Satellitkommunikation Nyheter: 9 september 2025

Mobile Shockwaves: 48 Hours of 5G Breakthroughs, Satellite Ambitions & Network Turmoil (Sept 10–11, 2025)

Mobila chockvågor: 48 timmar av 5G-genombrott, satellitambitioner och nätverkskaos (10–11 september 2025)

Viktiga fakta Utrullning och allianser för nästa generation Afrikanska 5G-ambitioner: I ett försök att överbrygga den digitala klyftan lanserade Republiken Cabo Verde (Kap Verde) formellt en Nationell 5G-strategi denna vecka. Planen – som presenterades vid ett uppmärksammat evenemang med beslutsfattare, operatörer och
september 12, 2025
High-Speed Battle at Sea: 2025’s Best Maritime Satellite Services Revealed

Höghastighetsstrid till havs: 2025 års bästa maritima satellittjänster avslöjade

<details><summary>Klicka för att se en jämförelse av de största maritima satellittjänsterna 2025…</summary> Leverantör / Tjänst Nätverkstyp Täckning Användardatahastigheter Latens (genomsnitt) Hårdvara & kostnad Typiska användningsområden SpaceX Starlink Maritime LEO-konstellation (Ku/Ka-band) ~Global (100+ länder; polära) ts2.tech ts2.tech ~50–200+ Mbps ned, 10–30 Mbps upp ts2.tech ts2.tech
september 9, 2025

Technology News

  • Stanford AI Experts Preview 2026: Realism, Medical AI Breakthroughs, and Self-Supervised Learning
    December 15, 2025, 3:22 PM EST. Stanford researchers warn against an AI bubble bursting with hype while acknowledging real progress. The outlook for AI in 2026 is more realistic: modest gains in many tasks, with both efficiencies and new frictions as the ecosystem matures. In medicine, a self-supervised revolution could slash labeling costs, enabling high-quality training on large, private datasets while preserving patient privacy. This may trigger a new ChatGPT moment for biomedical AI, with foundation models that improve diagnosis and broaden access to rare diseases. Yet risks persist: environmental costs from compute, and the need to prevent misdirection and deskilling. The overarching message: progress will be data-driven, incremental, and deeply dependent on empirical studies that reveal what AI can and cannot do.