513 resultados para Homero Ilíada


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Contiene: T. I, Rhapsodia I-XII (301 p.) -- T. II, Rhapsodia XIII-XXIV (320 p.)

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La figura del retorno del héroe se ha repetido en la literatura durante siglos. La de un héroe en particular, Odiseo, también. Es así que en El viento en los sauces (The Wind in the Willows, 1908), la canónica novela de Kenneth Grahame, no es difícil encontrar similitudes, acercamientos, referencias o alusiones a Odisea. Desde el título del último capítulo "El retorno de Ulises" hasta sus personajes principales y las situaciones que experimentan, todo nos retrotrae a ese viaje al hogar que realiza el héroe que vuelve de la Guerra de Troya. Hay viaje, hay dificultades para continuarlo, hay peripecia, hay nostalgia, hay usurpadores del hogar que deben ser expulsados, hay regreso al fin, y hay gloria. Sin embargo, el escenario y el tiempo no son los mismos: ya no es el Mediterráneo clásico y sus islas, ni la Itaca ansiada, sino el Río y sus orillas, el "Bosque salvaje" y el "Ancho mundo", que se definen en un paisaje rural puramente inglés y de su época -el reinado de Eduardo VII, con su especial culto a la niñez, la nostalgia de la vida victoriana y las ansiedades causadas por los avances tecnológicos-. En el presente trabajo veremos que el protagonista tampoco es el mismo, sino que está partido en dos claros polos opuestos (aquí representados por el Topo y el Sapo), que hacían más humano al personaje homérico, al estar unificados, y en la novela que nos convoca comparten su amistad como dos entes independientes en la vida disipada de la campiña.

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In the present study, multilayer perceptron (MLP) neural networks were applied to help in the diagnosis of obstructive sleep apnoea syndrome (OSAS). Oxygen saturation (SaO2) recordings from nocturnal pulse oximetry were used for this purpose. We performed time and spectral analysis of these signals to extract 14 features related to OSAS. The performance of two different MLP classifiers was compared: maximum likelihood (ML) and Bayesian (BY) MLP networks. A total of 187 subjects suspected of suffering from OSAS took part in the study. Their SaO2 signals were divided into a training set with 74 recordings and a test set with 113 recordings. BY-MLP networks achieved the best performance on the test set with 85.58% accuracy (87.76% sensitivity and 82.39% specificity). These results were substantially better than those provided by ML-MLP networks, which were affected by overfitting and achieved an accuracy of 76.81% (86.42% sensitivity and 62.83% specificity). Our results suggest that the Bayesian framework is preferred to implement our MLP classifiers. The proposed BY-MLP networks could be used for early OSAS detection. They could contribute to overcome the difficulties of nocturnal polysomnography (PSG) and thus reduce the demand for these studies.