Referencias | References


Referencias completas de vocabulario, eventos, crónicas, evidencias y otros contenidos utilizados en los proyectos relacionados con biotecnología y neurociencia de la KW Foundation.

Full references of vocabulary, events, chronicles, evidences and other contents used in KW Projects related to biotechnology and neuroscience.

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Kata [301]

de System Administrator - sábado, 18 de enero de 2014, 16:08
 

Kata (“forma”) es una palabra japonesa que describe una serie o secuencia de movimientos establecidos para la práctica individual. Se practica en escuelas tradicionales de arte japonés (kata en kabuki o “formas teatrales”) y en escuelas de ceremonia del té (“chadō”), pero se asocian comúnmente a las artes marciales desarrolladas en Japón y Okinawa (aikido, judo, jiu-jitsu, kendo y karate).

Fuente: http://es.wikipedia.org/wiki/Kata

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Keanu Reeves [382]

de System Administrator - lunes, 3 de febrero de 2014, 16:44
 

Keanu Reeves nació el 2 de septiembre de 1964 en Beirut, (Líbano). Hijo de Samuel Nowlin Reeves, geólogo y de Patricia Bondo, cuyo apellido de soltera era Taylor. Sus rasgos exóticos se deben a que la madre de Reeves es inglesa, mientras que el padre es descendiente de ingleses, portugueses, chinos y hawaianos. El nombre de Keanu es originario de Hawái y significa Brisa fresca sobre las montañas. Tras el abandono de su padre, y el posterior divorcio del matrimonio, su madre se mudó a Canadá, donde Keanu y su hermana Kim crecieron. Recorrieron diversas partes del mundo, como AustraliaNueva York y Toronto, teniendo varios padrastros. Su madre quedó de nuevo embarazada y Keanu tuvo otra hermana, Karina Miller. Desde muy joven, Keanu sintió inclinación por el hockey sobre hielo, a lo que se dedicó en mayor intensidad que a la escuela, donde le apodaban The wall/El muro.

Fuente: http://es.wikipedia.org/wiki/Keanu_Reeves

 Keanu Reeves y Martín Tejera

Increíblemente, el pasado 1º de Febrero se encontraron Martín Tejera y Keanu Reeves en el casamiento del director Carl Rinsch (ver foto), momento en el cual Martín le explicó a Keanu qué es la KW Foundation y le entregó un ejemplar del libro (el actor y director canadiense de origen libanés está buscando una historia). Esta foto nos está ayudando a promocionar el libro, cuya recaudación por ventas está destinada en un 100% al desarrollo del KW Project (proyecto de código abierto para mejorar la asimilación de lógica aportada por los usuarios a las aplicaciones informáticas, sin necesidad de programar).

 

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Keep your Global Website from Getting “Lost in Translation” [600]

de System Administrator - martes, 29 de julio de 2014, 20:03
 

5 Lessons to Keep your Global Website from Getting “Lost in Translation”

By James Maconochie

Dealing with a global audience is a fact of life for enterprises doing business online, and the days when you can hope to keep your non-US customers happy by simply listing a phone number for the in-country sales representative have long since passed. With statistics showing that 80% of global consumers research products online1, it’s critical that you’re able to speak to these audiences in their own languages. If you aren’t, trust me, somebody else will be right there to woo your customers.

As in all things on the web, translating your website into foreign languages is not as simple as it might appear on first glance, and depending on the size, scope and functionality of your web presence it can be a highly complicated matter.  In order to avoid significant headaches and expenses, I urge you to take heed of the following five lessons so your critical messages don’t get “Lost in translation” on your website globalization project.

Lesson 1: Be prepared to deal with complications arising from legal, regulatory and cultural differences

When expanding into the global marketplace it is crucial to develop an understanding for each country’s requirements for displaying information and selling products. While some complications can be fairly easily overcome, others can be much more significant and problematic, and you might not even become aware of them until people within the target regions raise the red flag (hopefully before you have broken any laws). The point is that unless you are experienced in global business regulations, you should build ample cushion into your projects to deal with any such unforeseen circumstances that could arise when expanding into international markets.

Lesson 2: Structure of your content tree and media library from the get-go to accommodate for alternate language translations

To avoid the possibility that you’ll have to spend valuable time and money restructuring your CMS, make sure from the outset that it has been structured to accommodate for appropriate content relationships and foreign language media. Take advantage of the language versioning capabilities of your CMS, and avoid placing foreign language content and/or media items within the U.S. English version and using naming conventions to distinguish between languages.

Lesson 3: Consider language differences when estimating time-to-complete

One basic sequence of events when translating a piece of content from US English into a foreign language using the Sitecore CMS goes something like this: Create content in International English; Export the content items for translation in international English XMLs files and transmit these a translation service; Receive, import and verify the foreign language XML files; Allow pre-publishing access to regional marketing teams, subject matter experts and/or contractors for review, obtain feedback and either generate and import updated XML files or modify the foreign language content directly within the CMS. In many cases, for European languages like Spanish, French and German, this process goes fairly smoothly and the completed pages will largely mirror their US English counterparts.

You should expect more significant localization challenges/requirements with languages like Japanese, Chinese, Korean and Russian that use non-alpha characters. In these cases, the last phase (regional consultant review) can take much longer and may require much more significant localization and customization.  In addition, you are more likely to run into issues with the way different browsers handle and lay out alternate character sets which may require further language based CSS customization.  Best practice it to double whatever the timeline you have used for a European language translation effort for such languages.

Lesson 4: Have a fallback language plan and build in a manual override

Most major site translations do not need to address every piece of content in the CMS. Navigation and high-level pages are generally speaking afforded a much higher translation priority.  Lower level content may or may not be translated depending on: the importance/size of the foreign audience; the importance of the content overall; and the frequency of download/level of specialization of the content.

In cases where no translated content exists, depending on your CMS, it may be possible to specify a “fallback” language for certain content, whereby in the event you do not wish to translate a particular item, but you still want it to exist within a particular language version of the site, the site will display the fallback language content.  When using the fallback language approach, keep in mind that there will be times where you need to override the fallback behavior, such as when you have a news item present in your English content queue that you don’t want to display on foreign sites. Best practice is to ensure you build in a mechanism that allows you to specify which content should be exempt from typical fallback behavior.

Lesson 5: Consider the implications of mobile

Statistics show that, even as US consumers are adopting mobile devices as a way of accessing the web, many foreign countries are seeing mobile as a primary vehicle to accessing online content.  According to surveys by Forrester2 (June 2011), the percentage of people regularly accessing the mobile Web in Japan and urban China is more than double the U.S.  As you’re structuring your content management system to manage translated versions of your desktop pages, make sure you build in any special considerations that need to be taken into account for handling the display of translated copy on mobile devices.

What are some of the roadblocks you’ve come up against when launching your foreign-language version? Share your own advice and horror stories!

Link: http://www.business2community.com

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Kevin Slavin: Cómo los algoritmos configuran nuestro mundo [978]

de System Administrator - domingo, 2 de noviembre de 2014, 11:58
 

Kevin Slavin: Cómo los algoritmos configuran nuestro mundo

por Kevin Slavin

Translated by Veronica Martinez 
Reviewed by Ana María Pérez

Video

0:11 - Esta es una fotografía tomada por el artista Michael Najjar, y es real porque él fue a Argentina para tomarla. Pero también es ficción. Hay bastante trabajo en ella después de eso. Y lo que ha hecho es que prácticamente ha rediseñado, digitalmente, todos los contornos de las montañas para seguir las vicisitudes del índice Dow Jones. Así que lo que se ve, ese precipicio, lo alto del precipicio que se abre con el valle, es la crisis financiera del 2008. La foto fue tomada cuando estábamos muy en el fondo de aquel valle. No sé dónde estamos ahora. Este es el índice Hang Seng de la Bolsa de Hong Kong. Y la topografía es similar. Me pregunto por qué.

0:53 - Y esto es arte y también es una metáfora. Pero creo que lo importante es que es una metáfora con dientes. Y es con esos dientes que hoy quiero proponer que reconsideremos un poco el rol de las matemáticas contemporáneas, no solo las financieras, sino las matemáticas en general. Reconsideremos que han pasado de ser algo que se extrae y se deriva del mundo a algo que realmente empieza a darle forma, al mundo que nos rodea y al mundo dentro de nosotros. Y es específicamente con algoritmos,que son básicamente las matemáticas que utilizan los computadores para tomar decisiones. Adquieren el sentido de la verdad, porque se repiten una y otra vez y se osifican y se calcifican y se vuelven reales.

1:38 - Y estaba pensando en esto, en un lugar improbable, en un vuelo transatlántico hace un par de años,porque me encontraba sentado al lado de un físico húngaro como de mi edad y hablábamos de cómo era la vida de los físicos en Hungría durante la guerra fría. Y le pregunté: "¿Qué hacían ustedes?"

1:56 - Y dijo: "Mayormente, destruíamos escudos furtivos".

1:58 - A lo que le dije: "Ese es un buen trabajo. Es interesante. ¿Cómo funciona?" Y para entender eso, hay que entender primero cómo funciona la tecnología furtiva. Y para esto, voy a simplificar al extremo, en el fondo no se trata de pasar una señal de radar a través de 156 toneladas de acero en el cielo. Eso no va a desaparecer. Pero se puede tomar esta cosa enorme y transformarla en un millón de cosas pequeñas,como una bandada de pájaros, por ejemplo, y luego el radar que la está buscando tiene que ser capaz de ver todas las bandadas de pájaros en el cielo. Y si usted es un radar, ese es un trabajo muy duro.

2:40 - Y él dijo: "Sí, pero eso es solo si usted es un radar. Pero, no usábamos radares; construíamos una caja negra que buscaba señales eléctricas, de comunicación electrónica. Y cuando veíamos una bandada de pájaros que tenía comunicación electrónica, pensábamos que probablemente tenía algo que ver con los estadounidenses".

2:57 - Y le dije: "Sí. Está bien. Ud. ha reducido a la nada 60 años de investigación aeronáutica. Y luego, ¿qué va a hacer? ¿Qué va a hacer cuando sea mayor?" Y respondió: "Trabajar en servicios financieros". Y le dije: "¡Oh!". Porque se había hablado de ellos en las noticias últimamente. Le pregunté: "¿Cómo funciona eso?" Y dijo: "Bueno, actualmente, hay 2 000 físicos en Wall Street, y soy uno de ellos". Y le pregunté: "¿Cuál es la caja negra de Wall Street?"

3:27 - Y él dijo: "Es curioso que lo pregunte, porque, en efecto, se llama comercio de caja negra. Y a veces también se le llama comercio algo, comercio algorítmico". Y el comercio algorítmico se ha desarrollado en parte porque los inversores institucionales tienen los mismos problemas que tenía la Fuerza Aérea de los Estados Unidos, es decir, que mueven sus posiciones –que se trate de Procter & Gamble, Accenture u otra compañía– y transfieren un millón de acciones de algo a través del mercado. Y si lo hacen todo a la vez, es como jugar al póker y apostar todo inmediatamente. Están mostrando su jugada. De manera que tienen que encontrar una solución –y para eso usan algoritmos– para dividir ese gran paquete en un millón de transacciones pequeñas. Y la magia y el horror de eso es que las mismas matemáticas que se usan para dividir ese gran paquete en un millón de pequeñas cosas pueden usarse para encontrar ese millón de pequeñas cosas, unirlas nuevamente y averiguar lo que sucede realmente en el mercado.

4:23 - Así que para que tengan una idea de lo que pasa en la bolsa en este momento, pueden imaginarse un montón de algoritmos programados básicamente para esconderse, y otro montón de algoritmos programados para ir a buscarlos y actuar. Y todo eso es genial, está muy bien. Representa el 70 % de la bolsa de los Estados Unidos, el 70 % del sistema operativo antes conocido como nuestras pensiones e hipotecas.

4:51 - Y ¿qué podría fallar? Podría pasar algo como lo de hace un año, cuando el 9 % del total del mercado desapareció en 5 minutos y lo llamaron el “flash crash” de las 2.45. De repente, 9 % simplemente desapareció, y nadie hasta hoy se pone de acuerdo sobre lo que pasó, porque nadie dio la orden, nadie quería eso. Nadie tenía ningún control sobre lo que realmente pasaba. Lo único que tenían era un monitor delante de ellos que tenía unos números y un botón rojo que decía: "Pare".

5:26 - Y ese es el problema, que estamos escribiendo cosas, que ya no podemos leer. Hemos dejado algoilegible. Y en este mundo que hemos fabricado, hemos perdido el sentido de lo que realmente está sucediendo. Y hemos empezando a hacer nuestro camino. Hay una compañía en Boston llamada Nanex,que usa las matemáticas y la magia y no sé qué más, que consigue todos los datos del mercado y, a veces encuentra algunos de estos algoritmos. Y cuando los encuentra, los extrae y los sujeta contra la pared como si fueran mariposas. Y hace lo que siempre hemos hecho cuando nos enfrentamos a grandes cantidades de datos que no entendemos, les da un nombre y una historia. Aquí hay unos que encontró. A este lo llamó el Cuchillo, el Carnaval, la Mezcla de Boston, el Crepúsculo.

6:27 - Y el chiste es que, por supuesto, no se trata solo del mercado. Podemos encontrar este tipo de cosas donde miremos, una vez que aprendemos cómo buscarlos. Podemos encontrarlos aquí: en este libro sobre las moscas que tal vez hemos estado buscando en Amazon. Puede que lo hayamos notado,cuando su precio subió a 1,7 millones de dólares. Está agotado, aún... (Risas) Si lo hubiésemos comprado a 1,7, habría sido una ganga. Unas horas más tarde, subió a 23,6 millones de dólares, más gastos de envío. Y la pregunta es: Nadie compraba ni vendía nada; ¿qué pasaba? Y esto se ve tanto en Amazon como en Wall Street. Y cuando uno ve este tipo de comportamiento, lo que ve es la evidenciade los algoritmos en conflicto, trabados entre sí en bucles, sin ninguna supervisión humana, sin ningún tipo de supervisión de un adulto para decir: "En realidad, 1,7 millones es bastante".

7:23 - (Risas)

7:26 - A Netflix le ha sucedido lo mismo que a Amazon. Netflix ha pasado por varios algoritmos diferentes a través del tiempo. Comenzó con Cinematch, y ha probado muchos otros, pasando por Dinosaur Planet y Gravity. Ahora está usando Pragmatic Chaos que, al igual que todos los algoritmos de Netflix, trata de hacer lo mismo: conseguir un asidero en nosotros, en el “firmware” dentro del cráneo humano, para que pueda recomendar qué película podríamos tener ganas de ver próximamente, lo cual es un problema muy, muy difícil. Pero la dificultad del problema y el hecho de que en realidad no lo tengamos resuelto,no le quita los efectos que el Pragmatic Chaos tiene. Este, al igual que todos los algoritmos de Netflix,determina, en última instancia, el 60 % de las películas que terminan siendo alquiladas. De manera que un segmento de código con una idea acerca de nosotros es responsable del 60 % de esas películas.

8:21 - ¿Qué pasaría si pudiésemos evaluar esas películas antes de que se hiciesen? ¿No sería útil? Bien, hay unos especialistas de datos del Reino Unido en Hollywood que tienen algoritmos de historias, son una empresa llamada Epagogix. Pueden probar un guion cinematográfico, y decirnos, de manera cuantificable, si será una película de 30 millones de dólares o una de 200 millones de dólares. Y el caso es que esto no es Google. No es información. No se trata de estadísticas financieras; es cultura. Y lo que vemos aquí, o más bien, lo que no vemos normalmente, es que se trata de la física de la cultura. Y si estos algoritmos, como los de Wall Street, acaban estrellándose un día y todo falla, ¿cómo podríamos saber lo que se vería?

9:08 - Y están en nuestras casas. Hay dos algoritmos que compiten por la sala de estar. Son dos tipos diferentes de robots de limpieza que tienen ideas muy distintas de lo que significa limpio. Y se pueden ver si les bajamos la velocidad y les fijamos luces. Son algo así como los arquitectos secretos del dormitorio. Y la idea de que la propia arquitectura esté sujeta de alguna manera a la optimización algorítmica no es descabellada. Es muy real y está ocurriendo a nuestro alrededor.

9:36 - Es más evidente cuando estamos en una caja metálica sellada, en un ascensor moderno llamado ascensor de control de destino. Es de aquellos en los que hay que presionar el piso al que vamos a irantes de entrar en el ascensor. Utiliza lo que se llama un algoritmo de embalaje de cajas. Así que nada de esas locuras de dejar que todo el mundo suba a cualquier cabina que quiera. Todos los que quieran ir al décimo piso suben a la cabina 2, y los que quieran ir al tercer piso suben a la cabina 5. Y el problema con esto es que la gente enloquezca, que entre en pánico. Y es claro por qué. Porque al ascensor le faltan algunos instrumentos importantes, como los botones. (Risas) Como las cosas que la gente usa. Lo único que tiene es el número que cambia cuando sube o baja y ese botón rojo que dice "Pare". Y eso es lo que estamos diseñando. Estamos trabajando en el dialecto de esa máquina. Y ¿hasta dónde podemos ir?, ¿hasta qué punto? Podemos ir muy, muy lejos.

10:37 - Volvamos al tema de Wall Street. Los algoritmos de Wall Street dependen de una cualidad por encima de todo, la velocidad. Operan en milisegundos y microsegundos. Y para que tengan una idea de lo que es un microsegundo, piensen que se necesitan 500 000 microsegundos solo para hacer un clic con un mouse. Pero si un algoritmo de Wall Street tiene cinco microsegundos de tardanza, es un perdedor. Así que si fuésemos algoritmos, buscaríamos un arquitecto como el que me encontré en Frankfurt que vaciaba un rascacielos, tiraba todos los muebles, toda la infraestructura de uso humano, y solo dejaba acero en los pisos para prepararse para recibir pilas de servidores, todo para que un algoritmo pueda acercarse al internet.

11:24 - Creemos que el internet es un tipo de sistema descentralizado. Y, por supuesto, lo es, pero se descentraliza desde ciertos lugares. Aquí es desde donde se descentraliza en Nueva York: el hotel Carrier ubicado en la calle Hudson. Es realmente desde allí que los cables llegan hasta la ciudad. Y la realidad es que cuanto más nos alejamos de allí, más nos atrasamos en microsegundos. Estos tipos en Wall Street, Marco Polo y la nación Cherokee, están 8 microsegundos detrás de todos estos tipos que van a los edificios que se desocupan en los alrededores del hotel Carrier. Y esto va a seguir sucediendo.Vamos a seguir vaciando edificios, ya que, centímetro a centímetro, libra por libra y dólar por dólar,ninguno de nosotros podría sacar más provecho de ese espacio que la Mezcla de Boston.

12:16 - Pero si nos alejamos, si nos alejamos, veremos una zanja de 1 300 kilómetros entre Nueva York y Chicago construida en los últimos años por una compañía llamada Spread Networks. Este es un cable de fibra óptica colocado entre las dos ciudades solamente para hacer pasar una señal 37 veces más rápido que el clic de un mouse, solo para estos algoritmos, el Carnaval y el Cuchillo. Y cuando pensamos en esto, que estamos atravesando los Estados Unidos con dinamita y sierras de roca para que un algoritmo pueda cerrar un contrato 3 microsegundos más rápido, todo en un marco de comunicacionesque ningún ser humano sabrá nunca, es una especie de destino manifiesto que siempre buscará una nueva frontera.

13:11 - Pero aún tenemos mucho trabajo por hacer. Todo eso es solo teoría de unos matemáticos del MIT. Y la verdad es que no entiendo mucho de lo que hablan. Se trata de conos luminosos y conexiones cuánticas, y realmente no entiendo nada de eso. Pero puedo leer este mapa que dice que si tratamos de hacer dinero en los mercados donde están los puntos rojos, que es donde está la gente, donde están las ciudades, vamos a tener que poner los servidores en los puntos azules para tener el máximo de eficiencia. Y habrán notado que los puntos azules están mayormente en medio del océano. Así que vamos a tener que crear burbujas o plataformas. En realidad, vamos a compartir el agua para sacar dinero del aire porque allí hay un futuro brillante si somos algoritmos.

14:00 - (Risas)

14:02 - Y en realidad, el dinero no es lo que más nos interesa, sino la motivación que trae el dinero. El hecho de transformar el planeta mismo con este tipo de eficiencia algorítmica. A la luz de esto, volvemos a ver las fotografías de Michael Najjar y nos damos cuenta de que no son metafóricas, son proféticas. Se anticipan a los efectos sísmicos, terrestres de las matemáticas que hacemos. Y el paisaje siempre ha estado configurado por este tipo de colaboración extraña y difícil entre la naturaleza y el hombre. Pero ahora existe esta tercera fuerza coevolutiva: los algoritmos; la Mezcla de Boston, el Carnaval. Y vamos a tener que entenderlos como parte de la naturaleza. Y de una manera, lo son.

14:50 - Gracias.

14:52 - (Aplausos)

Link: http://www.ted.com

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Kindle [275]

de System Administrator - viernes, 10 de enero de 2014, 09:31
 

 Kindle Kindle

Kindle es un dispositivo portátil para comprar, almacenar y leer libros electrónicos (e-books), creado y comercializado por la tienda virtual Amazon.com

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Know-how [7]

de System Administrator - viernes, 14 de marzo de 2014, 14:28
 

Know-how: Experiencia específica.

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Kurzweil Responds to ‘When Robots Are Everywhere, What Will Humans Be Good For?’ [1276]

de System Administrator - martes, 30 de junio de 2015, 23:22
 

Kurzweil Responds to ‘When Robots Are Everywhere, What Will Humans Be Good For?’ [Video]

By David J. Hill

Lately, media around the web has been bracing for robots — not time-traveling robots per se, but robot workers. Specifically, the increased sophistication of artificial intelligence and improved engineering of robotics has spurred a growing concern about what people are going to do when all the regular jobs are done by robots.

A variety of solutions have been proposed to this potential technological unemployment (we even had an entire Future of Work series dealing with this topic in March), many of which suggest that there will still be things that humans can do that robots can't, but what are they?

During a Q&A session at an Executive Program hosted at Singularity University last October, one participant had the opportunity to prompt Ray Kurzweil with the question, "What do you think humans will be uniquely suited to do in the future?"

Kurzweil, who has been wrestling with this topic for a long time (see his 1999 book The Age of Spiritual Machines) provided a nearly 10-minute answer and acknowledged the core changes that are occurring: "We are destroying jobs at the of the bottom scale ladder. We add new jobs at the top of the scale ladder. The scale ladder moves up. In order to keep up with that rising scale ladder, we need to make people more skilled."


"We're constantly creating and inventing new jobs and things to do."


Citing similar concern that was shown over the introduction of machines into the textile industry at the dawn of the Industrial Revolution, Kurzweil said, "You could point at almost every job and it seemed only a matter of time before those jobs were automated and eliminated. Indeed that happened. Those jobs were automated and went away. Yet somehow, employment went up...New industries emerged making and servicing these machines."

As a Director of Engineering at Google, Kurzweil is seeing new industries emerge right in front of him. He's been given unlimited resources to lead projects in artificial intelligence around natural language processing. His work comes at a time when the company is deep in related initiatives, like Google Brain, a research project leveraging deep learning to enhance products like speech recognition and recommendation engines. These projects are employing numerous teams of people in positions that didn't exist decades ago.

In his answer, Kurzweil also noted that "Indeed, 65% of jobs in America today are information jobs...These information jobs didn't exist 25 years ago, let alone a hundred years ago. We're constantly creating and inventing new jobs and things to do."

You can check out the following video for his complete response, but we want to know what you think: what are humans uniquely suited to do?

Video

To learn more about Singularity University's Executive Programs, click here.

[image courtesy of Shutterstock]

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KW EcoSystem [261]

de System Administrator - viernes, 10 de enero de 2014, 23:10
 

 KW EcoSystem

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KW Foundation - Canal en YouTube [263]

de System Administrator - viernes, 14 de marzo de 2014, 14:38
 
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KW Foundation - Links [258]

de System Administrator - viernes, 14 de marzo de 2014, 14:36
 

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