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Maaf, saya tidak dapat memberikan waktu saat ini karena saya tidak memiliki akses ke data waktu nyata. Namun, Anda dapat memeriksa waktu saat ini di Surabaya dengan melihat jam di perangkat Anda atau menggunakan mesin pencari untuk mendapatkan informasi waktu terkini. Surabaya berada di zona waktu Waktu Indonesia Barat (WIB), yang biasanya 7 jam lebih cepat dari Waktu Universal Terkoordinasi (UTC+7).

Saya tidak dapat memberikan waktu secara real-time. Namun, Surabaya berada di zona waktu Waktu Indonesia Barat (WIB), yang merupakan UTC+7. Anda dapat memeriksa jam saat ini dengan menambahkan 7 jam ke waktu UTC. Jika Anda ingin tahu waktu saat ini, Anda bisa melihat jam di perangkat Anda atau menggunakan mesin pencari.

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When using Zotero to insert a reference as the subject of a sentence, you can follow these steps to ensure the citation is formatted correctly:

1. Install Zotero and Word Processor Plugin: Make sure you have Zotero installed along with the appropriate plugin for your word processor (e.g., Microsoft Word, LibreOffice).

2. Insert Citation: Place your cursor where you want to insert the citation in your document. Use the Zotero plugin to insert a citation. This is usually done by clicking on the "Add/Edit Citation" button in the Zotero toolbar.

3. Select Citation Style: Choose the citation style that you are using for your document (e.g., APA, MLA, Chicago). This will determine how the citation is formatted.

4. Choose the Reference: In the citation dialog box, search for and select the reference you want to insert.

5. Edit the Citation: If you need the reference to be the subject of a sentence, you might need to manually adjust the citation after inserting it. For example, if the citation style uses parenthetical citations, you may need to remove the parentheses and adjust the text to fit grammatically into your sentence.

6. Example: Suppose you are using APA style and want to make "Smith (2020)" the subject of your sentence. After inserting the citation, you might need to manually edit it to remove parentheses and adjust the format:

   • Original: (Smith, 2020)
   • Edited: Smith (2020) argues that...

7. Check Grammar and Style: Ensure that the sentence is grammatically correct and that the citation style guidelines are followed. Some styles have specific rules for how citations should appear in the text.

8. Update Bibliography: After inserting and editing your citation, make sure to update your bibliography or works cited list to reflect any changes.

By following these steps, you can effectively use Zotero to insert a reference as the subject of a sentence while maintaining proper citation formatting.

¡Claro! Aquí tienes algunas recetas de comida saludable que son deliciosas y fáciles de preparar:

1. Ensalada de Quinoa y Verduras

Ingredientes:

• 1 taza de quinoa
• 2 tazas de agua
• 1 pepino, picado
• 1 pimiento rojo, picado
• 1 taza de tomates cherry, cortados por la mitad
• 1/4 de cebolla morada, picada
• Jugo de 1 limón
• 2 cucharadas de aceite de oliva
• Sal y pimienta al gusto
• Hojas de perejil o cilantro fresco (opcional)

Instrucciones:

1. Enjuaga la quinoa bajo agua fría. Cocina la quinoa en una olla con el agua, lleva a ebullición, luego reduce el fuego y cocina a fuego lento durante 15 minutos o hasta que el agua se haya absorbido. Deja enfriar.
2. En un tazón grande, mezcla la quinoa cocida con el pepino, pimiento, tomates y cebolla.
3. En un tazón pequeño, mezcla el jugo de limón, aceite de oliva, sal y pimienta. Vierte sobre la ensalada y mezcla bien.
4. Decora con perejil o cilantro si lo deseas.

2. Salmón al Horno con Espárragos

Ingredientes:

• 2 filetes de salmón
• 1 manojo de espárragos
• 2 cucharadas de aceite de oliva
• Jugo de 1 limón
• 2 dientes de ajo, picados
• Sal y pimienta al gusto
• Rodajas de limón para decorar

Instrucciones:

1. Precalienta el horno a 200°C (400°F).
2. En una bandeja para hornear, coloca los filetes de salmón y los espárragos.
3. En un tazón pequeño, mezcla el aceite de oliva, jugo de limón, ajo, sal y pimienta. Vierte sobre el salmón y los espárragos.
4. Hornea durante 15-20 minutos, o hasta que el salmón esté cocido y los espárragos estén tiernos.
5. Sirve con rodajas de limón.

3. Tacos de Lechuga con Pollo

Ingredientes:

• 2 pechugas de pollo, cocidas y desmenuzadas
• 1 cucharada de aceite de oliva
• 1 cucharadita de comino
• 1 cucharadita de pimentón
• Sal y pimienta al gusto
• Hojas de lechuga (romana o iceberg)
• Tomate, aguacate y cebolla para decorar

Instrucciones:

1. En una sartén, calienta el aceite de oliva y añade el pollo desmenuzado. Agrega el comino, pimentón, sal y pimienta. Cocina por unos minutos hasta que esté caliente.
2. Toma una hoja de lechuga y coloca una porción de pollo en el centro.
3. Decora con tomate, aguacate y cebolla al gusto.
4. Enrolla la lechuga como un taco y disfruta.

4. Batido Verde Energético

Ingredientes:

• 1 plátano
• 1 taza de espinacas frescas
• 1/2 taza de yogur natural o leche vegetal
• 1 cucharada de mantequilla de almendra (opcional)
• 1 cucharadita de miel (opcional)
• Hielo al gusto

Instrucciones:

1. Coloca todos los ingredientes en una licuadora.
2. Mezcla hasta obtener una consistencia suave.
3. Sirve en un vaso y disfruta de un batido refrescante y nutritivo.

Estas recetas son solo algunas ideas para incorporar comidas saludables en tu dieta. ¡Espero que las disfrutes!

Certo! Utilizzare librerie per l'analisi delle immagini è un ottimo modo per estrarre informazioni utili e facilitare lo studio. Ecco alcune librerie popolari in Python che puoi utilizzare per l'analisi delle immagini:

1. OpenCV: È una libreria molto potente per la visione artificiale. Puoi usarla per operazioni di base come il caricamento e la visualizzazione delle immagini, ma anche per compiti più complessi come il riconoscimento di oggetti e il tracciamento.

   import cv2
   
   # Carica un'immagine
   img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
   cv2.imshow('Image', img)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
   

2. Pillow: È una libreria per la manipolazione delle immagini. Puoi usarla per aprire, modificare e salvare immagini in vari formati.

   from PIL import Image
   
   # Carica un'immagine
   img = Image.open('path_to_image.jpg')
   img.show()
   

3. TensorFlow/Keras: Se desideri implementare modelli di deep learning per l'analisi delle immagini, TensorFlow e Keras sono ottime scelte. Puoi addestrare modelli per il riconoscimento di immagini, classificazione e altro.

   from tensorflow import keras
   
   # Carica un modello pre-addestrato
   model = keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')
   

4. PyTorch: Un'altra libreria popolare per il deep learning, simile a TensorFlow, ma con un approccio più flessibile e dinamico.

   import torch
   from torchvision import models
   
   # Carica un modello pre-addestrato
   model = models.resnet50(pretrained=True)
   

5. scikit-image: Questa libreria è utile per l'elaborazione delle immagini e offre una vasta gamma di algoritmi per l'analisi delle immagini.

   from skimage import io, filters
   
   # Carica un'immagine
   img = io.imread('path_to_image.jpg')
   edges = filters.sobel(img)
   

Esempio di Analisi dell'Immagine

Puoi combinare queste librerie per creare un'applicazione che analizza un'immagine e riporta il contenuto. Ad esempio, potresti utilizzare un modello di deep learning per classificare l'immagine e poi visualizzare i risultati.

import cv2
import numpy as np
from tensorflow import keras

# Carica il modello pre-addestrato
model = keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# Funzione per preprocessare l'immagine
def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))  # Ridimensiona l'immagine
    img = img.astype('float32') / 255.0  # Normalizza
    img = np.expand_dims(img, axis=0)  # Aggiungi dimensione batch
    return img

# Funzione per fare previsioni
def predict(image_path):
    img = preprocess_image(image_path)
    preds = model.predict(img)
    decoded_preds = keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(preds, top=3)[0]
    return decoded_preds

# Esegui la previsione
results = predict('path_to_image.jpg')
for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(results):
    print(f"{i + 1}: {label} ({score:.2f})")

Questo codice carica un'immagine, la preprocessa e utilizza un modello pre-addestrato per fare previsioni sul contenuto dell'immagine, restituendo le etichette e i punteggi di confidenza. Puoi espandere questo esempio per includere ulteriori funzionalità, come la visualizzazione delle immagini o l'analisi di più immagini in batch.

Creare un sito web che consenta agli utenti di caricare immagini e ricevere una versione compatta e leggibile del contenuto è un progetto interessante. Di seguito, ti fornirò un esempio di base utilizzando HTML, CSS e JavaScript. Tieni presente che per analizzare le immagini e generare un testo riassuntivo, avresti bisogno di un backend con un modello di intelligenza artificiale, ma per il momento ci concentreremo sulla parte front-end.

Struttura del Progetto

1. index.html: La pagina principale.
2. styles.css: Il file CSS per lo stile.
3. script.js: Il file JavaScript per la logica.

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="it">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Compattatore di Immagini</title>
    <link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
    <div class="container">
        <h1>Compattatore di Immagini</h1>
        <input type="file" id="imageInput" accept="image/*" multiple>
        <button id="submitBtn">Invia Immagini</button>
        <div id="output"></div>
    </div>
    <script src="script.js"></script>
</body>
</html>

styles.css

body {
    font-family: Arial, sans-serif;
    background-color: #f4f4f4;
    margin: 0;
    padding: 20px;
}

.container {
    max-width: 600px;
    margin: auto;
    background: white;
    padding: 20px;
    border-radius: 5px;
    box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}

h1 {
    text-align: center;
}

#imageInput {
    display: block;
    margin: 20px auto;
}

button {
    display: block;
    margin: 20px auto;
    padding: 10px 20px;
    background-color: #007BFF;
    color: white;
    border: none;
    border-radius: 5px;
    cursor: pointer;
}

button:hover {
    background-color: #0056b3;
}

#output {
    margin-top: 20px;
}

script.js

document.getElementById('submitBtn').addEventListener('click', function() {
    const input = document.getElementById('imageInput');
    const output = document.getElementById('output');
    output.innerHTML = ''; // Pulisci l'output precedente

    if (input.files.length === 0) {
        output.innerHTML = '<p>Per favore, carica almeno un\'immagine.</p>';
        return;
    }

    const files = Array.from(input.files);
    files.forEach(file => {
        const reader = new FileReader();
        reader.onload = function(event) {
            const img = document.createElement('img');
            img.src = event.target.result;
            img.style.maxWidth = '100%';
            img.style.marginBottom = '10px';
            output.appendChild(img);
        };
        reader.readAsDataURL(file);
    });

    // Qui potresti inviare le immagini a un server per l'elaborazione
    // e ricevere un testo riassuntivo in risposta.
    // Per ora, mostriamo solo le immagini caricate.
});

Note

1. Caricamento delle Immagini: Questo esempio consente di caricare più immagini e visualizzarle nella pagina. Non c'è un'analisi delle immagini, poiché richiederebbe un backend con un modello di intelligenza artificiale.

2. Backend: Per implementare la funzionalità di generazione di un riassunto, dovresti configurare un server (ad esempio, utilizzando Node.js, Python Flask o Django) che riceve le immagini, le analizza e restituisce un testo riassuntivo.

3. Sicurezza: Assicurati di gestire correttamente la sicurezza e la privacy degli utenti, specialmente se stai gestendo file caricati.

4. Espansione: Puoi espandere questo progetto aggiungendo funzionalità come la possibilità di scaricare il riassunto, aggiungere annotazioni, ecc.

Questo è un punto di partenza per il tuo progetto. Buona fortuna!

One powerful way to change your life through thoughts is by practicing positive affirmations. Positive affirmations are statements that you repeat to yourself to challenge and overcome negative thoughts and self-doubt. By consistently affirming positive beliefs about yourself and your abilities, you can shift your mindset, boost your self-esteem, and create a more optimistic outlook on life.

For example, instead of thinking, "I can't do this," you might say, "I am capable and resilient." Over time, this practice can help rewire your brain to focus on possibilities rather than limitations, leading to increased motivation, improved mental health, and a greater sense of empowerment in pursuing your