Windows 11: nowy menedżer zadań, czyli ciemny motyw i efekt Mica

Windows 11 dostanie odświeżony menedżer zadań, który w końcu będzie spójny wizualnie z resztą kluczowych elementów systemu. Microsoft przeprojektowuje go całkowicie, wdrażając między innymi obsługę ciemnego motyw i stosunkowo świeże efekty Mica.

Na rozwijający się menedżer zadań w testowym Windows 11 zwrócił uwagę Windows Latest. Choć pierwsze zrzuty ekrany pojawiły się w sieci już kilka miesięcy temu, podczas jednej z najnowszy prezentacji dla Insiderów, Microsoft podzielił się kolejnymi grafikami. Nowy menedżer oferuje już funkcjonujący podział na kategorie i uwzględnia kolor akcentu, który jest wspólny dla wielu aplikacji systemowych w Windows.

Nowy menedżer zadań pojawi się w Windowsie 11 najpewniej wraz z aktualizacją Sun Valley 2, która planowana jest na lato. Będzie to jedyna tegoroczna aktualizacja funkcji systemu, co tylko teoretycznie stanowi odmianę względem Windowsa 10. W ostatnich latach w praktyce Dziesiątka również była aktualizowana raz do do roku – na jesień w systemie pojawiały się tylko drobiazgi, technicznie zresztą dostępne w systemie wcześniej, a jedynie ukryte. Szczegóły wyjaśnialiśmy swego czasu w odrębnej publikacji.

Odświeżony menedżer zadań w Windows 11 to nie tylko nowe kolory, ale także zerwanie z dotychczasową stylistyką typową dla aplikacji win32. W nowej wersji wykorzystano elementy WinUI 3.0, w praktyce obejmujące znany jeszcze z Windows 10 Fluent Design oraz efekty Acrylic i Mica. Chodzi o dynamiczne cienie i półprzezroczystość związane z ruchami kursora. Pierwsze informacje na ten temat pojawiły się w grudniu 2021 roku.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *