Quedan lejos los días de las grandes movilizaciones sociales, de calles llenas y protestas ensordecedoras a favor del movimiento obrero, de la mejora de condiciones de vida y de la dignidad humana. Ahora todo son luchas parciales, que lejos de sumar y hacer un bloque unido y complejo, dividen sin cesar y atomizan todas las causas que otrora lograron grandes cambios en la sociedad. Vivimos tiempos donde lo simbólico le ha ganado la partida a lo real y donde todos nos hemos convertido en nuestros propios enemigos. Bienvenidos al siglo de lo banal
El inicio de la crisis popularizó una figura laboral –de escueta legalidad- que cabalga entre el trabajador general y el autónomo: el falso autónomo. En España hay más de 200.000 y provocan pérdidas a la Seguridad Social de más de 500 millones de euros al año. Y es que a parte del fraude, las inspecciones laborales han caído desde 2015.
Al catálogo de fármacos que actualmente se diagnostican para tratar la depresión pronto podría unirse una sustancia muy peculiar y de la que aún sabemos poco: la psilocibina. El principio activo de las setas alucinógenas acaba de demostrar ser capaz de reiniciar el cerebro de pacientes con depresión.
Han sido 5 largos años. Pero por fin, hace 2 semanas, presenté mi Trabajo Fin de Grado. Por fin, después de todo este tiempo, ¡soy graduada en Física por la UNED! Y con la alegría que ya ha sobrescrito la euforia inicial, toca echar una mirada hacia atrás. Toca contaros cómo ha sido esta experiencia y animar a aquellos que, quizás como yo en 2012, tienen dudas. Si ese fuese tu caso, permíteme este breve atajo:
Documentación sobre las claves en el registro y ficheros referentes a la ubicación de los certificados digitales en sistemas operativos Windows.
Malas noticias para los consumidores habituales de omeprazol. Tras diversos estudios ya publicados que advertían que el uso de la familia de fármacos a la que pertenece este medicamento -los inhibidores de la bomba de protones- se está disparando sin motivo, un nuevo trabajo advierte de un efecto adverso no descrito hasta la fecha: su relación con la enfermedad hepática crónica, en concreto con tres variantes de la misma: la inducida por el consumo de alcohol, el hígado graso no alcohólico y la esteatohepatitis.
No le des tantas vueltas o no pasa nada son algunas de las frases que tenemos que evitar decir cuando alguien está sufriendo un ataque de ansiedad
Si eres desarrollador y pasas la mayoría de tu día frente a una pantalla escribiendo y revisando lineas y lineas de código, es probable que tengas una tipografía favorita y que elegir la correcta sea importante para ti. Después de todo, vives en un mundo de letras y números, que se vean bien es justo y necesario. Para ti se ha creado la fuente Hack, una familia de tipografías open source con sus cuatro variaciones: normal, negrita, cursiva y negrita-cursiva. Hack está diseñada para verse bien y ser legible en pantallas más que en papel.
Incluso sin IA o mecanismos de reconocimiento del habla, Lenny consigue engañar a mucha gente y mantener conversaciones que duran minutos, e incluso hasta una hora en una ocasión. Las conversaciones con una versión hospedada de Lenny (hechas en un país y bajo unas condiciones en las que las grabaciones son legales) están disponibles en un canal público de Youtube, y es una selección de 200 llamadas de ese archivo lo que se analiza en este artículo.
IntroducciónEl deep learning es una disciplina que se engloba en lo que se conoce como representation learning y esta a su vez está contenida en el archi-conocido machine learning.Pero, ¿de qué se trata?, ahora todo el mundo habla de deep learning, de la cantidad de cosas que se pueden hacer con este método y de lo maravilloso que es.En el mundo de la tecnología añadir la etiqueta deep learning a un producto se está convirtiendo en lo mismo que hace unos años añadir IoT, web semántica, cloud o mucho más lejos en el tiempo AJAX.Actualmente trabajo con deep learning para construir modelos que permitan perfilar a un usuario en base al comportamiento que tiene en una web, este tipo de información te permite conocer un poco mejor a tu usuario: como utiliza el ratón y el teclado, desde donde se conecta, cuando se conecta, que acciones se supone que va a realizar después, etc. Dado que trabajo en el sector de la seguridad informática, esto es por ejemplo útil para tratar de determinar si un usuario es quien dice ser, o por el contrario ha sido suplantado y hay que prestar mayor atención a sus acciones, por ejemplo a la hora de realizar una transferencia bancaria.La motivación para escribir este articulo es la escasa información que existe en lengua Cervantina sobre el tema, esto es algo normal, puesto que es algo novedoso y está en pleno crecimiento.Además, me voy a permitir la licencia de construir la casa por el tejado, en vez de explicar las bases sobre las que se asienta el deep learning voy a explicar a nivel muy general como funciona y más adelante entraré en detalles concretos.Quiero construir una serie de artículos que demuestre de forma práctica para que vale el deep learning y como nos está ayudando en nuestro día a día sin que lo sepamos. Para conseguirlo contruiré un modelo de deep learning utilizando tensorflow que permita predecir el valor que va a tomar bitcoin en base a sus valores anteriores y a lo que la gente comenta en twitter. Esto será utilizando únicamente deep learning. Para ello me apoyaré en un repositorio de github donde iré desarrollando cada parte con las explicaciones pertinentes.Para los que no lo sepáis, tensorflow es la herramienta de Google para la creación de modelos de deep learning, la cual se está convirtiendo en un estandar de facto con el paso del tiempo, pero hay otrás que han sido y son muy populares.Deep learningY ahora vayamos al lío, ¿qué es el deep learning?. El deep learning es un método que nos va a permitir generalmente clasificar cosas, es cierto que nos puede ayudar en otros áreas como por ejemplo: predicciones, sistemas de compresión, generación automática de contenidos, traducciones, etc. Pero estas áreas no van a dejar de ser un subconjunto del problema de clasificación.El deep learning se sustenta en el uso de redes neuronales, aunque podéis leer muchas cosas por ahí, estas redes no se basan en el funcionamiento del cerebro, básicamente porque desconocemos el funcionamiento exacto del cerebro. Este hecho es muy importante en cuanto a terminología, una red neuronal no está formada de neuronas, está formada de unidades.De momento veamos lo que es una red neuronal:Una red neuronal puede ser representada básicamente por la ilustración superior. Es una función que acepta una serie parámetros (x1, x2, ..., xn) y devuelve uno o más valores (y1, y2, ..., ym).La particularidad que tiene esta función es que normalmente es suficientemente compleja como para adaptarse a una clasificación que utilizaríamos en la vida real, como por ejemplo etiquetar una imagen con el valor del número que contiene.Veamos un ejemplo práctico utilizando un conjunto de datos público llamado MNIST, este conjunto de datos es muy popular para validar modelos y contiene 70000 números escritos a mano y etiquetados. Estar etiquetado significa que existe metainformación que indica que número contiene la imagen correspondiente, la resolución de las imágenes es de 28x28x1 (ancho x alto x profundidad de color):
Para transformar la imagen en algo entendible por la red tenemos que preguntarnos qué es una imagen del MNIST. Una imagen del MNIST es una matriz cuadrada (o tensor de orden 2) que contiene valores de 0 a 255, siendo 0 los pixeles de color negro más oscuro y 255 el color blanco más intenso, como ejemplo la siguiente imagen (tensorflow.rstudio.com/tensorflow/articles/tutorial_mnist_beginners.ht):
En este caso los valores están normalizados entre 0 y 1 una imagen de MNIST únicamente tenemos que dividir la matriz entre el escalar 255. La normalización es un tema de gran importancia en el deep learning pero lo trataremos más adelante. Los colores también están invertidos, pero para este caso nos resulta indiferente.Ahora tenemos una matriz cuadrada y normalizada de 28x28, pero necesitamos convertirla en un vector (tensor de orden 1), el proceso para conseguirlo es muy sencillo, simplemente concatenaremos todas las filas una detrás de otra para acabar teniendo un tensor de rango 1 que tiene 784 componentes.Por otro lado tenemos la salida, otro tensor de orden 1 con 10 componentes, cada componente representa una categoría, así por ejemplo y1 representa la categoría del número 0, y2 representa la categoría del número 1, y3 del 2, etc.Lo que vamos a tratar de buscar, es que cuando metamos una imagen que represente ún número, la componente de la salida que representa la categoría de la entrada (en este caso 4) valga un valor muy cercano a 1 y el resto de componentes su valor sea cercano al 0.En el caso de la imagen de arriba, donde se introduce un 4 a la red neuronal, vemos que la salida es perfecta: todas las componentes valen 0 excepto y5 que representa la categoría 4 y vale exactamente 1. Lamentablemente esta exactitud es muy dificil que suceda en la vida real.Aunque no es estrictamente necesario, lo habitual es que la suma de todas las componentes del tensor de salida sumen 1, para conseguir esto el modelo suele aplicar una función que se llama softmax como última función.ModeloBueno, ya tenemos un modelo que podría llegar a predecir algo, pero por desgracia, si le pasaramos una imagen convertida en un tensor únicamente acertaríamos un 10% de las veces, como si la clasificación fuera aleatoria. Si resulta que a vosotros os acierta nada más construir el modelo, dejad esta tontería del deep learning e idos a echar la lotería inmediatamente, eso sí, echad un boleto por mi y mandádmelo.¿Por qué sucede esto?, bueno, esto sucede por como funciona internamente una red neuronal. Hemos visto como funciona a nivel general, pero una red neuronal está formado por pequeños componentes llamados unidades, estas unidades son funciones más pequeñas que aportan cierto valor a la salida de la red neuronal.Observemos la imagen siguiente:
Cada circulo pequeño representa una unidad de la red neuronal, como podéis ver en la imagen, están agrupados en capas, y cada capa está completamente conectada a la siguiente. ¿Qué significa estar completamente conectadas?, significa únicamente que la salida de cada unidad es la entrada de cada unidad de la siguiente capa.Vamos a ir un poquito más allá para entender como se conectan las unidades entre sí, pa ello veremos a detalle el funcionamiento de una unidad:
Como podéis ver, la imagen de arriba representa la función:y = f(x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + x4*w4 + x5*w5)Siendo f la función de activación, xn los valores de entrada de la unidad y w los pesos. Normalmente a la función se le añade una variable más llamada peso de sesgo que permitirá activar o desactivar la unidad, por lo que la función quedaría:y = f(x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + x4*w4 + x5*w5 + b)Siendo es este caso b el peso de sesgo (bias) y que no está representado en la ilustración superior.La función de activación (f) que se suele aplicar varía dependiendo de lo que queremos conseguir, pueden ser funciones lineales o no lineales. Habitualmente se usan alguna de las siguientes funciones: sigmoide, relu o leaky relu o la tangente hiperbólica.Perfecto, esta última parte ha sido un poco más intensa que la anterior, pero era necesaria para explicar lo que viene a continuación. Lo único que nos tiene que quedar claro es que hay un montón de pesos (w) y sesgos (b), y estas variables influyen en el valor de salida de cada unidad y por ende el valor de salida de la red neuronal.Forward passEl forward pass es el proceso por el cual dada una entrada a la red neuronal, por ejemplo la imagen con el número 4, obtenemos una salida (0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0), esto básicamente se consigue multiplicando, sumando y aplicando funciones de activación de manera encadenada hasta que llegamos a la salida de la red neuronal. Es decir, es aplicar la función red neuronal a una entrada.Para que la salida sea la que esperamos, antes debemos ajustar los pesos (w) y sesgos (b) para que cuando se hagan todos los cálculos el resultado que obtengamos sea el que esperamos.¿Los podemos ajustar a mano?, bueno, todo depende de tu paciencia, pero en general ajustarlos a mano únicamente vale para aproximar funciones sencillas como por ejemplo la función AND, OR, XOR, etc. Para todo lo demás deberemos utilizar otro método.Hay que tener en cuenta que los modelos pueden tener decenas de capas, con cientos de unidades en cada capa y cuya salida influye en el resto de unidades que están por delante, ajustar todo a ojo sería lo más cercano al infierno que puede existir.Backward passEl backward pass es lo que el común de los mortales suele llamar entrenamiento, el objetivo de esta fase es ir ajustando poco a poco las variables de peso (w) y sesgo (b) para que ajusten la salida de la red neuronal a lo que nosotros esperamos, para ello necesitaremos bastantes datos de entrada y el valor que esperamos obtener como salida en la red neuronal, en el caso del MNIST tendremos un montón de imágenes con números y el valor del número de la imagen.Vamos a introducir otra función llamada función de coste o función de perdida, esta función va a tomar como entrada lo que devuelve la red neuronal y va a devolver cuanto nos hemos confundido, algo tal que así:
Nuestro objetivo es minimizar el error, es decir, loss debe valer el menor valor posible, aunque no quiero entrar en mucho detalle, seguro que recordaréis con cariño vuestras clases de cálculo encontrando mínimos en funciones. Pues esto es lo mismo pero con una función con miles de variables: nuestros amigos los pesos (w) y sesgos (b).
La imagen superior pertenece a: www.deeplearningbook.org/
Zim es un veterano software que nos permite crear una wiki para nuestro uso personal en el escritorio. Algo que hace mediante un sencillo editor de tipo WYSIWYG (what you see is what you get), que también nos ayuda a manejar nuestra lista de tareas. Una manera estructurada de guardar nuestra información: jerarquizada (con disposición en árbol), versátil y con páginas entrelazadas entre sí, que son almacenadas en un archivo de texto con formato Wiki Markup (wikitext).
Repaso de los entornos de trabajo de distintas personalidades relacionadas de una forma u otra con Unix. Desde Dennis Ritchie (C, Unix) hasta John Baldwin (FreeBSD), pasando por Rasmus Lerdorf (PHP). "En 2002, para Unix.se, les pedí a varios desarrolladores y personas relacionadas con Unix las capturas de pantalla de los escritorios en sus entornos de trabajo. Esto es lo que recibí." Continua en https://anders.unix.se/2015/12/10/screenshots-from-developers--2002-vs.-2015/
Quizás los adjetivos de "revolucionaria" y "obra maestra" que le están cayendo a 'Verónica' sean un poco exagerados, pero tienen sentido. Con una tradición cinematográfica de cine de terror tan jugosa como la española, la perspectiva de ver resucitado el género dentro de nuestras fronteras nos hace reivindicar a 'Verónica' como primer paso para una nueva edad de oro del género.
Entrevista con Nancy Fraser: El neoliberalismo progresista articula superficialmente a inmigrantes, personas de color, musulmanes, LGTBIQ como el “nosotros” y convierte al hombre blanco en un “ellos”. Esto es una forma horrible de dividirnos, una forma que solo beneficia al capital. Para mí el populismo es una forma de cambiar el juego. Lo que lo hace progresista es que es inclusivo.
Un grupo de investigadores del MIT crearon un sistema que permite que cualquier usuario pueda crear un pequeño robot, imprimirlo y ensamblarlo, en muy poco tiempo.
Un documental analiza por qué en Suecia cada vez más mujeres quieren tener hijos solas, incluso hay páginas web en las que pueden comprar semen atendiendo a las características que escribe en su perfil el donante. Sin embargo, también uno de cada cuatro suecos muere solo y el índice de suicidios es elevado. Algunos tardan meses en ser descubiertos y hay organizaciones que se dedican a buscar a los hijos de los ancianos muertos, en los casos que se citan pueden llevar treinta años sin hablarse.
He decidido empezar a escribir una serie de pequeños apuntes sobre conceptos jurídicos sobre los que leemos o hablamos a menudo. Intentaré ser regular en la publicación y así proporcionaros un medio para entender o hablar, a los que seáis profanos en el tema, con más propiedad. Poco gozo mayor hay que corregir a tu cuñado en la cena de Navidad y esa es la aspiración vital definitiva de cualquier meneante que se precie. Y a los juristas que lean esto, es un artículo divulgativo y no pretendo enfangarme en discusiones doctrinales; así que disculpad por las imprecisiones e inexactitudes que pueda plasmar.Injurias y calumnias: No es lo mismoParece ya, casi, una frase hecha: “Te voy a denunciar por injurias y calumnias”. Sin embargo, son dos delitos distintos con distintos hechos motivadores y distintas penas. La diferencia básica es que la calumnia es más grave, pues supone atribuir la comisión del delito al ofendido:a) Juan es gilipollas: Es una injuria.b) Juan es un violador: Es una calumnia, porque violar sí que es un delito.Ser gilipollas –a pesar de lo que piense la Audiencia Nacional- no es un delito.Fácil, ¿verdad? No es esta, sin embargo, la única diferencia, y entra en juego el latinajo de la exceptio veritatis, que viene a decir que si pruebas la veracidad de tu afirmación, quedas exonerado.Opera siempre, en el caso de las calumnias. Si pruebas que Juan es un violador, te libras de cualquier castigo penal por habérselo llamado.¿Y en el caso de las injurias? Pues... la exceptio veritatis es mucho más limitada. Aunque pruebes que Juan es un puto gilipollas, contrates un Perito Gilipollístico y le hagas un análisis psicológico para determinar su cretinismo en la escala Hanlon, eso no te exime de responsabilidad.La exceptio veritatis, en injurias, únicamente se acepta cuando hayas injuriado a “funcionarios públicos sobre hechos concernientes al ejercicio de sus cargos o referidos a la comisión de infracciones administrativas”.Ejemplo:-Juan es un vago de mierda-Te condeno por injurias-Eh, que es verdad-Me la sudaSin embargo,-Juan es un vago de mierda-Te condeno por injurias-Eh, que es verdad, y además Juan es un funcionario y es precisamente un vago en su trabajo.-Ah, entonces te absuelvo. ¿Te demando, te denuncio o me querello?Para el oído entrenado, escuchar en debates de tontulianos “Lo demandó por asesinato” o “Puso una denuncia de separación” chirría lo indecible. No, no son sinónimos. Ni de lejos. ¿Cuál es la diferencia, entonces?La demandaEs únicamente para los procedimientos civiles, laborales y mercantiles. En la demanda pides algo para ti, por lo general. Tienes un interés directo en ello.Una regla mnemotécnica útil es recordar que “demandar” es un sinónimo –culto y cada vez más en desuso- de “pedir”.Pedimos que nos devuelvan el dinero, pedimos que se divorcien de nosotros, pedimos que nos den una parte de la herencia. Siempre que hablemos de esos procedimientos, hablaremos de demandas, que se deben interponer ante el órgano correspondiente. No podremos, tampoco, demandar a alguien ante la Policía. La demanda es algo privado.Oye, abogaducho: Si me parten la cara, yo también estoy pidiendo que le castiguen y me indemnicen, así que también pides en una denuncia.No exactamente, probo meneante. La venganza no es un derecho. Jurídicamente, no pides “para ti” que se le condene a él porque, a pesar de la satisfacción personal, no “ganas” con ello.¿Y si le condenan a indemnizarme?Sí y no. En estos procedimientos penales hay dos responsabilidades: la penal y la civil. Las indemnizaciones son responsabilidades civiles que, si quieres, pueden ser ventiladas en el proceso penal. Y si no quieres, puedes reservártela y pedirla, una vez termine el proceso penal, en un procedimiento civil. Y de nuevo, tendrás que iniciarlo por demanda. Puta bida.La denunciaSólo se puede plantear en la jurisdicción penal o administrativa. Siempre que hablemos de delitos, hablaremos de denuncias o querellas, no de demandas. La denuncia es poner en conocimiento de la autoridad lo que sabemos acerca de alguna infracción. Se trata de una obligación del ciudadano y se limita a poner en conocimiento a la autoridad Por ello, se limita a procedimientos que acarrean sanción.La denuncia tampoco obliga a la autoridad a iniciar un procedimiento por el mero hecho de presentarla.Ojo con los titulares de “Denuncian a X por Y”. No es ni siquiera una admisión a trámite.Una denuncia es enormemente informal –no necesitas abogado y puedes hacerla de cualquier forma, hasta por teléfono- y supone únicamente dar a conocer algo que nosotros creemos que es un delito. Por eso, aunque denuncies, eso no te convierte en parte del proceso.La querellaBien, tiene elementos de ambos. La querella se parece a la denuncia en que únicamente se puede plantear en el procedimiento penal. Sin embargo, no es obligatoria, y se parece a la demanda en que es un derecho, no un deber. La querella, como la demanda, es más formal, sujeta a más requisitos, porque la querella hace que te posiciones automáticamente como acusación, por eso debes que identificar al querellado, a diferencia de la denuncia. Así que, si te roban por la calle y no ves o conoces al ladrón, la querella no es para ti.
Una pregunta habitual en consulta, en la farmacia, entre amigos. Unas ideas claras y simples. Qué es mejor en cada situación. El paracetamol posee dos acciones: analgésico y antitérmico. El ibuprofeno posee tres acciones: analgésico, antitérmico y antiinflamatorio. Sobre el papel, si no se tratara de un medicamento sino de características de un teléfono móvil – por el mismo precio – querríamos 3 acciones en vez de 2. Pero se trata de un medicamento, la acción antiinflamatoria no es inocua.
El cáncer de próstata, según las estadísticas, es el segundo tipo de cáncer que más afecta a los hombres y, de ahí que sea de suma importancia llevar a cabo los exámenes médicos de próstata oportunos que permitan detectar cualquier tipo de afección a tiempo. Además de las revisiones médicas, es útil saber cómo hacerse un autoexamen de próstata mediante el cual podamos identificar o notar nosotros mismos los primeros síntomas de posibles anomalías.
El consumo excesivo de carbohidratos refinados (especialmente el azúcar) y la carga glicémica resultante puede sobrecargar los mecanismos hepáticos que regulan los niveles de glucosa en sangre del cuerpo. Se está acumulando evidencia acerca del uso de dietas bajas en carbohidratos y altas en grasas para la prevención y tratamiento de enfermedades cardiovasculares, diabetes tipo 2 y obesidad. Desafortunadamente, con excepción de Brasil, ha habido poco cambio a las pautas dietéticas de cualquier nación, que continúan recomendando una dieta baja
El organismo reconoce la baja inscripción y se marca como objetivo lograr que se sume el 40% de los usuarios que compran por Internet. Poco más de 500.000 personas se han inscrito en la conocida como lista Robinson creada hace diez años para evitar el acoso de la publicidad telefónica, una cifra que no se acerca a las expectativas de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), que busca llegar al 40 por ciento de los usuarios de Internet.
El 11 de septiembre del pasado año sufrí mi primer ataque de pánico. En su momento no tuve claro qué me estaba pasando. Ahora sí. Pero empecemos por el principio. Era un día normal. No me encontraba peor que otros días. Es más, era uno de los mejores momentos de ese año, todo estaba tan bien como podía estar. Sin embargo, esa mañana, mientras trabajaba, me tomé un café –el segundo de la mañana– como muchos otros días. Al terminar la taza comencé a sentir mareo, dificultades para respirar, opresión en el pecho, taquicardia, sudoración...
Hace unos días, una madre llamó al instituto donde trabajo para hablar sobre el examen de recuperación de su hijo. Había suspendido cuatro asignaturas, entre ellas la mía.
Durante dos años y medio viví en una furgoneta camperizada en Londres llevando una vida totalmente normal (trabajo, amigos, etc...)
Mi furgoneta era una Ford Transit que adquirí a un colega de trabajo inglés que estuvo viviendo en ella durante 4 años en Londres. Era una "camperización" no al uso ya que su finalidad era la de ser indetectable desde el exterior.
Esto me permitió aparcar (y vivir) en zonas bien situadas (lógicamente fuera de la zona de "congestión" de Londres).
La furgoneta estaba equipada con:
- Cama fija con espacio de almacenamiento debajo
- WC portátil (del lidl) para uso muy ocasional
- Grifo/Hornillo de gas (el típico de las auto caravanas)
- Mesa plegable para portátil/tablet/etc..
- Batería auxiliar
Y ya hablando de la camperización:
- Techo solar / vengilación
- No había ninguna ventana exterior excepto el techo solar (y las del espacio de conductor)
- Separación con cabina mediante panel con ventana
- Por fuera la furgoneta tenia pegatinas de una "charity"
Me llamo Marián García y soy Dra. en Farmacia por la Universidad Complutense de Madrid, grado en Nutrición Humana y Dietética y en Óptica y Optometría. Compagino la farmacia con la docencia en la Universidad Isabel I y con mis "escarceos" en radio y televisión haciendo divulgación sanitaria.
Un día me vine arriba y decidí que tenía que derrotar al Dr.Google así que abrí un blog (Boticaria García).El año pasado un jurado muy simpático del Periódico 20 minutos me concedió el Premio al Mejor Blog 2015 y desde entonces escribo y hago vídeos semanalmente para este medio.
Como una cosa lleva a la otra, el verano pasado cumplí un sueño de infancia colaborando en Saber Vivir en TVE1 (cada uno tiene sus manías).Ahora todas las semanas me dejan contar mis cositas en RNE1 (No es un día cualquiera y El Canto del Grillo) y cada quince días en La Aventura del Saber de La 2.
Como hoy en día le publican a cualquiera, yo también he escrito un par de libros: El Paciente Impaciente y el Moco Radiactivo.