Resumen El siguiente trabajo tiene como finalidad explorar la brecha digital de acceso a las tecnologías de la información y el conocimiento (TIC) para el desarrollo de la sociedad de la información y el conocimiento (SIC). Mediante el uso de técnicas de análisis cuantitativas, el objetivo de este esfuerzo fue evidenciar la segregación digital en tres niveles diferentes de análisis. El primer nivel buscó explorar la situación de Uruguay en materia de acceso a la SIC en la región latinoamericana. En el segundo nivel se plantearon las diferencias de acceso a las TIC y otros dispositivos vinculados a la SIC (medios de comunicación tradicionales) en Uruguay, según los diferentes departamentos. Por último, el tercer nivel procuró mostrar estas mismas diferencias en la capital del país, según los distintos barrios. Entre los principales resultados se destaca la existencia de diversos espacios de acceso a las TIC, donde tanto países como regiones se encuentran "excluidos" o "precarizados" tecnológicamente debido a múltiples contingentes territoriales. De acuerdo con los indicadores TIC, la posición de Uruguay en este escenario es una de las mejores; sin embargo, tanto al interior del país, como en Montevideo, se constatan grandes diferencias en el acceso a las TIC que reproducen la segregación digital.
Dispositivos digitales en el hogar: incidencia de las desigualdades y las políticas públicas de acceso partir de un análisis multivariado.Digital devices in households: the influence of inequalities and public access policies based on a multivariate analysis.
Recent models based on attention mechanisms have shown unprecedented performance in the speech recognition domain. These are computational expensive and unnecessarily complex for the keyword spotting task where its main usage is in smallfootprint devices. This work explores the application of the Lambda networks, a framework for capturing long-range interactions, within this spotting task. The proposed architecture is inspired by current state-of-the-art models for keyword spotting built on residual connections. Our main contribution consists on swapping the residual blocks by temporal Lambda layers thus bypassing the expensive computation of attention maps, largely reducing the model complexity. Furthermore, the proposed Lambda network is built upon uni-dimensional convolutions which also dramatically decreases the number of floating point operations performed along the inference stage. This architecture does not only reach state-of-the-art accuracies on the Google Speech Commands dataset, but it is 85% and 65% lighter than its multi headed attention (MHAtt-RNN) and residual convolutional (Res15) counterparts, while being up to 100× faster than them. To the best of our knowledge, this is the first attempt to examine the Lambda framework within the speech domain and therefore, we unravel further research and development of future speech interfaces based on this architecture.
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