Google Maps: jeśli masz diesla lub hybrydę – pojedziesz inną trasą

Nawigacja w Google Maps może niedługo pomóc oszczędzać paliwo z uwzględnieniem typu silnika zamontowanego w danym samochodzie. Funkcja nie jest jeszcze dostępna, ale jak wynika z analizy pliku APK najnowszej wersji, Google planuje wdrożyć oferowanie tras „dopasowanych do napędu”.

O szczegółach pisze 9to5Google, wskazując na jednoznaczne łańcuchy znaków, które znaleziono w kodzie Google Maps 11.39 beta. Chociaż funkcja nie jest jeszcze dostępna dla użytkowników, przygotowywane komunikaty takie jak New! Get fuel-efficient routes tailored to your vehicle’s engine type (z ang. „Nowość! Planuj ekonomiczne trasy dopasowane do rodzaju silnika w samochodzie”) wyraźnie wskazują na kierunek rozwoju aplikacji.

Z przeanalizowanego kodu APK aplikacji Google Maps wynika, że w programie będzie można wskazać, czy podróżuje się samochodem z napędem benzynowym, diesla, hybrydowym lub elektrycznym, by na tej podstawie nawigacja mogła dobrać najbardziej ekonomiczną trasę – inną dla każdego rodzaju napędu z uwagi na jego specyfikę. Szczegóły nie są znane, ale można zakładać, że pod uwagę będzie brane np. nachylenie terenu, ograniczenia prędkości czy liczba skrzyżowań, przed którymi trzeba będzie się zatrzymać.

Na tę chwilę trudno powiedzieć, kiedy nowa opcja trafi do stabilnego wydania Google Maps. Zważywszy, że nie jest jeszcze elementem publicznych testów w ramach wydania beta, możliwe, że trzeba się będzie uzbroić w sporo cierpliwości. Ostatecznie istnieje także obawa, że funkcja w pierwszej kolejności trafi tylko na wybrane rynki. Na podobnej zasadzie Google Maps w niektórych krajach informują od dawna o bieżącym ograniczeniu prędkości, a w innych (w tym Polsce) niestety wciąż tej opcji brakuje.

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 *