Resultados de búsqueda

En el mundo de la tecnología móvil el concepto de ‘bueno, bonito y barato’ aplica muy bien en estos tiempos gracias al desarrollo, innovación y competencia natural entre las distintas marcas de telefonía inteligente. Hoy en día es posible conseguir muy buenos celulares de gama media a buen precio, con características y funciones presentes en modelos prémium.

Marcas como Motorola, Oppo, Xiaomi, Samsung, Huawei, Vivo, Tecno, TCL, Honor y RealMe son algunas de las que tienen una oferta sólida en dicha gama orientada a personas que desean un buen equipo, de prestaciones suficientes para el día a día, a precios asequibles.

En temas de pantalla estamos hablando de equipos por encima de las seis pulgadas de espacio, con tecnología Oled y una resolución que al menos alcance el Full HD. Con esto, usted tendrán un teléfono con buen brillo y nitidez para trabajar, estudiar y entretenerse. La tasa de refresco de la pantalla, que es la fluidez y velocidad en que se enciende y apaga el monitor, debería ser de una tasa mínimo de 90 Hz o incluso 120 Hz, presente en algunos modelos. Esto se siente bien sobretodo en videojuegos y contenidos en video, pues la experiencia se hace más fluida. La batería debería ser mínimo de 5.000 miliamperios hora (mAh) y ojalá con opción de carga rápida de 50 W o superior, para que le dure la energía y se recargue rápidamente. En cuanto a cámaras, si bien los megapíxeles son importantes (cuantos más Mp, mejor), también lo es la cantidad de lentes y si tiene funciones de inteligencia artificial...

FUENTE: https://www.eltiempo.com/tecnosfera/dispositivos/celulares-de-gama-media-de-menos-de-2-millones-de-pesos-que-valen-la-pena-3444264

Instagram habilitó recientemente una función que muestra la posición exacta de un perfil en el momento en que está utilizando la plataforma.

Esta característica, que ya ha generado debate, permite que los contactos visualicen la ubicación en directo, siempre que el usuario lo haya autorizado previamente.

La herramienta, similar a Snap Map (implementada por Snapchat desde 2017), puede facilitar el encuentro con amigos en espacios públicos o eventos como festivales. No obstante, también representa un riesgo al exponer datos sensibles. Por ese motivo, distintos usuarios y expertos en privacidad han optado por restringir esta función. Hay personas que piensan que su cuenta ya está utilizando esta opción, pero no necesariamente es así. La aplicación solicita confirmación para activar el uso de la localización, y si se rechaza, la función no se activa. Sin embargo, sí se sigue mostrando en el mapa el sitio donde fue tomada una foto si se añade información geográfica, como por ejemplo al etiquetar un lugar en una publicación o historia.

FUENTE: https://www.eltiempo.com/tecnosfera/apps/expertos-recomiendan-desactivar-nueva-funcion-ubicacion-exacta-en-instagram-asi-lo-puede-hacer-por-seguridad-3444085

En 2024, el coste medio de una hora de inactividad a nivel empresarial se ha disparado, alcanzando cifras alarmantes.

Según un informe de Siemens, en sectores como el automotor, una hora de inactividad puede costar hasta 2,3 millones de dólares, lo que equivale a más de 600 dólares por segundo.

Este incremento refleja la creciente dependencia de las operaciones digitales y la complejidad de las infraestructuras tecnológicas actuales.

Un dato que subraya la importancia crítica de contar con un Plan de Recuperación de Desastres IT (DRP) eficaz, que permita a las organizaciones mitigar los riesgos asociados al tiempo de inactividad y garantizar la continuidad operativa en un entorno cada vez más digitalizado y vulnerable a interrupciones.

Definición y objetivos del plan Un Plan de Recuperación de Desastres IT (DRP) es más que un documento; es una estrategia que puede marcar la diferencia entre una recuperación exitosa y un colapso operativo.

Diseñado para proteger a las organizaciones contra interrupciones inesperadas, este plan combina estrategias, procedimientos y recursos enfocados en un objetivo común: garantizar la continuidad del negocio en los momentos más críticos.

FUENTE: https://www.semantic-systems.com/semantic-noticias/category/articulos-tecnologicos/

El control de procesos es fundamental en plantas de reciclaje para garantizar la eficiencia, seguridad y calidad en la gestión de residuos. Implementar sistemas de monitoreo y optimización permite mejorar el rendimiento de las instalaciones y reducir costos operativos.

El reciclaje es un proceso fundamental para la conservación del medio ambiente y la optimización de recursos. Este proceso involucra diversas etapas, como la recolección, separación, trituración y transformación de materiales, cada una de las cuales debe ser monitoreada cuidadosamente para garantizar su eficiencia y efectividad.

Un control adecuado del proceso de reciclaje permite:

Asegurar la calidad del producto reciclado: La supervisión en cada etapa permite obtener materiales reciclados con las características adecuadas para su reutilización en nuevas aplicaciones industriales. La pureza y resistencia del material dependen directamente de un control riguroso.

Reducir la contaminación y el desperdicio de materiales: Un proceso bien gestionado minimiza la presencia de impurezas y materiales no reciclables, evitando que estos terminen en vertederos o en el medio ambiente. Además, el control adecuado evita pérdidas innecesarias de materiales valiosos.

Mejorar la eficiencia energética y reducir costos: La optimización de cada etapa del reciclaje permite disminuir el consumo energético y los costos operativos. Un proceso eficiente requiere menos energía para transformar los residuos en nuevos productos, lo que contribuye a la sostenibilidad económica y ambiental.

Cumplir con normativas ambientales: La legislación en materia de reciclaje y gestión de residuos exige ciertos estándares de calidad y seguridad. Un control riguroso del proceso asegura el cumplimiento de estas regulaciones, evitando sanciones y promoviendo prácticas responsables.

El control de proceso es esencial en plantas de reciclaje para garantizar operaciones, optimizar recursos y garantizar la calidad del producto reciclado. El proceso comienza con la recepción y clasificación de materiales, donde se utilizan sensores y clasificadores para separar residuos reciclables. Luego, en la etapa de procesamiento y trituración, los materiales se reducen de tamaño para facilitar su manejo. Posteriormente, en la fase de limpieza y purificación, se eliminan impurezas mediante filtración y lavado. Finalmente, en la transformación y producción, los materiales reciclados se funden o compactan para su reutilización, con un control preciso de temperatura y presión.

Las tecnologías incluyen automatización, sensores en tiempo real e inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y reducir errores. Entre los beneficios destacan la optimización de recursos, reducción de costos, cumplimiento de normativas y mejora en la calidad del producto reciclado. Un control adecuado garantiza un reciclaje más eficiente y sostenible.

FUENTE: https://www.semantic-systems.com/semantic-noticias/category/articulos-tecnologicos/

En el mundo de la Inteligencia Artificial (IA), las bases de datos vectoriales están revolucionando la manera en que gestionamos y procesamos grandes volúmenes de datos no estructurados. Su capacidad de escalabilidad, velocidad, precisión en la búsqueda semántica y eficiencia las convierte en una herramienta esencial para aplicaciones avanzadas de IA.

¿Qué son las bases de datos vectoriales? Las bases de datos vectoriales son sistemas de almacenamiento y gestión de datos diseñados para manejar vectores, que son representaciones matemáticas de datos en un espacio multidimensional. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que almacenan datos en filas y columnas, las bases de datos vectoriales almacenan y procesan datos en forma de vectores, lo que permite realizar búsquedas y comparaciones basadas en la similitud entre vectores. Esto es especialmente útil en aplicaciones de IA, donde los datos no estructurados, como imágenes y texto, pueden ser representados como vectores en un espacio de alta dimensionalidad.

Es decir, las bases de datos vectoriales permiten buscar información por similitud en lugar de coincidencias exactas, lo que las hace esenciales en aplicaciones de IA. Su velocidad, escalabilidad y precisión en la búsqueda semántica las convierten en una herramienta clave en la era de los datos masivos.

Usos principales dentro de la IA Las bases de datos vectoriales tienen una amplia gama de aplicaciones en la IA, entre las que destacan:

Búsqueda no estructurada sobre datos estructurados: Permiten realizar búsquedas en grandes volúmenes de datos no estructurados basándose en la similitud (sintáctica, semántica o por aproximaciones matemáticas) Búsqueda semántica en texto:Facilitan la búsqueda de información en grandes corpus de texto, entendiendo el contexto y el significado detrás de las palabras. Recomendación de contenido: Mejoran la precisión de los sistemas de recomendación al analizar la similitud entre los vectores que representan los intereses del usuario y los elementos del contenido. Búsqueda de imágenes: Permiten realizar búsquedas de imágenes basadas en características visuales. Reconocimiento facial: : Facilitan la identificación y verificación de personas en sistemas de seguridad.

FUENTE: https://www.semantic-systems.com/semantic-noticias/category/articulos-tecnologicos/

El control de calidad es un aspecto fundamental en la manufactura moderna, ya que garantiza la conformidad de los productos con los estándares establecidos. Integrarlo directamente en el proceso de fabricación permite reducir defectos, optimizar recursos y mejorar la eficiencia de la producción.

La integración en el proceso productivo permite:

Detectar y corregir defectos en tiempo real. Minimizar desperdicios y reprocesos. Garantizar la satisfacción del cliente. Cumplir con normativas y certificaciones de calidad. Mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad.

El control de calidad en la fabricación se puede optimizar mediante diversas estrategias como la inspección en línea, que emplea sensores y visión artificial para detectar defectos en distintas etapas; el Control Estadístico de Procesos (CEP), que monitorea variables críticas con herramientas estadísticas; la automatización del control de calidad, que utiliza inteligencia artificial para analizar datos y corregir fallas en tiempo real; y la capacitación y cultura de calidad, que promueve la mejora continua y la prevención de errores entre los trabajadores.

Las tecnologías aplicadas incluyen la visión artificial, que detecta defectos con alta precisión; el Internet de las Cosas (IoT), que recopila datos en tiempo real mediante sensores inteligentes; el Big Data y análisis predictivo, que aprovecha datos históricos para anticipar fallas y optimizar la producción; y la manufactura aditiva y pruebas no destructivas, que permiten evaluar la calidad sin dañar el producto.

Destacar algunos beneficios como la reducción de costos al minimizar desperdicios y retrabajos, una mayor eficiencia gracias a la optimización de procesos, una mayor satisfacción del cliente con productos confiables y de alta calidad, y el cumplimiento normativo, que previene sanciones y fortalece la reputación de la empresa.

FUENTE: https://www.semantic-systems.com/semantic-noticias/category/articulos-tecnologicos/