Court Denies Apple's Request To Intervene In Google Search Monopoly Case
法院拒绝苹果公司干预谷歌搜索垄断案的请求作者：Naveen Athrappully，来自《大纪元时报》周日，苹果公司试图干预与谷歌搜索引擎垄断有关的诉讼，但遭到地区法院的驳回，因为一名法官拒绝中止此案的补救程序。早在 2020 年 10 月，美国司法部 (DOJ) 和一个州检察官联盟就对谷歌提起诉讼，指控该科技公司从事反竞争行为。谷歌被指控与浏览器开发商、移动设备制造商和无线运营商建立了独家协议，禁止他们预装竞争对手的搜索引擎。这导致大多数美国设备预装了谷歌搜索，对市场竞争对手产生了负面影响。2024 年 8 月，美国哥伦比亚特区地方法院法官 Amit Mehta 站在原告一边，裁定谷歌违
Doctor Web’s annual virus activity review for 2024
2025 年 1 月 30 日 2024 年，使用 AutoIt 脚本语言创建并作为其他恶意应用程序的一部分分发的恶意程序再次成为最普遍的威胁之一，以使后者更难被检测到。此外，广告软件木马和各种恶意脚本都非常活跃。在电子邮件流量中，恶意脚本也是最常被检测到的。此外，威胁行为者使用垃圾邮件来分发各种木马、网络钓鱼文档和允许执行任意代码的漏洞。广告显示木马、间谍软件木马和不需要的广告软件应用程序是移动设备上最常见的威胁。全年，我们观察到移动银行木马的活动不断增加。此外，我们的病毒实验室在 Google Play 上发现了数百个恶意和不需要的程序。Doctor Web 的互联网分析师注意到网络欺诈者
Mobile Apps May Completely Replace Desktop Versions of Websites in The Future – Denys Malakhov
根据最近的研究，超过三分之一的美国成年人通过移动设备在线购物。然而，绝大多数网站仍然喜欢面向桌面的版本。每个网站是否都需要有移动版本，它们之间应该如何相互关联？我们与专家 Denys Malakhov 讨论了这个问题。Denys Malakhov […]
Nearly 100 countries have acquired cellphone spyware ‘and they’re using it’: Official
国家反情报和安全中心主任 Michael Casey 警告了移动设备的脆弱性。
New protocol measures 5G radiation from phones and base stations
来自 GOLIAT 项目的一组研究人员开发并应用了一种新协议来测量手机辐射暴露，尤其是 5G 辐射。研究人员在三种不同情况下测量了射频电磁场 (RF-EMF) 水平：当移动设备处于飞行模式（非用户）时，当手机通过下载或上传数据进行密集使用时。
How Digital Publishing Platforms Act as a Telescope to Bring the Classroom Closer
您是否注意到望远镜如何扩展人类观察遥远恒星的能力，使浩瀚的宇宙触手可及？就像望远镜一样，在线教育平台拉近了学习者和教师之间的距离。数字出版平台打破了实体教室、时区和能力的界限。虽然移动设备推动了学习的可及性，但先进的工具赋予了 [...] 阅读更多...
Experts discovered surveillance tool EagleMsgSpy used by Chinese law enforcement
中国执法部门使用移动监控工具 EagleMsgSpy 收集 Android 设备数据，Lookout 对此进行了详细介绍。Lookout 威胁实验室的研究人员发现了一种名为 EagleMsgSpy 的监控工具，中国执法部门使用它来监视移动设备。研究人员分析了该恶意软件的多个样本，并获得了从 […] 获得的内部文档
Quantum Computing Could Make Self-Driving Cars More Efficient Than Ever
研究人员表明，量子计算可以通过共享量子信息使无人机等移动设备实现有效协调，即使没有直接通信。肯特大学的一项研究表明，量子信息可能被用于同步无人机和自动驾驶汽车等移动设备的运动。这可能导致更高效的 [...]
Benefits Of Search Engine Optimization For Businesses
搜索引擎优化对企业的好处——信息图 探索搜索引擎优化对企业的变革性好处。SEO 可帮助您的企业增加自然流量，并获得在搜索引擎上获得更高排名的机会。此外，SEO 可提高知名度并为网站带来更多访问者。它还通过快速且适合移动设备的方式增强了用户体验 […] 文章《搜索引擎优化对企业的好处》首先出现在电子学习信息图上。
10 Best Text to Speech Plugins for WordPress (November 2024)
让所有用户都能访问您的 WordPress 网站是必要的。文本转语音 (TTS) 功能是一项关键功能，不仅为有视力障碍的访问者提供服务，还为喜欢通过音频消费内容的访问者提供服务。随着移动设备继续主导网络流量并且多任务处理成为常态，加入高质量的文本转语音功能可以显着增强用户体验 […] 文章 10 个最佳 WordPress 文本转语音插件（2024 年 11 月）首先出现在 Unite.AI 上。
AdaBoost Classifier, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习将权重放在最需要的地方随机森林解释：带有代码示例的可视化指南每个人都会犯错 — 即使是机器学习中最简单的决策树。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略它们，而是会做一些不同的事情：它从这些错误中学习（或适应）以变得更好。与一次生成多棵树的随机森林不同，AdaBoost 从一棵简单的树开始，并识别它错误分类的实例。然后，它构建新的树来修复这些错误，从错误中学习并在每一步中变得更好。在这里，我们将准确说明 AdaBoost 如何进行预测，通过结合有针对性的弱学习者来增强力量，就像将集中锻炼变成全身力量的锻炼程序一样。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Random Forest, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习使用随机树进行复杂的预测决策树分类器说明：带有代码示例的可视化指南，适合初学者决策树是机器学习的一个很好的起点 — — 它们清晰且有意义。但有一个问题：它们在处理新数据时往往效果不佳。预测可能不一致且不可靠，这在您尝试构建有用的东西时是一个真正的问题。这就是随机森林的用武之地。它吸收了决策树的优点，并通过将多棵树组合在一起使它们更好地工作。它已成为许多数据科学家最喜欢的工具，因为它既有效又实用。让我们看看随机森林是如何工作的，以及为什么它可能正是您下一个项目所需要的。现在是时候停止迷失在树木中，看看森林的真面目了 — — 这是您在机器学习中的下一个可靠工具。所有视觉效果：作者使用 Ca
Data Leakage in Preprocessing, Explained: A Visual Guide with Code Examples
数据预处理预处理管道泄漏的 10 种隐秘方式在我教授机器学习的经验中，学生经常会遇到同样的问题：“我的模型表现很好——准确率超过 90%！但是当我将其提交给隐藏数据集进行测试时，它现在不那么好了。哪里出了问题？”这种情况几乎总是指向数据泄漏。当测试数据中的信息在数据准备步骤中潜入（或泄漏）到您的训练数据中时，就会发生数据泄漏。这通常发生在常规数据处理任务中，而您没有注意到。当发生这种情况时，模型会从它不应该看到的测试数据中学习，从而使测试结果具有误导性。让我们看看常见的预处理步骤，看看数据泄漏时究竟会发生什么——希望您可以在自己的项目中避免这些“管道问题”。所有视觉效果：作者使用 Canva
Oversampling and Undersampling, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
数据预处理人工生成和删除数据，以造福大众⛳️ 更多数据预处理，解释：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 · 离散化 ▶ 过采样和欠采样收集每个类别都有完全相同数量的类别需要预测的数据集可能是一个挑战。实际上，事情很少能完美平衡，当你制作分类模型时，这可能是一个问题。当一个模型在这样的数据集上训练时，一个类别比另一个类别有更多的示例，它通常会变得更擅长预测较大的组，而更不擅长预测较小的组。为了解决这个问题，我们可以使用过采样和欠采样等策略——为较小的组创建更多示例或从较大的组中删除一些示例。目前有许多不同的过采样和欠采样方法（名字吓人，如 SMOTE、ADASYN 和 Tomek Lin
Multilayer Perceptron, Explained: A Visual Guide with Mini 2D Dataset
分类算法剖析微型神经网络的数学（带视觉效果）有没有感觉神经网络无处不在？它们出现在新闻中、手机中，甚至出现在社交媒体中。但说实话 — 我们大多数人都不知道它们实际上是如何工作的。所有那些花哨的数学和像“反向传播”这样的奇怪术语？这里有一个想法：如果我们把事情变得非常简单会怎么样？让我们探索多层感知器 (MLP) — 最基本的神经网络类型 — 使用小型网络对简单的 2D 数据集进行分类，只需处理少量数据点。通过清晰的视觉效果和逐步解释，您将看到数学变得生动，确切地观察数字和方程式如何在网络中流动以及学习是如何发生的！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面
Discretization, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
数据预处理将数字分类到箱中的 6 种有趣方法！⛳️ 更多数据预处理说明：· 缺失值插补 · 分类编码 · 数据缩放 ▶ 离散化 · 过度和欠采样（即将推出！）大多数机器学习模型都要求数据为数值——所有对象或分类数据必须首先采用数字格式。但实际上，有时分类数据会派上用场（大多数时候，它对我们人类比对机器更有用）。离散化（或分箱）就是这样做的——将数值数据转换为分类数据！根据您的目标，有多种方法可以对数据进行分类。在这里，我们将使用一个简单的数据集来展示六种不同的分箱方法。从等宽到基于聚类的方法，我们将这些数值扫入一些分类箱中！所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优
Efficient Source-Free Time-Series Adaptation via Parameter Subspace Disentanglement
对个性化和隐私设备应用程序的不断增长的需求凸显了无源无监督域自适应 (SFDA) 方法的重要性，尤其是对于时间序列数据，其中个体差异会产生较大的域偏移。随着传感器嵌入式移动设备变得无处不在，优化 SFDA 方法以提高时间序列环境中的参数利用率和数据样本效率变得至关重要。时间序列中的个性化对于适应个人用户的独特模式和行为至关重要，从而提高预测的相关性和准确性。在此...
