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Descubre los nuevos teléfonos de Google


Nexus 5X y Nexus 6P, sus dos nuevos celulares insignia.

Nexus 6p

Siguiendo con su línea insignia, Google lanza al mercado los Nexus 5X y Nexus 6P. 

Nexus 5X

Nexus 5X
En el caso del Nexus 5X el gigante del buscador le encargó la fabricación a la empresa LG. Tiene un procesador Snapdragon 808 de seis núcleos y corre a 1,8 GHz. Posee además, como adelanto, una cámara principal de 12 MP con la novedad que puede filmar en 4k. La cámara frontal es de 5 MP. Tiene sensor biométrico en la parte trasera para desbloquear la pantalla que es la es de 5,2 pulgadas, la memoria RAM de 2GB. El diseño ergonómico y muy seductor con carcasa reversible. El equipo viene en dos versiones: una de 16 GB y otra de 32 GB, a US$ 379 y US$ 429, respectivamente. En Argentina, cuando llegue a comercializarse hay que calcularle el doble. U$S760 y 900 respectivamente.

Por su parte, el Nexus 6P está fabricado por la empresa Huawei.

Nexus 6P
La pantalla Súper Amoled full HD es un poco más grande, de 5,7 pulgadas. Cuenta con un procesador Snapdragon 810 y agrega dos núcleos más, para obtener rapidez y estabilidad con ocho núcleos a 2 GHz. Aumenta en 3 GB de memoria RAM. Su cámara principal es de 12 MP y la frontal de 8 MP. Si hablamos de diseño hay que mencionar que tiene detalles en aluminio y se ve muy accesible y particular con materiales resistentes. También tiene dos versiones: una de 32 GB a US$ 499 y una de 64 GB a US$ 549. 

Ambos dispositivos estrenan el Android 6.0 Marshmallow (Malvavisco) como sistema operativo.
Android 6.0 Marshmallow


No sólo de Nexus ha protagonizado nuevos cambios y lanzamientos que ha organizado Alphabet. La compañía tenía guardada otras sorpresas: Pixel C, la primera tablet de Google y un nuevo Chromecast, el dongle para hacer streaming. Pero eso te lo cuento en la próxima edición.

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Recordá que para adquirir este producto nos podés dejar aquí tu consulta.


Luis Becerra
www.radioconectada.com

Nuevo Súper Chip con un millón de "neuronas"


Este nuevo chip ha sido descrito como una supercomputadora del tamaño de una estampilla.

Cada una de sus neuronas se conecta con otras 256 y juntas pueden registrar las características principales de una escena visual en tiempo real con muy poco gasto energético.

Su diseño es el resultado de una colaboración liderado por IBM
Dharmendra Modha, autor principal del trabajo, explicó que el nuevo procesador es "una nueva máquina para una nueva era".
Sin embargo, llevará tiempo para que el chip, llamado TrueNorth, pueda ser útil comercialmente. 


Esto se debe en parte porque los programas deben diseñarse desde cero para funcionar con este tipo de chip, en lugar de con el estilo tradicional que fue concebido en 1940 y aún impulsa a casi todas las computadoras modernas.

Resulta que la estructura interconectada inspirada en la biología de sistemas "neuromórficos" como el de TrueNorth es, según los expertos, mucho más eficiente a la hora de procesar un montón de datos al mismo tiempo.
Aseguran que este nuevo  chip integra computación, comunicación y memoria de forma muy estrecha.

En lugar de los binarios 0 y 1, las unidades computacionales son impulsos. Así que para estos sistemas de estímulos en red el software tiene que escribirse de forma totalmente diferente. El especialista da un ejemplo:
"Google Images, por ejemplo, hace un gran trabajo al reconocer imágenes de gatos, pero usa un grandes despliegues de computadoras para hacerlo". Ahora se ha creado una red interconectada de 64x64 de estos núcleos en un único chip con un millón de neuronas en total que podría acelerar el proceso.

Otras aplicaciones

Los anteojos con este chip pueden ayudar a la percepción visual de personas con problemas de vista.
Esta complejidad es impresionante para un dispositivo fabricado por el hombre de solo 3cm de ancho, pero aun así no puede compararse con el órgano humano al que imita.
Las neuronas cerebrales envían y reciben algo así como 10.000 conexiones cada una.

El chip a su vez puede unirse a otros para formar un ensamblaje aún más potente. Este producto también ha tomado como ejemplos elementos del cerebro humano para su estrategia computacional.

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