Lenovo creó una computadora portátil súper delgada para las personas que viajan por trabajo

tecnologia 13/08/2018


<img alt = "El Thinkpad P1."src =" https://cdn.vox-cdn.com/thumbor/cygEgp5Kvt6JH5OnzZVBwN5Nxdk=/50×0:950×600/1310×873/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_image/image/60818845/05_Thinkpad_P1_Hero_facing_right_Engineering_screen.0.jpg "/ >

Lenovo está agregando dos nuevos portátiles a su línea Thinkpad: el Thinkpad P1 y el P72. El primero es más pequeño que las computadoras portátiles de estaciones de trabajo anteriores de Lenovo, que mide 0,72 pulgadas y 3,76 libras. Tiene una pantalla HD 4K de 15.6 pulgadas, una tarjeta gráfica de la serie Nvidia Quadro P y procesadores Intel Core o Xeon de la 8ma. Generación que pueden alcanzar velocidades de hasta 4.6GHz. Aúna eso con 64 GB de memoria y 4 TB de almacenamiento, y parece una sólida videoconferencia y dispositivo de almacenamiento de documentos. Comienza en $ 1,949.

Mientras tanto, el P72 se presenta más como una alternativa de escritorio para viajar mientras viaja. Tiene opciones de almacenamiento de hasta 6TB con 128GB de RAM. Su pantalla de 17,3 pulgadas muestra imágenes con la tarjeta gráfica Quadro P5200 de Nvidia. Al igual que el P1, también …

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The Verge

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Mira una nave espacial que explotó contra el Sol mañana por la mañana

tecnologia 11/08/2018


Mira una nave espacial que explotó contra el Sol mañana por la mañana

La madrugada del domingo, United Launch Alliance enviará su cohete más potente, el Delta IV Heavy, junto con una nave espacial con destino al sol. En la parte superior del cohete está la sonda solar Parker de la NASA, que se embarca en la primera misión a la atmósfera del Sol, conocida como la corona. Gracias a una gran sustentación del Delta IV, Parker Solar Probe se acercará más al Sol que cualquier otro vehículo hecho por humanos, a tan solo 4 millones de millas de distancia.

Llegar al Sol es realmente muy difícil. Esto se debe a que la Tierra se mueve hacia los lados en relación con el Sol a aproximadamente 67,000 millas por hora, según la NASA. Para viajar al centro del Sistema Solar, la sonda solar Parker tendrá que cancelar esa velocidad moviéndose …

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The Verge

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Esta pistola de agua de $ 133 tiene un contador de munición digital y se carga por USB-C

tecnologia 10/08/2018


Esta pistola de agua de $ 133 tiene un contador de munición digital y se carga por USB-C

La guerra en el patio trasero ha cambiado.

En mi época, solíamos tener que trabajar para rociarnos cara a cara con pistolas de agua. Además, hubo meticulosas horas dedicadas a preparar y amarrar globos de agua, llenando precisamente el depósito de agua en una súper aspiradora, y el bombeo sin fin para mantener el tanque presurizado para que no terminara simplemente rociando el suelo a un metro de distancia. tú.

Ahora, está el Spyra One, que se asemeja a las pistolas de agua con las que crecí tanto como un mosquete con un rifle de francotirador. El Spyra One no dispara una corriente de agua; dispara ráfagas de "balas de agua" medidas con precisión que, según la compañía, pueden atacar con claridad y precisión a blancos de hasta 25 pies de distancia.

Hay una bomba integrada que …

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The Verge

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MoviePass mantiene el plan a $ 10, pero limita a los suscriptores a tres películas por mes

tecnologia 06/08/2018

Servicio de suscripción de teatro con problemas MoviePass está relanzando su plan de suscripción una vez más. La compañía anunció a través de un comunicado de prensa que, debido a los comentarios de los consumidores, no aumentará la tarifa de suscripción mensual a $ 14.95 por mes. En cambio, las cosas se quedan en $ 9.95.

La mala noticia es que el plan de $ 10 meses está cambiando de ilimitado a tres películas por mes. Más allá de eso, el pase ofrecerá "hasta un descuento de $ 5.00 por cada boleto adicional para el cine". Como señaló la compañía anteriormente, la medida apunta a "proteger[ing] la longevidad de nuestra empresa y prevenir[ing] abuso del servicio ".

La compañía dice que los planes recientemente actualizados incluirán "muchas" películas principales de estreno de estudios, una redacción que parece confirmar los planes de MoviePass para limitar el acceso a ciertos éxitos de taquilla, una tendencia que comenzó con la última Misión imposible película. Por el momento, sin embargo, se acordó suspender los precios máximos y la verificación de tickets para ayudar a apaciguar a los usuarios existentes que migraron al nuevo plan.

La compañía agrega en el anuncio de hoy que "dado que solo el 15 por ciento de los miembros de MoviePass ven cuatro o más películas al mes, esperamos que el nuevo modelo de suscripción no tenga ningún impacto en más del 85 por ciento de nuestros suscriptores."

Si bien es probable que esos números sean ciertos, y $ 10 al mes sigue siendo un buen negocio para ver tres películas en el teatro, el plan ilimitado es lo que enganchó a muchos usuarios en primer lugar. Entre un enfoque aparentemente cambiante de los precios, interrupciones múltiples y un futuro incierto, los últimos meses de la compañía sin duda han dejado a muchos usuarios recelosos del servicio.

Varios competidores también han acogido la ola de popularidad inicial de MoviePass. AMC Theaters lanzó su propia versión interna de los planes, mientras que Sinemia ofrece algo más parecido al nuevo modelo MoviePass, que incluye dos películas al mes por $ 9.95. MoviePass, sin embargo, sostiene que este último movimiento ayudará a aliviar algunos de los dolores de crecimiento más extremos que tiene su experiencia a medida que el servicio ha despegado, quemando una gran cantidad de dinero en efectivo en el proceso.

"Al igual que con cualquier compañía nueva, hemos evolucionado para acomodar lo que se ha convertido en un fenómeno sin precedentes ", dice el CEO Mitch Lowe. "Ahora estamos creando un marco para proporcionar a la gran mayoría de los suscriptores lo que más desean: bajo costo, valor, variedad y amplia disponibilidad, y para brindar cierta moderación a la pequeña cantidad de suscriptores que impusieron un costo excesivo en el sistema. ver una cantidad desproporcionadamente grande de películas. Creemos que este nuevo plan es una forma de avanzar con estabilidad y continuar revitalizando una industria consolidada y devolver el cine al alcance financiero de todos ".

VendeTodito

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Test.ai capta $ 11 millones de Serie A liderada por Google para poner a los bots a trabajar probando aplicaciones

tecnologia 31/07/2018

Para los desarrolladores, el proceso de determinar si cada nueva actualización va a arruinar alguna funcionalidad básica puede tomar mucho tiempo y recursos, y las cosas se vuelven mucho más complicadas cuando se administran múltiples aplicaciones.

Test.ai está construyendo un sistema integral para la prueba de aplicaciones que se basa en bots, no en mano de obra humana para ver si una aplicación está lista para comenzar a rake en las descargas.

La startup acaba de cerrar una ronda de la Serie A de $ 11 millones liderada por Gradient Ventures, el fondo de riesgo enfocado en la IA de Google. También participaron en la ronda e.ventures, Uncork Capital y Zetta Venture Partners. Test.ai, que fue fundado en 2015, ha recaudado $ 17.6 millones hasta la fecha.

"Cada avance en el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial permite un avance en las pruebas de los usuarios, y test.ai es el líder en tecnología de pruebas impulsada por inteligencia artificial. Nos complace ayudarlos a potenciar su crecimiento mientras prueban todas las aplicaciones del mundo ", dijo en un comunicado la fundadora de Gradient Ventures, Anna Patterson. "En un par de años, las pruebas de IA se incorporarán al flujo de productos de cada empresa".

La tecnología de la compañía no solo aprovecha la inteligencia artificial para reducir el tiempo que lleva probar una aplicación; hay procesos mucho más largos que ayuda a eliminar cuando se trata de que los desarrolladores preparen listas de escenarios para probar. Test.ai ha entrenado a sus bots en "decenas de miles de aplicaciones" para ayudarlo a comprender cómo es una aplicación y de qué patrones de interfaz suelen formar parte. A partir de ahí, pueden construir su propia lista de escenarios y encontrar lo que funciona y lo que no.

Eso puede significar, en el caso de una aplicación como la nuestra, rastrear un botón de marcador y luego deducir que hay ciertos procesos que los usuarios deben usar para usar su funcionalidad.

Test.ai capta $ 11 millones de Serie A liderada por Google para poner a los bots a trabajar probando aplicaciones

En este momento, la utilidad está en el hecho de que los bots escalan de manera tan amplia y rápida. Mientras que una startup que trabaja en una sola aplicación puede tener la flexibilidad de elegir entre algunas opciones, las empresas más grandes con varios productos obsoletos que tienen que lidiar con sistemas actualizados se encuentran en una situación un poco más comprometida. Algunos de los socios sin nombre más grandes de Test.ai que "hacen tiendas de aplicaciones" o dispositivos están trabajando a un nivel estratosférico y deben verificar decenas de miles de aplicaciones para garantizar que todo funcione correctamente.

"Es una venta fácil para nosotros, casi demasiado fácil, porque no tienen los recursos para probar individualmente diez mil aplicaciones cada vez que se actualiza algo como Android", dice el gerente general Jason Arbon a Vende Todito.

Las capacidades de la startup operan en una escala mucho más cuantitativa que las competidoras de humanos como UserTesting, que tienden a enfatizar las pruebas de retroalimentación de naturaleza un poco más cualitativa. Los fundadores de Test.ai creen que su sistema podrá lidiar con conceptos más nebulosos en el futuro a medida que analiza más aplicaciones, y que ya está adquiriendo ideas sobre conceptos como si un producto parece "confiable", aunque hay ciertamente otras áreas donde los bots están detrás de los conocimientos que los probadores humanos pueden proporcionar.

Los fundadores dicen que esperan usar estos últimos fondos para escalar las operaciones de su creciente lista de clientes empresariales y contratar gente nueva.

Vende Todito

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LinkedIn agrega mensajes de voz porque definitivamente hemos estado clamando por eso

tecnologia 27/07/2018

En un movimiento verdaderamente extraño, LinkedIn está agregando mensajes de voz a la plataforma de red profesional.

La función de grabación de voz, que se lanzará a todos los usuarios en las próximas semanas, está disponible a través de la aplicación iOS o Android. Los usuarios pueden recibir mensajes tanto en el móvil como en el sitio web de LinkedIn. Los mensajes de voz pueden durar hasta un minuto.

Si bien LinkedIn ha demostrado ser una poderosa herramienta para la creación de redes profesionales, con una popularidad particular entre los reclutadores y los profesionales de recursos humanos, también se puede sentir como una segunda y abrumadora bandeja de entrada de correo electrónico. Los mensajes de voz podrían ser un buen descanso del texto, pero también podrían agregar un nuevo peso a todos los mensajes entrantes que los usuarios reciben en la plataforma.

Entonces, ¿por qué LinkedIn agregó mensajes de voz?

De acuerdo con la publicación del blog, las razones son tres.

La primera razón es por comodidad: LinkedIn considera que enviar mensajes de voz mientras viaja es más fácil que escribirlos. La segunda razón es que la naturaleza asincrónica de LinkedIn, en comparación con las llamadas telefónicas y los correos de voz, es más fácil para los destinatarios de los mensajes de voz. Y finalmente, la compañía cree que los usuarios pueden expresarse mejor a través de la voz.

LinkedIn agrega mensajes de voz porque definitivamente hemos estado clamando por eso

Si bien todo eso puede ser cierto, no estoy seguro de que los mensajes de voz se ajusten al propósito general de LinkedIn. LinkedIn se utiliza principalmente para conectarse con personas que usted no conoce, en un entorno profesional. Es relativamente raro llamar a alguien que no conoce en absoluto para hablar de posibles empleos o reclutamiento, mientras que enviar a esa persona un correo electrónico es perfectamente aceptable.

Usar la característica parece bastante fácil. Simplemente toque y mantenga presionado el ícono del micrófono para grabar su mensaje, y suelte el ícono para enviar. Para cancelar, deslice su dedo del ícono del micrófono antes de soltarlo.

LinkedIn, que fue comprado por Microsoft en 2016, ahora tiene 562 millones de usuarios.

Vende Todito

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Cooler Master MasterKeys Pro L RGB Teclado Mecánico Gaming, Switches Cherry MX Red, Iluminación RGB por Clave, Tamaño Completo – VendeTodito

tecnologia 26/07/2018

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(as of Jul 26,2018 06:23:11 UTC – Details)

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AmazonBasics Cargador para vehículo con conector Lightning para iPhone, iPad y iPod certificado por Apple (1.5 m) – VendeTodito

tecnologia 08/07/2018

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Hombre de California arrestado por enviar amenazas de muerte a Ajit Pai de FCC por neutralidad de red

tecnologia 29/06/2018

Si bien muchas personas en este país están enojadas con el actual presidente de la FCC Ajit Pai, podría decirse que con razón, es desafortunado que al menos una haya descendido al nivel de enviar amenazas de muerte creíbles y, como era de esperar, ha sido arrestada posteriormente.

Poco después de que la FCC votara en diciembre para anular las reglas de neutralidad de red de 2015 de la agencia, el residente de Norwalk llamado Markara Man contactó a Pai varias veces amenazándolo a él y a su familia.

Según un comunicado de prensa del Departamento de Justicia, Man primero le dijo a Pai que él era responsable de la muerte de un niño que se suicidó por la pérdida de neutralidad de la red. Luego envió una lista de lugares alrededor de Arlington, donde vive el presidente, y amenaza con matar a miembros de su familia. El tercero aparentemente era solo una imagen de una foto enmarcada de la familia de Pai.

Esto claramente se eleva por encima del nivel bajo -aunque también profundamente inapropiado- insultos ocasionales contra el presidente que se ven en prácticamente todas las discusiones sobre asuntos de la FCC, incluido este sitio web. Como tal, fue investigado por el FBI, que rastreó los correos electrónicos a la ubicación de Man y lo confrontó.

Comisión Imposible: cómo y por qué la FCC creó la neutralidad de la red

Admitió que envió los correos electrónicos para "asustar" a Pai, lo cual solo puedo imaginar que hizo. Ha sido acusado del increíblemente prolijo delito de "amenazar con asesinar a un miembro de la familia inmediata de un funcionario de los EE. UU. Con la intención de intimidar o interferir con dicho funcionario mientras realiza tareas oficiales, o con la intención de tomar represalias contra tales funcionario a causa del desempeño de los deberes oficiales. "Si es declarado culpable podría enfrentar hasta 10 años, pero eso todavía está en el aire.

Escuche: como puede ver en la cobertura de Vende Todito sobre cuestiones de la FCC y neutralidad de la red (principalmente por mi cuenta), no soy un entusiasta del Presidente Pai, aunque hago todo lo posible para atenerme a los hechos que, amablemente, son también en gran parte anti-Pai. Pero amenazar a la familia del hombre es, casi no necesito decir, llevarlo demasiado lejos. No solo es reprobable, sino que alimenta una narrativa de despecho e ignorancia que va en contra de los mismos objetivos que evidentemente propugna la amenaza.

La neutralidad de la red es un problema serio y la eliminación de las reglas de 2015 por parte de la administración actual es una razón perfectamente válida para protestar y, de hecho, responsabilizar personalmente a Pai, ya que él es el principal arquitecto de nuestra situación actual. Por supuesto, llame a sus funcionarios electos, haga de la neutralidad de la red un problema en los exámenes parciales de 2018 y haga que se escuche su voz. Pero por el bien de todos, mantenlo civilizado.

Vende Todito

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La IA identificadora de especies recibe un impulso de imágenes tomadas por naturalistas ciudadanos

tecnologia 21/06/2018

Algún día tendremos una aplicación que pueda apuntar a un insecto extraño o un helecho desconocido y escupir el género y la especie. Pero en este momento los sistemas de visión artificial simplemente no están a la altura de la tarea. Para ayudar, los investigadores han reunido cientos de miles de imágenes tomadas por personas normales de bichos en situaciones de la vida real, y al estudiarlas, nuestros ayudantes de inteligencia artificial pueden ser capaces de manejar la biodiversidad.

Muchos algoritmos de visión artificial tienen ha sido entrenado en uno de varios conjuntos grandes de imágenes, que pueden tener de todo, desde personas hasta objetos domésticos y frutas y verduras en ellos. Eso es genial para aprender un poco sobre muchas cosas, pero ¿y si quieres profundizar en un tema específico o tipo de imagen? Necesitas un conjunto especial de lotes de ese tipo de imagen.

Para algunas especialidades, ya lo tenemos: FaceNet, por ejemplo, es el conjunto estándar para aprender a reconocer o replicar rostros. Pero aunque las computadoras pueden tener problemas para reconocer rostros, rara vez lo hacemos, mientras que, por otro lado, nunca recuerdo el nombre de los pájaros que caen en mi comedero en la primavera.

Siento que conozco a estas celebridades generadas por computadora ya

Afortunadamente, no soy el único con este problema, y ​​durante años la comunidad de la aplicación iNaturalist ha estado recopilando imágenes de animales comunes y poco comunes para su identificación. Y resulta que estas imágenes son la manera perfecta de enseñarle a un sistema cómo reconocer plantas y animales en la naturaleza.

La IA identificadora de especies recibe un impulso de imágenes tomadas por naturalistas ciudadanos

¿Podría notar la diferencia?

Podría pensar que una computadora podría aprender todo lo que necesita de libros de texto de biología, guías de campo y National Geographic. Pero cuando tú o yo tomamos una foto de un león marino, se ve muy diferente de una toma profesional: el fondo es diferente, el ángulo no es perfecto, el foco está probablemente apagado, e incluso puede haber otros animales en el Disparo. Incluso un buen algoritmo de visión por computadora podría no tener mucho en común entre los dos.

Las fotos tomadas a través de la aplicación iNaturalist, sin embargo, son del tipo amateur, pero también han sido validadas e identificadas por profesionales que, mucho mejor que ninguna computadora puede reconocer una especie incluso cuando está ocluida, mal iluminada o borrosa.

Los investigadores, de Caltech, Google, Cornell e iNaturalist en sí, reunieron un subconjunto limitado de los más de 1,6 millones imágenes en las bases de datos de la aplicación, presentadas esta semana en CVPR en Salt Lake City. Decidieron que para que el conjunto sea robusto, debería tener muchos ángulos y situaciones diferentes, por lo que buscaron especies que hayan tenido al menos 20 personas diferentes para detectarlas.

El conjunto resultante de imágenes (PDF) aún tiene más de 859,000 fotos de más de 5,000 especies. Estas personas hicieron anotaciones dibujando cajas alrededor de la criatura en la imagen, para que la computadora supiera a qué prestarle atención. Se reservó un conjunto de imágenes para entrenar el sistema, otro conjunto para probarlo.

La IA identificadora de especies recibe un impulso de imágenes tomadas por naturalistas ciudadanos

Ejemplos de cuadros delimitadores que se colocan en imágenes.

Irónicamente, pueden decir que es un buen conjunto porque los motores de reconocimiento de imágenes existentes funcionan tan mal en él, sin siquiera alcanzar el 70 por ciento de precisión en la primera aproximación. Las mismas cualidades que hacen que las imágenes sean tan amateur y difíciles de analizar las hacen extremadamente valiosas como datos en bruto; estas imágenes no han sido desinfectadas o configuradas para facilitar la clasificación de los algoritmos.

Incluso a los sistemas creados por los investigadores con el conjunto iNat2017 no les fue tan bien. Pero está bien, encontrar dónde hay espacio para mejorar es parte de la definición del espacio problema.

El conjunto se está expandiendo, como otros lo hacen, y los investigadores observan que el número de especies con 20 observaciones independientes se ha más que duplicado desde comenzaron a trabajar en el conjunto de datos. Eso significa que iNat2018, que ya se encuentra en desarrollo, será mucho más grande y probablemente genere sistemas de reconocimiento más robustos.

El equipo dice que están trabajando para agregar más atributos al conjunto para que un sistema pueda informar no solo especie, pero sexo, etapa de vida, notas de hábitat y otros metadatos. Y si no logra identificar a la especie, podría, en el futuro, al menos adivinar el género o la clasificación taxonómica de la que confíe, por ej. es posible que no pueda decir si es anthopleura elegantissima o anthopleura xanthogrammica pero definitivamente es una anémona.

Este es solo uno de los muchos esfuerzos paralelos para mejorar la estado de la visión por computadora en entornos naturales; puede obtener más información sobre la recopilación y competencia en curso que lleva a los conjuntos de datos iNat aquí, y aquí se enumeran otros desafíos más específicos de cada clase.

Vende Todito

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