Avast поглотит своего конкурента AVG за $1,3 млрд

Avast поглотит своего конкурента AVG за $1,3 млрд

Avast поглотит своего конкурента AVG за $1,3 млрд

Avast предложит владельцам AVG выкупить их акции за наличные по цене $25 за штуку, что на 33% больше стоимости ценных бумаг компании во время закрытия биржи в среду, 6 июля. Совет директоров AVG порекомендует акционерам принять эту сделку.

Согласно заявлению Avast, приобретение AVG поможет компании усилить свои позиции в сфере безопасности систем «интернета вещей» (IoT, Internet of Things), на развитии которой сейчас она сосредоточена. Объединение компаний займёт «несколько месяцев».

Предполагается, что после сделки с AVG принадлежащие Avast системы будут обслуживать около 400 млн устройств, из них 160 млн — это смартфоны, планшеты и другие мобильные аппараты. Сейчас аудитория продуктов Avast Software составляет около 230 млн пользователей (людей и компаний), пишет vc.ru.

Avast планирует профинансировать сделку за счёт собственных средств, а также полученных ранее кредитов на сумму $1,68 млрд от Credit Suisse Securities, Jefferies и UBS Investment Bank.

AVG и Avast созданы в 1991 году, обе основаны в Чехии. Обе компании предлагают антивирусы как для домашнего, так и для корпоративного использования.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru