# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Foto: ©Archivo Efe/How Hwee Young

Ante las frecuentes dudas que se plantean acerca de la escritura adecuada de las cantidades monetarias, se ofrece a continuación una serie de claves.

1. Con el nombre

* Cuando se menciona la moneda sin ir acompañada de una cantidad, se escribe con su nombre y en minúscula: "El dólar cayó hoy frente al euro, pero subió ante el yen".

* Si va con un número, este puede ir escrito tanto en letras (también en minúscula) como en cifras, o incluso en algunos casos con una combinación de ambos: "Investigan la circulación ilegal de billetes legítimos de 100 pesos", "Fue arrestado cuando les ofreció cien pesos a unos menores" o "Las sanciones representan más de 7 millones de bolívares".

* Forman el plural regularmente: 100 yenes japoneses, 25 rupias indias, 500 colones costarricenses.

2. Con el código ISO

* La organización internacional ISO ha establecido códigos de tres letras para todas las monedas, que se pueden utilizar como símbolos. Salvo en algunos usos técnicos, los códigos no resultan apropiados en general para mencionar en un texto la moneda en sí, sino que normalmente se usan acompañados de una cantidad escrita íntegramente en cifras (no en letras, ni mezclando cifras y letras: "25 USD", "256 789 EUR") o con una barra cuando se expresa la paridad entre dos monedas: "El EUR/USD cae tras el IPC de Estados Unidos".

* Aunque la propia ISO escribe el código tras la cifra, en América es frecuente y admisible que vaya antepuesto. En ambos casos se separa con un espacio de la cifra: "El petróleo abre en Nueva York a USD 42,82".

* Cuando va pospuesto, admite también los prefijos del sistema internacional, de modo que 5 kEUR son 5000 euros, y 5 MUSD son 5 millones de dólares.

3. Con otros signos y abreviaciones

* También se han establecido para muchas monedas ciertos símbolos ($, £, ₡, ₪), así como combinaciones convencionales de letras (Fr, zł, лв). Tienen aplicación sobre todo localmente y por lo general es preferible el código ISO. Salvo excepciones, esta forma tampoco resulta apropiada para mencionar en un texto la moneda en sí, sino que suele ir acompañada de una cantidad escrita íntegramente en cifras (no en letras ni mezclando cifras y letras).

* En España lo habitual es que el símbolo de la moneda se posponga a la cifra, y en tal caso va separado con un espacio: 15 €. Por el contrario, en América suele ir antepuesto, sin dejar un espacio: "El dólar cotiza estable a $15,419".

* El signo no se usa en conjunción con el código, como en "El Gobierno deberá pagar USD $178 millones", pues se estaría duplicando la unidad. Aquí podría haberse escrito "El Gobierno deberá pagar USD 178 000 000".

* Las Academias de la Lengua desaconsejan los símbolos que combinan letras con signos no alfabéticos (como US$), aunque excepcionalmente admiten C$ para el córdoba nicaragüense.

4. Combinaciones de letras, símbolos y cifras

* Cuando la moneda no se escribe por su nombre, no es aconsejable dar la unidad monetaria parte en letras y parte como símbolo: es mejor 250 USD o 250 dólares estadounidenses que $250 estadounidenses.

* No es aconsejable tampoco dar el número parte en cifras y parte en letras si la moneda se da como símbolo: o 7 millones de pesos es mejor que $7 millones. Los símbolos pueden emplearse en expresiones matemáticas donde hay una operación: 35 EUR/h. Es preferible esta forma o el desarrollo ( 35 euros por hora) a mezclas como 35 euros/h.

# data[].attributes.attachment_link.description
Ante las frecuentes dudas que se plantean acerca de la escritura adecuada de las cantidades monetarias, se ofrece a continuación una serie de claves. 1. Con el nombre * Cuando se menciona la moneda sin ir acompañada de una cantidad, se escribe con su nombre y en minúscula: "El dólar cayó hoy frente al euro, pero subió ante el yen".

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Todos hemos oído hablar del ISO y sabemos que es un código que sirve como estándar internacional pero, ¿cómo se aplica esta norma a las monedas? En esta entrada te lo explicamos.

Para empezar por el principio, es necesario que te contemos que la Organización Internacional de Normalización (ISO, por sus siglas en inglés, y palabra que viene de "isos", "igual" en griego) es la entidad responsable de crear una serie de normas internacionales para unificar la fabricación y comercio de diversos productos. En esta agrupación, podemos incluir a las monedas.

La ISO encargada de estandarizar todas las monedas es la , por la que cada una de ellas está representada por un código de tres letras. Las dos primeras letras del código son las del código del país de la moneda, según el estándar y la tercera es la inicial del nombre de la divisa. Para verlo más claro, podemos poner como ejemplo el dólar americano, cuyo código es USD: US por el código de país que recibe en la ISO 3166 y D por la inicial del dólar.

Y, ¿para qué sirve este código? Podemos encontrar su utilidad cuando los códigos de las divisas deben ser entendidos en los países que no utilizan caracteres latinos y cuando son empleados en los sistemas informáticos.

Por otra parte, el ISO 4217 también incluye un listado de códigos para los metales con los que se elaboran las monedas, entre otros aspectos de las mismas. En este sentido, los códigos que no hacen referencia al país en el que circula la moneda empiezan con la letra "X" y en el caso de los metales con que están hechas las monedas, por ejemplo, se añade detrás el símbolo químico del metal.

Consulta el listado completo de los códigos ISO para las diferentes monedas.
Suscríbete gratis a nuestro boletín Descubre los mejores rincones del mundo, de la mano de nuestros blogueros expertos en viajes. Recibe, cada semana, una nueva propuesta de aventuras en tu buzón.
¿Dónde puedo cambiar dinero para mi viaje?

Podrás cambiar tu moneda en cualquiera de las oficinas que Global Exchange tiene en los aeropuertos y hoteles de más de 21 países del mundo. Mira en nuestra página web dónde podrás encontrarlas.

Y para que viajes con tranquilidad, siempre con la moneda lista para pagar todo lo que necesites, aquí te damos un cupón descuento del 15% en tu cambio de moneda en cualquiera de nuestras oficinas. Imprime este cupón y preséntalo en nuestras oficinas para obtener tu descuento (descuento aplicable al margen de cambio de la moneda).

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué significa el ISO que acompaña a las monedas?

# data[].attributes.attachment_link.description
Todos hemos oído hablar del ISO y sabemos que es un código que sirve como estándar internacional pero, ¿cómo se aplica esta norma a las monedas? En esta entrada te lo explicamos.

# data[].attributes.headline
Software y hardware, en cursivas y en singular

# data[].attributes.subject
Software y hardware, en cursivas y en singular

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A propósito de las primarias simultáneas del pasado domingo del Partido de la Liberación Dominicana (PLD) y del Partido Revolucionario Moderno (PRM), se hacen algunas precisiones sobre el uso de los términos algoritmo, hardware y software en las noticias sobre el resultado de las votaciones.

La voz algoritmo (del latín tardío * algobarismus, y este abreviado del árabe clásico ḥisābu lḡubār: 'cálculo mediante cifras arábigas') designa principalmente un conjunto 'ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema' o, en términos relacionados con la informática, un conjunto de instrucciones para llevar a cabo una tarea dentro de un programa informático. En su etimología se relaciona con los sustantivos guarismo ('cada uno de los signos o cifras arábigas que expresan una cantidad') y algoritmia, 'ciencia del cálculo aritmético y algebraico; teoría de los números'.

Quizá por su parecido fonético, no es raro que estas dos palabras se confundan en algunos casos. Sin embargo, un logaritmo es el 'exponente a que es necesario elevar una cantidad positiva para que resulte un número determinado', mientras que un algoritmo, como se ha indicado, es la secuencia de operaciones que soluciona un problema.

La voz inglesa software se emplea, en informática, con el sentido de 'conjunto de programas, instrucciones y reglas para ejecutar ciertas tareas en una computadora u ordenador'; hardware, para designar el 'conjunto de los componentes que integran la parte material de una computadora u ordenador'.

Si bien se trata de términos de uso común y muy frecuente, y deben escribirse en cursiva por ser extranjerismos crudos cuya grafía es ajena al sistema gráfico-fonológico del español, tal como figuran en la entrada correspondiente a cada uno en el Diccionario de la lengua española.

Ambos sustantivos tienen valor colectivo, de modo que deben usarse en singular: " software hospitalarios integrados", mejor que "softwares hospitalarios integrados" y "...equipos emprendedores que deseen desarrollar software, hardware o contenido digital" mejor que "...equipos emprendedores que deseen desarrollar softwares, hardwares o contenido digital".

Para expresar de manera más precisa lo mismo que se quiere decir con algoritmo en frases como "Leonel Fernández atribuyó las irregularidades a que se instaló un algoritmo que adulteró los resultados" es posible emplear términos como instrucciones, código, programa o actualización.

Como alternativas a software son adecuadas, según el Diccionario panhispánico de dudas, expresiones españolas como programas o aplicaciones, o bien, en contextos muy especializados, soporte lógico (en oposición al soporte físico).

Por igual, hardware puede sustituirse por equivalentes en español como equipo, componentes o soporte físico (en oposición al soporte lógico, que son los programas), de modo que en frases como "Junta Central Electoral dice hardware, software y voto automatizado funcionaron bien" también habría sido correcto decir "Junta Central Electoral dice programas, equipos y el voto automatizado funcionaron bien".

# data[].attributes.attachment_link.title
algoritmo, software y hardware, cuatro claves de redacción | Fundéu Guzmán Ariza

# data[].attributes.attachment_link.description
A propósito de las primarias simultáneas del pasado domingo del Partido de la Liberación Dominicana (PLD) y del Partido Revolucionario Moderno (PRM), se hacen algunas precisiones sobre el uso de los términos algoritmo, hardware y software en las noticias sobre el resultado de las votaciones.

# data[].attributes.attachment_link.title
Así funciona una red neuronal artificial!

# data[].attributes.attachment_link.title
Neural Network In 5 Minutes | What Is A Neural Network? | How Neural Networks Work | Simplilearn

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
El Internet de las cosas (IoT) es el proceso que permite conectar los elementos físicos cotidianos al Internet: desde los objetos domésticos comunes, como las bombillas de luz, hasta los recursos para la atención de la salud, como los dispositivos médicos; las prendas y los accesorios personales inteligentes; e incluso los sistemas de las ciudades inteligentes.

Los dispositivos del IoT que se encuentran dentro de esos objetos físicos suelen pertenecer a una de estas dos categorías: son interruptores (es decir, envían las instrucciones a un objeto) o son sensores (recopilan los datos y los envían a otro lugar).

El término IoT hace referencia a los sistemas de dispositivos físicos que reciben y transfieren datos a través de las redes inalámbricas, con poca intervención humana. Es posible gracias a la integración de dispositivos informáticos en todo tipo de objetos.

Por ejemplo, un termostato inteligente ( es decir, que utiliza el IoT) recibe los datos de la ubicación de su automóvil inteligente, y ambos dispositivos conectados le permiten ajustar la temperatura de su casa a pesar de que no se encuentre allí.

El funcionamiento de los sistemas de IoT tradicionales consiste en enviar, recibir y analizar los datos de forma permanente en un ciclo de retroalimentación. Según el tipo de tecnología de IoT, las personas o los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) pueden analizar estos datos casi de inmediato o durante cierto tiempo.

Por ejemplo, para saber cuándo es ideal controlar el termostato antes de volver a casa, el sistema de IoT puede conectarse a la API de Google Maps y, de este modo, obtener información actual sobre el tráfico en el área. Además, puede utilizar los datos a largo plazo del automóvil para conocer sus hábitos de conducción. Por otra parte, las empresas de servicios públicos tienen la posibilidad de analizar los datos de IoT de los clientes con termostatos inteligentes para optimizar el sistema en general.

Por lo general, el IoT capta la atención de los consumidores, cuyas experiencias con las tecnologías, como los relojes inteligentes, se ven afectadas por las preocupaciones en torno a la seguridad y la privacidad que supone el hecho de estar conectados de forma permanente. Esta perspectiva se aplica a todos los tipos de proyectos de IoT empresarial, especialmente cuando el usuario final es el público en general.

Las soluciones de IoT para las empresas les permiten mejorar los modelos comerciales actuales y entablar nuevas relaciones con los clientes y los partners, pero también implican ciertos desafíos.El volumen de datos que genera un sistema de dispositivos inteligentes (lo cual se conoce como big data) puede ser abrumador.El proceso de integración del big data en los sistemas actuales y la configuración del análisis de los datos para poder utilizar la información puede resultar complicado.

La seguridad es un aspecto muy importante que se debe considerar durante el diseño de los sistemas de IoT. Aun así, para muchas empresas vale la pena hacer el esfuerzo: hay casos prácticos exitosos en casi todos los sectores.

Imagínese el ciclo de vida de la maquinaria pesada que se utiliza en las obras en construcción. Con el tiempo, es posible que los especialistas que manejan los equipos los sometan a distintos tipos de esfuerzos, así que es de esperarse que se produzcan averías por diferentes motivos durante las operaciones. Para abordar este problema, se pueden agregar sensores especializados a las partes de la maquinaria que son más propensas a sufrir daños o a utilizarse de forma excesiva. Estos se pueden emplear para realizar un mantenimiento predictivo, para mejorar el desempeño del personal (lo que representa un buen ejemplo de la recopilación y el análisis inmediatos de los datos) y para brindar información a los ingenieros que diseñaron el equipo sobre cómo mejorar los modelos nuevos (lo cual es un ejemplo del análisis a largo plazo).El IoT industrial (IIoT) abarca este tipo de casos prácticos en las actividades de las fábricas, las empresas de energía y otros sectores.

Una de las primeras implementaciones del IoT en el sector de la logística y el transporte consistió en etiquetar los contenedores de transporte con dispositivos de identificación por radiofrecuencia (RFID). Las etiquetas almacenan datos que se pueden recopilar por medio de ondas de radio, lo cual permite que las empresas de logística supervisen los movimientos de los contenedores en ciertos puestos de control con RFID, como los depósitos o las terminales de carga portuarias. Gracias a los avances en el IoT, se han desarrollado dispositivos de seguimiento con baterías que transmiten los datos de forma permanente a las aplicaciones de IoT sin la necesidad de tener lectores en las instalaciones, así las empresas pueden analizar la información de los envíos de inmediato durante toda la cadena de suministro.

El IoT ha revolucionado el sector agrícola de varias formas, como es el caso de la instalación de sensores de humedad en los campos, que permiten que los agricultores obtengan datos más precisos para programar los períodos de riego. También se pueden conectar a las aplicaciones de IoT que controlan la maquinaria de riego, la cual se activa automáticamente en función de los datos de los sensores.

El edge computing permite que haya mayor potencia informática en los extremos de las redes de IoT, para reducir la latencia de la comunicación entre los dispositivos de IoT y las redes centrales de TI a las que se conectan.

La capacidad de los dispositivos para utilizar esa potencia informática en el análisis rápido e inmediato de los datos es cada vez más valiosa. El IoT surgió de la simple necesidad de enviar o recibir datos, pero el futuro radica en la capacidad para enviarlos, recibirlos y analizarlos con las aplicaciones del IoT.

En un modelo de cloud computing, los servicios y los recursos informáticos suelen estar concentrados en grandes centros de datos, a los cuales acceden los dispositivos de IoT en el extremo de una red. Es un enfoque que permite reducir algunos costos y compartir los recursos de forma más eficaz. Sin embargo, para que el IoT sea efectivo, es necesario que haya mayor potencia informática más cerca de la ubicación de los dispositivos físicos.

El edge computing distribuye los recursos informáticos al extremo de la red, mientras que todos los demás se concentran en una nube. Esta ubicación específica ofrece información útil con rapidez por medio de datos que requieren acción inmediata. Un ejemplo muy interesante es la coordinación de una flota de vehículos sin conductores que transportan contenedores con dispositivos inteligentes de seguimiento; pero hay muchos otros casos más prácticos, como la mejora de los resultados de la atención médica mediante el análisis de los datos en el centro de salud.

Piense en el ejemplo de los dispositivos de identificación por radiofrecuencia (RFID) y el sector del transporte: la comunicación entre los dispositivos y el lector siempre es unidireccional. Los RFID no pueden recibir actualizaciones, y las redes centrales de TI no pueden enviarles datos.No se trata de un sistema de supervisión permanente, así que el seguimiento logístico se limita a los registros de llegada en ciertas ubicaciones. Sin embargo, si fuera posible coordinar el dispositivo de IoT con los sensores instalados en los vehículos que los transportan, la red central de TI podría gestionar todos los datos.

En este caso, cada dispositivo físico de IoT necesitaría mucha potencia informática, en especial si la empresa de logística utilizara máquinas complejas, como los vehículos sin conductores. Los dispositivos tendrían que procesar los datos por su cuenta y tomar decisiones fundamentadas, en lugar de simplemente enviarlos, recibirlos y permanecer a la espera de instrucciones de la central a través de una red Wi-Fi. La implementación de la potencia informática más cerca de los extremos de la red, en lugar de la central de datos, se conoce como edge computing.

Como último ejemplo, imagínese una obra en construcción. La empresa lleva al lugar de trabajo una máquina con bluetooth que envía datos a través de los teléfonos inteligentes de los trabajadores, lo cual permite realizar un seguimiento del uso y la ubicación del equipo. Si diez empleados trabajan todo el día cerca del dispositivo, sus teléfonos inteligentes enviarán una señal al servidor central de forma permanente para indicar su ubicación. Si bien esta actividad repetitiva en el servidor puede sobrecargar el sistema de TI, es posible implementar una aplicación móvil de IoT que utilice el teléfono inteligente como un servidor pequeño de bajo consumo para reducir el envío de señales innecesarias al servidor central.

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué es el Internet de las cosas (IoT) y cómo funciona?

# data[].attributes.attachment_link.description
El Internet de las cosas o IoT son los sistemas de dispositivos físicos que reciben y transfieren datos a través de redes inalámbricas sin intervención humana.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Evolución del machine learning

Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos. El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, éstos pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva - pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque muchos algoritmos de aprendizaje basado en máquina han estado entre nosotros por largo tiempo, la posibilidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos al big data - una y otra vez, cada vez más rápido - es un logro reciente. Éstos son algunos ejemplos ampliamente publicados de aplicaciones de machine learning con los que quizá esté familiarizado:

¿El automóvil de conducción autónoma de Google tan publicitado? La esencia del machine learning

¿Ofertas de recomendación en línea como las de Amazon y Netflix? Aplicaciones de machine learning para la vida diaria.

¿Saber lo que los clientes dicen acerca de usted en Twitter? Machine learning combinado con creación de reglas lingüísticas.

¿Detección de fraudes? Uno de los usos más obvios e importantes en nuestro mundo hoy día.

# data[].attributes.attachment_link.title
Aprendizaje automático: Qué es y por qué es importante

# data[].attributes.attachment_link.description
Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The network latency is one of the more crucial aspects of deploying a deep network into a production environment. Most real-world applications require blazingly fast inference time, varying anywhere from a few milliseconds to one second. But the task of correctly and meaningfully measuring the inference time, or latency, of a neural network, requires profound understanding...

# data[].attributes.attachment_link.title
The Correct Way to Measure Inference Time of Deep Neural Networks

# data[].attributes.attachment_link.description
The network latency is one of the more crucial aspects of deploying a deep network into a production environment. Most real-world applications require blazingly fast inference time, varying anywhere from a few milliseconds to one second. But the task of correctly and meaningfully measuring the inference time, or latency, of a neural network, requires profound understanding...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The climate and energy package is a set of binding legislation which aims to ensure the European Union meets its ambitious climate and energy targets for 2020. These targets, known as the "20-20-20" targets, set three key objectives for 2020: A 20% reduction in EU greenhouse gas emissions from 1990 levels; Raising the share of EU energy consumption produced from renewable resources to 20%; A 20% improvement in the EU's energy efficiency.

# data[].attributes.attachment_link.title
The EU climate and energy (CARE) Package

# data[].attributes.attachment_link.description
The climate and energy package is a set of binding legislation which aims to ensure the European Union meets its ambitious climate and energy targets for 2020. These targets, known as the "20-20-20" targets, set three key objectives for 2020: A 20% reduction in EU greenhouse gas emissions from 1990 levels; Raising the share of EU energy consumption produced from renewable resources to 20%; A 20% improvement in the EU's energy efficiency.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A low carbon economy is a system that aims to minimize its output of greenhouse gasses while functioning as a typical economic program. This structure has become the long-term goal of countries who are trying to reduce the effects of global warming. The move toward low-carbon economies began with the signing of the Kyoto Protocol, which called on nations to reduce their carbon emissions, and has continued with the Paris agreement in 2015.

The question that arises for policymakers is how they are going to be able to balance economic growth with reduced emissions. Many economists suggest the best course of action would be a gradual shift away from fossil fuels while putting a tax on carbon. That way consumers and businesses will have an incentive for changing their consumption behavior.

---

Other Sources

Beinhocker, Eric and Jeremy Oppenheim. "Economic Opportunities in a Low-Carbon World. United Nations Framework Convention on Climate Change. http://unfccc.int/press/news_room/newsletter/guest_column/items/4608.php. Accessed August 10, 2016.

Hodgson, Glen. "How to Define a Low Carbon future for Canada and the World." The Conference Board of Canada. http://www.conferenceboard.ca/press/speech_oped/16-01-15/how_to_define_a_low-carbon_future_for_canada_and_the_world.aspx. Accessed August 10, 2016.

# data[].attributes.attachment_link.description
A low carbon economy is a system that aims to minimize its output of greenhouse gasses while functioning as a typical economic program. This structure has become the long-term goal of countries who are trying to reduce the effects of global warming.