El análisis de la cesta de la compra (MBA) es una técnica analítica que se utiliza para predecir las decisiones de compra futuras de los clientes. Estudia los patrones de compra históricos y las preferencias del cliente para predecir lo que preferirá comprar junto con los artículos existentes en su cesta (o carrito). También se conoce como «Análisis de afinidad» o «Minería de reglas de asociación». Aplicación Hay varias aplicaciones para el análisis de la cesta de la compra. Algunas de ellas son: Diseño de la tienda: con base en el MBA, puede colocar productos en su tienda minorista juntos para generar ingresos. Por ejemplo, un cliente que compra pan, probablemente compraría queso o mermelada. Puede colocarlos uno cerca del otro para que los consumidores los noten o recuerden comprarlos. Gestión de inventario: le ayudará a predecir las compras futuras de los clientes durante un período de tiempo. Usando sus datos de ventas históricos, podrá predecir qué artículo probablemente se quedará corto, lo que le ayudará a mantener las existencias en calidad óptima. Ubicaciones de contenido: puede ser utilizado por editores en línea y blogueros para mostrar contenido que los usuarios tienen más probabilidades de leer a continuación. Esto ayudará a reducir la tasa de rebote, mejorar la participación y dar como resultado un mejor rendimiento en los resultados de búsqueda. También se utiliza en motores de recomendación para proporcionar el mejor contenido al usuario Conceptos Reglas de asociación El análisis de la cesta de la compra se realiza principalmente en base a un algoritmo llamado «Algoritmo Apriori». El resultado de este análisis se llama reglas de asociación. Tomemos un ejemplo para entender mejor el concepto. Considere el siguiente conjunto de datos: Transacción Artículo 1 Artículo 2 Artículo 3 1 Leche Azúcar Té en polvo 2 Leche Azúcar Té en polvo 3 Leche Azúcar Té en polvo 4 Leche Azúcar 5 Leche Azúcar Para este conjunto de datos, podemos escribir las siguientes Reglas de asociación: Regla 1: Si se compra leche, también se compra azúcar y viceversa Regla 2: Si se compran leche y azúcar, también se compra té en polvo en el 60% de las transacciones. Este ejemplo es extremadamente pequeño. En la práctica, una regla necesita el apoyo de varios cientos de transacciones, antes de que pueda considerarse estadísticamente significativa, y los conjuntos de datos a menudo contienen miles o millones de transacciones. Tenga en cuenta que las reglas de asociación se escriben en formato «SI-ENTONCES». También podemos utilizar el término «antecedente» para SI y «Consecuente» para ENTONCES. Soporte El soporte muestra la probabilidad a favor del evento bajo análisis. Es la fracción de transacciones en el conjunto de datos que contienen ese producto o un conjunto de productos. Cuanto mayor sea el soporte, más popular es el producto o paquete de productos. Por ejemplo, el soporte de «SI leche y azúcar ENTONCES té en polvo» es de 3/5 transacciones o 60% del total de transacciones. Confianza La confianza es la probabilidad condicional de que el cliente que compra el producto A también compre el producto B. Expresa la eficiencia operativa de la regla. Cuanto mayor sea la confianza, más fuerte será la regla. Se calcula como la relación entre la probabilidad de ocurrencia del evento favorable y la probabilidad de ocurrencia del antecedente. Por ejemplo, la confianza de la leche, el azúcar y el té en polvo se puede expresar como Número de transacciones que incluyen leche y azúcar (antecedente) y té en polvo (consecuente) es 3 El número de transacciones que contienen solo leche y azúcar (antecedente) es 5. P (leche y azúcar Y té en polvo) / P (leche y azúcar) = 3/5 = 60% Por lo tanto, podemos decir que la regla de asociación tiene una confianza del 60%. Ratio de elevación Calcula la eficiencia de la regla para encontrar consecuencias, en comparación con una selección aleatoria de transacciones. Generalmente, un ratio de elevación mayor que uno sugiere cierta aplicabilidad de la regla. Un levantamiento mayor que 1 indica que la presencia de A ha aumentado la probabilidad de que el producto B ocurra en esta transacción. Un levantamiento menor que 1 indica que la presencia de A ha disminuido la probabilidad de que el producto B ocurra en esta transacción Elevación (A > B) = Confianza (A > B) / Soporte (B) La confianza no mide si la asociación entre A y B es aleatoria o no. Considerando que Lift mide la fuerza de asociación entre dos artículos. En el análisis de la cesta de la compra, elegimos las reglas con un Lift de más de uno porque la presencia de un producto aumenta la probabilidad de que aparezcan los otros productos en la misma transacción. Las reglas con mayor confianza son aquellas en las que la probabilidad de que un artículo aparezca en el lado derecho es alta dada la presencia de los artículos en el lado izquierdo. Análisis de la cesta de la compra en R Consideremos el siguiente enunciado del problema: un comercializador está interesado en saber qué producto se compra con qué producto o si ciertos productos se compran juntos como un grupo de artículos que puede usar para diseñar estrategias para las actividades de venta cruzada. El conjunto de datos utilizado en el ejemplo se llama groceries.csv y se puede descargar aquí. Primero, deberá instalar el paquete «arules» en R. library(arules)groc <- read.transactions("groceries.csv", sep=",") Si importa el conjunto de datos como un archivo csv, cada artículo de transacción se dividirá en varias columnas. Por lo tanto, para evitar esto, usamos la función read.transactions() (parte del paquete "arules") que nos permite leer fácilmente nuestros archivos de comestibles como una matriz dispersa. Aquí hay algunos comandos que puede probar para realizar MBA: itemFrequency(groc) # Para examinar la frecuencia de los artículos comprados en los datos.itemFrequencyPlot(groc) # Graficar la frecuencia de los artículos comprados.itemFrequencyPlot(groc, support = 0.2) # Para graficar la frecuencia de los artículos comprados con al menos un 20%itemFrequencyPlot(groc, topN=5) # Para graficar los 20 artículos principales Usamos la función apriori() y proporcionamos una lista de parámetros, que son el nivel de soporte, el nivel de confianza y la longitud mínima de cada conjunto de artículos. Esto nos ayudará a comprender los patrones de transacción en el conjunto de datos.groc.apriori <- apriori(groc, parameter=list(support=0.001, confidence=0.75))summary(groc.apriori)La salida resumida nos proporciona estadísticas resumidas sobre el soporte, la confianza y la elevación de nuestro modelo. Ahora podemos ver las reglas de nuestro modelo usando la función inspect(). inspect(grocery.rules[1:10) To visualize the results, you can use arulesViz: library(arulesViz)plot(groc.apriori,method="graph",interactive=TRUE,shading=NA) Conclusion Market basket analysis is an unsupervised machine learning technique that can be useful for finding patterns in transactional data. It can be a very powerful tool for analyzing the purchasing patterns of consumers
Mes: julio 2024 Página 1 de 357
Los juegos están en marcha una vez más. Netflix acaba de anunciar que la segunda temporada de El juego del calamar llegará el 26 de diciembre, y la tercera y última temporada llegará poco después, en 2025. “Tres años después de ganar El juego del calamar, el jugador 456 sigue decidido a encontrar a las personas detrás del juego y poner fin a su vicioso deporte”, se lee en el comunicado de prensa. “Usando esta fortuna para financiar su búsqueda, Gi-hun comienza con el lugar más obvio: buscar al hombre de traje elegante que juega al ddakji en el metro. Pero cuando sus esfuerzos finalmente dan resultados, el camino para acabar con la organización resulta ser más mortal de lo que imaginaba: para terminar con el juego, necesita volver a entrar en él”. La noticia se anunció con el siguiente video, así como con una sentida carta a los fanáticos del creador de El juego del calamar, Hwang Dong-hyuk. Léala a continuación. Netflix Entonces, ¿estás listo para que los juegos comiencen una vez más? ¿Quieres más noticias de io9? Descubre cuándo esperar los últimos estrenos de Marvel, Star Wars y Star Trek, qué es lo próximo para el Universo DC en cine y televisión, y todo lo que necesitas saber sobre el futuro de Doctor Who.
Kyle Kucharski/ZDNETDesde que tengo memoria, Microsoft e Intel han sido socios inseparables. Intel fabricó los chips x86 que eran el corazón de la placa base de una PC, y Microsoft fabricó el sistema operativo Windows que funcionaba en esas PC. De hecho, las dos marcas encajaban tan perfectamente que los analistas de la industria las fusionaron en una sola palabra: Wintel. Durante las últimas tres décadas, los rivales han planteado breves desafíos al lugar de Intel en la cima del montón de CPU. La mayoría tiene una participación de mercado que es casi demasiado pequeña para medirla: ¿puede nombrar una PC construida con un procesador Via? El rival más exitoso, AMD, ha logrado alcanzar una participación de mercado de PC de aproximadamente el 20% al atraer a los jugadores y otros compradores centrados en el rendimiento. Además: vi el futuro de la IA en la sede de Qualcomm, y las PC Copilot+ fueron solo el comienzo. Ahora, la introducción de la serie Snapdragon X de Qualcomm tiene el potencial de cambiar por completo el tablero de juego. En mi revisión de la configuración más económica de Surface Pro 11, resumí mis pensamientos en cuatro palabras: «Esta máquina es absolutamente genial». Estoy escribiendo este artículo sobre la misma Surface Pro 11 que describí en ese artículo, y no tengo intención de volver a mi vieja máquina basada en Intel. Para que no piensen que soy una especie de excepción, permítanme destacar algunas de las revisiones que mis colegas han publicado sobre la nueva generación de PC con Snapdragon X. Zac Bowden, al revisar la Surface Laptop 7 en Windows Central, la llama «la mejor computadora portátil tipo concha del mercado», y agregó que la duración de la batería en el modelo de 15 pulgadas de alta gama que probó fue «nada menos que fenomenal». En PC World, Chris Hoffman llamó al Lenovo Yoga Slim 7X «una muestra del hardware Snapdragon X Elite de Qualcomm». Él también destacó la «increíble duración de la batería» que hizo posible la arquitectura ARM. Además: Probé la PC OmniBook X Copilot+ de HP, y casi me convirtió en un creyente de Windows en ARM. Y en Engadget, Devindra Hardawar mostró un alivio visible en su revisión de Surface Pro 11. El último modelo de Microsoft es «la mejor tableta Surface jamás hecha», escribió, y agregó: «Microsoft finalmente ha hecho una tableta Surface con tecnología ARM que no quiero tirar por la ventana». Todos estos son revisores experimentados, un poco hastiados, que no tienen miedo de decirle a Microsoft cuando la compañía está cometiendo un error, y no están diciendo nada por el estilo. De hecho, la única revisión negativa que pude encontrar de estas PC Windows de próxima generación fue de Wired, donde Christopher Null llamó a Surface Pro 11 «horriblemente caro» al tiempo que elogió la «increíble duración de la batería» del dispositivo. Las primeras pruebas de referencia también ofrecen un respaldo poderoso para el hardware de Qualcomm. Tom’s Guide publicó un resumen detallado y concluyó que «las computadoras portátiles Snapdragon X Elite ofrecen un rendimiento excelente y una duración de batería (potencialmente) duradera». [I]»Es seguro decir que Qualcomm ha puesto a Apple e Intel en alerta». El único punto débil, señalaron, estaba en los juegos. Además: Cómo probamos las computadoras portátiles en ZDNET en 2024 Si yo fuera un ejecutivo de Intel, estaría sudando la gota gorda. Los diseños basados en ARM son demostrablemente superiores en el escritorio en este momento, y también se están convirtiendo en algo común en los centros de datos, con serias ventajas en el consumo de energía que son convincentes en la era de la IA. Intel probablemente pueda sobrevivir con inercia por un tiempo, pero los procesadores Snapdragon X realmente expondrán sus debilidades de una manera que no se ha visto antes en el lado de la PC. Si estás pensando, «Espera un minuto, he visto esta película», tienes razón. Esta es la misma mala ruptura que le sucedió a Intel hace cuatro años, cuando Apple lanzó sus nuevas líneas MacBook impulsadas por procesadores M1. Allí, también, la nueva generación de computadoras portátiles de la marca Apple basada en ARM ganó grandes elogios por la duración de la batería y el rendimiento, pero algunos revisores aún se mostraban escépticos, como la gente deMacworld, que titubeó de manera épica con su «¿Debería comprar un Mac M1?» En su sitio web, Apple se esfuerza por criticar el rendimiento de esas máquinas basadas en Intel. Es posible que aún puedas encontrar un Mac basado en Intel en Apple.com, pero no tuve suerte cuando busqué. Además: Las mejores computadoras portátiles de 2024: probadas y analizadas Apple, por supuesto, tenía una gran ventaja cuando decidió solicitar el divorcio de Intel. Es el único proveedor de hardware que ejecuta MacOS. El mercado de PC es mucho más diverso. Si intentaras describir la relación actual con Wintel en términos de redes sociales, simplemente dirías: «Es complicado». Eso es lo que, en última instancia, será el salvavidas para Intel en el lado de Windows. Qualcomm le quitará una gran parte de la participación de mercado a Intel, pero la población notoriamente conservadora de compradores comerciales probablemente se mantendrá alejada de la plataforma Qualcomm no probada con sus signos de interrogación de compatibilidad. Todas esas aplicaciones antiguas, diseñadas para funcionar con hardware Intel, serán un poderoso motivador para los compradores corporativos. También es probable que los jugadores sigan siendo leales a la plataforma anterior y a sus altas velocidades de cuadro garantizadas. Aun así, la presión está sobre Intel, sin duda. La empresa no ha tenido una competencia seria en décadas, y ni siquiera hemos hablado de lo que sucederá cuando Nvidia agregue SoCs a su hegemonía de GPU y AMD lance sus PC Copilot+. No ayuda que las CPU de 13.ª y 14.ª generación más recientes de Intel estén plagadas de problemas que están causando «inestabilidad generalizada» e incluso daños permanentes en algunos PC. La empresa está prometiendo una solución en forma de un parche de microcódigo, pero la carga de entregar ese parche a los clientes recae sobre el fabricante de PC, lo que significa que algunas personas que compraron esos dispositivos pueden estar en riesgo durante mucho, mucho tiempo. Tampoco ayuda el hecho de que, según se informa, Intel esté planeando recortar miles de puestos de trabajo para hacer frente a los problemas financieros y la erosión de la cuota de mercado. Además: el mejor portátil 2 en 1 para el trabajo que he probado no es de Lenovo ni de HP. En una charla de Slack el mes pasado, mi colega Jason Perlow predijo que la arquitectura x86 nunca desaparecerá, pero no hay duda de que ha llegado al final de su vida útil productiva. La pregunta ahora es si Intel tiene la capacidad técnica para empezar a innovar en ARM. Porque, si no puede presentar pronto un «asesino de Qualcomm», entonces se acabó el juego. Pregúntele a cualquiera que use una MacBook moderna.
Hablando con un cliente y recordé estos problemas que aún deben ser abordados por CloudFormation~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~⚙️ Echa un vistazo a mi serie sobre la automatización de métricas de ciberseguridad. El código.🔒 Historias relacionadas: CloudFormation | Seguridad de AWS | Seguridad en la nube💻 Contenido gratuito sobre trabajos en ciberseguridad | ✉️ Suscríbete a la lista de correo electrónico~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Como he escrito antes, me encanta CloudFormation por sus beneficios, que son enormes si comprendes las implicaciones de seguridad subyacentes. Pero tiene problemas. Todos podemos amar las cosas o las personas con problemas por las soluciones que brindan, pero ¿no sería fantástico si pudieran solucionarlos? Hoy estuve hablando con un cliente y decidí publicar esta publicación para volver a analizar los problemas en los que la mayoría estamos de acuerdo. Si AWS pudiera solucionar estos problemas, CloudFormation sería más fácil de usar…
PublicidadEn la era del big data y las plataformas digitales interconectadas, la minería de datos sociales ha surgido como una poderosa herramienta para extraer información valiosa de las grandes cantidades de información generada por las interacciones en línea. Esta práctica implica el análisis sistemático del contenido, los comportamientos y las interacciones generados por los usuarios en las plataformas de redes sociales, foros, blogs y otros canales digitales. Por supuesto, estamos hablando principalmente desde el punto de vista de los propietarios de las redes sociales (Google, Meta, Twitter, etc.) que tienen acceso al registro del servidor o a la API. Entendiendo la minería de datos sociales La minería de datos sociales abarca una variedad de técnicas y metodologías destinadas a descubrir patrones, tendencias y correlaciones dentro de los datos sociales. A diferencia de la minería de datos tradicional, que se centra en conjuntos de datos estructurados de bases de datos o registros transaccionales, la minería de datos sociales se ocupa de datos no estructurados o semiestructurados de las redes sociales. Estos datos incluyen texto, imágenes, videos, me gusta, acciones, comentarios y otras formas de participación del usuario. Métodos y técnicas clave La minería de datos sociales emplea una variedad de métodos y técnicas para extraer información significativa. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utilizan para analizar datos textuales, análisis de sentimientos para medir la opinión pública y análisis de redes para comprender las relaciones sociales y la dinámica de la influencia. Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo se aplican para clasificar datos, predecir el comportamiento del usuario o identificar anomalías dentro de los flujos de datos sociales. Además, la minería de datos sociales puede implicar pasos de agregación, filtrado y preprocesamiento de datos para manejar el gran volumen y diversidad de fuentes de datos sociales. Se utilizan herramientas y plataformas de análisis avanzados para procesar y visualizar los datos, lo que permite a los analistas obtener información procesable que informa la toma de decisiones en varios dominios, incluido el marketing, el servicio al cliente, la investigación de la opinión pública y la previsión de tendencias. Aplicaciones en todas las industrias Las aplicaciones de la minería de datos sociales abarcan diversas industrias y sectores. En marketing y publicidad, las empresas aprovechan los datos sociales para comprender las preferencias de los consumidores, realizar la segmentación del mercado y optimizar las campañas publicitarias dirigidas. Los departamentos de atención al cliente utilizan datos sociales para monitorear los comentarios de los clientes, abordar las quejas con prontitud y mejorar la satisfacción del cliente. En el ámbito de la salud pública, la minería de datos sociales puede ser fundamental para rastrear brotes de enfermedades, monitorear el sentimiento público hacia las políticas de atención médica e identificar tendencias relacionadas con la salud a través de discusiones en las redes sociales. Las campañas políticas utilizan la minería de datos sociales para medir el sentimiento de los votantes, adaptar las estrategias de mensajería e identificar a los influenciadores clave dentro de las comunidades en línea. Desafíos y consideraciones A pesar de sus beneficios potenciales, la minería de datos sociales presenta varios desafíos y consideraciones. Las preocupaciones sobre la privacidad surgen debido a la naturaleza sensible de los datos personales compartidos en las plataformas de redes sociales. Se deben abordar cuestiones éticas relacionadas con el uso de datos, el consentimiento y la transparencia en las prácticas de recopilación de datos para proteger la privacidad del usuario y mantener la confianza. Además, el gran volumen y la velocidad de los datos sociales plantean desafíos técnicos relacionados con el almacenamiento, el procesamiento y la escalabilidad de los datos. Los analistas deben emplear estrategias de gestión de datos sólidas e infraestructura escalable para manejar grandes conjuntos de datos de manera efectiva. Garantizar la calidad y la confiabilidad de los datos es crucial, ya que los datos sociales pueden ser ruidosos y propensos a sesgos inherentes a las interacciones en línea. Direcciones futuras De cara al futuro, es probable que el futuro de la minería de datos sociales esté determinado por los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías de big data. A medida que las plataformas de redes sociales sigan evolucionando, también lo harán las metodologías y herramientas utilizadas para extraer información de los datos sociales. Se espera que los análisis en tiempo real, los modelos predictivos y los sistemas de recomendación personalizados se vuelvan más sofisticados, lo que permitirá una comprensión más profunda de los comportamientos y preferencias de los usuarios. En conclusión, la minería de datos sociales representa un enfoque transformador para aprovechar las interacciones digitales para obtener información procesable. Al aprovechar la riqueza de información integrada en las redes sociales y las comunidades en línea, las organizaciones pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar los procesos de toma de decisiones y comprender mejor la dinámica del panorama digital. A medida que la tecnología siga evolucionando, también lo harán las oportunidades y los desafíos asociados con la minería de datos sociales, allanando el camino para la innovación y el descubrimiento en la era digital.
La empresa matriz de Tinder, Match Group Inc, planea recortar el 6% de su fuerza laboral global en medio de una continua caída en los usuarios que pagan por su aplicación de citas más popular. El gigante de las aplicaciones de citas, que también posee Hinge, Plenty of Fish y OKCupid, ha revelado una caída del 8% en el número de usuarios de pago de Tinder. Dijo que los recortes de empleo se derivarían en gran medida del cierre de su aplicación de transmisión en vivo Hakuna y la eliminación de las funciones de transmisión en vivo disponibles en algunas de sus aplicaciones de citas. Match ahora ha informado de disminuciones en el número de suscriptores de Tinder durante varios trimestres consecutivos, aunque sigue siendo la aplicación de citas más popular del mundo, y la última caída fue menor de lo que esperaban algunos inversores. La compañía dijo en una carta a los accionistas el martes que su última caída en suscriptores fue una «mejora» con respecto a una caída del 9% en el trimestre anterior. Tinder se ve cada vez más desafiada por aplicaciones de citas rivales como Bumble, que informó un aumento en su número de usuarios de pago el trimestre pasado. «A pesar de poseer algunas de las marcas más conocidas en el mercado de las citas, Match Group ha estado luchando «La falta de innovación parece ser un problema clave y los activistas están presionando a la empresa para que presente algunas ideas nuevas para aumentar el número de usuarios», dijo Russ Mould, director de inversiones de AJ Bell. «Algunos inversores de Match Group han pedido a la empresa que mejore su rendimiento y ofrezca más valor a los accionistas, para quienes el precio de las acciones de la empresa ha estado cotizando a la baja más del 60% en su pico de 2021. Match Group dijo a los accionistas en su carta que el crecimiento de Tinder había sido impulsado anteriormente por su «experiencia de usuario atractiva y divertida», clave para la cual ha sido la conveniencia de deslizar el dedo hacia la izquierda o hacia la derecha en posibles coincidencias. Pero dijo que lo que los usuarios quieren de las aplicaciones de citas ha cambiado desde entonces. «El sentimiento ha cambiado a medida que los usuarios buscan una experiencia de menor presión con mayor autenticidad que proporcione más fácilmente las conexiones deseadas», dijo. «Esperamos que Tinder comience a probar nuevas formas de descubrimiento de menor presión en los próximos trimestres, incluidas más formas para que los usuarios usen Tinder con amigos». Tinder ha implementado recientemente nuevas formas para que las personas conozcan personas en la aplicación, incluida la posibilidad de que amigos y familiares jueguen a ser casamenteros – y funciones de inteligencia artificial (IA) que ayudan a los usuarios a elegir las mejores imágenes para usar en sus perfiles. Mientras tanto, Mould agregó que la desaceleración del declive de Tinder en los usuarios que pagan, junto con el crecimiento de Hinge, presentó un «rayo de esperanza» para su empresa matriz. El número de personas que pagan por la aplicación, que según Match está «diseñada para ser eliminada», ha aumentado drásticamente, y los ingresos que genera aumentaron un 48% en comparación con el mismo período en 2023. Tinder, comparativamente, vio crecer sus ingresos directos solo un 1% durante el mismo período. El precio de las acciones de Match Group subió casi un 10% en las operaciones fuera de horario el martes después de informar sus resultados.
En la era online, la seguridad informática se ha convertido en una actividad importante tanto para individuos como para estructuras. Dado que tantos avisos personales y comerciales se almacenan y transmiten digitalmente, el riesgo de exposición a inseguridades digitales aumenta constantemente. Afortunadamente, empresas como Bitdefender han podido proponer soluciones reales para proteger datos y PC contra amenazas digitales. El editorial de Aiest analiza cómo Bitdefender consigue una solución online avanzada contra la ciberinseguridad, afectando así a la defensa a nivel profesional. La evolución de las amenazas en línea Las amenazas cibernéticas se han desarrollado de manera reveladora en los últimos años, volviéndose más versátiles y difíciles de descubrir. Desde malware hasta ataques de phishing, los usuarios de Internet se enfrentan a grandes inseguridades que pueden desacreditar su protección de datos y poner en peligro la funcionalidad de sus dispositivos centrales de defensa de bits. Además, con la expansión del uso de las PC y el Internet de las cosas, Bitdefender ha solucionado la paternidad de los riesgos online. En la era de la informática, la defensa informática se ha convertido en una preocupación primordial tanto para las personas como para las organizaciones. Dado que cada vez más documentos personales y comerciales se almacenan y mueven en línea, el riesgo de exposición a peligros digitales está en desarrollo a largo plazo. Por respeto, las buenas empresas como Bitdefender luchan por ofrecer buenas soluciones para proteger los datos y las PC contra los peligros en línea. El editorial de Aiest observa cómo Bitdefender ofrece seguridad avanzada contra las ciberamenazas, por lo que distribuye la seguridad a nivel profesional. El desarrollo de los peligros en línea Los riesgos digitales han mejorado de manera evocadora recientemente, volviéndose cada vez más complejos y difíciles de detectar. Desde malware hasta ataques como ransomware, el tráfico en línea enfrenta diversos riesgos que pueden comprometer la protección de su información y dañar la funcionalidad de sus dispositivos. Además, con el aumento del uso de ordenadores móviles y de IoT, Bitdefender ha solucionado la mayoría de las ciberamenazas.
Mira, todos hemos pasado por eso. Estás en un viaje por carretera y sales de la autopista para comprar algo de comida o combustible. Y entonces Google Maps comienza a gritarte (de manera grosera) que vuelvas a la carretera. La empresa tiene todo el dinero y los chips de inteligencia artificial del mundo y, sin embargo, la aplicación no puede simplemente relajarse cuando necesitas hacer una parada técnica. Entonces, cuando Google anunció el miércoles que agregará dos nuevas funciones a Maps, una pequeña parte de mi cerebro tenía la esperanza de que este sería el día en que resolvería este conflicto. Lamentablemente, ninguna de las funciones que anunció Google es la capacidad de pausar la navegación a mitad del viaje. La empresa está facilitando la notificación de cosas como obras, cierres de carriles y presencia policial. También resaltará de manera más obvia el destino e incluso la entrada del edificio y los estacionamientos cercanos, lo que debería ayudar con lugares desconocidos. ¡Genial! Por supuesto, en una situación como la que describí anteriormente, uno podría salir de la navegación y volver a iniciarla después de adquirir dicha comida o combustible. De hecho, esta es la solución exacta que obtuve del propio “AI Overview” de Google mientras buscaba ejemplos de otras personas que le rogaban a la empresa que añadiera una función de pausa a la aplicación Maps. También se podría añadir la parada en boxes como un “punto de referencia” al viaje para evitar que la aplicación vuelva a trazar la ruta insistentemente, como se sugiere en el resultado principal de la propia comunidad de soporte de Google. Pero eso añade aún más trabajo y carga mental para una persona que ya conduce un coche. Sé que no soy el único en esto, ya que la gente lleva años pidiendo a Google esta función. Y para ser justos, Apple Maps tampoco la tiene. Tampoco la tiene la otra opción principal, Waze, que también es propiedad de Google. Estamos en Silicon Valley, la tierra de la incineración de dinero al servicio de la eliminación de la fricción. La industria tecnológica ha ayudado a que la comodidad se filtre en todas las demás facetas de la vida moderna, así que ¿por qué se permite que persista este ejemplo particular de su ausencia?
OnePlus ofrece reemplazo gratuito del panel de visualización a usuarios selectos de OnePlus en India. Podría ser una medida para solucionar de manera preventiva los problemas que surgen de los paneles OLED, como el infame problema de la línea verde. Un usuario de X descubrió un nuevo beneficio en el programa de fidelización OnePlus Red Cable Club llamado Actualización de pantalla gratuita de por vida. Esta nueva función ofrece actualizaciones de pantalla gratuitas a los usuarios de OnePlus 8T, 8 Pro, OnePlus 9 y OnePlus 9R en India, siempre que no tenga ningún daño o haya pasado por reparaciones no autorizadas. Imagen: @starcommander | X OnePlus explicó más a fondo el programa y dijo que la iniciativa viene en tres niveles de servicio: Diagnóstico integral: realiza una evaluación exhaustiva del rendimiento y la confiabilidad de la pantalla. Actualizaciones y reemplazos de pantalla: los usuarios elegibles pueden recibir un «panel de visualización nuevo y avanzado» que «mejora el rendimiento con colores vibrantes y mayor durabilidad». Se dice que esta pantalla está «específicamente diseñada para funcionar bien en entornos de alta humedad y alta temperatura». Servicio de limpieza profunda: una limpieza profunda y gratuita del dispositivo para garantizar que funcione de manera óptima. Al parecer, los paneles de repuesto se mejoraron para que sean más resistentes a la “humedad y las condiciones ambientales”. Si bien el servicio gratuito actualmente es exclusivo de la India, OnePlus estaría considerando ofrecerlo también en otros mercados. Vía: Android Authority
Artie Beaty/ZDNETYa sea que los uses para un viaje por carretera o para tu viaje diario al trabajo, Google Maps y Waze hacen que evitar el tráfico sea mucho más fácil. Ambas aplicaciones mejoraron aún más el miércoles gracias a cinco nuevas funciones, incluida una que te avisa sobre el tráfico que podría afectarte incluso si no estás en ese momento en ese lugar. Estas son las novedades: Informes más fáciles: los informes de la comunidad son una de las funciones más útiles de Google Maps y Waze. Al tocar un botón, puedes informar a otros conductores sobre una colisión, obras en la carretera, la policía y más. Ahora, Google Maps no solo te mostrará informes de otros usuarios de Waze y Maps, sino que acceder a esos informes será más fácil gracias a botones más grandes. También podrás ver de qué aplicación proviene el informe. La función se está implementando ahora. Además: Google actualiza la Búsqueda para combatir los deepfakes y degradar los sitios que los publican Edificios destacados: navegar a un nuevo edificio, especialmente si no estás familiarizado con el estacionamiento en el área, puede ser complicado. Ahora, cuando llegues a tu destino, Maps debería iluminar el edificio de destino y su entrada en la ruta. Maps también debería destacar los estacionamientos cercanos y sus entradas. Google planea hacer que esta actualización esté disponible en algún momento de las próximas semanas. Nuevos informes de cámaras: las cámaras de semáforo en rojo y de control de velocidad son cada vez más comunes en los EE. UU., y Waze está agregando nuevos tipos de cámaras para mantenerse al día. Para ayudar a los conductores a cumplir con las leyes locales, Google dice que Waze ahora alertará a los conductores sobre las cámaras que hacen cumplir las leyes de carriles para vehículos de alta ocupación, cinturones de seguridad, velocidad y semáforos en rojo. En algunas comunidades, los conductores incluso podrían recibir una advertencia sobre las cámaras que rastrean el uso del teléfono celular mientras conducen. Se supone que estos informes provienen tanto de la comunidad de Waze como de bases de datos de acceso público, y se están implementando ahora. Además: Por qué integro Gemini con Chrome (y tú también deberías hacerlo) Alertas en tiempo real sobre tus lugares favoritos: Waze siempre ha informado sobre las condiciones del tráfico en tiempo real, pero en el futuro también debería darte un aviso anticipado si tu ruta habitual tiene un problema, incluso si no estás allí. Si conduces con frecuencia en una zona o tienes lugares guardados allí, recibirás una notificación si el tráfico cercano está cambiando. Si las carreteras están cerradas por un desfile o un gran concierto está causando tráfico, Waze te dirá qué está sucediendo y sugerirá una ruta alternativa si es necesario. Esta función ya está disponible. Navegación con el teléfono bloqueado: para ayudarte a navegar de la forma más segura y sin distracciones posible, Waze ahora puede brindarte orientación, incluidas indicaciones paso a paso, actualizaciones de tráfico y alertas de peligro, desde la pantalla de bloqueo de tu teléfono. Esta función está programada para llegar a Android este mes y a iOS este otoño.