Nuestro día favorito de la semana para salir de compras ha llegado y vamos con el repaso por las ofertas más destacadas que nos proponen las tiendas en equipamiento para el hogar conectado, televisores, sistemas de sonido, multimedia y más. Comienza nuestro Cazando Gangas: Sigue leyendo El televisor OLED LG C1 de 55″ por 1099 euros, los smart TV QLED de Samsung rebajadísimos, barras de sonido y más: Cazando gangas
Las rutinas del Asistente de Google son una de las formas más asequibles de controlar los distintos dispositivos del hogar conectado de forma automatizada. Podemos establecer programaciones de rutinas que se repiten de forma continuada y ahora también con retardo en periodos que se establecen por segundos.
El Asistente de Google ya permitía rutinas en diferido pero ahora la empresa se ha puesto las pilas y ha mejorado aún más esta funcionalidad al permitir programaciones con márgenes de segundos, con un inicio retardado desde un segundo de tiempo. Sigue leyendo Google actualiza la app Home: así se pueden establecer rutinas incluso programando con segundos de diferencia
Si estás buscando hacerte con nuevo televisor este es un momento estupendo para encontrar interesante oferta y una de ellas viene representada por este modelo de Soni con 55 pulgadas y Google TV como sistema operativo. Un modelo que ahora puedes encontrar con una interesante rebaja en Worten que te permite ahorrar más de un 40 % respecto al precio habitual.
TV SONY KD-55X85J (LED – 55» – 140 cm – 4K Ultra HD – Smart TV)
Se trata del Sony XD-55X85J, un televisor que ahora Worten pone en oferta por 719,99 euros en lugar de los 1.199 euros se cuesta de forma habitual. Como alternativa y también con una potente rebaja en FNAC lo tienes por 734 euros, en Mediamarkt lo tienes por 864 euros que se quedan en 734 euros con el Descuento Directo que tienen de forma temporal o en El Corte Inglés por 1.199 euros que es el precio habitual. Sigue leyendo Está tele de Sony tiene una potente rebaja en Worten: 55 pulgadas, 4K y Google TV con una rebaja del 41%
Un grupo de investigadores de la Universidad de Jaén, junto con las universidades de Ingeniería y Tecnología de Lima–UTEC (Perú), Essex (Reino Unido) y Nantong (China), ha desarrollado un sistema capaz de leer las señales cerebrales para que las personas afectadas por un ictus puedan interaccionar con una vivienda inteligente. Los investigadores trabajan con lo que se conoce como interfaces cerebro-computadora: dispositivos que analizan la actividad del cerebro y detectan estados mentales del usuario en tiempo real.
Para ello, se ha desarrollado un modelo que combina el electroencefalograma no invasivo, a través de la captación de las ondas cerebrales con un casco con electrodos que se coloca en la cabeza, sin necesidad de ningún tipo de cirugía, que cuenta con arquitecturas de inteligencia artificial para el procesamiento de la señal.
El casco con electrodos registra las ondas cerebrales de muy escasa amplitud, que pasan por un amplificador para digitalizarlas, y son procesadas por el ordenador, transformando esos pensamientos en órdenes operativas, como seleccionar una letra en un teclado virtual o encender un interruptor. Todo este proceso se desarrolla ejecutando mentalmente una acción, como imaginar seleccionar las letras de una palabra que luego se ejecuta.
Este sistema tiene una efectividad en la decodificación que roza en algunos casos el 100% en un entorno natural, es decir, fuera de un contexto controlado, como un laboratorio de neurociencia. Asimismo, el modelo se probó en seis sujetos sanos y en tres que habían sufrido un accidente cerebrovascular.
A pesar de ser una tecnología no invasiva para el usuario, este sistema tiene muchas interferencias o ruido en la señal al aplicarse directamente en el cuero cabelludo, además del sonido no deseado del ambiente, al estar en un entorno natural y no en un laboratorio. Para reducir estas fuentes de ruido y aumentar la precisión del modelo, los investigadores incorporaron dos arquitecturas basadas en inteligencia artificial: el aprendizaje profundo y la lógica difusa.
El primero imita las características estructurales del sistema nervioso humano, donde existen áreas del cerebro especializadas en tareas como el lenguaje o el reconocimiento facial. En este caso, la máquina permite aprender mediante redes neuronales especializadas en la detección de ciertas características ocultas de los datos.
Sin embargo, estas redes neuronales son muy sensibles al ruido, tanto de las interferencias del propio casco aplicado al cuero cabelludo como del ambiente. Por ello, los investigadores añadieron aprendizaje difuso, que ayuda a la red neuronal a aprender de estos patrones, pero omitiendo el ruido.
Esta nueva arquitectura actúa como una especie de parche, para que la red neuronal sea más robusta frente al ruido ambiental. La combinación de estas técnicas aumenta hasta el 98,6% la fiabilidad del sistema para decodificar este tipo de estímulos cerebrales.
La siguiente fase del estudio se centrará en usar interfaces más simples, donde el usuario no tenga que pensar en pulsar un botón o una letra, sino que el interfaz actúe directamente con los pensamientos imaginarios, sin ninguna tableta o código dado, sólo decodificando lo que el usuario imagina.
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Las fuentes de alimentación industrial de la familia LRS del fabricante Mean Well disponen de dos nuevas versiones: las series LRS-450 y 600, de mayor potencia, que satisfarán las necesidades y expectativas del mercado. El distribuidor oficial de Mean Well, Electrónica OLFER, será el encargado de comercializar estas fuentes de alimentación.
Tanto la serie LRS-450 como la serie LRS-600 son fuentes de alimentación con entrada seleccionable por switch (interruptor), y cuentan con un diseño en caja de rejilla y tamaño compacto de perfil 1U.
Gracias a la incorporación de un ventilador para la refrigeración, estas fuentes de alimentación, distribuidas por Electrónica OLFER, proporcionan una alta eficiencia, fiabilidad y larga vida útil, al tiempo que se mejora la estabilidad del producto.
Asimismo, Mean Well ha solicitado una patente para el diseño y la apariencia de los circuitos. Respecto a la seguridad de los productos y de las personas, las series LRS-450 y 600 cumplen con las normas de seguridad internacionales completas, como TUV/UL/CE/BIS, entre otras.
Para facilitar el trabajo a los clientes, las series LRS-450 y 600 adoptan el mismo tamaño y diseño que las series SE-450 y LRS-350 con una alta eficiencia de hasta el 92% máximo. Además, las LRS-450/600 soportan entradas de sobretensión de 300 Vca durante 5 segundos, disponen de múltiples protecciones y son resistentes a las vibraciones 5G.
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La compañía italiana Vimar suma un nuevo premio. En esta ocasión, las placas de Eikon Exé con mandos Vintage obtuvieron el primer puesto en la categoría ‘Interior Design Elements’ del Red Dot Award 2022.
En un cuidadoso y riguroso proceso de evaluación, el jurado, que cada año premia lo mejor del diseño internacional, examinó miles de productos procedentes de todo el mundo, seleccionándolos no solo en términos de diseño, sino también de calidad y grado de innovación.
La esencialidad que caracteriza las placas Eikon Exé de Vimar, la innovación de los materiales y el refinamiento de los acabados, fueron las características que destacó el jurado, otorgando a las placas el primer puesto de la categoría ‘Interior Design Elements’.
Eikon Exé con mandos Vintage está disponible en las variantes de vidrio, metal y gres, para ofrecer a los proyectos de diseño de interiores una exclusividad y una identidad aún más destacada gracias a sus acabados especiales.
Asimismo, este mecanismo proporciona una propuesta en línea con las tendencias estilísticas más actuales que presentan, por un lado, un exclusivo estilo retro y, por otro lado, las formas sencillas y lineales.
Eikon Exé con mandos Vintage se suma al termostato táctil Eikon Tactil (ganador en 2021) y a los mandos táctiles Eikon Tactil (ganadores en 2019) como ejemplo del Made in Italy y el estilo por los que Vimar e Italia son famosos en todo el mundo.
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Millones de sensores en red se están integrando en el mundo físico para detectar, crear y comunicar datos, lo que provoca que aumente la dificultad de transformar estos datos en información y conocimiento. El proyecto europeo Moira, liderado por la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica), desarrollará nuevas herramientas de procesamiento de señales para monitorear procesos industriales basados en métodos de aprendizaje automático aplicados en series temporales heterogéneas.
Los sistemas tecnológicos modernos aumentan de escala y se vuelven cada vez más complejos y sofisticados. Paralelamente, la revolución en la electrónica, la tecnología digital y las comunicaciones ha modificado y ampliado drásticamente la diversidad física, el alcance, las capacidades de procesamiento y la complejidad de los equipos e infraestructuras de monitorización utilizados.
Para simplificar estos procesos y conseguir las nuevas herramientas, el proyecto Moira también reunirá a pioneros de la investigación y actores clave en la academia y la industria en toda Europa que cubren diferentes disciplinas científicas, así como partes interesadas industriales de una amplia gama de antecedentes para abordar de manera óptima los desafíos futuros.
Según la información publicada en el Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo (Cordis, por sus siglas en inglés) de la Comisión Europea, los becarios de Moira recibirán capacitación en temas de doctorado innovadores, además de recibir educación teórica y práctica específica en los campos de la ingeniería mecánica y la informática, centrándose en la identificación temprana y precisa en línea de incidentes anormales con un mínimo de falsas alarmas y detecciones perdidas.
El proyecto Moira está respaldado por un consorcio compuesto por 11 entidades pertenecientes a Francia, Reino Unido, Suecia, Italia, Polonia, Alemania, España y Bélgica. La participación española está representada por la compañía Ikerlan.
Desde marzo de 2021 a febrero de 2025 se desarrollará el proyecto, que cuenta con un presupuesto de 3.958.164 euros, financiados íntegramente por el programa de investigación Horizonte 2020 de la Comisión Europea.
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El proyecto Ontology Alignment (OAP) de Buildings IoT incluye un modelo de datos para una lista creciente de sistemas dentro del entorno construido, fundamental para mejorar la gestión y las operaciones de los edificios. Esta ontología de código abierto está disponible para que los integradores de sistemas o cualquier persona responsable de establecer una base de datos del sistema de automatización de edificios pueda utilizarla libremente.
Con el OAP define tanto el nombre como los puntos asociados con entidades de construcción tan diversas como unidades de techo, medidores eléctricos y bombas de refuerzo para que sus datos sean más legibles por las máquinas, agilizando y facilitando la implementación del software de gestión de edificios (BMS) a escala.
Los objetivos que tiene el proyecto son respaldar y ampliar los estándares de modelado de edificios existentes, como Project Haystack y Brick Schema, así como llevar a cabo un nuevo esquema que sea compatible con los proyectos de integración actuales.
Además de proporcionar etiquetas estándar para equipos y dispositivos, OAP también proporciona un modelo para especificar las relaciones que definen cómo las entidades dentro de los sistemas del edificio se relacionan entre sí.
Por otro lado, OAP permite la aplicación programática de análisis, interfaces de usuario, detección y diagnóstico de fallas (FDD) y otros casos de uso que aprovechan los datos de edificios para una administración y operaciones más efectivas.
Para facilitar su comprensión, OAP une múltiples estándares de nomenclatura y etiquetado de la industria, lo que permite la traducción entre otras ontologías como Project Haystack y Digital Building Ontology de Google. Así, los usuarios de otras ontologías pueden aprovechar OAP de manera que tenga más sentido para sus necesidades, sin tener que empezar de nuevo con ninguna etiqueta o convención de nomenclatura que ya hayan implementado.
Los estándares OAP fueron implementados para modelar los datos de todos los sistemas conectados en un edificio de Chicago (EE.UU.), dando como resultado diversos beneficios como unos modelos del sistema que fueron aprovechados por las diversas aplicaciones que dependían de los datos.
Asimismo, esta integración se completó más rápido y con menos reelaboración, gracias a que el equipo recibió una lista clara y concisa a seguir al comienzo del proyecto. Por último, el tiempo desde la integración hasta la implementación de front-end se redujo significativamente.
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