human

Nadie puede prescindir de los automatismos en la percepción y el pensamiento: es imposible reflexionar sobre cada situación, reconstruir sus orígenes, discernir el significado genuino de las cosas y los fenómenos y luego producir una respuesta completamente original y nueva.
Para una rápida evaluación y reacción ante cualquier cosa, nuestra conciencia alberga estereotipos sociales.
Los estereotipos representan un determinado conocimiento desarrollado en la cultura y la sociedad que no requiere verificación ni prueba.
Están destinados a afirmar la obviedad de lo que está sucediendo.

<t-97/><t-98/>#bitcoin #human
30M en Bitcoin perdidos — No hackeo, solo error humano 💥
No lo podrás creer.
📉 3,520 $BTC — valorados en más de $330 millones — desaparecieron de una billetera fría en EE. UU.
No hubo violación de código.
No fue un fallo de intercambio.
No hay “hackeo” como lo conoces.
Esto fue un juego de ingeniería social—directamente de un thriller cibernético.
Y funcionó.
🧩 Lo que realmente sucedió:
Los atacantes no rompieron el código—rompieron la confianza.
Durante varias semanas, los estafadores se hicieron pasar por proveedores de servicios legítimos, ganando lentamente la confianza de la víctima.

Polygon Labs ha planeado asociarse con otras empresas de Web3 y blockchain para desarrollar un mecanismo de identificación menos invasivo. Las verificaciones actuales de huellas dactilares y golpes han planteado dudas sobre posibles violaciones y ataques a la privacidad. La nueva tecnología, si se desarrolla con éxito, podrá resolver este problema particular. El Human Institute reveló planes para utilizar la tecnología de reconocimiento de la palma de la mano para presentar Proof of Humanity en colaboración con Animoca Brands y Polygon Labs. Afirma que se trata de una aplicación para teléfonos inteligentes fácilmente disponible que proporciona una forma menos intrusiva de verificación de identidad que técnicas como los escaneos de iris de Worldcoin. La solución de reconocimiento de la palma de la mano de Humanity Protocol atenderá en gran medida a la verificación de identidad Web3. Además de brindar al equipo orientación sobre las mejores prácticas de Web3 y una valiosa expansión del ecosistema, Animoca Brands también ha contribuido con su conocimiento de los derechos de propiedad intelectual. El protocolo también utiliza Polygon CDK, lo que aumenta aún más su eficiencia y escalabilidad. Los datos recopilados mediante la verificación son la principal preocupación para muchos El desarrollo de la tecnología de reconocimiento basada en la palma de la mano llega en un momento en que la tecnología de verificación basada en el iris o la huella digital está recibiendo una reacción global. Los datos que se recopilan mediante la verificación del iris y la verificación de huellas digitales ponen en riesgo mucha información del usuario. Los datos vinculados con el iris y las huellas digitales pueden usarse para múltiples malas prácticas, en caso de que se produzca un hackeo o una infracción. Recientemente, Worldcoin, respaldada por Sam-Altman, enfrentó problemas en Hong Kong por posibles riesgos de privacidad. El enfoque principal de la investigación fue el servicio de verificación de iris de Worldcoin. Debido a que los datos biométricos son únicos, distintos e inmutables, generalmente se consideran datos personales sensibles. Los futuros sistemas biométricos tendrán capacidades de autoaprendizaje En la actualidad, la mayoría de los sistemas biométricos, como las verificaciones del iris, la detección de la palma de la mano e incluso el reconocimiento de huellas dactilares, tienen un problema importante. No constituyen factores como el envejecimiento y el cambio o alteración en una parte específica del cuerpo. Sin embargo, el desarrollo de la tecnología Web3 y la IA ayudará a que el proceso de identificación sea autosuficiente en el futuro. La investigación publicada en ResearchGate afirma que el futuro reconocimiento biométrico requerirá un nuevo algoritmo que sea más autoaprendizaje, humanizado y basado en informática bioinspirada. Además, la implementación de procedimientos de traslación, rotación e invariantes de escala depende de una detección automática sofisticada. Debido a que sólo emplea una pequeña cantidad de niveles de resolución intermedia bien elegidos para la comparación, es menos susceptible al ruido y errores de cuantificación y más eficiente desde el punto de vista computacional. Para un reconocimiento rápido y confiable, el algoritmo debe ser lo suficientemente inteligente como para reconocer similitudes entre las características extraídas del conjunto de datos de entrenamiento.#Polygon #human #Update