Windows 11 ciągle ewoluuje. Nowy Menedżer zadań i samonaprawa aplikacji

Ten przez długi czas pozostawał nienaruszony, ale długo tak już nie pozostanie. Kompilacja 22543 przyniosła zmianę, która jeszcze co prawda pozostaje ukryta przed większością użytkowników.

Jak donosi portal Windows Latest nowy wygląd Menadżera zadań został tylko udostępniony przedstawicielom Microsoftu, ale można się do niego dobrać, modyfikując pliki systemowe.

Na poniższych zrzutach ekranu widać, że odświeżony wygląd Menedżera zadań pasuje do interfejsu systemu Windows 11 obejmującego zakładkę ustawienia, czy wyglądu przeglądarki Microsoft Edge. W nowej formie Menadżer zadań wykorzystuje WinUI, Fluent Design i designu Mica.

Ponadto firma Microsoft poprawiła również podstawowy interfejs Menedżera zadań, przenosząc opcje, takie jak procesy, do menu ustawień po lewej stronie. Dotychczas te były wcześniej dostępne w górnej części Menedżera zadań.

Windows 11 naprawi aplikacje

Nowością będzie za to nowa funkcja monitorowania kondycji aplikacji za pomocą Menedżera zadań. Funkcja aktualnie zatytułowana Kondycja aplikacji pomogłaby użytkownikom wiedzieć, kiedy ich aplikacja jest nierezponsywna i wymaga naprawy. Pojawi się też sekcja Aplikacje startowe, która pomoże użytkownikom zidentyfikować aplikacje spowalniające komputer podczas rozruchu.

Nowy Menadżer zadań.

Rewolucja czeka też użytkowników laptopów, którzy dostaną nową funkcję Stan baterii pozwalającą na sprawdzenie stanu baterii podczas używania zasobożernych programów.

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 *