Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Post Type Selectors
post
Hirdetés

Közlekedés

Napjainkban, amikor a rövidített kiadások uralkodnak, a digitális világban a kompakt videós tartalmak meteorszerű felemelkedésének tanúi vagyunk. Az olyan platformok, mint a TikTok és az Instagram Reels modern kori propaganda felületekké váltak, ahol alkotók és márkák versengenek a digitális torta egy-egy kisebb vagy nagyobb szeletéért. Egy ember naponta átlagosan 90 méter mobilos tartalmat görget át. Ez a Szabadság-szobor magassága lenne, a fáklya nélkül.
Egy olyan korban, amikor az átlagos emberi figyelem rövidebb, mint egy aranyhalé, és mindössze nyolc másodpercig tart, a tartalomkészítés világa szeizmikus változáson ment keresztül. Az olyan platformok, mint a TikTok, nem csupán kihasználják ezt a trendet, hanem újradefiniálták a médiafogyasztás módjait is.
A hagyományos közösségi médiával szemben meggyőző alternatívát kínáló decentralizált hálózatok az elosztott főkönyvi technológiák kihasználásával bizalmat és átláthatóságot biztosítanak az online interakciókban, ahol az adatok több, a felhasználók által ellenőrzött csomóponton keresztül tárolódnak. Az ilyen közösségek ezeket a rendszereket arra használják, hogy lehetőséget biztosítsanak a magánjellegű, cenzúramentes kommunikációra, és a felhasználóknak nagyobb ellenőrzést biztosítsanak személyes adataik felett.
Az új uniós kibervédelmi irányelv, a NIS2 számos szervezet számára támaszt új követelményeket több különféle területen. Nehéz eligazodni, kinek milyen teendői vannak, mely rendszereket és folyamatokat kell átvizsgálni, és milyen fejlesztéseket muszáj véghezvinni a megfeleléshez.
A geopolitikai változások miatt célszerű Európát és Ázsiát új tengeralatti internetkábelekkel összekötni. Minél több irányból érkezik a végpontokra az adat, annál biztonságosabb a globális internetforgalom. Az évtized végére kiépülhet egy, az Északi-sarkvidéken keresztülvezető új kábelrendszer.
A generatív mesterséges intelligencia, melyet olyan korszerű modellek hajtanak, mint a GPT és a Claude az innováció és az átalakulás új korszakát nyitotta meg. Ezek az MI-rendszerek figyelemre méltó képességgel rendelkeznek az emberhez hasonló szövegek generálására, forradalmasítva a különböző iparágakat a tartalomkészítéstől a virtuális asszisztensekig. Azonban, mint minden úttörő technológiánál, itt is vannak mélyreható kérdések, melyek figyelmet követelnek. A nyílt forráskód és zárt rendszer dilemmája és a centralizáció vs. decentralizáció problémája.
A garázs-startup fogalma a Szilícium-völgyi kultúrából származik. Arra utal, hogy a világ néhány, ma már legsikeresebb és legikonikusabb technológiai vállalatának első központja kezdetben innen indult. Eme startupok közé olyan cégek tartoznak, mint az Apple, az Amazon, a Microsoft, a Hewlett-Packard és a Google. A garázsok nem csak a világ leghíresebb techcégeinek eredetmítoszának a részét képezik. Rengeteg más ismert, nem technológiai vállalkozás is hasonló típusú, pókoktól hemzsegő fészerekre vezethető vissza, köztük olyan cégek, mint a Mattel és a Harley Davidson is.
Magyarország első országos reprezentatív produktivitás kutatása egyebek közt arra keresett választ, hogy a hazai fehérgalléros dolgozók napi munkavégzését milyen olyan tényezők hátráltatják, amelyek akár kiégéshez is vezethetnek.
A mesterséges intelligencia és az automatizálás térhódítása forradalmasítja a munkavégzést a különböző ágazatokban. A korábban kézzel végzett feladatokat ma már robotizálják, ami a hatékonyság és a termelékenység növekedéséhez vezet. Az MI-val működő rendszerek képesek adatokat elemezni, előrejelzéseket készíteni, és akár összetett feladatokat is elvégezhetnek, átalakítva ezzel olyan iparágakat, mint a gyártás, az egészségügy, a pénzügy és a közlekedés.
Az oktatásban egyre szélesebb körben használják a mesterséges intelligenciát, de a tudás és a stratégia hiánya jelentős akadálya annak, hogy a jó gyakorlatok beépüljenek az iskolák mindennapi működésébe, ezért a Microsoft képzéssel és online tananyaggal segíti az intézményvezetőket és a tanárokat az MI nyújtotta előnyök jobb kihasználásában.
Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
Nem meglepő: nő a kínai mesterségesintelligencia-kutatók száma, és az utóbbi években egyre kisebb az elvándorlás is. Az ország drámai mértékben bővíti a szektort, öles léptekkel igyekszik utolérni az Egyesült Államokat.
PODCAST

ICT Global News

VIDEOGALÉRIA
FOTÓGALÉRIA

Legnépszerűbb cikkek