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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Fog computing [1786]

de System Administrator - miércoles, 8 de noviembre de 2017, 22:18
 

Computación de niebla/redes de niebla (fog computing, fog networking, fogging)

Publicado por: Margaret Rouse | Contribuidores: Sharon Shea, Ivy Wigmore

La computación de niebla, también conocida como redes en la niebla o niebla, es una infraestructura de computación descentralizada en la que los datos, el cómputo, el almacenamiento y las aplicaciones están distribuidos en el lugar más lógico y eficiente entre la fuente de datos y la nube. La computación de niebla esencialmente extiende la computación de nube y los servicios al borde de la red, acercando las ventajas y el poder de la nube a donde se crean los datos y donde se actúa con base en ellos.

El objetivo de la niebla es mejorar la eficiencia y reducir la cantidad de datos transportados a la nube para su procesamiento, análisis y almacenamiento. Esto a menudo se hace para mejorar la eficiencia, aunque también puede ser utilizado por razones de seguridad y cumplimiento.

Las aplicaciones de computación de niebla populares incluyen red inteligente, ciudad inteligente, edificios inteligentes, redes de vehículos y redes definidas por software.

La niebla metafórica viene del término meteorológico para una nube cerca del suelo, justo como la niebla se concentra en el borde de la red. El término se asocia a menudo con Cisco; se cree que el gerente de línea de productos de la compañía, Ginny Nichols, acuñó el término. "Cisco Fog Computing" es un nombre registrado; fog computing está abierto a la comunidad en general.

El OpenFog Consortium fue fundado en noviembre de 2015 por miembros de Cisco, Dell, Intel, Microsoft, ARM y la Universidad de Princeton; su misión es desarrollar una arquitectura de referencia abierta y transmitir el valor comercial de la computación de niebla.

 

Cómo funciona la computación de niebla

Aunque los dispositivos de borde y los sensores están donde se generan y recopilan datos, no tienen los recursos de cómputo y almacenamiento para realizar tareas avanzadas de análisis y aprendizaje automático. Aunque los servidores de nube tienen el poder de hacer esto, a menudo están demasiado lejos para procesar los datos y responder de manera oportuna. Además, tener todos los puntos finales conectados y enviando datos en bruto a la nube a través de internet puede tener implicaciones de privacidad, seguridad y legales, especialmente cuando se trata de datos sensibles sujetos a regulaciones en diferentes países.

En un entorno de niebla, el procesamiento tiene lugar en un concentrador de datos en un dispositivo inteligente, o en un enrutador inteligente o gateway, reduciendo así la cantidad de datos enviados a la nube. Es importante tener en cuenta que las redes en la niebla complementan, no reemplazan, a la computación en la nube; la niebla permite análisis analíticos a corto plazo en el borde, y la nube realiza análisis analíticos a largo plazo que requieren muchos recursos.

Computación de niebla versus computación de borde

Muchos utilizan los términos computación de niebla y computación de borde de forma intercambiable, ya que ambos implican acercar inteligencia y procesamiento a donde se crean los datos. Sin embargo, la diferencia clave entre los dos es donde se sitúa la inteligencia y el poder computacional.

En un ambiente de niebla, la inteligencia está en la red de área local. Los datos se transmiten desde puntos finales a un gateway, donde luego se transmiten a las fuentes para procesamiento y transmisión de retorno.

En la computación de borde, la inteligencia y la potencia de la pasarela o dispositivo de borde se encuentran en dispositivos tales como controladores de automatización programables.

Los defensores de la computación de borde pregonan su reducción de los puntos de falla, ya que cada dispositivo opera de forma independiente y determina qué datos almacenar localmente y qué datos enviar a la nube para su posterior análisis. Los defensores de la computación de niebla sobre la computación de borde dicen que es más escalable y da una mejor vista de la gran imagen de la red a medida que varios puntos de datos le alimentan datos.

 

 

Computación de niebla e internet de las cosas

Debido a que la computación de nube no es viable para muchas aplicaciones de internet de las cosas, la niebla de computación se utiliza a menudo. Su enfoque distribuido se ocupa de las necesidades de IoT e IoT industrial, así como de la inmensa cantidad de datos que los sensores inteligentes y los dispositivos de IoT generan, lo cual sería costoso y requeriría mucho tiempo para enviar a la nube para su procesamiento y análisis. La computación de niebla reduce el ancho de banda necesario y reduce la comunicación de ida y vuelta entre los sensores y la nube, lo que puede afectar negativamente el rendimiento de IoT.

Aunque la latencia puede ser molesta cuando los sensores son parte de una aplicación de juego, los retrasos en la transmisión de datos en muchos escenarios de IoT del mundo real pueden poner en peligro la vida; por ejemplo, en sistemas de comunicaciones vehículo a vehículo, despliegues de red inteligente o los entornos de telemedicina y de atención al paciente, donde los milisegundos son importantes. Los casos de uso de la niebla y la IoT incluyen también ferrocarriles, fabricación y servicios públicos inteligentes.

Los fabricantes de hardware, como Cisco, Dell e Intel, están trabajando con analítica de IoT y proveedores de aprendizaje automático para crear pasarelas de IoT y enrutadores que soporten la niebla.

Link: http://searchdatacenter.techtarget.com

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Blockchain en dos minutos [1785]

de System Administrator - viernes, 13 de octubre de 2017, 13:03
 

Comprender la Blockchain en dos minutos

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Blockchain [1784]

de System Administrator - viernes, 13 de octubre de 2017, 13:02
 

Comprender la Blockchain en dos minutos

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TERAPIA COGNITIVA PROCESAL SISTEMICA DE VITTORIO GUIDANO [1783]

de System Administrator - viernes, 13 de octubre de 2017, 12:09
 

TERAPIA COGNITIVA PROCESAL SISTÉMICA DE VITTORIO GUIDANO

por Alfredo Ruiz

INTECO | Instituto de Terapia Cognitiva Santiago de Chile

El trabajo que expondremos a continuación tiene por objeto presentar a Uds. los principios básicos en que se sustenta la Terapia Cognitiva Procesal Sistémica. No obstante, previo a ello, permítanme algunas reflexiones. La primera de ellas es que Guidano nos ha conducido a un "darnos cuenta" de que estamos siendo partícipes de la experiencia de un cambio de paradigma de la ciencia psicológica. Nos señala, que más que una expansión de las bases teóricas que sustentan la Psicología, hay un cambio epistemológico. Nos dice, a raíz de la crisis de la Terapia Cogntiva: "...a diferencia de lo acaecido un año antes en el tiempo de la crisis conductista, no era posible continuar ni ampliar aquel mismo paradigma empirista.asociacionista que hasta entonces había servido de punto de referencia. En primer lugar, era evidente que el paradigma empirista se había llevado hasta sus límites máximos, más allá de los cuales su estructura misma no se había podido sostener. Como se dice en la jerga colorista de la vida cotidiana, "se había restregado el fondo de la olla". En segundo lugar, el problema no era el de introducir ésta o aquélla novedad para lograr explicar ésta o aquélla anomalía, sino que se veía por el contrario, la necesidad de modificar conceptos básicos como "organismo", "conocimiento", "realidad", "objetividad", etc." (Guidano V., 1990) ...

Por favor lea el documento adjunto

Link: https://www.researchgate.net

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Red Neural [1778]

de System Administrator - jueves, 10 de agosto de 2017, 15:11
 

Red Neural

 

por Mahsa Hassankashi | Traducido automáticamente con Google, contiene errores

Este artículo proporciona una explicación simple y completa de la red neuronal con un ejemplo práctico. Usted leerá aquí qué es lo que sucede exactamente en el cerebro humano y también en la aplicación artificial.

Introducción

Hoy en día los científicos están encontrando poder del cerebro humano y tratan de imitar de él para resolver y analizar grandes problemas de datos. 

Sentí la falta de un artículo comprensivo que explicaba de forma fácil, muestra y claro además de práctico sobre la red neuronal (NN) y también necesitaba saber cómo funciona el cerebro humano biológicamente.Tuve muchas preguntas que quedaron sin respuesta y siempre tuve ambigua para averiguar cualquier detalle sobre NN.   Mis preguntas que quiero discutir sobre ellas: 

1. ¿Cómo funcionan las células cerebrales humanas exactamente?

Para entender que cómo funciona la red neuronal, es mejor mirar la operación del cerebro humano. Hay aproximadamente 10 11 neuronas dentro del cerebro que están altamente conectadas entre sí. Cuando ves a un animal por ejemplo gato, ingresas sus características (tamaño, color, forma) por tus ojos a tu cerebro y luego, esta información de entrada será calculada por pequeñas células llamadas neuronas que son responsables de procesar cosas en tu cerebro. Neuronas en primer lugar buscar en sus otras imágenes de los gatos que usted ha visto antes y hacer una comparación con sus imágenes de gato anterior en su memoria y nuevo gato, esta comparación que es un fundamental del proceso de aprendizaje supervisado ha hecho de su cerebro como una herramienta para la analogía, Por eso los seres humanos tienden a compararlo todo. 

  

Usted puede procesar 20 Mb por segundo sólo con la ayuda de su sentido óptico y es impresionante porque es independientemente de sus habilidades para aprender algo o para detectar la voz de alguien o su capacidad auditiva. Supongamos que tener una escala mucho menor de este enorme sistema cuánto puede resolver hoy en día problemas en diferentes áreas y dominios. Por ejemplo, hacer una porción muy pequeña de las características del cerebro puede resolver problemas en el habla y el reconocimiento de la cara o la imagen, el análisis de sentimientos y la opinión o la lectura de la emoción, conducir un coche automáticamente o incluso el diagnóstico de la enfermedad. 

Hay una célula neuronal en la imagen de abajo. Por favor, lea de izquierda a derecha. Las dendritas son responsables de recibir información y núcleo es donde se procesan los datos y el resultado se pasará de axón a terminado de dendritas de la cola de la neurona. La estructura total de una de estas neuronas en la inteligencia artificial se llama perceptron. Otra célula neuronal en el lado derecho obtendrá el resultado de la neurona del lado izquierdo con la ayuda de algunas sustancias químicas que causan el fuego y encender para enviar y transferir datos a otras células y la salida de la neurona del lado izquierdo es tal como la entrada para la derecha Neurona lateral y toda esa historia de proceso sucederá en las células siguientes.Por lo tanto 10 10 neuronas en el cerebro están colaborando para alcanzar su propia meta para cada proceso. Suponga cuántos procesos por día tiene que analizar para manejar su vida. El cerebro hace todas ellas sin mucho agotamiento. Al final del día solo necesitas 7 horas para enfriar estas pequeñas celdas. Neurocientista descubrió que más aprendizaje puede hacer que sus dendritas mush más fuerte, porque encender o disparar la conexión entre sus células es una práctica que es casi como hacer ejercicio para sus músculos. Por lo tanto, alguien que intenta mantener su propia rutina de estudio tiene menos probabilidades de contraer la enfermedad de Alzheimer. Porque encender o disparar la conexión entre sus células es una práctica que es casi como hacer ejercicio para sus músculos. Por lo tanto, alguien que intenta mantener su propia rutina de estudio tiene menos probabilidades de contraer la enfermedad de Alzheimer.Porque encender o disparar la conexión entre sus células es una práctica que es casi como hacer ejercicio para sus músculos. Por lo tanto, alguien que intenta mantener su propia rutina de estudio tiene menos probabilidades de contraer la enfermedad de Alzheimer.

 

2. ¿Cómo hicimos NN a partir de células neuronales - Propagación hacia adelante?

En la imagen inferior se ve un perceptron simple y su funcionamiento y cómo calculamos su salida. En primer lugar hay  dos entradas como X 1 X 2 , y luego hay pesos para cada conexión al nodo. Toda la unidad de procesamiento es el nodo ya pesar de los sistemas informáticos que tienen unidad de procesamiento compleja, en NN hay unidad simple para procesar. Multiplicamos X y peso y luego sumamos todo el peso de X * y aplicamos la función de activación en el valor del resultado y la salida final es la respuesta del perceptron.

  

Toda la historia en el párrafo anterior se denomina propagación directa en la red neuronal. Pero de hecho usamos más nodos y capas múltiples para el aprendizaje NN. He mencionado que en nuestro cerebro hay miles de millones de capas y debido a ese enorme sistema que podemos ser como un ser humano hoy en día. Por lo tanto, para tener un mejor aprendizaje usamos más capas. Casi puede garantizar la mejora de los resultados en el aprendizaje o la formación en NN. Hay dos capas ocultas como azul claro en la imagen de abajo. El cálculo para cada nodo de capa oculta ocurrirá como un perceptron simple. 

   

3. ¿Cuál es el papel del peso en NN? 

Peso se refiere a la fuerza de la conexión entre los nodos. Valor sin signo (sin +, -) de peso depende de cómo los nodos tienen poder para conectarse entre sí. Puede ser positivo o negativo. Positivo significa que es más probable que transmita a otros nodos y negativo es viceversa. En el punto de inicialización seleccionamos el peso al azar pero para tener un mejor resultado es mejor normalizar los datos de entrada como sigue, X es datos de entrada:

  

Debido a que nuestra función de activación en este artículo es sigmoide, hay una forma abreviada de seleccionar aleatoriamente nuestro valor de peso en un rango específico. Por debajo de la fórmula depende de la distribución uniforme, que sigue siendo su lógica no expresada aquí y se extenderá en el próximo artículo.

 

Referencia para la selección del rango de peso: Tutoriales de Aprendizaje Profundo; Glorot y Bengio (2010)  

He mencionado que NN es altamente interconectado y el elemento más valioso que hace que esta conectividad es el peso. Seleccionamos el peso al azar en la primera fase. Calculamos la propagación hacia delante y luego hacemos una comparación de que cuánto valor de salida está lejos de nuestro valor real o etiqueta que es "Y" en el conjunto de datos de entrenamiento. Entonces hacemos la propagación hacia atrás , que hace el cálculo en la trayectoria inversa. El avance es de izquierda a derecha pero la propagación posterior es de derecha a izquierda para optimizar y ganar nuevo peso para mejorar la próxima salida y si la siguiente salida tiene menos diferencia de "Y" en lugar de salida anterior, nos muestra que estamos en la derecha dirección. Por lo tanto, el peso es una herramienta para conectar nodos entre sí y un factor para entrenar NN por tener menos error. 

Para tener la mejor comprensión sobre el papel del peso en NN, le invito a leer mi artículo sobre el "Aprendizaje de la máquina y el descenso del gradiente". El peso en NN es casi algo cercano a la pendiente "a" en la línea de predicción Y , Y = aX + b, ya que teníamos exacta "a" podríamos encontrar una mejor línea de predicción para clasificar nuestros datos, aquí en peso NN es también un factor tal Como "a" y nos esforzamos por encontrar su valor con precisión para tener una clasificación más precisa. 

 4. ¿Cuál es la palabra coincidente para el peso en la neurona biológica?

Todo en nuestras estructuras NN está inspirado en el cerebro humano. Por lo tanto, valor sin signo para el peso significa: conexión dendrítica entre neuronas + conteo de sinapsis entre dendritas + terminales pre y post sinápticas + forma de hueco entre neuronas + intensidad de fusión y la última pero no menos importante es mielinización. 

La mielinización es sustancia blanca y grasa alrededor del axón de las células neuronales y es tal como vaina o protector para ellos. En la imagen de abajo, la propagación en la neurona derecha con mielinización es mucho más rápida que la neurona izquierda sin vaina debido a la conducción saltatoria. Rápida y más propagación y sinapsis juegan un papel importante para tener un mejor aprendizaje en nuestro cerebro.Actividad de la Imagen de Resonancia Magnética Funcional - FMRI - en alguien con mejor función en el cerebro tiene más sinapsis con más puntos rojos. 

Por lo tanto, el peso en NN es igual que la combinación de los factores anteriores biológicamente. 

Https://en.wikipedia.org/wiki/Myelin

5. ¿Cuál es el papel de la función de activación en NN?

Quiero traer un ejemplo como introducción para la polarización y estabilizar en matemáticas. Para tener un cómputo fácil necesitamos algunos valores de polarización especialmente los decimales. Por ejemplo, tenemos 1.298456 y sólo necesitamos un número como decimal, con el fin de redondear y polarizar y tener un cómputo fácil y rápido convertimos 1.298456 a 1.3 porque el número después de 2 en decimal es 9 y es más de 5 por lo que convertir 2 A 3. En estos casos, los valores de redondeo pueden ayudar a tener un valor y resultado más elegante.

En NN queremos distinguir y predecir mejor. Así, las funciones no lineales tienen más redondeo y flexión como abajo cuadro. En comparación con las funciones lineales y no lineales, es obvio que la no lineal tiene más precisión para predecir y tener una mejor línea de decisión de límites para categorizar entre dos clases diferentes.

En el descenso de gradiente se utilizó "Algunos Squared Error SSE", pero la función de activación de NN debe ser la función no lineal, como exponencial o tangente y también debe ser diferenciable, ya que en la propagación hacia atrás, tenemos que encontrar el mínimo global y, Realiza descenso en pendiente. Por favor, lea el artículo sobre el descenso gradiente con este enlace .

Suma de errores cuadrados (SSE) = ½ suma ( Y real - Y predicho 2

  

SSE mide el valor de las diferencias entre todo el Y actual , Y predicho  y para tener la mejor línea de la predicción en vez de la línea azul en encima de la imagen diferenciamos SSE y calculamos la nueva pendiente para esta línea. 

Puede seleccionar una de las siguientes funciones como su función de activación. Para referencia, consulte este enlace.

 

6. ¿Cuál es la palabra coincidente para la función de activación en la neurona biológica? 

La función de activación en NN también se denomina función de transferencia. La función de transferencia en NN produce la salida final de los nodos según sus propias entradas. En la función de activación biológica se llama como potencial de acción que se relaciona con cómo las señales o el valor viajan en el axón. La sustancia química hace el encendido eléctrico y la infusión de la neurona y luego su axón para sacudir y empujar la señal en sólo una dirección de la neurona. Es un pulso auxiliar y su objetivo final es producir resultados para la neurona impulsiva actual. Para referencia, consulte este enlace.

   

7. ¿Cómo funciona la propagación posterior? 

Con el fin de resumir todos los conceptos anteriores, quiero dividir la propagación hacia atrás en varios pasos como sigue: 

* En los pasos iniciales hay conjunto de datos de entrenamiento que tiene una o más columnas para X como entrada y una etiqueta como Y que debe ser leída y considerada, por lo que se definen los números de capas de entrada y salida. 

* Necesitamos seleccionar el número de capas ocultas; La cantidad de capas ocultas muestra la profundidad del aprendizaje. Las capas más ocultas pueden imitar mejor el cerebro humano y mejorar su precisión. Pero la cuestión más importante es que las capas más ocultas necesitan más cálculo, especialmente en la propagación hacia atrás y consume más memoria. 

* Después de la definición de capas ocultas, necesitamos valores de pesaje que se seleccionan al azar con Gaussian y hay fórmula que he explicado en la tercera sección de este artículo "¿cuál es el papel de peso en NN?" 

Propagación hacia adelante para alcanzar el valor de salida: 

* Cada capa tiene un nodo y asumo dos valores para ellos, primero es sin aplicar la función sigmoide llamada "Input_sigma" o "hidden_ ​​sigma" y la siguiente es con la función sigmoide como "node_declarado", "output_node". Luego comenzamos el cálculo de izquierda a derecha para propagación hacia adelante. 

(1) Input_sigma = input_node * peso_1 

(2) hidden_node = Sigmoid (input_sigma) 

(3) hidden_sigma = nodo_culto * peso_2 

(4) Sigmoid (hidden_sigma) = nodo de salida 

(5) margin_error = esperado - output_node 

Propagación hacia atrás para alcanzar un mejor peso: 

* En retroceso porque necesitamos un valor óptimo para que nos diferenciemos de la función sigmoide e ir inversamente de derecha a izquierda, con el fin de encontrar un nuevo valor para los pesos. 

(6) output_node '= Sigmoid' (hidden_sigma) * margen 

(7) weight_2 '= (nodo_salida' / nodo_culto) + peso_2 

(8) nodo_culto '= (nodo_saída' / peso_2) * Sigmoide '(input_sigma) 

(9) weight_1 '= (nodo_incluido' / input_node) + peso_1 

(10) Nuevamente repetimos los pasos 1 a 5 con nuevos pesos y el valor de comparación de errores de margen actuales y errores de margen anteriores si el error actual es menor que el anterior, por lo que nos muestra que estamos en la dirección correcta. 

(11) Repetimos los pasos 1 a 10 hasta que el error de margen esté cerca de nuestro "Y". 

 

8. ¿Cuál es la lógica matemática exacta detrás de BP NN? 

La propagación hacia atrás realiza como el descenso del gradiente y necesitamos tener diferenciación de nuestra función de activación que aquí es función sigmoide. Describí cómo se calcula:

  

XOR es una muestra más simple para probar nuestra primera red neuronal. Hay una mesa XOR con dos entradas y una salida: 

 

Quiero implementar la siguiente fila en XOR que es (1, 1) = 0. 

Y es 0 y la salida es 0,68. Así que el error de margen es -0,68.

  

9. ¿Cómo codificar implementar la propagación posterior? 

Archivo de ejecución: 

De acuerdo con toda la explicación anterior, quiero implementarla en Matlab. En primer lugar, creé el archivo execution.m para llamar a la función de predicción. 

%% Machine Learning -  Neural Networks  - Simple Example

%% Initialization
clear ; close all; clc

input_node = [1 1]; %1*2

% Generate Weight By Gausian Distribution
Weight_1 = [ -0.5 1.01  0.23 ; -0.32 -0.24 -0.12 ]; %2*3
Weight_2 = [ 0.15 1.32 -0.37 ]; %1*3
pred = mypredict(Weight_1, Weight_2, input_node);
fprintf('\Final Output Backward Propagation: %f\n', perd);
Archivo de predicción:

Entonces escribí "myprerdict.m" que más código va a pasar allí: 

function p = mypredict(Weight_1, Weight_2, input_node)

%Forward Propagation
input_sigma = input_node*Weight_1;
hidden_node = sigmoid(input_sigma); % 1*3
hidden_sigma = hidden_node*Weight_2';
output_node = sigmoid(hidden_sigma);

for jj=1:1000
    %sigmoid' = f(x)(1-f(x))
    %output_node_prime = s'(inner_sigma)*margin
    if jj>1
        Weight_2 = Weight_2_prime;
        Weight_1 = Weight_1_prime;
    end
        margin = 0 - output_node;
        sigmoid_prime_hidden_sigma = sigmoid(hidden_sigma);
        output_node_prime = (sigmoid_prime_hidden_sigma *(1-sigmoid_prime_hidden_sigma))*margin;
       
        delta_weight = (output_node_prime)./hidden_node; % 1*3
        Weight_2_prime = Weight_2 + delta_weight;
               
        sigmoid__prime_input_sigma = sigmoid_derivative(input_sigma);
        mydivide = output_node_prime./Weight_2;
        hidden_node_prime = zeros(1,3);
        hidden_node_prime(1,1) = mydivide(1,1) * sigmoid__prime_input_sigma(1,1);
        hidden_node_prime(1,2) = mydivide(1,2) * sigmoid__prime_input_sigma(1,2);
        hidden_node_prime(1,3) = mydivide(1,3) * sigmoid__prime_input_sigma(1,3); 
  
        delta_weight_2 = hidden_node_prime'*input_node;

        Weight_1_prime = Weight_1 + delta_weight_2';

        input_sigma = input_node*Weight_1_prime;
        hidden_node = sigmoid(input_sigma); % 1*3
        hidden_sigma = hidden_node*Weight_2_prime';
        output_node = sigmoid(hidden_sigma);
end

p = output_node;

end
Sigmoide Función:
function y = sigmoid(x)

y = 1.0 ./ (1.0 + exp(-x));

end
Sigmoid_derivative:
function y = sigmoid_derivative(x)

 %sigmoid' = f(x)*(1-f(x))

 sigmoid_helper_2 = zeros(1,3);
    for i=1:3
        a= x(1,i);
        sigmoid_helper_2(1,i)= sigmoid(a)*(1-sigmoid(a));
    end
 y = sigmoid_helper_2;
       
end

Puntos de interés

He encontrado la red neuronal muy emocionante, creo que podemos llamarla madre de la inteligencia artificial.

La mayoría de las ventajas y desventajas de NN es que: 

  • 1. Después de normalizar su conjunto de datos y selección de características, usted tendrá la mejor respuesta en el gran conjunto de datos de entrenamiento. 
  • 2. El rendimiento y la precisión depende del peso, pero si lo selecciona en el rango correcto, será perfecto. 
  • 3. Debido a backpropagation consume memoria más que otra manera. 

Link: https://www.codeproject.com

 

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4 clichés de atención al cliente que realmente funcionan [1777]

de System Administrator - miércoles, 9 de agosto de 2017, 15:46
 

4 clichés de atención al cliente que realmente funcionan

Una mujer sabia una vez dijo: "Hacer un cliente, no una venta". Por otra parte, parece que la competencia en la industria tomó este consejo de la manera equivocada, ya que constantemente se dirigen a los clientes con frases genéricas, o debemos decir clichés.

¿Pero es el servicio al cliente el que usa mal tales expresiones o es el método que trabaja en su favor? No es que los clientes queden asombrados con esas respuestas, ya que son bastante predecibles, aún así, lo que se esconde detrás de esas palabras podría ser más poderoso de lo que parece.

Responsabilidad de un Agente de Servicio al Cliente

De alguna manera, ser un representante de servicio al cliente de chat en vivo da la impresión de que el único propósito de su trabajo es sonreír y tratar de engañar al cliente para que adquiera sus productos. Gobernado por una política "más y más feliz", hablan mal a la audiencia confusa hasta que está lista para aceptar su servicio.

Sin embargo, la realidad es que son profesionales capacitados con un trabajo para informar, ayudar y resolver cualquier problema que un cliente pueda tener. No sólo son una conexión crucial entre un negocio y un público objetivo, sino que también juegan un papel importante en el aumento de las tasas de conversión.

Como sugieren las estadísticas, el 78% de los clientes renuncian a la compra debido al mal servicio al cliente, mientras que el 81% de las personas están más inclinados a trabajar con un negocio nuevamente después de ser mimado por un buen soporte al cliente.

¿Y cuánto afecta esto a las tasas de conversión? Bueno, un servicio de calidad puede aumentar los beneficios en un 125% y las organizaciones que optaron por concentrarse en los clientes obtienen al menos un 60% más de beneficios que su competencia.

Por lo tanto, es obvio que los deberes de trabajo de apoyo al cliente son mucho mayores que la opinión popular. Y aunque parece simple, en realidad, la lista de responsabilidades va más allá de lo que sugiere la descripción del trabajo básico. Por ejemplo:

  • Atraer clientes potenciales;
  • Responder preguntas sobre productos / servicios;
  • Sugerir información sobre productos / servicios relacionados;
  • Apertura de cuentas de clientes;
  • Actualización de la información de la cuenta;
  • Resolver problemas y quejas de productos / servicios;
  • Encontrar y explicar la mejor solución del problema;
  • Garantizar que las cuestiones se resuelvan por completo;

Experiencia del cliente

La forma en que los clientes son tratados establece el tono para el potencial de crecimiento del negocio. Después de todo, los consumidores son sólo personas que quieren ser respetados, por lo que si la empresa no muestra algún interés, los clientes recordarán haber sido maltratados.

Además, además de perder clientes potenciales, la organización perderá credibilidad. Debido a las conexiones en línea rápidas, las revisiones malas pueden poner seriamente el negocio en peligro. Sólo se necesita una decepcionante crítica de Yelp para que una empresa pierda hasta 30 posibles compradores, ya que el 70% de los consumidores globales confían en las revisiones en línea.

Es por eso que las empresas están cambiando el enfoque a la experiencia del cliente más que nunca. Se están dando cuenta de que una empresa necesita invertir en sus clientes, que lentamente cumplen con  las predicciones que indican que para 2018, aproximadamente el 50% de las organizaciones estarán motivadas para dedicar su atención y gastar en innovaciones en el servicio al cliente.

Los clichés más comunes    

A pesar de los problemas mencionados anteriormente, los agentes de los clientes todavía se niegan a abandonar las metáforas "clásicas". ¿Por qué? Debido a que son picaduras de sonido agradable que evocan una respuesta determinada, y la gente está acostumbrada a ellos.

Hay numerosos refranes famosos que podemos oír incluso en los comerciales diarios, pero aquí están algunas de las tácticas cliché más comunes:

  • La más alta calidad al precio más bajo;
  • Si usted compra ahora, usted consigue uno más para libre;
  • Satisfacción garantizada o le devolveremos su dinero;
  • Experiencia de servicio al cliente profesional;

¿Estos clichés realmente funcionan?

Desafortunadamente, los clichés realmente funcionan. Aunque no son algo emocionante y nuevo, están tallados en nuestros cerebros. Cada vez que un cliente escucha estas cotizaciones familiares, desencadena una reacción positiva.

Vamos a analizar el significado detrás de esas palabras por un momento. "La más alta calidad al menor precio" es el sueño de todos, lo que implica que el negocio se preocupa por sus clientes. Simplemente hace pensar que obtendrá un producto de alta calidad a un precio razonable, que es una razón suficiente para aceptar la compra.

"Si usted compra ahora, obtendrá el segundo producto de forma gratuita" es otro cliché frecuentemente acompañado de "oferta limitada o una vez". Crea una prisa y los clientes sienten que deben apresurarse para hacer un pago o perderán mucho.

Por otra parte, la definición legal de "satisfacción garantizada" describe el término como un contrato de venta o de servicios en el que el vendedor transmite al comprador la discreción única y unilateral sobre si los bienes y servicios ofrecidos son aceptables.

Esta frase atrae a los clientes con una satisfacción garantizada del 100%, así que ¿por qué no hacer ese tipo de trato? Sin embargo, el problema puede surgir cuando el negocio no cumple con sus promesas. Este es un cliché peligroso para usar porque puede llevar a graves repercusiones comerciales. Sin embargo, eso no significa que no funciona, ya que la gente está más motivada para proceder con la compra debido a esa promesa.

Por último, hay una oración aparentemente inútil, pero efectiva cliché: "servicio al cliente profesional". Aunque cada servicio al cliente debe ser profesional o por lo menos tratar de ser, los clientes potenciales se inclinan hacia una organización que se ve calificado. Y agregando el adjetivo "profesional" puede definitivamente convertir a la gente en clientes potenciales.

Cada negocio depende de los clientes, particularmente los muy satisfechos. Con el fin de atraer a más clientes, las organizaciones a menudo recurren a trucos pequeños pero inteligentes de usar los clichés influyentes para desencadenar un aumento en los ingresos.

Es curioso que algunas expresiones comunes pueden hacer una gran diferencia, pero realmente funcionan. Son un medio eficaz de aumentar su base de clientes. Por lo tanto, la conclusión lógica es que las empresas seguirán utilizando hasta que la promesa de la innovación de servicio al cliente se convierte en un nuevo cliché dentro de la industria.

Autor Bio: -Robin es un Ejecutivo de Soporte Técnico. Es un experto en gestión del conocimiento y varias herramientas de Knowledge Base. Actualmente, es un experto en gestión de conocimiento residente en ProProfs. En su tiempo libre, Robin disfruta leyendo y viajando.

Link: https://www.theonlinecitizen.com

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Gato de Schrödinger [1776]

de System Administrator - lunes, 7 de agosto de 2017, 18:16
 

 

Gato de Schrödinger: un gato, junto con un matraz que contiene un veneno y una fuente radiactiva, se coloca en una caja sellada. Si un contador Geiger detecta la radiación, el frasco se rompe, liberando el veneno que mata al gato. La interpretación de la mecánica cuántica de la Escuela de Copenhague implica que, después de un tiempo, el gato está al mismo tiempo vivo y muerto.

Gato de Schrödinger

Fuente: Wikipedia

El experimento del gato de Schrödinger o paradoja de Schrödinger es un experimento imaginario concebido en 1935 por el físico austríaco Erwin Schrödinger para exponer una de las interpretaciones más contraintuitivas de la mecánica cuántica.

La propuesta

Erwin Schrödinger plantea un sistema que se encuentra formado por una caja cerrada y opaca que contiene un gato en su interior, una botella de gas venenoso y un dispositivo, el cual contiene una sola partícula radioactiva con una probabilidad del 50% de desintegrarse en un tiempo dado, de manera que si la partícula se desintegra, el veneno se libera y el gato muere.

Al terminar el tiempo establecido, la probabilidad de que el dispositivo se haya activado y el gato esté muerto es del 50%, y la probabilidad de que el dispositivo no se haya activado y el gato esté vivo tiene el mismo valor. Según los principios de la mecánica cuántica, la descripción correcta del sistema en ese momento (su función de onda) será el resultado de la superposición de los estados «vivo» y «muerto» (a su vez descritos por su función de onda). Sin embargo, una vez que se abra la caja para comprobar el estado del gato, éste estará vivo o muerto.

Sucede que hay una propiedad que poseen los electrones, de poder estar en dos lugares distintos al mismo tiempo, pudiendo ser detectados por los dos receptores y dándonos a sospechar que el gato está vivo y muerto a la vez, lo que se llama Superposición. Pero cuando abramos la caja y queramos comprobar si el gato sigue vivo o no, perturbaremos este estado y veremos si el gato está vivo o muerto.

Ahí radica la paradoja. Mientras que en la descripción clásica del sistema el gato estará vivo o muerto antes de que abramos la caja y comprobemos su estado, en la mecánica cuántica el sistema se encuentra en una superposición de los estados posibles hasta que interviene el observador, lo que no puede ser posible por el simple uso de la lógica. El paso de una superposición de estados a un estado definido se produce como consecuencia del proceso de medida, y no puede predecirse el estado final del sistema: solo la probabilidad de obtener cada resultado. La naturaleza del proceso sigue siendo una incógnita, que ha dado lugar a distintas interpretaciones de carácter especulativo.

Interpretaciones

  • Siguiendo la interpretación de Copenhague, en el momento en que abramos la caja, la sola acción de observar modifica el estado del sistema tal que ahora observamos un gato vivo o un gato muerto. Este colapso de la función de onda es irreversible e inevitable en un proceso de medida, y depende de la propiedad observada. Es una aproximación pragmática al problema, que considera el colapso como una realidad física sin justificarlo completamente. El Postulado IV de la mecánica cuántica expresa matemáticamente cómo evoluciona el estado cuántico tras un proceso irreversible de medida.
  • En la interpretación de los «muchos mundos» («many-worlds»), formulada por Hugh Everett en 1957, el proceso de medida supone una ramificación en la evolución temporal de la función de onda. El gato está vivo y muerto a la vez pero en ramas diferentes del universo: ambas son reales, pero incapaces de interactuar entre sí debido a la decoherencia cuántica.
  • En la interpretación del colapso objetivo, la superposición de estados se destruye aunque no se produzca observación, difiriendo las teorías en qué magnitud física es la que provoca la destrucción (tiempo, gravitación, temperatura, términos no lineales en el observable correspondiente). Esa destrucción es lo que evita las ramas que aparecen en la teoría de los multi universos. La palabra "objetivo" procede de que en esta interpretación tanto la función de onda como el colapso de la misma son "reales", en el sentido ontológico. En la interpretación de los muchos-mundos, el colapso no es objetivo, y en la de Copenhague es una hipótesis ad hoc.
  • La interpretación relacional rechaza la interpretación objetiva del sistema, y propone en cambio que los estados del sistema son estados de relación entre el observador y el sistema. Distintos observadores, por tanto, describirán el mismo sistema mediante distintas funciones de onda. Antes de abrir la caja, el gato tiene información sobre el estado del dispositivo, pero el experimentador no tiene esa información sobre lo que ha ocurrido en la caja. Así, para el gato, la función de onda del aparato ya ha colapsado, mientras que para el experimentador el contenido de la caja está aún en un estado de superposición. Solamente cuando la caja se abre, y ambos observadores tienen la misma información sobre lo que ha pasado, las dos descripciones del sistema colapsan en el mismo resultado.
  • La interpretación asambleística o estadística interpreta la función de onda como una combinación estadística de múltiples sistemas idénticos. La superposición es una abstracción matemática que describe este conjunto de sistemas idénticos; pero cuando observamos un sistema individual, el resultado es uno de los estados posibles. Sin embargo, esta interpretación es incapaz de explicar fenómenos experimentales asociados a partículas individuales, como la interferencia de un solo fotón en la versión cuántica del experimento de Young.

Bibliografía

Link: https://es.wikipedia.org

Schrodinger's cat

Schrödinger's cat is a famous illustration of the Copenhagen interpretation of superposition in quantum theory.

Schrödinger's cat is a famous illustration of the Copenhagen interpretation of superposition in quantum theory. The illustration was proposed by Nobel Prize-winning Austrian physicist Erwin Schrödinger in 1935 to point out the illogical paradox between what quantum theorists held to be true about the nature and behavior of matter on the microscopic level and what the average person observes to be true about the nature and behavior of matter on the macroscopic level, that which is visible to the unaided human eye.

The Copenhagen interpretation of quantum physics, which was the prevailing theory at the time, proposed that atoms or photons exist in multiple states that correspond with different possible outcomes -- and perhaps most importantly, they do not commit to a definite state until they are observed. Schrödinger tried to show what the Copenhagen interpretation would look like if the mathematics and microscopic world typically used to explain superposition were replaced with large objects the average person could understand. His "thought experiment" featured a cat, some poison and a box.

This is a somewhat simplified version of Schrödinger's analogy, intended to illustrate the flawed interpretation of quantum superposition:

We place a living cat into a steel chamber, along with a device containing a vial of hydrocyanic acid. There is, in the chamber, a very small amount of hydrocyanic acid, a radioactive substance. If even a single atom of the substance decays during the test period, a relay mechanism will trip a hammer, which will, in turn, break the vial and kill the cat. 

The observer cannot know whether or not an atom of the substance has decayed, and consequently, cannot know whether the vial has been broken, the hydrocyanic acid released, and the cat killed. Since we cannot know, according to quantum law, the cat is both dead and alive, in what is called a superposition of states.

According to the Copenhagen interpretation, it is only when the box is opened and someone observes the condition of the cat that the superposition is resolved, and the cat becomes one or the other (dead or alive). The cat's ability to be both alive and dead until it is observed was referred to as quantum indeterminacy or the observer's paradox. The Copenhagen interpretation maintained that observation/measurement itself affects an outcome, so the final outcome does not exist until the observation/measurement is made.

Schrödinger's thought experiment was designed to make someone wonder: Is observation really necessary? Wouldn't the cat be either dead or alive whether or not the box was opened? Schrödinger acknowledged that superposition actually occurs at the microscopic level, because there are observable effects of interference, in which a single particle is demonstrated to be in multiple locations simultaneously. His questioning of what that fact implies about the nature of reality on the observable level (cats, for example, as opposed to electrons) remains one of the stickiest areas of quantum physics -- as does the larger question of when do microscopic possibilities resolve into a particular macroscopic state.

Throughout the years, Schrödinger's cat analogy has been used to illustrate differences between emerging theories in quantum mechanics. In the Many Worlds interpretation, for example, the cat is both alive and dead because the observer and the cat represent two realities, one in which the cat is dead and one in which the cat is alive.

Schrödinger himself is rumored to have said, later in life, that he wished he had never met that cat.

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Síndrome de Korsakoff [1775]

de System Administrator - domingo, 6 de agosto de 2017, 20:51
 

La causa más común del síndrome de Korsakoff es el alcoholismo. Puede generar trastornos como la severa pérdida de memoria o dificultades en el aprendizaje, entre otros.

El sistema nervioso en 60 segundos: Síndrome de Korsakoff

por  Dr. Roberto Rosler

El síndrome de Korsakoff es un trastorno crónico de la memoria causado por una severa deficiencia de tiamina (vitamina B1), la cual ayuda a que las neuronas generen energía de la glucosa.

Cuando los niveles de tiamina son muy bajos, las neuronas no pueden generar suficiente energía como para funcionar de forma apropiada.

La causa más común del síndrome de Korsakoff es el alcoholismo, pero también puede estar asociado con el SIDA, diferentes tipos de cánceres diseminados, infecciones crónicas, desnutrición severa, etc.

A menudo, el síndrome de Korsakoff es precedido por una encefalopatía de Wernicke, una reacción cerebral aguda a una severa falta de tiamina. La encefalopatía de Wernicke es una emergencia médica que genera una perturbación potencialmente fatal, caracterizada por un síndrome confusional grave; pérdida del equilibrio; pérdida de la coordinación del movimiento y movimientos involuntarios anormales de los ojos.

Debido a que la pérdida crónica de la memoria del síndrome de Korsakoff frecuentemente ocurre a continuación de un episodio de una encefalopatía de Wernicke, este trastorno es denominado síndrome de Wernicke-Korsakoff. Sin embargo, también puede desarrollarse en individuos que no han sufrido un episodio de una encefalopatía de Wernicke.

El síndrome de Korsakoff (y su asociada deficiencia de tiamina) no es el único mecanismo a través del cual el alcoholismo puede generar trastornos crónicos cognitivos. El abuso de alcohol también puede ocasionar daño cerebral a través del efecto tóxico directo del alcohol sobre las neuronas; el estrés biológico de intoxicaciones alcohólicas repetidas y de la abstinencia; la enfermedad cerebrovascular relacionada con el alcoholismo y los traumatismos de cráneo que se producen durante las borracheras.

Los síntomas de este síndrome generan dificultades en el aprendizaje de nueva información, incapacidad de recordar eventos recientes y lagunas en la memoria de largo plazo. Los trastornos de la memoria pueden ser muy severos mientras que las otras funciones cognitivas pueden permanecer normales.

Los pacientes con esta afección pueden fabular o inventar aquella información que no recuerdan. No obstante, no están mintiendo porque realmente creen en sus explicaciones.

Los neurobiólogos no saben exactamente cuál es la fisiopatología del síndrome de Korsakoff. Las investigaciones han demostrado que una deficiencia severa de la tiamina interrumpe varias vías bioquímicas que juegan un rol importante en el transporte de señales en las neuronas y en el depósito y en el recuerdo de las memorias.

Un 25% de aquellos pacientes que desarrollan esta patología se recuperan; el 50% mejoran, pero no se recuperan en forma completa y un 25% permanecen sin cambios en su sintomatología.

Referencia bibliográfica:

  • Hal Blumenfeld (2010). Neuroanatomy through Clinical Cases. Publisher: Sinauer Associates is an imprint of Oxford University Press; 2 edition (August 23, 2010). ISBN-10: 0878936130.

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Rendimiento sustentable [1774]

de System Administrator - domingo, 6 de agosto de 2017, 20:40
 

El estilo de vida desordenado, la falta de descanso y la mala alimentación afectan negativamente las emociones, pensamientos y capacidad de atención. Por esta razón, para tener un mejor rendimiento en nuestro trabajo u otras áreas de la vida, es necesario equilibrar otras dimensiones y variables del desempeño que si no satisfacen condiciones mínimas, tiran por la borda cualquier capacidad o destreza técnica.

¿Qué es el rendimiento sustentable?

 

por MG. CARLOS A. SOSA

Hace un tiempo, un gerente general de una organización me solicitó ayuda para trabajar con una persona que dependía de él: se trataba de una mujer jefa de área, perteneciente a las gerencias medias de dicha compañía. Esta joven señora, a su vez, tenía nueve personas a su cargo y era responsable de un área que tomaba contacto directo con los clientes externos. 

Este gerente estaba intranquilo por las dificultades que se evidenciaban en torno a la comunicación, bajo registro de su lenguaje no verbal (cuerpo), capacidad de análisis para resolver inconvenientes con los clientes y poca empatía con sus colaboradores. Pero, fundamentalmente, me recalcaba con frustración que no comprendía la involución en el rendimiento de esta jefa.

Cuando comenzamos con la primera entrevista de relevamiento con esta joven responsable de area, le pedí que me contara la dinámica de su organización en los diferentes roles que desempeñaba. No sólo en la vida laboral, sino también en la personal.

Entonces, surgieron cuestiones claves: dormía 4 horas por día, su alimentación era desordenada y tenía multiplicidad de roles en su persona (jefa, madre, hija y esposa) que la hacían padecer mucha presión por la falta de tiempo.

Su esposo y ella trabajaban durante todo el día de corrido, por lo que al regresar a su hogar comenzaban con otro desafío mayor: reencontrarse con sus hijos, organizar su hogar, decidir, coordinar y planificar el próximo día: todo ello demandaba irse a dormir a altas horas de la noche.

Entonces, ¿cuál dimensión del rendimiento de esta madre/jefa había que comenzar a trabajar?

Sin dudas, la prioridad en el comienzo no debía ser la dimensión técnica. El aspecto a trabajar y ordenar era su estilo de vida, descanso y alimentación, dado que estaban afectando de una manera negativa y disfuncional su biología, emociones, pensamientos y capacidad de atención. La dimensión biológica se refiere a nuestro cuerpo, a los indicadores somáticos que están fuertemente influenciados por la calidad de nuestro descanso, alimentación y emociones.

Es decir, para lograr mejoras en el rendimiento de esta persona, había que equilibrar otras dimensiones y variables del desempeño que si no satisfacen condiciones mínimas (horas de sueño, alimentación adecuada, etc.), tiran por la borda cualquier capacidad o destreza técnica.

¿Cuáles son las dimensiones del rendimiento sustentable?

1. Técnica y operativa: conocimientos, habilidades cognitivas y aptitudes. Estas dimensiones tienen que ver con un oficio o una actividad que se desarrolla, ya sea personal o laboral. Esta dimensión es la que da inicio a un oficio: si no hay un saber determinado, conocimientos o destrezas, no hay rol posible.

Para ejercer el rol de padre debemos adquirir habilidades que nos acrediten frente a nuestros hijos; para ocupar la función de chofer, hay que tener las aptitudes para poder conducir y transportar gente; para ser futbolista debo poseer condiciones técnicas y tácticas del juego; para ser líder debo ganarme el respeto de mis colaboradores por mis capacidades para dirigir y gestionar.

Es decir, cualquier rol o función que desempeñe tiene un saber que es la base inicial. El mismo se puede potenciar, perfeccionando la técnica, planificando diferentes horizontes temporales, aceitando procesos y circuitos que hacen a la curva de experiencia y dominio de la complejidad técnica. La dimensión técnica es interdependiente con las restantes variables del rendimiento. Esto significa que la técnica influye en la emoción, por ejemplo, en la confianza. A su vez, las emociones iniciden sobre la técnica. Como así también la técnica puede verse afectada o no explotada en su máxima expresión si el estilo de vida no acompaña al nivel que demandan los requerimientos técnicos del rol.

2. Competencias: son las características de personalidad puestas de manifiesto en el ámbito laboral (actitudes y acciones). De acuerdo con el rol que se desempeñe, se requerirán de distintas competencias; esto implica que las mismas están relacionadas a un rol y a una jerarquía.

Si ocupo el rol de gerente de producción, unas de las competencias podrían ser “capacidad de planificación y organización, visión estratégica de negocios”. En otro caso, si soy vendedor, deberé contar con tolerancia a la presión, predisposición y buen humor, perseverancia. Es decir, las competencias se deben definir en función del rol que se cumple y precisarán acciones orientadas a potenciar la técnica.

3. Biología, cerebro y mente: los aspectos biológicos tienen relación directa con nuestro cuerpo, pero aquí hablamos de un todo, de una Unidad Cuerpo Cerebro Mente (UCCM). Todas las personas y seres vivos formamos parte de una evolución y atravesamos ciclos de vida que debemos tener en cuenta para estudiar nuestro rendimiento en un rol determinado.

Esta unidad, además del cuerpo, tiene un hardware que es nuestro cerebro y un software que es la mente (tomando esta expresión como una metáfora simplista). Las emociones son fundamentales para vivir. Una persona que no gestione sus emociones es un peligro, pero una persona que no tiene emociones todavía es más peligrosa. Sin emociones no hay inteligencia que valga y, además, no podemos tomar ninguna decisión que sea exclusivamente lógica. Las emociones están reguladas por las áreas más antiguas de nuestro cerebro (Sistema Instintivo Emocional), que es la parte que compartimos con todos los mamíferos.

Las emociones son un sistema de guía de nuestro organismo para aproximarse o evitar un estímulo del mundo. La felicidad no está relacionada con factores externos, sino con cosas como el compromiso y la vida con significado. Éstas son cosas que se pueden cambiar. Como señala el prestigioso neurocientífico Antonio Damasio, cuando te invade una emoción, por ejemplo, el miedo, hay un estímulo que tiene el poder o la capacidad de desencadenar lo que es en esencia una reacción automática. Esta reacción empieza en el cerebro, pero luego pasa a reflejarse en el cuerpo. Y, entonces, tenemos la posibilidad de autogestionarla cuando tomamos conciencia de ella. Es decir, un sentimiento es una emoción consciente. Sentir es percibir todo el proceso que tiene un estímulo externo que impacta en nuestra mente. Se refleja en nuestro organismo (cuerpo) y luego viene un sentimiento de conocimiento, porque detectamos qué sucede y podemos hacer algo con ello.

4. Estilo de vida: los hábitos saludables influyen de manera determinante en todo el proceso explicado en el punto anterior. Llevar una alimentación y descanso sanos serán claves para nuestro cuerpo y emociones. El proceso de sueño adecuado es un descanso de no menos de siete horas, que de faltar afectan nuestro nivel de ansiedad, autoestima y confianza. Por lo tanto, esto influye en nuestra técnica y competencias comunicacionales.

La comunicación tiene aspectos técnicos, pero fundamentalmente es una emoción. Tiene que ver con interpretación, registro y con reconocer nuestro propio estado y el de los demás.

La actividad física es clave para nuestro cerebro y corazón (cuerpo); además, genera un neurotransmisor como la endorfina que nos da un estado de bienestar y felicidad que nos permite rendir mejor.

A modo de cierre debemos decir que si bien hemos desintegrado los conceptos y dimensiones del rendimiento sustentable para una mayor comprensión, debiéramos verlo como un todo, dado que existe una fuerte interrelación. Todas estas dimensiones son las causas que explican los buenos o malos rendimientos que tenemos en el rol que desempeñamos. Este modelo es aplicable a cualquier ámbito de la vida: personal, profesional o laboral. No sólo se debe cambiar los asuntos técnicos, primero debemos cuidar de nuestra UCCM para lograr que se exprese en su máximo potencial.

Bibliografía:

  • Arteaga D., Gabriel; Quebradas A., David A. Funciones ejecutivas y marcadores somáticos: apuestas, razón y emociones. El Hombre y la Máquina, núm. 34, enero-junio, 2010, pp. 115-129. <http://www.redalyc.org/pdf/478/47817108012.pdf>
  • Damasio, Antonio R. (2000). The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness. Editor: Harcourt Brace & Co. ISBN-10: 0156010755.

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Universal OS [1751]

de System Administrator - miércoles, 12 de abril de 2017, 13:43
 

Microsoft y Google en vías de ser los maestros del Sistema Operativo Universal

Microsoft, Google vie to be masters of the universal OS | One universal OS to rule them all

 

by Ramin Edmond

Developers and IT admins have to manage and build apps for a multitude of different operating systems and device types. Windows 10 and Google's universal OS could change that.

Universal operating systems could make it easier to develop and manage enterprise applications across multiple form factors.

A universal OS that can run on both mobile devices and PCs gives IT fewer operating systems to manage and gives developers fewer operating systems to build apps for. Windows 10 is the only major universal OS on the market, but Google is expected to release its own this year, according to reports. Additionally, Apple has made macOS more iOS-like in recent versions.

"This trend of universal OSes is coming," said Eric Klein, director of mobile software at VDC Research in Natick, Mass. "This is the way the market will move eventually because it's the most logical way from an IT management perspective."

Consistency is king

The premise of Google's universal OS, Andromeda, is to combine Android and Chrome to provide a consistent experience across Google-powered mobile devices and PCs. Developers today have to build one version of an app for Android on mobile devices and another version for Chrome OS or the web on desktops. A universal OS will "clearly help the future of application development," said Mehran Basiratmand, CTO of Florida Atlantic University in Boca Raton, Fla.

"The single most useful feature is the availability of apps on multiple [form factors]," Basiratmand said. "This will be an important strategy for Google, given the disconnect between Chrome and Android."

With a universal OS, developers don't have to customize an app to work on different device types, said James Safonov, head of IT and information security at City Harvest, a nonprofit in New York.

The single most useful feature is the availability of apps on multiple [form factors]".

Mehran Basiratmand | CTO, Florida Atlantic University 

"It makes for a more consistent experience for the user because you won't have to worry about who has what version of an app for what OS," he said.

What Microsoft, Google and third-party developers need to keep in mind when making apps for any universal OS is that they need to appear native to all form factors they'll run on, Klein said. A mobile app can't look like it's stretched out on a PC, and a PC application can't look condensed, he said.

Universal operating systems also help IT administrators have a more consistent management experience because they don't have to control and secure one OS on PCs and another on mobile devices.

"People do a lot with their smartphones nowadays, and from an IT perspective, you are always asked to support those devices," said Douglas Grosfield, president and CEO of Five Nines IT Solutions, an IT consultancy in Kitchener, Ont.

Inside the unified OS market

Microsoft and Google each have their own distinct advantages. Windows dominates the PC market in the United States with 74.1% market share, compared to 3.4% for Chrome OS, according to StatCounter. Chrome has found its niche in certain verticals, however, such as education. In 2016, 58% of laptops and tablets sold to K-12 schools ran Chrome, compared to 22% for Windows, according to Futuresource Consulting

But Windows lags far behind on mobile devices -- particularly smartphones, which have just 0.3% market share, according to Gartner. Android, on the other hand, is the most widely used mobile operating system in the world and has the largest app ecosystem. Its smartphone market share is 81.7%.

Having a universal OS helps each vendor spread into the side of the market where it's weakest, but Microsoft's business applications should set Windows 10 apart from Andromeda, Klein said.

"Microsoft has the advantage here because they have the Office franchise," Klein said. "To its credit, [Google's] G Suite is great, but it's still not Office."  

Next Steps 

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