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En esta sección encontrarás una recopilación de términos y argot utilizado en el mundo de la informática. Nuestro objetivo es proporcionarte definiciones claras y concisas que te ayudarán a comprender mejor los conceptos técnicos y a mejorar tu conocimiento en el área. Ya seas un principiante o un profesional, esta guía será una herramienta útil para navegar en el fascinante universo de la tecnología.
Listado de términos y definiciones
FPS
Los FPS (frames por segundo) son una medida de cuántas imágenes se muestran en pantalla cada segundo. Imagina que un video es como un libro de dibujos animados, donde cada página es una imagen. Cuantas más páginas pasas por segundo, más suave se ve la animación. En los videojuegos, más FPS significa que la acción se ve más fluida y responde mejor a los controles del jugador, lo que es especialmente importante en juegos rápidos y competitivos.
Stem
STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) es una palabra en inglés que se usa para hablar de las cuatro áreas más importantes en los estudios: Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. En los últimos años, se ha empezado a hablar sobre STEM porque cada vez hay más trabajos que requieren especialistas de estos campos. La idea principal es la de ayudar a los estudiantes a aprender a pensar de manera crítica, resolver problemas, ser creativos, innovadores, investigar, trabajar en equipo y liderar.
Tearing
El tearing es un fenómeno visual visible en videojuegos o vídeos donde la pantalla muestra partes de múltiples fotogramas al mismo tiempo. Esto ocurre cuando la tasa de actualización (Hz) del monitor y la tasa de fotogramas de la tarjeta gráfica (GPU) no están sincronizadas. El resultado es una imagen desalineada, especialmente notable durante escenas con movimientos rápidos. Para mitigar este problema, se utilizan tecnologías como V-Sync, G-Sync y FreeSync, que sincronizan la tasa de fotogramas de la GPU con la tasa de actualización del monitor.
NPU
La NPU (Neural Processing Unit) es un tipo de procesador integrado en el chip conjuntamente con la CPU y la GPU destinado a tareas relacionadas con la inteligencia artificial. Al estar optimizada para este tipo de operaciones, la NPU libera al resto de componentes de cargas de trabajo que requieren IA y aprendizaje automático, consiguiendo un menor consumo, mejorando la autonomía y agilizando los procesos generados con este tipo de software. Así pues, los dispositivos que cuentan con esta tecnología se presentan como herramientas adecuadas para procesar con rapidez grandes cantidades de información y llevar a cabo funciones de Machine Learning y Deep Learning, sin olvidar tareas más sencillas, dentro del propio dispositivo, sin necesidad de enviar datos a la nube.