More 科技動態 News
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資料外洩 四成企業滙報須改善
個人資料私隱專員公署發表2018年抽查報告,發現參與的26間機構重視個人資料保障;但有近40%參與機構在發生資料外洩事故時,在通知受影響的當事人及向監管機構滙報方面仍有改善空間。
- Posted March 6, 2019
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Uber Flash出師不利 的士行合作觸礁 (凌通)
Uber早前宣布與的士業界合作,將推出「Uber Flash」,並原定於昨日跟合作夥伴天誠汽車舉行聯合記者會,詎料天誠汽車臨時「甩底」,未有派員出席,意味雙方合作已告吹。
- Posted March 6, 2019
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「養」好大灣區數據資源 (車品覺)
《粵港澳大灣區規劃綱要》倡議要建立國際數據中心,有很多讀者問到這事情為何這麼重要。我認為作為以數字經濟為主調的大灣區,「養」好自己的數據資源絕對是必經之路。
- Posted March 6, 2019
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手機號碼認證無法取消 fb侵私隱捱轟
科技網站TechCrunch報道指,全球最大社交平台Facebook(fb)以保障賬戶安全為由,要求旗下用戶綁定手機號碼作雙重認證(2FA),惟涉嫌把號碼連結至相應的個人賬號。
- Posted March 6, 2019
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亞航4.7億設風投基金 助初創進軍東南亞
馬來西亞最大廉航亞洲航空(AirAsia)正推出一項名為RedBeat Capital的風險投資基金,規模料約4.68億港元,助全球已籌得種子輪的初創進軍東南亞市場。
- Posted March 6, 2019
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創科專才渴市 科學園職業博覽促進業界人才配對
近年全球創科行業發展熾熱,令行業出現「人才荒」。香港科技園公司將於3月9日在科學園舉行一年一度、全港最大型的創新及科技主題職業博覽,為尋找人才的科技公司,以及有志投身創科行業的求職者提供招聘平台。
- Posted March 6, 2019
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數碼黃金月中買賣 320元入場
張德熙稱,數碼黃金能以克作為交易單位,他認為高科技交易是未來趨勢,區塊鏈技術非常適合商品交易,透過區塊鏈交易,不但手續費平,且可以24小時交易,並期望數碼黃金交易拓展至粵港澳大灣區以至亞洲。
- Posted March 5, 2019
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騰訊加碼拓電競帶動遊戲收入
面對遊戲業務增長偏弱,騰訊積極投資相關產業。騰訊電競負責人侯淼接受英國《金融時報》訪問時表示,集團計劃增加對中國電子競技的投資,因為很多地方政府均願意補貼賽事活動,以提振經濟增長。
- Posted March 5, 2019
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港人點玩科創板 (高天佑)
截至去年底,A股共有1.45億個投資者戶口,個人投資者佔99.7%;但據上交所最新公布,同時符合「50萬元資產」和「2年A股投資經驗」兩大條件的戶口,為數約300萬個左右,只佔股民總數僅2%,莫非注定科創板流於小眾玩意?
- Posted March 5, 2019
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蘋果電郵漏洞|被揭隱藏電郵服務失靈
美國安全研究團隊EasyOptOuts一年前已發現,蘋果公司(Apple)「隱藏電子郵件地址」工具形同虛設,幾乎任何人都可以發現本應隱藏的真實電郵地址,截至本周一(6月29日),蘋果仍未修復漏洞。
- July 3, 2026
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福特|用AI成效差 急召老手回巢
福特汽車行政總裁法利接受節目The Lead訪問,他向CNN主播塔珀揚言,美國正面臨「巨大危機」。
- July 3, 2026
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Question Time|歷史名人「翻生」 被批製AI垃圾
除了當代名人,歷史人物也是人們利用人工智能(AI)的常見偽冒對象。以英國廣播公司(BBC)政論節目Question Time為例,今年5月底其中一集就曾經以AI生成英國前首相邱吉爾、印度聖雄甘地等已故名人形象,作為討論AI問題的開場片段。
- July 3, 2026
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AI扮政要發言|邏輯說服力勝真人 叫GPT參考政論節目 生成內容詞彙豐富
德國帕紹大學團隊一項最新研究指出,人工智能(AI)可用來模仿公眾人物政論發言,一般民眾甚至覺得AI生成結果,要比真人本身言論更可信,因AI詞彙較多元化,不會像真人強調個人立場。
- July 3, 2026
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Nano Banana|谷歌神速製圖模型 一分鐘21張
美國科企巨頭谷歌(Google)新推出兩項生成式人工智能(GenAI)媒體模型,分別是輕量版圖像生成與編輯模型Nano Banana 2 Lite,以及影片生成與對話編輯模型Gemini Omni Flash,供開發者與企業使用。
- July 2, 2026
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核能源|核融合直接發電創先河
核融合能源初創Realta Fusion與威斯康星大學麥迪遜分校合作,在實驗核融合機器「WHAM」完成史上首次「直接能量轉換」,把電漿的動能直接轉化為電力。
- July 2, 2026
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維蘇威挑戰|AI完整解讀古羅馬碳化紙卷
古文字解讀項目「維蘇威挑戰」(Vesuvius Challenge)早前宣布,研究團隊首次成功利用機器學習模型,完整解讀一卷已碳化的古羅馬紙草卷內容。
- July 2, 2026
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