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Urteil: Freunde-Finder-Funktion von Facebook rechtswidrig
Facebook darf keine Daten von Nichtmitgliedern verarbeiten. Die Verbraucherzentrale sieht in der Gerichtsentscheidung ein wichtiges Signal.
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«Meta verliert vor Gericht — Freunde-Finder-Funktion von Facebook ist rechtswidrig:
Das soziale Netzwerk Facebook darf keine Daten von Personen verarbeiten, die nicht Mitglied des Dienstes sind.»
Endlich mal nach sehr langer Zeit aber doch mMn zu spät und was ist mit den anderen Daten hungrigen Konzernen im Web?
🧑‍⚖️

Meta verliert vor Gericht: Freunde-Finder-Funktion von Facebook ist rechtswidrig - Golem.de
Das soziale Netzwerk Facebook darf keine Daten von Personen verarbeiten, die nicht Mitglied des Dienstes sind.

US-Lawinenunglück: iPhone-Funktion „Notruf SOS via Satellit“ half bei Rettung
Apple bietet seit einigen Jahren die Möglichkeit, per Textnachricht außerhalb von Mobilfunkempfangsgebieten zu kommunizieren. In den USA rettete das Leben.

🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #MorningShow
Funkadelic:
🎵 Good Old Music
#Funkadelic
https://funkadelic.bandcamp.com/track/good-old-music
https://open.spotify.com/track/3uE0ByqQqgRKIo51YE4rWC

Sparse Bayesian Deep Functional Learning with Structured Region Selection
Xiaoxian Zhu, Yingmeng Li, Shuangge Ma, Mengyun Wu
https://arxiv.org/abs/2602.20651 https://arxiv.org/pdf/2602.20651 https://arxiv.org/html/2602.20651
arXiv:2602.20651v1 Announce Type: new
Abstract: In modern applications such as ECG monitoring, neuroimaging, wearable sensing, and industrial equipment diagnostics, complex and continuously structured data are ubiquitous, presenting both challenges and opportunities for functional data analysis. However, existing methods face a critical trade-off: conventional functional models are limited by linearity, whereas deep learning approaches lack interpretable region selection for sparse effects. To bridge these gaps, we propose a sparse Bayesian functional deep neural network (sBayFDNN). It learns adaptive functional embeddings through a deep Bayesian architecture to capture complex nonlinear relationships, while a structured prior enables interpretable, region-wise selection of influential domains with quantified uncertainty. Theoretically, we establish rigorous approximation error bounds, posterior consistency, and region selection consistency. These results provide the first theoretical guarantees for a Bayesian deep functional model, ensuring its reliability and statistical rigor. Empirically, comprehensive simulations and real-world studies confirm the effectiveness and superiority of sBayFDNN. Crucially, sBayFDNN excels in recognizing intricate dependencies for accurate predictions and more precisely identifies functionally meaningful regions, capabilities fundamentally beyond existing approaches.
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🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #AfternoonShow
Funkadelic:
🎵 Get Off Your Ass and Jam
#Funkadelic
https://funkadelic.bandcamp.com/track/get-off-your-ass-and-jam
https://open.spotify.com/track/6iIWTfBSFDcQU0WnDyvN7i

Unfall-Notruf: Netzbetreiber schalten Next Generation eCall für LTE scharf
Das europaweite Notrufsystem für Fahrzeuge funkt jetzt in Deutschland auch im 4G- und 5G-Netz. Grund: In den kommenden Jahren werden die GSM-Netze abgeschaltet.

Live-Webinar zum Apple-Gerätemanagement: MDM, ABM und neue Funktionen
Apple-Geräte professionell verwalten – von MDM-Grundlagen über Bereitstellungsmodelle wie Declarative Device Management bis zu aktuellen Funktionen und Trends.

🇺🇦 #NowPlaying on KEXP's #VarietyMix
Funkadelic:
🎵 I’ll Stay
#Funkadelic
https://magnetikmoments.bandcamp.com/track/funkadelic-ill-stay
https://open.spotify.com/track/5ZjLReKZ5EErHjlblKedFv

Insider-Vorschauen für Notepad und Paint mit mehr KI-Funktionen
In neuen Versionen von Notepad und Paint für Windows-Insider ergänzt Microsoft weitere KI-Funktionen. Notepad lernt mehr Markdown.
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