Definition: Given a paragraph in Spanish, your job is to generate a spanish question that can be answered from the passage. The answer to your question should be a single entity, person, time, etc. that can be extracted from the passage.

Positive Example 1 -
Input: Hay un millón de veces más virus en el planeta que estrellas en el universo. Los virus también albergan la mayor parte de la diversidad genética de la Tierra. Los científicos están encontrando evidencia de que los virus son una fuerza planetaria que influye en el clima global y los ciclos geoquímicos. También han moldeado profundamente la evolución de sus anfitriones. El genoma humano, por ejemplo, contiene 100.000 segmentos de ADN del virus.
Output: ¿Cuántos segmentos de ADN del virus contiene el genoma humano?

Positive Example 2 -
Input: Cuando los ratones se mantienen en altas densidades de población, su comportamiento cambia de varias formas. La actividad agresiva dentro de las poblaciones de ratones aumenta a medida que aumenta la densidad.
Output: ¿Cuándo cambia el comportamiento de los ratones?

Negative Example 1 -
Input: Mi juguete preciado cuando era un nuevo adolescente era mi bicicleta. Vivíamos en un soi con mucho pavimento y sin coches. Yo era el jefe de la pandilla de ciclistas y montábamos rampas para los saltos y diseñábamos pistas de obstáculos para las carreras.
Output: ¿Cuál fue el preciado auto del niño?

Negative Example 2 -
Input: Cuando era un niño en la escuela primaria, los niños del vecindario y yo estábamos ansiosos por jugar tantos juegos en mi patio trasero durante las largas vacaciones de verano entre grados.
Output: ¿Cuándo faltó el niño a la escuela?

Now complete the following example -
Input: El uso de un modelo computacional, como una máquina de Turing determinista, se hace necesario a la hora de obtener una definición más precisa de los que significa resolver un problema a partir de un tiempo y un espacio dado. El tiempo requerido por una máquina de Turing determinista M sobre una entrada x es el número total de cambios de estado o pasos que la máquina realiza antes de detenerse y generar una respuesta (sí o no). Se dice que una máquina de Turing M funciona con un tiempo f(n), si el tiempo requerido por M a lo largo de cada entrada n es como mucho f(n). Un problema de decisión puede resolverse en un tiempo f(n), si existe una máquina de Turing, funcionando en ese tiempo f(n), que resuelva el problema. Puesto que la teoría de la complejidad busca clasificar los problemas en función de su dificultad, se definen una serie de problemas en base a ciertos criterios. Por ejemplo, un conjunto de problemas que pueden resolverse dentro de un tiempo f(n) en una máquina de Turing determinista, se define como DTIME(f(n)).
Output: 



Output:
¿Cómo se llama el tiempo requerido por una máquina de Turing determinista para generar una respuesta?
¿En qué atributo se basa la teoría de la complejidad para clasificar problemas?
¿Cómo se define al conjunto de problemas que pueden resolverse dentro de un tiempo f(n) en una máquina de Turing determinista?
A la hora de evaluar y determinar la capacidad de la máquina de Turing para resolver una serie de problemas dado, ¿cuál es el factor más importante a tener en cuenta?