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Llega una solución que hasta el momento, era exclusiva del espantoso iPhone. Llega una solución que hasta el momento, era exclusiva del espantoso iPhone.

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WhatsApp para Android ya permite pixelar fotos

Llega una solución que hasta el momento, era exclusiva del espantoso iPhone.

La aplicación WhatsApp para dispositivos Android ha ganado una herramienta que hasta ahora era exclusiva para los iPhone. Tal y como se filtró a principios de este año, la herramienta para pixelar imágenes por fin a llegado a nuestros móviles.

Esto significa que a partir de ahora ya no tenemos que recurrir a aplicaciones de terceros para pixelar o difuminar caras, matriculas o textos que no queremos que aparezcan cuando vayamos a compartir la imagen por WhatsApp, o sin tener que añadir los antiestéticos garabatos de colores.

La nueva herramienta de pixelado de WhatsApp para Android se encuentra en el editor de imágenes que el popular cliente de mensajería integra en el paso previo a compartir una imagen con nuestros contactos.

Cuando seleccionemos una imagen para compartir tenemos que pulsar en el icono del lápiz que aparece en la parte superior derecha de la aplicación. Una vez dentro de la sección de dibujo encontraremos la nueva herramienta para pixelar en la parte inferior derecha.

Una vez seleccionada la nueva opción de dibujo ya solo tenemos que pintar en la zona que queremos pixelar, lo que emborronará con píxeles grandes el área pintada para que no se pueda reconocer lo que había en la foto o captura de pantalla, con lo que es la herramienta perfecta para difuminar caras o textos que no queremos que sean compartidos.

Fuente: Xataka

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Aplicación de dibujo Linea sketch actualizada con tinta orgánica y más

Aplicación de dibujo Linea sketch actualizada con tinta orgánica y más


Esta aplicación está hecha para que puedas concentrarte en el proceso creativo en lugar de otras herramientas. Todos los controles están diseñados para permanecer fuera de su camino hasta que los necesite. Compatible con Apple Pencil, puede elegir entre una variedad de colores predefinidos o crear uno propio con solo un toque.

Para dibujos más difíciles, puede crear hasta 5 capas que se pueden arrastrar, fusionar o borrar. También puede grabar su proceso creativo y guardar videos completos o fragmentos comprimidos de 30 segundos.

Y la aplicación se actualizó recientemente a la versión 4.2 con varias funciones nuevas.

Con las nuevas tintas orgánicas, ahora puede crear trazos y rellenos texturizados mientras dibuja. El resultado final es un look único y natural. Los usuarios de Apple Pencil pueden sombrear rápidamente grandes áreas con texturas inclinando el estilo.

Importar y exportar archivos ahora es mucho más fácil. Ahora puede importar varias imágenes simultáneamente. También puede importar archivos PDF de varias páginas para realizar anotaciones rápidamente.

Finalmente, la función ZipLines ahora responde a la presión al dibujar. Esto le permite crear una línea que comienza delgada y liviana y termina gruesa y audaz. La línea se actualiza a medida que arrastra los puntos finales y ajusta la presión.

Linea Sketch está diseñado para todos los modelos de iPad y iPhone. Tus bocetos aparecen automáticamente en todos tus dispositivos gracias a la sincronización con iCloud. Puedes descargarlo ahora gratis desde la App Store.

Una suscripción a Linea Premium desbloquea muchas funciones adicionales. Esto incluye la capacidad de agregar texto editable a bocetos, crear trazos y bordes texturizados con formas neutras, pintar y rellenar bocetos de forma orgánica y dibujar o volver a colorear elementos de lienzo existentes. También puede crear otras colecciones para organizar sus imágenes.

Hay dos opciones de suscripción: $0.99 por mes o $9.99 por año. También puede desbloquear estas funciones durante la vida útil de la aplicación por $ 29.99.



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Filtración revela nuevos detalles sobre la versión Pro de la Pixel Tablet

Pixel Tablet on table


TL; DR

  • Las filtraciones han proporcionado nuevos detalles sobre la Pixel Tablet y la rumoreada Pixel Tablet Pro.
  • La filtración reveló que Google fabricó una tableta con un chip Tensor y una tableta con un chip Tensor G2.
  • Las filtraciones sugieren que el modelo Pro es en realidad una tableta que Google lanzará este año.

Como muchos de los productos inéditos de Google, la tableta Pixel ha tenido una buena cantidad de filtraciones y rumores. Hoy recibimos otro dato que podría explicar la diferencia entre la Pixel Tablet y la rumoreada Pixel Tablet Pro.

Como sabrás, el nombre en clave de la tableta que Google planea lanzar este año era ‘Tangor’, también conocida como ‘T6’. Hemos escrito mucho sobre esta y otras filtraciones relacionadas con la tableta Pixel. Sin embargo, al igual que en la Pixel Tablet Pro, la existencia de «T6Pro» también fue descubierta dentro de las líneas de código por un conocido filtrador con el nombre de Kuba Wojciechowski.

Otra cosa es la presencia de otra tablet de gama alta. Se llama «T6Pro» o «tangorpro» mientras que la tableta conocida es «T6» o «tangor». Parece estar en desarrollo temprano y el código actualmente no representa ningún cambio en el modelo genérico. pic.twitter.com/2Fz7ob9LF7

Entonces Google creyó que podría funcionar en dos tabletas en lugar de una. Sin embargo, han pasado meses con poca o ninguna información sobre el presunto modelo Pro. Ahora, Wojciechowski parece tener nueva información sobre este rumoreado producto.

Según el filtrador, Google originalmente comenzó a trabajar en una tableta que usaba chips Tensor. Según los informes, el proyecto se canceló cuando Google comenzó a trabajar en una tableta que usaba Tensor G2.

Quizás el primer dispositivo podría ser una tableta Pixel, y el segundo, que saldrá a la venta en 2023, podría ser un modelo Pro. El filtrador también señaló que la única diferencia entre los dos dispositivos parece ser el chip que los alimenta.

Wojciechowski también compartió algunas fotos del dispositivo.

¿Qué opinas de esta revelación? Háganos saber en la sección de comentarios.





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Cómo (y por qué) las aplicaciones liberan el poder de la IA

Cómo (y por qué) las aplicaciones liberan el poder de la IA


opiniones expresadas por emprendedor Los contribuyentes son ellos mismos.

Las aplicaciones basadas en aprendizaje automático son la categoría líder entre las nuevas empresas financiadas, y está claro por qué. El aprendizaje automático (ML) brinda a los desarrolladores de aplicaciones móviles nuevas herramientas para la personalización, la predicción del comportamiento del usuario, la mejora de la seguridad y la entrega de publicidad mejor dirigida. La adopción de esta tecnología proporciona a las empresas emergentes y a los equipos de desarrollo los medios para incluir funciones potentes para atraer y retener clientes potenciales.

La inclusión del aprendizaje automático facilita la adición de funciones como la personalización o la predicción del comportamiento del usuario. Además, la orientación de los anuncios en la aplicación es más efectiva y potencialmente útil para la audiencia de su aplicación. Finalmente, aprovechar los modelos de ML destinados a detectar comportamientos maliciosos en línea mejora el espacio de ciberseguridad para las aplicaciones.

Entonces, si el aprendizaje automático es una buena opción para su próximo proyecto de desarrollo de aplicaciones móviles, ¿cuáles son los mejores casos de uso para incluir el aprendizaje automático? Aquí hay algunas ideas sobre cómo agregar el aprendizaje automático a las aplicaciones móviles aplicables a las plataformas iOS y Android. Utilice estos conocimientos para darle a su próxima empresa la mejor oportunidad de tener un impacto real en el mundo empresarial moderno.

Relacionado: 3 maneras en que el aprendizaje automático puede ayudar a los emprendedores

Aprendizaje automático para funciones de inferencia

Las rutinas de inteligencia artificial (IA) acechan en algunas de las aplicaciones más populares en el mercado móvil en este momento. Eche un vistazo al software de mapas como Google Maps. Los modelos de aprendizaje automático consideran el tráfico actual, las obras viales, los incidentes en tiempo real y otras consideraciones para planificar rutas que, en última instancia, le ahorrarán tiempo.

Cualquier aplicación móvil que use capacidades de mapeo se beneficiará de las capacidades de inferencia impulsadas por el aprendizaje automático y el crowdsourcing de las acciones del usuario y los datos de entrada. Además de Google y Apple Maps, la propia aplicación de Uber ofrece una funcionalidad similar para determinar la ruta más adecuada entre dos ubicaciones. En pocas palabras, el aprendizaje automático analiza toda esta información en tiempo real y calcula la ruta óptima mucho más rápido y seguro que un conductor o pasajero humano.

Las capacidades de inferencia similares siguen siendo una razón sólida para integrar el aprendizaje automático en las aplicaciones móviles. Por ejemplo, esta lógica de búsqueda de ruta basada en ML también beneficiará al mundo de la logística y la cadena de suministro, lo que permitirá a las empresas entregar materiales más rápido y reducir los costos.

Sin embargo, estos beneficios van más allá de las aplicaciones que usan mapas. La aplicación de teclado virtual de Google, Gboard, utiliza IA en forma de comportamiento predictivo para sugerir palabras mientras escribe. Los chatbots virtuales utilizados para optimizar las funciones de servicio al cliente en múltiples líneas de negocios también se benefician de la inferencia de IA. Estos casos de uso brindan razones claras para incluir el aprendizaje automático en las aplicaciones móviles modernas que desea generar un impacto.

RELACIONADO: ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? Los beneficios, usos y más incluyen:

Aprendizaje automático para la personalización

Una de las mejores características del aprendizaje automático es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos lo más rápido posible. Varias aplicaciones de transmisión utilizan esta función para brindar a los usuarios recomendaciones basadas en su historial de visualización o escucha. Y en un enfoque más polémico al considerar la privacidad de los datos, el historial de navegación web también proporciona información que se utiliza para generar anuncios en línea basados ​​en usuarios específicos.

Los servicios de TV over-the-top (OTT) y los proveedores de transmisión aprovechan los motores de recomendación basados ​​en ML en sus aplicaciones web y móviles. Las aplicaciones utilizadas para dispositivos de transmisión como Roku y Apple TV también se benefician de este enfoque. Esta función agrega un nivel de personalización para la participación del usuario, lo que aumenta la probabilidad de que permanezcan suscritos al servicio a lo largo del tiempo.

Al igual que la inferencia impulsada por IA, las recomendaciones son adecuadas para aplicaciones con casos de uso más allá del entretenimiento. Las aplicaciones de compras, incluidas las tiendas de comestibles y la mayoría de los otros minoristas, se benefician especialmente de este enfoque. El historial de compras anterior de un cliente combinado con datos en línea y perfiles de datos de clientes similares proporciona datos útiles para los modelos de aprendizaje automático, y Amazon ofrece un claro ejemplo en su sitio web y aplicación móvil.

Relacionado: ¿Por qué aprender aprendizaje automático e inteligencia artificial?

Aprendizaje automático para análisis de comportamiento

El aprendizaje automático también brinda la capacidad de analizar cómo los usuarios interactúan con las aplicaciones móviles. Este nivel de análisis impulsa muchas características útiles que a primera vista pueden parecer no relacionadas.

Un ejemplo involucra a los usuarios de una aplicación móvil en una empresa financiera. La aplicación analiza su historial de transacciones y cómo ahorra y gasta dinero. De manera similar a los motores de recomendación antes mencionados, utilizamos estos datos para brindar recomendaciones personalizadas de cuentas o ahorros para ayudar a optimizar las perspectivas financieras de nuestros clientes. Gracias al análisis de comportamiento, los nuevos usuarios también pueden obtener información sobre cómo pueden practicar mejores hábitos de gasto en función de las entradas de incorporación y experiencias similares de los clientes.

Un caso de uso aún más importante es cómo el análisis de comportamiento puede ayudar a detectar actividades sospechosas en el mundo de la ciberseguridad. De hecho, las empresas en operaciones de seguridad confían cada vez más en la IA y el aprendizaje automático para combatir el flagelo del ciberdelito. Usando el ejemplo de la aplicación financiera, el aprendizaje automático también brinda la capacidad de detectar comportamientos anómalos y, en consecuencia, bloquear transacciones potencialmente fraudulentas.

Con suerte, esta descripción general de alto nivel puede darle una idea de las muchas posibilidades para implementar el aprendizaje automático en su próxima aplicación móvil. Proporcionar funciones como la personalización, los motores de recomendación y el análisis predictivo de comportamiento ayuda a las aplicaciones móviles modernas que desean destacarse del grupo en crecimiento. Espere que los competidores consideren adoptar enfoques similares basados ​​en el aprendizaje automático que se están convirtiendo rápidamente en la nueva norma.



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