No con cualquier salsa. Significado, origen, ejemplos del uso de unidades fraseológicas.

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Sin salsa

Proverbios y refranes

fraseologismo: No con cualquier salsa.

Significado: Sin explicación, sin persuasión.

Origen: ¿Con qué frecuencia tenemos que usar salsa u otros condimentos? No tan a menudo, pero no sin él. Pero los chefs experimentados son muy conscientes de que la salsa es una especie de varita mágica en los casos en que el plato, al parecer, se echa a perder irremediablemente. Pero no, ¡sazonado con salsa y se puede servir! Se lo tragarán por una buena acción, ¡y también dirán gracias! Pero si la salsa ya no ayuda, bueno, lo siento ... Así que nos esforzamos por alejarnos de algunos casos, porque no son interesantes ni rentables.

Fraseología aleatoria:

Helen había comido en exceso.

Significado:

Ha perdido la cabeza, se comporta como un anormal, loco (más o menos simple).

Origen:

El beleño es una planta herbácea venenosa con un olor desagradable embriagador. Una persona que comió bayas de beleño por error pierde la cabeza por un tiempo.

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A principios de 2014, Movidius presentó Myriad-1, su primer procesador visual (VPU - Unidad de procesamiento de visión en la terminología de la empresa). Google utilizó este chip en el teléfono inteligente Project Tango, que despertó gran interés público. Ahora Movidius ha presentado su nueva generación VPU Myriad-2, que aparecerá en productos comerciales el próximo año.

Si bien Myriad-1 se diseñó con el objetivo de poner las capacidades de VPU en manos de los desarrolladores lo antes posible, el objetivo principal de Myriad-2 es mejorar el rendimiento sin sacrificar la eficiencia energética. Vale la pena señalar que el nuevo chip es compatible con versiones anteriores de Myriad-1, por lo que cualquier código existente se ejecutará en él sin modificaciones, pero mucho más rápido gracias a una serie de optimizaciones profundas de hardware de Movidius.

La VPU de segunda generación de Movidius usa una mezcla de hardware de función fija y bloques programables, mientras que la primera generación se basó completamente en bloques programables. Está claro que los pequeños bloques simples que realizan ciertas funciones pueden aumentar significativamente el rendimiento sin aumentar el consumo de energía. A su vez, los bloques programables más complejos suelen ser menos efectivos para resolver problemas simples.

La compañía señala que Myriad-2 recibió 12 núcleos principales, mientras que el chip de la generación anterior incluía 8 núcleos. Además del aumento en el número de unidades, su frecuencia de operación se ha más que triplicado: de 180 MHz a 600 MHz. El rendimiento de cómputo total del chip alcanza los 2 Teraflops (una cifra muy teórica, teniendo en cuenta el funcionamiento de bloques con funcionalidad fija), mientras que el consumo de energía es de solo 500 mW, por lo que Myriad-2 puede usarse en dispositivos móviles.

Puede usar el poder del chip Myriad 2 usando la API abierta OpenCL. Tal y como señala el fabricante, la principal tarea de la VPU es conseguir que los dispositivos móviles tomen fotos con una calidad cercana a las cámaras réflex. Es imposible utilizar una gran matriz y lentes masivos en dispositivos móviles, por lo que todo esto debería ser reemplazado por tecnologías de fotografía computacional.

El desafío es reconstruir la información visual utilizando algoritmos y datos adicionales (multifotograma, segunda cámara, estadísticas, etc.). Hay millones de píxeles en cada cuadro, por lo que necesita mucha potencia informática para procesar los datos. Sin embargo, cuando se trata de dispositivos móviles, también debe pensar en el consumo de energía.

Otros usos para Myriad 2 podrían incluir escaneo 3D, modelado 3D, reconstrucción 3D, etc. No en vano, Google ha usado un chip de este tipo en su teléfono inteligente Tango visual. Por ejemplo, dichos teléfonos inteligentes podrán proporcionar mediciones precisas de los objetos circundantes en función de fotografías, lo que puede ser útil al comprar muebles. Las VPU también se pueden usar en otros sistemas donde las tecnologías de procesamiento visual son importantes: vigilancia, seguridad de automóviles, robótica y entretenimiento, es decir, donde haya cámaras.

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