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Times Square Soundscape

Echando un vistazo a una fotografía, pongamos como ejemplo la instantánea de una concurrida avenida de una gran ciudad, podemos imaginar los sonidos que allí tienen lugar. El murmullo del gentío, los ruidos que provocan los motores de los vehículos, quizás la sirena de un coche policial… Es lo que denominaríamos un paisaje sonoro. ¿Puede eso mismo imaginarlo una inteligencia artificial? Es lo que se propone el proyecto Imaginary Soundscape.

Esta web creada por Nao Tokui, compatible de momento con Chrome y Firefox usados en PC, nos lleva de viaje a cualquier lugar capturado por las cámaras de Google Street View. Cada vez que accedemos o refrescamos la web, aparecemos en un nuevo sitio: una tranquila calle de un pequeño pueblo de montaña, la mismísima Times Square de Nueva York, un frondoso bosque mediterráneo o el interior de la catedral de Notre Dame de París.

Imaginando el sonido de un lugar con inteligencia artificial

Una vez llegados a nuestro destino, que también podemos seleccionarlo nosotros mismos realizando una búsqueda desde la caja de texto situada arriba a la derecha, modelos de aprendizaje profundo generarán un paisaje sonoro acorde al escenario en cuestión de segundos o minutos, dependiendo de la complicación del lugar. En la sosegada calle de la población montañosa puede que escuchemos el rumor del viento. En Times Square, el bullicio de la civilización. En el medio de un bosque, el cantar de los pájaros y el movimiento de las hojas de los árboles al viento. Y bajo las bóvedas de Notre Dame, la voz baja de los visitantes ligeramente expandida por el eco.

«Muchos investigadores de todo el mundo han estado trabajando en la recuperación de información multimodal, como de imágenes a audio, de sonido a imagen, de sonido a texto, usando deep learning«, asegura Tokui en un artículo de presentación. Y en una investigación realizada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts se ha basado la implementación de Imaginary Soundscape.

En esta investigación, utilizaron dos tipos de redes neuronales convolucionales (CNN), una para imágenes de fotogramas de vídeo y la otra para imágenes de espectrograma de audio, y el conjunto de datos de vídeo Flickr 100M para entrenamiento. Para las imágenes, se utilizaron modelos CNN estándar preentrenados para el reconocimiento de imágenes (a saber, el modelo VGG para ImageNet y el conjunto de datos PlacesNet for Places365). Luego entrenaron a la segunda red (SoundNet).

Finalizado el entrenamiento, dice que el resto fue sencillo. Bastaba con darle una imagen cualquiera de Google Street View y el sistema ideado emparejaría lo que viese en la instantánea con el sonido que más se le ajustase de entre un conjunto de 15.000 archivos de sonido, capaz de distinguir entre el sonido ambiental y el de fuentes directas y audibles.

Más detalles sobre este trabajo pueden consultarse en el paper titulado «Imaginary Soundscape : Cross-Modal Approach to Generate Pseudo Sound Environments».

En Genbeta | Google afirma que una inteligencia artificial ha creado otra inteligencia artificial que supera a las construidas por humanos

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La noticia

Da un paseo por cualquier lugar de Street View y escucha cómo esta inteligencia artificial ‘imagina’ sus sonidos

fue publicada originalmente en

Genbeta

por
Toni Castillo

.

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Times Square Soundscape

Echando un vistazo a una fotografía, pongamos como ejemplo la instantánea de una concurrida avenida de una gran ciudad, podemos imaginar los sonidos que allí tienen lugar. El murmullo del gentío, los ruidos que provocan los motores de los vehículos, quizás la sirena de un coche policial… Es lo que denominaríamos un paisaje sonoro. ¿Puede eso mismo imaginarlo una inteligencia artificial? Es lo que se propone el proyecto Imaginary Soundscape.

Esta web creada por Nao Tokui, compatible de momento con Chrome y Firefox usados en PC, nos lleva de viaje a cualquier lugar capturado por las cámaras de Google Street View. Cada vez que accedemos o refrescamos la web, aparecemos en un nuevo sitio: una tranquila calle de un pequeño pueblo de montaña, la mismísima Times Square de Nueva York, un frondoso bosque mediterráneo o el interior de la catedral de Notre Dame de París.

Imaginando el sonido de un lugar con inteligencia artificial

Una vez llegados a nuestro destino, que también podemos seleccionarlo nosotros mismos realizando una búsqueda desde la caja de texto situada arriba a la derecha, modelos de aprendizaje profundo generarán un paisaje sonoro acorde al escenario en cuestión de segundos o minutos, dependiendo de la complicación del lugar. En la sosegada calle de la población montañosa puede que escuchemos el rumor del viento. En Times Square, el bullicio de la civilización. En el medio de un bosque, el cantar de los pájaros y el movimiento de las hojas de los árboles al viento. Y bajo las bóvedas de Notre Dame, la voz baja de los visitantes ligeramente expandida por el eco.

«Muchos investigadores de todo el mundo han estado trabajando en la recuperación de información multimodal, como de imágenes a audio, de sonido a imagen, de sonido a texto, usando deep learning«, asegura Tokui en un artículo de presentación. Y en una investigación realizada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts se ha basado la implementación de Imaginary Soundscape.

En esta investigación, utilizaron dos tipos de redes neuronales convolucionales (CNN), una para imágenes de fotogramas de vídeo y la otra para imágenes de espectrograma de audio, y el conjunto de datos de vídeo Flickr 100M para entrenamiento. Para las imágenes, se utilizaron modelos CNN estándar preentrenados para el reconocimiento de imágenes (a saber, el modelo VGG para ImageNet y el conjunto de datos PlacesNet for Places365). Luego entrenaron a la segunda red (SoundNet).

Finalizado el entrenamiento, dice que el resto fue sencillo. Bastaba con darle una imagen cualquiera de Google Street View y el sistema ideado emparejaría lo que viese en la instantánea con el sonido que más se le ajustase de entre un conjunto de 15.000 archivos de sonido, capaz de distinguir entre el sonido ambiental y el de fuentes directas y audibles.

Más detalles sobre este trabajo pueden consultarse en el paper titulado «Imaginary Soundscape : Cross-Modal Approach to Generate Pseudo Sound Environments».

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Esta web creada por Nao Tokui, compatible de momento con Chrome y Firefox usados en PC, nos lleva de viaje a cualquier lugar capturado por las cámaras de Google Street View. Cada vez que accedemos o refrescamos la web, aparecemos en un nuevo sitio: una tranquila calle de un pequeño pueblo de montaña, la mismísima Times Square de Nueva York, un frondoso bosque mediterráneo o el interior de la catedral de Notre Dame de París.

Imaginando el sonido de un lugar con inteligencia artificial

Una vez llegados a nuestro destino, que también podemos seleccionarlo nosotros mismos realizando una búsqueda desde la caja de texto situada arriba a la derecha, modelos de aprendizaje profundo generarán un paisaje sonoro acorde al escenario en cuestión de segundos o minutos, dependiendo de la complicación del lugar. En la sosegada calle de la población montañosa puede que escuchemos el rumor del viento. En Times Square, el bullicio de la civilización. En el medio de un bosque, el cantar de los pájaros y el movimiento de las hojas de los árboles al viento. Y bajo las bóvedas de Notre Dame, la voz baja de los visitantes ligeramente expandida por el eco.

«Muchos investigadores de todo el mundo han estado trabajando en la recuperación de información multimodal, como de imágenes a audio, de sonido a imagen, de sonido a texto, usando deep learning«, asegura Tokui en un artículo de presentación. Y en una investigación realizada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts se ha basado la implementación de Imaginary Soundscape.

En esta investigación, utilizaron dos tipos de redes neuronales convolucionales (CNN), una para imágenes de fotogramas de vídeo y la otra para imágenes de espectrograma de audio, y el conjunto de datos de vídeo Flickr 100M para entrenamiento. Para las imágenes, se utilizaron modelos CNN estándar preentrenados para el reconocimiento de imágenes (a saber, el modelo VGG para ImageNet y el conjunto de datos PlacesNet for Places365). Luego entrenaron a la segunda red (SoundNet).

Finalizado el entrenamiento, dice que el resto fue sencillo. Bastaba con darle una imagen cualquiera de Google Street View y el sistema ideado emparejaría lo que viese en la instantánea con el sonido que más se le ajustase de entre un conjunto de 15.000 archivos de sonido, capaz de distinguir entre el sonido ambiental y el de fuentes directas y audibles.

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Esta web creada por Nao Tokui, compatible de momento con Chrome y Firefox usados en PC, nos lleva de viaje a cualquier lugar capturado por las cámaras de Google Street View. Cada vez que accedemos o refrescamos la web, aparecemos en un nuevo sitio: una tranquila calle de un pequeño pueblo de montaña, la mismísima Times Square de Nueva York, un frondoso bosque mediterráneo o el interior de la catedral de Notre Dame de París.

Imaginando el sonido de un lugar con inteligencia artificial

Una vez llegados a nuestro destino, que también podemos seleccionarlo nosotros mismos realizando una búsqueda desde la caja de texto situada arriba a la derecha, modelos de aprendizaje profundo generarán un paisaje sonoro acorde al escenario en cuestión de segundos o minutos, dependiendo de la complicación del lugar. En la sosegada calle de la población montañosa puede que escuchemos el rumor del viento. En Times Square, el bullicio de la civilización. En el medio de un bosque, el cantar de los pájaros y el movimiento de las hojas de los árboles al viento. Y bajo las bóvedas de Notre Dame, la voz baja de los visitantes ligeramente expandida por el eco.

«Muchos investigadores de todo el mundo han estado trabajando en la recuperación de información multimodal, como de imágenes a audio, de sonido a imagen, de sonido a texto, usando deep learning«, asegura Tokui en un artículo de presentación. Y en una investigación realizada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts se ha basado la implementación de Imaginary Soundscape.

En esta investigación, utilizaron dos tipos de redes neuronales convolucionales (CNN), una para imágenes de fotogramas de vídeo y la otra para imágenes de espectrograma de audio, y el conjunto de datos de vídeo Flickr 100M para entrenamiento. Para las imágenes, se utilizaron modelos CNN estándar preentrenados para el reconocimiento de imágenes (a saber, el modelo VGG para ImageNet y el conjunto de datos PlacesNet for Places365). Luego entrenaron a la segunda red (SoundNet).

Finalizado el entrenamiento, dice que el resto fue sencillo. Bastaba con darle una imagen cualquiera de Google Street View y el sistema ideado emparejaría lo que viese en la instantánea con el sonido que más se le ajustase de entre un conjunto de 15.000 archivos de sonido, capaz de distinguir entre el sonido ambiental y el de fuentes directas y audibles.

Más detalles sobre este trabajo pueden consultarse en el paper titulado «Imaginary Soundscape : Cross-Modal Approach to Generate Pseudo Sound Environments».

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Esta web creada por Nao Tokui, compatible de momento con Chrome y Firefox usados en PC, nos lleva de viaje a cualquier lugar capturado por las cámaras de Google Street View. Cada vez que accedemos o refrescamos la web, aparecemos en un nuevo sitio: una tranquila calle de un pequeño pueblo de montaña, la mismísima Times Square de Nueva York, un frondoso bosque mediterráneo o el interior de la catedral de Notre Dame de París.

Imaginando el sonido de un lugar con inteligencia artificial

Una vez llegados a nuestro destino, que también podemos seleccionarlo nosotros mismos realizando una búsqueda desde la caja de texto situada arriba a la derecha, modelos de aprendizaje profundo generarán un paisaje sonoro acorde al escenario en cuestión de segundos o minutos, dependiendo de la complicación del lugar. En la sosegada calle de la población montañosa puede que escuchemos el rumor del viento. En Times Square, el bullicio de la civilización. En el medio de un bosque, el cantar de los pájaros y el movimiento de las hojas de los árboles al viento. Y bajo las bóvedas de Notre Dame, la voz baja de los visitantes ligeramente expandida por el eco.

«Muchos investigadores de todo el mundo han estado trabajando en la recuperación de información multimodal, como de imágenes a audio, de sonido a imagen, de sonido a texto, usando deep learning«, asegura Tokui en un artículo de presentación. Y en una investigación realizada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts se ha basado la implementación de Imaginary Soundscape.

En esta investigación, utilizaron dos tipos de redes neuronales convolucionales (CNN), una para imágenes de fotogramas de vídeo y la otra para imágenes de espectrograma de audio, y el conjunto de datos de vídeo Flickr 100M para entrenamiento. Para las imágenes, se utilizaron modelos CNN estándar preentrenados para el reconocimiento de imágenes (a saber, el modelo VGG para ImageNet y el conjunto de datos PlacesNet for Places365). Luego entrenaron a la segunda red (SoundNet).

Finalizado el entrenamiento, dice que el resto fue sencillo. Bastaba con darle una imagen cualquiera de Google Street View y el sistema ideado emparejaría lo que viese en la instantánea con el sonido que más se le ajustase de entre un conjunto de 15.000 archivos de sonido, capaz de distinguir entre el sonido ambiental y el de fuentes directas y audibles.

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NOTICIA

Criptomonedas

El mercado de las criptomonedas se caracteriza por ser muy volátil, y ciertas noticias pueden afectar positiva o negativamente al desarrollo de una determinada moneda virtual.

Además, no dejan de surgir nuevas ICOs y proyectos interesantes, así que hay mucha actualidad diaria a la que podemos estar atentos. Por este motivo, vamos a presentar una lista con 75 cuentas de Twitter a las que podemos seguir si queremos estar al tanto de las últimas novedades importantes.

Antes de nada, debemos saber que muchas de las personas influyentes en el mundo de las criptomonedas podrían no ser 100% objetivas, ya que seguramente hayan invertido en ciertos activos.

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var g = document.createElement(«script»);
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g.async = true;
g.src = («https:» == document.location.protocol ? «https://» : «http://») + «giphy.com/static/js/widgets/embed.js»;var s = document.getElementsByTagName(«script»)[0]; s.parentNode.insertBefore(g, s);
GIF animado

Por este motivo, siempre es recomendable leer mucho al respecto (en Reddit, redes sociales, medios de comunicación, etc.) antes de tomar una decisión. De lo contrario, podríamos tener una visión sesgada y dejarnos llevar por una excitación colectiva.

De todos modos, el listado que aparece a continuación es muy variado, y será un buen punto de partida para comenzar a informarnos sobre las principales novedades de este mercado.

Nuestras 75 cuentas de Twitter recomendadas

A continuación podemos ver una mezcla muy variopinta, ya que la lista está compuesta por ingenieros, periodistas especializados, hackers, académicos, escritores, CEOs de exchanges, etcétera.

  1. Brian Armstrong: CEO de Coinbase
  2. Vitalik Buterin: creador de Ethereum
  3. Nathaniel Popper: editor de finanzas en el New York Times y autor de ‘Digital Gold, a history of Bitcoin’
  4. Charlie Lee: creador de LiteCoin
  5. Andreas M. Antonopoulos: autor de «Mastering Bitcoin» y “The Internet of Money”
  6. Chris Burniske: ex director de ARK Invest y autor de ‘Cryptoassets: The Innovative Investor’s Guide to Bitcoin and Beyond’
  7. Roger Ver: uno de los primeros inversores en startups relacionadas con Bitcoin
  8. Nick Szabo: inventor de los contratos inteligentes y unos de los pioneros relacionados con el blockchain
  9. Brad Garlinghouse: CEO de Ripple
  10. Emin Gün Sirer: hacker y profesor en la Universidad de Cornell
  11. Fred Ehrsam: cofundador de Coinbase
  12. Charlie Shrem: miembro fundador de la Bitcoin Foundation
  13. Gavin Andresen: elegido por Satoshi Nakamoto para heredar el rol de desarrollador principal de Bitcoin
  14. Ryan Selkis: fundador de CoinDesk
  15. Max Keiser: periodista, cineasta y ex corredor de bolsa estadounidense. En 2014 lanzó la criptomoneda MaxCoin (MAX).
  16. Hannah Glass: abogada especializada en finanzas, tecnología y blockchain
  17. Linda Xie: ex jefa de producto en Coinbase y cofundadora de Scalar Capital.
  18. Jackson Palmer: creador de DogeCoin
  19. Jon Matonis: economista y cofundador de la Bitcoin Foundation
  20. Erik Voorhees: CEO del exchange ShapeShift
  21. Don Tapscott: cofundador y director ejecutivo del Blockchain Research Institute
  22. Laura Shin: periodista en Forbes y responsable del podcast especializado en criptomonedas ‘Unchained’.
  23. Tyler Winklevoss: inversor y cofundador del exchange Gemini
  24. Cameron Winklevoss: inversor y cofundador del exchange Gemini
  25. Tuur Demeester: inversor, economista y editor en jefe de Adamant Research
  26. Barry Silbert: fundador y CEO de DigitalCurrencyGroup
  27. Adam Back: inventor del Hashcash y CEO de Blockstream
  28. Vinny Lingham: CEO de Civic y más conocido como el «oráculo del Bitcoin»
  29. Jihan Wu: fundador de BITMAIN, una empresa que vende hardware a mineros de todo el mundo
  30. Thomas Power: experto en criptomonedas que ha publicado 7 libros y ha hablado en más de 1.000 conferencias alrededor del mundo.
  31. Tone Vays: presentador del podcast CrytpoScam
  32. Diego Gutierrez: CEO de RSK Labs que es invitado a multitud de conferencias
  33. Crypto Bobby: responsable del conocido podcast que lleva el mismo nombre
  34. Jameson Lopp: cypherpunk, ingeniero en BitGo y Statoshi.info
  35. Tim Draper: fundador DFJ Venture Capital y un conocido defensor de la tecnología blockchain
  36. Naval Ravikant: cofundador de AngelList e inversor en Bitwise Asset Management
  37. Bobby Lee: CEO y cofundador de BTCC, el primer exchange chino
  38. Michael Arrington: fundador y co-editor de TechCrunch. También es el principal socio de Arrington XRP Capital
  39. Luke Martin: uno de los traders más conocidos y responsable del canal de YouTube Coin Chat
  40. Oscar Williams-Grut: periodista en Business Insider UK, especializado en finanzas y tecnología
  41. Juan Benet: fundador de Filecoin, red de almacenamiento basada en criptomonedas
  42. Chris DeRose: podcaster, periodista y responsable del canal de YouTube Bitcoin Uncensored
  43. Arianna Simpson: inversora en criptomonedas desde su fase inicial y ex jefa de producto en BitGo
  44. Joseph Young: periodista financiero que vive en Hong Kong, conocido por sus contribuciones en Cointelegraph y Cryptocoinsnews
  45. Jonas Schnelli: cofundador de digitalbitbox, un wallet físico que se encuentra en fase de desarrollo
  46. Ran Neu-Ner: fundador de OnChain Capital y presentador del programa de televisión Cryptotrader
  47. Elaine Ou: ingeniera en Global Financial Access
  48. Jeff Garzik: cofundador de Bloq, que recientemente anunció su propia criptomoneda: Metronome
  49. Stephan Tual: ex CCO de Ethereum, cofundador de AtlasNeue y Slock.it
  50. Derin Cag: cofundador de BlockchainAge y del medio de comunicación Richtopia
  51. Michael Kitces: responsable del blog Nerd’s Eye View, especializado en finanzas
  52. Warren Paul Anderson: cofundador de Hedgy, compañía especializada en contratos inteligentes
  53. Richard Gendal Brown: CTO de R3CEV
  54. Nicolas Cary: presidente y cofundador de Blockchain.com
  55. Ben Horowitz: inversor, analista y autor de ‘The Hard Thing About Hard Things’
  56. John McAfee: conocido por, entre otras cosas, crear McAfee Antivirus, desde hace meses recomienda ICOs y altcoins
  57. Catheryne Nicholson: CEO de BlockCypher, solución que permite crear aplicaciones basadas en blockchain
  58. Vlad Zamfir: miembro del equipo de desarrollo de Ethereum
  59. Vinay Gupta: Charles Hoskinson, ayudó a coordinar el lanzamiento de Ethereum en 2015
  60. Charles Hoskinson: cofundador de Ethereum y CEO de Input Output
  61. Marek Palatinus: CEO de Satoshi Labs, empresa conocida por el wallet físico TREZOR
  62. Sunny Ray: cofundador de Unocoin, startup india que busca facilita la compra y venta de Bitcoins
  63. Alexander Tapscott: coautor de ‘Blockchain Revolution’ y CEO de NextBock
  64. Ryan X Charles: contribuye desde hace años a la comunidad open-source del Bitcoin y CEO de Yours.org
  65. William Mougayar: autor del bestseller ‘The Business Blockchain’
  66. Kris Marszalek: CEO de Monaco, una tarjeta de crédito basada en criptomonedas
  67. Alan Silbert: fundador y CEO de BitPremier, una tienda de productos de lujo que podían (hasta hace muy poco) pagarse con criptomonedas
  68. Chris Ellis: trabaja en Bitfinex, uno de los exchanges más importantes
  69. Nejc Kodrič: CEO y fundador de Bitstamp, otro de los exchanges con más usuarios
  70. Peter Smith: CEO y cofundador de Blockchain, considerado un experto en el mercado de las criptomonedas
  71. Willy Woo: analista, inversor y escritor en Woobull.com
  72. Joseph Lubin: cofundador de Ethereum y fundador de ConsenSys
  73. Andrew DeSantis: inversor y fundador de BTC Media
  74. Kyle Torpey: escribe sobre criptomonedas, contribuyendo asiduamente con Forbes, Bitcoin Magazine y Crypto Insider
  75. Muneeb Ali: cofundador de Blockstack, ha aparecido en varias Ted Talks hablando sobre criptomonedas

Hemos creado una lista pública en Twitter con las 75 cuentas listadas en este artículo, para que sea más sencillo seguirlas a todas y teniendo toda la actualidad relacionada con criptomonedas en un mismo lugar. Simplemente tienes que hacer click en este enlace y seguirla.

Aceptamos sugerencias en los comentarios para hacer que esta lista sea más grande y útil.

En Xataka | Tengo un millón de euros en bitcoins, ¿qué me va a decir Hacienda?

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75 cuentas de Twitter para estar enterado del mundo de las criptomonedas

fue publicada originalmente en

Genbeta

por
Santi Araújo

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Kaso Seiza

Japón ha demostrado que no hace falta ceñirse a lo clásico, ni siquiera ser de carne y hueso, para convertirse en todo un fenómeno de masas. Ahí esa estrella del pop virtual con más de 100.00 temas a las espaldas, Hatsune Miku, que ha llegado a ser telonera de Lady Gaga. Aunque no hace falta abonarse a las síntesis de voz y los hologramas para transgredir abrazando una nueva moda.

Kasotsuka Shojo, «las chicas de la moneda virtual» si traducimos su nombre al español, es un grupo japonés de J-POP creado por Cinderella Academy y formado por ocho mujeres en el que cada una de ellas representa una de popular criptomoneda. La líder del octeto, Rara Naruse, es la encarnación de Bitcoin Cash. El resto de componentes representan a Bitcoin, Ethereum, NEO, MonaCoin, Cardano, NEM y Ripple. La fiebre por las cripto rizando el rizo.

«Las criptomonedas no son solo especulación»

El pasado viernes, en su debut, el grupo japonés apareció con los atuendos que las han convertido en todo un fenómeno: trajes de sirvienta francesa, el modelo más habitual en mangas y animes japoneses, y máscaras al estilo de las de lucha libre confeccionadas con los colores y el logo de las monedas que representan.

Sus motivaciones son claras: «Queremos promover la idea a través del entretenimiento de que las monedas virtuales no son solo una herramienta para la especulación, sino que son una tecnología maravillosa que moldeará el futuro». Aunque su intención aboga más por la divulgación que por la promoción con ánimo de lucro. «No fomentamos la especulación o la inversión», aclaran.

Pretende divulgar el mundo de las criptomonedas más allá del ánimo de lucro

La canción con la que se presentaron en su país, uno de los criptomercados más grandes y activos, lleva por título La Luna y las monedas virtuales y yo y es poco más que una enumeración de advertencias de seguridad cantadas y bailadas. «¡Ten cuidado con tu contraseña! ¡No uses la misma!», dice una de sus estrofas.

Por supuesto, las entradas para los conciertos de Kasotsuka Shojo así como su merchandising se adquieren con criptomonedas. Y el sueldo de las integrantes, siguiendo la lógica de la virtudes que ellas mismas prodigan, también renuncia a las monedas fiduciarias. El fenómeno de las divisas digitales ha alcanzado, sin duda, límites insospechados.

En Genbeta | Corea del Sur anuncia un proyecto de ley para prohibir la compraventa de criptomonedas en las casas de cambio

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Este grupo de J-POP canta las virtudes de Bitcoin, Ethereum o Ripple dando ejemplo: cobran en criptomonedas

fue publicada originalmente en

Genbeta

por
Toni Castillo

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Bitcoin 2007769 1920 15

Tal y como informa El Confidencial, más de una decena de afectados han comenzado a denunciar «lenta y sigilosamente» al fondo de inversión Bitcoin Investors Trust, administrado por Miguel Juan Pavón Besalú.

Dichos inversores afirman haber sido estafados, ya que no pueden recuperar sus activos. Uno de los afectados (cuyas siglas son «A.L.») asegura que comenzó a hacer negocios con Pavón en 2015, momento en el que le habló de una de sus compañías: ATMs Bitcoin Exchange.

Window Y 20 Miquel J Pavon Besalu Linkedin

Prometían desarrollar cajeros para compraventa de Bitcoins

Además de invertir en criptomonedas, se apuntaba la intención de desarrollar la instalación de una red de cajeros automáticos en los que poder adquirir y vender criptodivisas.

Los tres denunciantes que han hablado con El Confidencial declaran que llevan «mucho tiempo sin recibir los beneficios firmados, cuando en el contrato se especifica que serían liquidados semanalmente».

En total, estos tres denunciantes reclaman 4,6 millones de euros, que equivalen a 3.000 LiteCoins (LTC), 1.200 Ethereums (ETH) y 228,8 Bitcoins (BTC). Obviamente, la gran volatilidad de este mercado hará que su valor aumente o disminuya en los próximos días / semanas.

En total reclaman 3.000 LiteCoins, 1.200 Ethereums y 228,8 Bitcoins.

Los acusados afirman que Pavón Besalú se está aprovechando de la fiebre de las criptomonedas para hacer negocio, utilizando términos como «fondos de inversión», «holding» o «trust» a modo de engaño. Por si fuera poco, aseguran que no puede actuar como un fondo, ya que no existe ningún tipo de alta en la Comisión Nacional del Mercado de Valores.

Por su parte, Pavón Besalú se escuda afirmando que «no se puede culpar a una empresa de tu ignorancia financiera», en referencia a que la legislación española indica que los fondos de inversión sólo pueden invertir en activos financieros (y las criptomonedas no lo son a día de hoy).

bitcoin cajero

Declara que en un primer momento no existía ninguna empresa, y la gente le «prestaba dinero para compraventa de Bitcoins y se pagaba un interés semanal». Dice que «el problema» llegó cuando comenzó a entrar «mucho, mucho» dinero, y fue cuando decidió montar la SL y desarrollar un cajero automático en el que poder comprar y vender Bitcoins.

Tendremos que esperar a ver cómo se desenvuelven todas estas denuncias para conocer qué ha ocurrido, pero estamos ante una de las primeras denuncias relacionadas con el Bitcoin en España. Vuelve a reiterarse que hay muchas personas queriendo invertir en criptomonedas, pero hay que estudiar muy bien la situación antes de lanzarse a ello.

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Denuncian a un empresario español de estafar 4,6 millones de euros en criptomonedas

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Genbeta

por
Santi Araújo

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NOTICIA

Firefox

Firefox Quantum hizo que muchos usuarios de Chrome y otros navegadores dieran el salto a la nueva propuesta de Mozilla. La compañía sigue haciendo avances para mejorar la experiencia, y Tab Warming es la mejor prueba de ello.

Normalmente, los usuarios se quejan de la gran cantidad de recursos que utiliza un navegador. Las páginas son cada vez más sofisticadas y tener varias pestañas abiertas hace que el consumo se dispare. Por este motivo, los desarrolladores llevan años buscando maneras de mejorar la experiencia sin reducir la cantidad de páginas que puedas tener abiertas simultáneamente.

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g.src = («https:» == document.location.protocol ? «https://» : «http://») + «giphy.com/static/js/widgets/embed.js»;var s = document.getElementsByTagName(«script»)[0]; s.parentNode.insertBefore(g, s);
GIF animado

Qué es Tab Warming y cómo podemos activarlo

Tab Warming es una de las funcionalidades más prometedoras de Firefox. Aunque (como hemos podido comprobar con Quantum) Firefox ya hace una buena gestión de los recursos, existen ciertas páginas web que cuentan con imágenes SVG o códigos CSS muy pesados que al cambiar a ellas hacen que el equipo se ralentice considerablemente.

Tal y como explica Mike Conley, uno de los ingenieros de Firefox que trabajó en el desarrollo de Tab Warming, el navegador es capaz de analizar los movimientos del ratón del usuarios y comenzará a «pintar» el contenido de una pestaña cada vez que coloquemos el cursor encima de ella.

Esto sucederá incluso antes de hacer click, así que cuando decidamos pasar de una pestaña a otra lo hará de una manera mucho más fluida. Conely explica su funcionamiento de la siguiente manera:

«Estos preciosos milisegundos se utilizan para renderizar y cargar la página. Así, cuando se hace el click, la pestaña está lista y esperando por ti».

Tab Warming ya está disponible en la versión Nightly (en fase de pruebas) del navegador. Una vez que la hayamos descargado, tendremos que ir a las opciones de configuración avanzadas escribiendo el siguiente enlace en la barra de direcciones:

  • about:config?filter=browser.tabs.remote.warmup.enabled

Firefoxtabwarming

Una vez que lo hayamos marcado como «true» (verdadero), simplemente tendremos que cerrar y volver a abrir el navegador para que se apliquen los cambios.

Si las pruebas son satisfactorias, seguramente integrarán esta funcionalidad en todas las versiones de Firefox. De momento tenemos la oportunidad de probarla desde la versión de desarrollo y ayudar a reportar posibles errores que vayan surgiendo.

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Firefox lanza nueva funcionalidad para aligerar la carga en webs pesadas

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Genbeta

por
Santi Araújo

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