venres, 27 de novembro de 2015

ACTIVIDADE 6




ACTIVIDADE6.PDF
Crea unha nova entrada (ou publicación)no teu blog co nome ACTIVIDADE6.
Impresora 3D.
  • Buscando a información na rede redacta aproximadamente 25 liñas explicando o seu principio de funcionamento, tipos e aplicacións. 
  • Engade un vídeo da rede (duración non superior a 3 minutos si é posible). 

  • Principio de funcionamento:
A pesar de que existen diferentes tipos de impresoras 3D, todas funcionan cun mesmo principio: a creación dun obxecto capa por capa usando o material proporcionado e de acordo coas instrucións proporcionadas polo software que comanda á impresora. Desta forma, pode realizar unha copia exacta e mesmo mellorada doutro obxecto anterior.

  • Tipos

As impresoras 3D podémolas clasificar de distinta forma rexéndonos por diferentes aspectos, como, por exemplo, o tipo de tecnoloxía empregada ou o material empregado para a formación dos obxectos. Se temos en conta a maneira en que se estratifica o material,atopamos tres clasificacións de impresoras 3D que son as seguintes:


  1.     Impresora 3D caseira 
 Este grupo inclúe as impresoras que depositan o material que foi fundido ou está en forma de semilíquida do cabezal de impresión. Inclúe as impresoras persoais como MakerBot Replicator, sendo o plástico derretido un dos materiais máis utilizados

    2.  Impresoras 3D profesionais e industriais
  Este grupo inclúe as impresoras que crean os obxectos utilizando un fotopolímero que se atopa orixinalmente en forma líquida e se solidifica cando se expón aos raios láser ou á luz. Dos tres grupos de impresoras, estas son as primeiras en fabricarse e experimentaron un considerable éxito no mercado pola alta calidade dos produtos impresos.

    3.   O terceiro grupo

Tamén coñecidas como impresoras 3D de Sinterización Selectiva por Láser (SLS) ou en inglés como Selective Laser Sintering (SLS),inclúe as impresoras que traballan con material en forma de po mediante o uso dun adhesivo líquido ou a exposición aos raios láser. As impresoras que pertencen a este grupo ofrecen variados beneficios como a posibilidade de utilizar un gran rango de materiais na creación de obxectos, como nailon, cerámica, cera, bronce, aceiro inoxidable e titanio.

As impresoras 3D aplícanse na construción e na fabricación de partes do corpo e próteses humanas, xoguetes, roupa, comida e armas, se se ten o material adoitado para conseguir fabricar todos estes obxectos.

  













venres, 13 de novembro de 2015

TEMA 2 HARDWARE

Crea un arquivo en Open Officce Writer en formato libre (tamaño de letra 12). Os conceptos están definidos nas páxinas 32 e 33 do libro (non é necesario buscar información adicional, excepto no punto 1) e son os seguintes:
  • Superordenador Mare Nostrum. Busca información (aprox 15 liñas) e imaxe na rede.
  • Tablets. Busca imaxe na rede.
  • Smartphones. Busca imaxe na rede. 
 
Crea un arquivo en Open Officce Writer en formato libre (tamaño de letra 12). Os conceptos están definidos nas páxinas 36 e 37 do libro (non é necesario buscar información adicional) e son os seguintes:
  • RAM. Busca imaxe na rede.
  • Memoria caché.
  • Memoria virtual.
  • Memoria ROM-BIOS.
  • Memoria RAM-CMOS.
 

Tema 2

Google sites

xoves, 12 de novembro de 2015

INFORMACIÓN VIRTUAL


Crea unha nova entrada no teu blog co nome INFORMACION VIRTUAL. En formato libre desenrola os seguintes contidos buscando a información na rede e ilustra cada concepto cun vídeo da rede (duración non superior a 3 minutos si é posible). Non se trata de poñer moita información sinón de intentar explicar os conceptos para que os comprendan os teus compañeiros de clase.


  • Xeolocalización.
A xeolocalicación implica o posicionamento que define a localización dun obxecto nun sistema de coordenadas determinado. Este proceso é xeralmente empregado polos sistemas de información xeográfica, un conxunto organizado de hardware e software, máis datos xeográficos, que se atopa deseñado especialmente para capturar, almacenar, manipular e analizar en todas as súas posibles formas a información xeográfica referenciada, coa clara misión de resolver problemas de xestión e planificación.




  • Realidade aumentada.
A realidade aumentada (RA) é o termo que se usa para definir unha visión a través dun dispositivo tecnolóxico, directa ou indirecta, dunha contorna física do mundo real, cuxos elementos se combinan con elementos virtuais para a creación dunha realidade mixta en tempo real. Consiste nun conxunto de dispositivos que engaden información virtual á información física xa existente, é dicir, engadir unha parte sintética virtual ao real. Esta é a principal diferenza coa realidade virtual, posto que non substitúe a realidade física, senón que sobreimprime os datos informáticos ao mundo real.

  • Licencias Creative Commons.
consisten nun conxunto de modelos de contratos de licenciamiento ou licenzas de dereitos de autor (licenzas Creative Commons ou licenzas 8CC) que ofrecen ao autor dunha obra unha forma simple e estandarizada de outorgar permiso ao público en xeral de compartir e usar o seu traballo creativo baixo os termos e condicións da súa elección. Neste sentido, as licenzas Creative Commons permiten ao autor cambiar facilmente os termos e condicións de dereitos de autor da súa obra de todos os dereitos reservados a algúns dereitos reservados.

  • Macrodatos (Big Data).
O Big Data ou Datos masivos é un concepto que fai referencia á acumulación de grandes cantidades de datos e aos procedementos usados para atopar patróns repetitivos dentro deses datos. o fenómeno do Big Data tamén é chamado datos a gran escala.

xoves, 5 de novembro de 2015

Tema 1 Sociedade do Coñecemento: INTELIXENCIA ARTIFICIAL


Nesta ligazón atoparás un documento elaborada pola Universidade de Valencia. A información que necesitas está nas 6 primeiras páxinas do documento.
Cos contidos que se enumeran a continuación crea unha entrada nova no teu blog co nome de Tema 1 Sociedade do Coñecemento: INTELIXENCIA ARTIFICIAL

  • Definición de Intelixencia Artificial explicando para qué serven as súas técnicas e metodoloxías. 
A Intelixencia Artificial hai que enmarcala nun contexto evolutivo xa que está á vangarda das investigacións en informática e continuamente ábrense novas vías de investigación. En consecuencia non existe unha única definición de Intelixencia Artificial senón que esta depende da perspectiva desde a cal se tente realizar:

1. Desde a perspectiva de Intelixencia (Brown, 1997: 1): intelixencia artificial trata de construír máquinas intelixentes que actúen como nós esperamos que a xente actúe.

2. Desde a perspectiva da Investigación (Brown, 1997:2): a intelixencia artificial estuda como lograr que as máquinas realicen tarefas que, polo momento, son realizadas mellor polos seres humanos.
As técnicas e metodoloxías están encamiñadas a resolver problemas non estruturados que necesitan do coñecemento para a súa resolución xa que carecen dunha resposta inmediata e mesmo presentan máis dunha solución como consecuencia da existencia de incerteza ou ambigüidade nos resultados finais ou parciais.
  • Obxectivos básicos.
1.- Estudar o comportamento intelixente dos seres humanos, incluíndo tanto o aspecto cognoscitivo como o perceptual, co fin de simulalo nun computador.

2.- Facer máquinas intelixentes e programas capaces de imitar o comportamento humano intelixente, é dicir que poidan realizar as operacións humanas de ver, oir, falar, razoar, xulgar, comprender, aprender da experiencia e comunicarse como o fan as persoas humanas.

  • Definición de Sistemas de Procesamento de linguaxe natural. 
Os sistemas de procesamiento da linguaxe natural son sistemas cuxo obxectivo é o tratamento automático da información lingüística, é dicir, trátase de sistemas nos que o usuario introduce os datos no computador utilizando o mesmo linguaxe que utiliza para comunicarse con outras persoas, o computador codifica esa información en linguaxe de máquina para podela procesar e, unha vez procesada, xerar a saída adecuada en linguaxe natural.

  • Definición de Recoñecemento de Visión. 
Os sistemas de recoñecemento da visión son programas de computador que realizan tarefas de tratamento de imaxes, para manipulalas, realizar traballos de creatividade, publicidade, edición, controlar procesos industriais, de seguridade, etc., mediante a incorporación da capacidade visual a un computador para que sexa capaz de identificar o que ve. O seu estudo céntrase principalmente no desenvolvemento de sensores capaces de observar a contorna e de poder transmitir o que observan a un robot, co fin de que este retroaliméntese continuamente, en tempo real, e poida cambiar as operacións que realiza en función dos cambios na contorna.

  • Definición de Sistemas Baseados no Coñecemento e Sistemas Expertos. 
Os sistemas baseados no coñecemento son programas informáticos que conteñen o coñecemento dun dominio específico dunha forma explícita e separado do resto do sistema, é dicir, existe unha clara separación entre os coñecementos que posúe o sistema sobre o dominio e os mecanismos de explotación que utiliza o sistema para chegar a establecer as súas conclusións. Cando o coñecemento que contén o sistema baseado no coñecemento é proporcionado por persoas expertas no dominio, nos atopamos ante os sistemas expertos.
Os sistemas expertos son programas que imitan o proceso de razoamento dos expertos humanos e proporcionan marcos de decisión co tipo de consello similares aos que se recibirían dun experto humano.

  • Definición de Redes Neuronais. 
As redes neuronais son sistemas que simulan o proceso de recoñecemento do cerebro humano e do mesmo xeito que as neuronas biolóxicas, estes sistemas están deseñados para aprender da observación e a repetición. As redes neuronais tratan de resolver de forma eficiente problemas nos cales a información é difusa, incerta, contraditoria ou errónea.
En consecuencia como os problemas susceptibles de ser resoltos mediante a metodoloxía das redes neuronais son: problemas de optimización, problemas de recoñecemento e problemas de xeneralización.
  • Definición de Sistemas Inductivos.
Os sistemas inductivos xeran unha árbore de decisión a partir dun conxunto de exemplos que constitúen o conxunto de adestramento. É dicir, se trata de sistemas que parten dun conxunto de exemplos segundo un atributo, e van seleccionando ata que todos os exemplos do subconxunto elixido pertenzan a unha mesma clase conduzan a un mesmo resultado. Estes sistemas son útiles en aplicacións simples onde o conxunto de adestramento é relativamente completo e exacto, coñécense todos os datos e as súas solucións.