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¿Cuáles son las carreras de galgos más famosas en España?

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¿Cuáles son las carreras de galgos más famosas en España?

Historia de las carreras de galgos en España

Las carreras de galgos tienen una larga historia en España, remontándose a siglos atrás. Se cree que este deporte tuvo sus inicios durante la época romana, donde los galgos eran utilizados para cazar liebres y conejos. Con el paso del tiempo, las carreras de galgos se convirtieron en una forma de entretenimiento popular en toda España.

En el siglo XIX, las carreras de galgos se comenzaron a organizar de forma más estructurada, con la creación de diferentes pistas y competiciones en varias regiones del país. Este deporte ganó aún más popularidad durante el siglo XX, atrayendo a aficionados y apostadores por igual.

Hoy en día, las carreras de galgos siguen siendo un espectáculo común en muchas localidades españolas, donde tanto los propietarios de los galgos como el público en general disfrutan de la emoción y la velocidad de estas competiciones. A pesar de su larga historia, este deporte no está exento de polémica, con debates sobre el bienestar animal y la ética de las carreras de galgos.

A pesar de las controversias, las carreras de galgos continúan siendo una parte importante de la cultura española, con una base de seguidores dedicados y un legado ancestral que perdura hasta el día de hoy.

Circuitos de carreras de galgos reconocidos en España

En España, los circuitos de carreras de galgos son populares y apasionantes eventos que atraen tanto a amantes de los perros como a aficionados a las carreras. Estos circuitos ofrecen una experiencia emocionante donde los galgos compiten en veloces carreras, mostrando su agilidad y destreza.

Uno de los circuitos más reconocidos en España es el de Llobregat, situado en la provincia de Barcelona. Este circuito cuenta con instalaciones de primer nivel y atrae a competidores de todo el país. Las carreras en el circuito de Llobregat son intensas y emocionantes, y siempre están llenas de público entusiasta.

Otro circuito destacado es el de Dos Hermanas, en la provincia de Sevilla. Este circuito es conocido por su ambiente festivo y por la calidad de sus instalaciones. Las carreras en Dos Hermanas son un evento muy esperado tanto por los participantes como por los espectadores, y siempre ofrecen una experiencia inolvidable.

Además, no podemos olvidar el circuito de Murcia, que también goza de gran reconocimiento en el mundo de las carreras de galgos en España. Situado en una zona de gran belleza natural, el circuito de Murcia ofrece carreras emocionantes en un entorno único.

En resumen, los circuitos de carreras de galgos en España son lugares donde la emoción y la pasión se unen en un ambiente único. Ya sea en Llobregat, Dos Hermanas, Murcia o cualquier otro circuito del país, los amantes de las carreras de galgos encontrarán un emocionante espectáculo que disfrutar.

Criaderos de galgos para carreras en España

Los criaderos de galgos para carreras en España son establecimientos especializados en la cría y entrenamiento de perros de la raza galgo para competencias de carreras. Estos criaderos se dedican a seleccionar meticulosamente ejemplares con las características físicas y el instinto de caza adecuados para ser entrenados como galgos de carreras.

En España, las carreras de galgos son una tradición arraigada en la cultura popular, especialmente en zonas como Andalucía, Castilla-La Mancha y Castilla y León. Los criaderos juegan un papel fundamental en la preservación y mejora de la raza, garantizando la calidad de los perros destinados a la competición.

Los galgos son conocidos por su elegancia, velocidad y agilidad, lo que los hace excelentes corredores en las pistas de carreras. Los criaderos se encargan de brindarles los cuidados necesarios, una alimentación balanceada y un entrenamiento especializado para potenciar sus habilidades y rendimiento en las competencias.

Es importante mencionar que en los criaderos de galgos para carreras en España se siguen estrictas normativas y protocolos éticos para asegurar el bienestar y la salud de los animales, evitando prácticas abusivas o perjudiciales para su desarrollo.

En conclusión, los criaderos de galgos para carreras desempeñan un papel fundamental en la crianza, entrenamiento y promoción de esta noble raza canina en el ámbito de las competencias deportivas en España.

Entrenamiento de galgos para competencias en España

El entrenamiento de galgos para competencias en España es una práctica tradicional y apasionante en la que se prepara a estos elegantes perros para participar en carreras de gran velocidad y resistencia. Los galgos son conocidos por su agilidad y fuerza, lo que los convierte en competidores formidables en las pistas de carreras.

El proceso de entrenamiento de galgos para competencias en España comienza desde temprana edad, cuando los cachorros son introducidos a ejercicios de socialización y acondicionamiento físico. A medida que crecen, se enfoca en mejorar su resistencia, velocidad y técnica de carrera. Los entrenadores expertos diseñan programas personalizados para cada galgo, teniendo en cuenta sus habilidades y necesidades individuales.

El entrenamiento de galgos incluye sesiones de carrera, ejercicios de fuerza y resistencia, así como prácticas de salida y cambio de ritmo. Además, se presta especial atención a la alimentación balanceada y el cuidado de la salud de los perros para garantizar su óptimo rendimiento en las competencias.

En España, las carreras de galgos son eventos populares que atraen a aficionados y apostadores de todo el país. Los galgos compiten en pistas profesionales, donde demuestran su destreza y rapidez en emocionantes carreras que ponen a prueba su entrenamiento y habilidades.

En resumen, el entrenamiento de galgos para competencias en España es una disciplina exigente y especializada que destaca la belleza y habilidades naturales de estos impresionantes perros. Con dedicación, cuidado y entrenamiento adecuado, los galgos se convierten en atletas de élite listos para brillar en las pistas de carreras.

Regulaciones y normativas de las carreras de galgos en España

Las carreras de galgos son una tradición arraigada en España, pero están sujetas a regulaciones y normativas estrictas para garantizar el bienestar de los animales y la integridad de la competencia. En España, estas regulaciones son supervisadas por la Real Federación Española de Caza, que vela por el cumplimiento de las normas establecidas.

Una de las normativas principales en las carreras de galgos es la obligatoriedad de contar con licencias y permisos para la organización de eventos. También se establecen reglas claras sobre el cuidado y entrenamiento de los galgos, asegurando que reciban un trato ético y respetuoso en todo momento.

Además, se realizan inspecciones periódicas en los recintos donde se llevan a cabo las carreras para verificar que se cumplan todas las medidas de seguridad necesarias. Asimismo, se prohíbe terminantemente el uso de sustancias dopantes que puedan afectar el rendimiento de los animales.

En cuanto a las apuestas, otro aspecto regulado en las carreras de galgos, se establecen límites claros para prevenir cualquier tipo de fraude o manipulación en las competencias. Estas medidas buscan garantizar la transparencia y equidad en las apuestas, protegiendo tanto a los participantes como a los espectadores.

En resumen, las regulaciones y normativas en las carreras de galgos en España tienen como objetivo principal velar por el bienestar animal, la seguridad de los participantes y la honestidad en las competencias, asegurando así la continuidad de esta tradición de forma ética y responsable.

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🧠 Todo sobre la Inteligencia Artificial

En la era digital actual, la inteligencia artificial ha emergido como una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. Desde asistentes virtuales que responden a nuestras preguntas hasta sistemas de recomendación que anticipan nuestros gustos, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas. Pero, ¿cómo funciona realmente esta sorprendente tecnología? En este artículo, exploraremos los fundamentos de la inteligencia artificial, desentrañando sus mecanismos, algoritmos y aplicaciones. Acompáñanos en un viaje fascinante hacia el corazón de la inteligencia artificial y descubre cómo esta disciplina en constante evolución está dando forma al presente y al futuro de la tecnología y la sociedad. Principales conceptos que explican la inteligencia artificial: Aprendizaje automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma a partir de datos. En lugar de programar explícitamente una tarea, como identificar imágenes de gatos o perros, los sistemas de aprendizaje automático utilizan datos históricos para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: - Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se proporciona al algoritmo un conjunto de datos de entrenamiento que contiene ejemplos etiquetados. Por ejemplo, imágenes de gatos etiquetadas como "gato" y perros etiquetados como "perro". El algoritmo aprende a asociar características de las imágenes con las etiquetas correspondientes y puede luego hacer predicciones precisas en datos no etiquetados. - Aprendizaje no supervisado: Aquí, el algoritmo se enfrenta a un conjunto de datos sin etiquetas y debe encontrar patrones o estructuras inherentes en los datos. Por ejemplo, en la agrupación (clustering), el algoritmo puede identificar grupos de datos similares sin conocer las categorías por adelantado. - Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): En este caso, el algoritmo interactúa con un entorno y toma decisiones para maximizar una recompensa acumulativa. A medida que interactúa con el entorno, el algoritmo aprende a tomar acciones que conducen a resultados más deseables. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en una variedad de técnicas y enfoques, que incluyen desde árboles de decisión y regresión lineal hasta redes neuronales profundas. El proceso de aprendizaje automático generalmente implica la selección de un modelo adecuado, la alimentación de datos de entrenamiento al modelo y la optimización de sus parámetros para minimizar errores y mejorar el rendimiento. El aprendizaje automático se aplica en una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de fraudes en transacciones financieras hasta la recomendación de productos en plataformas de comercio electrónico y la toma de decisiones en vehículos autónomos. Es una disciplina en constante evolución que impulsa el avance de la inteligencia artificial y la automatización en numerosos campos. Redes Neuronales Artificiales: Las redes neuronales artificiales son un componente central de la inteligencia artificial, diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano en la toma de decisiones y procesamiento de información. Estas redes están compuestas por unidades llamadas neuronas artificiales o nodos, organizadas en capas interconectadas, y se utilizan en una variedad de tareas, desde reconocimiento de patrones hasta procesamiento de lenguaje natural. A continuación, se describen los elementos clave de las redes neuronales artificiales: - Neuronas artificiales (nodos): Cada neurona artificial recibe entradas, realiza cálculos en función de esas entradas y produce una salida. Estos cálculos pueden ser tan simples como una suma ponderada o tan complejos como una función no lineal. - Conexiones ponderadas: Las conexiones entre las neuronas están ponderadas, lo que significa que cada conexión tiene un peso que determina la influencia de la neurona de entrada en la neurona de salida. Estos pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para que la red aprenda a reconocer patrones y realizar tareas específicas. - Capas: Las neuronas se organizan en capas, que generalmente se dividen en tres tipos: capa de entrada, capas ocultas y capa de salida. La capa de entrada recibe datos crudos, las capas ocultas realizan cálculos intermedios y la capa de salida produce la respuesta final de la red. - Aprendizaje supervisado: Las redes neuronales artificiales a menudo se entrenan mediante aprendizaje supervisado, lo que implica proporcionar ejemplos de entrada junto con las salidas deseadas. El algoritmo ajusta los pesos de las conexiones para minimizar la diferencia entre las salidas previstas y las reales. - Aprendizaje profundo (Deep Learning): Las redes neuronales profundas son un subconjunto de las redes neuronales que tienen múltiples capas ocultas. El aprendizaje profundo permite representaciones más complejas de los datos y se ha utilizado con éxito en aplicaciones como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural. - Funciones de activación: Cada neurona artificial utiliza una función de activación que introduce no linealidad en la red. Esto es esencial para que las redes neuronales puedan aprender y representar patrones complejos en los datos. Las redes neuronales artificiales se aplican en una amplia gama de aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes, la traducción automática, la detección de fraudes y la toma de decisiones en tiempo real. Su capacidad para aprender y adaptarse a partir de grandes conjuntos de datos ha llevado a avances significativos en la resolución de problemas complejos en la inteligencia artificial. Algoritmos de Clasificación: Los algoritmos de clasificación son una categoría fundamental en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se utilizan para asignar categorías o etiquetas a elementos de datos en función de sus características. Estos algoritmos son esenciales para tareas como la detección de spam en correos electrónicos, la clasificación de documentos, el diagnóstico médico y la identificación de objetos en imágenes. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de clasificación: - Clases o categorías: En una tarea de clasificación, los datos se dividen en categorías o clases. Por ejemplo, en la clasificación de correos electrónicos, las clases pueden ser "spam" y "no spam". - Características o atributos: Cada elemento de datos se describe mediante un conjunto de características o atributos que son relevantes para la tarea de clasificación. En la clasificación de imágenes, las características pueden incluir el color, la textura y la forma de los objetos. - Modelo de clasificación: Un modelo de clasificación es un algoritmo o un conjunto de reglas matemáticas que toma las características de un elemento de datos como entrada y produce una etiqueta de clase como salida. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de clasificación pueda realizar predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto contiene ejemplos de datos junto con sus etiquetas o categorías correctas. - Evaluación del modelo: Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos de prueba independiente para medir su capacidad de hacer predicciones precisas. Se utilizan métricas como la precisión, la recall y la F1-score para evaluar su rendimiento. - Algoritmos de clasificación comunes: Algunos de los algoritmos de clasificación más comunes incluyen la Regresión Logística, el K-Nearest Neighbors (K-NN), el Support Vector Machine (SVM), y los Árboles de Decisión, entre otros. - Clasificación multiclase y binaria: Los problemas de clasificación pueden ser binarios, donde se distinguen entre dos clases, o multiclase, donde se deben asignar elementos de datos a más de dos clases. - Sobreajuste y regularización: Es importante abordar el sobreajuste (cuando un modelo se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento) mediante técnicas de regularización para mejorar la generalización del modelo a nuevos datos. - Selección de características: En algunos casos, es esencial seleccionar las características más relevantes para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Los algoritmos de clasificación son fundamentales en una amplia gama de aplicaciones, desde el filtrado de spam en el correo electrónico hasta la clasificación de imágenes médicas y la identificación de fraudes en transacciones financieras. Su capacidad para automatizar la asignación de categorías a datos ha impulsado avances significativos en la toma de decisiones basada en datos en numerosos campos. Algoritmos de Regresión: Los algoritmos de regresión son una parte esencial del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utilizan para predecir valores numéricos a partir de datos. Estos valores numéricos pueden representar precios, cantidades, temperaturas u otras medidas cuantitativas. La regresión es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde la predicción de ventas hasta la estimación de precios de bienes raíces. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de regresión: - Variable dependiente: En un problema de regresión, hay una variable que deseamos predecir, llamada variable dependiente o objetivo. Esta variable es continua y numérica. Por ejemplo, en la predicción de precios de casas, la variable dependiente es el precio de la casa. - Variables independientes o características: Para hacer una predicción, se utilizan una o más variables independientes (también conocidas como características) que se consideran relevantes para la tarea de regresión. Estas características pueden incluir datos como el tamaño de una casa, la ubicación, el número de habitaciones, etc. - Modelo de regresión: Un modelo de regresión es una función matemática que mapea las características de entrada a la variable dependiente. Los modelos de regresión pueden ser lineales (como la regresión lineal), polinomiales, no lineales (como la regresión logística) y más. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de regresión pueda hacer predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento que incluye ejemplos de características y sus valores correspondientes de la variable dependiente. - Métricas de evaluación: Para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión, se utilizan métricas como el error cuadrático medio (MSE), el coeficiente de determinación (R²) y otros que miden qué tan cerca están las predicciones del modelo de los valores reales. - Regularización: Al igual que en los algoritmos de clasificación, es importante controlar el sobreajuste en los modelos de regresión mediante técnicas de regularización como L1 (Lasso) y L2 (Ridge). - Validación cruzada: La validación cruzada es una técnica que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión y asegurarse de que sea capaz de generalizar bien a datos no vistos. - Aplicaciones: Los algoritmos de regresión se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como predicción de precios de acciones, estimación de demanda de productos, pronóstico del clima y análisis de tendencias en datos económicos. Los algoritmos de regresión son esenciales para resolver problemas que requieren la predicción de valores numéricos. Su versatilidad y aplicabilidad a una amplia gama de dominios hacen que sean herramientas valiosas en la toma de decisiones basada en datos y en la modelización de relaciones entre variables. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar texto y lenguaje de manera similar a cómo lo hacen los seres humanos. El NLP es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de chatbot y traducción automática hasta análisis de sentimientos y resumen de texto. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Procesamiento de Lenguaje Natural: - Tokenización: La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens", que pueden ser palabras, frases o caracteres. Esta es la primera etapa en la comprensión del lenguaje natural. - Análisis morfológico: En el NLP, se realiza un análisis morfológico para descomponer palabras en sus componentes básicos, como raíces, prefijos y sufijos. Esto es esencial para tareas como la lematización y la extracción de información. - Análisis sintáctico: El análisis sintáctico se centra en la estructura gramatical del lenguaje. Permite comprender la relación entre palabras en una oración y cómo se combinan para formar significado. - Análisis semántico: El análisis semántico se refiere a la comprensión del significado de las palabras y frases en el contexto. Es esencial para tareas como la identificación de entidades nombradas y la interpretación del sentido de las oraciones. - Modelos de lenguaje: Los modelos de lenguaje son algoritmos y sistemas que se entrenan en grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano. Ejemplos incluyen el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) y modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). - Chatbots y asistentes virtuales: Los chatbots y asistentes virtuales utilizan el NLP para comprender las preguntas y comandos de los usuarios y proporcionar respuestas o realizar acciones específicas. - Traducción automática: Los sistemas de traducción automática, como Google Translate, utilizan el NLP para traducir texto de un idioma a otro. - Análisis de sentimientos: El NLP se utiliza para determinar el tono y la opinión en el texto, lo que es valioso en el análisis de comentarios de clientes, redes sociales y revisiones de productos. - Resumen de texto: El NLP se utiliza para resumir automáticamente documentos largos o artículos, extrayendo las ideas principales y reduciendo el contenido. - Procesamiento de voz y habla: Además del texto escrito, el NLP se aplica al procesamiento de voz y habla, permitiendo la transcripción de voz, comandos de voz y sistemas de reconocimiento de voz. El Procesamiento de Lenguaje Natural es una disciplina en constante evolución que tiene un impacto significativo en la forma en que interactuamos con la tecnología y el lenguaje escrito y hablado. Los avances en NLP están impulsando aplicaciones innovadoras en comunicación, análisis de datos y automatización de tareas relacionadas con el lenguaje humano. Visión por Computadora: La visión por computadora es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en enseñar a las máquinas a interpretar y comprender el mundo visual que las rodea. Utiliza algoritmos y modelos para permitir a las computadoras procesar imágenes y videos, identificar objetos, reconocer patrones visuales y tomar decisiones basadas en información visual. La visión por computadora es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento facial hasta la automatización industrial y la conducción autónoma. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con la visión por computadora: - Detección de objetos: La detección de objetos implica identificar y localizar objetos específicos en una imagen o un video. Esta capacidad es esencial para aplicaciones como la seguridad, la vigilancia y la automatización industrial. - Segmentación de imágenes: La segmentación implica dividir una imagen en regiones o píxeles que pertenecen a objetos distintos. Esto es útil en aplicaciones médicas, como la segmentación de órganos en imágenes de resonancia magnética. - Reconocimiento de patrones: La visión por computadora se utiliza para reconocer patrones en imágenes, lo que es valioso en aplicaciones como la detección de fraudes y la identificación de enfermedades en imágenes médicas. - Reconocimiento facial: El reconocimiento facial es una aplicación común de la visión por computadora que se utiliza en sistemas de seguridad, redes sociales y aplicaciones de entretenimiento. - Visión en robots y vehículos autónomos: Los robots y vehículos autónomos utilizan la visión por computadora para navegar de manera segura y tomar decisiones en tiempo real, como evitar obstáculos y reconocer señales de tráfico. - Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN son un tipo de red neuronal profunda diseñada específicamente para tareas de visión por computadora. Estas redes son altamente efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes y la clasificación de objetos. - Aprendizaje profundo en visión por computadora: El aprendizaje profundo ha revolucionado la visión por computadora al permitir representaciones más complejas y abstractas de datos visuales, lo que lleva a un rendimiento superior en tareas de detección y clasificación. - Realidad aumentada y virtual: La visión por computadora se utiliza en aplicaciones de realidad aumentada y virtual para superponer elementos virtuales en el mundo real. - Calibración de cámaras y geometría de visión: Estos conceptos se aplican para mapear coordenadas del mundo real a coordenadas de la imagen y viceversa, lo que es esencial en aplicaciones de visión por computadora en 3D y realidad aumentada. La visión por computadora ha tenido un impacto significativo en una variedad de campos, desde la medicina hasta la industria automotriz, y su capacidad para analizar y comprender el mundo visual está impulsando avances en automatización y toma de decisiones basadas en imágenes y videos. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una rama del aprendizaje automático que se ha destacado por su capacidad para modelar y representar datos complejos. Su nombre proviene del uso de redes neuronales profundas, que son modelos matemáticos con múltiples capas de unidades de procesamiento, y que están diseñados para aprender representaciones jerárquicas de datos. El aprendizaje profundo ha impulsado avances significativos en áreas como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y el procesamiento de señales. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Aprendizaje Profundo: - Redes Neuronales Profundas: Las redes neuronales profundas consisten en múltiples capas de unidades llamadas neuronas artificiales. Cada capa procesa datos de manera progresiva, lo que permite representaciones más complejas de la información. Ejemplos de redes neuronales profundas incluyen las redes neuronales convolucionales (CNN) para visión por computadora y las redes neuronales recurrentes (RNN) para procesamiento de secuencias. - Representación Jerárquica: Una de las características clave del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender representaciones jerárquicas de datos. Esto significa que las primeras capas de la red aprenden características simples, como bordes en una imagen, mientras que las capas posteriores aprenden características más abstractas, como formas o patrones complejos. - Backpropagation: Es un algoritmo fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Utiliza la retroalimentación de errores para ajustar los pesos de las conexiones de la red y mejorar su capacidad de hacer predicciones precisas. - Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Read the full article

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En la era digital actual, la inteligencia artificial ha emergido como una fuerza transformadora que está revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. Desde asistentes virtuales que responden a nuestras preguntas hasta sistemas de recomendación que anticipan nuestros gustos, la inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas. Pero, ¿cómo funciona realmente esta sorprendente tecnología? En este artículo, exploraremos los fundamentos de la inteligencia artificial, desentrañando sus mecanismos, algoritmos y aplicaciones. Acompáñanos en un viaje fascinante hacia el corazón de la inteligencia artificial y descubre cómo esta disciplina en constante evolución está dando forma al presente y al futuro de la tecnología y la sociedad. Principales conceptos que explican la inteligencia artificial: Aprendizaje automático (Machine Learning): El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma a partir de datos. En lugar de programar explícitamente una tarea, como identificar imágenes de gatos o perros, los sistemas de aprendizaje automático utilizan datos históricos para mejorar su rendimiento en tareas específicas. Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: - Aprendizaje supervisado: En este enfoque, se proporciona al algoritmo un conjunto de datos de entrenamiento que contiene ejemplos etiquetados. Por ejemplo, imágenes de gatos etiquetadas como "gato" y perros etiquetados como "perro". El algoritmo aprende a asociar características de las imágenes con las etiquetas correspondientes y puede luego hacer predicciones precisas en datos no etiquetados. - Aprendizaje no supervisado: Aquí, el algoritmo se enfrenta a un conjunto de datos sin etiquetas y debe encontrar patrones o estructuras inherentes en los datos. Por ejemplo, en la agrupación (clustering), el algoritmo puede identificar grupos de datos similares sin conocer las categorías por adelantado. - Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): En este caso, el algoritmo interactúa con un entorno y toma decisiones para maximizar una recompensa acumulativa. A medida que interactúa con el entorno, el algoritmo aprende a tomar acciones que conducen a resultados más deseables. Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en una variedad de técnicas y enfoques, que incluyen desde árboles de decisión y regresión lineal hasta redes neuronales profundas. El proceso de aprendizaje automático generalmente implica la selección de un modelo adecuado, la alimentación de datos de entrenamiento al modelo y la optimización de sus parámetros para minimizar errores y mejorar el rendimiento. El aprendizaje automático se aplica en una amplia gama de aplicaciones, desde la detección de fraudes en transacciones financieras hasta la recomendación de productos en plataformas de comercio electrónico y la toma de decisiones en vehículos autónomos. Es una disciplina en constante evolución que impulsa el avance de la inteligencia artificial y la automatización en numerosos campos. Redes Neuronales Artificiales: Las redes neuronales artificiales son un componente central de la inteligencia artificial, diseñadas para imitar el funcionamiento del cerebro humano en la toma de decisiones y procesamiento de información. Estas redes están compuestas por unidades llamadas neuronas artificiales o nodos, organizadas en capas interconectadas, y se utilizan en una variedad de tareas, desde reconocimiento de patrones hasta procesamiento de lenguaje natural. A continuación, se describen los elementos clave de las redes neuronales artificiales: - Neuronas artificiales (nodos): Cada neurona artificial recibe entradas, realiza cálculos en función de esas entradas y produce una salida. Estos cálculos pueden ser tan simples como una suma ponderada o tan complejos como una función no lineal. - Conexiones ponderadas: Las conexiones entre las neuronas están ponderadas, lo que significa que cada conexión tiene un peso que determina la influencia de la neurona de entrada en la neurona de salida. Estos pesos se ajustan durante el proceso de entrenamiento para que la red aprenda a reconocer patrones y realizar tareas específicas. - Capas: Las neuronas se organizan en capas, que generalmente se dividen en tres tipos: capa de entrada, capas ocultas y capa de salida. La capa de entrada recibe datos crudos, las capas ocultas realizan cálculos intermedios y la capa de salida produce la respuesta final de la red. - Aprendizaje supervisado: Las redes neuronales artificiales a menudo se entrenan mediante aprendizaje supervisado, lo que implica proporcionar ejemplos de entrada junto con las salidas deseadas. El algoritmo ajusta los pesos de las conexiones para minimizar la diferencia entre las salidas previstas y las reales. - Aprendizaje profundo (Deep Learning): Las redes neuronales profundas son un subconjunto de las redes neuronales que tienen múltiples capas ocultas. El aprendizaje profundo permite representaciones más complejas de los datos y se ha utilizado con éxito en aplicaciones como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural. - Funciones de activación: Cada neurona artificial utiliza una función de activación que introduce no linealidad en la red. Esto es esencial para que las redes neuronales puedan aprender y representar patrones complejos en los datos. Las redes neuronales artificiales se aplican en una amplia gama de aplicaciones, como el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes, la traducción automática, la detección de fraudes y la toma de decisiones en tiempo real. Su capacidad para aprender y adaptarse a partir de grandes conjuntos de datos ha llevado a avances significativos en la resolución de problemas complejos en la inteligencia artificial. Algoritmos de Clasificación: Los algoritmos de clasificación son una categoría fundamental en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Se utilizan para asignar categorías o etiquetas a elementos de datos en función de sus características. Estos algoritmos son esenciales para tareas como la detección de spam en correos electrónicos, la clasificación de documentos, el diagnóstico médico y la identificación de objetos en imágenes. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de clasificación: - Clases o categorías: En una tarea de clasificación, los datos se dividen en categorías o clases. Por ejemplo, en la clasificación de correos electrónicos, las clases pueden ser "spam" y "no spam". - Características o atributos: Cada elemento de datos se describe mediante un conjunto de características o atributos que son relevantes para la tarea de clasificación. En la clasificación de imágenes, las características pueden incluir el color, la textura y la forma de los objetos. - Modelo de clasificación: Un modelo de clasificación es un algoritmo o un conjunto de reglas matemáticas que toma las características de un elemento de datos como entrada y produce una etiqueta de clase como salida. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de clasificación pueda realizar predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto contiene ejemplos de datos junto con sus etiquetas o categorías correctas. - Evaluación del modelo: Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos de prueba independiente para medir su capacidad de hacer predicciones precisas. Se utilizan métricas como la precisión, la recall y la F1-score para evaluar su rendimiento. - Algoritmos de clasificación comunes: Algunos de los algoritmos de clasificación más comunes incluyen la Regresión Logística, el K-Nearest Neighbors (K-NN), el Support Vector Machine (SVM), y los Árboles de Decisión, entre otros. - Clasificación multiclase y binaria: Los problemas de clasificación pueden ser binarios, donde se distinguen entre dos clases, o multiclase, donde se deben asignar elementos de datos a más de dos clases. - Sobreajuste y regularización: Es importante abordar el sobreajuste (cuando un modelo se ajusta en exceso a los datos de entrenamiento) mediante técnicas de regularización para mejorar la generalización del modelo a nuevos datos. - Selección de características: En algunos casos, es esencial seleccionar las características más relevantes para mejorar la precisión y la eficiencia del modelo. Los algoritmos de clasificación son fundamentales en una amplia gama de aplicaciones, desde el filtrado de spam en el correo electrónico hasta la clasificación de imágenes médicas y la identificación de fraudes en transacciones financieras. Su capacidad para automatizar la asignación de categorías a datos ha impulsado avances significativos en la toma de decisiones basada en datos en numerosos campos. Algoritmos de Regresión: Los algoritmos de regresión son una parte esencial del aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utilizan para predecir valores numéricos a partir de datos. Estos valores numéricos pueden representar precios, cantidades, temperaturas u otras medidas cuantitativas. La regresión es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde la predicción de ventas hasta la estimación de precios de bienes raíces. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con los algoritmos de regresión: - Variable dependiente: En un problema de regresión, hay una variable que deseamos predecir, llamada variable dependiente o objetivo. Esta variable es continua y numérica. Por ejemplo, en la predicción de precios de casas, la variable dependiente es el precio de la casa. - Variables independientes o características: Para hacer una predicción, se utilizan una o más variables independientes (también conocidas como características) que se consideran relevantes para la tarea de regresión. Estas características pueden incluir datos como el tamaño de una casa, la ubicación, el número de habitaciones, etc. - Modelo de regresión: Un modelo de regresión es una función matemática que mapea las características de entrada a la variable dependiente. Los modelos de regresión pueden ser lineales (como la regresión lineal), polinomiales, no lineales (como la regresión logística) y más. - Entrenamiento del modelo: Antes de que un modelo de regresión pueda hacer predicciones precisas, debe ser entrenado con un conjunto de datos de entrenamiento que incluye ejemplos de características y sus valores correspondientes de la variable dependiente. - Métricas de evaluación: Para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión, se utilizan métricas como el error cuadrático medio (MSE), el coeficiente de determinación (R²) y otros que miden qué tan cerca están las predicciones del modelo de los valores reales. - Regularización: Al igual que en los algoritmos de clasificación, es importante controlar el sobreajuste en los modelos de regresión mediante técnicas de regularización como L1 (Lasso) y L2 (Ridge). - Validación cruzada: La validación cruzada es una técnica que se utiliza para evaluar el rendimiento de un modelo de regresión y asegurarse de que sea capaz de generalizar bien a datos no vistos. - Aplicaciones: Los algoritmos de regresión se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como predicción de precios de acciones, estimación de demanda de productos, pronóstico del clima y análisis de tendencias en datos económicos. Los algoritmos de regresión son esenciales para resolver problemas que requieren la predicción de valores numéricos. Su versatilidad y aplicabilidad a una amplia gama de dominios hacen que sean herramientas valiosas en la toma de decisiones basada en datos y en la modelización de relaciones entre variables. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir a las máquinas comprender, interpretar y generar texto y lenguaje de manera similar a cómo lo hacen los seres humanos. El NLP es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde sistemas de chatbot y traducción automática hasta análisis de sentimientos y resumen de texto. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Procesamiento de Lenguaje Natural: - Tokenización: La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens", que pueden ser palabras, frases o caracteres. Esta es la primera etapa en la comprensión del lenguaje natural. - Análisis morfológico: En el NLP, se realiza un análisis morfológico para descomponer palabras en sus componentes básicos, como raíces, prefijos y sufijos. Esto es esencial para tareas como la lematización y la extracción de información. - Análisis sintáctico: El análisis sintáctico se centra en la estructura gramatical del lenguaje. Permite comprender la relación entre palabras en una oración y cómo se combinan para formar significado. - Análisis semántico: El análisis semántico se refiere a la comprensión del significado de las palabras y frases en el contexto. Es esencial para tareas como la identificación de entidades nombradas y la interpretación del sentido de las oraciones. - Modelos de lenguaje: Los modelos de lenguaje son algoritmos y sistemas que se entrenan en grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje humano. Ejemplos incluyen el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) y modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). - Chatbots y asistentes virtuales: Los chatbots y asistentes virtuales utilizan el NLP para comprender las preguntas y comandos de los usuarios y proporcionar respuestas o realizar acciones específicas. - Traducción automática: Los sistemas de traducción automática, como Google Translate, utilizan el NLP para traducir texto de un idioma a otro. - Análisis de sentimientos: El NLP se utiliza para determinar el tono y la opinión en el texto, lo que es valioso en el análisis de comentarios de clientes, redes sociales y revisiones de productos. - Resumen de texto: El NLP se utiliza para resumir automáticamente documentos largos o artículos, extrayendo las ideas principales y reduciendo el contenido. - Procesamiento de voz y habla: Además del texto escrito, el NLP se aplica al procesamiento de voz y habla, permitiendo la transcripción de voz, comandos de voz y sistemas de reconocimiento de voz. El Procesamiento de Lenguaje Natural es una disciplina en constante evolución que tiene un impacto significativo en la forma en que interactuamos con la tecnología y el lenguaje escrito y hablado. Los avances en NLP están impulsando aplicaciones innovadoras en comunicación, análisis de datos y automatización de tareas relacionadas con el lenguaje humano. Visión por Computadora: La visión por computadora es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en enseñar a las máquinas a interpretar y comprender el mundo visual que las rodea. Utiliza algoritmos y modelos para permitir a las computadoras procesar imágenes y videos, identificar objetos, reconocer patrones visuales y tomar decisiones basadas en información visual. La visión por computadora es fundamental en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento facial hasta la automatización industrial y la conducción autónoma. A continuación, se presentan los conceptos clave relacionados con la visión por computadora: - Detección de objetos: La detección de objetos implica identificar y localizar objetos específicos en una imagen o un video. Esta capacidad es esencial para aplicaciones como la seguridad, la vigilancia y la automatización industrial. - Segmentación de imágenes: La segmentación implica dividir una imagen en regiones o píxeles que pertenecen a objetos distintos. Esto es útil en aplicaciones médicas, como la segmentación de órganos en imágenes de resonancia magnética. - Reconocimiento de patrones: La visión por computadora se utiliza para reconocer patrones en imágenes, lo que es valioso en aplicaciones como la detección de fraudes y la identificación de enfermedades en imágenes médicas. - Reconocimiento facial: El reconocimiento facial es una aplicación común de la visión por computadora que se utiliza en sistemas de seguridad, redes sociales y aplicaciones de entretenimiento. - Visión en robots y vehículos autónomos: Los robots y vehículos autónomos utilizan la visión por computadora para navegar de manera segura y tomar decisiones en tiempo real, como evitar obstáculos y reconocer señales de tráfico. - Redes neuronales convolucionales (CNN): Las CNN son un tipo de red neuronal profunda diseñada específicamente para tareas de visión por computadora. Estas redes son altamente efectivas para tareas como el reconocimiento de imágenes y la clasificación de objetos. - Aprendizaje profundo en visión por computadora: El aprendizaje profundo ha revolucionado la visión por computadora al permitir representaciones más complejas y abstractas de datos visuales, lo que lleva a un rendimiento superior en tareas de detección y clasificación. - Realidad aumentada y virtual: La visión por computadora se utiliza en aplicaciones de realidad aumentada y virtual para superponer elementos virtuales en el mundo real. - Calibración de cámaras y geometría de visión: Estos conceptos se aplican para mapear coordenadas del mundo real a coordenadas de la imagen y viceversa, lo que es esencial en aplicaciones de visión por computadora en 3D y realidad aumentada. La visión por computadora ha tenido un impacto significativo en una variedad de campos, desde la medicina hasta la industria automotriz, y su capacidad para analizar y comprender el mundo visual está impulsando avances en automatización y toma de decisiones basadas en imágenes y videos. Aprendizaje Profundo (Deep Learning): El aprendizaje profundo, también conocido como deep learning, es una rama del aprendizaje automático que se ha destacado por su capacidad para modelar y representar datos complejos. Su nombre proviene del uso de redes neuronales profundas, que son modelos matemáticos con múltiples capas de unidades de procesamiento, y que están diseñados para aprender representaciones jerárquicas de datos. El aprendizaje profundo ha impulsado avances significativos en áreas como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y el procesamiento de señales. A continuación, se detallan los conceptos clave relacionados con el Aprendizaje Profundo: - Redes Neuronales Profundas: Las redes neuronales profundas consisten en múltiples capas de unidades llamadas neuronas artificiales. Cada capa procesa datos de manera progresiva, lo que permite representaciones más complejas de la información. Ejemplos de redes neuronales profundas incluyen las redes neuronales convolucionales (CNN) para visión por computadora y las redes neuronales recurrentes (RNN) para procesamiento de secuencias. - Representación Jerárquica: Una de las características clave del aprendizaje profundo es su capacidad para aprender representaciones jerárquicas de datos. Esto significa que las primeras capas de la red aprenden características simples, como bordes en una imagen, mientras que las capas posteriores aprenden características más abstractas, como formas o patrones complejos. - Backpropagation: Es un algoritmo fundamental para entrenar redes neuronales profundas. Utiliza la retroalimentación de errores para ajustar los pesos de las conexiones de la red y mejorar su capacidad de hacer predicciones precisas. - Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Read the full article

[svenh0ffmxn]

El rubio permaneció tranquilo mientras observaba y escuchaba con atención los sonidos provenientes del exterior. Sin pensarlo demasiado, se acercó a la mujer y colocó una mano sobre su hombro en un gesto protector, reflejo de su entrenamiento militar y su instinto natural de cuidar a otros.—Sí, mira— será mejor que salgamos de aquí— murmuró, iniciando el movimiento hacia una tienda cercana que parecía más segura.

Mientras caminaba, levantó ligeramente su chaqueta, revelando un arma cargada que llevaba consigo.—No te preocupes, pero por precaución será mejor movernos…— añadió, manteniendo su tono calmado pero firme. En ese momento agradeció que sus perros no estuvieran allí para atraer más atención, aunque su mente seguía alerta y calculadora, pensando en el siguiente paso.

@svenh0ffmxn : ' ¡este lugar está lleno de… basura! '

📍 sala de suministros , ex-supermercado / exclamación ajena le hace fruncir el ceño, alzando la vista en busca del desorden, en medio de todo el desorden. ' ¡hey! ' llama, & está apunto de pedirle que se calle cuando las barricadas civiles que los separan de afuera comienzan a agolparse. la barrera vibra, desde el otro lado & no evita que eso la deje en silencio & comience a retroceder, viendo de soslayo al rubio. ' imposible que pasen, ¿verdad? '

[notagusshtina]

Os V! licántropo

- Soft

Haciendo puchero como un niño pequeño que se le negaba un dulce, Volkov miraba a Horacio dándole órdenes a los nuevos agente recién ascendidos y a los novatos de la lspd con desgana, ahora se estaba arrepintiendo muy seriamente de atender la llamada de Madisson y de aceptar aquella práctica de entrenamiento.

Podía oler la asquerosa exitacion de algunos de los cadetes hacia su pareja, impidiéndole disfrutar del dulce aroma que desprendía el moreno, aumentando su malhumor a niveles extraordinarios, Horacio no era un pedazo de carne para qué lo mirarán con aquellos ojos, era su superior el cual deberían de respetar. Además hoy se suponía que era un día en pareja, sin gente a su alrededor, pero Madisson tuvo que llamar y arruinar todo, el ruso admitía que trabajaba como un loco, pero cuando era tiempo con su pareja no quería saber nada de nada, ni de nadie, solo de su pequeño humano.

Refunfuñando por lo bajo ante el cuchicheo imparable de Blake, Gastón y Eduardo a su lado hizo un pequeño esfuerzo para concentrarse únicamente en la melodiosa voz del director bloqueando el resto de voces, quien se encontraba demasiado lejos para su gusto, algo más que agragar a su lista de motivos de su enojo. 

— Y con eso sería todo, vayan cada uno con su grupo de asignación para resivir órdenes más específicas, ¿entendido? — Una oleada de "10-4" se escuchó antes de que todos los agentes se dispersaran por el lugar dejando solo al moreno en medio del gran parking de la sede del fbi.

Pudo escuchar claramente como supiraba con cansancio, Horacio había dormido muy poco la noche anterior al igual que él, lo cual había sido claramente su culpa, pero en su defensa el aroma natural del más bajó era tan embriagante que lo dejaba totalmente aturdido, sin mencionar su bonita voz diciendo su nombre, sus caricias, todo él lo llevaba a estar en una nube de felicidad y éxtasis constante.

Sin notarlo en lo absoluto, él también quedó completamente solo sentado en la cola del patrulla, admirando directamente al moreno que se acercaba con pasos tranquilos, moviendo sutilmente sus caderas de manera habitual, siendo tan llamativo y atractivo a la vista como siempre— heeey rusito, ¿admirando las vistas? —El licántropo sintió ganas de aullar internamente al sentir el dulce toque del moreno en su brazo, sacándole de su trance.

Y sin evitarlo envuelve sus brazos en la cintura de avispa del pelirrojo, sonriendo ampliamente bajo su máscara negra— Cómo no hacerlo, eres hermosa моя маленькая, debería de arrestarte por ser tan bella —Dice atrayendo el cuerpo del menor hacia el suyo, juntando pecho con pecho para marcar su aroma en la ropa y el cuerpo moreno, sabiendo que si bien los humanos no tenían su nariz superdesarollada todos podían verlos ahora mismo, ríe por lo bajo al sentir las miradas de la malla y de sus agentes, siendo un plus el ver las mejillas sonrojadas, el poner nervioso a Horacio es de sus nuevas actividades favoritas por lejos, siendo seguido de sus sesiones de mimos acostados en el sillón de su casa — Lobo bobo y celoso, pará —Murmura entre avergonzado y divertido escondiendo su rostro en la unión del hombro y cuello del peligris.

Bajando su máscara dejando ver su sonrisa enamorada, comeinza a dejar caricias en la espalda del menor haciendo un gesto a Blake para que se fueran yendo sin ellos, recibiendo una afirmación — En mi defensa, hoy era nuestro día, tú y yo deberíamos de estar acurrucados en la cama, tú deberías de tener mi aroma sobre tí, no de esos agentes hormonados —murmura una vez ya tienen más privacidad en el gran parking, centrado en la pequeña risa amortiguada por su cuerpo — Además no soy "celoso" solo cuido a mi pareja, querido mío —.

Horacio se aparta unos centímetros de el más alto para mírale a los ojos— "Cuido a mi pareja" dice el perro, se dice ser celoso rusito, celoso —Dice sonriendo dejado de la tela con un tono divertido, ya acostumbrado a el "problema" de su aroma, el peligris constantemente, incluso en su época de comisario, cuidaba mucho su aroma, diciendo que era sagrado y debía ser mantenido intacto, refunfuñando cuando alguien se le tiraba encima para abrazarlo por demasiado tiempo. 

El director baja su máscara mostrando sus bonitos y pomposos labios— Sigo diciendo qué tú quieres más a mi olor, que a mí lobo bobo —Su tono divertido camuflado con regañó finjido a la vez que su dedo índice se apoya en su pecho, dando golpecitos suaves en este causó gracia en su persona— Ya el celoso voy a ser yo de mi propio aroma —Y en ese momento el peligris soltó una sonorosa carcajada negando levemente con la cabeza.

— Hombre tampoco llegamos a eso, pero bueno...— Siguió con la broma con un tono divertido, riendo más fuerte cuando el de cresta le dió un suave golpe en el hombro contegiado de su risa. Ambos se miraron a los ojos unos momentos luego de calmarse, pero manteniendo unas enormes sonrisas en la comisura de sus labios, el moreno se acerca lentamente rozando sus narices deteniéndose justo cuando sus labios se iban a tocar— Te juro que te besaría, pero yo no beso perros —susurra sobre sus labios antes de apartarse del semi abrazo que tenían junto a una sonrisa juguetona alejándose de a él, sonriendo al sentir el aroma dulzón volverse más picante delantando la clara diversión. 

Y antes de que se alejara mucho estira sus brazos volviendo a tomar al más bajo por la cintura, soltando un gruñido de aprobación al tener a su pareja entre sus brazos otra vez— Mmh que pena que este "perro" sea tú pareja destinada, ¿no? Definitivamente es una tortura besarme —  Bromea mientras va dejando besitos en los mofletes sonrojados del pelirrojo— Tanto que hace un ratos me estabas besando una y otra vez, ¿No? —Murmura sobre los labios pomposos, pidiendo un silencioso permiso, siendo rápidamente aceptado por el moreno, quien juntos sus labios en un dulce baile, moviéndose en sintonía ya conocida para ellos, aumentando poco a poco la intensidad hasta quedarse sin aire.

— Una tortura absoluta a la cual me sometería siempre si eres tú, mí ruso oxidadizimo — Responde Horacio mientras recupera el aliento antes de volver a unir sus labios, y Volkov vuelve a sentirse en una nube, los labios cálidos de su pareja sumandole su aroma embriagante logran embobar por completo a su lobo interior, sintiendose pleno y tranquilo entre sus brazos, alegre de poder tener el privilegio de compartir su vida con su destinado, y más siendo alguien tan hermoso, por dentro y por fuera, cómo Horacio.

FIN

[theruinedking-rp]

21 datos sobre Kevin Zachariah Danforth.

La elección de su nombre es un tanto especial. Kevin proviene de una serie que acabé unas semanas antes de la creación de este personaje, Looking, y de la que quedé completamente enamorado y del personaje que lleva su nombre.

Por otro lado, Zachariah se me ocurrió viendo las películas de High School Musical, con el que comparte el nombre, Zeke, al que le gusta la repostería.

Por si nadie se ha dado cuenta al leer el expediente de Kevin, los títulos de la historia pertenecen a distintas canciones de High School Musical.

Vive una vida nómada. Él dice que los contratos los hace de un par de meses, usualmente, y el más extenso fue de seis, pero miente. Se va del piso porque quiere y cuando quiere, a veces antes, otras más tarde. 

Su familia puede pasar tiempo sin tener noticias de él, y en otros momentos tenerlo pegado a todas horas. Es bastante independiente en ese sentido. 

No tiene ningún reparo en mostrar carne, desnudarse en frente de cualquier persona. El pudor poco lo conoce, y la vergüenza menos todavía.

Es un inútil para la tecnología. Conoce lo básico de los teléfonos móviles, o incluso menos. Sabe mandar y leer mensajes por Arcanet, llamar a los contactos y, curiosamente, extraer las coordenadas del Google Maps para conocer los lugares de donde consigue las piedras que colecciona.

Le gusta la música. Adora la música. Su género favorito es el rock, aunque se amolda a todo tipo dependiendo de con qué personas esté. Tiene la aplicación de Spotify descargada en el móvil, aunque a veces ha llegado a desinstalarla por su torpeza con la tecnología. 

Relacionado con el punto anterior, la pasión por la música le llevó a tocar la batería y la guitarra. Aprendió él mismo aporreando mucho los platillos y rasgando las cuerdas, un autodidacta, y finalmente ha logrado ser partícipe de alguna banda de música con otros cazadores de la Orden.

Si nadie se ha dado cuenta, es un poco gay. El problema llega con la familia, y es que tiene bastante claro que debe proseguir con el legado familiar —y, a ser posible, biológico— y conformar un matrimonio con otra cazadora. ¿Pasará? Lo veremos en próximos capítulos.

Macarrones como forma de vida, bueno, pasta en general. No es demasiado cocinitas y tiende a comprar comida para llevar en muchas ocasiones.

Se gana la vida de diversas maneras, a parte del sueldo base que recibe por Arcana y sus trabajos. Entre esas maneras, se encuentra la de mesero, barman, y, a veces, pasea perros. 

A veces lleva barba, a veces se la quita. A veces se tinta, embeces va natural. No es una persona descuidada en el término de la palabra, pero sí que es verdad que no está muy pendiente de su físico.

Eso sí, el entrenamiento y su tableta que no sé lo quite nadie. Es muy deportista.

Su vehículo particular es su motocicleta, pero conduce también otro tipo de vehículos como coches, solo que no tiene uno propio.

En él recae una deuda de sangre que cada día que pasa lo atormenta más y más, tanto de manera física como onírica. Sus sueños son invadidos por engendros, en su día a día trata de acabar con los que se cruzan en su camino, todo son engendros, por todos lados. El problema está en que no sabe a quién se la debe y el por qué, espera descubrirlo pronto, o, por casualidad, que la persona a quien se la debe aparezca en su vida y se lo diga, pero no tiene muchas esperanzas en ello.

Porta a todos lados un anillo de plata que heredó de su padre, el mismo con el que le pidió matrimonio a Minerva. En él están grabada la “D” de su apellido.

Tiene tatuado en la parte superior del pectoral derecho un escudo que simboliza a su sede y dos espadas cruzadas. Esas dos espadas se las tatuó a posteriori, después de quedar gravemente herido durante una cacería.

Cuenta con una cantidad incontable de lunares y pecas en su espalda. Algunos ligues le han llegado a dibujar una estrella con ellos, y ahora la ve muy clara.

Otras marcas las puedes encontrar en su pierna derecha o en el costado izquierdo. Ambas cicatrices de guerra y de las que está muy orgulloso.

Con él, todo son extremos. O le caes bien o le caes mal. O le gusta o no le gusta. Difícilmente existe un punto intermedio, y le cuesta horrores reconocer sus errores, pero antes o después los reconoce y pide disculpas.

[acadefforma]

Los hábitos deportivos en España

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[damonnieves-blog]

Algunos loritos parlanchines

Aspecto brillante y colorido, la capacidad de copiar e imitar, altas habilidades mentales... no es sorprendente que los loros hayan ganado tanta popularidad. En la actualidad, existen más de 300 variedades de estas maravillosas aves, sobre las razas que se consideran las más capaces e inteligentes, hablaremos un poco en este artículo.

 Los loros han fascinado al hombre durante mucho tiempo, por lo que desde antiguo estas aves se han domesticado y han vivido junto con humanos, aunque no siempre en las mejores condiciones. Según las investigaciones de los historiadores, los antiguos indios fueron los primeros en enseñar a estas aves a hablar, luego llegó la moda de las aves exóticas a Europa. Por primera vez, fueron llevados a su tierra por Alejandro Magno, desde Grecia fueron llevados a Roma y al Nuevo Mundo. Debido a su capacidad para reproducir sonidos y el habla humana, las aves se consideraban sagradas. Incluso había loros especialmente entrenados en el Vaticano que hablaban palabras en varios idiomas, e incluso se creó un puesto honorario: el de cuidador de loros.

Enseñando a hablar a tu loro

Actualmente, muchas personas tienen este tipo de mascotas, pero no todas tienen suficiente tiempo y paciencia para enseñarles a hablar. Es más fácil enseñar a hablar a una ave desde pequeña que a un ejemplar adulto. Al elegir un loro, detenga la elección en el que se sienta tranquilamente en una jaula y escucha con interés su discurso, será mucho más problemático enseñar a las aves corriendo y salvajes.

Debes comenzar a entrenar al final del período de adaptación: elige un nombre melodioso para la mascota y repítelo con frecuencia. El aprendizaje será más rápido cuando el pájaro confíe en ti, se siente en tu hombro y coma de tus manos. El aprendizaje debe ser realizado por una sola persona, evite palabras largas y frases difíciles, no cambies a menudo la entonación. Detente en un tono tranquilo y 2-3 frases y díselas regularmente al loro, al principio no dejes que tu mascota vea la televisión o escuche la radio.

¿Qué razas de loros se consideran las más inteligentes en términos de onomatopeya y entrenamiento del habla?

Yaco

A pesar de que no es el color gris más atractivo, estas aves se distinguen por una gran capacidad mental. Su tierra natal es África occidental, los loros viven principalmente en los bosques. Los grises crecen hasta 35-42 cm. El Yaco aprende rápidamente el habla coloquial, en mascotas bien adiestradas alcanzan el intelecto de un niño de tres años, imitan las voces masculinas y femeninas, los sonidos de la naturaleza, el rugido de los animales y silban melodías. Los científicos estadounidenses han demostrado que los loros grises no solo memorizan palabras y frases, sino que también pueden dialogar. El género del gris realmente no importa, tanto los machos como las hembras se dejan entrenar bien.

 Amazonas

Esta especie incluye 25 especies que viven en América del Sur y Central. Se les considera uno de los mejores imitadores del habla, tienen una mayor habilidad para imitar que los Grises, sin embargo, en inteligencia son algo inferiores a él. Son cariñosos con una sola persona, tienen un carácter más amigable y toleran bien el cautiverio. En promedio, pueden aprender de 80 a 100 palabras y también hablar en oraciones cortas. Los loros amazónicos también pueden realizar trucos sencillos de circo, reproducir los tonos de instrumentos musicales, silbar melodías, imitar animales y sonidos de la naturaleza. Estos son de los pocos loros que no dudan en hablar en presencia de una persona, les encanta la atención a su persona. Las mejores opciones para mantener en cautiverio son las amazonas de cabeza blanca, de alas amarillas, de frente azul y roja, brasileñas y venezolanas.

Cacatúa

Son loros alegres, cuyo hábitat natural es Indonesia, las Islas Filipinas, Australia y Nueva Guinea. El tamaño de las aves es impresionante: de 30 a 70 cm, también hay muchas variaciones de color. Tienen un verdadero talento artístico: les encanta esponjar la cresta, bailar, y su poderoso pico se convierte en una verdadera herramienta con la que los loros roen varillas y abren cerraduras. En cuanto a la capacidad de hablar, las cacatúas son algo inferiores a sus dos hermanos descritos anteriormente, pero en la imitación no tienen igual. Las cacatúas rosadas y las cacatúas incas se prestan mejor al entrenamiento. Las cacatúas memorizan varias docenas de palabras y frases simples, pero reproducen los sonidos y melodías más extraños.

Guacamayo

Se le considera uno de los loros más grandes y al mismo tiempo dotados, aunque no recuerda tantas palabras como los loros anteriormente descritos; sin embargo, unas 20 las pronuncia de manera significativa y siempre al grano. Aún así, hay personas que han enseñado con bastante éxito 100 palabras y frases a sus guacamayos. Este orden incluye 15 especies, su esperanza de vida es de 80-100 años. Si el dueño trata bien a la mascota, le pagará con cariño, si el guacamayo se ofende, se vuelve agresivo. La voz del guacamayo es penetrante, por lo que no todos lo elegirán como ave. Los más populares son los guacamayos azul-amarillo, de alas verdes, jacintos y rojos: imitan perfectamente los sonidos (ladridos de perros, crujidos de puertas, etc.) y voces, melodías de silbidos.

Periquito

Una característica interesante de esta especie es que la mayoría de los machos hablan, mientras que las hembras prefieren estar en silencio. Los periquitos no pueden pronunciar palabras con claridad y en voz alta, sino que se parecen más a un gorjeo, pero el volumen de su vocabulario es impresionante: hasta 150 palabras. Los periquitos recuerdan bien la entonación de una voz humana, son capaces de imitarlos, silbar melodías, imitar el canto de los pájaros. A veces, incluso las hembras enriquecen su vocabulario con varias decenas de palabras, pero no obstante, los machos son preferibles para el entrenamiento.

Ninfa

Loros brillantes y sociables con una cresta divertida y plumaje blanco grisáceo. Si comparamos la ninfa con el periquito, este último habla más, pero las cacatúas ninfas pronuncian las palabras con mayor claridad. Los representantes de esta especie tienen la capacidad de hablar, pueden aprender a repetir palabras y oraciones, imitar sonidos, silbar melodías. La voz de las ninfas es bastante estridente y aguda, estos loros distorsionan el habla humana, las palabras se pronuncian con un chirrido característico. Estas mascotas no pueden dialogar, sino que ofrecen todo su repertorio de palabras al completo, independientemente de la situación.

Roselle

Una variedad bastante popular de loros, se adaptan fácilmente a las nuevas condiciones de vida, sin exigir mucho. Su capacidad para hablar es débil, las mascotas no recuerdan más de 10 palabras, la mayoría de las veces se limita a 2-5 palabras. Las rosellas tienen un hermoso canto, son capaces de imitar las voces de otras aves, los sonidos de la naturaleza, la mayoría de las veces recuerdan su nombre o el nombre del dueño y lo pronuncian. Las rosellas son bastante agresivas con otras aves, por lo que es mejor mantenerlas sólo con miembros de su familia. Las más populares son la rosella de cabeza pálida, mejillas de nuez, abigarrada, de cabeza negra y de vientre amarillo.

Por cierto, el loro más inteligente, incluido en el Libro Guinness de los Récords, pertenecía al tipo yaco gris. Su nombre era Alex y vivió 31 años. Alex sabía más de 400 palabras en diferentes idiomas, sabía cómo construir correctamente oraciones, tenía la capacidad de cantar y memoria musical. Alex fue entrenado por Irene Pepperberg de Arizona. Alex distinguió las formas geométricas, los colores, gran cantidad de objetos y podía leer sílabas. Su nivel de inteligencia coincidía con el de un niño de cinco años.

Entonces, queridos dueños de aves inteligentes emplumadas, ¡mostrad paciencia, cuidados y atención y sus mascotas os sorprenderán más de una vez!

[wildlyhardphilosopher-blog]

Entrenamiento simple del perro | Mira esto

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Entrenamiento simple del perro | Mira esto

Prepara a tu familia y a ti mismo para la responsabilidad de un cachorro. Si bien es increíblemente emocionante llevar a un cachorro nuevo a casa, también es muy importante que decidas los diferentes papeles que cada miembro de la familia jugará al entrenar a tu cachorro y las reglas que tendrás para él. La disciplina es clave y no solo para tu cachorro. CANWI Artículo siguiente mezzotint/Shutterstock.com © Copyright EL DEBATE. Todos los derechos reservados. José Manuel Leal R. Dominicana Hogar siguiente noticia noticia anterior Carpas Para empezar con esta técnica deberemos crear un vocabulario de gestos a los que más adelante cambiaremos por una palabra para enseñarle al animal. APP Vecino activo 16 abril, 2014 Abril 2015 (4) FLASH: CÓMO ENTRENAR A UN HÉROE Pagos El tiempo que pasas divirtiéndote con tu perro de raza pequeña puede servir también para iniciar un adiestramiento básico, es decir, fomentar y premiar el buen comportamiento e ignorar (sin castigar) los comportamientos no deseados. Con tiempo y paciencia, el buen comportamiento de tu perro de raza pequeña se convertirá en un hábito y disfrutaréis aun más del tiempo que paséis juntos. ES Entrena a tu cachorro para recostarse. Una vez que tu cachorro aprenda a sentarse, tiene que aprender a recostarse cuando se lo ordenes. Empieza con tu cachorro sentado. Nuevamente, ten una golosina lista. Debes tener a tu cachorro atado con una correa de forma que puedas controlar sus movimientos.[10] Aunque miles de personas lo practican, en Colombia esta disciplina no está definida con claridad. Así mismo, los dueños de perros tienen diferentes posturas sobre el objetivo o la necesidad de adiestrar un perro; algunos creen que el adiestramiento canino consiste en robotizar al perro, ó que solamente es para perros de trabajo o de deportes. Claudia Comparte este post! 🙂 Dale reglas claras a tu cachorro. El cachorro necesita reglas claras desde el primer día que llegue a tu casa. Debes hacer que las reglas sean fáciles de seguir. Por ejemplo, si no quieres que el cachorro esté en el segundo piso, coloca una barrera para escaleras. Si no quieres que tu cachorro te pida comida en la mesa, nunca le des comida de tu plato. Sujeta la golosina en donde tu cachorro pueda verla, en frente de su nariz. Es posible que quieras arrodillarte de forma que estés más cerca del suelo. The Amazon Book Review Por todo ello solo puedo darte las gracias y ojalá que otros dueños lean ésto y decidan llevar a sus perros a Yaakun, porque además de divertirse aprenderán a comunicarse mejor con nosotros. Cádiz con perros No lo castigues si algún día lo hace fuera del área que debe, llévalo a esa área. “House Training” (NECESIDADES) “El marginal 2”: hablan los Borges, los dueños del pabellón Algunas ideas sobre cómo afrontar la crisis cuando se tiene una empresa de adiestramiento Empieza con el pie derecho Páginas nuevas Entretenimiento Soluciones para todos Otros animales Blogs 1 de junio, 2015 Junio ​​2016 (5) West Highland Terrier – 11/04/2018 24 de julio, 2016 Es muy bueno que en esos primeros meses pasees con tu mascota por distintos sitios. No solo le va a enseñar cómo debe moverse por la ciudad, sino que verá que existen muchos tipos de personas, coches, bicis, carritos de bebés… Al principio, tu cachorro puede ser tímido, no te preocupes, cogerá seguridad en sí mismo muy rápido. 22 de febrero, 2018 Quitar y no poner. Gadgets y Tecnología Amor y Pareja Politica De Cookies 3 ¿Es recomendable su uso? DOG MANAGER ¿Qué es el éxito en adiestramiento comercial? Si quieres conocernos ¡Ven a visitarnos!! Sin ningún compromiso. Especialistas en adiestrar cachorros. Cualquiera de los anteriores Estos artículos te encantarán… DEPORTE (6) Muchas gracias!!! 13. “Marcarle al perro lo que no queremos que haga y premiar las conductas que queremos que se repitan: toda la educación se basa en esos dos criterios”, concluyó Ventura. Repite hasta que tu perro se aleje de la primera mano siempre que le digas: “Suelta”. Salamanca Yuri Kravchenko /Shutterstock.com EDUCAN, el enfoque Cognitivo-Emocional © Copyright 1997-2018 Dr. Joseph Mercola. All Rights Reserved. Herramientas, recursos y estrategias para sobrevivir a la era digital. Marzo 2013 (9) Sandalias Error de envío. Nutrición y vida sana 8 de septiembre, 2017 Libros, arte Respuesta al nombre. La duración es de 7 cursos de 45 minutos cada uno. Antropomorfismo, las medias verdades… Tripi Es importantísimo que en todo entrenamiento, siempre que nuestro perro cumpla con un objetivo, o con la orden que se le dio, se lo premie con alimento, un juego o una caricia. Obediencia. Perfeccionamiento 6. Quieto echado a punta de correa Adultos razas pequeñas Dog Training: para Android Contáctenos Ejercicios de agilidad para tu perro o cachorro Cómo empezar a hacer ejercicios de agilidad con un perro Leer más > Despacho gratis por compras sobre $50.000 Mejorar la convivencia en el hogar y con otras mascotas (Si las hay) Los peligros del juego del tirón ¿Por qué come mi perro hierba: principales causas y los métodos de prevención FRANCHISE El adiestramiento canino en positivo reúne un conjunto de técnicas del condicionamiento operante – es una forma de aprendizaje en donde el sujeto tiene más probabilidad de repetir una conducta que conlleva a algo positivo y menos probabilidad de repetir las que conllevan a algo negativo- y usa refuerzos positivos o recompensas, tales como comida, juegos o caricias. Para esto, es importante encontrar el estímulo qué más le gusta al perro, puesto que todos los perros son diferentes. Dentro de las ventajas del adiestramiento en positivo se encuentran: los resultados son confiables, no es necesario doblegar al perro y puede ser muy divertido tanto para el perro como para el dueño. Secciones También te puede interesar: Terms of Use La alimentación de tu perro en un horario hace que la evacuación sea más predecible y le permite ejercer un mayor control sobre la situación. Y entre más oportunidades le des a tu cachorro para que desarrolle esta habilidad, más rápido se educara. Soy entrenador físico de mujeres y niños y niñas 12369 Tu perro de raza pequeña es una mascota singular, llena de energía, jovialidad y curiosidad. Aunque tenga una gran personalidad, tiene un tamaño inferior al de muchos perros y eso quiere decir que sus necesidades son diferentes a las de los de razas grandes. Ventrix Educación de cachorros Nuestros perros específicamente seleccionados y entrenados son los facilitadores y motivadores en nuestras intervenciones. En la escuela canina de Izekan ofrecemos clases de adiestramiento canino en Barcelona de diferentes tipos. Podemos enseñarte a educar a un cachorro o si lo prefieres, nosotros mismos entrenaremos a tu perro. También organizamos sesiones colectivas con otros perros para aquellos a los que les cuesta socializarse. Deja a tu mascota en nuestras manos y verás que con nuestra ayuda conseguirá todo aquello que te propones. $0 Ahora que ya sabes todo lo que no hay que hacer, es hora de aprender como adiestrar un perro de forma efectiva. Lo primero que debemos hacer es hacerle saber a nuestro perro quien es el dueño, el líder o macho alfa de la manda, como prefiráis llamarlo. Os recomendamos encarecidamente leer el artículo:  Cómo dominar a mi perro. Hacerle entender a nuestro compañero que tu eres el macho alfa es fundamental tanto para adiestrarlo como para tener una correcta convivencia. ¿Qué vitaminas necesita tu perro? Las vitaminas adecuadas ayudan al organismo de tu perro a crecer y a repararse a sí mismo. Leer más > Paperback: 150 pages Rueda hasta el primer Congreso Nacional de Ciclismo 20 JULIO 2018 Mayo 2014 (89) ¡¡Bu!! ¿Algo más que el entrenador de perro debiera saber? Diversión y actividades juntos 8. Carolina Delgado Si sus patitas no están acostumbradas al pavimento puedes aplicarle un poco de vaselina para evitar la fricción. Evitar que tu canino coma, trague, rompa o se lleve objetos que estén en el piso, o que se caigan (Medicamentos, billetes, esferos, celulares, etc) 17/09/2017 14:50 Haz un shampoo para perros casero Para saber cómo se hace, puedes ver nuestro vídeo de la Academia de Adiestramiento. EDUCAN, Bocalán y los parecidos razonables. Las cosas no son tan graves 🙂 Comenzaste a enseñarle a tu cachorro a sentarse, pero no lo hace por mucho tiempo, y la mayoría de las veces sólo lo hace para ganarse un premio. Ahora, debes entrenarlo para que se quede en un lugar.

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fbq('track', 'ViewContent', content_ids: 'dogtraining.dknol', ); Esta página se ha visitado 450 612 veces. Honor your dog’s instincts  Paso 5: Puro Amor y amistad :). El filo de la navaja: razas y tendencias comportamentales. Evita los insultos o las descalificaciones para fomentar un ambiente en el que todos se sientan cómodos y libres, en definitiva, un tono que propicie la participación. Que permanezca en un lugar en casa mientras recibes visitas, cocinas, ves la tele, etc.. Antes que nada, si un cachorro es muy jovencito (hasta las 6 semanas), es normal que se haga pis. Es decir que a esa edad, ni le riñas, porque es muy pequeño. Pero si tu perrito ya tiene más de 10 semanas, podemos empezar a corregirle suavemente. Digestión Manuel Belgrano Estimula a tu cachorro diciendo su nombre en una voz entusiasmada. No apliques presión a la correa. Muéstrale el juguete al cachorro. Date palmadas en las rodillas. Continúa hablando en una voz alentadora. Ejercicios de obediencia canina: 27 Fotos inspiradoras de personas que mostraron qué significa la felicidad para ellos Contacto Guías de Patrimonio La elección de un cachorro Cuando todos parecen adorables, ¿cómo eliges el cachorro adecuado para tu casa? Leer más > Subir al regazo Almohadillas de entrenamiento del perrito 101 7 de junio, 2017 Test de Liakhoff. Nikolai Liakhoff nació en Odessa… La aventura formativa. Nombres de perros Nombre Este método es el mejor, desde nuestro punto de vista, ya que los castigos están exentos, además de que el perro se divierte mucho más, aprende más rápido y mejor y conseguiremos afianzar la relación con él. -Guia para la tenencia responsable de animales de compañía Entorno ¡Orgullo mexicano! Alegna González gana el oro en Mundial de Atletismo Sub-20 Entrenamiento de perros 2 años | Eche un vistazo a esto ahora Entrenamiento de perros 2 años | Echa un vistazo ahora Entrenamiento de perros 2 años | Consejos y consejos aquí Legal | Sitemap

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#33 Kynodontas [Canino] (2009) (Lanthimos)

Algunos fragmentos del estudio titulado “Tiranía y represión sexual: análisis textual de Canino / Kynodontas y Langosta / The lobster de Yorgos Lanthimos”, por Cristina Martínez Garín. 

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“Además de su hijo y dos hijas, podemos intuir la existencia de un segundo hijo varón que, o bien falleció recientemente, o bien huyó. Esto (...) es significativo en la película, puesto que podemos entender mejor la forma de actuar de los padres, la sobreprotección constante sobre sus hijos, por el miedo a perder a otro miembro de la familia. El comportamiento de los padres nos hace entrever un miedo al mundo contemporáneo atroz, por lo que deciden mediar la vida de sus hijos al completo haciéndoles creer que viven en otro mundo, el correcto.”

“El hijo conversa con el muro que delimita el exterior, que representa al hermano perdido. Representa al hermano perdido porque, al igual que el exterior, es lo desconocido, no se sabe qué ha sido de él. (...)  Es por ello por lo que el hermano envidia a su hermano perdido, porque él ha conseguido la liberación, mientras que el resto siguen esperando su momento.”

“La hermana menor no intenta competir, sino que imita los comportamientos de los demás hermanos, que están más próximos a la madurez. En este fotograma [Cortando los pies de una muñeca y gritando] vemos cómo adopta el papel de su hermana, pues está jugando a imitarla, y grita por el sufrimiento de su padre, que es un símil al dolor que supone la pérdida de un hijo. Podemos ver que la hermana simplemente mimetiza a su hermana si relacionamos el fotograma anteriormente mostrado con este que mostramos a continuación, en el que la hermana mayor corta las uñas de los pies al padre como ella corta las uñas de los pies a las muñecas.”

“El perro, por otra parte, resulta fundamental, puesto que es el que pretende sustituir al hermano perdido, por ello el padre aprovecha la oportunidad de culpar al gato, cuando tiene oportunidad, de su pérdida, puesto que el gato es el enemigo natural del perro, y esto podría tener sentido para que los hijos comprendieran la oposición. El gato como enemigo es un intento de mantener el control una vez más mediante el miedo, y que no vuelva a repetirse lo que sucedió con el hermano perdido, que es lo que realmente temen los padres, ya que sienten terror al pensar en la idea de un mundo en el no posean el control absoluto sobre lo que sucede en su familia perfecta. El padre, además pretende asemejar a sus hijos con el perro porque se puede domesticar.” 

“El padre obliga a su hijo a estar físicamente preparado para dicho acto, y esta dominancia se representa muy claramente en esta imagen: el hijo está desnudo preparándose físicamente para el fin que su padre espera de él de la forma que el dominador decide, ya que, una vez están en pleno acto sexual, podemos ver que el padre y el hijo actúan de la misma manera. Esta dominancia se refuerza por el hecho de que es el padre siempre el que lo inicia en el acto sexual. Él decide el momento y el lugar. Mostramos en los próximos dos fotogramas cómo comparten la misma postura sexual el padre y el hijo: [En ambos fotogramas, el hombre está arriba]” 

“Para el hijo el fin del coito no es el placer, por mucho que pueda sentirlo, sino satisfacer su mecanismo biológico de madurez como harían sus hermanas, por lo que el se limita a cumplir las exigencias de su padre. En cambio, para Christina, que vive en el mundo real, esto no es así, ella intenta buscar su placer por otras vías, aunque su finalidad es simplemente prostituirse a cambio de un dinero, se da cuenta de que puede sacar más beneficios gracias a los “niños”, que físicamente no son, pero sí mentalmente...

...Este es el motivo por el que comienza a entablar una relación con la hermana mayor, que mediante trueque, que es el mecanismo que utilizan los hermanos, accede a sus deseos. Christina así comienza a influir notablemente en el comportamiento de las hermanas. Al vivir encerrados todo el tiempo, cualquier estímulo exterior les provoca un gran impacto y pasa a ser lo más excitante que les ha pasado.”

“En la segunda escena (tercer y cuarto fotograma) están viendo una película pornográfica. Esto se debe a que son personajes alienados y necesitan un estímulo externo, no sienten un deseo real y deben basarse en otros elementos para conseguir excitarse. Ninguno muestra una expresión de placer o pasión por su pareja, al igual que sucede con su hijo y Christina, y no mantienen contacto visual directo en ningún momento. Esta pérdida del placer y del acto sexual por el mero hecho de practicarlo, es un acontecimiento que inculcan a sus propios hijos. Realizan las tareas mecánicamente, incluso en el sexo, y el amor no tiene cabida en ningún momento...

...Así pues, los hijos actúan instintivamente, y en ocasiones, se comportan más como animales que como personas. Pero esto no se aleja de la creencia del padre. Llama la atención el momento en el que el padre fija como amenaza al gato y obliga a todos a comportarse como perros, incluida su mujer.”

“El padre pretende mantener la situación de control desatada por la desaparición de su hijo con la ayuda y protección que promete el nuevo perro adiestrado. El padre se siente reconfortado con una familia que obedece a sus órdenes y que está bajo su control constante, y necesita reafirmar este control con la ayuda de un mecanismo externo que le ayude a solventar la situación de inestabilidad que la pérdida de su hijo supone para la familia, por ello necesita preparar el terreno y buscar nuevos mecanismos adoctrinadores, que en este caso, vienen de la mano del perro, por ello todos deben adecuarse al comportamiento que el animal tendrá, para que a los niños, que nunca han vivido con un perro, comprendan el comportamiento que tendrá el animal y les resulte natural llegado el momento.”

“La figura representativa de esta autocracia comienza con el reproductor, que enseña las nuevas palabras del día a los hijos. Los padres controlan todos los aspectos de su vida a su gusto, comenzando, como todo autoritarismo, con el adoctrinamiento. Cada día aprenden palabras nuevas, pero estas palabras son las que los padres eligen, y les atribuyen el significado que consideran. Los niños viven en un entorno incomunicado con el mundo real, y no tienen acceso a ningún tipo de cultura que no esté mediada por los padres.”

“Es llamativo el hecho de que la hija mayor conscientemente rompa las reglas arrancándose el canino pero no sea capaz de romper las reglas para simplemente salir de la casa. No es capaz de sobrepasar la barrera exterior del muro porque realmente sigue creyendo en aquello que se le ha inculcado aunque ha visto que hay más mundo fuera. El miedo sigue imperante porque durante toda su vida le han lavado el cerebro. Aunque intente abrirse un camino hacia la libertad, siempre tendrá pensamientos que la frenarán en cierto modo, porque es lo que le han enseñado.”  

“Por otra parte, podemos destacar el conocimiento que tienen los niños de su desconocimiento del mundo exterior y cómo lo intentan disimular para poder adaptarse en la sociedad externa, representada en Christina. Esto demuestra que realmente están interesados en el mundo exterior, porque les atrae la idea de lo desconocido, pero no son capaces de romper las reglas. Lo podemos ver en la siguiente escena [el hijo le pregunta a Christina qué es un zombie].” 

“Otro de los factores que representan este totalitarismo es el entrenamiento militar y racionamiento, característicos de este modelo. Los niños viven en un continuo entrenamiento en el que constantemente se les pone a prueba. Compiten entre ellos para ver quién es el mejor de todos, y se inventan juegos disparatados, fruto del aburrimiento. (...) Así pues, los niños acuden a nuevos juegos que siempre son meramente físicos, como puede ser aguantar la respiración en la piscina, ver quien aguanta más bajo agua caliente, pelearse con agua, quién se despierta antes tras intoxicarse, etcétera. Sus juegos más que educativos o divertidos son competitivos, fruto de la educación que han recibido y ese esfuerzo por ser siempre mejores, sobre todo físicamente, que es lo que más potencian con la competición de las pegatinas.”

“Además de los entrenamientos militares, también cuentan con conocimientos médicos básicos y de primeros auxilios. Y para motivarles, utilizan lo que nombramos anteriormente, las pegatinas que sirven como trofeos y se les entrega un reconocimiento en forma de premio por dicho esfuerzo, entre lo que se encuentra la elección de la actividad de entretenimiento nocturna (...) Además de estas actividades, que pueden ser, por ejemplo, ver la televisión, también realizan espectáculos para sus padres planificados de antemano. Esto cambia radicalmente cuando el comportamiento de la hija mayor cambia debido a la influencia del mundo exterior. Se sale del guion establecido por sus padres porque, influenciada por el cine, se da cuenta de existe una vida distinta [La escena del baile].” 

[mascotastraining]

Y el blog de Top Dog es…

Mi búsqueda delTop Dog Blogcomenzó hace un par de meses cuando decidí limpiar mis suscripciones a RSS feeds y correos electrónicos y buscar nuevos contenidos de entrenamiento canino en la web.  Mi objetivo era simple: Encontrar “MY” top 50 blogs de perros y añadirlos a mi feed de noticias RSS para que pudiera ver los últimos y más grandes artículos de perros y cachorros a través de la red.

Busqué en los principales motores de búsqueda, directorios y otras listas de los mejores xx de blogs de perros y se me ocurrieron más de 500 blogs y sitios web de perros.

Después de filtrar la lista de duplicados, raspadores y otros sitios indignos, llegué a mi lista final de 486 blogs de perros.  Dejé a un lado los blogs puramente personales e incluí principalmente sitios sobre adiestramiento de perros y cachorros, productos, eventos, rescates, adopciones y fotos.

Por cierto, estoy creando una lista separada de blogs de perros guía, de servicio y de asistencia, así que si quieres que te agreguen a esa lista, envíame un mensaje a través de nuestro formulario de contacto.

¿Quién es el blog de Top Dog?

Aquí está nuestra gran lista de 486 blogs de perros.

4 el amor de los animales A Dogs Beach La vida de un perro A Husky’s Life Un lugar para amar a los perros Un cachorro al que quiero Sobre Perros Acerca de Perros y Mascotas Acerca de Pets Absotively Perros AG Outloud Agilidad Nerd Perro Ahimsa Entrenamiento Blog de Alfie Todo sobre gatos y perros Toda la información sobre perros All Things Dog Blog Asociación Americana Humanitaria Sociedad Veterinaria Americana de Comportamiento Animal Adiestramiento de perros Andrea Arden Blog de Comunicación Animal Refugio para animales Animales de Arca Blog del perro del arte Pregúntele a la señora del perro Pregúntele a Spike en línea ASPCA Asociación de Asesores de Comportamiento de Mascotas Autor Mamá con perros Perro de Redención Automatizado Blog Avenida K9 Badrap Blog Perro de panadero Corteza alrededor de la ciudad Corteza ‘N’ Blog Corteza BBird’s GroomBLog Sea el cambio para los animales Detrás del Comportamiento Siendo Stray Benson J. Puppypaws Mejor Bully’s Mejor amigo de entrenamiento de perros Blog Mejores Comentarios de Mascotas Sólo Big Paws Blog Bio Spot Victims Blogeye Bloggy Doggies Bo Knows Bogart Handsome Devil Guerras fronterizas Bordersmith Stock Dogs Perro de Boulder Niño y Bebé Razas Perros Brian's Seeing Eye Puppy Blog Bridgets Cachorros Entrenamiento de perros Bright Spot Brutus el Francés Buster Canino Suministro A mi lado Canis Clicker Formación Perro de Montaña de Carolina Cata-Qué? Advertencia Blog de perros famosos Celebrity Dog Watcher Blog de Cesar Millan Charlie! Damas el Peek A Boo Criador de Cheeto Perro de chocolate Blog City Living Puppy Nariz fría Foto Cold Wet Nose Blog Perros de Traje Critter Minute Animales curiosos Perros Lindos Cute Puppies Perro salchicha diario /> Croquetas diarias Cuentos de Daisy Mae Perro bailarín Blog David El Entrenador de Perros Dawg Business Dennis Da Vizsla Bricolaje de perros Haga su negocio Alergias en perros Alivio para las articulaciones de perros y gatos Mochila para perro Blog Perro Bliss Perro Blog Perro Blog Catálogo de razas de perros Razas de perros info Lista de razas de perros Perro Cacher Cuidado de perros Journey Perro Círculo Cupones para perros Cupones para perros Entrenamiento en jaulas para perros Diarios de perros Directorio de perros Perro Perro Gato Blog Perro Come Doug Asesor de alimentos para perros Chat para perros Chat Comida para perros Perro Furminator Perro Gonnit Guías de perros Guías de perros Salud del perro Doc Casa del perro Arts Perro Jaunt Perro Amante’s Digest Revista para perros Leche de Perra Alimento Natural para Perros Noticias de perros Cuidado de mascotas de perros Perro Reflexiones Separación de perros Ansiedad Perro Deletreado hacia adelante Perro Star Daily Productos para perros Perro de suministro Planet Tiempo del perro Perro volquete Entrenamiento de perros Entrenamiento de perros 4 Consejos Centro de Entrenamiento Canino Aula de adiestramiento de perros Cocina para perros Kitchen Blog Paseo del Perro DogCents Perro-perro Archivos para perros Pegado Idea para el perrito Perrito Stylish Perritos DoggieWoggie – All About Dogs Doggone Safe Blog de entrenamiento de perros Dogmantics Perros Blog Perros Don’t Look Both Ways Perro’s Eye View Guía de Tiempo de Diversión para Perros Perro Salud Perros En Duds Perros En Entrenamiento Perros Amor Correr Perros, gatos y basura de la que hablo. 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Top 50 Blogs de perros

No sólo compilamos esta lista monstruosa, sino que también miramos todos y cada uno de los blogs con la esperanza de llegar a nuestra listade los 50 mejores blogs de perros .   Suscríbete a nuestro feed RSS o suscripción por correo electrónico para que no te pierdas nuestra próxima serie en los 50 mejores blogs de perros de Internet.

Si tienes un blog de perros y no estás en la lista de este año, por favor déjame un comentario a continuación y nos aseguraremos de que te añadamos a la lista de los próximos añostop dog blog.

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Cómo ayudar a su pareja a superar la eyaculación precoz (EP) para siempre

¿Estás buscando Want Cure EP? Claro, en caso de que estés buscando detalles específicos de Ejaculation by Command, has venido al lugar adecuado. Tenemos otra cosa más para verte, estamos vendiendo este gran sitio muy difícil. ¡Estos días es la mejor tarde feliz! ¡Ahora hemos investigado con respecto a la eyaculación por comando para usted personalmente y nos encantaría escribir sobre nuestras recomendaciones junto con usted! No te pierdas la oferta particular que pretendías para la eyaculación por comando. Realmente no te gustaría pasar por alto esta oportunidad. El estándar del conocimiento presente en Want Cure EP puede ser muy bueno antes de todo lo que encontrará en el mercado hoy en día. Hola a todos, si aprendes. Climaxing rápido Instrucciones de tratamiento ¿Son las más prácticas? Una de las preguntas coherentes que oigo preguntar a los hombres será dónde puedo encontrar los mejores remedios para la eyaculación temprana. Efectivamente, la realidad es encontrar tratamientos para la eyaculación precoz, no es una actividad horrible.

El problema es encontrar una terapia efectiva que funcione y nunca te golpee por mucho dinero. En esta publicación a continuación, analice muchas de las soluciones que se van a utilizar ahora, y que revelaré el método clave que funcionó para mí personalmente y alivió mi climax inicial temprano. Al buscar la falta de tratamientos de control, sé que es posible que haya encontrado varios métodos para solucionar este problema. ¿Descubrirás todo a partir de cápsulas, desensibilizantes termes conseill? Algunos de estos tratamientos pueden proporcionarle algunos minutos más, pero en realidad no controla las causas reales de la eyaculación precoz. La red es más que probable debido a un exceso de luz natural anteriormente, es posible que haya entrenado su reflejo eyaculatorio para ayudar a eyacular de inmediato. Algunos otros métodos que se emplean es la técnica de ajuste. Esta técnica enseña a los hombres a participar durante el coito, como siempre, hasta que se sienta solo.

Cuando sientas que esto sucede, pídele a la chica que aplaste la punta del pene y la sostenga con respecto al tiempo que necesites hasta que ya no mires la necesidad de eyacular. La condición con esta opción es el hecho de que a muchos hombres se les informa de una erección mucho menos potente justo después de aplicar la técnica de la prensa, que puede ser tan embarazoso como la eyaculación temprana en sí. No todos tenemos la oportunidad de hablar sobre cada uno de los tratamientos de control que se ofrecen, por lo que hablaremos sobre lo que hice conmigo. Un plan llamado el entrenador de perros de la eyaculación es, con mucho, el éxito para mí personalmente. Ese es un programa de entrenamiento que me enseñó la mejor manera de controlar nuestra emoción antes de hacer el amor, y cómo pueden manejar mi reflejo eyaculatorio para que realmente pueda venir mientras yo también decido.

La verdad es que cualquier tratamiento que elija tomar se inscribe en uno de los cuatro enfoques de tratamiento: psicoterapia, medicamentos y desensibilización, terapia sexual o un "autotratamiento guiado" con un producto de información. Y como van los enfoques, no todos fueron creados iguales! Algunos producen mejores resultados y ofrecen mayor comodidad que otros. ¿Pero cuáles son estos? Bueno, al dar algunos consejos sobre los cuatro enfoques y discutir a grandes rasgos sus principales ventajas y desventajas, eso es precisamente lo que este artículo espera comenzar a arrojar luz. La principal ventaja de estos dos enfoques es que atacan el problema en más de una superficie, a nivel físico y, por lo tanto, tienden a producir resultados duraderos. Las mayores desventajas son que ambos pueden ser bastante costosos, largos e inconvenientes en términos de tratar de ajustar las citas a su agenda diaria. Este enfoque ofrece soluciones rápidas mediante el uso de píldoras que frenan la excitación sexual y los agentes desensibilizadores, como cremas, aerosoles y condones.

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¿Cómo Afecta La Testosterona En Los Perros?

En muchos contextos culturales, un hombre actual debe tener un alto nivel de habilidad sexual asociado con una gran libido. Es importante que seas escrupuloso con la técnica y realices el movimiento de levantamiento y bajada de la barra sin balancearla, pues no estarías trabajando los músculos que te interesa mejorar y definir. Controla la ingesta de cafeína estimulantes que es positiva antes de los entrenamientos para rentabilizar más el esfuerzo pero que no debe entorpecer las horas de sueño, fundamentales para ganar músculo. Los resultados desafían la teoría de que los niveles de testosterona están controlados por genética raza. Testoultra es un suplemento pure recomendado para aumentar el deseo sexual en los hombres y mejorar su rendimiento en la cama. Aunque siempre recomendamos consultar con un profesional de la salud la aptitud física antes de comenzar a consumir un suplemento, he aquí alguna información que debe conocer acerca de TestoUltra. Realizado con extracto natural de plantas, Testo Extremely deja a los hombres libres de sufrir efectos secundarios de preocuparse por aditivos artificiales y promueve los poderes curativos de remedios naturales alternativos. Solo puede lograrse un estímulo controlado para el aumento de masa si se gana fuerza en cada entrenamiento y se trabaja cada vez con mayor peso. No hay que confundir la fuerza con la masa muscular ya que una cosa no tiene porqué estar relacionada necesariamente con la otra, pero trabajar la fuerza sí que permite dar una sensación de mayor accesibilidad a las metas y de progreso además de que facilita el posterior desarrollo de los músculos. En esta Guía Completa encontrarás un método simple de solo three pasos que te permitirá aumentar tu testosterona de forma rápida y radical. En este artículo te voy a brindar four consejos muy importantes para que puedas seguir aumentando masa muscular con calidad. A grandes rasgos, los efectos de la testosterona en las mujeres están relacionados con ciertos aspectos del comportamiento y de su aspecto físico. Las píldoras mejoran el flujo de la sangre en los cuerpos cavernosos, lo que prolonga la erección y las erecciones más intensas debido al flujo de sangre correcto al pene. Para los hombres, uno de los mayores problemas que se está volviendo cada vez más común es el bajo nivel de testosterona. Debe descubrir y usar el suplemento más adecuado hecho de ingredientes a hundred% naturales conocidos por las propiedades de refuerzo masculino. Su capacidad de hacer más testosterona que es libre da a un hombre más vigor sexual. De hecho, lo que realmente debes hacer es concentrarte en ejecutar movimientos precisos, levantar el peso adecuado a tu condición e ir progresando poco a poco, con entrenamientos programados 4 5 días a la semana. Finalmente, otros estudios relacionados con el comportamiento sexual humano han encontrado una serie de asociaciones entre altos niveles de testosterona y un aumento de la masturbación, así como un aumento de las conductas consideradas como arriesgadas. Para quienes tienen un metabolismo rápido es más difícil seguramente ganar peso y retener las calorías extras. Entonces sí que estaremos siguiendo el primer precepto del Club de la Dieta para ganar muscular: comer mucho y bien. Así que es muy importante proporcionar al cuerpo suficiente agua, así como suficientes micronutrientes para mantener altos los niveles de testosterona. Vuestro cuerpo no quiere cambiar y no le importa ganar peso. Testoultra solamente se puede comprar online, desde su tienda oficial. https://disqus.com/home/discussion/channel-new/hombre_compras_skate_sb_zapatillas_nike_sb_skate_stefan_janoski_air_max_0cb68f/

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Cómo evaluar la compatibilidad entre perros para elegir un segundo perro

Es importante memorizar cómo elegir un segundo perro y avalar la compatibilidad entre perros y perras. Lo que determina  que su mascota acepte correctamente a un recién llegado depende de su vida, vigor, mercaderías, genética y rasgos de instinto, tamaño y personalidad; la relación es interminable.

Algunas razas de perros están más dispuestas a aceptar otros caninos (o gatos), mientras que otras pueden ser francamente peligrosas. La seguridad y el bienestar de su nuevo cría, así como las maravillas peludas adultas, deben abordarse antiguamente de traer al «chiquillo nuevo» a su casa y presentar a otros perros.

Consideraciones de raza

Aunque hay excepciones, las razas tipo terrier desarrolladas para perseguir a las «criaturas» pueden no ser capaces de controlar su instinto de perseguir y matar a su nuevo cría. Lebreles como afganos, galgos o Lebreles escoceses asimismo puede advertir la falta de perseguir criaturas que corren.

Se han desarrollado otras razas de perros para usar el comportamiento depredador, pero no llegan a matar.

Los perros pastores persiguen a corredores, ciclistas, ovejas y gatos, por ejemplo; es un instinto natural, así que prepárate para un entrenamiento cuidadoso si compartes tu vida con uno de estos ambiciosos.

Siempre hay excepciones, pero Kerry Blue Terriers, American Pit Bull Terriers y otras razas de perros agresivos pueden no usar correctamente con otro canino.

Sin requisa, la mayoría de los perros siguen el ejemplo del miembro de la tribu humana al que respetan, y si TÚ dices que el nuevo pequeño está correctamente, a menudo se acepta y respalda tu intrepidez.

El tamaño importa

Incluso los perros amigables pueden resultar peligrosos si hay una gran disparidad de tamaño entre las mascotas. Un perro de 80 libras podría sentarse accidentalmente sobre su cría Chihuahua o sobre la mascota más pequeña si el se vuelve demasiado fuerte.

En la otra pata, un bebé coloso de los Grandes Pirineos podría aporrear a tu anciana Lhasa Apso cuando la cría se abalanza sobre su cuerpo.

Estudie las razas y hable con profesionales para que le ayuden a tomar decisiones correctas. Puede funcionar, pero requiere más supervisión y cuidado de su parte.

Compatibilidad Del Perro 🐶♥️

Propensión sexual

Como regla normal de la «pata», lo mejor es designar una nueva mascota que sea más joven y del sexo opuesto a la mascota residente. Eso significa que si ya tiene un perro adulto vigoroso, presente una cría hembra.

Estas combinaciones resultan ser las menos amenazadoras para los perros residentes, por lo que no sienten que su autoridad se vea desafiada.

Los géneros y edades opuestos asimismo funcionan correctamente al presentar el nuevo cría a los gatos, porque cada uno quiere cosas diferentes de la vida. Un chiquillo micifuz residente que quiera «poseer», no alterará la preferencia de la nueva cachorra por administrar todos los juguetes.

No es puntual presentar una nueva mascota a TODOS los gatos y perros de su hogar a la vez. Las presentaciones deben hacerse con una mascota a la vez.

A veces es simpatía a primera vista, pero más a menudo, las mascotas tardan días o incluso semanas en memorizar a aceptar a los extraños. Si planifica con anticipación, puede designar la mejor cría tanto para usted como para las mascotas residentes que asimismo comparten su corazón.

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Nathaniel Wells, la alcaldesa Fischer quiere agradecerte que te hayas embarcado en esta aventura, que tiene como objetivo devolver la fama y belleza al pueblo. Tendrás la oportunidad de disfrutar de sus nuevos establecimientos, equipados para que cubran todas tus necesidades. Seas ya habitante del pueblo o un nuevo residente, este pequeño paraíso te hechizará con solo pisar sus calles de piedra y belleza natural. Esta resulta ser la oportunidad perfecta para que tu vida tome otro rumbo distinto, disfrútala, porque ahora ya eres un residente más.

¡Te damos la bienvenida, Cati! A partir de ahora cuentas con 24 horas para hacernos llegar la cuenta de tu personaje. De necesitar más tiempo, un mensaje bastará para que sea extendido. ¡Muchas gracias por tu interés en el proyecto!

USUARIO

Apodo: Cati

Pronombre: She/her

Edad: 26

Nivel de actividad: 5/10

Trigger: Incesto, pedofilia, violación.

Fun fact: removido.

PERSONAJE

Nombre: Nathaniel Wells

Edad: 32

Faceclaim: Jake Gyllenhaal

Ocupación: Encargado matutino en la Floristería Belaubt

Fecha de nacimiento: 3 de febrero

Tiempo que lleva en Wigston: 2 semanas

— De tres a cuatro adjetivos de personalidad: Antes del TEPT: +Animado, Carismático, Orgulloso, Protector. -Ambicioso, Individualista, Egoísta, Donjuán.

Tras el TEPT: +Trabajador, Dedicado, Protector, Metódico. -Inseguro, Solitario, Retraído, Taciturno.

— Cinco curiosidades/datos como MÁXIMO de su vida:

1. Nathan nació en Londres y vivió junto a sus padres y hermana menor hasta los 18 años, edad en la que decidió enlistarse en el ejercito. Aunque su familia jamás estuvo de acuerdo ante esa drástica decisión nadie pudo hacer cambiar de parecer al joven, quien tenía grandes aspiraciones y sabía que únicamente las conseguiría de esa manera. Tras casi dos años de capacitación y entrenamiento logró volverse piloto de las fuerzas especiales antes de alcanzar los 20, llenándose con ello de orgullo y ambición, deseando así ir poco a poco escalando hasta alcanzar un puesto mejor y ser el más hábil de su unidad.

2. Aunque en un comienzo imaginó que sería tarea sencilla entrar directamente en el campo de batalla fue otra cosa. Experimentar la guerra en carne propia jamás sería como verla a través de la televisión y las películas, no había duda de eso, pero sin importar cuán complejo fuera todo siguió encargándose de su trabajo y las ordenes de sus superiores para cumplir todas y cada uno de estas. Pese a que su idea inicial era superar a todos sus compañeros como típico piloto individualista le fue inevitable armar lazos con varios de los suyos, llegando a tener relaciones estrechas con otros pilotos quienes pasaron a ser sus hermanos.

3. Con los años que siguió ejerciendo como piloto tuvo muchas perdidas dolorosa, llevando consigo aquel pesar, el cual terminaría su carrera cuando alcanzó los 28 años. Al estar en plena misión tuvo la pésima idea de hacer una maniobra por su cuenta pensando que con ello podría engañar al enemigo y… fue un gran error, uno que casi le costó la vida si no hubiera sido por sus hermanos de unidad, quienes pese a tener familia dieron sus vidas para salvarlo. Para salvarlo a él y su gran egoísmo. Tras ver morir a sus camaradas y ser el principal responsable de ello fue dado de baja, perdidamente también en aquel acontecimiento su estabilidad emocional.

4.Tras volver a casa vivió casi 4 años con sus padres, intentando ir a terapia y buscar recuperar su vida como fuera, pero aunque puso todos sus intentos en ello y aunque tenía la compañía de Tara (una perro de servicio que le proporcionaron), no consiguió del todo su deseo. Ante lo bulliciosa que era la gran ciudad optó finalmente por alejarse de allí y evitar seguir siendo una molestia para sus progenitores, por lo que optó por mudarse a Alemania en donde vivía actualmente su hermana menor, la que no dudó en recibirle en su hogar junto a su encantadora Golden Retriever.

5. Entre los pasatiempos de Nathan esta pasear a Tara, escuchar música o hacer ejercicio; por lo general siempre busca mantener su mente ocupada en algo aunque eso le quite horas de sueño, ya que al dormir las pesadillas y la culpa no le dan un merecido descanso. Pese a haber llegado hace dos semanas a Wigston sigue ocupándose en sus terapias y yendo a grupos de apoyo para no ser una carga también para su hermana menor.

[erikfarina]

La Personalidad y Temperamento del Terranova El Terranova es conocido por su inteligencia, lealtad y dulzura. A pesar de que es un excelente perro guardián, su disposición apacible y dócil, hacen de él una excelente opción para un perro en la familia. Se cree que es un perro faldero, y ama poder apoyarse en la gente y se sientan en sus pies.  El Terranova es un perro salvavidas natural y puede ser un buen ayudante para los padres que tienen una piscina o disfrutar de llevar a los niños al lago o al mar, aunque nunca debe ser el único responsable de su seguridad. Que se diga que el Terranova no es perfecto, a pesar de su naturaleza heroica. Cualquier perro, no importa de cómo sea de agradable, pueden desarrollar niveles molestos de ladrar, cavar, y otros comportamientos indeseables si está aburrido, sin el adiestramiento o sin supervisión. Y cualquier perro puede tener una prueba en la vida de la adolescencia. En el caso del Terranova, los años adolescentes pueden comenzar a los seis meses y continuar hasta que el perro está aproximadamente en los dos años de edad. Debe empezar a adiestrar a su cachorro el día en que lo trae a casa. Incluso a las ocho semanas de edad, que es capaz de absorber todo lo que le puede enseñar. No espere hasta que tenga 6 meses de edad para comenzar el entrenamiento o usted tendrá un perro mucho más grande, más testarudo para tratar. Si es posible, pongase en manos de un profesional y conocedor de la raza, durante el tiempo de 10 a 12 semanas de edad, y mucha socialización. Sin embargo, tenga en cuenta que muchas clases del adiestramiento del cachorro requieren ciertas vacunas (como la tos de las perreras) para estar al día, y muchos veterinarios recomiendan una exposición limitada a otros perros y lugares públicos hasta que se hayan completado las vacunas cachorro (incluyendo la rabia, el moquillo y parvovirus). En lugar del adiestramiento, puede comenzar a adiestrar a su cachorro en su casa y a socializarlo entre familiares y amigos hasta que se completen las vacunas del cachorro. Por: Erik Farina #psicolmascot #etologo #etólogo #etologíacanina #etólogocanino #etologia #psicologiacanina #psicologocanino #adiestradorcanino (en Las Rozas De Madrid, Madrid, Spain) https://www.instagram.com/p/COuez0eFqB9/?igshid=mc3j6gfartcm