Inteligencia artificial: cómo entenderla sin miedo José Ignacio Latorre, físico cuántico

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¿Estamos preparados para ser superados intelectualmente por nuestras propias creaciones? El físico cuántico José Ignacio Latorre nos invita a reflexionar sobre inteligencia artificial (IA), el cambio de paradigma más profundo de la historia reciente.

A través de anécdotas fascinantes como la de "Constanza", su IA personal, y el asombroso potencial de la computación cuántica, Latorre analiza un futuro donde la simbiosis entre humanos y máquinas es inevitable.

Sin embargo, esta evolución no está exenta de riesgos; desde el fin de la privacidad hasta la delegación de nuestra soberanía ética. Para el físico, la clave no reside en el miedo, sino en la comprensión y la regulación. Nos propone así un nuevo contrato social donde la educación y la supervisión sean los guardarraíles que protejan nuestra esencia humana en la era de los algoritmos.

Fuente: Aprendemos Juntos

Presencia de SO2 y Sulfitos en la Elaboración de Azúcar Implementación FSSC 22000 v6

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En la elaboración de azúcar de caña, uno de los productos que puede intervenir en ciertas etapas del proceso es el dióxido de azufre, conocido químicamente como SO₂. Su uso está principalmente relacionado con la sulfitación del jugo o del licor clarificado, una operación tecnológica que busca mejorar la calidad visual y física del azúcar que luego llegará al consumidor. Dicho de manera simple, se utiliza para ayudar a blanquear el jugo, reducir pigmentos oscuros, evitar procesos de oxidación y facilitar la purificación antes de la cristalización. Gracias a esto, se obtiene un producto más claro y con mejores características comerciales.

Fuente: Avibert

Lubricantes Grado Alimenticio Tipo H1 Inocuidad Alimentaria

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Los lubricantes H1 están pensados para situaciones donde puede existir un contacto incidental con el alimento. Es decir, no deberían tocar el producto, pero existe la posibilidad de que, por una falla mecánica o una salpicadura accidental, una pequeña cantidad entre en contacto. Para esos casos, la normativa establece un límite máximo de 10 partes por millón en el alimento. Esta clasificación es otorgada por la NSF, y su formulación debe cumplir con lo establecido por la FDA en la norma 21 CFR 178.3570, que define qué sustancias pueden utilizarse en este tipo de lubricantes.

Fuente: Avibert

Ciencia de Datos vs Análisis de Datos

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La ciencia de datos y el análisis de datos son disciplinas fundamentales dentro del ecosistema de la transformación digital y la toma de decisiones basada en información. Aunque a menudo se utilizan como sinónimos, en realidad representan niveles distintos de complejidad, profundidad técnica y alcance estratégico. Comprender sus diferencias permite identificar mejor sus aplicaciones, perfiles profesionales y aportes dentro de una organización.

Fuente: Avibert

China creó un prototipo de litografía extremo ultravioleta para fabricar chips modernos

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La litografía extrema ultravioleta (EUV) es la técnica más avanzada para imprimir los circuitos diminutos de los chips de última generación (especialmente para nodos por debajo de 7 nm). Usa luz con una longitud de onda extremadamente corta (~13.5 nm) para dibujar líneas ultrafinas en las obleas de silicio, lo que permite más transistores y mayor rendimiento en chips de IA y computación avanzada. Antes de ahora, solo la empresa neerlandesa ASML dominaba esta tecnología y estas máquinas no se exportan a China por restricciones regulatorias.

Fuente: Platzi

Gemini 3 Pro ¿Qué cosas la hace ser la mejor IA del momento?

Gemini 3 Pro acaba de cambiar el juego de la IA. Con 46x mejor rendimiento en matemáticas que su versión anterior, 91% de precisión comparado con humanos, y el precio más eficiente del mercado, Google finalmente tiene el modelo más inteligente... hasta ahora.

Fuente: Platzi | Raúl Ordóñez - Inteligencia Artificial | Dot CSV Lab

¿Qué ha sido del bien común? Michael Sandel, filósofo y profesor

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La tiranía del mérito' es el libro más reciente del reputado filósofo norteamericano Michael Sandel. En este vídeo, Sandel analiza alguno de los términos que trata en su trabajo. ¿Qué es la justicia? ¿Qué papel tiene la humildad en la vida cívica? ¿Cuál es su imagen del éxito? El profesor repiensa alguna de las ideas que se han consolidado en las sociedades occidentales e invita al diálogo cívico para abordar dos de los temas que le preocupan: la desigualdad económica y la polarización política. "La competencia meritocrática nos hace pensar que nuestro éxito y nuestros logros son cosas que hemos conseguido nosotros. Y esto nos aleja del bien común, nos lleva a olvidarnos de que estamos en deuda con quienes hacen posible nuestros logros: la familia, los profesores, la comunidad, el país, los tiempos que vivimos", asegura.

Michael Sandel es profesor de Filosofía Política en la Universidad de Harvard y Premio Princesa de Asturias de las Ciencias Sociales 2018. Es uno de los filósofos más conocidos de nuestro tiempo. Su curso ‘Justicia’ es el más popular de la historia de Harvard. Es autor de 'Filosofía pública' o 'Lo que el dinero no puede comprar'. Sus obras se han traducido a más de 25 idiomas. En su trabajo trata temas como la justicia, la ética, la democracia o la influencia de los mercados y relaciona la filosofía política con las cuestiones morales y cívicas contemporáneas.

Fuente: Aprendemos Junto 2030

Cómo nos Manipulan en las Redes Sociales Santiago Bilinkis - TEDxRiodelaPlata

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Santiago Bilinkis (Buenos Aires, 9 de diciembre de 1970) es un empresario, tecnólogo y autor argentino. Estudió en el Colegio Nacional de Buenos Aires y continuó sus estudios en la Universidad San Andrés en donde se recibió de economista graduado con Medalla de Oro. Es miembro de la organización Mensa y uno de los organizadores de TEDxRiodelaPlata.

Curso de CRIPTOMONEDAS Desde CERO - Completo

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TEMARIO DEL CURSO DE CRIPTOMONEDAS:

00:00 - Introducción
03:31 - Entendiendo las Criptomonedas
15:14 - Conceptos Básicos
39:27 - Wallets, Brokers y Exchanges

-- ANALISIS FUNDAMENTAL --

1:01:57 - Introducción al Análisis Fundamental
1:11:07 - Capitalización de Mercado
1:26:09 - Volumen de Transacciones
1:35:22 - Oferta Máxima y Circulante 1:46:06 - Factores Macro y Micro (económicos)
2:01:36 - Análisis de Equipo y Comunidad
2:19:03 - Análisis de Whitepapers
2:26:28 - Eventos de Mercado
2:32:31 - Como Identificar Cripto-Estafas

-- ANALISIS TÉCNICO --

2:47:28 - Teoría de DOW
3:07:26 - Fractalidad
3:16:34 - Patrones Comunes 3:27:12 - Teoría de Ondas de Elliot

-- MUNDO CRIPTO --

3:38:10 - Eligiendo un Exchange
3:46:36 - Entendiendo OKX
4:02:39 - Operando en Spot
4:08:05 - Análisis On-Chain
4:14:17 - FOMO vs JOMO
4:24:54 - NFT
4:37:47 - ICOs, IEOs y STOs
4:43:34 - Conceptos Básicos de DeFi
4:49:43 - Airdrops y Bounties
4:55:21 - Arbitraje

4:59:51 - Como seguir aprendiendo

Fuente: Dalto Emprende

Planta de Tratamiento de Aguas Residuales Cómo funciona una PTAR

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Una estación depuradora de aguas residuales (EDAR), también llamada planta de depuración o planta de tratamiento de aguas residuales (PTAR), es una instalación que tiene el objetivo genérico de conseguir, a partir de aguas negras o mezcladas y mediante diferentes procedimientos físicos, químicos y biotecnológicos, un agua efluente de mejores características de calidad y cantidad, tomando como base ciertos parámetros normalizados.

En general, las estaciones depuradoras de aguas residuales tratan agua residual local, procedente del consumo ciudadano en su mayor parte, así como de la escorrentía superficial del drenaje de las zonas urbanizadas, además del agua procedente de pequeñas ciudades, mediante procesos y tratamientos más o menos estandarizados y convencionales. Existen también EDAR que se diseñan y construyen para grandes empresas, con tratamiento especializado al agua residual que se genera.

Fuente video: Diego Vargas Sabogal
Fuente texto: Wikipedia

Derribando Mitos sobre la Energía Nuclear European Nuclear Young Generation Forum 2021

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Dentro del marco del European Nuclear Young Generation Forum 2021, celebrado en la monumental ciudad de Tarragona, Alfredo García (aka: ‪@OperadorNuclear‬ ) repasa los mitos más comunes entorno a la energía nuclear, y explica el fundamento de por qué son erroneos.

Fuente: Jóvenes Nucleares

Apps con Inteligencia Artificial Pruébalas...!!!

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Las mejores Apps con IA (Inteligencia Artificial) que puedes probar ahora mismo.

Led Azul El hombre que persistió en su búsqueda

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Shūji Nakamura (中村 修二 Nakamura Shūji) ( 22 de mayo de 1954, Seto (Ehime), Japón) es un ingeniero e inventor japonés. Por sus investigaciones recibió en 2014 el Premio Nobel de Física, junto a Isamu Akasaki y Hiroshi Amano, «por la invención de eficientes diodos de emisión de luz azules, que han hecho posibles las fuentes de luz blanca brillantes y de bajo consumo».​ Es profesor de la Universidad de California en Santa Bárbara (UCSB)

Fuente texto: Nakamura
Fuente video: Veritasium en español

7 MAQUINAS para tu MINI FABRICA Enlaces a los sitios de compra

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Links de compra de las Maquinas:
Maquina 1: https://acortar.link/KLnt63
Maquina 2: https://acortar.link/kDI6Xl
Maquina 3: https://acortar.link/8IVdZk
Maquina 4: https://acortar.link/IooSF4
Maquina 5: https://acortar.link/c8doY3
Maquina 6: https://acortar.link/erbBSv
Maquina 7: https://acortar.link/3WsJbU

Fuente= EmprendeMind

Stretchy Film for Distinguishing Sugars Gorgeous rainbow-colored

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Rainbows and sugar may conjure up images of a certain leprechaun-branded breakfast cereal. But now, researchers in ACS Nano report a kaleidoscope-like film for telling different sweeteners apart. The material displayed multiple colors when stretched by hand. But when evenly stretched, it enhanced the unique shifts in fluorescence intensity of 14 sugars, distinguishing between them in beverages and sweat samples.

Fuente: American Chemical Society

How to dilute ICP-MS samples without using liquid diluent – using aerosol dilution

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Descripción: ¿Suena raro? Pero la dilución en aerosol es una forma de diluir muestras con precisión sin utilizar una pipeta o un autodiluidor.

Fuente: Agilent Technologies

Machine Learning Aplicado a la Ingeniería

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El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. Se dice que un agente aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos; es decir, cuando la habilidad no estaba presente en su genotipo o rasgos de nacimiento. "En el aprendizaje de máquinas un computador observa datos, construye un modelo basado en esos datos y utiliza ese modelo a la vez como una hipótesis acerca del mundo y una pieza de software que puede resolver problemas".

En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística inferencial, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el aprendizaje automático incorpora las preocupaciones de la complejidad computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El aprendizaje automático también está estrechamente relacionado con el reconocimiento de patrones. El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del método científico mediante métodos matemáticos. Por lo tanto es un proceso de inducción del conocimiento.

El aprendizaje automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Fuente: Video | Texto

¿Cómo es el día a día de un Data Scientist? ¡Conviértete en Data Scientist por un día!

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¿Qué es la "ciencia de datos"?
Esta "ciencia de los datos", nacida del método científico, es la evolución de lo que hasta ahora se conocía como Analista de datos, pero a diferencia de éste que sólo se dedicaba a analizar fuentes de datos de una única fuente, el Data Scientist debe explorar y analizar datos de múltiples fuentes, a menudo inmensas (conocidas como Big Data), y que pueden tener formatos muy diferentes. Además, debe tener una fuerte visión de negocio para ser capaz de extraer y transmitir recomendaciones a los responsables de negocio de su empresa.

Estos conjuntos de datos pueden provenir de los datos generados por todo tipo de dispositivos electrónicos (como un móvil, todo tipo de sensores, secuenciadores de genoma, ...), redes sociales, datos médicos, páginas web, ... y afectan de manera muy significativa la investigación actual en muchos campos como las ciencias biológicas, la informática médica, la salud, las ciencias sociales, por citar sólo algunos.

¿Qué proceso sigue un Data scientist?
El proceso que sigue un Data Scientist para responder a las cuestiones que se le plantean se pueden resumir en estos 5 pasos:

• Extraer los datos, independientemente de su fuente (webs, csv, logs, APIs, etc.) y de su volumen (Big Data o Small Data)
• Limpiar los datos, para eliminar lo que distorsiona a los mismos
• Procesar los datos usando diferentes métodos estadísticos (inferencia estadística, modelos de regresión, pruebas de hipótesis, etc.)
• Diseñar nuevos tests o experimentos en caso necesario
• Visualizar y presentar gráficamente los datos.

¿Qué se espera de un Data Scientist?
Lo que se espera de un Data Scientist es que no sólo sea capaz de abordar un problema de explotación de datos desde el punto de vista de análisis, sino que también tenga las aptitudes necesarias para cubrir la etapa de gestión de datos. Así, el objetivo de un perfil de este tipo es acercar dos mundos (el de gestión y análisis de datos), que hasta ahora habían podido existir separados, pero que debido a los nuevos requisitos de volumen, de variedad de datos y de velocidad en la explotación de estas (ie, las tres V's de la definición estándar del término Big Data), se ha vuelto imprescindible llevar a cabo esta explotación a través de un perfil combinado, y que además, también entienda el negocio para dirigir esta explotación hacia resultados que puedan ser de interés para la compañía...

Fuente: Texto | Video

¿Qué es el BLOCKCHAIN? Explicado por un INGENIERO INFORMÁTICO

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Una cadena de bloques, conocida en inglés como blockchain, es una estructura de datos cuya información se agrupa en conjuntos (bloques) a los que se les añade metainformaciones relativas a otro bloque de la cadena anterior en una línea temporal. De esta forma, gracias a técnicas criptográficas, la información contenida en un bloque solo puede ser repudiada o editada modificando todos los bloques posteriores. Esta propiedad permite su aplicación en un entorno distribuido de manera que la estructura de datos blockchain puede ejercer de base de datos pública no relacional que contenga un histórico irrefutable de información. En la práctica ha permitido, gracias a la criptografía asimétrica y las funciones de resumen o hash, la implementación de un registro contable (ledger) distribuido que permite soportar y garantizar la seguridad de dinero digital.

Siguiendo un protocolo apropiado para todas las operaciones efectuadas sobre la blockchain, es posible alcanzar un consenso sobre la integridad de sus datos por parte de todos los participantes de la red sin necesidad de recurrir a una entidad de confianza que centralice la información. Por ello se considera una tecnología en la que la "verdad" (estado confiable del sistema) es construida, alcanzada y fortalecida por los propios miembros; incluso en un entorno en el que exista una minoría de nodos en la red con comportamiento malicioso (nodos sybil) dado que, en teoría, para comprometer los datos, un atacante requeriría de una mayor potencia de cómputo y presencia en la red que el resultante de la suma de todos los restantes nodos combinados. Por las razones anteriores, la tecnología blockchain es especialmente adecuada para escenarios en los que se requiera almacenar de forma creciente datos ordenados en el tiempo, sin posibilidad de modificación ni revisión y cuya confianza pretenda ser distribuida en lugar de residir en una entidad certificadora. Este enfoque tiene diferentes aspectos:

• Almacenamiento de datos: se logra mediante la replicación de la información de la cadena de bloques
• Transmisión de datos: se logra mediante redes de pares
• Confirmación de datos: se logra mediante un proceso de consenso entre los nodos participantes. El tipo de algoritmo de consenso más utilizado es el de prueba de trabajo en el que hay un proceso abierto competitivo y transparente de validación de las nuevas entradas llamada minería

El concepto de cadena de bloque fue aplicado por primera vez en 2009 como parte de Bitcoin.

Los datos almacenados en la cadena de bloques normalmente suelen ser transacciones (p. ej. financieras) por eso es frecuente llamar a los datos transacciones. Sin embargo, no es necesario que lo sean. Realmente podríamos considerar que lo que se registran son cambios atómicos del estado del sistema. Por ejemplo una cadena de bloques puede ser usada para estampillar documentos y asegurarlos frente a alteraciones.

Fuente: Texto | Video-Dot CSV

Curso Python para Principiantes

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Python es uno de los lenguajes de programación más importantes actualmente, siendo un lenguaje de propósito general puedes llegar a crear con el aplicaciones web, aplicaciones de escritorio, aprende Hacking e Inteligencia Artificial, y mucho más. En este curso voy a darte las bases de lenguaje para que puedas iniciar con el y luego continuar aprendiendo algún framework o bibliotecas que te permitan crear estas aplicaciones.

Fuente: Fazt