Microsoft убрала январские апдейты Windows, вызывающие ошибку 0x80070643

Microsoft убрала январские апдейты Windows, вызывающие ошибку 0x80070643

Microsoft убрала январские апдейты Windows, вызывающие ошибку 0x80070643

Microsoft решила заменить ряд обновлений для Windows, выпущенных в январе 2024 года. Причина проста: они вызывали ошибку 0x80070643 при попытке установить апдейты Windows Recovery Environment (WinRE).

Напомним, в первой половине января пользователи стали жаловаться на обновление под номером KB5034441, которое выдавало при установке ошибку 0x80070643.

Тогда Microsoft признала проблему, но уже в мае представители корпорации заявили, что не планируют фиксить ошибки 0x80070643 в Windows.

Позже стало известно, что баг коснулся трёх обновлений: KB5034441 (Windows 10 21H2/22H2), KB5034440 (Windows 11 21H2) и KB5034439 (Windows Server 2022).

Изначально они должны были закрыть уязвимость CVE-2024-20666, приводящую к обходу защитного механизма BitLocker, но при установке у многих пользователей что-то пошло не так. Например, часто возникала ошибка «0x80070643 - ERROR_INSTALL_FAILURE».

Как пишет Neowin, Microsoft отозвала забагованные обновления, заменив их на KB5042320KB5042321 и KB5042322. Последние можно установить только в том случае, если у вас достаточно свободного места для раздела восстановления WinRE.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru