El mercado de los relojes inteligentes ha evolucionado hacia modelos más deportivos y especializados. * Tendencia hacia lo deportivo: Las marcas están lanzando relojes con diseños más robustos y funciones enfocadas en actividades extremas como buceo, montaña y trail running. * Salud y bienestar: Se ha incrementado la importancia de las funciones relacionadas con la salud, como monitoreo del sueño, estrés, ritmo cardíaco y composición corporal. * Baterías duraderas: Los fabricantes están buscando aumentar la autonomía de sus dispositivos para que los usuarios puedan utilizarlos durante varios días sin necesidad de cargarlos. * Diseños variados: Existe una amplia gama de diseños, desde los más deportivos hasta los más elegantes, para adaptarse a diferentes estilos y necesidades.
Marcas destacadas: * Huawei: Ofrece una amplia variedad de modelos con precios competitivos, destacando por su enfoque en la salud y el deporte.
* Samsung: Con modelos como el Galaxy Watch Ultra y el Watch 7, Samsung cubre tanto el segmento premium como el más asequible.
* Garmin: Especializada en relojes deportivos de alta gama, con modelos muy resistentes y con funciones avanzadas para deportistas.
* Apple: Con el Watch Series 10 y el Watch Ultra, Apple sigue siendo un referente en el mercado, ofreciendo un diseño elegante y funciones innovadoras.
* Google: El Pixel Watch 3 destaca por su integración con el ecosistema de Google y su enfoque en la salud diaria.
* Xiaomi: Ofrece opciones más económicas con buenas prestaciones, especialmente en China.
En resumen, el mercado de los relojes inteligentes está en constante evolución, con nuevas características y diseños que se adaptan a las necesidades de los usuarios. Si estás pensando en comprar un smartwatch, te recomendamos que compares las diferentes opciones disponibles y elijas el que mejor se adapte a tu estilo de vida y presupuesto.
Los Premios Princesa de Asturias 2024 han reconocido a diversas personalidades y organizaciones en distintas categorías. Aquí tienes la lista de los galardonados: • Artes: Joan Manuel Serrat • Comunicación y Humanidades: Marjane Satrapi • Deportes: Carolina Marín • Ciencias Sociales: Michael Ignatieff • Letras: Ana Blandiana • Cooperación Internacional: Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI) • Concordia: Magnum Photos12 • Investigación Científica y Técnica: Daniel J. Drucker, Jeffrey M. Friedman, Joel F. Habener, Jens Juul Holst y Svetlana Mojsov, han realizado contribuciones fundamentales en el campo de la endocrinología, específicamente en la investigación de las hormonas que regulan el apetito y el metabolismo. ¿Qué han hecho exactamente? * Descubrimiento de la leptina: Jeffrey M. Friedman fue pionero en identificar la leptina, una hormona que actúa como señal de saciedad, indicando al cerebro que hemos comido lo suficiente. * Investigación sobre incretinas: Daniel J. Drucker, Joel F. Habener, Jens Juul Holst y Svetlana Mojsov estudiaron las incretinas, un grupo de hormonas que estimulan la producción de insulina en respuesta a la ingesta de alimentos. Estas hormonas son cruciales para mantener los niveles de glucosa en sangre bajo control. ¿Cuál es la importancia de estos descubrimientos? * Combate a la obesidad y la diabetes: Gracias a estos hallazgos, se han desarrollado nuevos fármacos como la semaglutida (Ozempic), que imitan la acción de las incretinas y ayudan a controlar el apetito y los niveles de azúcar en sangre. Estas medicaciones han revolucionado el tratamiento de la obesidad y la diabetes tipo 2. * Mejora de la salud metabólica: Una mejor comprensión de los mecanismos que regulan el apetito y el metabolismo ha abierto nuevas vías para el desarrollo de tratamientos más efectivos para otras enfermedades relacionadas, como la enfermedad cardiovascular y el hígado graso. En resumen, estos cinco científicos han sentado las bases para una nueva era en el tratamiento de la obesidad y la diabetes, enfermedades que afectan a millones de personas en todo el mundo. Sus investigaciones han tenido un impacto significativo en la salud pública y continúan impulsando la investigación en el campo de la endocrinología.
* Física: John Hopfield y Geoffrey Hinton fueron reconocidos por sus trabajos pioneros en redes neuronales artificiales, que son la base de la inteligencia artificial moderna. * Química: Demis Hassabis y John Jumper recibieron el premio por desarrollar AlphaFold, un programa que puede predecir la estructura 3D de las proteínas, lo que revolucionará la biología y la medicina. * Fisiología o Medicina: Victor Ambros y Gary Ruvkun fueron galardonados por descubrir los microARN (miARN), pequeñas moléculas que regulan la expresión de los genes y están relacionadas con diversas enfermedades. * Economía: Daron Acemoglu, Simon Johnson y James A. Robinson por sus estudios sobre cómo las instituciones se forman y afectan a la prosperidad de las naciones. instituciones. Las reglas del juego, las leyes, los sistemas políticos, etc. juegan un papel fundamental en el desarrollo económico.
En resumen, los Premios Nobel de 2024 destacaron la importancia creciente de la inteligencia artificial y la biología molecular en la investigación científica.
Nvidia acaba de lanzar hasta siete cursos totalmente gratuitos para formarte en Inteligencia Artificial
• Los cursos van desde nivel principiante a uno más intermedio conforme avances
• Los analistas se suman a la fiesta de Nvidia: el precio objetivo para sus acciones escala hasta los 1.200 dólares
Nvidia
A pesar de que en muchas ocasiones lo pasamos por alto, cuando hablamos de Inteligencia Artificial, el nombre de Nvidia es clave para la consecución de todos los avances que ha habido hasta ahora, y es que el fabricante de chips ha sido uno de los grandes beneficiados del auge que ha pegado esta tecnología, y ya no es solo en los excelentes resultados que ha obtenido, sino que los analistas confían en que solo vayan para arriba.
Por esa razón, desde Nvidia quieren que la IA y toda la tecnología que lo rodea siga creciendo, cosa que va a ocurrir, pero para ello necesita que los usuarios adopten estos avances en su día a día. El principal impedimento de ello es que las personas no tienen formación en IA y por lo tanto no saben sacarle partido. Por ello, la compañía china ha lanzado hasta ocho cursos totalmente gratuitos para que te comiences a formar en esta materia.
Cursos gratis para formarte en IA
Los usuarios podrán aprender desde cero e ir avanzando para conocer mejor cómo usar la IA y los diferentes usos y aplicaciones que tiene, el único inconveniente que tiene es que están la mayoría solo en inglés y que ha medida que los vayas completando aumentan su dificultad, en lo que se refiere a conocimientos necesarios.
1. Explicación de la IA Generativa https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1
La IA Generativa se utiliza para generar nuevos contenidos basados en una variedad de entradas, principalmente a partir de texto. En este curso, aprenderás los conceptos y aplicaciones de la IA Generativa, así como los retos y oportunidades de este campo.
2. Introducción a la IA en Jetson Nano https://t.co/LHFbgLIPNQ
El desarrollo de la IA está ahora en manos del kit de desarrollo NVIDIA Jetson Nano, un potente ordenador que te permite ejecutar múltiples redes neuronales en paralelo para aplicaciones como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, la segmentación y el procesamiento del habla. En este curso, construirás un proyecto de clasificación de aprendizaje profundo con modelos de visión por computador.
3. Construir un cerebro en 10 minutos https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-FX-01+V1
Este curso está dividido en dos objetivos principales, por un lado a enseñarte a cómo utilizar los datos las redes neuronales para aprender, y entender las matemáticas que hay detrás de una neurona.
4. Creación de aplicaciones de IA de vídeo en Jetson Nano https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2
Este sirve como introducción al análisis inteligente de vídeo (IVA), y lo que busca es enseñarte a crear pipelines DeepStream para el procesamiento de vídeo, manejar múltiples flujos de vídeo y utilizar motores de inferencia alternativos como YOLO.
5. Mejora tu LLM con la Generación Aumentada de Recuperación (RAG) https://t.co/cG0AbeyxS5
Aquí aprenderás a comprender los fundamentos de la RAG, conocer el proceso de recuperación de RAGy descubrir el NVIDIA AI Foundations y los componentes clave de un modelo RAG.
6. Acelerar los flujos de trabajo de ciencia de datos sin cambios en el código https://t.co/UJ9RJkJTWh
En este curso podrás conocer las ventajas de los flujos de trabajo unificados de CPU y GPU, a acelerar el procesamiento de datos y el aprendizaje automático en la GPU y ver tiempos de procesamiento más rápidos con la GPU.
8. Introducción a la IA en el centro de datos https://t.co/u96QGB6rVG
El objetivo principal de este curso es que aprendas sobre IA, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, arquitectura de GPU, marcos de aprendizaje profundo e implementación de cargas de trabajo de IA. Con el añadido de que también te formará para que comprendas los requisitos de los clústeres de IA multisistema y la planificación de infraestructuras.
Pyspark es una biblioteca de Python que proporciona una interfaz para programar aplicaciones en Apache Spark, un sistema de procesamiento distribuido y en memoria. Pyspark permite escribir código Python para aprovechar la potencia y escalabilidad de Spark en el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Aquí tienes información básica sobre cómo trabajar con scripts Pyspark:
Configuración: Para comenzar a trabajar con Pyspark, necesitarás tener instalado Apache Spark en tu entorno de desarrollo y tener Python configurado correctamente. Puedes descargar Apache Spark desde el sitio web oficial y seguir las instrucciones de instalación. Una vez instalado, puedes importar la biblioteca Pyspark en tu script de Python con la siguiente línea de código:pythonCopy codefrom pyspark import SparkContext
Creación del contexto Spark: El contexto Spark es el punto de entrada principal para interactuar con Spark desde Pyspark. Puedes crear un objeto SparkContext para conectarte a un clúster Spark mediante la siguiente línea de código:pythonCopy codesc = SparkContext(appName="MiApp") El parámetro appName es opcional y define el nombre de tu aplicación Spark.
Carga de datos: Pyspark puede trabajar con diversos tipos de fuentes de datos, como archivos CSV, JSON, parquet, bases de datos, etc. Puedes cargar datos en un RDD (Resilient Distributed Dataset) utilizando métodos como textFile(), csv(), json(), entre otros. Por ejemplo:pythonCopy coderdd = sc.textFile("datos.txt")
Transformaciones y acciones: Pyspark proporciona una amplia gama de transformaciones y acciones que puedes aplicar a los RDD para realizar operaciones en los datos. Algunas transformaciones comunes incluyen map(), filter(), reduceByKey(), join(), etc. Las transformaciones son operaciones perezosas, lo que significa que no se ejecutan inmediatamente, sino que se registran para su ejecución posterior. Las acciones, como count(), collect(), take(), desencadenan la ejecución real de las transformaciones y devuelven resultados o muestras de datos.
Ejecución del script: Una vez que hayas definido tus transformaciones y acciones, puedes ejecutar el script de Pyspark utilizando el comando spark-submit desde la línea de comandos. Por ejemplo:Copy codespark-submit mi_script.py Esto enviará el script al clúster Spark para su ejecución.
Estos son solo los conceptos básicos para trabajar con scripts Pyspark. Pyspark también ofrece muchas otras características y funcionalidades avanzadas, como trabajar con DataFrames, SQL en Spark, procesamiento de streaming, machine learning, etc. Puedes consultar la documentación oficial de Pyspark para obtener más detalles y ejemplos sobre cómo aprovechar al máximo esta poderosa biblioteca.
