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La imagen del árbol, junto con otras vinculadas, tales como el fruto, la sombra, el agua, etc., se repite en las obras de fray Luis de León. Sin embargo, entre las diversas perspectivas de explicación, la emblemática todavía ha sido una faceta no suficientemente atendida. Por lo tanto, a fin de conocer mejor sus profundos significados intrínsecos, este trabajo intenta ofrecer interpretaciones acerca de la imagen del árbol en algunas odas luisianas desde un punto de vista de relaciones interartísticas, con la ayuda de ejemplos emblemáticos representativos, que nos servirán de glosas pictóricas de las palabras poéticas.

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La música de las esferas es una de las concepciones importantes para entender varios escritos –tanto literarios como exegéticos– de fray Luis de León, como su Exposición del Libro de Job. Sin embargo, parece que esta idea tradicional del universo no ha dejado sus huellas en las traducciones bíblicas con las que estamos familiarizados hoy en día. Frente a tal perplejidad hermenéutica, concentrándose en Job 38,36-37, este trabajo pretende realizar un estudio de comparación textual y revisión exegética a partir de la exposición luisiana, a fin de conocer mejor los avatares de estos dos versículos enigmáticos con la ayuda de la «música de cielos».

Visual joint attention, the ability to track gaze and recognize intent, plays a key role in the development of social and language skills in health humans, which is performed abnormally hard in autism spectrum disorder (ASD). The traditional convolutional neural network, EEGnet, is an effective model for decoding technology, but few studies have utilized this model to address attentional training in ASD patients. In this study, EEGNet was used to decode the P300 signal elicited by training and the saliency map method was used to visualize the cognitive properties of ASD patients during visual attention. The results showed that in the spatial distribution, the parietal lobe was the main region of classification contribution, especially for Pz electrode. In the temporal information, the time period from 300 to 500 ms produced the greatest contribution to the electroencephalogram (EEG) classification, especially around 300 ms. After training for ASD patients, the gradient contribution was significantly enhanced at 300 ms, which was effective only in social scenarios. Meanwhile, with the increase of joint attention training, the P300 latency of ASD patients gradually shifted forward in social scenarios, but this phenomenon was not obvious in non-social scenarios. Our results indicated that joint attention training could improve the cognitive ability and responsiveness of social characteristics in ASD patients.