Plataforma de Derecho y Ciencias Sociales
Comprender en profundidad cómo funciona el mundo de hoy para navegar por el mundo de mañana.
YouTube tiene mucho que ofrecer y su potencial para satisfacer tus necesidades de marketing es ilimitado. Por desgracia, los vendedores que se acercan al canal a menudo desarrollan enfoques apresurados que no están bien pensados en un esfuerzo por empezar, o peor aún, se abruman a sí mismos con la parálisis del análisis, tratando de resolverlo todo antes de empezar.
En los servicios de medios bajo demanda o a la carta, las solicitudes de los usuarios son asincrónicas y, por lo tanto, un solo canal de difusión o multidifusión no puede atender las solicitudes que llegan en momentos diferentes, aunque sean para el mismo audio o vídeo. En esta sección presentaremos soluciones escalables de difusión/multidifusión para los medios bajo demanda (a la carta) con esas solicitudes asincrónicas. Obsérvese que existen sutiles diferencias entre la radiodifusión y la multidifusión: la primera se dirige a todos los destinos y la segunda a un grupo de destinos solamente. Si bien la difusión es posible en el aire, en las redes de cable o en las redes de área local, simplemente no se puede llevar a cabo a través de Internet mundial.
Las historias de los multimedios aún se están negociando e incluyen las historias de los diferentes medios de comunicación, la historia de la informática y la historia de las teorías críticas aplicadas a los multimedios. Una de las historias de los multimedios es la del ordenador personal, que pasó de ser una máquina institucional diseñada para el procesamiento numérico a un ordenador personal multimedia que la mayoría de nosotros puede permitirse. Para situar la multimedia en su contexto adecuado, en esta sección se examina brevemente la historia de la multimedia, una parte relativamente reciente de la cual es la conexión entre la multimedia y los hipermedios. También mostramos la rápida evolución y revolución de la multimedia en el nuevo milenio con la nueva generación de plataformas de computación y comunicación.
El impacto de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje electrónico y las aplicaciones móviles es significativo y de gran alcance. La IA se está utilizando para crear experiencias de aprendizaje más personalizadas utilizando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador. La evaluación y calificación automatizadas con IA es otra área de rápido crecimiento, ya que proporciona información inmediata a los estudiantes y ahorra tiempo a los educadores en la calificación. Los sistemas de recomendación, que utilizan algoritmos de IA, proporcionan a los alumnos recomendaciones personalizadas, cada vez más precisas con el paso del tiempo. Entre las ventajas de la IA en el aprendizaje electrónico y las aplicaciones móviles se incluyen la mejora de la participación y la satisfacción de los usuarios, el aumento de la eficacia y el rendimiento, y la capacidad de hacer predicciones y tomar decisiones basadas en grandes cantidades de datos.
Una biblioteca digital permite a los usuarios interactuar eficazmente con la información distribuida a través de una red. Estos sistemas de información en red permiten la búsqueda y visualización de artículos de colecciones organizadas. En la evolución histórica de las bibliotecas digitales, los mecanismos de recuperación de la literatura científica han sido particularmente importantes. Las grandes visiones de 1960 condujeron por primera vez al desarrollo de la búsqueda de textos, desde las bases de datos bibliográficas hasta la recuperación de textos completos. Luego, los prototipos de investigación catalizaron el auge de la búsqueda de documentos, desde la navegación multimedia a través de redes de área local hasta la búsqueda distribuida en Internet. En el siglo XXI, esas visiones se hicieron realidad, con la búsqueda conceptual que permite la recuperación semántica a través de grandes colecciones. Cada tipo de modalidad de información multimedia, por ejemplo, texto e imagen, proporciona su propio tipo de información semántica para ayudar en la búsqueda de contenido. Es decir, la búsqueda basada en texto se refuerza con información en imágenes y vídeo, desde características de bajo nivel hasta contenido semántico de alto nivel. En este libro nos centramos solo en las técnicas y sistemas que hacen uso de las características de la imagen en sí, sin texto, para recuperar imágenes o vídeo de las bases de datos o de la web. Se proporcionan detalles sobre características específicas útiles para este propósito. Se dice que los motores de búsqueda concebidos sobre estas características se basan en el contenido: la búsqueda se guía por medidas de similitud de imágenes basadas en el contenido estadístico de cada imagen. En un nivel semántico más alto, el reconocimiento de acciones en vídeo también se examina.