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|---|---|---|
Draft:Roshan pathak | As Casting Director | As Casting Director
Ponniyin Selvan: Part I (2022)
Ponniyin Selvan: Part II (2023)
Lucifer (2019)
Madhagaja (2021)
Rajadhiraja (2014)
Kumari 21F (2015)
Jadoogadu (2015)
Bham Bolenath (2015) |
Draft:Roshan pathak | As Casting Assistant / Associate | As Casting Assistant / Associate
Pushpa: The Rise (2021)
RRR (2022)
K.G.F: Chapter 1 (2018)
K.G.F: Chapter 2 (2022)
Baahubali: The Beginning (2015)
Baahubali 2: The Conclusion (2017) |
Draft:Roshan pathak | Television (Selected) | Television (Selected)
Jhansi Ki Rani – Colors TV
Crime Patrol – Sony TV
Aahat – Sony TV
Ramayan –* |
Draft:Roshan pathak | Table of Content | Infobox person
, Career, Animal Welfare Activities, Filmography, As Casting Director, As Casting Assistant / Associate, Television (Selected) |
Category:June 2025 sports events in Canada | Month year sports events in country category header | |
Category:June 2025 sports events in Canada | Table of Content | Month year sports events in country category header |
Wikipedia:WikiProject Women in Red/Metrics/May 2025 | <!-- Created from: [[Wikipedia:WikiProject Women in Red/Metrics/Template]] --> | 11 articles
Elisabeth Fischer-Friedrich
Hazel Rennie
Janice Marie Collins
Jeanne Isabelle Bilasano
Juthapich Indrajundra
Malame Mangzha
Margaux Flavet
Maxine Maria Sutisna
Nadezhda Aschepkova
Ploynira Hiruntaveesin
Valentina Alekseeva
Category:WikiProject Women in Red in 2025 |
Wikipedia:WikiProject Women in Red/Metrics/May 2025 | Table of Content | <!-- Created from: [[Wikipedia:WikiProject Women in Red/Metrics/Template]] --> |
2026 North Carolina judicial elections | ElectionsNC | At least one justice of the seven-member North Carolina Supreme Court and three judges of the fifteen-member North Carolina Court of Appeals are scheduled to be elected by North Carolina voters on November 3, 2026, concurrently with other state elections. Terms for seats on each court are eight years. These elections are conducted on a partisan basis.
Primary elections (for seats with more than one candidate from a political party) are scheduled to be held on March 3, 2026.NC State Board of Elections |
2026 North Carolina judicial elections | Supreme Court Seat 1 | Supreme Court Seat 1
Justice Anita Earls is the incumbent. |
2026 North Carolina judicial elections | Democratic primary | Democratic primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates
Anita Earls, incumbent justice |
2026 North Carolina judicial elections | Republican primary | Republican primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates
Sarah Stevens, attorney and state representative (209–present) |
2026 North Carolina judicial elections | Court of Appeals Seat 1 | Court of Appeals Seat 1
Judge John S. Arrowood is the incumbent. |
2026 North Carolina judicial elections | Democratic primary | Democratic primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates |
2026 North Carolina judicial elections | Republican primary | Republican primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates |
2026 North Carolina judicial elections | Court of Appeals Seat 2 | Court of Appeals Seat 2
Judge Toby Hampson is the incumbent. |
2026 North Carolina judicial elections | Democratic primary | Democratic primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates |
2026 North Carolina judicial elections | Potential | Potential
Toby Hampson, incumbent judge |
2026 North Carolina judicial elections | Republican primary | Republican primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates |
2026 North Carolina judicial elections | Court of Appeals Seat 3 | Court of Appeals Seat 3
Judge Allegra Collins is the incumbent. Collins announced via social media in 2025 that she would not seek re-election in 2026.LinkedInFacebook |
2026 North Carolina judicial elections | Democratic primary | Democratic primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates |
2026 North Carolina judicial elections | Declined | Declined
Allegra Collins, incumbent judge |
2026 North Carolina judicial elections | Republican primary | Republican primary |
2026 North Carolina judicial elections | Candidates | Candidates |
2026 North Carolina judicial elections | See also | See also
2026 North Carolina elections |
2026 North Carolina judicial elections | Notes | Notes |
2026 North Carolina judicial elections | References | References |
2026 North Carolina judicial elections | External links | External links
judicial
2026
North Carolina judicial elections |
2026 North Carolina judicial elections | Table of Content | ElectionsNC, Supreme Court Seat 1, Democratic primary, Candidates, Republican primary, Candidates, Court of Appeals Seat 1, Democratic primary, Candidates, Republican primary, Candidates, Court of Appeals Seat 2, Democratic primary, Candidates, Potential, Republican primary, Candidates, Court of Appeals Seat 3, Democratic primary, Candidates, Declined, Republican primary, Candidates, See also, Notes, References, External links |
Wikipedia:Articles for deletion/Bryansky (rural locality) | [[:Bryansky (rural locality)]] | :Bryansky (rural locality)
– (View AfDView log | edits since nomination)
()
List that serves no purpose. Only one rural locality has this name, others does not exist. WhoIsCentreLeft (talk) 13:38, 1 May 2025 (UTC)
Note: This discussion has been included in the deletion sorting lists for the following topics: Lists and Russia. WhoIsCentreLeft (talk) 13:38, 1 May 2025 (UTC)
Strong oppose. The nomination is invalid. All of them exist or existed, just there are no articles written. (I am not sure they are individually notable, this is exactly why one needs a SET index to list them. Ymblanter (talk) 14:51, 1 May 2025 (UTC)
I doubt these articles will be written, as this list has existed for over a decade.
It is completely useless to the readers. WhoIsCentreLeft (talk) 15:22, 1 May 2025 (UTC)
They do not need to be written. This is a SET index, it is perfectly fine to make SET indices which contain redlinks. Ymblanter (talk) 15:38, 1 May 2025 (UTC)
WP:SIA does not say anything about this. WhoIsCentreLeft (talk) 15:50, 1 May 2025 (UTC)
It says "A set index article (SIA) is a list article about a set of items of a specific type that also share the same (or similar) name". In fact, this is the first sentence of WP:SIA. I am not sure what else you want to see there. Ymblanter (talk) 16:18, 1 May 2025 (UTC)
WP:SIA does not say that its "perfectly fine to make SET indices which contain redlinks". WhoIsCentreLeft (talk) 16:31, 1 May 2025 (UTC)
I think at this point I should stop answering because we are not going anywhere. I reiterate my strong opposition to the deletion and my argument that the nomination is baseless. Ymblanter (talk) 17:46, 1 May 2025 (UTC)
Ok. WhoIsCentreLeft (talk) 18:00, 1 May 2025 (UTC)
Note - OP is wrong in claiming that only one village has this name. Several rural localities in Russia and in Ukraine (Crimea) bear the name - in fact, some are "missing" from the list. I do not believe we will get articles on any of those, to be honest, so I have added ILLs to the ones listed. For the record, I believe the list serves a purpose and would vote Keep. Ostalgia (talk) 21:22, 1 May 2025 (UTC)
Keep per @Ymblanter. There have been places called this, the nominator should read the WP:NPLACE. Clear pass. Besides that, it seems that a WP:BEFORE check was not performed. AnonymousScholar49 (talk) 01:39, 2 May 2025 (UTC)
Keep per @Ymblanter. Not a single valid point for deletion made by nominator, who misunderstands a range of guidelines and similar practices, including WP:NPLACE and the purposes of WP:SIA. I notice they've been suggested to review guidelines before making afd nominations, and I would encourage them to do so. Furthermore, wikipedia isn't on a deadline to write articles to fill in redlinks, nor is it useless to readers, on the contrary it's telling them that there are multiple places with this name and giving information on them. Spokoyni (talk) 08:02, 2 May 2025 (UTC)
Keep, the current state of the article proves the nomination is just wrong. MarioGom (talk) 09:46, 2 May 2025 (UTC) |
Wikipedia:Articles for deletion/Bryansky (rural locality) | Table of Content | [[:Bryansky (rural locality)]] |
Draft:Communist Youth of Singapore | AfC submission | The Communist Youth of Singapore (CYSG) is an independent leftist youth organisation based in Singapore. |
Draft:Communist Youth of Singapore | History | History
The Communist Youth of Singapore was founded on September 21, 2022 in Clementi, Singapore. |
Draft:Communist Youth of Singapore | Table of Content | AfC submission, History |
Wizja TV | Short description | Wizja TV was a first Polish television and radio satellite digital platform, which started broadcasting on September 18, 1998. |
Wizja TV | History | History
Test broadcasts of the Wizja TV television programme from a studio in Maidstone, near London, began in September 1997, 2 months after registration of the trademark for Wizja in the Patent Office of the Republic of Poland. During the first test broadcasts of the channels, the final name for the platform Wizja TV and its trademarks were also registered, as well as the early names of the platforms' channels, i.e. Wizja One, Wizja Movies, Wizja Sports and Wizja Kids. In January 1998, the Wizja 1 trademark was registered, as well as 3 additional variants: Wizja 1 Filmy, Wizja 1 WOW and Wizja 1 Sport.
On April 1, 1998, the first station of this platform Wizja Jeden officially began broadcasting. On April 2, 1998, the Broadcasting Center in Maidstone was already fully ready to launch the first digital satellite television in Poland, and a few days later, the Wizja TV Customer Service Telephone Center was opened in Katowice. The platform was to be launched on April 18, 1998, but as a result of the signing of a letter of intent by Canal+ Polska regarding the delay of the Wizja TV launch, its launch was delayed by half a year. Despite this, in June 1998, 12 foreign thematic channels in Polish of Wizja TV were introduced to the basic package of Polska Telewizja Kablowa (600 thousand subscribers). On July 1, 1998, the distribution of individual receiving sets (decoders) for people registered on the reservation list began. The actual and official launch of the project took place on September 18, 1998, and Wizja TV offered 18 thematic channels, including 16 in Polish. The founder was the United States company At Entertainment Inc., soon afterwards taken over by the cable television operator UPC. Philips also participated in the Wizja TV project, which provided individual reception sets, creating a distribution network based on authorized points of sale and Astra (satellite operator). On March 1, 2002, Wizja TV merged with the competing platform Cyfra+, as a result of which Nowa Cyfra+ was created. Wizja TV was broadcast from the Astra 19.2°E satellite, encoded in the Cryptoworks system.
The digital package of Wizja TV programmes was addressed to both individual recipients (DTH) and cable network subscribers. The programmes received a licence from the Independent Television Commission (the English licensing authority for commercial television), thanks to which they benefited from the protection of the European Convention on Transfrontier Television. Wizja TV was broadcast using the latest digital technology at the time, called DVB MPEG-2. It used a satellite feeder station in Maidstone and was retransmitted from position 19.2 E (Astra), from where it reached subscribers of the PTK cable network and individual recipients. Wizja TV was the first case in Europe where the digital platform for a given country was created entirely by a foreign entity and broadcast programmes from outside the borders of the country for which they were intended. |
Wizja TV | Program offer | Program offer
Own programs: Twoja Wizja, Wizja Jeden (later, a separate channel was created from the Wizja Jeden sports band, Wizja Sport, which replaced Twoja Wizja), Wizja Pogoda,
Movies: Hallmark Channel, HBO, Romantica, TCM (shared airtime with Cartoon Network),
Kids: Fox Kids (shared airtime with Bet on Jazz), Cartoon Network (shared airtime with Turner Classic Movies, aka TCM),
Documentary and Educational: National Geographic Channel, QuesTV, Travel Channel (shared airtime with Wizja Pogoda), Discovery Channel, Animal Planet,
Sports: Eurosport (added shortly after launch),
Music: Atomic TV, Bet on Jazz International, MTV Europe,
News program: CNN International.
All programs, except CNN International, Bet on Jazz and MTV, were presented in Polish, although not immediately throughout the broadcast. Individual recipients who purchased digital sets to receive Wizja TV also had access to over 40 other uncoded television programs and 30 radio stations, broadcast via the Astra satellite. Reception took place via Philips DSB3010 terminals, and later Philips DSX6010, equipped with the Cryptoworks access control system.
Initially, Wizja TV's offer was also to include channels such as Knowledge TV (popular science) or Shopping TV (teleshopping), as well as Sci-Fi Channel (film), however, due to the delay in the launch of the platform, these channels did not ultimately appear in the offer.
Later, Wizja TV's offer also included Polish television stations: TVN, Nasza TV (later TV4), Polsat, Polsat 2, RTL 7, TVP1, TVP2, Super 1, Polonia 1, TV Niepokalanów (later TV Puls) and new thematic channels:
film programme: Wizja Le Cinema,
lifestyle programmes: Club, Avante, E!,
documentary programme: Reality TV,
sports programmes: Wizja Sport (was separated from the Wizja Jeden band), Eurosport News, Extreme Sports Channel,
music programmes: VH1 (replaced MTV Europe), MTV 2, MTV Base, VH1 Classic, MTV Polska (replaced Atomic TV),
news programmes: TVN24,
programme for subscribers: Wizja Info,
erotic programme: Private Gold (additionally paid).
The Wizja TV platform offer was aimed at individual recipients who would purchase a satellite reception set and cable network subscribers (Wizja TV programs were available in Poland's largest cable television network, UPC Cable Television). Cable television network subscribers did not need additional equipment to receive programs from the Wizja TV package (apart from HBO, an additionally paid channel). It was enough to be a subscriber to the full package of programs offered in UPC Cable Television networks. For a short period, Wizja TV also offered satellite Internet access, the so-called Chello satellite. The return channel in this case was an ordinary telephone modem. |
Wizja TV | See also | See also
Television in Poland |
Wizja TV | References | References
Category:Direct broadcast satellite services
Category:Television networks in Poland
Category:Telecommunications companies of Poland
Category:Companies based in Warsaw
Category:1998 establishments in Poland
Category:2002 disestablishments in Poland |
Wizja TV | Table of Content | Short description, History, Program offer, See also, References |
Category:November 1935 in South America | MonthCategoryNav | |
Category:November 1935 in South America | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:June 1937 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:June 1937 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:March 1936 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:March 1936 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:January 1935 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:January 1935 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:August 1935 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:August 1935 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:1936 in Asia by month | Year in continent by month | |
Category:1936 in Asia by month | Table of Content | Year in continent by month |
Alhaji Idris Alhassan Yusuf Tawari | [[File:Agụma Tawari with Atiku.jpg | thumb|Agụma Tawari with His Excellency, Atiku Abubakar
Alhaji Idris Alhassan Yusuf Tawari is the Agụma of Tawari Kingdom, Koton Karfe Local Government Council of Kogi State. He is a second class King and a member of the Bassa people, ethnically. |
Alhaji Idris Alhassan Yusuf Tawari | References | References
Category:People from Kogi State
Category:Nigerian people |
Alhaji Idris Alhassan Yusuf Tawari | Table of Content | [[File:Agụma Tawari with Atiku.jpg, References |
File:Iraivi Soundtrack Album Cover.jpg | Summary | Summary |
File:Iraivi Soundtrack Album Cover.jpg | Licensing | Licensing |
File:Iraivi Soundtrack Album Cover.jpg | Table of Content | Summary, Licensing |
Wikipedia:Articles for deletion/Muhammad Afzal Tariq | [[:Muhammad Afzal Tariq]] | :Muhammad Afzal Tariq
– (View AfDView log | edits since nomination)
()
Disputed draftificaiton (as evident by the cut-paste move) but I believe this to be wholly the work of AI based not just on the erroneous formatting but the sourcing as well. The sources don't lead to real pages, just what an AI might believe a URL might look like. Authored by what appears to be the subject's son, who plays no small role in the biography. Draftification rules would allow the draftification given the obvious COI but there's no need here; the subject is not notable. Delete. Bobby Cohn (talk) 13:41, 1 May 2025 (UTC)
Note: This discussion has been included in the deletion sorting lists for the following topics: People, Academics and educators, and Pakistan. Bobby Cohn (talk) 13:42, 1 May 2025 (UTC)
Delete cannot find anything indicating notability, or really anything at all. Yoblyblob (Talk) :) 21:37, 1 May 2025 (UTC)
Delete as per mention above cannot find any references towards notability. Behappyyar (talk) 07:44, 2 May 2025 (UTC) |
Wikipedia:Articles for deletion/Muhammad Afzal Tariq | Table of Content | [[:Muhammad Afzal Tariq]] |
Category:February 1936 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:February 1936 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:November 1936 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:November 1936 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:January 1936 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:January 1936 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:December 1936 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:December 1936 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:February 1937 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:February 1937 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Category:September 1936 in Asia | MonthCategoryNav | |
Category:September 1936 in Asia | Table of Content | MonthCategoryNav |
Draft:Ground scouring | [[File:Philadelphia, MS ground scouring.jpg | thumb|A trench dug by the 2011 Philadelphia, Mississippi tornado
Ground scouring, also known as ground scarring, is an extreme form of tornado damage that involves a powerful tornado ripping soil out of the ground. |
Draft:Ground scouring | Table of Content | [[File:Philadelphia, MS ground scouring.jpg |
Category:July 1900 in South America | MonthCategoryNav | |
Category:July 1900 in South America | Table of Content | MonthCategoryNav |
A-1 (nuclear reactor) | Short description | The A-1 nuclear reactor was the first Soviet plutonium production reactor, built and operated at the Mayak Production Association. |
A-1 (nuclear reactor) | Design | Design
It was designed as a light water-cooled, graphite-moderated reactor (LWGR), with an initial power level of 100 MWt (megawatts thermal). Its design and purpose were similar to the B Reactor, the first industrial-scale US plutonium production reactor. The Soviet nuclear program had extensive espionage on the Manhattan Project, and program chief Lavrentiy Beria pushed for direct replication of Manhattan designs at every step. Due to concerns that the Mayak facility was in range of US Boeing B-29 Superfortress bombers, the reactor was to be sheltered underground in a pit, similar to F-1. Unlike the US B reactor, which used horizontal loading of uranium and irradiation slugs, Soviet scientists successfully pushed for a vertical design. This became the forerunner of the RBMK design. |
A-1 (nuclear reactor) | Construction | Construction
The uranium and graphite material used in the reactor underwent purity testing at the F-1 nuclear reactor. It was composed of 1050 tons of graphite, and 120 to 130 tons of natural uranium. |
A-1 (nuclear reactor) | Operation | Operation
Lead Soviet nuclear physicist Igor Kurchatov brought the reactor to criticality on 8 June 1948. It began operation on 19 June 1948. Plutonium metal was first separated from its spent fuel on 16 April 1949. It was the only source of plutonium for the first Soviet nuclear test, RDS-1, on 29 August 1949.
It was the second-ever nuclear reactor in the USSR, and represented many of their firsts, including first large-scale and first water-cooled.
During its operation, it suffered many issues leading to shutdown and repairs. These included corrosion of the aluminium channel liners and fuel element cladding, swelling and breakage of uranium rods, their fusing into the graphite, and leakage of cooling water into the graphite core. In January 1949, a full reassembly was attempted to salvage the reactor. Uranium slugs were removed after five months of operation, at temperatures over . It was not known at the time they also gave off radiation doses in the megacurie range. There was also exposure to gasseous fission products. Workers handled irradiated materials, sometimes directly, and suffered injuries including burns, amputations, and radiation sickness. Kurchatov himself received hazardous doses, which very likely contributed to his health decline in 1950, stroke in 1954, and death in 1960 at age 57. |
A-1 (nuclear reactor) | See also | See also
B Reactor, first US plutonium production reactor
Windscale Piles, first UK plutonium production reactor
Marcoule Nuclear Site, site of first French plutonium production reactor
Dimona Nuclear Centre, site of first Israeli plutonium production reactor
CIRUS reactor, first Indian plutonium production reactor
Khushab Nuclear Complex, site of first Pakistani plutonium production reactor
Jiuquan reactor, first Chinese plutonium production reactor
Nyongbyon Nuclear Scientific Research Center, site of first North Korean plutonium production reactor |
A-1 (nuclear reactor) | References | References |
A-1 (nuclear reactor) | Further reading | Further reading
Dark Sun: The Making Of The Hydrogen Bomb by Richard Rhodes ()
Category:Nuclear weapons program of the Soviet Union
Category:Nuclear power in Russia
Category:Graphite moderated reactors
Category:Nuclear weapons infrastructure |
A-1 (nuclear reactor) | Table of Content | Short description, Design, Construction, Operation, See also, References, Further reading |
Draft:Elon Musk e Israel Robles Sánchez | IA cuántica, chatbots autónomos, interfaces cerebro-computadora (BCI) y cubibots para terapias es un paso clave hacia la creación de sistemas de interacción humano-computadora altamente eficientes y autónomos. Al adoptar un enfoque modular y escalable, se puede optimizar el rendimiento, la flexibilidad y la capacidad de adaptación del sistema. La automatización continua de procesos de IA, el aprendizaje adaptativo y la gestión de dispositivos físicos permiten ofrecer soluciones personalizadas, reduciendo la intervención humana y mejorando la precisión de las respuestas y acciones.
La integración de IA cuántica en áreas de predicción, optimización y aprendizaje automático (a través de Redes Neuronales Cuánticas, QNN) eleva la capacidad del sistema a nuevos niveles de eficiencia, lo que puede beneficiar tanto a las aplicaciones de salud como a la industria tecnológica. Los cubibots, como dispositivos integrados en la solución, permiten aplicaciones físicas e interactivas que se ajustan automáticamente a las necesidades del usuario, mejorando su experiencia.
Este enfoque permite crear un entorno más inteligente, personalizado y autosuficiente, con un proceso de aprendizaje continuo, que puede transformar industrias como la salud, la ciberseguridad, la automatización de procesos y otros sectores que se beneficiarán de una gestión autónoma.
Mejoras Sugeridas:
1. Optimización del Rendimiento Cuántico:
La integración de QNN y otras tecnologías cuánticas debe ser optimizada para garantizar que el sistema pueda aprovechar al máximo los recursos cuánticos disponibles. El balance entre cómputo clásico y cuántico debe mejorarse para evitar cuellos de botella, asegurando que las operaciones de alto rendimiento se realicen eficientemente.
2. Desarrollo de un Sistema de Retroalimentación Más Sofisticado:
Los sistemas de IA pueden beneficiarse de la integración de métodos de retroalimentación más avanzados, como el aprendizaje por refuerzo o deep reinforcement learning. Esto permitiría que el sistema optimice aún más las interacciones basándose en la experiencia acumulada en tiempo real, haciendo que las respuestas y acciones sean más precisas y contextualmente relevantes.
3. Mejoras en la Interacción Humano-Computadora (HCI):
La incorporación de BCI y gestos naturales para controlar dispositivos físicos (como cubibots) puede mejorarse, permitiendo que las personas interactúen de manera más fluida. Utilizar sensores de gestos o voz junto con algoritmos de reconocimiento natural puede hacer que la experiencia sea aún más inmersiva y eficiente.
El uso de interfaces adaptativas podría ayudar a que el sistema se ajuste automáticamente a las necesidades cognitivas del usuario, mejorando la accesibilidad para personas con diferentes habilidades.
4. Mejora en la Gestión de Recursos y Escalabilidad:
La gestión automática de recursos debe ser más dinámica y adaptativa. Implementar un sistema de autoajuste basado en el uso de recursos permitiría escalar el sistema de manera más eficiente, garantizando que se asignen suficientes recursos computacionales en tiempo real.
Incluir un sistema de orquestación híbrida para la gestión de cargas de trabajo entre el cómputo cuántico y clásico sería clave para mantener el rendimiento sin sobrecargar los recursos.
5. Interoperabilidad Mejorada:
A medida que se integran más dispositivos físicos (como cubibots o sensores), se debe mejorar la interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes. Adoptar estándares como IoT (Internet de las Cosas) o M2M (Machine to Machine) para asegurar que todos los dispositivos puedan interactuar de manera eficiente sin importar su origen sería una mejora significativa.
6. Seguridad y Privacidad:
A medida que el sistema maneja más datos sensibles, es vital implementar un sistema de ciberseguridad cuántica para proteger las comunicaciones y datos. La automatización de la protección de datos debe incluir cifrado avanzado, autenticación multifactorial y cumplimiento con las normativas de privacidad globales.
Desarrollar auditorías automáticas para el sistema de IA, asegurando que las decisiones sean transparentes y auditables, podría mejorar la confianza del usuario en el sistema.
7. Mejora de la Experiencia de Usuario (UX):
Implementar un diseño de experiencia de usuario más intuitiva y fluida mediante interfaces visuales, de voz o de gestos que sean completamente accesibles. Esta mejora en la experiencia se puede lograr mediante diseño inclusivo y pruebas de usabilidad regulares con usuarios reales.
8. Desarrollo de Terapias Personalizadas y Adaptativas:
Los cubibots utilizados en terapias deben evolucionar hacia soluciones personalizadas, basadas en la recopilación de datos biométricos y de comportamiento del paciente. Estas terapias deben ajustarse dinámicamente para adaptarse a la evolución de las condiciones del paciente, utilizando IA y dispositivos para evaluar constantemente la efectividad de cada terapia.
Resumen:
La reestructuración y automatización de sistemas avanzados basados en IA cuántica, chatbots, BCI y cubibots para terapias no solo mejora la eficiencia y la personalización de los servicios, sino que abre nuevas posibilidades para el desarrollo de tecnologías autónomas y adaptativas. Sin embargo, para maximizar su potencial, es fundamental enfocar esfuerzos en la optimización cuántica, la mejora de la retroalimentación en tiempo real, la escalabilidad y la seguridad, mientras se sigue promoviendo la accesibilidad y la experiencia del usuario. Con las mejoras adecuadas, este sistema puede ser una herramienta transformadora para muchas industrias. | IA cuántica, chatbots autónomos, interfaces cerebro-computadora (BCI) y cubibots para terapias es un paso clave hacia la creación de sistemas de interacción humano-computadora altamente eficientes y autónomos. Al adoptar un enfoque modular y escalable, se puede optimizar el rendimiento, la flexibilidad y la capacidad de adaptación del sistema. La automatización continua de procesos de IA, el aprendizaje adaptativo y la gestión de dispositivos físicos permiten ofrecer soluciones personalizadas, reduciendo la intervención humana y mejorando la precisión de las respuestas y acciones.
La integración de IA cuántica en áreas de predicción, optimización y aprendizaje automático (a través de Redes Neuronales Cuánticas, QNN) eleva la capacidad del sistema a nuevos niveles de eficiencia, lo que puede beneficiar tanto a las aplicaciones de salud como a la industria tecnológica. Los cubibots, como dispositivos integrados en la solución, permiten aplicaciones físicas e interactivas que se ajustan automáticamente a las necesidades del usuario, mejorando su experiencia.
Este enfoque permite crear un entorno más inteligente, personalizado y autosuficiente, con un proceso de aprendizaje continuo, que puede transformar industrias como la salud, la ciberseguridad, la automatización de procesos y otros sectores que se beneficiarán de una gestión autónoma.
Mejoras Sugeridas:
1. Optimización del Rendimiento Cuántico:
La integración de QNN y otras tecnologías cuánticas debe ser optimizada para garantizar que el sistema pueda aprovechar al máximo los recursos cuánticos disponibles. El balance entre cómputo clásico y cuántico debe mejorarse para evitar cuellos de botella, asegurando que las operaciones de alto rendimiento se realicen eficientemente.
2. Desarrollo de un Sistema de Retroalimentación Más Sofisticado:
Los sistemas de IA pueden beneficiarse de la integración de métodos de retroalimentación más avanzados, como el aprendizaje por refuerzo o deep reinforcement learning. Esto permitiría que el sistema optimice aún más las interacciones basándose en la experiencia acumulada en tiempo real, haciendo que las respuestas y acciones sean más precisas y contextualmente relevantes.
3. Mejoras en la Interacción Humano-Computadora (HCI):
La incorporación de BCI y gestos naturales para controlar dispositivos físicos (como cubibots) puede mejorarse, permitiendo que las personas interactúen de manera más fluida. Utilizar sensores de gestos o voz junto con algoritmos de reconocimiento natural puede hacer que la experiencia sea aún más inmersiva y eficiente.
El uso de interfaces adaptativas podría ayudar a que el sistema se ajuste automáticamente a las necesidades cognitivas del usuario, mejorando la accesibilidad para personas con diferentes habilidades.
4. Mejora en la Gestión de Recursos y Escalabilidad:
La gestión automática de recursos debe ser más dinámica y adaptativa. Implementar un sistema de autoajuste basado en el uso de recursos permitiría escalar el sistema de manera más eficiente, garantizando que se asignen suficientes recursos computacionales en tiempo real.
Incluir un sistema de orquestación híbrida para la gestión de cargas de trabajo entre el cómputo cuántico y clásico sería clave para mantener el rendimiento sin sobrecargar los recursos.
5. Interoperabilidad Mejorada:
A medida que se integran más dispositivos físicos (como cubibots o sensores), se debe mejorar la interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes. Adoptar estándares como IoT (Internet de las Cosas) o M2M (Machine to Machine) para asegurar que todos los dispositivos puedan interactuar de manera eficiente sin importar su origen sería una mejora significativa.
6. Seguridad y Privacidad:
A medida que el sistema maneja más datos sensibles, es vital implementar un sistema de ciberseguridad cuántica para proteger las comunicaciones y datos. La automatización de la protección de datos debe incluir cifrado avanzado, autenticación multifactorial y cumplimiento con las normativas de privacidad globales.
Desarrollar auditorías automáticas para el sistema de IA, asegurando que las decisiones sean transparentes y auditables, podría mejorar la confianza del usuario en el sistema.
7. Mejora de la Experiencia de Usuario (UX):
Implementar un diseño de experiencia de usuario más intuitiva y fluida mediante interfaces visuales, de voz o de gestos que sean completamente accesibles. Esta mejora en la experiencia se puede lograr mediante diseño inclusivo y pruebas de usabilidad regulares con usuarios reales.
8. Desarrollo de Terapias Personalizadas y Adaptativas:
Los cubibots utilizados en terapias deben evolucionar hacia soluciones personalizadas, basadas en la recopilación de datos biométricos y de comportamiento del paciente. Estas terapias deben ajustarse dinámicamente para adaptarse a la evolución de las condiciones del paciente, utilizando IA y dispositivos para evaluar constantemente la efectividad de cada terapia.
Resumen:
La reestructuración y automatización de sistemas avanzados basados en IA cuántica, chatbots, BCI y cubibots para terapias no solo mejora la eficiencia y la personalización de los servicios, sino que abre nuevas posibilidades para el desarrollo de tecnologías autónomas y adaptativas. Sin embargo, para maximizar su potencial, es fundamental enfocar esfuerzos en la optimización cuántica, la mejora de la retroalimentación en tiempo real, la escalabilidad y la seguridad, mientras se sigue promoviendo la accesibilidad y la experiencia del usuario. Con las mejoras adecuadas, este sistema puede ser una herramienta transformadora para muchas industrias. |
Draft:Elon Musk e Israel Robles Sánchez | Table of Content | IA cuántica, chatbots autónomos, interfaces cerebro-computadora (BCI) y cubibots para terapias es un paso clave hacia la creación de sistemas de interacción humano-computadora altamente eficientes y autónomos. Al adoptar un enfoque modular y escalable, se puede optimizar el rendimiento, la flexibilidad y la capacidad de adaptación del sistema. La automatización continua de procesos de IA, el aprendizaje adaptativo y la gestión de dispositivos físicos permiten ofrecer soluciones personalizadas, reduciendo la intervención humana y mejorando la precisión de las respuestas y acciones.
La integración de IA cuántica en áreas de predicción, optimización y aprendizaje automático (a través de Redes Neuronales Cuánticas, QNN) eleva la capacidad del sistema a nuevos niveles de eficiencia, lo que puede beneficiar tanto a las aplicaciones de salud como a la industria tecnológica. Los cubibots, como dispositivos integrados en la solución, permiten aplicaciones físicas e interactivas que se ajustan automáticamente a las necesidades del usuario, mejorando su experiencia.
Este enfoque permite crear un entorno más inteligente, personalizado y autosuficiente, con un proceso de aprendizaje continuo, que puede transformar industrias como la salud, la ciberseguridad, la automatización de procesos y otros sectores que se beneficiarán de una gestión autónoma.
Mejoras Sugeridas:
1. Optimización del Rendimiento Cuántico:
La integración de QNN y otras tecnologías cuánticas debe ser optimizada para garantizar que el sistema pueda aprovechar al máximo los recursos cuánticos disponibles. El balance entre cómputo clásico y cuántico debe mejorarse para evitar cuellos de botella, asegurando que las operaciones de alto rendimiento se realicen eficientemente.
2. Desarrollo de un Sistema de Retroalimentación Más Sofisticado:
Los sistemas de IA pueden beneficiarse de la integración de métodos de retroalimentación más avanzados, como el aprendizaje por refuerzo o deep reinforcement learning. Esto permitiría que el sistema optimice aún más las interacciones basándose en la experiencia acumulada en tiempo real, haciendo que las respuestas y acciones sean más precisas y contextualmente relevantes.
3. Mejoras en la Interacción Humano-Computadora (HCI):
La incorporación de BCI y gestos naturales para controlar dispositivos físicos (como cubibots) puede mejorarse, permitiendo que las personas interactúen de manera más fluida. Utilizar sensores de gestos o voz junto con algoritmos de reconocimiento natural puede hacer que la experiencia sea aún más inmersiva y eficiente.
El uso de interfaces adaptativas podría ayudar a que el sistema se ajuste automáticamente a las necesidades cognitivas del usuario, mejorando la accesibilidad para personas con diferentes habilidades.
4. Mejora en la Gestión de Recursos y Escalabilidad:
La gestión automática de recursos debe ser más dinámica y adaptativa. Implementar un sistema de autoajuste basado en el uso de recursos permitiría escalar el sistema de manera más eficiente, garantizando que se asignen suficientes recursos computacionales en tiempo real.
Incluir un sistema de orquestación híbrida para la gestión de cargas de trabajo entre el cómputo cuántico y clásico sería clave para mantener el rendimiento sin sobrecargar los recursos.
5. Interoperabilidad Mejorada:
A medida que se integran más dispositivos físicos (como cubibots o sensores), se debe mejorar la interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes. Adoptar estándares como IoT (Internet de las Cosas) o M2M (Machine to Machine) para asegurar que todos los dispositivos puedan interactuar de manera eficiente sin importar su origen sería una mejora significativa.
6. Seguridad y Privacidad:
A medida que el sistema maneja más datos sensibles, es vital implementar un sistema de ciberseguridad cuántica para proteger las comunicaciones y datos. La automatización de la protección de datos debe incluir cifrado avanzado, autenticación multifactorial y cumplimiento con las normativas de privacidad globales.
Desarrollar auditorías automáticas para el sistema de IA, asegurando que las decisiones sean transparentes y auditables, podría mejorar la confianza del usuario en el sistema.
7. Mejora de la Experiencia de Usuario (UX):
Implementar un diseño de experiencia de usuario más intuitiva y fluida mediante interfaces visuales, de voz o de gestos que sean completamente accesibles. Esta mejora en la experiencia se puede lograr mediante diseño inclusivo y pruebas de usabilidad regulares con usuarios reales.
8. Desarrollo de Terapias Personalizadas y Adaptativas:
Los cubibots utilizados en terapias deben evolucionar hacia soluciones personalizadas, basadas en la recopilación de datos biométricos y de comportamiento del paciente. Estas terapias deben ajustarse dinámicamente para adaptarse a la evolución de las condiciones del paciente, utilizando IA y dispositivos para evaluar constantemente la efectividad de cada terapia.
Resumen:
La reestructuración y automatización de sistemas avanzados basados en IA cuántica, chatbots, BCI y cubibots para terapias no solo mejora la eficiencia y la personalización de los servicios, sino que abre nuevas posibilidades para el desarrollo de tecnologías autónomas y adaptativas. Sin embargo, para maximizar su potencial, es fundamental enfocar esfuerzos en la optimización cuántica, la mejora de la retroalimentación en tiempo real, la escalabilidad y la seguridad, mientras se sigue promoviendo la accesibilidad y la experiencia del usuario. Con las mejoras adecuadas, este sistema puede ser una herramienta transformadora para muchas industrias. |
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