Este documento presenta una introducción a CosmosDB de Microsoft, incluyendo qué es CosmosDB, casos de éxito de clientes que lo usan y una demostración de cómo crear una cuenta de CosmosDB y una base de datos Graph usando la API GraphDB. También proporciona recursos adicionales sobre CosmosDB y contacto para el orador.
Code camp 2011 - Creando aplicaciones a la velocidad de la luzDiego Ferreyra
Este documento presenta Visual Studio LightSwitch 2011, una herramienta de desarrollo que permite construir aplicaciones de datos de forma rápida y sencilla. Explica que LightSwitch usa un enfoque visual para crear aplicaciones de escritorio, web y móviles usando C# o VB.NET. También muestra ejemplos de cómo crear tablas, pantallas y restringir accesos para implementar requerimientos funcionales de una aplicación de recursos humanos. Finalmente, resume las opciones de despliegue de las aplicaciones LightSwitch.
Azure Storage y Xamarin - Tec Tianguistencoenriqueaguilar
1. El documento habla sobre el desarrollo de aplicaciones móviles para iOS y Android.
2. Explica que existen tres enfoques: aplicaciones híbridas, aplicaciones nativas de interpretación y compilación, y aplicaciones nativas de compilación directa.
3. Señala que Xamarin permite el desarrollo multiplataforma de aplicaciones nativas para iOS y Android usando C#.
Azure Maps es una colección de servicios geoespaciales y SDK que emplea datos de mapas recientes para proporcionar contexto geográfico a las aplicaciones web y móviles. Azure Maps ofrece: API REST para representar vectores y mapas de trama en varios estilos y en imágenes de satélite
SPS Madrid 2019 - Eleva tu aplicaciones de PowerApps a otro nivelImanol Iza Martin
Este documento presenta las nuevas características y capacidades de PowerApps. Incluye demostraciones de componentes reusables, aplicaciones offline, visualizaciones personalizadas con SVG y la integración de aplicaciones de PowerApps en aplicaciones model-driven. El documento también discute las próximas actualizaciones de PowerApps Portales, PCF, páginas responsivas y la administración centralizada de Power Platform.
Code camp 2011 - Creando aplicaciones a la velocidad de la luzDiego Ferreyra
Este documento presenta Visual Studio LightSwitch 2011, una herramienta de desarrollo que permite construir aplicaciones de datos de forma rápida y sencilla. Explica que LightSwitch usa un enfoque visual para crear aplicaciones de escritorio, web y móviles usando C# o VB.NET. También muestra ejemplos de cómo crear tablas, pantallas y restringir accesos para implementar requerimientos funcionales de una aplicación de recursos humanos. Finalmente, resume las opciones de despliegue de las aplicaciones LightSwitch.
Azure Storage y Xamarin - Tec Tianguistencoenriqueaguilar
1. El documento habla sobre el desarrollo de aplicaciones móviles para iOS y Android.
2. Explica que existen tres enfoques: aplicaciones híbridas, aplicaciones nativas de interpretación y compilación, y aplicaciones nativas de compilación directa.
3. Señala que Xamarin permite el desarrollo multiplataforma de aplicaciones nativas para iOS y Android usando C#.
Azure Maps es una colección de servicios geoespaciales y SDK que emplea datos de mapas recientes para proporcionar contexto geográfico a las aplicaciones web y móviles. Azure Maps ofrece: API REST para representar vectores y mapas de trama en varios estilos y en imágenes de satélite
SPS Madrid 2019 - Eleva tu aplicaciones de PowerApps a otro nivelImanol Iza Martin
Este documento presenta las nuevas características y capacidades de PowerApps. Incluye demostraciones de componentes reusables, aplicaciones offline, visualizaciones personalizadas con SVG y la integración de aplicaciones de PowerApps en aplicaciones model-driven. El documento también discute las próximas actualizaciones de PowerApps Portales, PCF, páginas responsivas y la administración centralizada de Power Platform.
Propuesta de organización para el desarrollo de la aplicación para el colegio "Sagrados Corazones" del cantón la Concordia por parte de los estudiantes del noveno nivel de Ingeniería en Sistemas de la PUCE-SD.
Este documento presenta una introducción a los conceptos de backend móvil y MBaaS. Explica qué es el cloud computing y diferentes modelos como PaaS, SaaS e IaaS. Luego discute varias opciones populares de MBaaS como Parse, Mobile Services de Microsoft y Amazon Web Services, comparando sus características y capacidades. Finalmente, menciona algunas alternativas adicionales como BaaSBox y BackBeam.
Cosmos DB permite el almacenamiento y acceso globales de datos de forma escalable y con altos niveles de disponibilidad a través de múltiples modelos de datos y APIs. Ofrece características como distribución global automática de datos, particionamiento automático, indexación automática y niveles de consistencia ajustables. Admite modelos de datos como documentos, tablas y gráficos de una manera multiplataforma.
Una breve historia de Flash y HTML5 sus ventajas y desventajas, una guía practica para entrar de lleno a cualquiera de estas tecnologías y saber cuando usar cual en nuestros contenidos interactivos.
Sincronización de BD SQLite con MySQL en AndroidMeison Chirinos
Workshop sobre sincronización de bd SQLlte - MySQL en el ADTG Open Lima.
Las fuentes del proyecto realizado la pueden encontrar aquí :
https://github.com/ameison/kurmi
El futuro de office 365 en 2019 y 2020: la innovación (SharePoint & Office 36...Miguel Tabera
Mi presentación en SharePoint and Office 365 Saturday Madrid. Si por algo se ha caracterizado Office 365 en los últimos años es la por innovación. El ritmo de actualizaciones y novedades continuas nos ha traído grandes servicios y soluciones que han cambiado nuestra forma de trabajar y que ha posicionado a la plataforma como la mejor solución de productividad y comunicaciones que existe.
¡Pero Microsoft no se detiene! Se nos han anunciado muchas soluciones que llegarán en lo que queda de 2019 e incluso ya en 2020.
En esta presentación pintaremos un roadmap de las novedades más innovadoras que ya tenemos disponibles o que están por llegar y repasaremos sus principales características y el momento en que podremos empezar a probarlas. También repasaremos a algunos grandes desconocidos que ya existen.
¿Conoces servicios como Kaizala, Calendar.help o FindTime? ¿Sabes que ha llegado una versión Pro de Microsoft Forms? ¿Conoces el acercamiento que está teniendo Office 365 a Realidad Mixta con SharePoint Spaces o las posibilidades que ofrece la plataforma en HoloLens? ¿Te suenan nuevos servicios que hemos recibido recientemente como las PowerApps model-driven apps, Microsoft Whiteboard o los eventos live? ¿Sabes que Microsoft Teams está creando experiencias para Firstline Workers, Healthcare u otras verticales? Si quieres saber de todo esto y conocer otros futuros servicios como Microsoft Search, Workplace Analytics o la integración con LinkedIn... no te puedes perder esta charla de innovación.
Además, podrás descubrir cómo el equipo del SharePoint & Office 365 Saturday ha sido capaz de organizar esta conferencia gracias a la potencia de la app de Microsoft Kaizala
PPT de la primera reunión de la comunidad de usuarios Barcelona Mobile .NET Developers Group.
Nuestro primer meetup fue ser un acto informal en el que nos conocimos todos y realizamos una primera revisión sobre cómo crear aplicaciones móviles iOS, Android y Windows Phone con Xamarin.
Este documento proporciona información sobre la aplicación Spark Video. Explica que Spark Video es una aplicación de narración de video para iOS que permite combinar gráficos, audio, música, texto y fotos para crear videos animados y narrados de manera simplificada. Describe algunas de sus características como una biblioteca de imágenes y música, herramientas para estructurar historias y la capacidad de volver a grabar secciones fácilmente. El objetivo de Spark Video es hacer que la creación de videos explicativos sea accesible para todos.
El documento describe las características de varios sistemas gestores de bases de datos, incluyendo Oracle, MySQL, PostgreSQL y Microsoft Access. Explica que Oracle surgió en los años 70 y actualmente es uno de los SGBD más utilizados, mientras que MySQL se desarrolló en los años 90 y se caracteriza por su rendimiento multihilo y soporte de múltiples plataformas. También describe las características de PostgreSQL como vistas y transacciones distribuidas.
Este documento discute el uso de Entity Framework Core como un Object Document Mapper (ODM) con MongoDB. Aunque MongoDB es una base de datos NoSQL, EF Core puede utilizarse para reutilizar código, reducir el esfuerzo de implementación y la curva de aprendizaje. El documento también proporciona enlaces a proveedores de EF Core y al proveedor específico para MongoDB.
Este documento describe el lenguaje de programación Visual Basic. Visual Basic fue desarrollado originalmente por Microsoft para MS-DOS en 1992 y ha pasado por varias versiones para Windows. El documento explica la estructura y tipos de datos de Visual Basic, cómo ejecutar scripts VB en páginas web, cómo ejecutar programas Visual Basic, y varias funciones del lenguaje como Lcase, Ucase, Trim, Len, Asc, Chr y funciones para el tratamiento de números, formato de fecha y hora.
Este documento presenta una ficha técnica para un proyecto de creación de un sitio web y su publicación en internet como parte de un curso de Tecnología 3 para estudiantes de tercer grado de secundaria. El proyecto consistirá en 16 sesiones de 45 minutos cada una utilizando 25 computadoras para el análisis, diseño y desarrollo del sitio web www.talentosoftware.org. Los estudiantes aprenderán herramientas como Word, PowerPoint, Visual Studio y SQL Server para crear el sitio y recibirán retroal
Microsoft Teams: Bots, Messaging Extensions, and Cards.Lennin Cenas
El documento proporciona información sobre los requisitos, herramientas y demostración para desarrollar bots, extensiones de mensajería y tarjetas en Microsoft Teams. Detalla los requisitos como tener una suscripción activa de Office 365 y Azure, habilitar aplicaciones personalizadas y la vista previa para desarrolladores. También describe herramientas como Ngrok y Visual Studio 2017 para crear bots. La demostración cubre contextos de Teams para bots, extensiones de mensajería y el uso de tarjetas.
Summit 2013: Optimizando SharePoint2013 para grandes volumenes de informacionEladio Rincón Herrera
Hay escenarios en los que SharePoint tiene que manejar grandes volúmenes de información y en estos casos es posible que puedan surgir problemas de rendimiento. En esta sesión veremos las consideraciones y buenas prácticas a tener en cuenta tanto en el motor de SQL Server como en el modelado y diseño de las estructura de SharePoint, código de los webparts y demás configuraciones.
This document provides an overview of database design, including conceptual modeling using entity-relationship diagrams, logical design by transforming models into relational structures and tables, and physical design by implementing the logical design in a database management system using SQL. It discusses important concepts like modeling data, entity relationships, transforming models into relational structures, and database normalization. The goal of database design is to accurately capture the relevant domain knowledge and requirements in a standardized format that can be understood and modified over time.
Arquitectura Serverless con AWS Lambda y MongoDB AtlasMongoDB
Este documento presenta una arquitectura serverless con AWS Lambda y MongoDB Atlas. Explica conceptos clave como serverless, casos de uso, y consideraciones para la adopción de una estrategia serverless. Luego, detalla un ejemplo práctico de crear una API sencilla con Lambda y MongoDB Atlas para obtener datos de clientes de una sola vista. Finalmente, cubre temas como VPC peering entre AWS y MongoDB Atlas, roles de IAM, seguridad y monitoreo.
Este documento presenta varios frameworks para iOS que resuelven problemas comunes y mejoran la productividad al desarrollar aplicaciones. Describe frameworks como Box2D y Bullet para simulaciones físicas 2D/3D, CocoaHTTPServer para compartir archivos, CorePlot para generar gráficos, y frameworks para Twitter, mapas, JSON y reportes de errores. El objetivo es curar estas herramientas nativas útiles para iOS.
BancaCivica.es: Un caso de éxito Drupal en el sector bancarioDavid Gil Sánchez
Este documento describe un caso de éxito de la implementación de Drupal para el sitio web de Banca Cívica. Se resumen los principales módulos de Drupal utilizados como Views, Panels y CCK. También se describe la metodología SCRUM utilizada para gestionar el proyecto de manera iterativa, así como algunas lecciones aprendidas como la importancia de incorporar el multilingüismo y los diseños desde el principio.
El documento describe diferentes patrones para descomponer dominios funcionales y datos en una arquitectura de nube. Presenta ejemplos de descomposición de dominios de datos, colaboración entre dominios, y tres patrones de malla de datos que alinean los dominios y productos de datos funcional y regionalmente con zonas de aterrizaje.
Big Data en el mundo del Machine Learningnnakasone
El documento presenta una introducción al tema de Big Data en el mundo del Machine Learning. Explica las definiciones de Big Data, las 5 V's (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor), e ilustra cómo Netflix utiliza grandes cantidades de datos para predecir el contenido que tendrá éxito. También define Machine Learning y cómo este aprende automáticamente de los datos, así como algunos ejemplos actuales de aplicaciones de Inteligencia Artificial.
Propuesta de organización para el desarrollo de la aplicación para el colegio "Sagrados Corazones" del cantón la Concordia por parte de los estudiantes del noveno nivel de Ingeniería en Sistemas de la PUCE-SD.
Este documento presenta una introducción a los conceptos de backend móvil y MBaaS. Explica qué es el cloud computing y diferentes modelos como PaaS, SaaS e IaaS. Luego discute varias opciones populares de MBaaS como Parse, Mobile Services de Microsoft y Amazon Web Services, comparando sus características y capacidades. Finalmente, menciona algunas alternativas adicionales como BaaSBox y BackBeam.
Cosmos DB permite el almacenamiento y acceso globales de datos de forma escalable y con altos niveles de disponibilidad a través de múltiples modelos de datos y APIs. Ofrece características como distribución global automática de datos, particionamiento automático, indexación automática y niveles de consistencia ajustables. Admite modelos de datos como documentos, tablas y gráficos de una manera multiplataforma.
Una breve historia de Flash y HTML5 sus ventajas y desventajas, una guía practica para entrar de lleno a cualquiera de estas tecnologías y saber cuando usar cual en nuestros contenidos interactivos.
Sincronización de BD SQLite con MySQL en AndroidMeison Chirinos
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Las fuentes del proyecto realizado la pueden encontrar aquí :
https://github.com/ameison/kurmi
El futuro de office 365 en 2019 y 2020: la innovación (SharePoint & Office 36...Miguel Tabera
Mi presentación en SharePoint and Office 365 Saturday Madrid. Si por algo se ha caracterizado Office 365 en los últimos años es la por innovación. El ritmo de actualizaciones y novedades continuas nos ha traído grandes servicios y soluciones que han cambiado nuestra forma de trabajar y que ha posicionado a la plataforma como la mejor solución de productividad y comunicaciones que existe.
¡Pero Microsoft no se detiene! Se nos han anunciado muchas soluciones que llegarán en lo que queda de 2019 e incluso ya en 2020.
En esta presentación pintaremos un roadmap de las novedades más innovadoras que ya tenemos disponibles o que están por llegar y repasaremos sus principales características y el momento en que podremos empezar a probarlas. También repasaremos a algunos grandes desconocidos que ya existen.
¿Conoces servicios como Kaizala, Calendar.help o FindTime? ¿Sabes que ha llegado una versión Pro de Microsoft Forms? ¿Conoces el acercamiento que está teniendo Office 365 a Realidad Mixta con SharePoint Spaces o las posibilidades que ofrece la plataforma en HoloLens? ¿Te suenan nuevos servicios que hemos recibido recientemente como las PowerApps model-driven apps, Microsoft Whiteboard o los eventos live? ¿Sabes que Microsoft Teams está creando experiencias para Firstline Workers, Healthcare u otras verticales? Si quieres saber de todo esto y conocer otros futuros servicios como Microsoft Search, Workplace Analytics o la integración con LinkedIn... no te puedes perder esta charla de innovación.
Además, podrás descubrir cómo el equipo del SharePoint & Office 365 Saturday ha sido capaz de organizar esta conferencia gracias a la potencia de la app de Microsoft Kaizala
PPT de la primera reunión de la comunidad de usuarios Barcelona Mobile .NET Developers Group.
Nuestro primer meetup fue ser un acto informal en el que nos conocimos todos y realizamos una primera revisión sobre cómo crear aplicaciones móviles iOS, Android y Windows Phone con Xamarin.
Este documento proporciona información sobre la aplicación Spark Video. Explica que Spark Video es una aplicación de narración de video para iOS que permite combinar gráficos, audio, música, texto y fotos para crear videos animados y narrados de manera simplificada. Describe algunas de sus características como una biblioteca de imágenes y música, herramientas para estructurar historias y la capacidad de volver a grabar secciones fácilmente. El objetivo de Spark Video es hacer que la creación de videos explicativos sea accesible para todos.
El documento describe las características de varios sistemas gestores de bases de datos, incluyendo Oracle, MySQL, PostgreSQL y Microsoft Access. Explica que Oracle surgió en los años 70 y actualmente es uno de los SGBD más utilizados, mientras que MySQL se desarrolló en los años 90 y se caracteriza por su rendimiento multihilo y soporte de múltiples plataformas. También describe las características de PostgreSQL como vistas y transacciones distribuidas.
Este documento discute el uso de Entity Framework Core como un Object Document Mapper (ODM) con MongoDB. Aunque MongoDB es una base de datos NoSQL, EF Core puede utilizarse para reutilizar código, reducir el esfuerzo de implementación y la curva de aprendizaje. El documento también proporciona enlaces a proveedores de EF Core y al proveedor específico para MongoDB.
Este documento describe el lenguaje de programación Visual Basic. Visual Basic fue desarrollado originalmente por Microsoft para MS-DOS en 1992 y ha pasado por varias versiones para Windows. El documento explica la estructura y tipos de datos de Visual Basic, cómo ejecutar scripts VB en páginas web, cómo ejecutar programas Visual Basic, y varias funciones del lenguaje como Lcase, Ucase, Trim, Len, Asc, Chr y funciones para el tratamiento de números, formato de fecha y hora.
Este documento presenta una ficha técnica para un proyecto de creación de un sitio web y su publicación en internet como parte de un curso de Tecnología 3 para estudiantes de tercer grado de secundaria. El proyecto consistirá en 16 sesiones de 45 minutos cada una utilizando 25 computadoras para el análisis, diseño y desarrollo del sitio web www.talentosoftware.org. Los estudiantes aprenderán herramientas como Word, PowerPoint, Visual Studio y SQL Server para crear el sitio y recibirán retroal
Microsoft Teams: Bots, Messaging Extensions, and Cards.Lennin Cenas
El documento proporciona información sobre los requisitos, herramientas y demostración para desarrollar bots, extensiones de mensajería y tarjetas en Microsoft Teams. Detalla los requisitos como tener una suscripción activa de Office 365 y Azure, habilitar aplicaciones personalizadas y la vista previa para desarrolladores. También describe herramientas como Ngrok y Visual Studio 2017 para crear bots. La demostración cubre contextos de Teams para bots, extensiones de mensajería y el uso de tarjetas.
Summit 2013: Optimizando SharePoint2013 para grandes volumenes de informacionEladio Rincón Herrera
Hay escenarios en los que SharePoint tiene que manejar grandes volúmenes de información y en estos casos es posible que puedan surgir problemas de rendimiento. En esta sesión veremos las consideraciones y buenas prácticas a tener en cuenta tanto en el motor de SQL Server como en el modelado y diseño de las estructura de SharePoint, código de los webparts y demás configuraciones.
This document provides an overview of database design, including conceptual modeling using entity-relationship diagrams, logical design by transforming models into relational structures and tables, and physical design by implementing the logical design in a database management system using SQL. It discusses important concepts like modeling data, entity relationships, transforming models into relational structures, and database normalization. The goal of database design is to accurately capture the relevant domain knowledge and requirements in a standardized format that can be understood and modified over time.
Arquitectura Serverless con AWS Lambda y MongoDB AtlasMongoDB
Este documento presenta una arquitectura serverless con AWS Lambda y MongoDB Atlas. Explica conceptos clave como serverless, casos de uso, y consideraciones para la adopción de una estrategia serverless. Luego, detalla un ejemplo práctico de crear una API sencilla con Lambda y MongoDB Atlas para obtener datos de clientes de una sola vista. Finalmente, cubre temas como VPC peering entre AWS y MongoDB Atlas, roles de IAM, seguridad y monitoreo.
Este documento presenta varios frameworks para iOS que resuelven problemas comunes y mejoran la productividad al desarrollar aplicaciones. Describe frameworks como Box2D y Bullet para simulaciones físicas 2D/3D, CocoaHTTPServer para compartir archivos, CorePlot para generar gráficos, y frameworks para Twitter, mapas, JSON y reportes de errores. El objetivo es curar estas herramientas nativas útiles para iOS.
BancaCivica.es: Un caso de éxito Drupal en el sector bancarioDavid Gil Sánchez
Este documento describe un caso de éxito de la implementación de Drupal para el sitio web de Banca Cívica. Se resumen los principales módulos de Drupal utilizados como Views, Panels y CCK. También se describe la metodología SCRUM utilizada para gestionar el proyecto de manera iterativa, así como algunas lecciones aprendidas como la importancia de incorporar el multilingüismo y los diseños desde el principio.
El documento describe diferentes patrones para descomponer dominios funcionales y datos en una arquitectura de nube. Presenta ejemplos de descomposición de dominios de datos, colaboración entre dominios, y tres patrones de malla de datos que alinean los dominios y productos de datos funcional y regionalmente con zonas de aterrizaje.
Big Data en el mundo del Machine Learningnnakasone
El documento presenta una introducción al tema de Big Data en el mundo del Machine Learning. Explica las definiciones de Big Data, las 5 V's (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor), e ilustra cómo Netflix utiliza grandes cantidades de datos para predecir el contenido que tendrá éxito. También define Machine Learning y cómo este aprende automáticamente de los datos, así como algunos ejemplos actuales de aplicaciones de Inteligencia Artificial.
Como empezar tu Carrera como Azure Data Engineernnakasone
Este documento proporciona una introducción a cómo comenzar una carrera como Azure Data Engineer. Explica que un Data Engineer trabaja con herramientas como Azure Data Factory, Azure Synapse Analytics y Azure Databricks para integrar, transformar y cargar datos. También requiere conocimientos sobre bases de datos, formatos de datos, ETL, inteligencia empresarial y nube. El documento incluye una demostración de cómo crear pipelines de integración de datos con Azure Data Factory.
Aprende a diseñar tableros de control (dashboard) de Alto impactonnakasone
This document discusses Power BI and its capabilities for accessing, preparing, visualizing, exploring, and sharing data from various sources. Power BI allows users to access data from SaaS services, organizational sources, files, and more. It enables cleaning, mashing up, transforming, and calculating data. Visualizations can be explored interactively. Reports and dashboards can be published and shared with others.
Ingeniería de datos para el mejoramiento continuo de los negociosnnakasone
Este documento presenta la agenda de una conferencia sobre ingeniería de datos. La agenda incluye introducciones a los conceptos de datos e ingeniería de datos, demostraciones de cómo aplicar ingeniería de datos para mejorar los negocios, y sesiones sobre metadatos y el análisis de grandes cantidades de datos en Internet. También define la ingeniería de datos como el análisis de grandes cantidades de datos usando nuevas tecnologías de procesamiento de datos, y al ingeniero de datos como el profesional responsable de establecer las bases para la adquis
Como Empezar en el mundo de la Inteligencia Artificialnnakasone
El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial (AI) y cómo empezar en este campo. Explica brevemente qué es la AI, da ejemplos de aplicaciones como AlphaGo y Sophia, y describe algunos usos potenciales de la AI en áreas como la detección de corrupción, vehículos autónomos, minería, recursos humanos, emparejamiento de parejas y servicios cognitivos como voz y visión.
The document introduces the new features of SQL Server 2022, including becoming Azure enabled, integration with Azure Synapse and Azure Purview, built-in query intelligence, Ledger, Replica, data lake virtualization, and extending T-SQL capabilities. It also provides contact information for MVP Nicolás Nakasone who presented on these new SQL Server 2022 features.
Este documento trata sobre datos sintéticos. Explica que los datos sintéticos son generados por algoritmos informáticos en lugar de recopilarse de personas reales, y consisten en puntos de datos completamente nuevos y artificiales. Los datos sintéticos se usan para resolver desafíos de privacidad de datos y cuando no hay suficientes datos reales, como para aumentar muestras o simular datos nuevos. Existen tres tipos de datos sintéticos: datos ficticios generados aleatoriamente, datos generados por reglas predef
This document announces the 4th edition of the Global Power Platform Bootcamp, a virtual event joining 78 locations around the world. The bootcamp will include a welcome message, keynote from Microsoft, and sessions on PowerBI administration features and using the Power Platform. Attendees are encouraged to participate via various social media platforms and fill out a survey for a chance to win prizes. The event aims to bring the global Power Platform community together to share knowledge.
Este documento describe cómo la analítica en salud puede ayudar a clasificar pacientes según su riesgo clínico y crear tratamientos dirigidos. Luego presenta un caso de una entidad de salud pública que desea implementar soluciones analíticas para medir la eficiencia en la gestión de citas médicas y el rendimiento de farmacias. Estas soluciones analizarían métricas como el número de citas atendidas, índice de deserción de pacientes, y recetas atendidas vs no atendidas, visualizando los resultados
El documento habla sobre la inteligencia artificial y su capacidad para aprender interfaces humanos. Explica el concepto de "Paridad Humana" que se refiere a cuando un modelo de IA comete menos errores que un humano en una tarea. También menciona que Microsoft ha sido nombrado líder en plataformas de conversación de IA general por IDC MarketScape.
Este documento describe las redes educativas empresariales, que son estrategias para vincular a los colaboradores de una empresa a través de enlaces flexibles, fluidos y espontáneos. Las redes empresariales tienen varios componentes clave como facilitar el encuentro entre colaboradores, promover la reflexión crítica y ampliar la participación en las políticas de la empresa. Estas redes tienen ventajas como lidiar con problemas complejos, profundizar la socialización y crear un capital social dentro de la empresa.
Construyendo soluciones ONNX con Microsoft AI Platformnnakasone
ONNX es un formato de archivo abierto para representar modelos de aprendizaje profundo que permite transferir modelos entre diferentes plataformas más fácilmente. Fue creado en 2017 para estandarizar el aprendizaje profundo y desde entonces se ha ampliado para incluir el aprendizaje automático. Su objetivo es crear un ecosistema de inteligencia artificial que promueva la innovación y flexibilidad para los desarrolladores.
Este documento discute el potencial de la inteligencia artificial para detectar mentiras observando microexpresiones, latidos del corazón y expresiones faciales. También menciona que la dirección de la mirada puede indicar si una persona está imaginando, recordando, dialogando internamente u otras actividades mentales. Finalmente, concluye que una mentira implica una construcción en lugar de un recuerdo.
This document provides an overview of Azure HDInsight and options for building data lakes in the cloud. It discusses HDInsight's advantages like preserving existing Hadoop investments. It also covers Azure's data landscape including storage, streaming, ETL, and orchestration options. Key technologies are compared like Hive, Spark, and Storm. Best practices are shared around monitoring, security, data transfer, and disaster recovery.
El documento presenta información sobre la tecnología CRISPR/Cas9 que permite editar el genoma humano, la capacidad del ADN para almacenar grandes cantidades de datos de forma estable a largo plazo, y Cromwell, un sistema de gestión de flujos de trabajo genómicos. También incluye enlaces a artículos relacionados con estos temas.
Este documento resume una conferencia sobre inteligencia artificial que incluye temas como los avances tecnológicos usando IA, casos de éxito, definiciones de IA, ejemplos de asistentes virtuales y sistemas de IA, y cómo la IA se puede aplicar a áreas como el amor, la detección de corrupción, la minería, la automonía de vehículos, servicios cognitivos y recursos humanos.
Este documento presenta una introducción a la visión artificial y un caso de éxito de su aplicación en Minsur. Se explica brevemente cómo las computadoras pueden "ver" mediante la clasificación y segmentación de imágenes representadas como arrays numéricos. En Minsur, se utilizó visión artificial de Microsoft para automatizar la detección y corrección de espuma en el procesamiento de agua, reduciendo costos, tiempos y errores. Los ejecutivos de Minsur destacaron la confiabilidad y automatización lograda con esta solución
Catalogo Cajas Fuertes BTV Amado Salvador Distribuidor OficialAMADO SALVADOR
Explora el catálogo completo de cajas fuertes BTV, disponible a través de Amado Salvador, distribuidor oficial de BTV. Este catálogo presenta una amplia variedad de cajas fuertes, cada una diseñada con la más alta calidad para ofrecer la máxima seguridad y satisfacer las diversas necesidades de protección de nuestros clientes.
En Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, ofrecemos productos que destacan por su innovación, durabilidad y robustez. Las cajas fuertes BTV son reconocidas por su eficiencia en la protección contra robos, incendios y otros riesgos, lo que las convierte en una opción ideal tanto para uso doméstico como comercial.
Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, asegura que cada producto cumpla con los más estrictos estándares de calidad y seguridad. Al adquirir una caja fuerte a través de Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, los clientes pueden tener la tranquilidad de que están obteniendo una solución confiable y duradera para la protección de sus pertenencias.
Este catálogo incluye detalles técnicos, características y opciones de personalización de cada modelo de caja fuerte BTV. Desde cajas fuertes empotrables hasta modelos de alta seguridad, Amado Salvador, como distribuidor oficial de BTV, tiene la solución perfecta para cualquier necesidad de seguridad. No pierdas la oportunidad de conocer todos los beneficios y características de las cajas fuertes BTV y protege lo que más valoras con la calidad y seguridad que solo BTV y Amado Salvador, distribuidor oficial BTV, pueden ofrecerte.
Catalogo general Ariston Amado Salvador distribuidor oficial ValenciaAMADO SALVADOR
Distribuidor Oficial Ariston en Valencia: Amado Salvador distribuidor autorizado de Ariston, una marca líder en soluciones de calefacción y agua caliente sanitaria. Amado Salvador pone a tu disposición el catálogo completo de Ariston, encontrarás una amplia gama de productos diseñados para satisfacer las necesidades de hogares y empresas.
Calderas de condensación: Ofrecemos calderas de alta eficiencia energética que aprovechan al máximo el calor residual. Estas calderas Ariston son ideales para reducir el consumo de gas y minimizar las emisiones de CO2.
Bombas de calor: Las bombas de calor Ariston son una opción sostenible para la producción de agua caliente. Utilizan energía renovable del aire o el suelo para calentar el agua, lo que las convierte en una alternativa ecológica.
Termos eléctricos: Los termos eléctricos, como el modelo VELIS TECH DRY (sustito de los modelos Duo de Fleck), ofrecen diseño moderno y conectividad WIFI. Son ideales para hogares donde se necesita agua caliente de forma rápida y eficiente.
Aerotermia: Si buscas una solución aún más sostenible, considera la aerotermia. Esta tecnología extrae energía del aire exterior para calentar tu hogar y agua. Además, puede ser elegible para subvenciones locales.
Amado Salvador es el distribuidor oficial de Ariston en Valencia. Explora el catálogo y descubre cómo mejorar la comodidad y la eficiencia en tu hogar o negocio.
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
Catalogo Buzones BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial ValenciaAMADO SALVADOR
Descubra el catálogo completo de buzones BTV, una marca líder en la fabricación de buzones y cajas fuertes para los sectores de ferretería, bricolaje y seguridad. Como distribuidor oficial de BTV, Amado Salvador se enorgullece de presentar esta amplia selección de productos diseñados para satisfacer las necesidades de seguridad y funcionalidad en cualquier entorno.
Descubra una variedad de buzones residenciales, comerciales y corporativos, cada uno construido con los más altos estándares de calidad y durabilidad. Desde modelos clásicos hasta diseños modernos, los buzones BTV ofrecen una combinación perfecta de estilo y resistencia, garantizando la protección de su correspondencia en todo momento.
Amado Salvador, se compromete a ofrecer productos de primera clase respaldados por un servicio excepcional al cliente. Como distribuidor oficial de BTV, entendemos la importancia de la seguridad y la tranquilidad para nuestros clientes. Por eso, trabajamos en colaboración con BTV para brindarle acceso a los mejores productos del mercado.
Explore el catálogo de buzones ahora y encuentre la solución perfecta para sus necesidades de correo y seguridad. Confíe en Amado Salvador y BTV para proporcionarle buzones de calidad excepcional que cumplan y superen sus expectativas.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Machine Learning finds patterns in large volumes of data and uses those patterns to perform predictive analysis. Microsoft offers Azure Machine Learning, while Amazon offers Amazon Machine Learning and Google offers the Google Prediction API. Software products such as MATLAB support traditional, non-cloud-based ML modeling.
Machine learning models fall into two broad categories: supervised and unsupervised. In supervised learning, the model is "trained" with a large volume of data and algorithms are then used to predict an outcome from future inputs. Most supervised learning models use regression algorithms to compute an outcome from a continuous set of possible outcomes (for example, your score on a test), or classification algorithms to compute the probability of an outcome from a finite set of possible outcomes (for example, the probability that an e-mail is spam or a credit-card transaction is fraudulent). In unsupervised learning, the computer isn't trained, but is presented with a set of data and challenged to find relationships in it. K-Means Clustering is a common unsupervised learning algorithm. For a great explanation of how it works, see https://blog.intercom.io/machine-learning-way-easier-than-it-looks/.
Good book -- and free! Another recommended book on Azure Machine is Learning is "Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning " (https://www.amazon.com/Predictive-Analytics-Microsoft-Machine-Learning/dp/1484212010).