Soi kèo góc Bournemouth vs Wolves, 22h00 ngày 1/3

Trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh quý cuối năm 2018 từ xa, CEO Apple Tim Cook được hỏi liệu ông có cho rằng giá iPhone XR, XS và XS Max quá cao hay không. Đáp lại, ông nói rằng dù không cảm thấy đây là yếu tố khiến số người dùng nâng cấp iPhone giảm tại Mỹ, đây lại là vấn đề ở các thị trường đang phát triển.

iPhone XS có giá ngang iPhone X từ 999 USD, còn iPhone XS Max đắt hơn 100 USD. iPhone XR giá 749 USD nằm ở giữa iPhone  8 và iPhone 8 Plus. Theo CEO Tim Cook, đó là “khác biệt khá nhỏ tại Mỹ so với năm 2017”.

Tuy vậy, tại các nước đang phát triển, giá iPhone lại trở thành vấn đề do đồng đô-la mạnh. Tỉ giá hối đoái làm giá tăng lên khiến cho doanh số giảm sút. Ông Cook cho biết trong tháng 1/2019, tại một số thị trường, Apple đã điều chỉnh để giá bán tại địa phương tiệm cận với giá các năm trước đó.

Số tiền Facebook bị chính phủ Brazil phạt có vẻ khá nhẹ so với mức 5 tỷ USD mà mạng xã hội lớn nhất hành tinh này phải trả cho Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ (FTC) để giải quyết vụ bê bối dữ liệu Cambridge Analytica. Tuy nhiên, nó lớn hơn khoản phạt 500.000 bảng Anh (656.000 USD) do Cơ quan giám sát bảo vệ dữ liệu của Anh ban hành đầu năm nay, cũng liên quan vụ Cambridge Analytica.

Đây là mức phạt tối đa trước khi luật bảo vệ dữ liệu cá nhân mới của Brazil có hiệu lực từ tháng 8/2020.

Facebook cho biết đang đánh giá các lựa chọn pháp lý của mình trong vụ việc này. Người phát ngôn Facebook khẳng định, mạng xã hội này đã thực hiện những thay đổi đối với nền tảng của mình và hạn chế các nhà phát triển ứng dụng truy cập thông tin người dùng. Và "Không có bằng chứng nào cho thấy dữ liệu của người dùng ở Brazil đã được chuyển cho Cambridge Analytica.", phát ngôn viên của Facebook tại Brazil khẳng định.

Bê bối Cambridge Analytica thu thập trái phép dữ liệu của 50 triệu người dùng mạng xã hội Facebook trước cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016 được phanh phui đầu năm 2018.

Hải Nguyên (theo ZDNet)

Facebook lại đối mặt scandal rò rỉ thông tin cá nhân lớn

Nhà nghiên cứu bảo mậtBob Diachenko đã tìm thấy một cơ sở dữ liệu về thông tin tài khoản người dùng bao gồm tên và số điện thoại của họ cho 267 triệu người dùng Facebook.

Giáo sư Leslie Valiant – người khai sinh ra lý thuyết học máy sẽ đến Việt Nam và có bài giảng mang tên “Lý thuyết học máy cần thêm gì nữa?”.

Ngày 13/1/2020, GS. Leslie Valiant - thành viên của Hiệp hội Hoàng gia (London) và Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia (Mỹ) – sẽ tới Việt Nam. Đây được xem là sự kiện “mở hàng” hoành tráng cho khoa học Việt Nam nói chung và lĩnh vực nghiên cứu đỉnh cao trí tuệ nhân tạo (AI) nói riêng.

Vị giáo sư lừng danh, chủ nhân giải thưởng Turing (A. M. Turing Award– tương tự Nobel trong lĩnh vực Khoa học máy tính), sẽ có một bài giảng với nhan đề “Lý thuyết học máy cần thêm gì nữa?” (What Needs to be Added to Machine Learning?).

Sinh năm 1949 tại Hungary, GS. Leslie Valiant được coi là một trong những người khai sinh ra lý thuyết học máy, trở thành nền tảng của các ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện nay. Hiện giảng dạy tại Đại học Harvard (Mỹ), GS. Leslie Valiant đã có 40 năm nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực, đặc biệt là lý thuyết đo độ phức tạp của thuật toán, học máy và tính toán song song. Ông cũng là tác giả của 2 cuốn sách “Circuits of the Mind” (Mạch tư duy), và “Probably Approximately Correct” (Đúng xấp xỉ với xác suất cao) được xem là cẩm nang của giới nghiên cứu khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

Trong sự nghiệp của mình, GS. Leslie Valiant từng nhận nhiều giải thưởng danh giá như: Giải thưởng Nevanlinna tại Đại hội các nhà Toán học quốc tế năm 1986, Giải thưởng Knuth năm 1997, Giải thưởng EATCS về Khoa học máy tính lý thuyết châu Âu năm 2008. Đặc biệt, năm 2011, ông vinh dự nhận giải thưởng mà giới nghiên khoa học máy tính đều hướng tới: giải Turing do Hiệp hội khoa học máy tính Mỹ (ACM) trao tặng.

Theo ông Alain Chesnais, Chủ tịch Hiệp hội, những thành tựu của GS. Leslie Valiant đã cung cấp cơ sở lý thuyết cho sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo và đưa đến những thành tựu phi thường trong lĩnh vực học máy.