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數位時代

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創刊於 1999 年 7 月,是台灣第一個以網路和科技為報導核心的媒體。長期聚焦全球、中國及台灣等地最新的科技、網路、綠能、數位行銷、品牌等議題的動態及趨勢。

美國參議院投票推翻 2016 年 FCC 法案,用戶網路瀏覽紀錄隱私可能不保

作者 |發布日期 2017 年 03 月 27 日 7:04 |
分類 網路 , 資訊安全

總統與執政團隊換人做之後,科技資訊產業終於受到第一個政策易改影響。美國參議院前日投票推翻了先前的資訊法條,網路服務提供者(Internet Service Provider,簡稱 ISP)過去得獲得使用者允許才能進一步分享的用戶網路瀏覽歷史紀錄,現在可以直接自由使用。

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GitHub 開放員工用公司資源開發個人專案,還保證不搶走智慧財產權

作者 |發布日期 2017 年 03 月 23 日 8:56 |
分類 人力資源 , 網路 , 軟體、系統

開源程式碼平台 GitHub 22 日宣布「平衡員工智慧財產權同意書(Balanced Employee IP Agreement,BEIPA)」,鼓勵員工在空閒時間開發個人專案,就算使用公司設備,也不用擔心因該專案的智慧財產權(IP)和公司引起糾紛;只要這項專案不屬於 GitHub 現有或預期推出的產品和服務,員工即可保有該專案的智慧財產權。 繼續閱讀..

Google 新園區下月動工,未來你也可以跟 Google 員工一起吃午餐

作者 |發布日期 2017 年 03 月 22 日 8:16 |
分類 Google , 人力資源 , 科技趣聞

今年 4 月,Google 及 Apple 兩家科技巨頭都將迎來全新的辦公空間,除了 Apple 即將啟用有「飛船」外觀的新總部,同時 Google 也將正式動工位於山景城總部的第二個園區,除了建築外觀也很有特色,與其他公司園區最大的不同是,Google 的新園區將對一般大眾開放。 繼續閱讀..

慶祝圓周率日!Google 雲端做出可算出 7,500 億位數的 API 和趣味 demo,讓你看見、聽見 π

作者 |發布日期 2017 年 03 月 16 日 0:30 |
分類 app , Google , 科技趣聞

Google 雲端平台為了慶祝「圓周率日」(π Day),特別做了可算出 7,500 億位數圓周率的 API,並用一系列有趣的 Demo 展示該成果,包含視覺化、音樂化和語音問答等。不過 Google 也開玩笑說,該專案純粹是為了有趣,不提供任何 SLA(服務層級協議),隨時可能關閉。 繼續閱讀..

Google 又自己設計了一顆晶片,這次是為了安全

作者 |發布日期 2017 年 03 月 11 日 12:00 |
分類 Google , 晶片 , 雲端

為了提高機器學習的效能,Goolge 2016 年 5 月在 Google I/O 上宣布自行打造了機器學習處理器 TPU(Tensor Processing Unit);而在美國時間 9 日的 Google Cloud Next 雲端大會上,Google 再宣布,為了雲端平台的安全性,他們自己設計了名為 Titan 的安全晶片。 繼續閱讀..

Amazon Echo 捲入的謀殺案出現重大轉折!被告同意警方檢視 Echo 中的資料

作者 |發布日期 2017 年 03 月 09 日 8:30 |
分類 物聯網 , 網路

去年底,美國一台位於命案現場中的 Amazon Echo,因為可能錄下案發時的關鍵證據,調查單位向 Amazon 提出 Echo 內的資料授權需求遭到拒絕,過程中還引發了一連串隱私、執法之間的爭議。本周案情有了重大轉折,案件嫌疑人 James Bates 表示願意提供 Echo 中的關鍵資料。 繼續閱讀..

隱藏版內容?《紐約時報》開始將記者 Twitter 評論印在紙本報紙上

作者 |發布日期 2017 年 03 月 08 日 6:25 |
分類 數位內容 , 社群 , 網路

《紐約時報》近來積極數位化轉型,隨著新任總統川普的「Twitter 治國」現象持續擴張,這個今年已經 165 歲、與川普關係緊張的老牌媒體,最近注意到了自家記者有趣的 Twitter 內容,甚至還將報紙改版,將線上的 Twitter「印」在線下的紙本報紙上。 繼續閱讀..

微軟開發出一款會寫程式的人工智慧「DeepCoder」!不過現在只能寫 5 行,而且還要靠「剪下貼上」

作者 |發布日期 2017 年 03 月 01 日 8:30 |
分類 人力資源 , 人工智慧 , 自動化

隨著人工智慧的進步,可以被機器取代的工作也越來越多,而這次,輪到軟體工程師了。

微軟研究院和劍橋大學研究人員開發出一套可自己寫程式的人工智慧「DeepCoder」,未來就算不會寫程式,也能也能透過 DeepCoder 打造出符合需求的程式,大幅縮短開發時間和成本。在那個機器人取代人類工作的未來,不論你是勞力型還是知識型工作,恐怕都難以全身而退。

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