تعمق المستخدمون في مواضيع مختلفة حول Blender ، مثل ملاحظات الإصدار ، وفرص العمل في الرسوم المتحركة ، واستخد ام الجبر الخطي والبرمجة في العرض والرسوم المتحركة للشخصيات.
كما تمت مناقشة نجاح Blender كمشروع مفتوح المصدر وتطوير واجهة المستخدم الخاصة به.
قارن المستخدمون Blender ببرنامج Adobe واستكشفوا إمكانية وجود ميزة مشاركة موارد مضمنة.
وافقت لجنة الحريات المدنية على تدابير جديدة لحماية الأطفال من الاعتداء الجنسي على الأطفال عبر الإنترنت.
وسيطلب من مقدمي خدمات الإنترنت تقييم مخاطر إساءة استخدام خدماتهم واتخاذ خطوات لمنع الاعتداء الجنسي على الأطفال.
وإذا فشلت تدابير الوقاية، يمكن استخدام أوامر الكشف التي تصدق عليها المحكمة لتحديد موقع المواد غير القانونية، وسيتم إنشاء مركز الاتحاد الأوروبي لحماية الطفل لإنفاذ القواعد.
أزالت لجنة الحريات المدنية في البرلمان الأوروبي متطلبات التحكم في الدردشة والتشفير المحمي في لائحة التحكم في الدردشة المقترحة ، لكن المفاوضات لوضع اللمسات الأخيرة عليها لا تزال معلقة.
وقد أثيرت مخاوف بشأن احتمال إساءة استخدام الرسائل الممسوحة ضوئيا بحثا عن مواد الاعتداء الجنسي على الأطفال.
ينظر إلى رفض الباب الخلفي في تشفير ومسح الرسائل الخاصة من قبل برلمان الاتحاد الأوروبي على أنه انتصار للمدافعين عن الخصوصية ، لكن شركات التكنولوجيا قد تضغط من أجل الإعفاءات.
طورت Google نموذجا الذكاء الاصطناعي يسمى GraphCast يمكنه إجراء تنبؤات جوية متوسطة المدى أكثر دقة وأسرع مقارنة بالطرق التقليدية.
يتنبأ النموذج بالظروف الجوية حتى 10 أيام مقدما ، مما يسمح بالتحذيرات المبكرة من الظواهر الجوية المتطرفة مثل الأعاصير والفيضانات.
يتم تدريب GraphCast على بيانات الطقس التاريخية باستخدام التعلم الآلي والشبكات العصبية للرسم البياني ، متفوقا على نظام محاكاة الطقس القياسي الذهبي في الصناعة من حيث الدقة وتوفير تنبؤات أفضل للطقس في المستقبل.
كان رمز النموذج مفتوح المصدر ، مما يسمح للعلماء والمتنبئين في جميع أنحاء العالم بالاستفادة منه وربما إنقاذ الأرواح ودعم اتخاذ القرارات الحاسمة في مختلف الصناعات والمجتمعات.
طورت Google DeepMind نموذجا جديدا للتنبؤ بالطقس الذكاء الاصطناعي يسمى GraphCast ، والذي يجمع بين البيانات من نماذج الطقس العددية المتعددة باستخدام التعلم الآلي لتحسين الدقة.
تدور المناقشات حول قيود واجهات برمجة التطبيقات الحالية ، وتوافر بيانات الطقس التاريخية ، وتكامل البيانات حول الأحداث المتطرفة.
هناك فوائد وتحديات محتملة لاستخدام التعلم الآلي في التنبؤ بالطقس ، فضلا عن المنافسة في الصناعة. يمكن أن يكون لهذه التكنولوجيا آثار على مختلف الصناعات التي تعتمد على تنبؤات الطقس الدقيقة.