В мессенджер Signal для Windows добавили поддержку Arm64

В мессенджер Signal для Windows добавили поддержку Arm64

В мессенджер Signal для Windows добавили поддержку Arm64

Разработчики Signal выпустили обновление 7.34.0 для Windows-версии мессенджера. Устранен баг режима Dark, реализована поддержка процессоров с архитектурой Arm64 — таких как Snapdragon X Plus и Elite от Qualcomm.

Отныне приложение для IM-связи будет работать шустрее и более гладко на таких десктопах, притом без эмулятора, — так же, как при запускек на устройствах Microsoft Surface на базе ARM.

Поддержку этой аппаратной платформы недавно получил ряд других популярных Windows-программ: Google Chrome, Telegram, браузер Vivaldi, Adobe Illustrator, Slack.

В 2020 году доля ноутбуков на ARM составляла немногим более 1%. По прогнозам аналитиков, к концу десятилетия этот показатель возрастет до 40%.

Укреплению положения ARM на рынке десктопов способствуют рост популярности сервисов на основе генеративного ИИ, в частности, Copilot (их производительность на ARM выше), а также проблемы, которые начали испытывать Intel и AMD.

Мессенджер Signal — бесплатный продукт с открытым исходным кодом, разработанный с упором на безопасность и приватность. С августа доступ к Signal в рунете ограничен «в связи с нарушением требований российского законодательства» (цитата по РБК).

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