Apple จะลงทุนหนึ่งพันล้านเหรียญเพื่อเปิดแคมปัสที่จะจ้างพนักงานสามพันคนใน North Carolina

 

David Paul Morris | Bloomberg | Getty Images

Apple วางแผนที่จะเปิดแคมปัสแห่งใหม่ในเขต Raleigh, NC โดยมีพนักงาน 3,000 คนที่ทำงานเกี่ยวกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และเทคโนโลยีอื่น ๆ บริษัท จะใช้จ่ายมากกว่า 1 พันล้านเหรียญในแคมปัสนี้ เพิ่มเติมจากแผนก่อนหน้านี้ที่จะเปิดแคมปัสที่ลงทุนไป 1 พันล้านเหรียญใน Austin, TX ปีหน้า แคมปัส NC จะตั้งอยู่ในพื้นที่สามเหลี่ยมการวิจัย ซึ่งหมายถึงมันอยู่ใกล้กับ  North Carolina State University, Duke University, และ University of North Carolina at Chapel Hill ความเคลื่อนไหวดังกล่าวเกิดขึ้นในขณะที่ บริษัทเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น Oracle, Google และ Amazon ขยายตัวออกไปนอกพื้นที่ San Francisco Bay เพื่อเข้าถึงกลุ่มคนที่มีความสามารถได้มากขึ้น ในพื้นที่ที่มีค่าครองชีพที่ต่ำกว่า ในขณะเดียวกัน Apple ประกาศว่าจะเพิ่มตำแหน่งงาน 20,000 ตำแหน่งทั่วประเทศในอีก 5 ปีข้างหน้าในเมืองต่าง ๆ เช่น San Diego, Culver City, Boulder, และ Seattle.

อ่านข่าวเต็มได้ที่: CNBC

เมืองไหน (ในอเมริกา) เหมาะกับงานด้านเทคที่สุด

Photo: Getty Images

เครือข่ายโซเชียลของคนทำงาน Blind ได้สำรวจผู้ใช้ 1,085 ราย จากบริษั เทคโนโลยีใน Austin, Chicago, New York City (NYC), San Francisco Bay Area, และ Seattle เพื่อหาว่าเมืองใดที่พวกเขาคิดว่าปฏิบัติต่อคนทำงานด้านเทคโนโลยีได้ดีที่สุด แม้ว่าผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่ในแต่ละเมือง จะให้คะแนนเมืองนั้นสูงในหมวดหมู่ส่วนใหญ่ แต่ก็มีความแตกต่างกันให้เห็นได้ Austin ได้รับการจัดอันดับให้เป็นเมืองอันดับต้น ๆ ที่รัฐบาลท้องถิ่นช่วยให้พนักงานเทคโนโลยีและ บริษัทต่าง ๆ ประสบความสำเร็จ NYC ได้รับการจัดอันดับสูงสุดในฐานะสถานที่ที่เพื่อนร่วมงานเทคโนโลยีสามารถพบปะสังสรรค์ได้ ในขณะที่ผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าพวกเขาเห็นว่า San Francisco Bay Area มีโอกาสในการทำงานด้านเทคโนโลยีมากที่สุด

อ่านข่าวเต็มได้ที่: IEEE Spectrum

นักวิจัยเตือนให้เซ็ตค่า iPhone เพื่อแก้บั๊กที่มีมายาวนาน

Photo by David Švihovec on Unsplash

ผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถใช้ประโยชน์จากข้อผิดพลาดในคุณลักษณะ AirDrop ของ iPhone และ MacBooks เพื่อเข้าถึงอีเมลและหมายเลขโทรศัพท์ของเจ้าของตามการศึกษาของนักวิจัยจาก Technical University of Darmstadt (TU Darmstadt) ของเยอรมนี AirDrop ช่วยให้ผู้ใช้สามารถช้งานทั้ง Bluetooth และ Wi-Fi เพื่อค้นหาอุปกรณ์ Apple ที่อยู่ใกล้เคียงและแชร์เอกสารและไฟล์อื่น ๆ ระหว่างกันได้ อย่างไรก็ตามคนแปลกหน้าที่อยู่ในระยะของอุปกรณ์ดังกล่าว สามารถดึงอีเมลและหมายเลขโทรศัพท์ได้เมื่อผู้ใช้เปิด AirDrop เนื่องจากฟังก์ชันจะตรวจสอบข้อมูลดังกล่าวกับสมุดที่อยู่ของผู้ใช้รายอื่นในระหว่างกระบวนการตรวจสอบสิทธิ์ นักวิจัยกล่าวว่าพวกเขาแจ้งเตือน Apple ถึงช่องโหว่เมื่อเกือบสองปีที่แล้ว แต่ บริษัท "ไม่ได้รับทราบปัญหาหรือระบุว่าพวกเขากำลังดำเนินการแก้ไขปัญหา" พวกเขาแนะนำให้ผู้ใช้ปิดใช้งาน AirDrop และไม่เปิดเมนูแชร์ และเปิดใช้งานฟังก์ชันเมื่อจำเป็นต้องแชร์ไฟล์เท่านั้นจากนั้นปิดใช้งานเมื่อเสร็จสิ้น

อ่านข่าวเต็มได้ที่: USA Today

สมาร์ตโฟนที่มีระบบแจ้งเตือนฉุกเฉิน

ภาพจาก ACM

นักวิจัยด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก University of Alabama at Birmingham (UAB) และ Jacksonville State University ได้พัฒนาและทดสอบระบบสมาร์ทโฟนที่ใช้บลูทูธ เพื่อเผยแพร่การแจ้งเตือนเหตุฉุกเฉินในในเมือง InSight เป็นสัญญาณเตือนที่สามารถติดตั้งได้อย่างง่ายดายในราคาที่ต่ำ ซึ่งสามารถตรวจจับเมื่อผู้ใช้เข้าใกล้สถานที่ที่เป็นอันตราย ระบบใช้แอปพลิเคชันมือถือ บีคอน และเซิร์ฟเวอร์แบ็กเอนด์ เพื่อคำนวณและกระจายสัญญาณไปให้ผู้รับได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต Ragib Hasan ของ UAB กล่าวว่า "ระบบของเรา InSight สามารถทำงานได้ในช่วงที่เกิดภัยพิบัติแม้ในสภาวะที่ไม่มีไฟ ระบบระบุตำแหน่งบนพื้นโลก  และเครือข่ายโทรศัพท์ เพื่อกระจายการแจ้งเตือนและช่วยชีวิต"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Alabama at Birmingham

AI ติดตามการพัฒนาของทฤษฎีสมคบคิดเกี่ยวกับ COVID-19 บนโซเชียลมีเดียได้อย่างแม่นยำ

ภาพแสดงการเปลี่ยนแปลงของความสำคัญของคำจาการทวีตที่เเกี่ยวกับทฤษฎีสมคบคิดเกี่ยวกับ Bill และ Melinda Gates ภาพจาก Los Alamos National Laboratory News

นักวิทยาศาสตร์จาก Los Alamos National Laboratory (LANL) ของกระทรวงพลังงานสหรัฐอเมริกาได้พัฒนาโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือ ML ที่ระบุทฤษฎีสมคบคิดที่เกี่ยวข้องกับ Covid -19 บนโซเชียลมีเดียได้อย่างแม่นยำ และสร้างตัวแบบการวิวัฒนาการของพวกมัน ทีมงานใช้ข้อมูล Twitter ที่เปิดเผยต่อสาธารณะและไม่เปิดเผยตัวตน เพื่ออธิบายหัวข้อทฤษฎีสมคบคิดของ Covid-19 สี่ประเด็น และกำหนดบริบทของแต่ละประเด็นในช่วงห้าเดือนแรกของการระบาด ทีมงานสร้างตัวแบบปัญญาประดิษฐ์แบบ random-forest ที่ระบุว่าทวีตนั้นให้ข้อมูลที่ผิดพลาดเกี่ยวกับ Covid-19 หรือไม่ นักวิทยาศาสตร์ได้เรียนรู้ว่าเทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) สามารถระบุทฤษฎีสมคบคิดไดโดยอัตโนมัติ  ในขณะที่วิธีการสร้างตัวแบบหัวข้อแบบไดนามิกที่ไม่มีผู้สอน สามารถตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงความสำคัญของคำระหว่างหัวข้อต่าง ๆ ในแต่ละทฤษฎีสมคบคิดได้

อ่านข่าวเต็มได้ที่: Los Alamos National Laboratory News