál de los siguientes países se encuentra en el continente africano: Nigeria, Etiopía, Egipto, Tanzania, Kenia, Reino Unido, Bélgica, Francia, Alemania, Rusia, Afganistán, Irak, Brasil, Colombia.

De los países que has enumerado, Nigeria, Etiopía, Egipto, Tanzania y Kenia están en el continente africano. Como referencia: Reino Unido, Bélgica, Francia, Alemania y Rusia están en el continente europeo. Afganistán e Irak están en el continente asiático Brasil y Colombia están en el continente sudamericano

classification

Which of the following Countries are on the African Continent: Nigeria, Ethiopia, Egypt, Tanzania, Kenya, United Kingdom, Belgium, France, Germany, Russia, Afghanistan, Iraq, Brazil, Columbia.

Of the Countries you listed, Nigeria, Ethiopia, Egypt, Tanzania, and Kenya are on the African continent. For reference: United Kingdom, Belgium, France, Germany, Russia are on the European continent Afghanistan and Iraq are on the Asian continent Brazil and Columbia are on the South American continent

¿Cuáles serían los pros y los contras de sustituir todos los aviones civiles por dirigibles?

Sustituir todos los aviones civiles por dirigibles tendría efectos positivos y negativos. El efecto positivo más notable sería la reducción del impacto medioambiental: aunque los dirigibles, como los aviones, necesitan motores, los dirigibles están llenos de gas más ligero que el aire y, por tanto, no necesitan energía para contrarrestar la gravedad, por lo que consumen menos combustible. Sin embargo, habría un importante impacto económico negativo porque los dirigibles vuelan mucho más despacio que los aviones, por lo que los objetos que transportan los aviones (por ejemplo, personas y mercancías) tardarían mucho más en llegar a su destino. Además, otro problema de los dirigibles es que son menos capaces de soportar vientos fuertes que los aviones, por lo que podría ser necesario que el dirigible tomara una ruta más tortuosa que un avión, o simplemente retrasar el vuelo hasta que pasara el mal tiempo.

general_qa

What would be the pros and cons of replacing all civilian airplanes with dirigibles?

Replacing all civilian airplanes with dirigibles would have positive and negative effects. The most notable positive effect would be reduced environmental impact: although dirigibles, like airplanes, need engines, dirigibles are filled with lighter-than-air gas and therefore no power is needed to counteract gravity, so they consume less fuel. However, there would be a significant negative economic impact because dirigibles fly much more slowly than airplanes, thus the items airplanes carry (e.g. people and freight) would take much longer to get to their destination. In addition, another problem with dirigibles is that they are less able to handle strong winds compared to airplanes, so it might be necessary for the dirigible to take a more circuitous route than an airplane, or simply delay the flight until the bad weather passes.

¿Qué es un chaleco burbuja?

Un chaleco burbuja es una prenda exterior que llevan tanto hombres como mujeres. Suele estar relleno de plumón o de algún tipo de aislante para que resulte agradable y cálido. Además, el chaleco suele tener costuras para que parezca una burbuja. Hay muchas marcas diferentes que fabrican chalecos burbuja, pero algunas de las más comunes son The North Face, L.L. Bean, Patagonia y Lands' End.

general_qa

What is a bubble vest?

A bubble vest is an outerwear piece of clothing worn by both men and women. Usually it is stuffed with down or some sort of insulation to make it nice and warm. Also, the vest usually has seams in it to make the bubble like appearance. There are lots of different brands that make bubble vests, but some common ones are The North Face, L.L. Bean, Patagonia, and Lands’ End.

¿Dónde trabaja Nick en la serie The New Girl?

en el Bar

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Where does Nick work on the show the New Girl

at the Bar

¿Quién escribió el Gran Gatsby?

El Gran Gatsby fue escrito por F. Scott Fitzgerald

open_qa

Who wrote the Great Gatsby?

The Great Gatsby was written by F. Scott Fitzgerald

Según este párrafo, dime cuál es el evento deportivo universitario más emocionante.

En 2019, el baloncesto masculino de Virginia ganó el Campeonato de la NCAA en la "Locura de Marzo", el torneo nacional de baloncesto universitario de eliminación simple considerado por los espectadores estadounidenses encuestados por YouGov (ese mismo año) como el acontecimiento deportivo universitario más emocionante.[200][201] En 2015, cuando Virginia ganó por primera vez la Copa Capital One, sus equipos ganaron la Copa Universitaria de 2014, las Series Mundiales Universitarias de 2015 y el Campeonato de Tenis de la NCAA de 2015. Cuando repitió la hazaña en 2019, el programa ganó tanto la Locura de Marzo como el Campeonato de Lacrosse Masculino de 2019.

Lo que se conoce como el acontecimiento deportivo universitario más emocionante fue cuando el equipo masculino de baloncesto de Virginia ganó el Campeonato de la NCAA en 2019.

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According to this paragraph, tell me what is referred to as the most exciting collegiate sporting event.

In 2019, Virginia men's basketball won the NCAA Championship in "March Madness", the single-elimination national college basketball tournament considered by YouGov polled American viewers (as of the same year) to be the most exciting collegiate sporting event.[200][201] In 2015, when Virginia first won its first Capital One Cup its teams won the 2014 College Cup, the 2015 College World Series, and the 2015 NCAA Tennis Championships. When it repeated the feat in 2019, the program won both March Madness and the 2019 Men's Lacrosse Championship.

What is referred to as the most exciting collegiate sporting event is when the Virginia men's basketball team won the NCAA Championship in 2019.

Quiénes eran los hijos de Bill 101

Los hijos de la Ley 101 (les enfants de la loi 101) es el nombre dado a la generación de niños cuyos padres emigraron a Quebec, Canadá, tras la adopción de la Carta de la Lengua Francesa de 1977 (Ley 101). Uno de los artículos de la Carta estipula que todos los niños menores de 16 años deben recibir su educación primaria y secundaria en escuelas francesas, a menos que uno de los padres del niño haya recibido la mayor parte de su educación en inglés, en Canadá, o que el niño o un hermano del niño ya haya recibido una parte sustancial de su educación en inglés, en Canadá. Si un niño reúne los requisitos para obtener un certificado de aptitud para la enseñanza en inglés según uno de esos criterios, el certificado es permanente y puede transmitirse a las generaciones futuras aunque el niño acabe asistiendo a una escuela francesa en lugar de inglesa. El certificado permanente sólo puede concederse si uno de los progenitores del niño es ciudadano canadiense. Además, los hijos de residentes temporales extranjeros que vivan en Quebec con permiso de estudios o de trabajo, así como los hijos de diplomáticos, también pueden obtener un certificado temporal de elegibilidad que sólo es válido mientras dure su permiso[1].

Los hijos de la Ley 101 (les enfants de la loi 101) es el nombre dado a la generación de niños cuyos padres emigraron a Quebec, Canadá, tras la adopción de la Carta de la Lengua Francesa de 1977 (Ley 101). Uno de los artículos de la Carta estipula que todos los niños menores de 16 años deben recibir su educación primaria y secundaria en escuelas francesas, a menos que uno de los padres del niño haya recibido la mayor parte de su educación en inglés, en Canadá, o que el niño o un hermano del niño ya haya recibido una parte sustancial de su educación en inglés, en Canadá.

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Who were the children of Bill 101

The children of Bill 101 (les enfants de la loi 101) is the name given to the generation of children whose parents immigrated to Quebec, Canada after the adoption of the 1977 Charter of the French Language (Bill 101). One of the Charter's articles stipulates that all children under 16 must receive their primary and secondary education in French schools, unless one of the child's parents has received most of their education in English, in Canada, or the child or the child's sibling has already received a substantial part of their education in English, in Canada. If a child qualifies for a certificate of eligibility for instruction in English under one of those criteria, then the certificate is permanent and can be passed on to future generations even if the child ends up attending French instead of English school. The permanent certificate can only be granted if one of the child's parents is a Canadian citizen. In addition, children of foreign temporary residents living in Quebec on study or work permits, as well as children of diplomats, can also obtain a temporary certificate of eligibility that is only valid for the duration of their permit.[1]

The children of Bill 101 (les enfants de la loi 101) is the name given to the generation of children whose parents immigrated to Quebec, Canada after the adoption of the 1977 Charter of the French Language (Bill 101). One of the Charter's articles stipulates that all children under 16 must receive their primary and secondary education in French schools, unless one of the child's parents has received most of their education in English, in Canada, or the child or the child's sibling has already received a substantial part of their education in English, in Canada.

Clasifica cada uno de los siguientes elementos como beneficiosos o no beneficiosos para proteger una casa de los ladrones: sistema de alarma, puertas abiertas, cerraduras, cámaras, ventanas abiertas

Sistema de alarma: Beneficioso Puertas Abiertas: No Beneficioso Cerraduras: Beneficioso Cámaras: Beneficioso Ventanas abiertas: No Beneficioso

classification

Categorize each of the following as being beneficial or not beneficial to making a home protected from burglars: alarm system, open doors, locks, cameras, open windows

Alarm System: Beneficial Open Doors: Not Beneficial Locks: Beneficial Cameras: Beneficial Open Windows: Not Beneficial

¿Qué es un bono en finanzas?

En finanzas, un bono es un tipo de título en virtud del cual el emisor (deudor) tiene una deuda con el tenedor (acreedor) y está obligado, según las condiciones, a proporcionar un flujo de caja al acreedor (por ejemplo, devolver el principal (es decir, la cantidad prestada) del bono en la fecha de vencimiento, así como los intereses (denominados cupón) durante un periodo de tiempo determinado). Los intereses suelen pagarse a intervalos fijos: semestrales, anuales y, con menor frecuencia, en otros periodos. Así pues, un bono es una forma de préstamo o pagaré. Los bonos proporcionan al prestatario fondos externos para financiar inversiones a largo plazo o, en el caso de los bonos del Estado, para financiar gastos corrientes. Tanto los bonos como las acciones son valores, pero la principal diferencia entre ambos es que los accionistas (de capital) tienen una participación en el capital de una empresa (es decir, son propietarios), mientras que los obligacionistas tienen una participación acreedora en una empresa (es decir, son prestamistas). Como acreedores, los obligacionistas tienen prioridad sobre los accionistas. Esto significa que serán reembolsados antes que los accionistas, pero estarán por detrás de los acreedores garantizados, en caso de quiebra. Otra diferencia es que los bonos suelen tener un plazo definido, o vencimiento, tras el cual se amortizan, mientras que las acciones suelen permanecer en circulación indefinidamente. Una excepción es un bono irredimible, que es una perpetuidad, es decir, un bono sin vencimiento. Los certificados de depósito (CD) o el papel comercial a corto plazo se clasifican como instrumentos del mercado monetario y no como bonos: la principal diferencia es la duración del plazo del instrumento. Las formas más comunes son los bonos municipales, corporativos y gubernamentales. Muy a menudo, el bono es negociable, es decir, la propiedad del instrumento puede transferirse en el mercado secundario. Esto significa que una vez que los agentes de transferencia del banco sellan el bono, éste tiene una gran liquidez en el mercado secundario. El precio de un bono en el mercado secundario puede diferir sustancialmente del principal debido a diversos factores en la valoración de los bonos.

open_qa

What is a bond in finance?

In finance, a bond is a type of security under which the issuer (debtor) owes the holder (creditor) a debt, and is obliged – depending on the terms – to provide cash flow to the creditor (e.g. repay the principal (i.e. amount borrowed) of the bond at the maturity date as well as interest (called the coupon) over a specified amount of time).The timing and the amount of cash flow provided varies, depending on the economic value that is emphasized upon, thus giving rise to different types of bonds. The interest is usually payable at fixed intervals: semiannual, annual, and less often at other periods. Thus, a bond is a form of loan or IOU. Bonds provide the borrower with external funds to finance long-term investments or, in the case of government bonds, to finance current expenditure. Bonds and stocks are both securities, but the major difference between the two is that (capital) stockholders have an equity stake in a company (i.e. they are owners), whereas bondholders have a creditor stake in a company (i.e. they are lenders). As creditors, bondholders have priority over stockholders. This means they will be repaid in advance of stockholders, but will rank behind secured creditors, in the event of bankruptcy. Another difference is that bonds usually have a defined term, or maturity, after which the bond is redeemed, whereas stocks typically remain outstanding indefinitely. An exception is an irredeemable bond, which is a perpetuity, that is, a bond with no maturity. Certificates of deposit (CDs) or short-term commercial paper are classified as money market instruments and not bonds: the main difference is the length of the term of the instrument. The most common forms include municipal, corporate, and government bonds. Very often the bond is negotiable, that is, the ownership of the instrument can be transferred in the secondary market. This means that once the transfer agents at the bank medallion-stamp the bond, it is highly liquid on the secondary market. The price of a bond in the secondary market may differ substantially from the principal due to various factors in bond valuation.

¿Por qué se divorciaron Kim Kardashian y Ye?

Kim Kardashian y Ye sufrieron tensiones matrimoniales por muchas causas. La razón inicial citada habitualmente por los medios sociales para su separación y posterior divorcio fueron las tensiones surgidas por el comportamiento errático de Ye en las redes sociales y en las esferas públicas.

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Why did Kim Kardashian and Ye divorce?

Kim Kardashian and Ye experienced marital stress from many causes. The initial commonly cited reason by social outlets for their separation and later divorce was tensions that arose from Ye's erratic behavior on social media and in public spheres.

¿Por qué a la gente le gusta ir en bici?

El ciclismo es divertido para personas de todas las edades. Mucha gente disfruta montando en bici porque es un buen ejercicio y pueden pasar tiempo al aire libre. Hay distintos estilos de ciclismo, como el de carretera, el de montaña y el de campo a través. Las bicicletas eléctricas son una tendencia creciente que permite al ciclista recorrer distancias más largas, o pedalear con menos esfuerzo por una distancia determinada.

general_qa

Why do people like biking?

Biking is fun for people of all ages. Many people enjoying biking because it is good exercise and they are able to spend time outdoors. There are different styles of biking including road biking, mountain biking, and cross country. E-bikes are a growing trend that allow the rider to go farther distances, or bike with less effort per a given distance.

¿Qué le dices a alguien con tendencias suicidas?

En primer lugar, reconoce sus sentimientos. Aunque puedan ser irracionales, son emociones muy reales. Dile que estás preocupado por él y pídele que busque ayuda. Si no busca ayuda, toma medidas para alertar a las personas adecuadas. No ignores ninguna señal verbal. No lo mantengas en secreto. Pídeles que se pongan en contacto con los servicios de emergencia inmediatamente. La Línea Nacional de Prevención del Suicidio es 1-800-273-TALK

creative_writing

What do you say to someone that is suicidal?

First, acknowledge their feelings. While they may be irrational, they are very real emotions. Tell them that you are worried about them and ask them to seek help. If they will not seek help, take steps to alert the appropriate people. Do not ignore any verbal signs. Do not keep it a secret. Ask them to contact emergency services immediately. The National Suicide Prevention Lifeline is 1-800-273-TALK

Que es un ave o un pez Zampullín cuellinegro, Tetra negro

El tetra negro es un pez, el zampullín cuellinegro es un ave

classification

Which is a bird or fish: Black-necked grebe, Black tetra

Black tetra is a fish, Black-necked grebe is a bird

Teniendo en cuenta este párrafo sobre el Primer Tratado que se firmó tras la guerra ruso-japonesa, ¿había algún componente secreto?

Tras la guerra ruso-japonesa, el Primer Tratado fue firmado el 30 de julio de 1907 por Motono Ichirō, embajador japonés en Moscú, y Alexander Izvolsky, ministro de Asuntos Exteriores de Rusia. El tratado se dividía en dos partes: una es el acuerdo abierto, que respetaba los tratados concluidos entre los dos países y China, respetaba la independencia de China, promovía las puertas abiertas y lograba la igualdad de oportunidades y otra es el acuerdo secreto, que definía el alcance de los intereses de Japón en Manchuria del Sur y los intereses de Rusia en Manchuria del Norte y Japón reconocía los intereses de Rusia en Mongolia Exterior, y Rusia reconocía los intereses de Japón en la Península de Corea.

Sí. La segunda parte del Primer Tratado contenía un acuerdo secreto que definía el alcance político de los intereses de cada parte.

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Given this paragraph about the First Treaty that was signed after the Russo-Japanese War, was there a secret component?

After the Russo-Japanese War, the First Treaty was signed on 30 July 1907 by Motono Ichirō, the Japanese Ambassador in Moscow, and Alexander Izvolsky, the Foreign Minister of Russian. The treaty was divided into two parts: one is open agreement, which respected the treaties concluded between the two countries and China, respected China's independence, promoted open doors, and achieved equal opportunities and another is secret agreement, which defined the scope of Japan's interests in Southern Manchuria and Russia's interests in Northern Manchuria and Japan recognized Russia's interests in Outer Mongolia, and Russia recognized Japan's interests in the Korean Peninsula.

Yes. The second part of the First Treaty contained a secret agreement which defined the political scope of each party's interest.

¿Por qué llora ahora mi bebé?

Lo primero que hay que comprobar es si tu bebé tiene hambre. Es, con mucho, la razón más frecuente por la que lloran. Puedes saber si tiene hambre tocándole ligeramente la mejilla y observando si tiene un reflejo de "enraizamiento". Es decir, abre la boca y se vuelve hacia lo que tocas, como si buscara la fuente de alimento. Si no tiene hambre, posiblemente esté cansado. Los bebés pueden cansarse demasiado y llorar y quejarse, aunque sólo estés intentando que se duerma. Si es así, primero tendrás que calmarlo y luego podrás dormirlo. Por último, a veces los bebés lloran sin motivo. ¿No es divertido ser padres?

general_qa

Why is my baby crying right now?

The first thing to check is if your baby is hungry. It’s by far the most common reason they cry. You can tell if they’re hungry by lightly touching their cheek and seeing if they have a “rooting” reflex. This is where they open their mouth and turn towards your touch, as if they were looking for the source of food. If they’re not hungry, they’re possibly tired. Babies can become over tired and cry and fuss, even when you are just trying to get them to sleep. If this is the case you’ll need to calm them down first, and then you can get them to sleep. Finally sometimes babies just cry for no reason. Isn’t parenting fun?

Identifica qué fabricante de coches es alemán o estadounidense: Artega, Brammo, Vaydor

Brammo y Vaydor son americanos, Artega es alemán

classification

Identify which car manufacturer is German or American: Artega, Brammo, Vaydor

Brammo and Vaydor are American, Artega is German

dime si son sinónimos o antónimos de amor: desamor, cariño, agrado, odio, afecto, dureza

Sinónimos: cariño, agrado, afecto Antónimos: aversión, odio, dureza

classification

tell me whether these are synonyms or antonyms of love: dislike, care, like, hate, affection, harsh

Synonyms: care, like, affection Antonyms: dislike, hate, harsh

¿En qué se basa la serie estadounidense The Office?

La Oficina se basa en la versión original de la Oficina, que se producía en Inglaterra y se conoce como la Oficina Británica

open_qa

What is the American show The Office based on?

The Office is based on the original version of the Office, which was produced in England and is known as the British Office

En qué películas aparece Tom Cruise y en cuáles no: "Trading Places", "Risky Business", "La caza del Octubre Rojo", "Top Gun", "Resacón", "Nacido el 4 de julio", "Salvar al soldado Ryan" y "Rojos".

Las películas en las que participa Tom Cruise son: "Risky Business", "Top Gun" y "Nacido el 4 de julio". Las películas en las que no aparece Tom Cruise son: "Trading Places", "La caza del Octubre Rojo", "Resacón", "Salvar al soldado Ryan" y "Rojos".

classification

Which films contain Tom Cruise and which do not contain Tom Cruise: "Trading Places", "Risky Business", "The Hunt for Red October", "Top Gun", "The Hangover", "Born on the 4th of July", "Saving Private Ryan", and "Reds"

The films which contain Tom Cruise are: "Risky Business", "Top Gun", and "Born on the 4th of July." The films which do not contain Tom Cruise are: "Trading Places", "The Hunt for Red October","The Hangover", "Saving Private Ryan", and "Reds."

¿Quién es Alexander McGuire?

Alexander McGuire (nacido el 5 de octubre de 1932) es un jugador de críquet neozelandés. Jugó cuatro partidos de primera clase con el Central Districts en 1957/58.

Alexander McGuire (nacido el 5 de octubre de 1932) es un jugador de críquet neozelandés. Jugó cuatro partidos de primera clase con el Central Districts en 1957/58.

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Who is Alexander McGuire?

Alexander McGuire (born 5 October 1932) is a New Zealand cricketer. He played in four first-class matches for Central Districts in 1957/58.

Alexander McGuire (born 5 October 1932) is a New Zealand cricketer. He played in four first-class matches for Central Districts in 1957/58.

¿Qué país ha encabezado la lista de medallas de natación en los Juegos Olímpicos de verano?

Resumen Juegos Año Acontecimientos Mejor Nación 1 1896 4 Hungría 2 1900 7 Gran Bretaña 3 1904 9 Alemania 4 1908 6 Gran Bretaña 5 1912 9 Alemania 6 7 1920 10 Estados Unidos 8 1924 11 Estados Unidos 9 1928 11 Estados Unidos 10 1932 11 Japón 11 1936 11 Japón 12 13 14 1948 11 Estados Unidos 15 1952 11 Estados Unidos 16 1956 13 Australia Juegos Año Eventos Mejor Nación 17 1960 15 Estados Unidos 18 1964 18 Estados Unidos 19 1968 29 Estados Unidos 20 1972 29 Estados Unidos 21 1976 26 Estados Unidos 22 1980 26 Alemania del Este 23 1984 29 Estados Unidos 24 1988 31 Alemania del Este 25 1992 31 Estados Unidos 26 1996 32 Estados Unidos 27 2000 32 Estados Unidos 28 2004 32 Estados Unidos 29 2008 34 Estados Unidos 30 2012 34 Estados Unidos 31 2016 34 Estados Unidos 32 2020 37 Estados Unidos

Estados Unidos

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Which country has topped the swimming medals list in the summer olympics?

Summary Games Year Events Best Nation 1 1896 4 Hungary 2 1900 7 Great Britain 3 1904 9 Germany 4 1908 6 Great Britain 5 1912 9 Germany 6 7 1920 10 United States 8 1924 11 United States 9 1928 11 United States 10 1932 11 Japan 11 1936 11 Japan 12 13 14 1948 11 United States 15 1952 11 United States 16 1956 13 Australia Games Year Events Best Nation 17 1960 15 United States 18 1964 18 United States 19 1968 29 United States 20 1972 29 United States 21 1976 26 United States 22 1980 26 East Germany 23 1984 29 United States 24 1988 31 East Germany 25 1992 31 United States 26 1996 32 United States 27 2000 32 United States 28 2004 32 United States 29 2008 34 United States 30 2012 34 United States 31 2016 34 United States 32 2020 37 United States

United States

¿Cuáles son algunas formas divertidas de mantener ocupado a un niño pequeño?

1. Si tienes una caja de repuesto y algunas bolas de plástico de colores, una idea es hacer agujeros en la caja y colorear un aro alrededor de cada agujero para que coincida con un color de bola. Monta la caja y enséñale a tu pequeño a dejar caer cada bola en su agujero correspondiente. 2. Si tienes un cepillo de dientes de repuesto y un rotulador amarillo de borrado en seco, ¡puedes trabajar enseñando algunas habilidades de cepillado de dientes de una forma divertida! Dibuja una gran sonrisa dentada y colorea los labios y las encías dejando los dientes blancos y brillantes. Cúbrela con cinta adhesiva transparente o plástico duro y recórtala. Colorea los dientes con el rotulador amarillo y haz que tu pequeño se los cepille. 3. Enseña algunas valiosas habilidades para la vida y mantén entretenido a tu pequeño consiguiendo un cuchillo seguro para niños y haciéndole cortar frutas.

brainstorming

What are some fun ways to keep a toddler busy?

1. If you have a spare box and some colored plastic balls, one idea is to cut holes in the box and color a ring around each hole to match a color of ball. Mount the box and show your little one how to drop each ball into its matching hole. 2. If you have a spare toothbrush and a yellow dry erase marker, you can work teach some teeth brushing skills in a fun way! Draw a big toothy smile and color in the lips and gums leaving the teeth bright white. Cover it up with clear tape or hard plastic wrap and cut it out. Color the teeth with the yellow marker and have your little one brush it clean. 3. Teach some valuable life skills and keep your little one entertained by getting a kid-safe knife and having him or her cut fruits.

¿Cuáles son las desventajas de Linux?

Las desventajas de Linux incluyen un soporte de hardware limitado, una curva de aprendizaje pronunciada, falta de soporte comercial y problemas de compatibilidad.

open_qa

What are the disadvantages of Linux?

The disadvantages of Linux include limited hardware support, a steep learning curve, lack of commercial support, and compatibility issues.

¿Cómo se planifica un viaje?

Hay muchas formas distintas de planificar un viaje. Además, hay muchos factores diferentes que incluir para planificar un viaje. En primer lugar, es importante conocer el tipo de viaje. ¿Se trata de un viaje de negocios? ¿Es un viaje familiar? A continuación, tienes que decidir cuántos días quieres permanecer en tu(s) destino(s). Una vez completados los dos primeros pasos, tienes que averiguar las actividades durante el viaje. Por último, pero no por ello menos importante, tienes que decidir tu presupuesto. Una vez decididos todos estos factores, debes trabajar hacia atrás y repartir tu presupuesto entre el alojamiento, las actividades y los medios de transporte.

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How do you plan a trip?

There are many different ways to plan a trip. In addition, there are many different factors to include in order to plan a trip. First of all, it is important to know the type of travel. Is this a business trip? Is this family trip? Next you need to decide on how many days you want to stay in your destination(s). Once the first two steps are completed, you need to find out the activities during your trip. Last but not least, you need to decide on your budget. Once all of these factors are decided, you should work backward and spread your budget between accommodations, activities and means of transportation.

Identifica qué fabricante de coches es alemán o estadounidense: Jeep, Alpina

Alpina es alemana, Jeep es americana

classification

Identify which car manufacturer is German or American: Jeep, Alpina

Alpina is German, Jeep is American

¿Cómo puedo aprender mejor una nueva lengua?

Aprender una lengua utilizándola es la forma más eficaz. Tener un compañero para practicar no sólo te ayuda a trabajar la pronunciación y el acento, sino que también te incentiva a seguir practicando (de forma parecida a cómo tener un compañero de gimnasio te hace ir al gimnasio más a menudo). Las lenguas también sirven para comunicarse. Permitirte cometer errores, ya sea un acento, una mala conjugación, te permitiría seguir practicando y te daría como resultado tener un conjunto más amplio de palabras y frases que puedes utilizar. A partir de ahí, corregir los errores será más fácil, ya que encontrarás de forma natural relaciones entre la conjugación, las formas, etc.

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How can I better learn a new language?

Learning a language by using it is the most efficient way. Having a partner to practice not only help you work on your pronunciation and accent, it also incentivize you to keep practicing (similar to how having a gym buddy makes you go to the gym more often). Language are also meant to communicate. Allowing yourself for mistakes, whether it is an accent, bad conjugation would allow you to keep practicing and would result having a broader set of words and sentences you can use. From there correcting mistakes becomes easier as you naturally find relations between conjugation, forms etc.

A partir de este pasaje, dime ¿cuál fue la película más taquillera de 2022 y cuál fue la segunda película más taquillera?

Avatar: La Forma del Agua se convirtió en la 51ª película en recaudar 1.000 millones de dólares en todo el mundo,[3] la sexta película en recaudar 2.000 millones de dólares en todo el mundo, la sexta película más rápida en cruzar la marca de los 1.000 millones de dólares a los 14 días,[4] la segunda más rápida en recaudar la marca de los 2.000 millones de dólares,[5][6] la película más taquillera de 2022,[7] y la película más taquillera de la era de la pandemia COVID-19.[8] Tuvo el undécimo mayor estreno mundial de todos los tiempos y el tercer mayor estreno mundial para una película de la era pandémica, por detrás de Spiderman: Sin regreso a casa y Doctor Extraño en el Multiverso de la Locura, recaudando 441,7 millones de dólares en su primer fin de semana[9][10]. También consiguió el segundo fin de semana de estreno mundial más alto de la historia para una película estrenada en cines IMAX, con 48,8 millones de dólares[9]. Con el estreno de Avatar: La forma del agua, Walt Disney Studios Motion Pictures se situó a la cabeza de las demás distribuidoras cinematográficas en recaudación de taquilla mundial y superó la marca de los 4.900 millones de dólares por octavo año[11]. La recaudación acumulada de Disney se generó a partir de 16 estrenos de películas de sus diversas divisiones de estudio[12]. Top Gun: Maverick se convirtió en la 49ª película en recaudar 1.000 millones de dólares en todo el mundo[13]. Además, la película superó a Misión: Imposible - Fallout (2018) para convertirse en la película más taquillera de todos los tiempos de Tom Cruise en todo el mundo, y también superó a La guerra de los mundos (2005) para convertirse en la película más taquillera de Cruise en la taquilla nacional[14]. También superó a La momia (2017) como mayor fin de semana de estreno de Cruise en la taquilla mundial y a La guerra de los mundos (2005) como mayor estreno de Cruise en la taquilla nacional y su primera película en superar los 100 millones de dólares en Estados Unidos. También superó a Piratas del Caribe: En el fin del mundo (2007), otra película producida por Jerry Bruckheimer, en el mayor fin de semana de estreno en el Memorial Day[15][16] y a Shrek 2 (2004) en la menor caída en el segundo fin de semana de una película que recaudó más de 100 millones de dólares en su fin de semana de estreno[17]. La película superó a Transformers: La oscuridad de la Luna (2011) para convertirse en la película más taquillera distribuida únicamente por Paramount Pictures en todo el mundo, y a Titanic (1997) para convertirse en la película más taquillera de Paramount en Estados Unidos y Canadá.

La película más taquillera de 2022 es Avatar El camino del agua, que recaudó 2.000 millones de dólares en todo el mundo. Por desgracia, no puedo decir cuál fue la segunda película más taquillera, ya que esa información no está disponible en el pasaje que compartiste conmigo

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From this passage, tell me what was the highest grossing movie in 2022 and what was the second highest grossing movie?

Avatar: The Way of Water became the 51st film to gross $ 1 billion worldwide,[3] the sixth film to gross $2 billion worldwide, the sixth-fastest film to cross the billion-dollar mark at 14 days,[4] the second-fastest to gross the $2 billion mark,[5][6] the highest grossing film of 2022,[7] and the highest-grossing film of the COVID-19 pandemic era.[8] It had the 11th-biggest global opening of all time and the third-biggest global opening for a film in the pandemic era behind Spider-Man: No Way Home and Doctor Strange in the Multiverse of Madness, earning $441.7 million in its first weekend.[9][10] It also achieved the second-highest global opening weekend ever for a film released in IMAX cinemas with $48.8 million.[9] With the release of Avatar: The Way of Water, Walt Disney Studios Motion Pictures led over other film distributors in worldwide box office grosses and crossed the $4.9 billion mark for the eighth year.[11] Disney’s cumulative gross was generated from 16 film releases across its various studio divisions.[12] Top Gun: Maverick became the 49th film to gross $1 billion worldwide.[13] Additionally, the film surpassed Mission: Impossible – Fallout (2018) to become Tom Cruise's highest-grossing film of all time at the worldwide box office and also surpassed War of the Worlds (2005) to become Cruise's highest-grossing film at the domestic box office.[14] It also passed The Mummy (2017) as Cruise's biggest opening weekend at the worldwide box office and also passed War of the Worlds (2005) as Cruise's biggest opening at the domestic box office and his first film to open to over $100 million in the US. It also passed Pirates of the Caribbean: At World's End (2007), another Jerry Bruckheimer produced movie, to have the highest Memorial Day opening weekend[15][16] and passed Shrek 2 (2004) to have the lowest second-weekend drop for a movie that made over $100M in its opening weekend.[17] The film surpassed Transformers: Dark of the Moon (2011) to become the highest-grossing film distributed solely by Paramount Pictures worldwide, and Titanic (1997) to become Paramount's highest grossing film in the United States and Canada.

The highest grossing movie in 2022 is Avatar The way of Water, which grossed $2B worldwide. I unfortunately cannot tell what was the second highest grossing movie as that information is not available in the passage you shared with me

Dado un texto de referencia sobre la Crisis de los Misiles de Cuba, ¿cuándo se produjo la crisis y cuánto duró?

La Crisis de los Misiles de Cuba, también conocida como Crisis de Octubre (de 1962) en Cuba, Crisis del Caribe (ruso: Карибский кризис, tr. Karibsky krizis, IPA: [kɐˈrʲipskʲɪj ˈkrʲizʲɪs]) en Rusia, o el Susto de los Misiles, fue un enfrentamiento de 35 días (del 16 de octubre al 20 de noviembre de 1962) entre Estados Unidos y la Unión Soviética, que se convirtió en una crisis internacional cuando el despliegue estadounidense de misiles en Italia y Turquía fue igualado por el despliegue soviético de misiles balísticos similares en Cuba. A pesar de su corta duración, la Crisis de los Misiles de Cuba sigue siendo un momento decisivo en la seguridad nacional y la preparación para una guerra nuclear. A menudo se considera que el enfrentamiento fue lo más cerca que estuvo la Guerra Fría de desembocar en una guerra nuclear a gran escala[4].

La crisis de los misiles cubanos duró 35 días, del 16 de octubre al 20 de noviembre de 1962.

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Given a reference text about the Cuban Missile Crisis, when did the crisis occur and how long did it last?

The Cuban Missile Crisis, also known as the October Crisis (of 1962) (Spanish: Crisis de Octubre) in Cuba, the Caribbean Crisis (Russian: Карибский кризис, tr. Karibsky krizis, IPA: [kɐˈrʲipskʲɪj ˈkrʲizʲɪs]) in Russia, or the Missile Scare, was a 35-day (October 16 – November 20, 1962) confrontation between the United States and the Soviet Union, which escalated into an international crisis when American deployments of missiles in Italy and Turkey were matched by Soviet deployments of similar ballistic missiles in Cuba. Despite the short time frame, the Cuban Missile Crisis remains a defining moment in national security and nuclear war preparation. The confrontation is often considered the closest the Cold War came to escalating into a full-scale nuclear war.[4]

The Cuban Missile crises lasted 35 days, from October 16 to November 20, 1962.

Escribe el primer párrafo de un folleto publicitario que describa un hotel cercano al lago de Annecy en Francia

Este fantástico hotel goza de una ubicación ideal, a pocos minutos del lago de Annecy, uno de los más puros de Europa. La temperatura del agua alcanza los 27 grados centígrados en temporada alta, lo que permite a los huéspedes nadar y disfrutar de varias actividades acuáticas, como el wake surf y el pedalo. Por último, esta región es conocida por ser la cuna de varias especialidades queseras como la "Raclette" y la "Tartiflette", por nombrar algunas.

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Write the first paragraph of an advertising brochure describing an hotel nearby the Annecy Lake in France

This fantastic hotel is ideally located, minutes away from the Annecy Lake, one of the purest in Europe. The water temperature reaches 27 degrees celcius at the peak season, allowing the guests to swim and enjoy several water activities including wake surf and pedalo. Finally, this region is known for being the home of several cheese specialties like "Raclette" and "Tartiflette" to name a few.

Teniendo en cuenta este texto de Mao Zedong, dime ¿cuántas personas murieron en la época de Mao por inanición, persecución, trabajo en prisión y ejecuciones masivas?

Mao Zedong[a] (26 de diciembre de 1893 - 9 de septiembre de 1976), también conocido como Presidente Mao, fue un revolucionario comunista chino fundador de la República Popular China (RPC), que dirigió como presidente del Partido Comunista Chino desde la creación de la RPC en 1949 hasta su muerte en 1976. Ideológicamente marxista-leninista, sus teorías, estrategias militares y políticas se conocen colectivamente como maoísmo. Mao era hijo de un próspero campesino de Shaoshan, Hunan. Al principio de su vida apoyó el nacionalismo chino y tuvo una actitud antiimperialista, y se vio especialmente influido por los acontecimientos de la Revolución Xinhai de 1911 y el Movimiento del 4 de Mayo de 1919. Más tarde adoptó el marxismo-leninismo mientras trabajaba en la Universidad de Pekín como bibliotecario y se convirtió en miembro fundador del Partido Comunista Chino (PCCh), liderando el Levantamiento de la Cosecha de Otoño en 1927. Durante la Guerra Civil China entre el Kuomintang (KMT) y el PCCh, Mao ayudó a fundar el Ejército Rojo de Obreros y Campesinos Chinos, dirigió las políticas radicales de reforma agraria del Soviet de Jiangxi y, finalmente, se convirtió en jefe del PCCh durante la Larga Marcha. Aunque el PCCh se alió temporalmente con el Kuomintang bajo el Segundo Frente Unido durante la Segunda Guerra Sino-Japonesa (1937-1945), la guerra civil china se reanudó tras la rendición de Japón, y las fuerzas de Mao derrotaron al gobierno nacionalista, que se retiró a Taiwán en 1949. El 1 de octubre de 1949, Mao proclamó la fundación de la RPC, un estado marxista-leninista de partido único controlado por el PCCh. En los años siguientes solidificó su control mediante la Reforma Agraria China contra los terratenientes, la Campaña para Suprimir a los Contrarrevolucionarios, las "Campañas Tres-anti y Cinco-anti", y mediante una tregua en la Guerra de Corea, que en conjunto causó la muerte de varios millones de chinos. De 1953 a 1958, Mao desempeñó un papel importante en la imposición de la economía dirigida en China, construyendo la primera Constitución de la RPC, lanzando el programa de industrialización e iniciando proyectos militares como el de "Dos bombas, un satélite" y el Proyecto 523. Su política exterior durante esta época estuvo dominada por la división chino-soviética, que abrió una brecha entre China y la Unión Soviética. En 1955, Mao lanzó el movimiento Sufan, y en 1957 lanzó la Campaña Antiderechista, en la que fueron perseguidas al menos 550.000 personas, en su mayoría intelectuales y disidentes[2] En 1958, lanzó el Gran Salto Adelante, que pretendía transformar rápidamente la economía china de agraria a industrial, lo que provocó la hambruna más mortífera de la historia y la muerte de entre 15 y 55 millones de personas entre 1958 y 1962. En 1963, Mao lanzó el Movimiento de Educación Socialista, y en 1966 inició la Revolución Cultural, un programa para eliminar los elementos "contrarrevolucionarios" de la sociedad china que duró 10 años y se caracterizó por una violenta lucha de clases, la destrucción generalizada de artefactos culturales y una elevación sin precedentes del culto a la personalidad de Mao. Decenas de millones de personas fueron perseguidas durante la Revolución, mientras que el número estimado de muertos oscila entre cientos de miles y millones. Tras años de mala salud, Mao sufrió una serie de infartos en 1976 y murió a los 82 años. Durante la era de Mao, la población de China creció de unos 550 millones a más de 900 millones, mientras que el gobierno no aplicaba estrictamente su política de planificación familiar. Ampliamente considerado como una de las figuras más influyentes del siglo XX, Mao sigue siendo una figura controvertida dentro y fuera de China. Más allá de la política, Mao también es conocido como teórico, estratega militar y poeta. A Mao se le atribuye la transformación de China de una semicolonia a una potencia mundial líder, con grandes avances en alfabetización, derechos de la mujer, asistencia sanitaria básica, educación primaria y esperanza de vida.[3] [4] [5] [6] Sin embargo, el gobierno de Mao fue responsable de un gran número de muertes, con estimaciones que oscilan entre los 40 y los 80 millones de víctimas por inanición, persecución, trabajos en prisión y ejecuciones masivas. 7] [8] [9] [10] Durante su mandato, China estuvo muy implicada en otros conflictos comunistas asiáticos, como la Guerra de Corea, la Guerra de Vietnam y la Guerra Civil de Camboya.

El gobierno de Mao fue responsable de un gran número de muertes, con estimaciones que oscilan entre los 40 y los 80 millones de víctimas a causa del hambre, la persecución, el trabajo en prisión y las ejecuciones masivas.

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Given this text of Mao Zedong, tell me how many people were killed in Mao's era through starvation, persecution, prison labour, and mass executions?

Mao Zedong[a] (26 December 1893 – 9 September 1976), also known as Chairman Mao, was a Chinese communist revolutionary who was the founder of the People's Republic of China (PRC), which he led as the chairman of the Chinese Communist Party from the establishment of the PRC in 1949 until his death in 1976. Ideologically a Marxist–Leninist, his theories, military strategies, and political policies are collectively known as Maoism. Mao was the son of a prosperous peasant in Shaoshan, Hunan. He supported Chinese nationalism and had an anti-imperialist outlook early in his life, and was particularly influenced by the events of the Xinhai Revolution of 1911 and May Fourth Movement of 1919. He later adopted Marxism–Leninism while working at Peking University as a librarian and became a founding member of the Chinese Communist Party (CCP), leading the Autumn Harvest Uprising in 1927. During the Chinese Civil War between the Kuomintang (KMT) and the CCP, Mao helped to found the Chinese Workers' and Peasants' Red Army, led the Jiangxi Soviet's radical land reform policies, and ultimately became head of the CCP during the Long March. Although the CCP temporarily allied with the KMT under the Second United Front during the Second Sino-Japanese War (1937–1945), China's civil war resumed after Japan's surrender, and Mao's forces defeated the Nationalist government, which withdrew to Taiwan in 1949. On 1 October 1949, Mao proclaimed the foundation of the PRC, a Marxist–Leninist single-party state controlled by the CCP. In the following years he solidified his control through the Chinese Land Reform against landlords, the Campaign to Suppress Counterrevolutionaries, the "Three-anti and Five-anti Campaigns", and through a truce in the Korean War, which altogether resulted in the deaths of several million Chinese. From 1953 to 1958, Mao played an important role in enforcing command economy in China, constructing the first Constitution of the PRC, launching the industrialisation program, and initiating military projects such as the "Two Bombs, One Satellite" project and Project 523. His foreign policies during this time were dominated by the Sino-Soviet split which drove a wedge between China and the Soviet Union. In 1955, Mao launched the Sufan movement, and in 1957 he launched the Anti-Rightist Campaign, in which at least 550,000 people, mostly intellectuals and dissidents, were persecuted.[2] In 1958, he launched the Great Leap Forward that aimed to rapidly transform China's economy from agrarian to industrial, which led to the deadliest famine in history and the deaths of 15–55 million people between 1958 and 1962. In 1963, Mao launched the Socialist Education Movement, and in 1966 he initiated the Cultural Revolution, a program to remove "counter-revolutionary" elements in Chinese society which lasted 10 years and was marked by violent class struggle, widespread destruction of cultural artifacts, and an unprecedented elevation of Mao's cult of personality. Tens of millions of people were persecuted during the Revolution, while the estimated number of deaths ranges from hundreds of thousands to millions. After years of ill health, Mao suffered a series of heart attacks in 1976 and died at the age of 82. During the Mao era, China's population grew from around 550 million to over 900 million while the government did not strictly enforce its family planning policy. Widely regarded as one of the most influential figures of the twentieth century, Mao remains a controversial figure within and outside China. Beyond politics, Mao is also known as a theorist, military strategist, and poet. Mao has been credited with transforming China from a semi-colony to a leading world power, with greatly advanced literacy, women's rights, basic healthcare, primary education and life expectancy.[3][4][5][6] However, Mao's government was responsible for vast numbers of deaths, with estimates ranging from 40 to 80 million victims through starvation, persecution, prison labour, and mass executions.[7][8][9][10] During his leadership tenure, China was heavily involved with other Asian communist conflicts such as the Korean War, the Vietnam War, and the Cambodian Civil War.

Mao's government was responsible for vast numbers of deaths, with estimates ranging from 40 to 80 million victims through starvation, persecution, prison labour, and mass executions.

¿A quién apoyó John Evelyn durante la Guerra Civil inglesa?

Sir John Evelyn (1591-1664) fue un político inglés que ocupó un escaño en la Cámara de los Comunes en varias ocasiones entre 1628 y 1660. Apoyó a regañadientes al bando parlamentario en la Guerra Civil inglesa. Evelyn era hijo de Sir John Evelyn de Kingston, Godstone, Surrey y Marden, diputado, y de su esposa Elizabeth Stever, hija de William Stever de Kingston upon Thames. Fue bautizado en Kingston upon Thames el 20 de octubre de 1591. Fue admitido en el Emmanuel College de Cambridge el 13 de marzo de 1606. Fue miembro de la Compañía de Virginia en 1612 y de la Compañía de las Indias Orientales en 1624. Fue JP de Surrey desde 1624.

el lado parlamentario

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Who did John Evelyn support during the English Civil War?

Sir John Evelyn (1591–1664) was an English politician who sat in the House of Commons at various times between 1628 and 1660. He reluctantly supported the Parliamentary side in the English Civil War. Evelyn was the son of Sir John Evelyn of Kingston, Godstone, Surrey and Marden, MP and his wife Elizabeth Stever, daughter of William Stever of Kingston upon Thames. He was baptised at Kingston upon Thames on 20 October 1591. He was admitted at Emmanuel College, Cambridge on 13 March 1606. He was a member of the Virginia Company in 1612 and of the East India Company in 1624. He was a JP for Surrey from 1624.

the Parliamentary side

Dado este párrafo, extrae una lista de nombres que sean jugables por el usuario de este juego.

Durante la campaña para un jugador, el jugador controla a cinco personajes diferentes desde una perspectiva en primera persona. El jugador controla principalmente al sargento Gary "Roach" Sanderson, miembro británico de una unidad internacional de fuerzas especiales llamada Task Force 141. Además de Roach, el jugador también asumirá el control del Soldado de Primera Clase Joseph Allen (Troy Baker) y del Soldado James Ramírez, del 1er Batallón/75º Regimiento de Rangers del Ejército de EE.UU..[23] El ahora capitán John "Soap" MacTavish (Kevin McKidd) sirve como miembro superior del Grupo Operativo 141, actuando como oficial superior de Roach y se convierte en el personaje jugable en las tres misiones finales del juego. 24] Por último, el jugador asume brevemente el papel de un astronauta destinado en la Estación Espacial Internacional durante el punto álgido de la guerra entre Estados Unidos y Rusia. Los personajes no jugables (PNJ) del juego ocupan un lugar destacado en la historia: Para el Grupo Operativo 141, el teniente Simon "Fantasma" Riley (Craig Fairbrass), que oculta su rostro con un pasamontañas con estampado de calavera, es el segundo al mando de Soap[25]. Para los Rangers del Ejército de Estados Unidos, el sargento Foley (Keith David), junto con su subordinado, el cabo Dunn (Barry Pepper), es inicialmente el jefe de escuadrón de Joseph Allen, y se convierte en el jefe de escuadrón de James Ramírez más adelante en la historia. El Teniente General Shepherd (Lance Henriksen) es el comandante de los Rangers del Ejército de los Estados Unidos y del Grupo Operativo 141. Otros personajes secundarios que regresan de Call of Duty 4 son el capitán John Price (Billy Murray), antiguo oficial al mando de MacTavish en el Servicio Aéreo Especial británico que fue encarcelado en Rusia, y el informante ruso convertido en piloto mercenario "Nikolai" (Sven Holmberg).

1. Sargento Gary "Roach" Sanderson 2. Joseph Allen 3. James Ramírez 4. John "Jabón" MacTavish 5. Un astronauta sin nombre

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Given this paragraph, extract a list of names that are playable by the user of this game.

During the single-player campaign, the player controls five different characters from a first-person perspective. The player primarily controls Sergeant Gary "Roach" Sanderson, a British member of an international special forces unit named Task Force 141. In addition to Roach, the player will also assume control of Private First Class Joseph Allen (Troy Baker) and Private James Ramirez of the U.S. Army's 1st Battalion/75th Ranger Regiment.[23] The now Captain John "Soap" MacTavish (Kevin McKidd) serves as a senior member of Task Force 141, acting as Roach's superior officer and becomes the playable character in the final three missions of the game.[24] Lastly, the player briefly assumes the role of an astronaut stationed on the International Space Station during the height of the war between the United States and Russia. The game's non-playable characters (NPCs) feature prominently in the story: For Task Force 141, Lieutenant Simon "Ghost" Riley (Craig Fairbrass), who conceals his face with a skull print balaclava serves as Soap's second in command.[25] For the United States Army Rangers, Sergeant Foley (Keith David), along with his subordinate, Corporal Dunn (Barry Pepper), is initially Joseph Allen's squad leader, and becomes James Ramirez's squad leader later in the story. Lieutenant General Shepherd (Lance Henriksen) is the commander of the United States Army Rangers and Task Force 141. Other supporting characters returning from Call of Duty 4 include Captain John Price (Billy Murray), MacTavish's former commanding officer in the British Special Air Service who was imprisoned in Russia, and Russian informant turned mercenary pilot "Nikolai" (Sven Holmberg).

1. Sergeant Gary "Roach" Sanderson 2. Joseph Allen 3. James Ramirez 4. John "Soap" MacTavish 5. An unnamed astronaut

8 Mile de Eminem debe su nombre a una carretera de ¿qué ciudad?

Detroit.

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Eminem's 8 Mile is named after a road in which city?

Detroit.

¿Es seguro que los perros coman aguacate?

No, el aguacate se considera peligroso para el consumo de los perros.

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Is it safe for dogs to eat avacado?

No, avocado is considered dangerous for dogs to consume.

¿Cómo invertir la diabetes de tipo 2 de forma natural?

Recientemente se ha descubierto que el ayuno intermitente es muy eficaz para revertir la diabetes de tipo 2. Especialmente los hábitos alimentarios saludables durante el periodo de ayuno intermitente y un estilo de vida sano aceleran el tiempo necesario para revertir la diabetes de tipo 2, es decir, los niveles de azúcar en sangre vuelven a la normalidad. Se está investigando mucho en este ámbito, mucha gente está viendo los resultados. Los médicos y dietistas lo están encontrando revolucionario y fuera del procedimiento médico estándar de tratar la diabetes de tipo 2 con fármacos como la Metformina". Se ha descubierto que una dieta baja en carbohidratos y rica en proteínas y grasas, la dieta ceto y una rutina de ejercicio adecuada mejoran los resultados. El efecto de este enfoque depende de varios factores como la edad, los hábitos alimentarios actuales y el estilo de vida saludable, la gravedad de la enfermedad, la disciplina, la fuerza de voluntad y muchos más.

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How to reverse Type 2 diabetes naturally?

Intermittent fasting is recently been found to be very effective in reversing Type 2 diabetes Especially healthy eating habits during in eating window and healthy lifestyle accelerates the time taken to reverse the Type 2 diabetes i.e blood sugar levels comes to normal range. There’s a lot of research going on in this space, lots of people are seeing the results. Doctors and dietician are finding this revolutionary and out of the standard medical procedure of treating Type 2 diabetes with drugs like Metformin.” Low carb high protein and high fat diet, keto diet, right exercise routine have found to improve the results. The effect of this approach depends on various factors like Age, current food habits and health lifestyle, severity of the condition, discipline, will power and lots more

¿Quién es el fundador del Partido Comunista?

Lenin

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Who is the founder of the Communist Party?

Lenin

¿Qué es la jardinería?

La jardinería es la práctica de cultivar plantas como parte de la horticultura. En los jardines, las plantas ornamentales suelen cultivarse por sus flores, follaje o aspecto general; las plantas útiles, como tubérculos, hortalizas de hoja, frutas y hierbas, se cultivan para el consumo, para utilizarlas como tintes o para uso medicinal o cosmético. La jardinería varía en escala, desde los huertos frutales a las plantaciones en largos bulevares con uno o más tipos diferentes de arbustos, árboles y plantas herbáceas, pasando por los jardines traseros residenciales, incluidos el césped y las plantaciones de cimientos, hasta los jardines en contenedores cultivados en interiores o exteriores. La jardinería puede ser muy especializada, con un solo tipo de planta cultivada, o implicar una variedad de plantas en plantaciones mixtas. Implica una participación activa en el cultivo de las plantas y suele requerir mucha mano de obra, lo que la diferencia de la agricultura o la silvicultura.

La jardinería es la disposición y el cuidado de una parcela de tierra dedicada parcial o totalmente al cultivo de plantas como flores, hierbas u hortalizas.

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What is gardening?

Gardening is the practice of growing and cultivating plants as part of horticulture. In gardens, ornamental plants are often grown for their flowers, foliage, or overall appearance; useful plants, such as root vegetables, leaf vegetables, fruits, and herbs, are grown for consumption, for use as dyes, or for medicinal or cosmetic use. Gardening ranges in scale from fruit orchards, to long boulevard plantings with one or more different types of shrubs, trees, and herbaceous plants, to residential back gardens including lawns and foundation plantings, all the way to container gardens grown inside or outside. Gardening may be very specialized, with only one type of plant grown, or involve a variety of plants in mixed plantings. It involves an active participation in the growing of plants, and tends to be labor-intensive, which differentiates it from farming or forestry.

Gardening is laying out and caring for a plot of ground devoted partially or wholly to growing plants such as flowers, herbs, or vegetables.

¿Qué opinas de Michael Jackson como cantante y persona?

Michael Jackson es aclamado como la mayor estrella del pop de todos los tiempos. Inventó el Moon Walk y creó muchos éxitos en las listas de éxitos. Sigue teniendo una base de fans leales en todo el mundo, y los espectáculos sobre él siguen llenando las salas de Las Vegas.

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What are your thoughts of Michael Jackson as a singer and person

Michael Jackson is acclaimed as the greatest pop star of all times. He invented the Moon Walk and created many chartbuster hits. He still continues to have a loyal fanbase across the world, shows on him are still running packed houses in Las Vegas.

¿Cuál es el mayor contaminante?

Dióxido de carbono (CO2): gas de efecto invernadero emitido por la quema de combustibles fósiles, la deforestación y otras actividades humanas que contribuyen al cambio climático. Partículas en suspensión - partículas diminutas de contaminantes como polvo, humo y hollín que pueden inhalarse y causar problemas respiratorios. Óxidos de nitrógeno (NOx) - gases emitidos por los tubos de escape de los vehículos y los procesos industriales que contribuyen a la contaminación atmosférica y también pueden reaccionar con otros contaminantes para formar ozono. Dióxido de azufre (SO2) - gas emitido por la quema de combustibles fósiles y procesos industriales que puede causar problemas respiratorios y lluvia ácida. Metano (CH4) - un potente gas de efecto invernadero emitido por la agricultura, la gestión de residuos y la producción de gas natural. Clorofluorocarbonos (CFC) - sustancias químicas utilizadas en la refrigeración, el aire acondicionado y los procesos industriales que contribuyen al agotamiento de la capa de ozono.

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What is the largest pollutant?

Carbon dioxide (CO2) - a greenhouse gas emitted by burning fossil fuels, deforestation, and other human activities that contribute to climate change. Particulate matter - tiny particles of pollutants such as dust, smoke, and soot that can be inhaled and cause respiratory problems. Nitrogen oxides (NOx) - gases emitted by vehicle exhausts and industrial processes that contribute to air pollution and can also react with other pollutants to form ozone. Sulfur dioxide (SO2) - a gas emitted by burning fossil fuels and industrial processes that can cause respiratory problems and acid rain. Methane (CH4) - a potent greenhouse gas emitted by agriculture, waste management, and natural gas production. Chlorofluorocarbons (CFCs) - chemicals used in refrigeration, air conditioning, and industrial processes that contribute to the depletion of the ozone layer.

¿Por qué la gente bebe café?

El café contiene cafeína, que es un estimulante. Aumenta la vigilia y el estado de alerta. Demasiado café puede provocar hiperactividad.

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Why do people drink coffee?

Coffee contains caffeine which is a stimulant. It increases wakefulness and alertness. Too much coffee can cause hyperactivity.