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Cómo Renovar Tus Armarios y Darles un Toque Moderno y Sofisticado por Solo 2,50 Euros

Juan Hernández
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Cómo Renovar Tus Armarios y Darles un Toque Moderno y Sofisticado por Solo 2,50 Euros

Renovar el aspecto de los armarios del hogar ahora es posible con una inversión mínima de tan solo 2,50 euros. Este truco se ha convertido en una tendencia popular en redes sociales y foros de bricolaje, captando la atención de aquellos que desean dar un toque moderno y sofisticado a sus muebles sin gastar una fortuna.

El secreto detrás de esta transformación económica reside en la utilización de papel adhesivo, un material versátil y fácil de aplicar que permite cambiar radicalmente la apariencia de cualquier superficie. Disponible en una amplia variedad de diseños y texturas, el papel adhesivo puede imitar desde la madera natural hasta el mármol, ofreciendo posibilidades infinitas para personalizar los armarios según el gusto de cada persona.

El proceso es sencillo y no requiere habilidades avanzadas en bricolaje. Primero, se debe limpiar y secar bien la superficie del armario para asegurar una correcta adhesión del papel. Luego, se mide y corta el papel adhesivo según las dimensiones deseadas, dejando un pequeño margen para ajustes. Con cuidado, se despega el papel de su base y se aplica sobre la superficie del mueble, utilizando una espátula o tarjeta de plástico para eliminar las burbujas de aire y lograr un acabado liso y uniforme.

Además de ser una solución económica, el papel adhesivo ofrece la posibilidad de actualizar los armarios de manera rápida y sin necesidad de operaciones invasivas. Este método también permite realizar cambios temporales, ideal para quienes viven en alquiler y desean personalizar su espacio sin perjudicar los muebles originales.

Las tiendas de artículos para el hogar y bricolaje han notado un incremento en la demanda de este tipo de productos, y no es de extrañar considerando la relación costo-beneficio que ofrecen. Blogs de decoración y cuentas de Instagram dedicadas al diseño de interiores muestran cada vez más ejemplos de transformaciones realizadas con papel adhesivo, inspirando a más personas a atreverse con este sencillo proyecto.

Renovar los armarios no solo mejora la estética del espacio, sino que también puede influir positivamente en el estado de ánimo de los habitantes del hogar. Según estudios de psicología ambiental, los cambios en la decoración pueden tener efectos significativos en la percepción y bienestar de las personas, haciendo que se sientan más cómodas y satisfechas en su entorno cotidiano.

Así, este truco de 2,50 euros no solo representa un ahorro económico, sino que también es una puerta abierta a la creatividad y a la posibilidad de redescubrir el propio espacio de una manera completamente nueva.

Descubre El Poder De Los Datos Estructurados Para Empresas Con Amazon Q Business Usando Lenguaje Natural

Elena Digital López
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Descubre El Poder De Los Datos Estructurados Para Empresas Con Amazon Q Business Usando Lenguaje Natural

Uno de los usos más comunes de la inteligencia artificial generativa (IA) y los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en un entorno empresarial es responder preguntas basadas en el corpus de conocimiento de la empresa. Los modelos de fundación preentrenados (FMs) sobresalen en tareas de comprensión del lenguaje natural (NLU), como la generación de resúmenes, la generación de texto y la respuesta a preguntas sobre una amplia gama de temas. Sin embargo, a menudo tienen dificultades para proporcionar respuestas precisas sin "alucinaciones" y no pueden abordar cuestiones sobre contenido no incluido en sus datos de entrenamiento. Además, los FMs se entrenan con una instantánea temporal de los datos y no tienen la capacidad inherente de acceder a datos frescos en tiempo real, lo que puede llevar a respuestas incorrectas o inadecuadas.

Nos enfrentamos a un desafío fundamental con los datos empresariales: superar la desconexión entre el lenguaje natural y los datos estructurados. El lenguaje natural es ambiguo e impreciso, mientras que los datos se adhieren a esquemas rígidos. Por ejemplo, las consultas SQL pueden ser complejas e intuitivas para usuarios no técnicos. Manejar consultas complejas que impliquen múltiples tablas, uniones y agregaciones dificulta la interpretación de la intención del usuario y la traducción correcta en operaciones SQL. La terminología específica del dominio también complica el proceso de mapeo. Otro desafío es acomodar las variaciones lingüísticas que los usuarios emplean para expresar el mismo requisito. Manejar eficazmente sinónimos, paráfrasis y frases alternativas es importante. La ambigüedad inherente del lenguaje natural también puede resultar en múltiples interpretaciones de una sola consulta, dificultando la comprensión precisa de la intención del usuario.

Para superar esta brecha, se necesita un procesamiento avanzado del lenguaje natural (NLP) que mapee las consultas de los usuarios con el esquema de la base de datos, tablas y operaciones. En esta arquitectura, Amazon Q Business actúa como intermediario, traduciendo el lenguaje natural en consultas SQL precisas. Los usuarios pueden simplemente hacer preguntas como "¿Cuáles fueron las ventas de equipo para exteriores en el tercer trimestre de 2023?" Amazon Q Business analiza la intención, accede a las fuentes de datos y genera la consulta SQL. Esto simplifica el acceso a los datos para los usuarios no técnicos y optimiza los flujos de trabajo para los profesionales, permitiéndoles centrarse en tareas de más alto nivel.

En este artículo, discutimos una arquitectura para consultar datos estructurados utilizando Amazon Q Business y construir una aplicación para consultar datos de costos y uso en Amazon Athena con Amazon Q Business. Amazon Q Business puede crear consultas SQL a sus fuentes de datos cuando se le proporciona el esquema de la base de datos, metadatos adicionales que describen las columnas y tablas, e instrucciones de avisos. Puede extender esta arquitectura para usar fuentes de datos adicionales, validación de consultas y técnicas de aviso para cubrir una gama más amplia de casos de uso.

La siguiente figura representa la arquitectura de alto nivel de la solución propuesta. Los pasos 3 y 4 amplían la integración del Centro de Identidad IAM de AWS con Amazon Q Business para un flujo de autorización. En esta arquitectura, utilizamos Amazon Cognito para la autenticación de usuarios y un emisor de tokens confiable para el Centro de Identidad IAM. También puede usar su propio proveedor de identidad como emisor de tokens confiable siempre que sea compatible con OpenID Connect (OIDC).

El flujo de trabajo incluye los siguientes pasos:

  1. El usuario inicia la interacción con la aplicación Streamlit, que es accesible a través de un Balanceador de Carga de Aplicación, actuando como punto de entrada.
  2. La aplicación solicita al usuario autenticarse utilizando sus credenciales de Amazon Cognito, manteniendo acceso seguro.
  3. La aplicación intercambia el token obtenido de Amazon Cognito por un token del Centro de Identidad IAM, otorgando el alcance necesario para interactuar con Amazon Q Business.
  4. Utilizando el token del Centro de Identidad IAM, la aplicación asume un rol de Administración y Gestión de Identidades (IAM) de AWS y obtiene una sesión de AWS desde el Servicio de Seguridad de Tokens de AWS (AWS STS), habilitando la comunicación autorizada con Amazon Q Business.
  5. Basado en la consulta en lenguaje natural del usuario, la aplicación formula los avisos y metadatos relevantes, que luego son enviados a la API chat_sync de Amazon Q Business. En respuesta, Amazon Q Business proporciona una consulta Athena apropiada para ejecutar.
  6. La aplicación ejecuta la consulta Athena recibida de Amazon Q Business y los datos resultantes se muestran en la interfaz de usuario de la aplicación web.

Para concluir, Amazon Q Business puede utilizar directamente los LLM para generar respuestas adecuadas, utilizando modos de chat como CREATOR_MODE, que permite omitir la generación de recuperación aumentada (RAG) y usar texto directo en la ventana de contexto para la generación de respuestas. Esta capacidad permite a los usuarios empresariales utilizar las capacidades avanzadas de NLP y NLU para acceder y analizar datos estructurados de manera efectiva, facilitando la toma de decisiones basada en datos, la innovación y la creación de nuevas oportunidades para el crecimiento y el éxito.

vía: AWS machine learning blog

Nuevos astronautas de la ESA se preparan para misiones a Marte y la Luna en 2022

María MR
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Nuevos astronautas de la ESA se preparan para misiones a Marte y la Luna en 2022

Como cada comienzo de año, la Agencia Espacial Europea (ESA), con su director general Josef Aschbacher al frente, ha convocado a los medios para detallar las misiones, lanzamientos y proyectos que desarrollará a lo largo de 2022.

Según ha explicado Aschbacher en una rueda de prensa online, el presupuesto de la ESA para este año asciende a 7.152 millones de euros, de los que casi tres cuartas partes se destinarán a programas de observación de la Tierra, transporte espacial, navegación y exploración espacial robótica y humana.

El próximo mes de marzo está previsto el lanzamiento de la misión Artemis I en órbita alrededor de la Luna, la primera de la nave espacial Orión de la NASA en la que la ESA participa con su Módulo de Servicio Europeo (ESM). Mientras, continúan los preparativos para Artemis II, que llevará tripulantes. Los módulos ESM de estas misiones proporcionarán todo lo necesario para que los astronautas puedan vivir y llegar sanos y salvos a la órbita lunar, como aire, agua, electricidad, propulsión, control de temperatura y estabilidad estructural.

En abril, la astronauta italiana de la ESA, Samantha Cristoforetti, iniciará su segunda misión en la Estación Espacial Internacional (ISS), donde ejercerá de comandante en la Expedición 68. Ese mismo mes volverá el astronauta alemán Matthias Maurer tras realizar multitud de experimentos en el complejo orbital.

Las esperados nuevos datos de la misión Gaia 3 se darán a conocer entre mayo y junio, cuando también se harán públicas las primeras imágenes y espectros (Early Release Science) del telescopio espacial James Webb, liderado por la NASA pero con una importante contribución europea.

Pero si hay un evento clave para la ESA este año es el lanzamiento del rover Rosalind Franklin de ExoMars, en colaboración con la agencia rusa Roscosmos, que en septiembre despegará hacia Marte para buscar signos de vida en el planeta rojo. El vehículo de esta misión ha completado con éxito varias pruebas y, a falta de algunos pequeños ajustes, todos sus componentes están listos.

“El margen de programación es positivo, ya se ha probado el paracaídas principal de 35 m, la prueba del software de vuelo está en marcha, se han iniciado los test de operaciones, se está reparando la electrónica rusa y la campaña de lanzamiento en el comódromo de Baikonur comienza en abril”, ha detallado Aschbacher sobre ExoMars 2022.

Por su parte, aunque sin fecha prevista todavía, los vuelos inaugurales de los lanzadores Ariane 6 (más pesado) y Vega-C (ligero) desde el puerto espacial europeo de Kourou, en la Guayana Francesa, también están previstos para este año. Desde el mismo lugar despegará también el primer satélite Meteosat de Tercera Generación.

Además, en 2022 la ESA sigue desarrollando una nueva generación de satélites de observación de la Tierra, como FLEX, Biomass y EarthCARE, y colaborando con la Unión Europea en el desarrollo de seis nuevos satélites Sentinel para el programa Copernicus.

A finales de año, en noviembre, acabará el proceso de selección de astronautas de la ESA. Este martes se ha confirmado que se ha completado la primera fase: de las más de 23.000 solicitudes presentadas, 1.391 candidaturas han pasado a la segunda fase, en la que se realizaran pruebas cognitivas, técnicas, de coordinación motriz y de personalidad. Entre los finalistas está previsto seleccionar a un astronauta con discapacidad física, un parastronauta.

La exploración espacial con humanos europeos es, junto a otras misiones futuras, como traer muestras de una luna helada, proyectos “inspiradores” para la ESA, según ha comentado su director, quien ha reconocido que Europa –frente a otras potencias espaciales como EE UU, China y Rusia– carece de medios independientes para llevar a cabo esa exploración y transporte espacial con tripulantes, por lo que no dispone de sus beneficios científicos, económicos y políticos potenciales.

“Es una elección política, se necesita un debate político”, ha señalado Aschbacher. En este sentido, las decisiones que se adopten en el Consejo Ministerial de la ESA que se celebrará en París en noviembre pueden ser relevantes, aunque antes, el próximo mes de febrero, se organizará la Cumbre Espacial Europea en Toulouse, también en Francia.

Fuente: Agencia Sinc

Receta de Ensalada Veraniega con Pollo a la Parrilla

Elena Digital López
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Receta de Ensalada Veraniega con Pollo a la Parrilla

En el calor del verano, nada mejor que una ensalada fresca y ligera para mantenernos frescos y satisfechos. Aquí te presento una deliciosa receta de Ensalada Veraniega con Pollo a la Parrilla, perfecta para este día.

Ingredientes:

Para la ensalada:

  • 2 pechugas de pollo

  • 1 cucharada de aceite de oliva

  • Sal y pimienta al gusto

  • 1 lechuga romana, lavada y cortada en trozos

  • 1 taza de espinacas baby

  • 1 pepino, cortado en rodajas finas

  • 1 pimiento rojo, cortado en tiras

  • 1 zanahoria, rallada

  • 1/2 taza de maíz dulce (puede ser fresco, congelado o en lata)

  • 1/2 taza de tomates cherry, cortados a la mitad

  • 1/4 taza de cebolla morada, cortada en rodajas finas

  • 1 aguacate, cortado en cubos

  • 1/4 taza de queso feta, desmenuzado

Para el aderezo:

  • 3 cucharadas de aceite de oliva virgen extra

  • 2 cucharadas de vinagre balsámico

  • 1 cucharadita de miel

  • 1 cucharadita de mostaza de Dijon

  • Sal y pimienta al gusto

Instrucciones:

  1. Preparar el Pollo:

    • Precalienta la parrilla a fuego medio-alto.

    • Unta las pechugas de pollo con aceite de oliva y sazónalas con sal y pimienta al gusto.

    • Coloca las pechugas de pollo en la parrilla y cocínalas durante unos 6-7 minutos por cada lado o hasta que estén bien cocidas y tengan marcas de parrilla atractivas. Retira el pollo de la parrilla y déjalo reposar durante unos minutos antes de cortarlo en tiras.

  2. Preparar el Aderezo:

    • En un bol pequeño, mezcla el aceite de oliva, el vinagre balsámico, la miel y la mostaza de Dijon. Sazona con sal y pimienta al gusto. Bate bien todos los ingredientes hasta que estén bien integrados.

  3. Montar la Ensalada:

    • En una ensaladera grande, mezcla la lechuga romana y las espinacas baby.

    • Agrega el pepino, el pimiento rojo, la zanahoria rallada, el maíz dulce, los tomates cherry, y la cebolla morada.

    • Coloca el pollo a la parrilla cortado en tiras sobre la ensalada.

    • Añade los cubos de aguacate y espolvorea el queso feta desmenuzado por encima.

  4. Aliñar y Servir:

    • Justo antes de servir, rocía el aderezo sobre la ensalada y mezcla suavemente para que todos los ingredientes estén bien cubiertos.

    • Sirve la ensalada inmediatamente para disfrutar de la frescura de los ingredientes y el delicioso sabor del pollo a la parrilla.

Esta Ensalada Veraniega con Pollo a la Parrilla no solo es refrescante sino también nutritiva. Es una opción perfecta para un almuerzo ligero o una cena rápida durante los días cálidos. Además, es versátil, por lo que puedes agregar o sustituir ingredientes según tus preferencias y lo que tengas disponible en tu despensa. ¡Disfruta de esta exquisita ensalada y aprovecha al máximo tu día!

La Hora Ideal Para Bajar Las Persianas Y Mantener La Casa Fresca

Juan Hernández
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La Hora Ideal Para Bajar Las Persianas Y Mantener La Casa Fresca

La creciente ola de calor que afecta este verano a varias regiones ha llevado a expertos y autoridades a recomendar medidas efectivas para mantener el hogar fresco. Una de las recomendaciones más compartidas ha sido la de bajar las persianas durante las horas del día en las que el sol incide directamente sobre las ventanas. Esta medida, aunque sencilla, puede marcar una gran diferencia en la temperatura interna de las viviendas.

Según meteorólogos y especialistas en climatización, el momento ideal para bajar las persianas es justo antes del mediodía, alrededor de las 11:00 horas de la mañana. A partir de esta hora, el sol alcanza una posición en la que sus rayos inciden con mayor intensidad en ventanas y paredes, provocando un aumento considerable de la temperatura en el interior de los hogares. Al bajar las persianas en este momento, se puede bloquear una cantidad significativa de radiación solar, reduciendo la necesidad de utilizar sistemas de aire acondicionado con la consiguiente disminución en el consumo energético.

Esta recomendación cobra mayor relevancia en zonas urbanas, donde el efecto isla de calor intensifica las temperaturas y hace más difícil mantener las viviendas frescas. Además, expertos señalan que el uso de cortinas gruesas o estores térmicos puede complementar esta medida, proporcionando una barrera adicional contra el calor.

Las familias que ya han implementado esta práctica han reportado una notable disminución de la temperatura interna de sus hogares, llegando a ser hasta cinco grados centígrados menor en comparación con aquellas viviendas que mantienen las ventanas descubiertas durante el pico de calor. Esto no solo mejora el confort, sino que también contribuye a una mayor eficiencia energética y ahorro económico en el hogar.

Además de bajar las persianas, se aconseja ventilar la casa a primera hora de la mañana y después de la puesta del sol, cuando las temperaturas son más bajas. De esta manera, se facilita la circulación de aire fresco sin introducir calor adicional.

En resumen, bajar las persianas alrededor de las 11:00 de la mañana se está consolidando como una de las estrategias más efectivas y accesibles para combatir el calor en el hogar durante este verano. Con el clima extremándose cada vez más, pequeños ajustes en nuestros hábitos domésticos pueden tener un impacto significativo en nuestra calidad de vida y en la sostenibilidad ambiental.

Migrar flujos de Amazon SageMaker Data Wrangler a Amazon SageMaker Canvas para acelerar la preparación de datos

Elena Digital López
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Migrar flujos de Amazon SageMaker Data Wrangler a Amazon SageMaker Canvas para acelerar la preparación de datos

Amazon SageMaker Canvas introduce una innovadora integración con SageMaker Data Wrangler, proporcionando una interfaz visual mejorada que simplifica y acelera la preparación de datos para proyectos de aprendizaje automático (ML). Este avance responde a una de las demandas más comunes de los clientes: la necesidad de reducir la complejidad y el tiempo requerido en la preparación de datos, una tarea frecuentemente tediosa y laboriosa.

Ahora, SageMaker Canvas no solo permite la construcción y despliegue de modelos ML sin escribir código, sino que también incorpora capacidades avanzadas de preparación de datos específicas para ML, anteriormente disponibles solo en SageMaker Data Wrangler. Esta combinación ofrece a los usuarios un espacio de trabajo integral y sin código para la preparación de datos, así como para la creación y el despliegue de modelos ML.

La plataforma mejora la preparación de datos con varias características nuevas y optimizadas. Entre ellas se incluyen la carga de páginas hasta diez veces más rápida, una interfaz de lenguaje natural para la preparación de datos y la posibilidad de visualizar el tamaño y la forma de los datos en cada paso. Además, se han mejorado las funciones de reemplazo y reordenación de transformaciones para iterar en el flujo de datos de manera más eficiente. Los usuarios también pueden crear modelos con un solo clic dentro de la misma interfaz o crear conjuntos de datos de SageMaker Canvas para afinar modelos de base.

El nuevo proceso permite a los usuarios migrar sus flujos de Data Wrangler existentes al entorno de SageMaker Canvas, haciendo uso de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) como paso intermedio. Este método de migración implica abrir un terminal en SageMaker Studio, copiar los archivos de flujo a Amazon S3 e importarlos a SageMaker Canvas.

Una vez migrados, estos flujos pueden ser modificados y analizados mediante la interfaz visual de SageMaker Canvas, utilizando capacidades tanto manuales como de lenguaje natural para explorar y preparar los datos. Cuando los usuarios están satisfechos con los datos, pueden optar por crear un modelo de ML o exportar el conjunto de datos para construir y usar modelos de aprendizaje automático.

La integración de SageMaker Data Wrangler en SageMaker Canvas representa un enfoque unificado para la preparación de datos, la construcción de modelos y su despliegue, permitiendo a analistas de negocio y usuarios no técnicos ser más eficientes en sus proyectos de ML. Esta herramienta no solo ahorra tiempo y reduce la complejidad, sino que también incorpora características avanzadas que mejoran la calidad y precisión de los modelos ML.

Para comenzar a explorar estas nuevas capacidades de SageMaker Canvas, los usuarios pueden iniciar sesión, preparar sus flujos de datos, y experimentar el poder de una plataforma unificada para la preparación de datos y el desarrollo de modelos de ML.
vía: AWS machine learning blog

Aplicación Unificada De Teams Para Trabajo, Uso Personal Y Educación Ahora Disponible En Windows

Silvia Pastor
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Aplicación Unificada De Teams Para Trabajo, Uso Personal Y Educación Ahora Disponible En Windows

Microsoft ha anunciado que la experiencia unificada de Microsoft Teams ya está disponible en Windows 10 y 11. La aplicación, ahora integrada, permite a los usuarios alternar sin problemas entre diferentes tipos de cuentas, ya sean personales o de trabajo. Con solo iniciar sesión en Teams utilizando una dirección de correo electrónico personal o un número de teléfono, cualquier persona puede conectarse y colaborar con quien desee, en cualquier momento, y de manera gratuita.

Esta actualización ya está disponible. Si ya tiene Teams instalado, la aplicación se actualizará automáticamente como parte de su ciclo regular de actualizaciones. Para aquellos que aún no tienen la aplicación, pueden descargar la nueva versión desde el sitio web de Microsoft. Asimismo, se puede obtener más información sobre esta actualización en el blog de Microsoft Teams.

Con esta mejora, Microsoft busca facilitar la colaboración y comunicación, ofreciendo una plataforma versátil tanto para el ámbito personal como profesional. Esta integración promete simplificar la gestión de múltiples cuentas, proporcionando una experiencia más fluida y eficiente para todos los usuarios.
vía: Microsoft Windows blog

Inteligencia artificial para predecir la supervivencia de pacientes covid en la UCI

María MR
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Inteligencia artificial para predecir la supervivencia de pacientes covid en la UCI

Sistemas sanitarios de todo el mundo se esfuerzan para atender al gran número de pacientes graves con covid que necesitan atención médica especial, sobre todo, si se les identifica como de alto riesgo. En las unidades de cuidados intensivos se suelen utilizar escalas o herramientas de pronóstico, como SOFA o APACHE II, para predecir la evolución de los enfermos basándose en diversos parámetros, pero su fiabilidad es limitada en el caso de la covid-19.

Los niveles de 14 proteínas en la sangre de un paciente grave por covid se pueden analizar, con un modelo de aprendizaje automático, para predecir si saldrá vivo o muerto de la unidad de cuidados intensivos. Ahora, científicos europeos han demostrado que las muestras de sangre de un paciente gravemente enfermo a causa de esta enfermedad, en concreto las proteínas de su plasma sanguíneo, se pueden analizar con un modelo de aprendizaje automático para predecir con semanas de antelación si la persona sobrevivirá o no. Los resultados los publican en la revista de acceso abierto PLOS Digital Health.

“Nuestro estudio muestra que una combinación de marcadores proteómicos, combinados en un modelo de predicción de riesgo basado en inteligencia artificial, puede predecir bastante bien la probabilidad de que un paciente individual muera o sobreviva a la covid”, afirma el coautor Florian Kurth del hospital universitario Charité en Berlín (Alemania). “Además –añade–, la predicción del riesgo proteómica fue mucho mejor que el pronóstico derivado de las puntuaciones de evaluación de riesgo que se usan habitualmente en la asistencia clínica”.

Búsqueda de proteínas sanguíneas clave

Para realizar la investigación, los autores comenzaron estudiando los niveles de 321 proteínas en muestras de sangre tomadas en 349 momentos o puntos temporales en 50 pacientes con covid-19 en estado crítico que estaban siendo tratados, con ventilación mecánica, en dos centros sanitarios de Alemania y Austria. Después se utilizó el aprendizaje automático para encontrar asociaciones entre las proteínas medidas y la supervivencia de las personas enfermas. De la cohorte o grupo de ensayo analizado, murieron 15 pacientes y el tiempo medio desde el ingreso hasta su fallecimiento fue de 28 días. En el caso de los que sobrevivieron, el periodo medio de hospitalización fue de 63 días.

Las proteínas con mayor relevancia en el modelo de predicción pertenecen a los sistemas de coagulación y de complemento, y se sabe que ambos son especialmente importantes para la fisiopatología y la gravedad de la covid-19

Con los análisis de sangre los investigadores identificaron 14 proteínas (como alfa-2 macroglobulina, APOC3, GPLD1, varias serpinas…), cuyas medidas cambiaron a lo largo del tiempo y se movían en las gráficas en direcciones opuestas según los pacientes sobrevivían o no en cuidados intensivos.

“Curiosamente, los niveles plasmáticos de todas esas proteínas se habían visto alteradas por la enfermedad anteriormente, dependiendo de la gravedad, lo que nos hace confiar en nuestros hallazgos”, apunta Kurth, quien explica: “Las proteínas con mayor relevancia en el modelo de predicción pertenecen al sistema de coagulación y a la llamada cascada o sistema de complemento (un componente de la respuesta inmunitaria). Se sabe que ambos son especialmente importantes para la fisiopatología y la gravedad de la covid-19”.

Predicción de la supervivencia

A continuación, el equipo desarrolló su modelo de aprendizaje automático para predecir la supervivencia a partir de una única medición temporal de las proteínas relevantes, y lo probó en Austria con 24 pacientes en estado crítico a causa del coronavirus. En un grupo de 24 pacientes críticos, el modelo logró predecir correctamente a 18 de los 19 pacientes que sobrevivieron y 5 de las 5 personas que murieron.

Para este grupo, el modelo demostró un alto poder predictivo, logrando predecir correctamente a 18 de los 19 pacientes que sobrevivieron y cinco de las cinco personas que murieron.

Los investigadores concluyen que los análisis de proteínas en sangre, una vez que se validen en cohortes más amplias, pueden ser útiles tanto para identificar a los pacientes con mayor riesgo de mortalidad como para entender mejor la enfermedad y comprobar si un determinado tratamiento cambia la predicción al ser aplicado en casos individuales.

“Ahora queremos ver si podemos transferir esta metodología desde instalaciones de investigación a un entorno cotidiano, a un laboratorio estándar de mediciones clínicas, además de evaluar el método en grupos más grandes de pacientes, y posiblemente también para otras enfermedades”, adelanta Kurth.

Derechos: Creative Commons.
Fuente: Agencia Sinc

¿Cuál Comprar? Consejos y recomendaciones para tomar la mejor decisión

Juan Hernández
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¿Cuál Comprar? Consejos y recomendaciones para tomar la mejor decisión

A la hora de tomar la decisión sobre qué producto comprar, ya sea un nuevo teléfono móvil, un electrodoméstico o incluso un vehículo, elegir el mejor puede parecer una tarea abrumadora debido a la extensa variedad de opciones disponibles en el mercado. No obstante, adoptar un enfoque metódico y seguir algunos consejos clave puede facilitar el proceso y asegurar que se tome la mejor decisión posible.

Primero y principal, es esencial definir claramente las necesidades y expectativas. Esto implica preguntarse para qué se va a utilizar el producto y cuáles son las características imprescindibles. Por ejemplo, al comprar un teléfono móvil, es fundamental considerar aspectos como la capacidad de almacenamiento, la calidad de la cámara y la duración de la batería. Tener una lista de prioridades ayuda a filtrar las opciones que realmente cumplen con los requisitos esenciales.

En segundo lugar, investigar el mercado es crucial. Esto no significa únicamente leer las especificaciones técnicas proporcionadas por los fabricantes, sino también consultar opiniones y reseñas de expertos y otros usuarios. Plataformas en línea y foros especializados pueden ser de gran ayuda para obtener una visión más objetiva sobre la calidad y rendimiento de un producto. Además, es recomendable comparar distintos modelos y marcas para entender mejor las diferencias y ventajas de cada opción.

Otro consejo valioso es considerar el costo total de la propiedad. No solo se trata del precio de compra inicial, sino también de los costos asociados a lo largo de la vida útil del producto. Esto puede incluir energía, mantenimiento, reparaciones y cualquier otra inversión que pueda ser necesaria. Por ejemplo, un electrodoméstico más caro inicialmente pero con un menor consumo energético puede resultar más económico a largo plazo.

También es recomendable aprovechar las épocas de descuentos y promociones especiales. Fechas como el Black Friday, el Cyber Monday o las rebajas de fin de temporada suelen ofrecer oportunidades para obtener productos de alta calidad a precios reducidos. Sin embargo, es importante actuar con cautela y no dejarse llevar únicamente por las promociones, asegurándose de que el producto en oferta realmente cumple con las necesidades y expectativas planteadas.

Finalmente, no subestimar el valor del servicio postventa y la garantía. Escoger una marca que ofrezca un buen soporte al cliente y una política de garantía sólida puede evitar futuros dolores de cabeza. Saber que se cuenta con un respaldo en caso de problemas o defectos proporciona una tranquilidad adicional que muchas veces justifica la elección de un producto sobre otro.

En resumen, la clave para hacer una compra acertada radica en la planificación, la investigación exhaustiva y la consideración de todos los factores involucrados. Siguiendo estos consejos, se puede tomar una decisión informada que satisfaga tanto las necesidades personales como el presupuesto disponible, evitando así el remordimiento del comprador.

Usar URLs Firmadas con Restricción de IP para Mejorar la Seguridad en Amazon SageMaker Ground Truth

Elena Digital López
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Usar URLs Firmadas con Restricción de IP para Mejorar la Seguridad en Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth está revolucionando la forma en que se etiquetan datos al combinar la intervención humana con el aprendizaje automático para automatizar el proceso de etiquetado. Este servicio permite crear trabajos de etiquetado, que son flujos de trabajo donde se requiere que los trabajadores humanos anoten objetos de datos como imágenes, videos o documentos. Estos trabajos se distribuyen entre un equipo de trabajo, que es un grupo de trabajadores asignados para realizar las anotaciones. Para acceder a los objetos de datos que necesitan etiquetar, los trabajadores reciben URLs prefirmadas de Amazon S3, las cuales son URLs temporales que otorgan acceso limitado en tiempo a un objeto de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Estas URLs prefirmadas se generan utilizando el filtro Liquid grant_read_access y se integran en las plantillas de tareas. Luego, los trabajadores pueden usar estas URLs para acceder directamente a los archivos necesarios, como imágenes o documentos, en sus navegadores web para fines de anotación. A pesar de su conveniencia, compartir estas URLs fuera del equipo de trabajo puede llevar a un acceso no intencionado de los objetos. Para mitigar este riesgo y mejorar la seguridad de las tareas de etiquetado, se ha introducido una nueva característica que restringe el acceso a las URLs prefirmadas según la dirección IP del trabajador o el punto final de la nube privada virtual (VPC) desde donde accede a la tarea de etiquetado.

Trabajando en estrecha colaboración con los clientes, se reconoció la necesidad de una postura de seguridad mejorada y controles de acceso más estrictos para las URLs prefirmadas. Por lo tanto, se introdujo una característica que utiliza las claves de contexto de condición global de AWS aws:SourceIp y aws:VpcSourceIp para permitir a los clientes restringir el acceso a las URLs prefirmadas a direcciones IP específicas o puntos finales de VPC. Mediante la incorporación de restricciones de políticas IAM, ahora se puede restringir el acceso a las URLs prefirmadas solo desde una dirección IP o punto final de VPC elegidos, bloqueando efectivamente las URLs a la ubicación del trabajador y minimizando el riesgo de acceso no autorizado o compartición no intencionada.

Esta actualización ofrece múltiples beneficios significativos para la seguridad de SageMaker Ground Truth:

  • Mejora de la privacidad de los datos.
  • Reducción del riesgo de acceso no autorizado.
  • Opciones de seguridad flexibles.
  • Auditoría y cumplimiento más sencillo.
  • Integración perfecta con flujos de trabajo existentes.

Para habilitar esta nueva característica, puede configurarse a través de la API de SageMaker o desde la interfaz de línea de comandos de AWS (AWS CLI) al crear o actualizar equipos de trabajo. Además, se pueden establecer restricciones específicas de acceso IP al acceder a las URLs prefirmadas.

Entender los escenarios en los que las URLs prefirmadas restringidas por IP son efectivas y aquellos donde pueden no serlo es crucial. Por ejemplo, en redes con direcciones IP consistentes, las restricciones IP pueden proporcionar una seguridad adicional. En contrast, en situaciones con NATs, VPNs o endpoints de VPC asimétricos, estas restricciones pueden ser menos efectivas.

En conclusión, la introducción de URLs prefirmadas restringidas por IP en Amazon SageMaker Ground Truth mejora significativamente la seguridad de los datos accedidos a través del servicio. Esta característica proporciona un control más fino sobre las URLs prefirmadas, protegiendo la información sensible y ofreciendo una opción valiosa para organizaciones con requisitos de seguridad estrictos. Para comenzar a usar SageMaker Ground Truth y configurar estas medidas de seguridad, consulte la documentación oficial y siga las guías proporcionadas.

vía: AWS machine learning blog

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