Show Posts

This section allows you to view all posts made by this member. Note that you can only see posts made in areas you currently have access to.


Topics - Itisha Nowrin

Pages: [1]
1
Faculty Sections / Apple hangs onto its historic $1 trillion market cap
« on: August 04, 2018, 07:31:47 PM »
Apple hits $1 trillion in market cap   Apple hits $1 trillion in market cap 
11:57 AM ET Thu, 2 Aug 2018 | 02:02
Apple hit a market cap of $1 trillion on Thursday — and hung onto the record valuation at market close — as the iPhone maker became the first publicly traded U.S. company to reach $1 trillion.

The stock gained 2.92 percent during trading after a strong fiscal third-quarter earnings report earlier this week to close at $207.39. It reached the trillion-dollar milestone just before noon ET with a share price of $207.05, based on a recently adjusted outstanding share count of 4,829,926,000 shares.

Investors had previously been looking for a share price of $203.45 to push Apple across the finish line in the race to $1 trillion, but the company's hefty stock buybacks moved the threshold higher Wednesday.

"I think it just speaks to just how powerful the Apple ecosystem has become over the last few decades," GBH Insights analyst Dan Ives told CNBC after the historic market move. "This is not the end, that they hit $1 trillion. I view this as just kind of speaking to a new stage of growth and profitability."

Ives credited the company's growing software and services revenue with driving the valuation. The catch-all category — which includes the App Store, AppleCare, Apple Pay, iTunes and cloud services — posted record revenue of $9.55 billion for the June quarter.

"It just speaks to the vision that [co-founder Steve Jobs] and now [CEO Tim Cook] have had in making sure Apple isn't just a hardware company," Ives said.

Amazon had also been approaching the threshold, surpassing $900 billion in market value in July. Apple had quite the head start, though, hitting $900 billion in November.

Many on Wall Street noted earlier this week that Apple was firmly on the path to $1 trillion. Aswath Damodaran, professor of finance at New York University's Stern School of Business and the so-called dean of valuation, said the stock is still cheap even at $1 trillion.

As of Thursday's close, Apple had gained 22 percent in 2018 and more than 30 percent in the last 12 months.


Source : https://www.cnbc.com

2
দেশে ‘তালপাখা’ ব্র্যান্ডের নতুন ল্যাপটপ তৈরি হচ্ছে। হাই-টেক পার্কে দেশের একটি তথ্যপ্রযুক্তি পণ্যনির্মাতা প্রতিষ্ঠান নতুন এ ল্যাপটপ তৈরি করছে। সাশ্রয়ী মূল্যের এ ল্যাপটপে শিক্ষার্থীদের জন্য বিশেষ সুবিধা থাকবে। ডাক, টেলিযোগাযোগ ও তথ্যপ্রযুক্তিমন্ত্রী মোস্তাফা জব্বার গতকাল বৃহস্পতিবার বঙ্গবন্ধু আন্তর্জাতিক সম্মেলন কেন্দ্রে ল্যাপটপ মেলা উদ্বোধনের সময় এ তথ্য জানান।

মন্ত্রী বলেন, নতুন ল্যাপটপ তিনি দেখেছেন এবং নির্মাতাদের সঙ্গে কথা বলেছেন। এটি ফেলে দিলেও ভাঙবে না। এটি ট্যাব হিসেবে ব্যবহার করা যাবে। এর দাম হাজার দশেক টাকা হতে পারে।

মোস্তাফা জব্বার বলেন, ‘আমি কল্পনাও করতে পারিনি যে একটি ডিভাইসে টাচ স্ক্রিনসহ এ পরিমাণ সুযোগ-সুবিধা থাকবে আর এত কম দামে তৈরি হতে পারে। এ থেকে বোঝা যায়, আমাদের সম্ভাবনা প্রতিদিন বাড়ছে। ল্যাপটপের বর্তমান চাহিদা বিবেচনা করলে এ দেশের বাজার এখন ডিভাইস প্রস্তুতকারী কোম্পানিগুলোর কাছে লোভনীয়। ইতিমধ্যে অনেক বিদেশি কোম্পানি দেশে ল্যাপটপ সংযোজনের চিন্তাভাবনা করছে। আর দেশের দুটি কোম্পানি ল্যাপটপ প্রস্তুতও করছে।

আগামী দিন হবে ল্যাপটপ, ডেস্কটপ ও ট্যাবের। কারণ, আগামী দিন শিক্ষার। দেশে চার কোটি শিক্ষার্থী রয়েছে, তাদের সবার প্রয়োজন হবে ল্যাপটপের—বলেন ডাক, টেলিযোগাযোগ ও তথ্যপ্রযুক্তিমন্ত্রী।

দেশি তথ্যপ্রযুক্তি পণ্যনির্মাতা প্রতিষ্ঠান ওয়ালটন ল্যাপটপ তৈরি করছে। এর আগে টেশিস দোয়েল ব্র্যান্ডের ল্যাপটপ তৈরি করেছিল।

এক্সপো মেকারের আয়োজনে তিন দিনের ল্যাপটপ মেলার উদ্বোধনী অনুষ্ঠানে মন্ত্রী আরও বলেন, একসময় বাংলাদেশ প্রযুক্তিতে পিছিয়ে থাকলেও এখন অনেক এগিয়ে। কারণ প্রযুক্তি নামের সঙ্গে প্রধানমন্ত্রী শেখ হাসিনার নাম জড়িয়ে আছে। তাঁর কারণেই আজ ডিজিটাল বাংলাদেশ এবং সাড়ে আট কোটি ইন্টারনেট ব্যবহারকারী। এ ছাড়া যত ইন্টারনেট ব্যবহার বাড়বে, তত ল্যাপটপ ট্যাবের চাহিদাও দিন দিন বাড়বে। কম্পিউটার, ল্যাপটপ বলতেই একসময় সবাই বুঝত বিশেষ কিছু। কারণ বিশেষ মানুষেরা এগুলো ব্যবহার করত। কিন্তু বর্তমানে ল্যাপটপ, ডেস্কটপ, ট্যাব হয়েছে সবার বন্ধু। কাজের জায়গায় বিভিন্ন ডিভাইসের প্রয়োজনীয়তা বেড়েছে। বেড়েছে ল্যাপটপ, ডেস্কটপ ও ট্যাবের গুরুত্ব।

মন্ত্রী বলেন, ‘ল্যাপটপ মেলা শুধু কেনাবেচার মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, এটি এক্সপেরিয়েন্স জোন হিসেবেও ব্যবহার হয়। এই মেলার কারণে যে সচেতনতা তৈরি হচ্ছে, সেগুলো নিয়ে আমাদের এগিয়ে যেতে হবে। কেননা আগে ল্যাপটপ বিক্রি তেমন ছিল না, এখন রূপান্তর ব্যাপকভাবে হয়েছে। আমাদের পরিধি বিস্তৃত হচ্ছে, বৈচিত্র্যও আসছে। মনিটর পিসি হতে পারে, সে ধারণায় ছিল না। আর এখন দেশে বসেই সুপার কম্পিউটার নিয়ে আলোচনা হয়, যা এক সময় ¯স্বপ্ন ছিল।’

Source : http://www.prothomalo.com/technology

3
ই-মেইলটার শিরোনামই অদ্ভুত। দেখলেই চমকে যাবেন নিশ্চিত। কারণ, ই-মেইলের শিরোনামেই আছে আপনার ব্যবহার করা একটি পাসওয়ার্ড এবং আপনার ইউজার নেম। না খুলে যাবেন কোথায়!! ‘ঘরের কথা পরে জানল ক্যামনে’—এই ভেবে ই-মেইলটা খুললেই আঁতকে উঠবেন।

কারণ আর কিছু না, তা হলো এই ই-মেইলটা সাইবার চাঁদাবাজদের এক নতুন ভয়াবহ কৌশল।

কম্পিউটার নিরাপত্তা নিয়ে গবেষণা ও শিক্ষকতা করি। এ জন্য সাইবার ক্রাইম বা সাইবার অপরাধ নিয়ে নিয়মিত কাজ করতে হয়, শেখাতে হয় শিক্ষার্থীদের সাইবার অপরাধের নানা কৌশল। কিন্তু এই নতুন কায়দাটা দেখে আমিও অবাক হয়ে গেছি। এটা সফল হতে বাধ্য। কারণ, এখানে চাঁদাবাজেরা মানুষের মনস্তত্ত্বকে কাজে লাগিয়ে ভীতিকর একটা ই-মেইলের মাধ্যমে ব্ল্যাকমেল করছে। আসুন দেখা যাক, ঘটনাটা কী!

ই-মেইলে যা থাকে
ই-মেইলের শুরু হয় এভাবে (ইংরেজি থেকে সহজবোধ্য বাংলায় লিখছি)—‘আপনার পাসওয়ার্ড হলো অমুক। আপনি আমাকে চেনেন না, কিন্তু আপনার সবকিছু আমার জানা, আপনারই দুর্ভাগ্য যে আমার হাতে আপনার সম্পর্কে গোপন তথ্য এসে গেছে।’

এরপরেই চলে যায় হুমকির অংশে—

‘আপনি অমুক ভিডিও/ছবির সাইট ভিজিট করেছেন (বুঝতেই পারছেন কী রকমের “ভিডিও” সাইট হতে পারে এটা) যেখানে আমরা ম্যালওয়ার বসিয়ে রেখেছিলাম। ওই সাইটে যাওয়ামাত্র আপনার কম্পিউটারে সেটা ইনস্টল হয়ে গেছে আর আপনার কম্পিউটারের নিয়ন্ত্রণ এসে গেছে আমার হাতে। সেটা কাজে লাগিয়ে আপনার কম্পিউটারের যাবতীয় কর্মকাণ্ড আমরা রেকর্ড করতে পেরেছি। এর সঙ্গে সঙ্গে আপনার ওয়েবক্যাম চালু করে আপনার ভিডিও আমরা রেকর্ড করেছি। আমরা এখন এমন একটা ভিডিও তৈরি করেছি, যার বাঁ পাশে আছে আপনি গোপনে বসে বসে যেসব দুষ্টু ভিডিও দেখছেন সেটা, আর ডান পাশে আছে সেই ভিডিও দেখে আপনি নিজে যা দুষ্টু কাজ করছিলেন, তার ভিডিও। আপনার সব ফ্রেন্ড ও কনট্যাক্ট লিস্টও আমাদের হাতে এসে গেছে।

এখন আপনার হাতে অপশন দুটি—কিছুই না করে বসে থাকতে পারেন। সেই ক্ষেত্রে এক দিনের মাথায় আপনার বন্ধুবান্ধব, বউ-পরিবার, বস—সবার কাছে পৌঁছে যাবে এই ভিডিওর কপি। আর অন্য অপশন হলো, মান-সম্মান বাঁচাতে আপনি আমাদের ২৭০০ ডলার পাঠাবেন, বিটকয়েনের মাধ্যমে, অমুক ঠিকানায়। এই ই-মেইলে একটা গোপন পিক্সেল বসানো আছে। কাজেই আপনি ই-মেইলটা পড়েছেন তা আমরা জানি। যদি এক দিনের মধ্যে টাকাটা দিতে না পারেন, তাহলে কিন্তু আপনার হাঁড়ি আমরা হাটে ভাঙবই। এই কাজে অনেক সময় দিয়েছি আমি, কাজেই টাকা না দিয়ে যাবেন কোথায়! আর খবরদার, কাউকে জানাবেন না, জানালেই কিন্তু ভিডিও ছেড়ে দেব।’

আর যদি নিশ্চিত হতে চান এই ই-মেইলটা আসল কি না, ইয়েস বলে জবাব দেন। নমুনা হিসেবে পাঁচজন বন্ধুর কাছে পাঠিয়ে দেব আপনার এই দুষ্টু ভিডিওটি।

পুলিশের কাছে গিয়ে কোনো লাভ নেই। কারণ, আমি ধরাছোঁয়ার বাইরে। কাজেই আকাম–কুকামের এসব প্রমাণ সবার কাছে পাঠাতে না চাইলে জলদি পয়সা পাঠান। পয়সা পেলেই আমরা ভিডিওটা ডিলিট করে দেব।’

এই হলো ক্রিমিনাল ব্যাটার দেওয়া হুমকি।

আপনি কি ভয় পাবেন?
এখন প্রশ্ন হলো, আপনার কি ভয় পাওয়া উচিত? দুষ্টু সাইটে যদি না–ও গিয়ে থাকেন, আপনার ওয়েবক্যাম দিয়ে আপনার নানা সময়ের ছবি কি আসলেই কেউ তুলে রেখেছে? এই হুমকির বিশ্বাসযোগ্যতা কতটুকু? চাঁদাবাজ অপরাধী কিন্তু শুরুতেই বড় একটা কাজ করে রেখেছে, আপনার ইউজার নেম আর পাসওয়ার্ড দেখিয়ে দিয়েছে, যাতে করে আপনি বিশ্বাস করে ফেলেন তার কথা। আপনার গোপন পাসওয়ার্ড যদি ব্যাটা জানে, নির্ঘাত তার বাকি কথাও সত্যি!! এখন কী করবেন? বিটকয়েন কিনতে দৌড়াবেন? নাকি বনবাসে যাবেন?

কোনোটাই না! একেবারে নাকে তেল দিয়ে ঘুমান। কেন? বলছি এখনই।

আপনার যে ইউজার নেম আর পাসওয়ার্ড দেখিয়ে আপনাকে কনভিন্স করছে হ্যাকার, সেটা সত্যি বটে। কিন্তু ঘরের কথা পরে জানল ক্যামনে?

ঘটনা হলো গত কয়েক বছরে খুব বড় বড় কিছু পাসওয়ার্ড ফাঁসের ঘটনা ঘটেছে। লিংকড-ইন, বিটলি—এসব প্রতিষ্ঠানের লাখ লাখ ইউজার নেম আর পাসওয়ার্ড চুরি গেছে। আর ডার্ক ওয়েবে এসব পাসওয়ার্ডের তালিকা গেছে ছড়িয়ে। ফলে অপরাধীদের হাতে আপনার লিংকড-ইনের বা অন্য সাইটের (পুরোনো) পাসওয়ার্ড আছে বটে। এসব কোম্পানি বছরখানেক আগেই ব্যাপারটা সবাইকে জানিয়ে সতর্ক করে দিয়েছিল, ফলে অধিকাংশ মানুষই পাসওয়ার্ড পাল্টে ফেলেছেন। (যদি না পাল্টান, তাহলে জলদি পাল্টে ফেলুন)। কিন্তু চাঁদাবাজ এটার সুযোগ নিয়েছে, শুরুতেই আপনার পুরোনো সেই পাসওয়ার্ডের কথা বলে আপনাকে বিভ্রান্ত করে দিয়েছে। আপনি অন্য কথায় হয়তো বিশ্বাস করতেন না, কিন্তু আপনার গোপন একটা তথ্য দেখিয়ে আপনাকে সহজেই বিভ্রান্ত করে ফেলেছে চাঁদাবাদ। হয়তো আপনি বিশ্বাস করে বসেছেন, আসলেই আপনার ও রকম ভিডিও বানিয়ে ফেলেছে হ্যাকাররা, আর এখনই সবার কাছে ফাঁস করে দেবে।

আসল ঘটনা হলো, এ রকম কোনো ভিডিওই তাদের হাতে নেই, কেবল কানপাতলা লোকজনকে ঘোল খাইয়ে তাদের কাছ থেকে টাকাপয়সা হাতানোই এই চাঁদাবাজের কাজ। আমি নিশ্চিত, প্রচুর লোকজন এ রকম ই-মেইলে বিশ্বাস করবে আর হাজার হাজার টাকা পাঠাবে এই বিটকয়েন অ্যাড্রেসের মাধ্যমে। এই প্রতারণা কয়েক মাস ধরেই চলছে—আমার একজন সহকর্মী গবেষক এই চাঁদাবাজ গ্রুপটাকে মনিটর করছে কয়েক মাস ধরে। জুলাই মাস থেকে এই রকম প্রতারণার জন্য লাখ লাখ ই-মেইল ছেড়েছে প্রতারকেরা।

অনলাইনে নিরাপদ থাকবেন কী করে?
এই প্রতারণাটা না হয় বানোয়াট একটা ব্যাপার নিয়ে, কিন্তু অনলাইনে নিরাপদ থাকবেন কীভাবে? আপনার এ কম্পিউটারের নিরাপত্তা নিশ্চিত করুন, নিয়মিতভাবে অ্যান্টিভাইরাস হালনাগাদ করে রাখুন। আর অচেনা অজানা ওয়েবসাইটে না যাওয়াই ভালো; তার সঙ্গে সঙ্গে ই–মেইলে কেউ কোনো লিংকে ক্লিক করতে বললে নিশ্চিত না হয়ে ক্লিক করবেন না। একই কথা চলে মেসেঞ্জারে বা অন্যভাবে পাঠানো বার্তার ক্ষেত্রেও—এমনকি পরিচিত মানুষ কেউ লিংক পাঠালেও নিশ্চিত না হয়ে সেখানে ক্লিক করবেন না। কারণ, সাইবার অপরাধীরা এভাবেই অনেক সময় পরিচিত মানুষের অ্যাকাউন্ট হ্যাক করে সেখান থেকে ফ্রেন্ডলিস্টের সবাইকে মেসেজ পাঠায় তাদের অ্যাকাউন্ট দখল করার জন্য। কোনো ওয়েবসাইটে যাওয়ার পর ওয়েবক্যামের মাধ্যমে ভিডিও রেকর্ডের সমস্যার সমাধানটা খুব সহজ। ওয়েবক্যামের ওপরে একটা কাগজ বা কালো টেপ লাগিয়ে রাখুন, যখন ভিডিও চ্যাট করবেন আসলেই, তখনই কেবল সেটা সরিয়ে নেবেন। এতে করে আপনার কম্পিউটারে ম্যালওয়ার ঢুকে গেলেও ওয়েবক্যাম দিয়ে রেকর্ড করতে পারবে না কেউ। আর আপনার পাসওয়ার্ড বা ইউজার নেম ডার্ক ওয়েবে ছড়িয়ে গেছে কি না, তা যাচাই করতে হলে এই সাইটে দেখতে পারেন https://haveibeenpwned.com

সাইবার চাঁদাবাজদের বিশ্বাস করবেন না, প্রতিহত করুন তাদের সব প্রতারণার ফাঁদ।

4
Children with autism spectrum conditions often have trouble recognizing the emotional states of people around them -- distinguishing a happy face from a fearful face, for instance. To remedy this, some therapists use a kid-friendly robot to demonstrate those emotions and to engage the children in imitating the emotions and responding to them in appropriate ways.

This type of therapy works best, however, if the robot can smoothly interpret the child's own behavior -- whether he or she is interested and excited or paying attention -- during the therapy. Researchers at the MIT Media Lab have now developed a type of personalized machine learning that helps robots estimate the engagement and interest of each child during these interactions, using data that are unique to that child.

Armed with this personalized "deep learning" network, the robots' perception of the children's responses agreed with assessments by human experts, with a correlation score of 60 percent, the scientists report June 27 in Science Robotics.

It can be challenging for human observers to reach high levels of agreement about a child's engagement and behavior. Their correlation scores are usually between 50 and 55 percent. Rudovic and his colleagues suggest that robots that are trained on human observations, as in this study, could someday provide more consistent estimates of these behaviors.

"The long-term goal is not to create robots that will replace human therapists, but to augment them with key information that the therapists can use to personalize the therapy content and also make more engaging and naturalistic interactions between the robots and children with autism," explains Oggi Rudovic, a postdoc at the Media Lab and first author of the study.

Rosalind Picard, a co-author on the paper and professor at MIT who leads research in affective computing, says that personalization is especially important in autism therapy: A famous adage is, "If you have met one person, with autism, you have met one person with autism."

"The challenge of creating machine learning and AI [artificial intelligence] that works in autism is particularly vexing, because the usual AI methods require a lot of data that are similar for each category that is learned. In autism where heterogeneity reigns, the normal AI approaches fail," says Picard. Rudovic, Picard, and their teammates have also been using personalized deep learning in other areas, finding that it improves results for pain monitoring and for forecasting Alzheimer's disease progression.

Meeting NAO

Robot-assisted therapy for autism often works something like this: A human therapist shows a child photos or flash cards of different faces meant to represent different emotions, to teach them how to recognize expressions of fear, sadness, or joy. The therapist then programs the robot to show these same emotions to the child, and observes the child as she or he engages with the robot. The child's behavior provides valuable feedback that the robot and therapist need to go forward with the lesson.

The researchers used SoftBank Robotics NAO humanoid robots in this study. Almost 2 feet tall and resembling an armored superhero or a droid, NAO conveys different emotions by changing the color of its eyes, the motion of its limbs, and the tone of its voice.

The 35 children with autism who participated in this study, 17 from Japan and 18 from Serbia, ranged in age from 3 to 13. They reacted in various ways to the robots during their 35-minute sessions, from looking bored and sleepy in some cases to jumping around the room with excitement, clapping their hands, and laughing or touching the robot.

Most of the children in the study reacted to the robot "not just as a toy but related to NAO respectfully as it if was a real person," especially during storytelling, where the therapists asked how NAO would feel if the children took the robot for an ice cream treat, according to Rudovic.

One 4-year-old girl hid behind her mother while participating in the session but became much more open to the robot and ended up laughing by the end of the therapy. The sister of one of the Serbian children gave NAO a hug and said "Robot, I love you!" at the end of a session, saying she was happy to see how much her brother liked playing with the robot.

"Therapists say that engaging the child for even a few seconds can be a big challenge for them, and robots attract the attention of the child," says Rudovic, explaining why robots have been useful in this type of therapy. "Also, humans change their expressions in many different ways, but the robots always do it in the same way, and this is less frustrating for the child because the child learns in a very structured way how the expressions will be shown."

Personalized machine learning

The MIT research team realized that a kind of machine learning called deep learning would be useful for the therapy robots to have, to perceive the children's behavior more naturally. A deep-learning system uses hierarchical, multiple layers of data processing to improve its tasks, with each successive layer amounting to a slightly more abstract representation of the original raw data.

Although the concept of deep learning has been around since the 1980s, says Rudovic, it's only recently that there has been enough computing power to implement this kind of artificial intelligence. Deep learning has been used in automatic speech and object-recognition programs, making it well-suited for a problem such as making sense of the multiple features of the face, body, and voice that go into understanding a more abstract concept such as a child's engagement.

"In the case of facial expressions, for instance, what parts of the face are the most important for estimation of engagement?" Rudovic says. "Deep learning allows the robot to directly extract the most important information from that data without the need for humans to manually craft those features." For the therapy robots, Rudovic and his colleagues took the idea of deep learning one step further and built a personalized framework that could learn from data collected on each individual child. The researchers captured video of each child's facial expressions, head and body movements, poses and gestures, audio recordings and data on heart rate, body temperature, and skin sweat response from a monitor on the child's wrist.

The robots' personalized deep learning networks were built from layers of these video, audio, and physiological data, information about the child's autism diagnosis and abilities, their culture and their gender. The researchers then compared their estimates of the children's behavior with estimates from five human experts, who coded the children's video and audio recordings on a continuous scale to determine how pleased or upset, how interested, and how engaged the child seemed during the session.

Trained on these personalized data coded by the humans, and tested on data not used in training or tuning the models, the networks significantly improved the robot's automatic estimation of the child's behavior for most of the children in the study, beyond what would be estimated if the network combined all the children's data in a "one-size-fits-all" approach, the researchers found.

Rudovic and colleagues were also able to probe how the deep learning network made its estimations, which uncovered some interesting cultural differences between the children. "For instance, children from Japan showed more body movements during episodes of high engagement, while in Serbs large body movements were associated with disengagement episodes," Rudovic says.

The study was funded by grants from the Japanese Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology; Chubu University; and the European Union's HORIZON 2020 grant (EngageME).



Source : https://www.sciencedaily.com/releases/2018/06/180627160502.htm

Pages: [1]