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    2020.2.13 noiz Equipo GNOSS

    Nota de prensa de SEGITTUR, donde anuncia que acaba de publicar un Manual de Buenas Prácticas en Semántica aplicada al turismo.

    Este manual elaborado por SEGITTUR, está basado en la recientemente publicada Norma UNE 178503:2019  Destinos turísticos Inteligentes. Semántica aplicada al turismo, y está dirigido a gestores turísticos locales, así como a los equipos de desarrolladores tecnológicos que acompañan a los destinos; puedes leer más información en la nota de prensa

    Desde GNOSS tuvimos la ocasión de presentar el Manual en edición de FITUR  DE 2020 en una mesa de debate junto con SEGITTUR y Globaldit. Ahora ya está disponible online; puede descargarse desde la web de SEGITTUR en el siguiente enlace:

    Manual_BBPP_semántica_webok (Formato: pdf Tamaño: 1295 KB)

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    2020.1.23 noiz Equipo GNOSS

    Inteligencia Artificial y Web Semántica entre las tendencias de futuro en la industria del turismo

    El estudio sectorial e informe de tendencias en la industria del turismo, publicado en febrero de 2019, hace un repaso por las tendencias que marcarán el futuro del turismo en 2045, entre las que encontramos la inteligencia artificial, la web semántica, el Internet de las cosas, los “bots”, el reconocimiento facial, el “blockchain” o los “wearables".

    El informe, elaborado por Giorgio Ascolese -fundador y CEO de We Are Marketing- y Joantxo Llantada -experto en marketing, innovación y estrategia-, cuenta con tres grandes bloques, un primero en el que se habla sobre los principios que justifican el análisis, entre los que se incluyen la cultura digital o la responsabilidad social; un segundo en el que se habla de los factores globales –políticos, económicos, tecnológicos, legales, …- y en tercer lugar las tendencias que afectan a la marca y la producción de servicios turísticos.

    Puedes leer el informe al completo en este enlace.

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    2019.10.2 noiz Equipo GNOSS

    Las bases de grafos de conocimiento superan los desafíos de los grandes conjuntos de datos

    En este artículo publicado en Datanami, Yu Xu, fundador y CEO de TigerGraph, realiza una mirada al paisaje que se configura con las bases de datos de grafos.

    A lo largo del texto, Xu trata de esclarecer las diferencias entre variada oferta de bases de grafos disponibles y las ventajas que presentan. Como apoyo a ello incluye datos de un informe desarrollado por Forrester Research que refleja que el 51% de los tomadores de decisiones de tecnología de datos y análisis globales están implementando, ya implementaron o están actualizando sus bases de datos de gráficos" (Forrester Research, Forrester Vendor Landscape: Graph Databases , Yuhanna, 6 de octubre. 2017)

    Por otro lado,  DB-Engines.com, consultora especializada en bases de datos, indica que “las bases de datos de grafos son la categoría de más rápido crecimiento en toda la gestión de datos.

    Acceder al artículo completo a través de este enlace: https://www.datanami.com/2017/11/30/look-graph-database-landscape/

     

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    2019.10.2 noiz Equipo GNOSS

    El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

    En el complejo mundo digital actual, la capacidad de organizar y establecer enlaces entre diversos tipos de datos tiene el potencial de resolver desafíos comerciales reales en toda la industria financiera.

    El crecimiento en volumen y variedad de datos está impulsando a las empresas de todas las industrias a buscar formas automatizadas de generar información y decisiones a partir de estos datos.

    Una forma de lograr esto es mediante la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la tecnología Knowledge Graph a conjuntos de datos, para etiquetar y presentar información (particularmente difícil de manejar conjuntos de datos textuales) para descubrir conexiones y conocimientos previamente ocultos.

    Este es el escenario que nos presentan Geoff Horrell, Director de Innovación Aplicada de London Lab, y Edin Zajmovic, Director de soluciones BOLD (Big, Open, Linked, Data) en este artículo publicado en Refinitiv, que recoge las ventajas que la tecnología de procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU) y los grafos de Conocicmiento, aportan a los mercados financieros.

    Lee la totalidad del artículo en el siguiente enlace: 

    https://www.refinitiv.com/perspectives/ai-digitalization/helping-data-scientists-to-map-a-knowledge-graph-future/

     

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    2019.9.26 noiz Equipo GNOSS

    Evento Anual Genexus #GX29 (2019) - recopilación de sesiones en vídeo

    Recopilación de las sesiones del evento anual de Genexus de 2019, #GX29, celebrado del 23 al 25 de septiembre en Montevideo, donde se dan a conocer las principales tendencias en desarrollo de software.

    También pueden verse en la página propia de Genexus, donde están las sesiones en versión inglés; la ventaja  de esta  otra web donde están recopiladas las sesiones es que se trata de la versión original sin traducción (una ventaja en caso de que hables el idioma, claro; desde luego, si entiendes español, es mucho mejor escuchar directamente a Nicolás Jodal, que la versión con la traducción simultánea). 

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    2019.8.26 noiz Equipo GNOSS

    ¿Cuál es la diferencia entre Grafo de Conocimiento y Base de Datos de Grafos? - Kingsley Idehen

    Kingsley Idehen, Fundador y CEO de Openlink, los creadores de Virtuoso, explica en Quora cuáles son las diferencias entre Grafos de Conocimiento (Knowledge Graph) y bases de datos de grafos (Graph Database).

    Para Idehen, un Grafo de Conocimiento es un tipo genérico de datos estructurados, operados por un Sistema de Gestión de Bases de Datos de Grafos usando algún tipo de lenguaje declarativo de interrogación (estándares como SQL, SPARQL u otros lenguajes propietarios).

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    2019.8.22 noiz Equipo GNOSS

    Los grafos de conocimiento de nuevo en 2019 el 'Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner

    Los Grafos de Conocimiento siguen en 2019 en la zona de subida del Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 de Gartner. Los encontramos por primera vez en los 'hype cycle' de Gartner el año pasado tanto en el de Emerging Technologies como en el de Inteligencia Artificial 2018.

    Este año agrupa las tecnologías emergentes en 5 tendencias:

    • Sensorización y movilidad.
    • Humanos aumentados.
    • Computación y comunicación "postclásicas".
    • Ecosistemas digitales.
    • Inteligencia Artificial avanzada y analítica.

    Gartner publicó su informe el 2 de agosto de 2019 en: https://www.gartner.com/en/documents/3956015 (puedes ver el resumen y la tabla de contenidos más abajo) y el 29 de agosto un resumen de su informe en el que comenta las novedades respecto a estas cinco tendencia. Puedes leer el artículo en el siguiente enlace: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

    Published: 06 August 2019

    ID: G00370466

    Analyst(s): David Smith , Brian Burke

    Summary:

    The 2019 Hype Cycle highlights the emerging technologies with significant impact on business, society and people over the next five to 10 years. This year includes technologies that promise to deliver a global low-latency internet, create a virtual map of the real world and mimic human creativity.

    Table of contents:

    Analysis

    • What You Need to Know
    • The Hype Cycle
    • The Priority Matrix
    • Off the Hype Cycle
    • On the Rise
      • Biotech — Cultured or Artificial Tissue
      • Immersive Workspaces
      • AR Cloud
      • Decentralized Web
      • Generative Adversarial Networks
      • Adaptive ML
      • DigitalOps
      • Decentralized Autonomous Organization
      • Nanoscale 3D Printing
      • Augmented Intelligence
      • Flying Autonomous Vehicles
      • Transfer Learning
      • Emotion AI
      • Light Cargo Delivery Drones
      • Synthetic Data
      • Knowledge Graphs
      • Personification
      • Explainable AI
    • At the Peak
      • Edge AI
      • Low Earth Orbit Satellite Systems
      • Autonomous Driving Level 5
      • Edge Analytics
      • AI PaaS
      • Biochips
      • 5G
      • Graph Analytics
    • Sliding Into the Trough
      • Next-Generation Memory
      • 3D Sensing Cameras
      • Autonomous Driving Level 4
    • Appendixes
      • Hype Cycle Phases, Benefit Ratings and Maturity Levels

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    2019.6.25 noiz Equipo GNOSS

    ProFuturo y la UNESCO presentan los seis retos de  la IA en la educación

    La Fundación Telefónica ha presentado en un evento oficial su informe 'Inteligencia Artificial en Educación: retos y oportunidades para el desarrollo', un documento estructurado en tres partes que aborda los seis retos principales que presenta la Inteligencia Artificial como motor para el desarrollo de la educación, enfocado a entornos vulnerables. 

    Tal y como nos presenta Profuturo en la introducción del documento, la primera parte trata sobre cómo la IA puede ayudar a mejorar la educación y la enseñanza a través de casos prácticos, ofreciendo ejemplos sobre el modo en que la tecnología de IA puede ayudar a los sistemas educativos a utilizar datos para mejorar la calidad y equidad educativas en los países en vía de desarrollo.

    La segunda sobre la preparación de los estudiantes para prosperar en un futuro saturado de IA así como el cambio necesario en el sistema educativo para afrontar un mundo con la IA, explorando experiencias de gobiernos e instituciones educativas.

    La tercera cierra con un resumen de los 6 principales retos e implicaciones en política pública para la introducción de la IA en educación y de cómo preparar a los estudiantes para un contexto impulsado por la IA. Estos retos se basan en: desarrollar una política pública exhaustiva sobre la IA para el desarrollo; garantizar un uso inclusivo y equitativo de la IA en la educación; preparar a los profesores para una educación impulsada por la IA; desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad; conseguir que la investigación sobre la IA en educación sea significativa y el último sobre la ética y la transparencia en la recopilación, uso y divulgación de los datos.

    Finalmente, el documento acaba con una invitación para abrir nuevos debates en torno a los usos, posibilidades y riesgos de la IA en la educación para el desarrollo.

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    2019.5.7 noiz Equipo GNOSS

    Wikidata y DBpedia: viaje al centro de la web de datos

    "A partir de Wikipedia, como fuente de conocimiento organizado en forma de artículos enciclopédicos, editada mediante la colaboración masiva online, se han desarrollado dos proyectos de carácter semántico: DBpedia y Wikidata. Se analizan las diferencias y similitudes entre ambos modelos de datos y modelo de producción, y se especula sobre la posible evolución y coexistencia de ambos a partir de sus puntos fuertes. Su fortaleza como grafo abierto de conocimiento multidominio aporta un gran valor a la extensión de la web de datos, al actuar como punto de interconexión entre diferentes dominios".
    Saorín, Tomás; Pastor-Sánchez, Juan-Antonio (2018). “Wikidata y DBpedia: viaje al centro de la web de datos". Anuario ThinkEPI , v. 12, pp. 207-214. https://doi.org/10.3145/thinkepi.2018.31

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    2019.3.28 noiz Equipo GNOSS

    "El capitalismo de vigilancia destruye la naturaleza humana", entrevista a Shoshana Zuboff en XL Semanal

    Entrevista muy recomendable a la economista norteamericana Shoshana Zuboff, publicada en la revista XL Semanal el 17 de marzo de 2019.

    "La economista norteamericana Shoshana Zuboff, profesora emérita de Harvard, es una de las más prestigiosas analistas digitales del mundo. Su nuevo libro explica que la economía derivada de las nuevas tecnologías –lo que ella ha llamado ‘el capitalismo de vigilancia’– se basa en el expolio de las personas y que, si no le ponemos freno, acabará por destruir la naturaleza íntima del ser humano"

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