Cartografías Afectivas – Behind the openness. Estas cartografías son parte del trabajo realizado dentro del Seminario Abierto Urbanismo Afectivo que se ha desarrollado en Madrid en el mes de Febrero 2015. Son una herramienta de visibilización de afectos que se están desarrollando en el urbanismo ciudadano de la ciudad de Madrid. Entran en juego para ser parte del proceso colectivo por lo tanto discutido, crítico y relacional. Urbanismo Afectivo es un modo privilegiado de nombrar lo intangible, lo no hablado y poco visible, pero siempre tras los procesos urbanos. Toda forma de urbanismo nos afecta, es una constante en nuestra experiencia urbana.
Por ejemplo, las infraestructuras como forma de proveer bienes y servicios, sus texturas, sus estéticas y mecanismos desarrollados de forma instrumental para mantener nuestro estado de bienestar. Los afectos son hoy una ingeniería que funciona como una infraestructura total. Pensamiento en Acción como aprendizaje afectivo. Poliafectos.
Infraestructuras Afectivas. Organizado por: General Madrid. MIT Media Lab: Affective Computing Group. 10.Picard ER revised. ¿Debe mostrar ‘big data’ su lado humano? Para algunos, la película Her, de Spike Jonze es ridícula. La idea de que un hombre pueda establecer un vínculo sentimental con una máquina es posiblemente una cuestión de ciencia ficción. Para otros, es una mirada casi distópica hacia una relación humana con la tecnología llevada hasta el abismo. En la actualidad, los datos están siendo utilizados para mejorar las operaciones, facilitar la toma de decisiones e inventar servicios que se ajusten a los nuevos tiempos y a las necesidades del cliente.
Uno podría argumentar que el Santo Grial del análisis de datos miente en el entendimiento y modelación de la conducta humana para predecir con exactitud cuando las variables o las circunstancias cambian, lo que en última instancia permitiría adelantarse a la conducta humana. ¿Es esto posible? La influencia en la conducta humana a través del uso de los datos Aun así, los investigadores persisten en su intento de influir en la conducta humana a través del uso de los datos. ‘Lost in translation’
El futuro de Big Data: La arquitectura unificada de datos | Tecnología | Business Review America Latina. En un mundo donde el crecimiento de datos es exponencial y va en aumento, vale detenerse a observar el camino recorrido de las tecnologías destinadas al análisis de información y el cómo las mismas se transformarán en el futuro cercano. Los desafíos tecnológicos actuales dependen de las oportunidades que se presentan en el mercado. Por un lado, las compañías pretenden explotar tipos de datos que históricamente no habían sido su prioridad. La forma tradicional de almacenamiento de datos, por ejemplo, abarcaba especialmente información grabada proveniente de sistemas de facturación, customer care y ERP.
En la nueva generación de análisis, podemos explotar información en forma de texto, voz, sensorial, entre otros tipos. Dichas fuentes de información requieren diferentes tecnologías como Jason de integración con tecnologías de código abierto como Hadoop, que proporcionan capacidades analíticas adicionales. Artículo relacionado: La industria del fútbol de la mano del big data Síguenos en. AI Algorithm Identifies Humorous Pictures. Humor is a uniquely human quality. Most people can recognize funny sentences, incidents, pictures, videos, and so on. But it is not always easy to say why these things are humorous. So it’s easy to imagine that humor will be one of the last bastions that separates humans from machines.
Computers, the thinking goes, cannot possibly develop a sense of humor until they can grasp the subtleties of our rich social and cultural settings. And even the most powerful AI machines are surely a long way from that. That thinking may soon have to change. Psychologists have a relatively poor understanding of the mechanisms behind humor. Chandrasekaran and co limit their study to pictures. A key part of any machine-learning process is creating a database that contains good examples of the thing the algorithm has to learn. In this way, the team amassed a database of 6,400 images, half of which were funny and half unfunny. That prompted the team to think about ways to alter the funniness of an image. Google Cloud Datalab. Cloud Datalab is built on Jupyter notebooks, which boast a thriving ecosystem of modules and a huge knowledge base. Cloud Datalab enables analysis of Google BigQuery and Google Cloud Storage data using Python and SQL.
Select and setup a project Cloud Datalab is deployed as an Google App Engine application module in a Google Cloud Platform Console project. Click here to → Enable the Google Compute Engine API. Select an existing project from the project list or Create a new project, then click Continue to enable the Compute Engine API. Launch the Cloud Datalab deployer Launch the Cloud Datalab Deployer. Click Sign-in to Start, select your Google account, then select the Cloud Platform project for which you enabled the Compute Engine API, as explained above. Click Deploy. Once Cloud Datalab is deployed, the deployer buttons are enabled. Open the pre-installed notebooks Click Start using Datalab to begin working with the pre-installed notebooks.
Manage instances and notebooks Deleting VM instances. Rosalind W. Picard. Fall 2014: Picard will teach a new course "Tools for Wellbeing," MAS.S63. Spring 2015: Picard will teach a new course "Health behavior change lab," MAS.S62. Fall 2015: Picard will teach an updated version of MAS.630 Affective Computing. Affective Computing. Picard coined the term "Affective Computing" in 1994 describing a new direction of research, published a broad vision of the research as a technical report in January 1995, launched the Affective Computing Research Group in fall 1995, and published the first book on Affective Computing in 1997. Since then she has led a team at MIT pioneering research in developing new technologies for sensing, communicating, modeling, and responding intelligently to people's emotions, and for enabling people to better communicate, reflect on and learn more about emotion. Her research has been commercialized by several businesses, including Affectiva Inc, which she co-founded.