Google再受调查 因私自搜集WiFi数据被罚25000美金

谷歌因在数月内拒绝并延迟接受关于其收集WiFi网络数据的调查,被FCC罚款25000美元。尽管谷歌并未侵犯电子法案,但因缺乏使用WiFi连接网络搜集数据的先例,以及未能提供指认授权搜集数据的工程师的邮件,导致此罚款。案件尚处于终审阶段,谷歌有权进行上诉。

Google再受调查 因私自搜集WiFi数据被罚25000美金真是祸不单行,福不双至,上月中旬Google才因为反垄断一事受审查,现在又因为涉嫌搜集用户WiFi数据被FCC罚款25000美金,金额不大,但多少会造成名誉损失。以下是具体情况。

好的是Google并没有因Google侵犯电子法案而惩罚Google,而是因为不存在使用WiFi连接网络搜集数据的先例而惩罚Google,而且目前的证据显示,Google搜集的都是未经编译的WiFi网络,而非经过编译的,Google也从未访问过这些数据,使用这些数据。

话说FCC罚Google 25000美金是因为当时Google拒绝并推迟接受调查,而且几个月时间过去了也不提供FCC所要求的邮件,未指认授权搜集数据的工程师。

不过在终审之前Google可以做出上诉。

ViaTC

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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