Intel Arc A350M 堪称入门最强 GPU,但韩国 Youtuber 测试发现驱动问题不少

Intel 推出 Arc GPU 以来,许多人都想知道现阶段 Arc 系列的能耐有多好。考虑到这是一个全新的 GPU,也是 Intel 难得自主研发的独立显示晶片,很多人都希望他能发挥影响力,刺激另外两大 GPU 阵营调整研发与定价策略。韩国 Youtuber 「BullsLab(뻘짓연구소)」在近期的影片中,以首款搭载 Arc A350M GPU 的笔电 Galaxy Book2 Pro 作为平台测试这颗新 GPU 的实力,他认为,这颗 GPU 基本上稳胜 GeForce MX450 GPU,效能甚至有机会挑战行动版 GTX 1650,但驱动程式的稳定度让这款新 GPU 的体验大打折扣,甚至游戏都没办法好好执行。这点或许是 Arc GPU 现阶段最需要克服的问题。

韩国 Youtuber BullsLab 在最近的影片中介绍到 …

安全研究人员发现特洛伊木马隐身在 Google Play 商店的多款应用中

自从智慧型手机普及以来,不肖人士早已将手机作为自己「一展长才」的领域,尤其是自由度高的开放式 Android 系统,更是各显神通的舞台,Google 同时也在不断提高自家的安全防护技术以应对推陈出新的恶意入侵手段。近日安全研究单位发现从今年 1 月开始 Play 商店中的特洛伊木马渗透激增,其中最受欢迎的应用程式安装量超过 50 万次。

安全研究人员发现特洛伊木马隐身在 Google Play 商店的多款应用中

Dr. Web 的安全研究人员从 2022 年 1 月开起对行动装置上的病毒活动进行监测,发现 Google Play 商店中含有恶意软体的应用程式大多数都属於使用在各种骗局中的特洛伊家族,主要的危害在个人资料的窃取与经济损失方面。此外,还有一款新的 Android 木马以 WhatsApp 模组外挂的形式出现,透过在社群媒体上的发文、论坛与 SEO 病毒式行销推广在网路上传播。

首先看到 Dr. Web 在 Play 商店里面发现的木马应用程式,其中包含加密货币管理、社会服务援助工具、山寨版 Gasprom 投资工具、照片编辑器以及 iOS 15 …

程式小白也能当工程师?65%企业将采无程式码转型 No-code如何改变产业生态?

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文/Howie Su

软体人才匮乏导致No-code平台兴起

企业的数位转型如火如荼的进行着,在软硬整合的时代中,硬体业者如Intel、Cisco、Bosch等积极发展应用软体,避免被软体起家的Google、Amazon等业者掐住咽喉。许多科技业者,如苹果、Google等,也加速发展硬体,如开发AI晶片、打造自驾车等,打造自己垂直领域的生态系。从硬体世界过渡到软体世界的过程中,最困难的是莫过於人才难寻,资料工程师、资料科学家、演算法工程师、领域专家等人才更是一位难求,为解决人才荒的问题,部分软体业者开始打造低程式码(Low-code)、无程式码(No-code)的平台,这种技术一大特点为随插即用(Plug and play),能协助非IT技术相关人员如业务、行销、研发快速上手,着手在建模、资料分析、验证等一系列数据处理的流程。

▲低程式码/无程式码市场规模预期(十亿美元)

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潜力无穷的发展性带来庞大市场商机

无程式码平台是高速成长的市场,根据Gartner调查,2024年将有65%的企业将采用无程式码平台进行企业转型,而其中的75%将至少部署四种以上平台类型。Global Newswire认为至2030年,平台的年复合成长率将达31%,且整体产业的营收将达1,800亿美元。许多无程式码平台新创在募资上也多有斩获,葡萄牙新创Outsystems总共募得4,200万美元资金、美国的Mendix募得3,800万美元,并在2018 年被西门子收购、另一家美国企业ServiceNow募得8,300万美元,现在已是全球最大企业IT管理工具软体供应商。

在数位转型的驱动下,预期该市场将有越来越多资金与业者投入,各垂直领域企业市场将成为各No-code服务商竞相争食的大饼。在市场分布上,预计在2025年,北美、欧洲、与亚洲的No-code市场需求将快速崛起,智慧零售、智慧制造、金融科技、自驾车,甚至智慧农业的发展都将因无程式码技术的发展降低产业的智慧化门槛。

▲低程式码平台市场(依地域,十亿美元)

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新创成为无程式码快速成长的驱动力

软体业者新创擅长用底层自身技术开发无程式码平台,打造各种上层应用工具以解决数据人才不足之问题,这些新创以创造未来软体世界(Future Software Maker)为宗旨,重塑整个软体产业的样貌。如以建立消费者App与网页见长的Bubble与Thunkable、打造声音App的Voiceflow、资料科学工具为主力的H2O.ai、C3.ai、DataRobot、mljar,以及大厂平台如Google Cloud、Azure Machine Learning、IBM Watson等,种类相当丰富。

▲各种无程式码新创纷纷出笼

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转型通常意味大量投资成本无法确定的报酬率,无论是设立IT部门、延揽软体工程师、购买自动化设备动辄数百万乃上千万的支出,加上平时进入市场状况已有相当瓶颈,启动难度较大型企业困难许多,对业者而言,选用何种无程式码平台类型并非首要考量,主要重点仍为企业转型原因、目的、驱动力为何。无程式码平台提供业主在数位人力不足时一种解决途径,技术只是工具,重点仍在面临国际情势变化、疫情冲击、客户转单等挑战时,如何确认企业的发展路径与因应之道。

资料民主化的重要促成者

长久以来,资料多掌握在企业手上,企业规模越大,其资料垄断的可能性就越大,许多中小型业者碍於资料的复杂度与取得容易性,较难开发出自身的资料工具,更别谈着要如何转型为资料驱动的企业了。No-code的简洁性从更高角度来看无疑促成了资料民主化,使全民都可以成为资料科学家与数据人才,加上多国政府也开始打造各种公共资料平台,将资料的使用权回归大众。其实从产业到国家,越多资料的开放不一定会削弱组织的竞争力,全民参与的时代或许能产生更多新服务的可能性,也使数据治理的发展更加完善。