Google은 사용자가 실제로 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 정보를 알고 있습니다. Facebook은 귀하의 귀중한 데이터를 저장하는 유일한 온라인 장소가 아닙니다. 또한 Google 계정에 일부 민감한 데이터가 저장되어 있습니다. Google이 검색 결과 및 광고를 타겟팅하기 위해 사용자를 추적하고 데이터를 수집한다는 사실을 알고 계실 것입니다. 수백만 명의 사용자 사이에서 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제에 대한 우려가 급증하는 것을 확인합니다. Facebook 데이터를 다운로드하는 방법을 이미 보여드렸습니다. 이제 Goo

Cambridge Analytica 논쟁은 Uber, Twitter, Apple, Google 및 마지막으로 가장 중요한 Facebook과 같은 회사를 포함하여 주요 기술 회사와 관련된 일련의 논쟁에서 가장 최근의 센세이션입니다. 완전한 디지털화 시대에 들어서면서 이러한 사건은 기술 기업에 대한 신뢰를 저해할 뿐입니다. 우리는 그들의 서비스와 제품에 익숙하지만, 그것은 우리를 애착, 의존, 취약하게 만들고 착취당하는 느낌을 줍니다. 또한 그러한 사건은 그러한 악용을 확인합니다. 대중적인 은유와 달리 기술 회사는 우리에게 독성 제품

이전에 유포된 정보가 가짜라는 것을 몇 번이고 알게 되었고 이에 대해 전문가들이 나서서 사과했습니다! 이 오류가 사람 때문에 발생했다면 지극히 정상이지만 기술 때문에 혼란이 발생하면 헤드라인이 됩니다! 글쎄요, 이것이 어떻게 가능하며 심지어 이것을 완화하는 것이 이것을 야기하는 것만큼 쉬울까요? 절대 아니다! 피해는 이미 발생했으며 어떤 대가를 치르더라도 되돌릴 수 없습니다! 더욱이 인간과 그들이 개발한 봇은 가짜 뉴스 문제가 그토록 과장된 이유입니다. 그런데 이 모든 것이 어떻게 시작되었을까요? 가짜 뉴스의 역사 예, 이 용

인공지능 기술은 우리가 살고 있는 세상을 변화시킬 수 있는 거대한 힘을 가지고 있습니다. 이 기술로 우리는 안전한 미래를 향해 도약할 준비가 되었습니다. 그러나 전문가들은 인공 지능 및 그 미래와 관련된 특정 추측에 둘러싸여 있습니다. 지금까지 논의는 다가올 미래에 인류, 일자리, 창의성을 대체하는 AI에 국한됐다. 그러나 현재 여러 국제기구와 정부는 AI가 치명적인 자율 무기로 변하고 테러 조직의 손에 넘어갈 가능성을 우려하고 있습니다. AI의 위험성에 대해 이야기하면서 AI 기술을 기반으로 한 자율 무기의 도덕적, 법적 결과가

인터넷을 검색하거나 YouTube에서 비디오를 보거나 온라인 쇼핑을 할 때 우리는 대개 광고의 폭격을 받습니다. 이러한 광고는 Google 맞춤 마케팅의 일부입니다. Google은 모든 서비스와 2백만 개 이상의 Google 외 사이트 및 앱에 이러한 광고를 표시합니다. 이러한 개인화된 광고는 귀하의 온라인 활동에 따라 광고를 제공하는 관심 기반 광고라고도 합니다. 이러한 광고는 웹사이트에 유용할 수 있지만 사용자에게는 매우 성가실 수 있으며 이러한 광고를 삭제하거나 탐색해야 할 수도 있습니다. 그들은 검색 엔진이 검색을 추적하고

Google Play 스토어는 Android 사용자 기반이 온라인에서 사용할 수 있는 가장 큰 애플리케이션 시장입니다. Android에 사전 설치되어 제공되는 몇 가지 앱 중 하나입니다. 무수히 많은 애플리케이션과 전자책이 있는 Google Play 스토어는 Android에서 가장 많이 출시된 애플리케이션 중 하나이기도 합니다. 무료 앱 외에도 일부 서비스를 제공하고 이에 대해 일정 금액을 청구하는 많은 앱이 있습니다. 일부 앱은 한 번에 요금을 청구하지만 일부 앱은 제공하는 요금제에 따라 월별 또는 분기별로 요금을 청구합니다. 이

스마트폰의 등장과 함께 전자상거래는 전통적인 소매점에 비해 상당한 성공을 거두었습니다. 실제 사례는 Amazon입니다. 온라인 전자 상거래 거인은 이미 수익 측면에서 세계 최대 소매 체인 월마트를 추월했습니다. 하지만 온라인 소매에는 고유한 이점이 있지만 원하는 전환율을 충족하는 데 방해가 될 수 있는 몇 가지 문제가 있습니다. 즉, 사이트를 탐색하는 사용자를 유료 고객으로 전환하는 것입니다. 연구 결과, 이 문제의 원인이 감각 한계인 것으로 추론되었습니다. 고객은 개인적으로 만지고 느끼고 보고 평가할 수 있는 것에 의존합니다.

월드 와이드 웹은 모든 종류의 정보에 대한 가장 깊고 방대한 소스입니다. 지식을 쌓고 싶거나, 최신 뉴스를 확인하고 싶거나, 친구들과 어울리고 싶거나, 인터넷 세계에 뛰어들기 위해 필요한 모든 것이 있습니다. 그러나 모든 동전에는 양면이 있듯이 인터넷도 마찬가지입니다. 위에 나열된 요소가 이 동전의 밝은 면이라면 쉽게 사용할 수 있는 폭력적이고 학대적인 콘텐츠, 과도한 노출 및 피싱 사이트는 어두운 면입니다. 성인이 되면 우리는 선과 ​​악을 쉽게 구분할 수 있지만 어린이는 어두운 인터넷 세상에서 어린 시절을 쉽게 잃을 수 있습니

디지털 서비스가 물, 음식 및 쉼터와 같은 세상에서 Google은 주도권을 잡고 스포트라이트를 훔칩니다. 이는 엄청난 서비스와 불가피한 비즈니스 제안 때문입니다. Google의 서비스는 적절하고 안정적이며 빠르지만 무료는 아닙니다. Google에서 우리는 사용자가 아니라 우리의 정체성, 행동, 습관, 선호도 및 개인 정보가 있는 제품이 판매되고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 어떻게 무료입니까? 그리고 어떤 비용으로? 지불해야 할 대가는 확실히 사생활 침해, 보안 위반, 개인 정보 유출 등입니다. 우리가 사용하는 글꼴에서 우리가 방

기술은 의료이든 교육이든 어디에나 존재하며 모든 부서는 기술로 제어되고 개발됩니다. 지난 몇 년 동안 우리의 삶을 더 편리하게 만드는 데 도움이 되는 주요 개혁과 발전이 있었지만 인공 지능과 의학 연구는 기술 측면에서 몇 가지 중요한 변화를 보았습니다. 이 외에도 거의 모든 부문에서 자체 기술 개발이 크게 증가했습니다. 그러나 가장 많이 언급되고 인기 있는 기술에 대해 이야기하는 경우 머리를 굴려 데이터를 분석하고 싶을 수 있습니다. 오늘은 우리의 삶을 더 쉽게 만들기 위해 올해 등장한 가장 인기 있는 기술에 대해 이야기할 것입

기술이 빠르게 발전함에 따라 우리는 복잡한 데이터 네트워크와 막연한 미래를 향하고 있습니다. 한편, 전 세계의 산업계는 빅 데이터, 데이터 마이닝, 머신 러닝과 같은 일부 혁신적인 기술을 채택하여 전면적인 변화를 시도하고 있습니다. 이제 왜 전 세계 모든 비즈니스가 이러한 기술을 채택하기를 열망하는지, 기본 개념은 무엇이며 서로 어떻게 다른지에 대한 질문이 생깁니다. 알아봅시다. 빅 데이터, 데이터 마이닝, 기계 학습과 같은 기술이 필요한 이유는 무엇입니까? 데이터 수요 증가와 경쟁 심화로 인해 각 회사는 이러한 기술을 서비스에

2004년에는 세계에서 가장 인기 있는 소셜 네트워킹 사이트 중 하나인 Orkut이 등장했습니다. Orkut Büyükkökten이라는 Google의 전직 직원이 개발했습니다. Google은 2014년에 Orkut을 보류했지만 전성기에는 Orkut이 상당히 분노했습니다. 전 세계적으로 3억 명의 사용자를 확보했습니다. 현재 1위인 페이스북도 그 명성을 얻기까지 5년이 걸렸습니다. 그러나 악명 높은 Cambridge Analytica 논란으로 인해 #DeleteFacebook 캠페인이 전 세계적으로 주목을 받고 있을 때 Orkut B

머신 러닝과 알고리즘을 핵심으로 하는 빅 데이터는 높은 수요와 뛰어난 기능으로 인해 현재 정점에 있습니다. 빅 데이터 분석 솔루션을 확보하기 위해 여러 회사에서 이 분야의 전문 지식을 요구하고 있습니다. 빅 데이터 문화는 현재 세계를 지배하고 있으며 기업이 예측 모델 및 통계 분석을 기반으로 비즈니스 인텔리전스를 달성하기 위해 노력함에 따라 표준을 설정했습니다. 데이터가 기하급수적으로 생성됨에 따라 빅 데이터, IoT 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 최첨단 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 전문가에 따르면 이러한 기술은 앞으로 모

건축가란? 건물 또는 인프라 프로젝트의 건설을 계획하고 감독하는 사람이라고 말하기 전에 우리와 함께 멋진 비행을 하시길 요청합니다. 우리에게 있어서 건축가는 꿈을 만드는 사람입니다. 금전적 제약으로 인해 1 BHK 플랫에 만족해야 하는지 아니면 일단 대박을 터트린 후 호화로운 침실 10개짜리 빌라로 업그레이드하는지 여부는 중요하지 않습니다. 건축가는 주거에 대한 우리의 꿈을 우리의 집으로 바꾸는 마법의 엘프입니다. 그들은 수많은 도시 규정, 엔지니어링 제한 및 물론 고객의 예산을 염두에 두고 그렇게 합니다. 현장의 모든 사람은 자

우리는 모든 사람이 미안한 것보다 안전한 것이 낫다라는 문구에 익숙하다고 확신합니다. 이 관용구는 전적으로 데이터 스토리지에 의존하는 조직에 가장 적합합니다. 백업 및 중복성은 오늘날 모든 비즈니스의 기본 필수 요소입니다. 두 용어는 비슷하지만 다른 근거에서 작동합니다. 예를 들어 실수로 파일을 삭제한 경우 중복 파일이 RAID 시스템에서도 삭제될 수 있으므로 중복으로 인해 저장되지 않을 수 있습니다. 백업은 완전히 분리된 독립적인 저장 매체에 그대로 남아 있을 수 있지만 모든 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다. 그러나 여전히

최근 인공 지능의 혁신은 세상을 빠르게 변화시키고 있습니다. 자율 주행 자동차에서 이미지 인식, 챗봇에 이르기까지 인공 지능과 그 접근 방식은 가능한 모든 산업을 변화시켰습니다. 이러한 스마트 기술의 효과 및 효율성에 관한 한 일반 대중에게 깊은 인상을 심어주지 못한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 예측 정리에 기반한 기계 학습은 아마도 오늘날 모든 산업에 도움이 될 것입니다. 그렇다면 의료는 왜 안 될까요? 아는 사람은 많지 않겠지만 기계 학습은 의료 영상, MRI, 병리학, 맞춤 치료 식별, 약물 수정, 방사선학 및 전자 건강 기

컴퓨터는 삶을 더 쉽게 만들었지만 모든 것에는 이상한 점이 있습니다. 기술이 발전함에 따라 위협은 더욱 강력해지고 만연해졌습니다. 현재 맬웨어의 위험은 10억 개의 목표 적중률로 정점에 도달했습니다. 기계의 오작동에서 금전적 손실에 이르기까지 맬웨어는 의도적으로 제 역할을 해왔습니다. 하지만 안전을 위해 취할 수 있는 예방 조치가 있지만 100% 보증을 제공할 수는 없습니다. 이를 돕기 위해 맬웨어에 대해 알아야 할 모든 것을 논의하고 알려드리겠습니다. 맬웨어란 무엇입니까? 멀웨어는 mal icious 소프트웨어웨어 컴퓨터

데이터/파일 분쇄기 소프트웨어, 왜 필요한가요? 컴퓨터에 저장되는 정보의 범위는 상당히 증가하고 있습니다. PC나 노트북에서 개인 및 기밀 정보에 쉽게 액세스할 수 있지만 개인 정보 침해로부터 이를 저장하기는 어렵습니다. 단순히 삭제하면 PC의 모든 정보가 영구적으로 삭제된다고 생각합니다. 그러나 실제로 파일을 삭제한다고 해서 Windows PC에서 완전히 제거된 것은 아닙니다. 반대로 파일이 차지하는 공간이 다른 데이터로 덮어쓰여지지 않는 한 PC에 남아 있습니다. 그렇다면 어떻게 파일을 영구적으로 삭제할 수 있습니까? 바

가장 인기 있는 기술 동향 중 엄청난 발전을 이룬 기술 중 하나는 인공 지능입니다. 인공 지능은 대기업에서 소셜 미디어 플랫폼에 이르기까지 모든 분야에서 사용되고 있으며 모두가 인공 지능과 머신 러닝을 통합하여 작업을 쉽게 만들고 있습니다. 뿐만 아니라 인간은 일상 생활에서 AI 도구를 사용합니다. 보이스 어시스턴트인 SIRI를 기억하시나요? 다음은 AI가 사용자의 삶을 단순하고 쉽게 만들기 위해 모든 돌을 돌리는 인기 있고 일반적인 예입니다. 기계 학습과 AI는 더 나은 미래를 위한 길을 닦는 수단으로 발전하고 있습니다. 가장 유

휴지통은 모든 버전의 Windows에서 사용할 수 있는 기본 도구 중 하나입니다. 키보드에서 Delete 키를 눌러 파일을 삭제하면 파일이 휴지통으로 이동합니다. 휴지통을 비우지 않는 한 데이터는 휴지통에 남아 있습니다. 이 게시물에서는 파일을 영구적으로 삭제했거나 휴지통을 비운 경우 타사 소프트웨어의 도움을 받아 수동으로 비운 후 휴지통에서 삭제된 파일을 복구하는 방법을 나열했습니다. 휴지통을 비운 후 삭제된 파일을 복구하는 방법 삭제 버튼과 함께 Shift 키를 누르거나 휴지통을 비운 경우 , 그러면 수동으로 파일을 복구할 수