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Las notas de la escala de blues son las siguientes: tono mayor, semitono menor, tono mayor, tono mayor y semitono menor. Estas notas pueden variar en función de la tonalidad en la que se encuentre la canción, pero la estructura básica de la escala de blues se mantiene.
La escala de blues se utiliza comúnmente en la improvisación musical y en la creación de solos de guitarra, y es un componente clave de la música blues. También se puede utilizar en otros géneros, como el rock, el jazz y el soul, y es una herramienta importante para los músicos que buscan crear una atmósfera específica en su música. | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
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631223f7-f744-4758-97c6-324f4823336b | 47330b3a-0a6c-4292-8738-2b769c2aee1e | 2ac4e678-fde7-4335-9b96-fc9295977ae0 | 2023-02-13T00:06:45.994788+00:00 | El término escala de blues se refiere en general a las escalas musicales utilizadas en canciones y progresiones de blues, rock and roll, fusión y jazz. En particular, está muy extendido su uso para referirse a la escala pentatónica menor con el agregado de una cuarta aumentada o quinta disminuida ("blue note") | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
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} | 579219f8-26a8-4633-9774-3fff9ce53873 | ready_for_export | {
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"_skip_reply",
"_skip_ranking"
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3,
1,
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3,
1,
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"name": [
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} |
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"count": [
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3,
1,
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1
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"name": [
"spam",
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],
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0,
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099d14da-6f70-4fc5-bf72-a04224a8eaf0 | 1db16d5a-deb8-4ecb-9277-78dc68d475c1 | 2d40e94c-40ed-4e00-a66e-454c0401c8ad | 2023-02-18T01:13:59.006624+00:00 | ¡Seguro! Aquí hay un ejemplo de cómo crear un script sencillo en AutoHotkey para automatizar la edición de imágenes por lotes con IrfanView: Open Notepad o cualquier otro editor de texto plano. Copiar y pegar el siguiente código en el editor: #NoEnv SendMode Input SetWorking%A_ScriptDir% ; Definir las carpetas de entrada y salida InputFolder = C:\input\folder OutputFolder = C:\output\folder ; Establecer los parámetros de línea de comandos IrfanView para la conversión por lotes y el filtrado IrfanViewPath = C:\Program Files\IrfanView\i_view64.exe ConversionesParams = /convert=%OutputFolder%\.jpg /jpgq=90 /autoresize=(1280,960) FilterParams = / Advanced%% applicar /file Pattern=*. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
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"count": [
1,
3
],
"name": [
"-1",
"_skip_labeling"
]
} | {
"count": [
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2,
2,
2,
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],
"name": [
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} |
523fb426-759c-4bd2-82a4-922659910e95 | 579219f8-26a8-4633-9774-3fff9ce53873 | 2d40e94c-40ed-4e00-a66e-454c0401c8ad | 2023-02-17T02:14:13.342293+00:00 | AutoHotkey es un lenguaje de scripting que le permite automatizar tareas repetitivas y personalizar su experiencia en Windows. IrfanView es un visor de imágenes y un editor que ofrece una variedad de características para manipular y gestionar imágenes. Aquí hay tres aplicaciones útiles que se pueden lograr usando AutoHotkey e IrfanView: Procesamiento de imágenes por lotes: AutoHotkey se puede utilizar para automatizar el proceso de abrir y manipular múltiples imágenes en IrfanView. Por ejemplo, se puede escribir un script que abre una carpeta de imágenes y redimensiona, recorta o aplica un filtro a cada imagen de la carpeta, todo ello con unas pocas pulsaciones de teclas. Manipulación de imágenes basada en Hotkey: AutoHotkey se puede utilizar para configurar teclas de acceso rápido personalizadas para crear funciones de IrfanView de uso frecuente, como rotar, recortar o redimensionar. Esto puede ahorrar tiempo y hacer que el proceso de edición de imágenes sea más eficiente. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
"identity_attack": 0.00010095928882947192,
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} | 579219f8-26a8-4633-9774-3fff9ce53873 | ready_for_export | null | {
"count": [
3,
3,
3,
3,
3,
3,
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c699b8df-d30c-4c09-8c08-642a7575d6fd | 523fb426-759c-4bd2-82a4-922659910e95 | cd66a8cb-e5b8-4c6c-98e2-ad887284d201 | 2023-02-17T22:43:57.469992+00:00 | Escriba un script autohotkey que convierta todas las imágenes de la carpeta actual en una presentación de diapositivas. | prompter | es | 3 | true | false | null | false | null | {
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8f29103f-9a9c-4ce2-bf37-eb8005cf75ea | f1cf7848-de97-446b-a580-648720143a47 | e7958b17-dcc1-4a5e-bb62-7cfde2b87e79 | 2023-04-10T01:27:54.588089+00:00 | ¿Puede responder a esta pregunta con algunos hechos más complejos? | prompter | es | 4 | true | false | null | false | null | {
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5e9804fa-d04a-4a9e-968c-1ecb370ab9d4 | 2cf52a17-54b5-4aab-92b6-1a142f4bdbce | de23eeee-4865-4ff9-a9c8-2f2ded08b8ec | 2023-04-09T14:20:42.231115+00:00 | La mayor estrella conocida se llama UY Scuti, y es más de 1.700 veces más grande que nuestro Sol. La densidad del planeta Saturno es tan baja que flotaría en el agua si pudieras encontrar un cuerpo de agua lo suficientemente grande. Hay más estrellas en el universo que granos de arena en todas las playas de la Tierra. El volcán más grande de nuestro sistema solar es Olimpo Mons en Marte, que es tres veces más alto que el Monte Everest. Se estima que la galaxia de la Vía Láctea tiene más de 13,5 mil millones de años, casi tan antigua como el universo mismo. Hay más iteraciones posibles de un juego de ajedrez que hay átomos en el universo observable. El lugar más frío conocido en el universo es la Nebulosa Boomerang, donde las temperaturas pueden bajar a -272°C (-458°F). La Gran Mancha Roja en Júpiter es una tormenta que ha estado arrasando durante más de 300 años. El término "astronauta" proviene de las palabras griegas para "estrella" y "sailor". El primer satélite enviado al espacio fue Sputnik 1, lanzada por la Unión Soviética en 1957. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
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} | 2cf52a17-54b5-4aab-92b6-1a142f4bdbce | ready_for_export | {
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2
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4,
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3,
3,
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3,
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7e08d6f6-41c8-4ca9-82ca-593303aae929 | 6c3981fa-a3fd-467e-a829-d4dc2d385e01 | af9ad449-f698-4d43-a8f7-3b54d54dff88 | 2023-03-13T18:18:11.761597+00:00 | La eficiencia en la asignación es la clave para lograr una asignación eficiente de los recursos, y la pérdida de bienestar se produce cuando no se logra la eficiencia en la asignación. Comprender el fracaso del mercado y sus causas es importante para que los responsables de la formulación de políticas y los economistas desarrollen soluciones eficaces para abordar los problemas derivados del fracaso del mercado. | prompter | es | 3 | true | false | null | false | null | {
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cc9020bb-f494-48fe-a6de-3a6d4ed1456a | 1ddca93e-7ccd-419d-8ef8-ce7271e758f6 | 1edc66f0-57e3-49e5-93d1-d39a1884918f | 2023-03-12T21:58:35.148090+00:00 | ¿Puedes por favor darme algunos ejemplos de otros términos económicos como los que te proveí antes? ¿Puedes darme el significado, y un ejemplo de la vida real también? | prompter | es | 3 | true | false | null | false | null | {
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3,
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abbaf754-b858-4972-9cc9-87b8c04e1c23 | cc9020bb-f494-48fe-a6de-3a6d4ed1456a | 1aaa9be1-0d07-4cb2-a2d7-4301cbfc4ecc | 2023-03-13T13:41:24.812484+00:00 | Por supuesto, aquí hay algunos términos económicos adicionales con explicaciones y ejemplos de vida real: 1. utilidad marginal: La satisfacción adicional o beneficio que una persona recibe de consumir una unidad adicional de un bien o servicio. Por ejemplo, una persona puede recibir un alto nivel de satisfacción de comer una rebanada de pizza, pero la utilidad marginal de la segunda rebanada puede ser menor porque la persona ya está algo satisfecho. 2. elasticidad: La capacidad de respuesta de la demanda o la oferta a los cambios en los precios o ingresos. Por ejemplo, si el precio de una buena subida, la cantidad demanda puede disminuir si la demanda es elástica, pero no puede cambiar mucho si la demanda es inelástica. Del mismo modo, si el precio de una buena subida, la cantidad suministrada puede aumentar si la oferta es elástica, pero no puede cambiar mucho si la oferta es inelástica. 3. costo de la oportunidad: El valor de la próxima mejor alternativa que se olvida al tomar una decisión. Por ejemplo, si una persona decide ir a la universidad en vez de trabajar solo el precio de la energía. Por ejemplo, puede tener un precio de la energía. | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
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1- Establece tus objetivos: determina qué nivel de inglés deseas alcanzar y cuáles son tus motivos para aprenderlo.
2- Familiarízate con la gramática y el vocabulario: una base sólida en gramática y vocabulario es clave para hablar y escribir con fluidez en inglés.
3- Practica la escucha y el habla: escucha a nativos hablando inglés y trata de imitarlos. Puedes hacer esto a través de películas, programas de televisión, música o conversando con personas que hablen inglés.
4- Lee en inglés: leer material en inglés, como libros, periódicos o artículos en línea, te ayudará a mejorar tu comprensión y ampliar tu vocabulario.
5- Usa herramientas en línea: hay muchas herramientas en línea, como aplicaciones de aprendizaje de idiomas, que te pueden ayudar a mejorar tus habilidades de escucha, habla y gramática.
6- Practica con un tutor o un compañero de habla inglesa: practicar con alguien que hable inglés de forma nativa es una manera efectiva de mejorar tus habilidades de conversación.
7- También puedes practicar entrevistando a una persona que hable ingles, grabando en tu mente las preguntas y respuestas antes de realizarlas. Y también puedes anotar lo que paso en esa entrevista en un cuaderno para que cuando llegues a casa practiques las nuevas palabras o las que ya sabes.
Recuerda ser paciente y constante en tu aprendizaje, y no tengas miedo de cometer errores. La práctica hace al maestro y aprender un nuevo idioma requiere tiempo y esfuerzo. | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
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1. Una gran motivación, ya que es necesaria para lograr avances como autodidacta.
2. Necesitas una guía que te conduzca de los temas más simples a los más complejos, por ejemplo, un libro de inglés, fijándote que esté dirigido a autodidactas (ya que muchos libros de inglés están dirigidos al aula de clase y requieren un tutor guia).
3. Busca aplicaciones de aprendizaje de inglés como duoligo, las cuales tienen una estructura y parten de temas simples hacia temas complejos.
4. En youtube.com puedes buscar cuentos o historias para estudiantes de inglés (acorde a tu nivel (básico, medio, avanzado)) que posea subtítulos de youtube, los desactivas momentaneamente para realizar dictado, pausas el video, copias un pedazo, retrocedes cuando necesites y escuchas varias veces hasta captar lo que más te sea posible. Luego activas los subtítulos para revisar los errores que tuviste, préstale atención a las palabras que más te cuesta entender y escúchalas muchas veces hasta que te acostumbres a su sonido.
5. Has un listado de tus canciones favoritas de inglés y colócate la meta de saber plenamente la letra en inglés de cada una de las canciones de ese listado y de entender lo que la canción quiere decir. Escucha de forma habitual esta lista de canciones una vez le hayas dedicado tiempo a estudiar cada una de ellas.
5. Busca personas con las que puedas practicar lo que vas aprendiendo. Puedes buscarlas en tu ciudad usando aplicaciones como meetup o por el mundo (para charla virtual) en aplicaciones como skeaky.
6. Procura crearte una situación inmersiva, en la que todo lo que te rodea en tu día a día esté en inglés. Puedes lograr esto, clasificando muy bien lo que miras por internet, por ejemplo si usas twitter, puedes abrir una cuenta en la que todas las personas que sigues son angloparlantes, si usas youtube, puedes tener una cuenta en la que solo sigues youtubers de habla inglesa, lees libros exclusivamente en inglés, etc. para llegar a este paso, lógicamente debes haber alcanzado un nivel de inglés suficiente para entender el material que consumes. Otra forma de tener esta situación inmersiva es viajando a un país angloparlante que te permita estar todo el día escuchando y hablando inglés, si puedes hacerlo, haslo ya que es el caso ideal. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
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La otra opción es cambiar los audios de la TV y solo ver y escuchar radio en el idioma deseado. | assistant | es | 3 | true | false | 2 | false | null | {
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3,
3,
3,
3,
3,
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3,
3,
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3
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0.16666666666666666
]
} |
4d68561d-6c5f-4bef-857e-9b0f75a47611 | 373e1f5a-47ca-4c2c-8bdc-59e14c347ab1 | 6f7cd3ea-021b-4ba5-8798-cd521faaefaa | 2023-03-15T11:38:17.915200+00:00 | Lo siento, pero no puedo proporcionar una lista de los 10 planetas más cercanos conocidos que estén fuera de la Vía Láctea, ya que actualmente no se ha descubierto ningún planeta fuera de nuestra galaxia. La astronomía actual solo puede detectar planetas en nuestra propia Vía Láctea utilizando técnicas como la observación de tránsitos y la medición de las oscilaciones de las estrellas causadas por la atracción gravitacional de los planetas en órbita. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
"identity_attack": 0.0031352529767900705,
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} | 373e1f5a-47ca-4c2c-8bdc-59e14c347ab1 | ready_for_export | {
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3
],
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"_skip_labeling"
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3,
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0.16666666666666666
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} |
210b59a2-f218-4ad8-8871-2af5e40b3465 | 373e1f5a-47ca-4c2c-8bdc-59e14c347ab1 | 600ff62e-761c-4fdb-9d2b-8c2a723b096f | 2023-03-14T23:57:08.753911+00:00 | No se han descubierto planetas fuera de la Vía Láctea debido a la limitación de nuestras tecnologías actuales. La Vía Láctea es nuestra galaxia y el límite actual de la exploración humana se encuentra dentro de ella. Por lo tanto, no se puede proporcionar una lista de los 10 planetas más cercanos conocidos fuera de la Vía Láctea. | assistant | es | 3 | true | false | 2 | false | null | {
"identity_attack": 0.0006307301810011268,
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} | 373e1f5a-47ca-4c2c-8bdc-59e14c347ab1 | ready_for_export | {
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"_skip_labeling"
]
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3,
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0.08333333333333333
]
} |
970fc1eb-6464-43ec-9dc0-dad816044ca8 | 373e1f5a-47ca-4c2c-8bdc-59e14c347ab1 | 529396e2-7adf-473f-a61f-7d9790e7832c | 2023-03-15T02:54:15.071394+00:00 | nose | assistant | es | 2 | null | true | null | false | null | {
"identity_attack": 0.00012955199053976685,
"insult": 0.003959115594625473,
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"severe_toxicity": 0.000056586846767459065,
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} | 373e1f5a-47ca-4c2c-8bdc-59e14c347ab1 | ready_for_export | {
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1
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"-1",
"red_flag"
]
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2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2,
2
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"name": [
"spam",
"fails_task",
"lang_mismatch",
"pii",
"not_appropriate",
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"quality",
"toxicity",
"humor",
"helpfulness",
"creativity",
"violence"
],
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1,
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0.5,
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0,
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0
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} |
d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | null | 608175fd-2f8a-4c9b-a1ab-c1cf6965fe3b | 2023-02-05T08:24:15.750814+00:00 | Sírvase explicar el análisis de fluctuación degradada (DFA) en términos simples y comprensibles. ¿Para qué se utiliza? Sírvase proporcionar algunos ejemplos. | prompter | es | 4 | true | false | null | false | null | {
"identity_attack": 0.00010374919656896964,
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} | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | ready_for_export | {
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8,
1
],
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"+1",
"_skip_reply",
"_skip_ranking"
]
} | {
"count": [
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4,
4
],
"name": [
"spam",
"lang_mismatch",
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"humor",
"creativity",
"violence"
],
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0,
0,
0,
0,
0,
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0
]
} |
5204f68e-fe77-43b8-9ce7-db4f3511e446 | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | 7de84fb1-4cf5-4142-989d-f490fc526bfd | 2023-02-07T01:41:28.522025+00:00 | En términos simples, se puede pensar en el DFA como una manera de eliminar cualquier tendencia o patrón subyacente en los datos para revelar fluctuaciones más sutiles. La idea es dividir los datos en segmentos más pequeños, desviar cada segmento ajustando una función matemática a los datos, y luego mirar las desviaciones de esta función. Estas desviaciones son las fluctuaciones que DFA pretende analizar. El DFA se utiliza en diversos campos como finanzas, física y fisiología, para estudiar diversos fenómenos como las tendencias del mercado bursátil, la difusión de partículas y la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Por ejemplo, en finanzas, DFA se puede utilizar para analizar los precios de las acciones para identificar tendencias y volatilidad del mercado. En fisiología, DFA se puede utilizar para analizar señales de frecuencia cardíaca para estudiar los procesos subyacentes que regulan la frecuencia cardíaca. | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
"identity_attack": 0.00010008337994804606,
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} | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | ready_for_export | {
"count": [
5,
1
],
"name": [
"_skip_reply",
"_skip_labeling"
]
} | {
"count": [
3,
2,
3,
2,
2,
2,
2,
3,
2,
2,
2,
2,
2
],
"name": [
"spam",
"fails_task",
"lang_mismatch",
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"not_appropriate",
"hate_speech",
"sexual_content",
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"toxicity",
"humor",
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"creativity",
"violence"
],
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0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
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0.25,
0.25,
0.75,
0.75,
0
]
} |
b9a032c7-17cc-40c7-a90a-a0b388b04122 | 5204f68e-fe77-43b8-9ce7-db4f3511e446 | c50e38ea-e1c1-4e29-9b1b-10d113e6fcc5 | 2023-02-07T13:46:43.516458+00:00 | ¿Cómo puedo automatizar este proceso utilizando herramientas de software? ¿Cuál es la entrada a dichas herramientas de automatización? | prompter | es | 3 | true | false | null | false | null | {
"identity_attack": 0.00013589501031674445,
"insult": 0.00021444828598760068,
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} | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | ready_for_export | {
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3
],
"name": [
"_skip_reply"
]
} | {
"count": [
3,
3,
1,
1,
1,
1,
3,
1,
1,
1,
1
],
"name": [
"spam",
"lang_mismatch",
"pii",
"not_appropriate",
"hate_speech",
"sexual_content",
"quality",
"toxicity",
"humor",
"creativity",
"violence"
],
"value": [
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0,
0,
0,
0,
0,
0.75,
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0,
0.25,
0
]
} |
a78a689b-278e-4d67-ac0f-1c8355681f5a | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | 768bf5cc-aed5-4cd5-b811-e6952ffa9a46 | 2023-02-07T04:19:04.494647+00:00 | En procesos estocásticos, teoría del caos y análisis de series temporales, el análisis de fluctuación detenida (DFA) es un método para determinar la auto-afinidad estadística de una señal. Es útil para analizar series temporales que parecen ser procesos de memoria larga (tiempo de correlación divergente, por ejemplo, función de autocorrelación en descomposición de la ley de poder) o 1/f ruido. El exponente obtenido es similar al exponente Hurst, excepto que DFA también puede aplicarse a señales cuyas estadísticas subyacentes (como media y varianza) o dinámicas no son estacionarias (cambiando con el tiempo). Se relaciona con medidas basadas en técnicas espectrales como la autocorrelación y la transformación de Fourier. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
"identity_attack": 0.00012227424304001033,
"insult": 0.00027424958534538746,
"obscene": 0.0002582505694590509,
"severe_toxicity": 0.00003989951073890552,
"sexual_explicit": 0.00003511954128043726,
"threat": 0.000044648062612395734,
"toxicity": 0.00025595907936803997
} | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | ready_for_export | {
"count": [
5,
3
],
"name": [
"+1",
"_skip_labeling"
]
} | {
"count": [
3,
2,
3,
2,
2,
2,
2,
3,
2,
2,
2,
2,
2
],
"name": [
"spam",
"fails_task",
"lang_mismatch",
"pii",
"not_appropriate",
"hate_speech",
"sexual_content",
"quality",
"toxicity",
"humor",
"helpfulness",
"creativity",
"violence"
],
"value": [
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0.9166666666666666,
0.25,
0.25,
0.75,
0.25,
0
]
} |
80d89f76-da09-4c0e-8214-316cc503688e | a78a689b-278e-4d67-ac0f-1c8355681f5a | 804b1ebc-9d60-4b47-86be-d18fed815984 | 2023-02-07T11:28:50.802732+00:00 | ¿Podría explicarme eso otra vez y por favor darme explicaciones adicionales para cualquier término específico (como "auto-afinidad estadística" etc.) que esté usando? | prompter | es | 4 | true | false | null | false | null | {
"identity_attack": 0.00010165339335799217,
"insult": 0.00022746522154193372,
"obscene": 0.0002026037109317258,
"severe_toxicity": 0.000029647088013007306,
"sexual_explicit": 0.000026503328626859002,
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"toxicity": 0.0003562957572285086
} | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | ready_for_export | {
"count": [
2,
1,
1
],
"name": [
"+1",
"_skip_reply",
"_skip_labeling"
]
} | {
"count": [
4,
4,
3,
3,
3,
3,
4,
3,
3,
3,
3
],
"name": [
"spam",
"lang_mismatch",
"pii",
"not_appropriate",
"hate_speech",
"sexual_content",
"quality",
"toxicity",
"humor",
"creativity",
"violence"
],
"value": [
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0.8125,
0.16666666666666666,
0,
0.16666666666666666,
0
]
} |
5d615762-4e8b-49ae-b93e-8dfb90833e10 | 80d89f76-da09-4c0e-8214-316cc503688e | 2c96e467-66f0-4be7-9693-bda51356a424 | 2023-02-07T17:31:58.524322+00:00 | El análisis de la fluctuación a largo plazo (DFA) es un método utilizado para analizar los datos de las series temporales para determinar si tiene correlaciones o patrones a largo plazo. Una serie temporal es una serie de puntos de datos recogidos a intervalos regulares a lo largo del tiempo, como los precios de las existencias diarias, las precipitaciones mensuales o las temperaturas anuales. Al analizar los datos de las series temporales, es importante determinar si hay patrones o tendencias que persisten a lo largo del tiempo o si los datos son simplemente ruidos aleatorios. El término "autoafinidad estadística" se utiliza para detectar la presencia de correlaciones a largo plazo, también conocidas como "procesos de memoria a largo plazo". Estas correlaciones a largo plazo significan que los datos no son sólo ruidos aleatorios, sino que tienen algún patrón o estructura subyacente. El término "autoafinidad estadística" se refiere a la propiedad de una serie temporal en la que sus propiedades estadísticas permanecen inalteradas cuando los datos se reescalan por un factor. | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
"identity_attack": 0.00010293560626450926,
"insult": 0.00016357822460122406,
"obscene": 0.00017354909505229443,
"severe_toxicity": 0.00003159023617627099,
"sexual_explicit": 0.000027531805244507268,
"threat": 0.00004532441380433738,
"toxicity": 0.00026827072724699974
} | d43afcea-d147-443d-965d-906bbd4cf65e | ready_for_export | {
"count": [
1,
1
],
"name": [
"+1",
"_skip_labeling"
]
} | {
"count": [
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3,
3
],
"name": [
"spam",
"fails_task",
"lang_mismatch",
"pii",
"not_appropriate",
"hate_speech",
"sexual_content",
"quality",
"toxicity",
"humor",
"helpfulness",
"creativity",
"violence"
],
"value": [
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0,
0.6666666666666666,
0,
0,
0.5833333333333334,
0.3333333333333333,
0
]
} |
38bde193-e412-40e4-88cf-31d1fa4ea5e9 | 80d89f76-da09-4c0e-8214-316cc503688e | e0cefb0b-bb3f-435c-aecc-6408f5b1f1df | 2023-02-07T17:36:13.301262+00:00 | El DFA es un método estadístico utilizado para cuantificar las fluctuaciones o correlaciones a largo plazo en un conjunto de datos de series temporales. La idea detrás de DFA es eliminar tendencias o tendencias locales de los datos, para que las fluctuaciones resultantes sean más fáciles de analizar. El algoritmo DFA trabaja dividiendo los datos de series temporales en ventanas superpuestas de igual longitud y ajustando una línea polinomio a cada ventana para eliminar cualquier tendencia o tendencia local. Los residuos del ajuste polinomio se utilizan para cuantificar la fluctuación presente en los datos. El proceso se repite para diferentes tamaños de ventana, y las fluctuaciones resultantes se trazan como una función de tamaño de ventana. Este gráfico se llama el gráfico de escala de DFA. El gráfico de escala de DFA se utiliza para cuantificar la presencia de correlaciones a largo plazo o fluctuaciones en los datos. Si las fluctuaciones siguen una relación de ley de potencia con el tamaño de ventana, se indica la presencia de la auto-afinidad estadística a largo plazo, que es una característica de muchos sistemas financieros, puede ser utilizado en el estudio de larga duración. | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
"identity_attack": 0.00011232295946683735,
"insult": 0.00026492803590372205,
"obscene": 0.0003094285202678293,
"severe_toxicity": 0.00004884320151177235,
"sexual_explicit": 0.00003910316081601195,
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3,
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1,
1
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]
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3,
1,
3,
1,
1,
1,
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3,
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1,
1,
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],
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3,
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} | 8a7b34b1-d1e6-4ec9-98d9-392323437247 | ready_for_export | {
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]
} | {
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1,
3,
1,
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1,
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3,
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1,
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"creativity",
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1b3df7e5-4760-40df-bb11-0942fe6ae46f | 0507040a-1503-40b7-aa50-76819a4d64e1 | aa148c79-06e8-47a8-8579-adbd5b487ad2 | 2023-02-07T12:24:18.815049+00:00 | Por favor escriba este artículo con un enfoque en el impacto sociológico de estas "GANs" | prompter | es | 3 | true | false | null | false | null | {
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} | 8a7b34b1-d1e6-4ec9-98d9-392323437247 | ready_for_export | {
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2,
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"_skip_ranking",
"_skip_labeling"
]
} | {
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2,
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2,
2,
2
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"name": [
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]
} |
b285f490-90a4-4a11-857d-9594d54d9ad2 | 1b3df7e5-4760-40df-bb11-0942fe6ae46f | 02fd196a-c0c3-4bb7-ba95-35106c526779 | 2023-02-07T17:11:44.480818+00:00 | Resumen revisado: Las Redes Generativas Adversariales (GAN) son un campo en rápido desarrollo en el aprendizaje profundo, con amplias aplicaciones en dominios como la síntesis de imágenes, el aumento de datos y la transferencia de dominios. Sin embargo, el uso generalizado de las GANs también plantea importantes cuestiones sobre las implicaciones sociales y éticas de estas tecnologías.En este documento, nos centramos en el impacto sociológico de las GANs y proporcionamos una visión general de algunos de los principales desafíos y preocupaciones asociados con el uso de estos sistemas.Específicamente, examinamos las formas en que las GANs pueden utilizarse para crear contenidos digitales altamente realistas que pueden ser difíciles de distinguir de la realidad.Esto tiene el potencial de difuminar las líneas entre la información real y falsa, lo que conduce a nuevos desafíos para la protección de la propiedad intelectual y la autenticación de contenidos digitales.Además, discutimos el potencial de las GANs para reforzar los sesgos existentes y perpetuar estereotipos nocivos, así como la necesidad de responsabilidad y transparencia en el desarrollo y despliegue de GANs. | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
"identity_attack": 0.00011836316843982786,
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} | 8a7b34b1-d1e6-4ec9-98d9-392323437247 | ready_for_export | {
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1
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"count": [
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3,
3,
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]
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2,
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]
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"identity_attack": 0.00011595792602747679,
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} | bc3d40ff-d35e-4651-88c5-7d59c4fb1877 | ready_for_export | {
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1
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"_skip_reply",
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]
} | {
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3,
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a33d9143-2178-466b-be24-8bb7197a440d | bc3d40ff-d35e-4651-88c5-7d59c4fb1877 | 82402528-4835-47af-a877-d9b8693a51d1 | 2023-03-02T14:39:13.707031+00:00 | ¡Hola! Me complace ayudarte a explicar los fundamentos de la química orgánica. Como docente de química con muchos años de experiencia, tengo varios manuales a mi disposición para ayudarme en este proceso.
Antes de comenzar a hablar sobre la química orgánica, es importante definir qué es. La química orgánica es la rama de la química que se centra en el estudio de los compuestos que contienen carbono. Estos compuestos pueden encontrarse en la naturaleza o ser sintetizados en el laboratorio. A menudo se les llama moléculas orgánicas y son la base de la vida.
En términos generales, la química orgánica se puede dividir en dos categorías principales: la química orgánica de los compuestos alifáticos y la química orgánica de los compuestos aromáticos.
Los compuestos alifáticos son aquellos que no tienen un anillo de benceno y pueden ser saturados o insaturados. Los compuestos saturados se denominan alcanos y los insaturados se dividen en alquenos y alquinos. Los alcanos son conocidos también como hidrocarburos saturados y están compuestos únicamente de carbono e hidrógeno, con enlaces simples entre los átomos de carbono. Los alquenos y alquinos contienen uno o más enlaces dobles o triples, respectivamente, entre los átomos de carbono.
Los compuestos aromáticos, por otro lado, tienen un anillo de benceno y están compuestos por átomos de carbono e hidrógeno. El anillo de benceno es un anillo de seis átomos de carbono que se unen mediante enlaces dobles alternos. Los compuestos aromáticos tienen características únicas debido a su estructura.
Los compuestos orgánicos pueden tener diferentes funciones químicas, como alcoholes, ácidos carboxílicos, ésteres, aminas y muchos otros. La función química se refiere a la parte de la molécula responsable de su reactividad química. Cada función química tiene propiedades únicas que se pueden utilizar para identificar o sintetizar compuestos orgánicos.
En la química orgánica, también es importante entender la nomenclatura. La nomenclatura es el sistema utilizado para nombrar los compuestos orgánicos de manera sistemática y universal. Por ejemplo, los alcanos se nombran agregando el sufijo "-ano" al número de átomos de carbono en la cadena, mientras que los alquenos y alquinos se nombran agregando los sufijos "-eno" y "-ino", respectivamente.
Además de la nomenclatura, es importante entender la estructura molecular de los compuestos orgánicos. La estructura molecular describe cómo se conectan los átomos en una molécula. La estructura molecular se puede representar de varias maneras, como fórmulas moleculares, fórmulas estructurales y modelos tridimensionales.
Espero que esta introducción a la química orgánica haya sido útil para ti. Si tienes más preguntas, no dudes en preguntar. ¡Estoy aquí para ayudarte! | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
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¡Bienvenidos a la clase de Química Orgánica! Hoy vamos a hablar sobre los fundamentos de esta rama de la química que estudia los compuestos que contienen carbono.
Primero, es importante entender que el carbono es un elemento químico esencial en la vida y se encuentra en todos los seres vivos. Además, el carbono tiene la capacidad única de formar enlaces covalentes fuertes y estables con otros átomos de carbono y con otros elementos, lo que permite la formación de una gran variedad de compuestos orgánicos.
Los compuestos orgánicos se clasifican según su estructura molecular. Los hidrocarburos son los compuestos más simples y están formados solo por átomos de carbono e hidrógeno. Por ejemplo, el metano es el hidrocarburo más simple, con una fórmula química CH4.
Los compuestos orgánicos también pueden contener otros elementos como oxígeno, nitrógeno y azufre, así como grupos funcionales como alcoholes, aldehídos, cetonas, ácidos carboxílicos y ésteres, entre otros.
La estructura molecular de los compuestos orgánicos influye en sus propiedades físicas y químicas. Por ejemplo, los compuestos con enlaces sencillos son gases o líquidos a temperatura ambiente, mientras que los compuestos con enlaces dobles o triples son líquidos o sólidos a temperatura ambiente.
En resumen, la química orgánica es el estudio de los compuestos que contienen carbono y su estructura molecular, y cómo esta estructura influye en sus propiedades físicas y químicas. En futuras clases, profundizaremos en la nomenclatura y reacciones de los compuestos orgánicos. ¡Gracias por asistir a esta clase introductoria de Química Orgánica!
¿En qué aspectos de la química orgánica te gustaría que profundizara o explicara más detalladamente? | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
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La química orgánica se ocupa de conocer la estructura, las propiedades y las reacciones de las moléculas orgánicas. Para ello utiliza una serie de conceptos y herramientas como el enlace covalente, la hibridación, la geometría molecular, la polaridad, los grupos funcionales, las fórmulas estructurales o los mecanismos de reacción. Estos conceptos nos permiten entender cómo se forman y se transforman las moléculas orgánicas y cómo se relacionan con sus funciones biológicas o tecnológicas.
Para aprender química orgánica se necesita mucha práctica y ejercicios que ayuden a desarrollar el razonamiento lógico y la imaginación espacial. También se necesita memorizar algunas reglas y nombres que faciliten la comunicación entre los químicos. Pero sobre todo se necesita curiosidad y ganas de descubrir el mundo fascinante de las moléculas orgánicas. | assistant | es | 3 | true | false | 2 | false | null | {
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2. Zephyr
3. Luna
4. Nimbus
5. Mar
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O también, OpenDog | assistant | es | 3 | true | false | 0 | false | null | {
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1. Max
2. Bella
3. Rocky
4. Luna
5. Charlie
6. Daisy
7. Buddy
8. Sadie
9. Coco
10.Jack
Espero haber resuelto tu inquietud | assistant | es | 3 | true | false | 1 | false | null | {
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Thor, Rocco, Nana, Simba, Lassie, Póker, Milo, Marley, Rocky, Coco | assistant | es | 3 | true | false | 2 | false | null | {
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