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福岡県の小さな町、川原では、子どもたちがファンタジーキャラクターや有名人ではなく、地元の中年男性を描いたトレーディングカードを熱心に集めています。このユニークなカードゲームは、斉藤商工会の宮原恵理さんが作成したもので、子どもたちと地域の高齢者をつなぐことを目的としています。

ゲームには、特別な能力やユーモラスな要素を持つ47枚のカードがあり、それぞれのカードには異なるおじさんが描かれています。例えば、元消防団長のカードや、地元のそば職人を紹介するカードがあります。子どもたちの間で最も人気のあるカードは、元刑務官のもので、彼は地域のヒーローとなっています。

最初はコレクション用にデザインされていましたが、ゲームは競技形式に進化し、子どもたちはカードの強さを比べたり、キャラクターの実際の地域貢献に基づいてバトルを楽しむようになりました。この結果、地域のイベントへの参加が増え、ゲームの開始以来、子どもたちの地域活動への関与が倍増しました。

カードは手作りで、斉藤商工会のコミュニティセンターでのみ販売されており、パックの価格は100円から500円です。限られた数量にもかかわらず、人気は高く、多くの子どもたちが好きな光るバージョンのカードを手に入れるためにお金を貯めています。

最近、GoogleとOpenAIは、マルチモーダルAIを使用した高度な画像生成機能を発表しました。これまで、AIが生成する画像は、言語モデルからのテキストプロンプトに反応するシンプルなシステムによって作られていました。そのため、しばしば質の低い画像が生成され、例えば、部屋の画像に本来含まれないはずの象が描かれるといったエラーが発生していました。

マルチモーダル画像生成では、AIがテキストを生成するのと同様に、画像を一部分ずつより賢く作成できるようになります。これにより、より明確で正確な結果が得られます。たとえば、インフォグラフィックを求めると、AIはフィードバックに応じて効果的に反応し、色を変更したり、テキストの誤りを修正したりすることができます。

これらの新しいシステムは、プロンプトに基づいてほぼどんな画像でも生成できるため、手描きのスケッチを広告に変えたり、既存の写真を修正したりするなどの創造的な作業が可能になります。また、視覚的なレシピやゲームのテクスチャを作成するなど、さまざまな応用が期待されています。

しかし、これらの技術の進展は、芸術的な所有権や著作権、さらにはディープフェイクのような悪用の可能性について重要な問題を提起します。AIが視覚メディアで進化し続ける中で、これらの課題に対処し、これらの強力なツールを責任を持って使用するための明確なガイドラインを確立することが重要です。

脊椎動物である鳥類や哺乳類の知能は、少なくとも二度独立して進化した可能性があることが研究によって明らかになりました。これは、これまでの共通の祖先から複雑な神経経路を受け継いだという考え方に挑戦するものです。最近の研究では、鳥類と哺乳類の脳回路は似ているものの、それぞれ異なる方法で発展してきたことが示されています。鳥類は哺乳類とは異なる脳構造を持ちながらも、高度な認知能力を示しており、知能の進化は両系統での独立した発展の結果であると考えられています。

歴史的に、科学者たちは鳥類の知能をその独特な脳の解剖学から過小評価してきました。しかし、1960年代以降の研究では、鳥類と哺乳類の神経回路に類似点があることが明らかになり、これらの類似点が遺伝的なものか、別々に進化したものかについて議論が巻き起こりました。最近の研究では、単一細胞RNAシーケンシングなどの先進的な技術を用いて、最終的な脳の構造は似ているものの、異なる胚の起源から発展してきたことが示されています。

これらの発見は、知能がさまざまな進化の道を通じて生まれる可能性があることを示唆しており、種を超えた脳の発展の複雑さを浮き彫りにしています。これらのプロセスを理解することで、知能の本質についての洞察が得られ、将来の人工知能研究にも役立つかもしれません。

要約がありません。

このガイドでは、MacBookのノッチの後ろに隠れてしまうメニューバーのアイコンを修正する方法を紹介します。内蔵の方法と効果的なサードパーティ製ツールの両方を含んでおり、重要なアイコンがすべて見えるようにメニューバーを整理する手助けをします。

ロリー・フリーは1948年9月13日にユタ州のボンネビル・ソルトフラッツで時速150.313マイルの世界オートバイ速度記録を樹立しました。風の抵抗を減らすために、フリーはビンセントHRDブラックシャドウに乗り、泳ぎ用のトランクスだけを着用して横たわる姿勢で走行しました。この瞬間を捉えた有名な写真は、ライフ誌の写真家ピーター・スタックポールによって撮影され、オートバイの歴史において象徴的なものとなっています。フリーの記録はその後更新され、2010年にロッキー・ロビンソンが達成した時速376.363マイルが現在の記録となっていますが、フリーの姿はこのスポーツの中で最も称賛されるイメージの一つとして残っています。

IBM System/360は1964年に発表された画期的なメインフレームシリーズで、コンピュータ業界やビジネスの運営方法を大きく変えました。IBMはこの製品の開発に50億ドル（現在の約400億ドルに相当）を投資し、特にIBM 1401のユーザーが抱えていた互換性の問題を解決することを目指しました。

S/360が登場する前、多くの顧客は古いシステムに苦しんでおり、アップグレードには多大なコストと労力が必要でした。IBM内部ではエンジニアリングチーム間の対立が進展を妨げていましたが、IBMの経営陣は社内の競争相手同士の協力を促し、互換性があり拡張可能なコンピュータのファミリーを生み出しました。

1964年4月7日、IBMはS/360を発表し、6台のコンピュータと多数の周辺機器を含む150の新製品を紹介しました。この製品の最大の特徴は互換性で、顧客はソフトウェアを再作成することなくシステムをアップグレードできました。この発表は大きな関心を呼び、発表後すぐに10万件以上の注文が入りました。

初期の生産遅延やソフトウェアの問題にもかかわらず、S/360は市場を席巻し、コンピュータ業界の大きな成長を促しました。1970年代初頭には、IBMの市場での地位が確立され、同社は従業員数と収益を倍増させました。S/360はIBMだけでなく、コンピュータの未来をも形作り、技術史における重要な瞬間となりました。この経験を経て、IBMの経営陣は今後このような大規模なプロジェクトを二度と行わないと誓いました。

GitHubは、事前に登録されたツールをツールキャッシュに受け入れます。これは、コマンド「shell: python」が最初に機能すると理解されていた方法に似ています。

Browser MCPは、AIアプリケーションをウェブブラウザに接続するツールで、フォームの入力やコードのテストなどの作業を自動化することができます。主なポイントは以下の通りです。

自動化機能により、ウェブサイト上の繰り返し行う作業、例えばデータ収集やユーザーフローのテストを効率的に行うことができます。

このツールの利点には、スピード、プライバシー、便利さ、そしてステルス性があります。自動化はローカルで実行されるため、処理が速く、遅延を避けることができます。また、あなたの活動はデバイス内に留まり、リモートサーバーに送信されることはありません。既存のブラウザプロファイルを利用するため、サービスにログインしたままで使えます。さらに、ウェブサイトによる検出を減らし、CAPTCHAの回避にも役立ちます。

Browser MCPを使用するには、まずブラウザにBrowser MCPの拡張機能をインストールし、次にAIアプリケーションでMCPサーバーを設定します。その後、自動化されたワークフローを作成し始めることができます。

このツールには、ナビゲーション、クリック、タイピング、スナップショットのキャプチャなどの機能が含まれており、さまざまな作業に対応できる柔軟性があります。

Browser MCPは、CursorやClaudeなどの人気のあるAIアプリケーションと連携し、ブラウザ内での機能を強化します。

神経可塑性は、事前に訓練された言語モデルが再訓練なしでリアルタイムに適応できることを可能にします。「スプレーレイヤー」は、液体神経ネットワークとトランスフォーマーモデルの要素を組み合わせた実験的な追加機能です。このレイヤーは、モデルの最終段階に記憶の痕跡を注入し、その行動や応答の生成方法に影響を与えます。

主なポイントは以下の通りです。スプレーレイヤーは、相互作用を通じてモデルの内部状態を徐々に変化させ、過去の情報を記憶し思考パターンを変えるのに役立ちます。特定の単語の出力を保証するわけではありませんが、時間が経つにつれて特定の概念に焦点を当てるよう促します。たとえば、犬への愛情を表現すると、モデルはその応答に犬に関連するテーマを反映し始めるかもしれません。

ユーザーは、記憶レイヤーがモデルの出力にどれだけ影響を与えているかを測定することができます。この技術の目的は、過去の相互作用を記憶することでAIの個性や好奇心を高め、より自己認識的な行動を促すことです。

ただし、この技術を使用すると、展開されたモデルに特化した行動が生じる可能性があり、一般的なビジネスアプリケーションにはあまり適さないかもしれません。その代わりに、ユニークなデジタルペルソナを作成することができます。

この記事では、Unreal Engineからマルチプレイヤー機能を取り除くことで、特にシングルプレイヤーゲームにおいてメモリを節約できる方法について説明しています。著者はUnrealの統合されたマルチプレイヤー機能を評価していますが、これがシングルプレイヤーのプロジェクトでは不要なメモリ使用につながることに気づいています。

通常、未使用のコードはパフォーマンスに影響を与えませんが、マルチプレイヤー特有のデータはシングルプレイヤーゲームでもメモリを占有します。著者は、コンポーネントのアタッチメントなどの特定のマルチプレイヤーデータが、アクターごとに最大328バイトのスペースを占めることを発見しました。エンジンを修正してこれらのマルチプレイヤー機能を除外することで、アクターのメモリサイズを約1088バイトから760バイトに減少させることができます。

しかし、この最適化を実装するのは複雑です。著者は最初、プリプロセッサマクロを使用してクリーンな解決策を考えましたが、Unrealのヘッダーツール（UHT）がこれをサポートしていない問題に直面しました。そのため、未使用の変数を手動でコメントアウトする方法を選びましたが、これは手間のかかる作業です。

この最適化により、アクターごとに約392バイトの節約が可能ですが、アクターの数が多くない限り、あまり大きな数字には見えません。10万以上のアクターを持つ大規模なプロジェクトでは、かなりのメモリ節約につながる可能性があります。しかし、ほとんどのプロジェクトにおいては、著者はメモリ使用を最適化するためのより効果的な方法があると提案しています。

エネルギーシンクタンクのエンバーが発表した新しい報告によると、クリーンエネルギーが世界の電力の40%を占めるようになり、これは1940年代以来の水準です。この重要な節目は、太陽光発電の大幅な増加によるもので、過去3年間でその発電量が倍増し、現在は世界の電力の7%を占めています。しかし、この成長にもかかわらず、昨年の化石燃料による電力需要は1.4%増加しました。これは、エアコンや人工知能（AI）、電気自動車の需要が高まったためで、結果として排出量も増加しています。

太陽光発電は最も成長が早い電力源ですが、風力発電（8%）や原子力発電（9%）にはまだ及びません。中国は新しい太陽光発電の能力の半分以上を占める主要な国であり、同時に石炭発電も拡大しています。この報告では、クリーンエネルギーが成長している一方で、特に熱波の際に電力需要が高まるため、化石燃料の使用も増加していることが強調されています。しかし、エンバーは、クリーンエネルギーの成長が最終的には需要を上回り、化石燃料への依存が減少することを期待しています。

2020年11月、COVID-19パンデミックの最中にブラジル中央銀行はPixというデジタル決済システムを導入しました。このシステムは、ユーザーが瞬時に無料でお金を送金できるもので、当時は対面接触を最小限に抑えることが重要だったため、すぐに人気を集めました。ユーザーは受取人の国民ID番号や電話番号、QRコードを使ってお金を送ることができます。2024年までに、Pixはブラジルで最も広く使われる決済方法となり、現金やカードを上回りました。取引件数は2021年の90億件から2024年には630億件に増加し、総額は26兆レアル（約4.5兆ドル）に達しました。ブラジルはこのようなシステムの導入が世界で最も早かった国となっています。

2025年4月7日、LuxチームはLua用の新しいパッケージマネージャー「Lux」を発表しました。このツールは、Luaコードの作成、維持、公開を簡素化することを目的としています。他の人気のあるパッケージマネージャーに触発されており、ユーザーフレンドリーなコマンドラインインターフェース（CLI）を提供し、日常的な作業において「非常に使いやすい」と評価されています。

Luxの主な特徴には、さまざまなシステムでシームレスに動作するクロスプラットフォーム機能、複数のビルドやインストールを同時に行える並列操作、互換性のあるバージョンを指定するだけでLuaヘッダーの管理を自動化する機能があります。また、プロジェクトを定義するためのシンプルなlux.tomlファイルを使用し、複数のrockspecファイルを必要としないプロジェクト管理を実現しています。ロックファイルのサポートにより、一貫したビルドと環境を確保し、Nixとの統合も容易にしています。さらに、コードのフォーマットやチェックを行うためのツールも統合されています。Neovimとの互換性もあり、NeovimをLuaインタープリターとして使用でき、プラグインのインストールもスムーズに行えます。

Luxの開発動機は、現代のLua開発においてLuarocksが時代遅れと見なされていることを克服することです。明確なプロジェクト構造を促進し、セマンティックバージョニング（SemVer）を奨励し、独自の依存関係管理手法によってパッケージの競合を防ぎます。

今後の計画として、チームはバグ修正とユーザー体験の向上に注力する予定です。また、rocks.nvimプラグインマネージャーをLuxを利用するように書き直し、Neovimエコシステムの速度と安定性を向上させることを目指しています。

詳細については、Luxのドキュメントを確認し、GitHubでのディスカッションに参加することをお勧めします。LuxはMITライセンスのもとで提供されています。

最近、KapwingのL3ソフトウェアエンジニアのポジションに関するインタビューで、エリック・ルーはサムという候補者との驚くべき体験をしました。サムは初めは非常に適任に見えましたが、強力な履歴書と関連する経験を持っていたにもかかわらず、インタビュー中に技術的なバックグラウンドについて詳しく話すのに苦労しました。さらに掘り下げていくと、サムはインタビューの準備にAIを使ったことを認め、誠実さに対する懸念が生じました。

インタビューのプロセスは、履歴書のレビューから始まり、その後、候補者の適性や経験を評価するための電話面接が行われます。サムは最初は良いパフォーマンスを見せ、以前のスタートアップでの関連技術や経験について話しました。しかし、具体的な技術的課題や解決策について尋ねられると、サムの回答は曖昧で一貫性がなくなり、警戒心が高まりました。

最終的に、サムは自分が主張していたほどの深い経験がないことを告白し、その結果、応募を進めない決定が下されました。エリックは、インタビューでの詳細な状況質問の必要性や、主張を確認するためのリファレンスチェックの重要性、候補者が本物であることを確認するためのビデオインタビューの必要性について考えを巡らせました。

彼は候補者に対してプロフェッショナルかつ共感を持って接することの重要性を強調し、経験を誇張するプレッシャーを感じることがあることを認めました。この体験は、AIの時代における採用の課題と、候補者の資格について真実を明らかにするための徹底したインタビュー技術の重要性を浮き彫りにしました。エリックは、この体験を共有することで、採用担当者と求職者の双方がインタビュー過程における誠実さの価値を理解する手助けになることを願っています。

ポーランド北部のビーチで、金属探知機を使っていたヤツェク・ウコフスキさんとカタルジナ・ヘルジクさんが、嵐によって崩れた崖から約25センチの装飾用短剣を発見しました。この短剣は、約2500年前のもので、ハルシュタット時代に遡ります。星や三日月、幾何学模様の精巧なデザインが施されており、高い技術力を示しています。専門家によると、この短剣は南ヨーロッパで作られ、バルト地域の裕福な戦士のために輸入されたか、儀式的な意味を持っていた可能性があります。現在、この短剣はカミエン地方の歴史博物館に保管されており、専門家がさらなる分析を行った後、博物館で展示される予定です。ウコフスキさんは、これが自分にとって最も重要な発見だと考えています。

オハイオ州ウィロビー・ヒルズに、フランク・ロイド・ライトのデザインに触発された「リバーロック」という家が完成しました。この家はサラ・ダイクストラと彼女の母親によって建てられ、ライトの1959年の最終的なユソニアン設計図に基づいていますが、その真偽については一部で論争があります。

ダイクストラは2018年に元の未建設の計画の権利を購入しました。この新しい家は、川の石を使った独特のP字型デザインで、石や木などの自然素材を用いており、ライトのビジョンを尊重しつつ現代の建築基準にも適合させることを目指しています。

建設は2023年10月に始まり、2025年1月に完成しました。しかし、フランク・ロイド・ライト財団などの公式な組織は、このプロジェクトを批判しており、建築基準や材料の変更によりライトの元のデザインから逸脱していると指摘しています。この家は現在、賃貸可能です。

急成長中のスタートアップで、AIを活用したワークスペースを作るための経験豊富な創業エンジニアを募集しています。

応募資格としては、サンフランシスコで週5～6日、対面で働く意欲が必要です。製品向けのAI製品を構築した経験があり、迅速かつ効率的に仕事を進められる方を求めています。また、変化の多い不確実な環境に慣れていること、学ぶ意欲があり好奇心が旺盛であること、実績があることも重要です。GoLang、TypeScript、NextJS、Redis、RAGシステムの経験があれば尚良しです。

主な業務内容は、技術スタック全体での作業、ユーザーとの対話、パフォーマンスの測定、製品の迅速な改善、重要な機能の特定と開発、製品ビジョンや開発計画の定義を手伝うことです。

給与は基本給が15万ドルから25万ドルの範囲で、株式、健康保険、401kのマッチング、食事、チームの外出、サインボーナスや引越し手当などの福利厚生が含まれます。

メタは最近、Llama 4という2つの新しいAIモデルを発表しました。その中には、スカウトと呼ばれる小型版と、マーベリックという中型版があります。マーベリックは、AIのベンチマークサイトであるLMArenaで瞬く間に2位にランクインしました。しかし、後にテストされたのは会話に最適化された特別なカスタマイズモデルであり、一般のユーザーがアクセスできるものとは異なることが明らかになりました。

このような実践は、ベンチマークの公平性に対する懸念を引き起こしました。なぜなら、ユーザーがモデルの実際の性能について誤解する可能性があるからです。メタの広報担当者は、異なるモデルバージョンを試していることを認めましたが、性能を人工的に引き上げるためにテストセットで訓練はしていないと主張しました。

Llama 4の発表が週末に行われたことも注目を集めました。これは主要な発表としては珍しいタイミングです。批評家たちは、特別なモデルをベンチマークに使用することが、開発者が適切なAIツールを選ぶのを難しくしていると指摘しています。なぜなら、ベンチマークが一般に利用可能なバージョンの能力を反映していない可能性があるからです。この出来事は、AI開発の競争の激しさと、企業が業界のリーダーシップを主張するためにどれほどの努力をするかを浮き彫りにしています。

この記事では、人工知能（AI）がビデオゲーム業界の労働者に与える悪影響について述べています。多くの開発者、アーティスト、声優が、自分たちの仕事にAIがどのように組み込まれているかを語り、その多くが自分の意志や専門性に反していると感じています。

労働者たちは、企業が従来人間が行っていた業務、例えばアートの生成やコードの作成にAIをますます依存するようになっているため、自分たちの仕事が危険にさらされていると感じています。

ブラッドリーやミッチのような多くの労働者は、AIの使用に強く反対しており、AIが創造性や品質を損なうと主張しています。彼らは、劣った結果を生むと信じるAIツールを使うように圧力を感じています。

AIの使用は、経営陣によって時間を節約し効率を高める手段として正当化されることが多いですが、従業員はそれがしばしば仕事を複雑にし、ミスを引き起こす原因になると感じています。

AIの使用には重要な倫理的問題もあります。特に、AIが人間の仕事をどのように置き換えるか、そしてAIシステムの訓練に使われる労働者の同意が欠如している点が問題視されています。

AIに潜在的な利点を見出す人もいますが、オードリーやダグラスのように、多くの人々はAIを自分たちのスキルや仕事への情熱を軽視する抑圧的な力と見なしています。

全体として、この記事はゲーム業界のクリエイティブな専門家たちの間で、AIの進出に対する不安と抵抗感が高まっていることを強調しており、人間の創造性と専門性の重要性を訴えています。

クォーツは2012年に設立されたデジタルメディア企業で、革新的なジャーナリズムとグローバリズム、質の高さを重視する姿勢で知られていました。初期の成功にもかかわらず、利益を上げることができず、成長を目指す中で4,000万ドル以上の損失を出しました。

2018年には日本の企業であるウザベースに売却されましたが、パンデミックの影響で困難に直面しました。創設者の一人であるザック・スワードが会社を買い取り、独立を目指しジャーナリズムの再生を図りました。しかし、2022年には財政的な問題からメディアブランドの解体で知られるG/Oメディアに売却されました。

買収後、G/Oはクォーツの元々の価値観やスタッフを奪い、質の低下を招き、最終的にはブランドが「ゾンビ」と化してしまいました。この物語は、デジタルメディアの厳しい現実と理想主義の対比を浮き彫りにしています。

スワードはこの旅を振り返り、ノスタルジーや後悔、そしてクォーツの運命を受け入れる気持ちを抱いています。最終的に、クォーツの本質はその人々と質の高いジャーナリズムへのコミットメントにあったと結論づけています。

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著者は、Tailwind CSSを使ってアプリを開発しようとした際の苦労を語っています。古いMac ProでCSSの編集に苦戦し、Tailwind 4にアップグレードする際には、最新のCPU命令が必要であるため、彼のマシンでは対応できないという問題に直面しました。

数日間トラブルシューティングを行った後、彼は一時的な解決策としてTailwindのCDNを使用することにしましたが、CSSスタイルが不足しているという問題が発生しました。新しいバージョンのTailwindがリリースされたにもかかわらず、彼のマシンでは依然として動作しませんでした。

圧倒されてしまった著者は、新しいMac Studioを購入することに決め、ようやくアプリのデザインを実現することができました。しかし、この経験から、業界で取り残されることへの恐れ（FOMO）から新しい技術を使う傾向について批判するようになりました。多くの開発者が最新のツールを採用するプレッシャーを感じており、それがしばしばフラストレーションや非効率につながると主張しています。

著者は、自分の目標に合った馴染みのある技術を使うことの重要性を強調し、流行を追うのではなく、構築することを優先すべきだと結論づけています。影響力のある人々の技術アドバイスに従うのではなく、より考え抜かれた個人的なアプローチを提唱しています。

ニューデリーのネルー・プレイスでは、スシル・プラサードのような技術者たちが、廃棄されたデバイスの部品を組み合わせて古いノートパソコンを復活させています。これにより、新しいものを購入できない学生や労働者向けの手頃な「フランケンシュタイン」ノートパソコンが生まれています。この修理文化は、部品へのアクセスを制限するグローバルなテクノロジー企業からの課題にもかかわらず、活気を呈しています。

技術者たちは、シーランプールのような電子廃棄物市場から部品を調達することが多いです。この市場では、毎日大量の電子廃棄物が処理されています。このような salvaging（再利用）は重要な材料を提供しますが、同時に作業者は有害物質にさらされる危険もあります。

インド政府はこの業界を支援するために修理権に関する法律を検討していますが、進展は遅れています。多くの人々は、修理セクターを正式化することで廃棄物を減らし、雇用機会を増やすことができると考えています。現時点では、修理技術者たちはインドのデジタル経済の成長するニーズに応え続けており、手頃なテクノロジーソリューションへの強い需要があることを証明しています。

この記事では、Team Fortress 2（TF2）の経済におけるアービトラージと均衡の概念について説明しています。TF2はデジタルな取引環境です。

アービトラージとは、安く買って高く売る行為を指します。これはトレーダーにとっての目標ですが、誰もがその機会を求めるため、最終的には市場の均衡が訪れ、アービトラージの機会が消えてしまいます。

従来の経済では、価格差やアービトラージの機会を測定するのが難しいですが、TF2のようなデジタル経済ではリアルタイムのデータが豊富にあり、取引パターンや機会を分析することができます。

TF2は物々交換の経済であり、プレイヤーは標準化された通貨なしでアイテムを直接交換します。このため、取引が複雑になることがあります。双方が相手の提供するものを欲しがらなければならないからです。

経済学における均衡とは、供給と需要が釣り合い、アービトラージの機会が存在しない状態を指します。均衡は静的（変化なし）であったり、動的（予測可能な変化）であったりします。

記事では、4つのアイテムを使った簡単な例を挙げ、相対価格を通じて均衡をどのように測定できるかを示しています。価格が一致していない場合、アービトラージの機会が生じ、均衡に達するまで変化が続くことになります。

TF2の経済には35,000以上のアイテムが存在し、それぞれのアイテムに対して多くの価格が考えられるため、単一の価格を決定するのが難しいです。

従来の経済とは異なり、TF2の経済は常に監視可能であり、しばしば均衡から大きく離れていることがわかります。これにより、多くのアービトラージの機会が存在することが示されています。

TF2の経済は、豊富なデータ環境のおかげで詳細な経済分析が可能なデジタルな物々交換システムのユニークな例です。

GitMatcherは、GitHubのデータを活用して、適切な開発者を迅速に見つけるためのプラットフォームです。数多くのLinkedInのプロフィールや履歴書を確認する代わりに、GitMatcherはAIを使用して、特定のニーズに合った開発者をマッチングします。

このプラットフォームの主な特徴には、AIによるマッチングがあります。数百万のGitHubプロフィールを分析し、技術的な要件に合った開発者を見つけ出します。また、開発者のスキルを確認するために、コードの質や貢献度を評価します。検索機能は単純なキーワードを超えて、技術の文脈を理解することができます。さらに、開発者の活動に関するリアルタイムの更新を受け取ることができ、アクティブな貢献者について常に情報を得ることができます。チームとの相性を分析し、既存のチームと上手く協力できる開発者を見つけることも可能です。プライバシー保護にも配慮しており、ユーザーのプライバシーを尊重し、データ保護法に準拠しています。

GitMatcherの利用方法は簡単です。まず、必要なスキルやチーム文化を明確に定義します。次に、AIがプロフィールをスキャンしてコードの質や専門性を評価します。その後、開発者がマッチングされ、基準にどれだけ合致しているかに基づいてランク付けされます。最後に、プラットフォームを通じてマッチした開発者に直接連絡を取ることができます。

GitMatcherは、採用プロセスを効率化し、優れた開発者の才能を迅速に発見することを目指しています。プラットフォームへの早期アクセスのために、ウェイトリストに参加することができます。

知識集約型の分析アプリケーションは、意思決定を支援するために、構造化データ（テーブルなど）と非構造化ドキュメントの両方を利用します。大規模言語モデル（LLM）は、これらのデータを取得し分析するシステムの構築を簡素化しました。しかし、これらのシステムを構築することは依然として難しく、さまざまなデータシステムの管理や技術的な詳細の取り扱いなど、多くの作業が必要です。

これらの課題を解決するために、私たちはFlockMTLを提案します。これはデータベース管理システム（DBMS）向けの拡張機能で、LLMの能力を取得強化生成（RAG）と統合しています。FlockMTLは、複雑な予測やデータ処理を可能にする新しい機能を提供します。また、効率を向上させるためのバッチ処理やキャッシングなどのスマートな最適化も含まれています。さらに、開発プロセスを簡素化するためのPROMPTやMODELという新しいSQL構造も導入されています。全体として、FlockMTLは知識集約型の分析アプリケーションの作成と実装を容易にします。

2025年3月25日、暗号通貨プラットフォームのAbracadabra Financeがハッキングされ、約1300万ドル相当のデジタル通貨が盗まれました。会社はこの事件をSNSで確認しましたが、盗まれた金額については具体的に言及していません。この侵害は、「コールドロン」と呼ばれる機能に関連しており、これはさまざまな暗号通貨の貸出市場です。

Abracadabra Financeは、セキュリティ企業のGuardianやChainalysisの協力を得て、状況を調査しています。Chainalysisは盗まれた資金の追跡を行っており、約6260枚のイーサリアムが奪われたと報告しています。プラットフォームのウェブサイトは一時的にダウンしており、障害に関するメッセージが表示されています。

この攻撃は、分散型取引所GMXに関連していると考えられていますが、GMXは自社の契約には影響がなかったと述べています。また、あるセキュリティ企業は、攻撃に使用された資金が最近、財務省による制裁解除を受けたTornado Cashから来ていることを指摘しました。Abracadabra Financeは、盗まれた資金を返還するためにハッカーに対して20%の報酬を提供しています。

「Scaffold」という専門的なレベル編集ツールが、ソロ開発者のマックス・カウフマンによってUnreal Level Editor内で開発されました。このツールは、ゲームデザインにおける生産性、個性、パフォーマンスを向上させることを目的としています。

Scaffoldの主な目標は、生産性の向上です。作業の自動化により、面倒な作業から解放され、創造的な側面に集中できるようになります。また、個性を重視し、標準的なアセットを使った一般的なゲームデザインを避け、ユニークなゲーム体験を提供します。さらに、パフォーマンスの面では、特に中程度のデバイスでも60フレーム以上でスムーズに動作することを目指しています。

技術的な背景としては、Convex Decomposition（凸分解）に基づいており、凸形状を利用してゲーム環境内でのレイキャスティングや経路探索を効率的に管理します。この方法により、一般的なエンジンであるUnrealやUnityに依存せず、構造化されたデータを使用して衝突検出やナビゲーションを迅速に行うことができます。

カウフマンは、レベルデザインにおいてバイナリ空間分割（BSP）や凸セグメントを使用した古典的なゲーム、例えば「DOOM」や「DESCENT」からインスピレーションを得ています。これらの手法は、形状の管理やナビゲーションを効率的に行うことを可能にします。

ScaffoldはUnreal Level Editorに統合されており、別のアプリケーションを作成することなく簡単に使用できます。凸セグメントや「キューブ」を選択・操作するためのツールがあり、レベルを迅速に構築するための基本的な操作も備えています。

現在、Scaffoldはレイトレーシングにおいて大幅なパフォーマンス向上を示しており、特に敵の弾道パターンなど特定のタスクにおいて効果を発揮しています。また、AIの経路探索のためのナビゲーションデータも生成でき、地上ユニットと空中ユニットの両方に対応できる柔軟性を持っています。

カウフマンはScaffoldの開発を続けており、新機能の追加や操作の改善を行い、レベルデザインの体験をさらに向上させています。

あるブログ記事では、初期のソフトウェアにおけるリバースエンジニアリングと暗号化について、1990年代のQText文書のパスコードを解除する経験が詳述されています。QTextはDOSベースのワードプロセッサで、著者たちはその暗号化手法についての洞察を提供することを目指しました。

彼らのプロセスの重要なポイントは以下の通りです。まず、文書のパスコードは短く（4文字）、大文字のアルファベットと数字のみを使用しているため、ブルートフォース攻撃で比較的簡単に解読できることです。次に、ロックされた文書にはパスコードに関連する特定のヘッダーがあり、暗号化は行ごとに行われ、スペースはスキップされるようです。

リバースエンジニアリングの過程では、DOSエミュレーターのDOSBOXを使用して実行ファイルを分析しましたが、そのサイズと複雑さからいくつかの課題に直面しました。さまざまなデバッグ技術やツールを駆使して実行ファイルを解凍しました。

暗号化に使用されるキーは、パスコードから派生することがわかりました。このプロセスは、特定のルールに基づいて各バイトを変更する置換関数を含んでいます。キー導出関数をリバースエンジニアリングするために、彼らは再帰的なアルゴリズムを作成し、問題空間を効果的に縮小して潜在的なパスコードを見つけることができました。

最後に、可能性のあるキー候補を集めた後、元の暗号化手法に対してこれらをテストし、パスコードを復元しました。著者たちは、初期の暗号化手法が現代の基準と比べていかにシンプルであるかを示しながら、リバースエンジニアリングのプロセスを詳細に説明しています。

サム・リンドリーとコナー・マクブライドによる論文「ハソキズム：依存型Haskellプログラミングの喜びと苦痛」では、Haskellの型システムの進化について論じています。この型システムは、依存型プログラミングの特徴を取り入れるようになりました。著者たちは、Haskellにおける依存型を扱う技術を分類し、新しい手法を紹介しています。具体的な例として、マージソートや長方形のタイル配置が挙げられています。

Haskellの型システムは、元々の設計を超えて進化しており、依存型プログラミングを可能にしています。これにより、特定の性質がコンパイル時に正しいことを保証することで、より正確なコーディングが実現します。

論文では、Haskellにおける依存型の実装方法を探求し、コード内での明示的な証明の必要性を最小限に抑えることを目指しています。これには、Haskellの制約解決器を定理証明のツールとして活用する方法が含まれています。

著者たちは、依存型プログラミングのための実用的な技術を提示しています。具体的には、Haskellにおける依存量化の分析、明示的な証明なしで出力順序を保証するマージソートの実装、サイズインデックス付きボックスを扱う代数があり、これを用いてテキストエディタを作成しています。

論文は、依存量化、プログラミング技術、実用的な応用に関するさまざまな側面をカバーするセクションに構成されており、最後にはHaskellの今後の発展に対する考察がまとめられています。

論文に関連するすべてのHaskellソースコードは、さらなる探求のためにオンラインで公開されています。この論文は、Haskellにおけるプログラミングの実践を向上させ、依存型プログラミングの概念を活用することで言語の発展に寄与することを目指しています。

Weather API MCPサーバーは、AIアシスタントであるClaudeがリアルタイムの天気データにアクセスし、理解するのを助ける軽量ツールです。

Claude Desktopに設定するには、設定ファイルを変更し、天気APIアカウントから取得したAPIキーを含むサーバーの詳細を追加する必要があります。

サーバーはGoプログラミング言語を使用してソースコードからビルドできます。指定されたディレクトリでコマンドを実行することで、サーバーバイナリを作成します。

主な機能として、任意の都市の現在の天気を都市名を提供することで取得できる「現在の天気ツール」があります。

プロジェクトは、いくつかの重要なディレクトリで構成されています。cmdにはメインのサーバーコードが含まれ、internalにはハンドラー、ビジネスロジック、ツール、メッセージ用のテンプレートが含まれています。pkgには共有パッケージが格納されています。

問題を報告したり改善案を提出したりすることで、貢献することができます。貢献ガイドラインに従ってください。

このサーバーはMITライセンスの下でライセンスされています。

このテキストでは、トランスフォーマーという機械学習モデルを用いて1分間の動画を生成する際の課題と進展について述べています。

現在の限界として、トランスフォーマーの従来の自己注意層は長い動画の文脈に対して効率的ではなく、代替手段であるマンバ層は複雑なストーリーに対処するのが難しいことが挙げられています。

新しいアプローチとして、著者たちはテスト時トレーニング（TTT）層を提案しています。TTT層は、隠れ状態がニューラルネットワークであるため、より表現力が豊かです。

結果として、事前に学習させたトランスフォーマーにTTT層を組み込むことで、テキストのストーリーボードから1分間の動画を生成することに成功しました。この方法は、マンバ2やゲーテッドデルタネットなどの他のモデルと比較して、より一貫性があり、物語性のある動画を示しました。

使用したデータセットは、トムとジェリーのアニメに基づいており、動画の品質に関する人間の評価で34ポイントの改善を達成しました。

ただし、生成された動画には、キャラクターの外見が不一致であったり、不自然な動きが見られるなどの目立つアーティファクトが残っていました。

今後の研究として、著者たちはこの方法がより長い動画や複雑な物語を扱うために拡張できる可能性があると考えています。

全体として、この研究はTTT層を使用することで動画生成能力が大幅に向上したことを示しつつ、依然として存在する課題を認識しています。

新しい技術である圧縮空気スーパーチャージング（CAS）がドラッグレースで注目を集めています。この方法はデール・ヴァズナイアンによって開発され、タンクに蓄えられた圧縮空気を利用してエンジンに酸素を送り込むものです。これにより、馬力や排気ガスを必要とせず、より密度が高く冷たい空気を供給することができます。このシステムは、約10 psiの低いブーストレベルでも優れた性能を発揮し、エンジン部品への負担を軽減します。

ティナ・ピアースやデイブのようなレーサーは、ドラッグトラックにCASを使用し、最小限の補充で驚異的な馬力を達成しています。一方、ライアン・ミッチェルのようなレーサーは、従来のスーパーチャージャーからCASに移行し、同様の性能を見出しています。この技術はまだ新しく、懐疑的な見方もありますが、レース性能を向上させる可能性を秘めており、将来的にはパワーアッダーの世界を変えるかもしれません。

科学者たちは、米粒よりも小さく、体内に注入できる世界最小のペースメーカーを開発しました。この新しい装置は光で制御でき、必要なくなると溶けるため、取り出すための侵襲的な手術が不要です。

このペースメーカーは、心臓に欠陥のある子供や心臓手術から回復中の大人を対象に設計されています。ワイヤレスで動作し、体内の液体を利用して心拍を調整する電気信号を送ります。

現在、動物や人間の心臓組織でテストが行われており、研究者たちは2年から3年以内に人間での試験を始めることを目指しています。この革新は医療技術の大きな進歩と見なされており、心臓病以外にも神経再生や創傷治癒などの応用が期待されています。心臓病は依然として世界的な死亡原因の第一位です。

プログラマーのt0stは、GTAオンラインにおいて、最大20分かかる読み込み時間を70%短縮するバグを修正しました。この修正は簡単なコード変更によるもので、Rockstar Gamesからは1万ドルの報酬も受け取りましたが、この問題は企業の優先事項や実務に疑問を投げかけています。

大手テクノロジー企業では、バグ修正は特定の要件に直接関連しない場合、後回しにされることが多いです。これらは「技術的負債」と呼ばれ、通常はすぐには対処されないことを意味します。また、開発者やプロダクトマネージャーが変わることで、古いバグに関する知識が失われることもあります。修正のためのチケットは時が経つにつれて古くなったり、忘れられたりすることがあります。

さらに、古いコードの小さな修正でも予期しない問題を引き起こすことがあるため、開発者は広範なテストなしに変更をためらうことがあります。企業は、ユーザー体験の向上よりも、即座に収益を生む機能を優先することが多く、利益に直接影響しないバグは放置されがちです。

企業がバグを無視しているわけではなく、官僚主義や競合する目標によって妨げられていることが多いです。このため、多くのバグが未解決のままとなり、ユーザー体験に悪影響を及ぼしています。

LittleGP-30は、1956年に登場した初期の商業用コンピュータLGP-30の現代的なレプリカです。このコンピュータはシンプルなデザインと低コストから「パーソナルコンピュータ」の先駆けとされています。LGP-30はビット直列CPUと磁気ドラムストレージを使用しており、デスクに収まるコンパクトなサイズが特徴です。

このレプリカは、最新のFPGA技術を用いてLGP-30のオリジナルデザインを再現しています。FPGA内に実装されたCPUと磁気ドラムにより、ユーザーはこのコンピュータ特有のタイミングや動作を体験できます。また、USBポートを搭載しており、接続が簡単で、HDMIディスプレイを通じて内部の動作を視覚化することができます。

このプロジェクトは趣味の一環として進められており、自分自身でLittleGP-30を組み立てたい人のために、詳細な組み立て手順やファイルが提供されています。Hackadayでも取り上げられ、使いやすさを向上させるためのさまざまな更新や改善が行われています。例えば、ディスプレイの強化や接続の簡素化などがあります。

また、オリジナルのLGP-30に関するドキュメントやリソースもオンラインで入手可能です。これにはプログラミングマニュアルやサービス文書が含まれており、愛好者や開発者にとって貴重な情報源となっています。

1980年代、ソフトウェアはラジオと同様にテレビ放送を通じてダウンロードされていました。この記事では、その時代に使われた二つの興味深い方法について紹介します。

イギリスのテレビ番組、特にBBCは視聴者にコーディングや電子工学を教え、ソフトウェアを放送するというアイデアが生まれました。一つの技術はテレテキストと呼ばれ、テレビ画面がフレームの切り替え時に一瞬空白になる瞬間を利用しました。この方法により、番組を中断することなくデータを送信することができました。

もう一つの方法はフォトダイオードという装置を使用しました。これは画面上の光の変化を読み取ることができ、テレビの特定の模様の上に置くことで、その変化をコンピュータコードに変換しました。この方法はデータ転送速度が遅かったものの、その当時としては革新的でした。

特に注目すべき進歩は、ジョンとリチャード・ビリングスリーによって開発されたビジコードです。これは画面上の狭いストライプを使って、フレームごとに複数のビットをエンコードすることでデータ伝送を改善しました。

テレテキストとビジコードは現在では時代遅れですが、技術の巧妙な利用を示しています。また、これらの古いデータは家庭用ビデオ録画の中に今でも見つけることができ、コンピュータの歴史の一部を保存しています。

Gitは、20年前にリーナス・トーバルズによって作られ、シンプルなプロジェクトから世界で最も広く使われているバージョン管理システムへと進化しました。これは、Linuxカーネル開発コミュニティにおいて、既存のツールに対する不満から生まれました。従来のツールはメールリストに依存しており、協力作業には非効率的でした。Gitは、パッチやtarball（アーカイブファイル）をより効果的に管理することで、このプロセスを改善することを目指しました。

当初、Gitはディレクトリの内容を管理できる基本的なコンテンツトラッカーに過ぎず、完全なバージョン管理システムとしては機能していませんでした。しかし、時間が経つにつれて、初期のユーザーが使いやすさを向上させるためのスクリプトを作成したことで、堅牢なツールへと発展しました。

初期の設計は低レベルのデータベースツールに焦点を当てていましたが、コミュニティがより良い機能を求める中で、「git commit」や「git log」といった親しみやすいコマンドへと進化しました。Gitの独自の構造は、効率的なコンテンツ管理と追跡を可能にし、ソフトウェア開発において欠かせない存在となっています。

Gitは三十年目を迎え、依然として高い効果を持つコンテンツトラッカーとしての役割を果たし続けており、テクノロジーの世界における持続的な影響を示しています。

要約がありません。

ユーザーが「スペースウォーコントローラー」に関するプロジェクトについて意見を交換しているディスカッションプラットフォームのログです。ユーザーのオスカーが、14日間の開発スプリントで素晴らしい進展があると述べていますが、新しいアイデアや機能が次々と浮かんでくると話しています。他のユーザーたちもこのプロジェクトに対する興奮や賛同の気持ちを表現しています。

Web Audio APIを使って、ウェブベースの音楽トラッカー用に可変デューティサイクルの矩形波を作成する方法について説明しています。この技術は、ゲームボーイの音にインスパイアされています。

Web Audio APIは、開発者がさまざまな音波形を作成できるAPIで、矩形波もOscillatorNodeを通じて生成できます。しかし、標準の矩形波オシレーターは50%のデューティサイクルしかサポートしておらず、ゲームボーイの音を再現するには不十分です。ゲームボーイでは、12.5%、25%、50%、75%のデューティサイクルが使用されます。

解決策として、まず「フーリエ級数アプローチ」があります。この方法では、数学的な関数を使って、正弦波と余弦波を組み合わせることで、希望するデューティサイクルの矩形波を作成しますが、正確性を求めるためには多くの高調波を計算する必要があります。次に「ウェーブシェイパーアプローチ」があり、こちらはWaveShaperNodeを使ってノコギリ波をデューティサイクルに基づくステップ関数で変換し、矩形波を生成します。

フーリエ級数アプローチは複雑でCPUに負担がかかりますが、ウェーブシェイパー法は実装が簡単で、ゲームボーイスタイルの音をよりリアルに再現できます。ただし、若干のノイズが入ることがあります。著者は、シンプルさと効果的な音の再現性からウェーブシェイパー法を好んでいます。

全体として、Web Audio APIのユニークな音響体験を作成する可能性を強調し、他の開発者にもこの技術を探求することを勧めています。

エリミネーションゲームは、言語モデル（LLM）の社会的推論、戦略、そして欺瞞のスキルを試すために設計された競技トーナメントです。このゲームでは、プレイヤーが公の場と私的な場で議論を行い、同盟を結び、互いに排除するための投票を行います。最終的に残るのは二人だけで、排除されたプレイヤーの陪審が全体の勝者を選びます。

ゲームの重要な要素には、まず公の議論と私的な戦略の管理があります。プレイヤーはオープンな議論を行いながら、秘密の同盟を維持する必要があり、これがゲームの結果に影響を与えます。次に、戦略的な投票があり、プレイヤーは匿名で他のプレイヤーを排除するために投票します。投票が同数になった場合の決定ルールも、プロセスを複雑にします。また、ファイナリストは陪審を説得して勝利を目指す必要があり、プレッシャーの中でのレトリックスキルが試されます。

ゲームはさまざまなラウンドで構成されており、公の発言や同盟を築くための私的なチャットが含まれます。各ラウンドは、プレイヤーが誰かを排除するために投票を行い、最終的に二人のコンテスタントが残ります。彼らは陪審に向けて最終的な発言を行い、その後陪審が勝者を選びます。

結果は視覚化やメトリクスを通じて分析され、プレイヤーの戦略、裏切りの割合、全体的なパフォーマンスに関する洞察が明らかになります。スコアリングシステムはTrueSkillレーティングを使用して、各モデルの一貫性や複数のゲームにおける成功を追跡します。

全体として、エリミネーションゲームは、LLMが戦略や欺瞞を伴う複雑な社会的相互作用をどのようにナビゲートするかを研究するための豊かな環境を提供します。

要約がありません。

要約がありません。

この記事はOutpost24のKrakenLabsによるもので、サイバー犯罪者EncryptHubの調査を続けています。EncryptHubの過去やサイバー犯罪への関与、運用セキュリティ（OPSEC）の失敗、そして彼の活動におけるChatGPTの利用について詳しく見ています。

EncryptHubは、普通の人間として描かれていますが、正当な仕事での困難を経てサイバー犯罪に手を染めました。彼はウクライナを離れ、数年後にテクノロジーの分野で働き始めましたが、2024年にはサイバー犯罪に転向しました。

彼は自身の身元や活動を暴露するいくつかの重大なミスを犯しました。例えば、弱いパスワードを再利用したり、二要素認証を適切に使用しなかったりしました。また、個人の活動と犯罪行為を混同し、両方に同じメールアドレスを使用していました。サーバーのセキュリティも十分に確保していませんでした。

ChatGPTはEncryptHubにとって重要なツールであり、コーディングやマルウェアの開発、さらにはエクスプロイトの販売に関するコミュニケーションの草案作成にも役立ちました。彼は技術的なアドバイスや支援を求めて頻繁にChatGPTに相談していました。

EncryptHubは、正当なセキュリティ研究者としての夢と犯罪行為との間で葛藤しています。彼は自分の行動が法的にどのような影響を及ぼすかを理解しているものの、しばしばハッキングの暗い側面を選択しています。

彼は、自身の悪名を利用して合法的なサイバーセキュリティビジネスを立ち上げることを考えていますが、同時にサイバー犯罪にも関与し続ける意向を示しています。これはサイバーセキュリティ業界に挑戦したいという欲求を反映しています。

この記事は、サイバー犯罪者に対する被害を避けるためにセキュリティ意識と適切なOPSECの重要性を強調しています。脆弱性を見つける才能があっても、無敵であることは保証されないことを示しています。EncryptHubの物語は、サイバー犯罪の複雑さを浮き彫りにし、個人的な野心と倫理的ジレンマが交錯する様子を描いています。また、運用セキュリティの不備に伴うリスクを強調しています。

ソフトウェアエンジニアとその職の安定性について、仕事の収益性に基づく関係が議論されています。まず、テクノロジー企業は主に利益を追求していることを理解することが重要です。エンジニアは、自分の仕事がこの目標にどのように貢献しているかによって評価されることを認識する必要があります。

多くのエンジニアは、自分の仕事が過小評価されている、または利益を生まないタスクに集中した結果、解雇されることに不満を持っています。これは、企業の優先事項を誤解していることを示しています。収益に直接貢献する仕事（利益センター）は、そうでない仕事（コストセンター）よりも高く評価されます。エンジニアは、利益を生む活動に自分の努力を合わせることで、職の安定性を高めるべきです。

また、エンジニアは自社のビジネスモデルを理解し、自分の仕事がどのようにそれを支えているかを把握する必要があります。これは、企業がどのように利益を上げているかを知り、自分の貢献の価値を見極めることを含みます。もしエンジニアの仕事が利益と明確に結びついていない場合、特にマネージャーや企業文化が変わった際に、職の安定性が脅かされる可能性があります。

利益を上げている企業で働くことも重要です。個人的に満足できるが利益を生まないプロジェクト（例えば、アクセシビリティに関するもの）に取り組むためには、大規模で成功しているテクノロジー企業に就職することを目指すべきです。

全体として、エンジニアは自分の仕事を企業の財務的成功と結びつけることに積極的であるべきで、そうすることで自分の役割を安定させることができます。

数学とかぎ針編みの意外な関係について述べています。かぎ針編みのパターンには数学的な構造があり、これは二進法に似ています。編み目は「1」を、隙間は「0」を表しています。この関係は、早期の幾何学にまで遡り、織物のパターンが数学的な基盤を示していました。

重要なポイントとして、まず「双曲線かぎ針編み」があります。この技術は数学の原則を用いて、自らから曲がり離れる形を作り出します。バーブのコイグラッフルスカーフがその例です。ダイナ・タイミナ博士は1997年にかぎ針編みを通じて双曲幾何学を初めてモデル化しました。

次に「カオス的かぎ針編み」があります。研究者たちはローレンツ方程式に基づいて形を編み、複雑な数学的概念を具体的な物体に変えました。

さらに「フラクタルかぎ針編み」もあります。フラクタルとは繰り返し現れる幾何学的パターンのことで、かぎ針編みでも表現可能です。自然の形を模した美しいデザインが特徴です。

最後に、かぎ針編みにおける芸術と数学の交差点に対する深い感謝の意が表されています。その創造的な可能性が強調されています。

Appleは最新のmacOS Sequoiaで、古いrsyncツールをopenrsyncという新しいツールに置き換えました。以前のrsyncは2006年に最後の更新が行われており、ライセンスの問題から新しい機能が追加されていませんでした。rsync 2.xはGPLv2ライセンスに準拠していましたが、Appleはrsync 3.xの新しいGPLv3ライセンスに従うことができないと判断しました。

一方、openrsyncはより柔軟なBSDライセンスの下で提供されており、Appleは法的な懸念なしに簡単に更新できます。しかし、openrsyncはrsyncと互換性がありますが、rsyncの機能の一部しかサポートしていません。このため、古いmacOSバージョンで動作していた機能がmacOS Sequoiaでは利用できなくなる可能性があります。

ユーザーは、/usr/bin/rsyncのパスを通じてopenrsyncをrsyncと同じコマンドで実行できます。openrsyncのバージョンを確認するには、コマンド/usr/bin/rsync –versionを使用します。

アメリカの工作機械産業は、製造業や防衛にとって重要な役割を果たしていますが、1980年代初頭から大きな衰退を経験しています。かつては世界最大の生産国でしたが、1980年代末にはアメリカの生産量は日本やドイツの半分以下になりました。アメリカ合衆国議会が委託した調査では、この衰退の原因を探り、産業の回復に向けた提案がなされました。

衰退の主な原因としては、まず国内需要の減少が挙げられます。アメリカの生産者は国内販売に依存しすぎており、その需要が急激に減少し回復しませんでした。また、需要が増加した際に、アメリカの企業は日本の競争相手に対して迅速に対応できませんでした。さらに、日本企業は特にコンピュータ数値制御（CNC）技術において優れた技術を持ち、生産性の面で優位に立っていました。加えて、ドル高がアメリカ製品を外国の競合に比べて高価にしてしまいました。

回復の課題も多く存在します。大手企業が不足しているため、新技術への投資が難しい状況です。また、アメリカの企業は新しい機械や輸出のための資金調達が困難であり、国際競争相手に比べて必要なスキルや訓練を受けた労働者が不足しています。さらに、研究を市場に出せる製品に転換することが難しく、国内需要も防衛分野を除いて新技術の採用が遅れています。

しかし、回復の兆しも見えています。アメリカの企業は再編成を進めており、国内需要の増加から恩恵を受けています。また、日本のCNC技術のリードが低下しており、アメリカは他の技術において研究の優位性を持っています。

回復を支援するために、調査ではいくつかの政策を提案しています。まず、工作機械メーカーとユーザーの間でネットワークを構築し、資源や技術を共有することが重要です。次に、製造業の研究や訓練プログラムへの投資を増やす必要があります。また、輸出プロセスを簡素化し、アメリカ企業が国際市場で成功できるよう支援することも求められています。

全体として、アメリカの工作機械産業は多くの障害に直面していますが、戦略的な政府の支援と産業の協力を通じて回復の機会が存在しています。

この論文は、Vishnu G. Nairによって書かれたもので、干渉計重力波（GW）検出器における先進的なサスペンションシステムの概要を提供しています。これらのシステムは、重力波を遠くの宇宙イベントから検出するために、吊り下げられたミラーを振動やノイズから隔離するために重要です。

サスペンションシステムの重要性について、吊り下げられたミラーは、環境の影響から隔離される必要があります。ノイズを最小限に抑え、検出能力を向上させるために、受動型、能動型、ハイブリッド型など、さまざまなサスペンション設計が採用されています。

現在の重力波検出器について、LIGO、VIRGO、KAGRA、GEO600などの主要なGW検出器がレビューされており、それぞれ独自のサスペンション技術を利用して性能を向上させています。これらのシステムの比較分析は、今後の開発に役立つ洞察を提供します。

ノイズの発生源には、地震ノイズ、ニュートニアンノイズ、熱ノイズ、量子ノイズがあります。地震ノイズは、人間の活動や自然現象による地球の振動から生じます。ペンデュラムシステムなどの効果的な隔離技術が、このノイズを軽減します。ニュートニアンノイズは、主に地震波による局所的な重力場の変動から生じ、試験質量に影響を与えます。熱ノイズは低周波数で支配的で、材料の熱運動から発生します。このノイズを減少させるための研究が進行中です。量子ノイズには、光学的な読み取りに影響を与えるショットノイズや、レーザーとミラーの相互作用から生じる放射圧ノイズが含まれます。

ミラーのサスペンションシステムは、ミラーが自由な試験質量のように振る舞うことを保証するように設計されています。特定のノイズ周波数を隔離するために、複数の段階を組み込み、熱ノイズを最小限に抑えるために、フューズドシリカや細い繊維などの材料が使用されます。

ペンデュラムサスペンションについては、ペンデュラムの自然な振動特性を利用して振動を効果的に隔離する原理が説明されています。このメカニズムは、不要な高周波振動をフィルタリングし、重力波の正確な測定を確保するために重要です。

この論文は、重力波検出器の感度と性能を向上させるためのサスペンション技術の複雑さと重要性を強調し、検出器技術の今後の方向性についても議論しています。

要約がありません。

この投稿では、同じテーマに関する技術的な記事をわかりやすくまとめています。詳細な数値や科学的データが必要な方は、元の記事を参照してください。私たちは、研究の重要な要素である線形表現仮説について説明します。高次元空間は視覚化が難しいため、二次元の図を使って概念を説明します。また、変数トークン以外のトークンでもプローブをテストできますが、その結果の意味は不明です。なぜなら、私たちは変数トークンのみを訓練し、ラベル付けしているからです。

ケネス・ロクナーは、1964年にダートマス大学に雇われたプログラマーで、パンチカードを使ったプログラミング教育に苦労しました。彼はダートマスでタイムシェアリングシステムの開発に携わり、複数のユーザーが同時にコンピュータにアクセスできるようにしました。この革新は、より多くの学生や教員がコンピュータを利用できるようにすることを目的としていました。

その後、ロクナーはインタラクターモデルワンという個人用コンピュータに取り組みました。このコンピュータは、500ドル以下で購入でき、カラーグラフィックスに対応することを目指していました。しかし、野心的な目標にもかかわらず、市場では苦戦し、数千台しか売れずに会社は倒産しました。

インタラクターモデルワンは、フランスでミシェル・アンリック・コールによってビクター・ラムダとして再ブランド化され、一部の注目を集めました。このシステム向けに「ザ・トロールホールアドベンチャー」というゲームがリリースされました。このゲームは、初期のインタラクティブフィクションに典型的なパズルや冒険要素を含んでおり、プレイヤーはファンタジーの世界を探索し、障害を乗り越えながら宝物を集めます。プレイヤーはさまざまな課題を解決し、異なる部屋を移動し、鍵のかかったドアや歌う剣などのアイテムと対話する必要があります。

全体として、このゲームは個人用コンピュータの初期の時代と、その開発者たちの創造性を反映しており、動作するハードウェアの商業的な苦境にもかかわらず、その魅力を伝えています。

要約がありません。

Glamorous Toolkitは、Mac、Linux、Windows向けのオープンソースの開発環境です。このツールは「モールド可能な開発」に重点を置いており、ユーザーが自分のシステム内のさまざまな問題に対してカスタムツールを作成できるようにしています。

主な特徴としては、特定の問題を説明するためのカスタマイズされた「コンテキストマイクロツール」があります。また、APIの探索、ソフトウェアの分析、データの可視化、DevOpsの調査、システムの文書化、カスタム編集体験の作成など、さまざまな用途に対応しています。さらに、Java、Python、Ruby、JavaScriptなど、複数のプログラミング言語や技術に対応しています。

Glamorous Toolkitを使い始めるには、まずダウンロードして、環境内でのプログラミング方法を学ぶ必要があります。モールド可能な開発の目的は、システムに対する複数の視点を提供し、理解とコミュニケーションを向上させることです。

詳細については、moldabledevelopment.comを訪れてください。

ソフトウェアエンジニアの仕事は、多くのプログラミング言語やツール、RailsやDjangoのような特定のフレームワークに関する知識が必要で、非常に難しいです。エンジニアはCSSやしばしばJavaScriptにも精通している必要があります。また、技術が進化するにつれて、Reactのような新しいフレームワークが標準となっています。企業はエンジニアに迅速な適応を求めることが多く、フルスタックのスキルやTypeScriptやReduxのようなツールの理解が求められます。

役割は単なるコーディングを超えて広がっています。エンジニアは今や、インフラ管理やDocker、AWSなどの技術を学ぶといった、従来はシステム管理者に割り当てられていたタスクを扱うことが多くなっています。この変化により、エンジニアはインフラ管理のためにTerraformを使うなど、追加のスキルを学ぶ必要があります。

キャリアが進むにつれて、エンジニアはマネージャーになることもあり、納期の見積もりやタスクの割り当てといった新しい責任を担うことになります。しかし、職務要件が過剰になることもあり、いくつかのポジションでは複数の分野での専門知識が求められ、専門性を持つことが難しくなります。

この文章は、ソフトウェア開発の複雑さが増すことで、将来的にはアプリケーションの構築が簡素化され、より専門的な分野に特化できる可能性があることを示唆しています。

要約がありません。

考古学者たちが最近、ウィーンでローマ兵士の集団墓地を発見しました。この墓には、紀元前1世紀中頃から紀元後2世紀初頭にかけて、ゲルマン部族との戦闘で亡くなった約150人のローマ兵士の遺骨が含まれています。兵士たちは主に20代から30代の若者で、短剣や槍による戦闘による傷が見られました。また、墓からは鎧の鱗や短剣などの遺物も出土し、遺骨の年代を特定する手助けとなりました。

この発見は、火葬が一般的だったこの時代において、ローマの骨格の数少ない例の一つであるため、非常に重要です。ドナウ川沿いでの戦闘の直接的な証拠を提供し、ローマ帝国時代の初期ウィーンの歴史や軍事的重要性についての理解を深めます。この発見は、古代の軍事キャンプから主要な都市中心地へのウィーンの発展を明らかにしています。

「空飛ぶ円盤：冷戦の幕開けの一撃？」という記事では、1947年の6月と7月にアメリカの新聞で報じられた空飛ぶ円盤のセンセーショナルな報道が、ソ連を欺くためのアメリカの戦略の一部であった可能性について述べています。この理論によれば、アメリカはこれらの話を流布させることで、ソ連の外交チャンネル内での暗号通信を引き起こす狙いがあったとされています。アメリカの暗号解読者は、シャムロック作戦を通じてこれらの通信を傍受し、ソ連の暗号をより迅速に解読できたかもしれません。これにより、ヴェノナプロジェクトの成功に寄与したと考えられています。この主張を支持する直接的な証拠はありませんが、著者はAIデータ分析を用いて、空飛ぶ円盤の報告に対するさらなる調査がこの戦略的な欺瞞のアイデアを裏付ける可能性があると提案しています。

DigitalOceanのDropletでは、スパムや不正利用を防ぐためにSMTPポート（25、465、587）がブロックされています。そのため、自分でメールサーバーを運営することは推奨されていません。代わりに、SendGridのような専用のメールサービスを利用することで、より良いメール配信が可能になります。

DropletのプライベートIPは、コマンドラインや設定を通じて無効にすることができます。また、UbuntuのDropletがアップデート後にネットワーク接続を失った場合は、ネットワークインターフェースの名前が正しく設定されているか確認してください。同じDropletで複数のドメインをホストすることも制限なく可能です。

Gemini APIを使用したいが、リクエスト制限のためにバックアップオプションが必要な場合、TypescriptでOpenAIのライブラリと統合することができます。Geminiモデルは1分間に20リクエストの制限があります。設定方法を簡単に説明します。

まず、使用するモデルを定義します。例えば、次のように指定します。モデルの型を定義することで、どのモデルを使うかを明確にします。

次に、GeminiとOpenAIの両方にリクエストを送るためのヘルパー関数を作成します。この関数は、最初のモデルを試し、失敗した場合は2番目のモデルで再試行します。

このヘルパー関数を使って、メッセージのプロンプトを渡します。例えば、短いジョークを求めるメッセージを送信することができます。

さらに、型安全性を確保するために、構造化された応答を生成する関数を作成することも可能です。この関数は、構造化データに対しても同様のロジックを使用します。

最後に、応答形式を定義するためにZodを使用して、レスポンスの形式を検証します。これにより、期待されるデータ構造が正しいかどうかを確認できます。

これらの関数を利用することで、APIリクエストを効率的に管理し、Gemini APIとOpenAIを使用する際に信頼できるバックアップを確保することができます。

Cloudflareは、データベースと開発者体験を向上させるためにOuterbaseを買収しました。この買収の目的は、開発者がデータベースとやり取りする方法を簡素化し、経験豊富なユーザーだけでなく初心者も技術的な知識がなくてもデータを管理しやすくすることです。

Outerbaseは、ユーザーフレンドリーなデータベースインターフェースを作ることを目指してスタートしました。これにより、ユーザーは複雑なSQLコマンドを覚えなくても、テーブルを閲覧したり、データを編集したり、クエリを実行したりすることができます。また、複雑な作業を支援するためにAIも統合しています。彼らの主な提供サービスの一つは、CloudflareのDurable Objectsを活用したSQLite互換のデータベース「Starbase」で、簡単なデータベース管理を実現しています。

OuterbaseとCloudflareの協力は、Outerbase内でD1データベースを管理する機能を導入した際に始まりました。両者のミッションが一致したことから、OuterbaseがCloudflareに加わる決定がなされました。今後、Outerbaseの機能はCloudflareのプラットフォームに統合され、D1やDurable Objectsを使用する開発者向けのツールが強化されます。

今後の主な機能には、新しいデータエクスプローラー、改善されたクエリインターフェース、そして強化されたビジュアライゼーションツールが含まれます。ホスティングされたOuterbaseサービスは2025年10月15日に終了しますが、ユーザーはOuterbaseを自己ホスティングすることができます。

この買収は、データ管理をよりアクセスしやすく、直感的にするための重要なステップと見なされており、革新とユーザー体験に重点が置かれています。

要約がありません。

著者はCloudflare WorkersとD1データベースを使用しており、データベース管理に不慣れなフロントエンド開発者が直面するいくつかの課題に取り組んでいます。

まず、監視の重要性があります。D1ダッシュボードを利用して異常なデータベースの活動を見つけ、クエリのパフォーマンスを確認することが求められます。次に、バッチリクエストの活用です。複数のデータベース操作を個別に実行するのではなく、バッチリクエストにまとめることで応答時間を短縮できます。例えば、以下のように記述します。

await db.batch([ db.insert(user).values({...}), db.insert(tweet).values({...}) ]);

この方法はRESTリクエストの回数を減らします。

レコードの更新に関しては、IDフィールドを更新操作に含めないようにしましょう。これにより、不要な行の読み取りを避け、データベースへの負荷を大幅に軽減できます。また、効率的なカウントを行うためには、すべての行をスキャンするカウントクエリを避け、合計カウントなしのカーソルベースのページネーションを使用することが推奨されます。

さらに、複数のテーブルを結合する際には注意が必要です。過剰な行の読み取りを引き起こす可能性があるため、複雑なクエリは小さなクエリに分割し、アプリケーションのロジックでデータ処理を行うことが重要です。バルクインサートについては、複数のレコードを一度に挿入するために単一の挿入文を使用することが望ましいですが、SQLiteのクエリごとのパラメータ数の制限に注意し、大きなバッチは分割する必要があります。

サーバーサイドの問題はパフォーマンスやコストに大きな影響を与えるため、徹底した監視とテストが不可欠です。データベースの問題を特定し解決するための体系的なアプローチが最適化には重要です。

ハワイのオアフ島では、人間の活動によって非在来種からなる新しい生態系が形成されています。この「フリーコシステム」は、エコシステムがどのように劇的に変化するかを示し、私たちの地球の未来を垣間見ることができます。

オアフ島の森林はかつては在来の植物や動物で豊かでしたが、現在は主に移住者によって持ち込まれた世界中の種が占めています。多くの在来種は絶滅し、残っている種も非在来種に依存して生き延びています。例えば、いくつかの在来植物は、非在来の鳥に種を散布してもらう必要があります。

科学者たちはこれらのエコシステムを研究し、その機能や保全活動への影響を理解しようとしています。混合種からなるこれらのエコシステムでも、自然のエコシステムと同様の構造や組織の兆しが見られることがわかりました。

「新しいエコシステム」という概念が登場し、人間によって変化した環境を説明しています。これらの環境は元の状態に戻ることができません。研究によれば、地球のエコシステムのかなりの部分がすでにこの新しい状態にある可能性があり、エコロジストは従来の保全戦略を再考する必要があります。

オアフ島は、他の島やエコシステムへの警告となり、侵入種や生息地の喪失の影響を浮き彫りにしています。これらのエコシステムの管理には課題がありますが、一部の保全活動家は、変化した環境の中で在来種を支援する新しい方法を模索しています。全体として、オアフ島は人間と自然の複雑な関係を示し、将来の保全活動に向けた重要な教訓を提供しています。

コロッサルバイオサイエンスという遺伝子スタートアップが、絶滅した先祖の古代DNAを用いて、CRISPR技術で三匹のダイアウルフの子犬を成功裏に作り出しました。この画期的な成果は、マンモスのような他の絶滅種を復活させる可能性についての疑問を呼び起こしています。

絶滅は自然なプロセスですが、人間はその速度を大幅に加速させています。多くの種が人間の活動によって消えてしまい、この傾向を逆転させる努力が進められています。コロッサルの創設者ベン・ラムは、ハーバード大学の遺伝学教授ジョージ・チャーチと提携し、絶滅復活の研究を進めています。彼らは、マンモスやドードー、タスマニアタイガーなどの「カリスマ的な巨大動物」を先進的な遺伝技術を使って復活させることを目指しています。

コロッサルは多額の資金を調達し、ダラスにラボを設立して、これらの種の復活に取り組んでいます。このプロセスは、古代DNAからゲノムを再構築し、幹細胞を作成し、最終的には胚を生成することを含みます。彼らのアプローチは科学的発見だけでなく、生態系のバランスを回復するなどの潜在的な生態的利益にも関連しています。

ダイアウルフプロジェクトは、絶滅復活の課題を浮き彫りにしています。コロッサルは重要な進展を遂げていますが、子犬たちは先祖の正確な複製ではありません。彼らはダイアウルフの特徴をいくつか持っていますが、遺伝子操作されたグレーウルフです。これは、アイデンティティや絶滅種を復活させることの倫理的な問題を提起します。

コロッサルの取り組みは、科学界で興奮と懐疑の両方を呼び起こしています。一部の研究者は、同社の努力が遺伝技術の貴重な進展につながると信じていますが、他の研究者は過剰な期待を持たないよう警告しています。ダイアウルフの子犬たち、ロムルスとレムスは現在、管理された環境で育てられており、その個体数は制限され、監視されています。

最終的に、絶滅種を復活させる試みは、元の動物を完全に再現できなくても、新しい技術や洞察をもたらす可能性があります。

ミュンヘン工科大学のチームが、AEgISという新しい検出器を開発しました。この検出器は、改良されたスマートフォンのカメラセンサーを使用して、反陽子の消滅をリアルタイムで撮影します。この技術は、約0.6マイクロメートルという優れた解像度を提供し、従来の方法よりも大幅に向上しています。

AEgISプロジェクトは、CERNの反物質工場の一部であり、反水素が地球の重力下でどのように振る舞うかを研究することを目的としています。この検出器は、60個のカメラセンサーを統合し、合計3840メガピクセルの解像度を実現しています。この進展により、粒子の相互作用をリアルタイムで画像化し、正確な測定が可能になりました。

精度を向上させるために、チームは2500枚以上の画像から消滅点を手動で分析しました。これは自動化技術よりも効果的でした。この高解像度の能力により、研究者はさまざまな消滅生成物を区別できるようになり、低エネルギーの反粒子相互作用に関する新しい研究に貢献しています。

全体として、AEgISは反物質研究において大きな前進を示しており、物理学における画期的な発見につながる可能性があります。

トーマス・ネーゲルの著書『道徳的感情、道徳的現実、道徳的進歩』についてのレビューでは、道徳の本質や道徳的真実、道徳的進歩の認識について探求しています。

まず、道徳の宇宙に関する議論があります。一部の懐疑論者は、道徳が主観的で文化によって異なると主張していますが、他の人々は真実と偽りの道徳的判断が存在する道徳的宇宙を信じています。

ネーゲルは、デイヴィッド・ヒュームの「理性は欲望の召使いに過ぎない」という考えに挑戦します。彼は、未来の欲望が行動の理由を提供する可能性があり、客観的な道徳的真実が存在することを示唆しています。

また、ネーゲルは第二次世界大戦の歴史的な例を用いて、道徳的感情が意思決定にどのように影響を与えるかを論じます。彼は、道徳が直感と合理的評価の両方を含むものであると提案しています。

彼はジョン・ロールズの反射的均衡の方法を紹介し、道徳理論が道徳的直感と照らし合わせてテストされ、バランスを見つける過程を説明しますが、これにより矛盾する結論が生じることもあります。

道徳的進歩について、ネーゲルは道徳的進歩と科学的進歩を区別します。彼は、道徳的真実が歴史的文脈や社会の進化を通じて発展するものであり、時代を超えたものではないと主張しています。

歴史的な例として、個人の権利や社会的平等の認識など、道徳的進歩に必要なさまざまな歴史的発展についても触れています。

ただし、ネーゲルは人間以外の動物や生態系に対する道徳的配慮の拡張については言及しておらず、これは今日の重要な倫理的問題です。

全体として、ネーゲルは社会の変化を通じて進化する客観的な道徳的真実の存在を支持しつつ、道徳的推論や意思決定の複雑さも認識しています。

ジョン・ホートン・コンウェイは著名な数学者で、2020年4月8日にCOVID-19の症状が現れ、4月11日に亡くなりました。彼の人生は、数学への素晴らしい貢献と、複雑なテーマを魅力的に伝える能力で称賛されています。特に、彼が創り出したプログラミング言語FRACTRANはその一例です。

コンウェイの業績は多くの愛好者に大きな影響を与えました。著者もその一人で、子供の頃にコンウェイの「ライフゲーム」に触発されたことを思い出します。著者はさらにコンウェイのアイデア、例えばゲーム理論や超実数について探求する中で、データの表現が私たちの理解にどのように影響を与えるかに魅了されました。

FRACTRANは1987年にコンウェイによって紹介されたユニークなプログラミング言語で、計算を行うために分数のリストを使用します。各FRACTRANプログラムは、正の分数の順序付きリストと初期の正の整数から成り立っています。このプログラムは、リスト内の分数を使ってこの整数を更新し、整数の結果が得られなくなるまで続けます。例えば、FRACTRANプログラムを使ってフィボナッチ数を計算することができます。

また、テキストではJavaScriptでFRACTRANインタープリタを書く方法も説明されており、プログラムの構造は一見複雑ですが、実際にはシンプルであることが強調されています。著者は読者にFRACTRANを探求することを勧め、その優雅さと計算の可能性を紹介しています。

著者は30歳を迎え、ソフトウェアエンジニアリングの旅を振り返ります。過去12年間の経験を通じて、コンピュータへの好奇心がどのように芽生えたかを共有しています。

最初の興味は、母親がコンピュータを持ち帰ったことと、祖父から古いノートパソコンをもらったことから始まりました。トラブルシューティングを楽しみ、ソフトウェアのインストールやゲームをプレイすることを学びましたが、当時は今よりもずっと複雑でした。

次に、コマンドラインインターフェース（CMD.exe）を発見し、コマンドを試すことでプログラミングの楽しさを知りました。オンラインフォーラムでの交流は、プログラミング言語を学ぶ上で非常に重要でした。

Linuxのインストールや設定には苦労しましたが、失敗を通じてシステムの動作について学びました。これらの経験は、技術的な理解を深める助けとなりました。

また、Neopetsでのストアの設定を思い出し、HTMLやCSSに触れることができました。この経験は、プログラミングを学ぶ上でのゲーミフィケーションの価値を示しています。

これらの formative な経験は、ソフトウェアエンジニアとしてのキャリアの基盤を築くものであり、好奇心、コミュニティ、実践的な学びの重要性を強調しています。

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古いノートパソコンやスマートフォンを売却したりリサイクルしたりする際には、個人データが完全に消去されていることを確認することが非常に重要です。単にファイルを削除したり工場出荷時設定に戻したりするだけでは不十分なことが多く、これらの操作を行った後でも多くのデバイスには回復可能なデータが残っていることがあります。

まず、データ回復のリスクについて考慮する必要があります。中古デバイスの中には、パスワードや個人文書などの機密情報が「消去」された後でも残っている割合がかなり高いです。例えば、eBayで販売されている中古ストレージデバイスの42%には、回復可能なデータが含まれていました。

次に、工場出荷時設定のリセットがデータを完全に消去するわけではないことも重要です。調査によると、中古のモバイルデバイスの35%はリセット後も回復可能な情報が残っており、特に暗号化されていない古いデバイスではその傾向が顕著です。

データ保護のための最善の方法としては、専用のデータ消去ソフトウェアを使用してハードドライブを安全に消去することが挙げられます。ソリッドステートドライブを使用しているデバイスの場合は、まずフルディスク暗号化を有効にすることが推奨されます。また、非常に機密性の高いデータがある場合は、ストレージデバイスを物理的に破壊することが最も安全な選択ですが、その場合はデバイスを再販することができなくなります。信頼できる電子廃棄物リサイクラーを利用し、厳格なデータ消去プロトコルに従っていることを確認することも重要です。デバイスを売却したり寄付したりする前には、必ず徹底的なデータ消去を行うようにしましょう。

企業は、機密情報の不適切な処理による罰則を避けるために、データ保護法を遵守する必要があります。これらの予防策を講じることで、個人情報の盗難やデータ漏洩を防ぎ、電子機器の責任あるリサイクルを実現することができます。

著者は、Google AIコンテストに参加した経験を通じて、遺伝的プログラミング（GP）について紹介しています。GPは生物の進化を模倣し、特定の問題に対してコンピュータプログラムが解決策を進化させることを可能にします。この記事は、Common Lispを用いた遺伝的プログラミングの入門ガイドとして、実用的なコードや例に焦点を当てています。

著者は、基本的な数学演算子（+, -, *, /）を使用してランダムなコードを生成する方法を説明しています。RANDOM-ELTという関数はリストからランダムな要素を選び、RANDOM-FORMは再帰的にランダムな関数構造を生成します。入力変数（=INPUT=）を含めることで、生成された関数が特定の値で動作することができます。

生成されたコードを実行するために、RUN-FORMという関数が用意されており、指定された入力でコードを評価し実行します。違法なコードがあった場合でも、エラーハンドリングが実装されているため、実行が中断されることはありません。

初期の生成コードの集団が作成され、その効果を評価するためにフィットネス関数が使用されます。この関数は、出力が目標の結果（円の面積）にどれだけ近いかを測定します。フィットネススコアは0.0から1.0の範囲で、1.0は完全な精度を示します。

集団を進化させる方法についても説明されており、交叉（2つの形を組み合わせること）や突然変異（形を変更すること）を通じて進化が行われます。生成された形のノードを移動したり操作したりするための関数も提供されています。

集団を評価し進化させるプロセスが詳述されており、繁殖のためにフィットネスに基づいて形を選ぶことの重要性が強調されています。ADVANCE-GENERATIONという関数は、集団の最もフィットなメンバーに交叉と突然変異を適用して新しい形を生成します。

著者は、読者に提供されたコードを試してみることを奨励し、遺伝的プログラミングモデルを改善する方法を探るよう促しています。さらなる探求の提案として、コードの膨張や初期集団の多様性を向上させる問題に取り組むことが挙げられています。

この記事に対する支援やフィードバックをくれたCommon Lispコミュニティに感謝の意が示されています。

1960年代後半、アラバマ州のコンピュータ愛好家ドン・ターベルは、DIYコンピュータ部品の販売を始め、家庭用コンピュータの構築に関する専門知識を迅速に身につけました。1972年には、8ビットプロセッサを搭載した機能的なコンピュータシステムを作り上げました。1975年に登場したアルテア8800キットは転機となり、ホビー愛好者たちが個人用コンピュータを作成できるようになりました。ターベルを含む多くの愛好者たちは、知識や革新を共有するためのコミュニティを形成しました。

ターベルはターベルカセットインターフェースを開発し、ユーザーがカセットテープに安価にデータを保存できるようにしました。これはアルテアの大きな制約を解決する手助けとなりました。この革新は、さまざまな小企業からの他の技術とともに、マイクロコンピュータ産業の急成長に寄与しました。

競争が激化する中、新しい企業が登場し、より優れたハードウェアやソフトウェアのソリューションを提供しました。ビル・ゲイツやポール・アレンのような著名な人物たちはソフトウェアの可能性を見出し、アルテア用のBASICインタープリターを作成しました。これがマイクロソフトの設立につながりました。

1976年までに、市場はさまざまな個人用コンピュータ、ソフトウェア、アクセサリーで賑わい、ニッチな趣味から急成長する産業へと変貌を遂げました。この時期は革新と起業家精神に満ちており、個人用コンピュータの未来を切り開く基盤が築かれました。

この記事では、地図作成の技術と芸術を扱う地図学の新しい研究動向について説明しています。従来、地図学はより芸術的な側面が強かったですが、1950年代以降、科学的なアプローチにシフトしてきました。1970年代には、研究者たちが地図をコミュニケーションツールとして捉え、ユーザーの混乱を最小限に抑える最も効果的な地図を作成することを目指すようになりました。

最近では、コンピュータ技術の進歩により、アラン・マクイーケンのような研究者が「地図的視覚化」という新しい概念を提案しています。このアプローチでは、地図が既存の情報を伝えるだけでなく、空間データの中に新しいパターンを見つけ出すことも可能になります。単一の「最良の」地図を目指すのではなく、現代のツールを使うことで、さまざまな研究課題に応じた複数の表現を作成できるようになっています。

このように、地図学の理論における進化する視点は、データの探求を重視し、コンピュータグラフィックスや認知科学、記号学からの洞察を統合しています。これにより、地図の理解を深め、地図作成の実践を向上させることを目指しています。

要約がありません。

約9ヶ月前、私と3人の友人は、AIを使って大規模なコードベースのセキュリティ問題を監視する会社を立ち上げました。人間のセキュリティテスターの一部の機能を置き換えることを目指しています。このプロジェクトは2024年6月に始まり、初期のツールをリリースした後、新しいAIモデルであるClaude 3.5のおかげでパフォーマンスが改善されました。しかし、その後のAIのリリースは、脆弱性を特定するツールの能力を大きく向上させることはありませんでした。

業界ではAIのパフォーマンスが向上したと主張されていますが、私の経験や他の創業者との会話からは、これらの進展が実際の有用性に結びついていないことがわかります。セキュリティの文脈でAIを評価するための公的なベンチマークが不足しており、改善を正確に測るのが難しい状況です。

多くのAI企業は、競争上の優位性を得るために自社のモデルの能力を誇張することがあり、パフォーマンス指標に関する誠実さに対する懐疑的な見方が広がっています。一部のベンチマークではわずかな改善が見られますが、実際の応用を効果的に評価することには失敗しています。

私の会社は、セキュリティエンジニアが多数のセキュリティ問題を管理するのを助けるためにAIを使用しています。しかし、AIは特定の指示に従うのが難しく、コードの安全性を確認するのではなく、潜在的な問題を指摘する傾向があります。これは私たちのニーズには役立ちません。

要するに、AIモデルは制御されたテストでは改善されているように見えるかもしれませんが、実際のタスク、特にセキュリティテストのような複雑なシナリオでは、パフォーマンスが向上するわけではありません。業界はAIの実際の能力と限界を理解するために、より効果的な評価方法を開発することが重要です。

2025年4月2日、DeepMindのAIシステム「Dreamer」が、事前の指示なしにビデオゲーム「Minecraft」でダイヤモンドを集めることに成功したと報じられました。この成果は、AIが異なる状況で知識を一般化する能力を示しており、高度なAIシステムの開発に向けた重要な一歩となります。

「Minecraft」は、ランダムに生成される世界を持つ複雑なゲームで、プレイヤーは資源を集め、最終的にダイヤモンドを見つけるために複数のステップを踏む必要があります。Dreamerは「強化学習」と呼ばれる手法を使用しており、試行錯誤を通じて独自にゲームを探索しながら学習します。

Dreamerの重要な特徴は「世界モデル」で、これによりAIはゲーム内で行動を実行することなく、その結果を予測することができます。この能力は、試行錯誤がコストのかかる現実のタスクにも応用できる可能性があります。MinecraftにおけるDreamerの成功は、その学習アルゴリズムをテストするための予想外ながらも効果的な方法でした。

カメラメーカーは異なるRAWフォーマットを使用しているため、ユーザーにとって混乱や互換性の問題が生じています。JPEGファイルは共有が簡単ですが、RAWファイルは編集に適した豊富なデータを提供します。しかし、これらのファイルは、キヤノンのCR3、ニコンのNEF、ソニーのARWなど、さまざまな独自フォーマットで提供されています。これらの問題を解決するために、アドビはDNGというユニバーサルRAWフォーマットを作りましたが、採用しているメーカーは少数です。

一部の小規模ブランドは、DNGの柔軟性と使いやすさを評価して使用していますが、大手企業は独自フォーマットを維持して、画像の品質や処理の管理を行っています。独自フォーマットは特有の機能や最適化されたパフォーマンスを提供することがありますが、新しいカメラに対するソフトウェアの互換性に問題を引き起こすこともあります。

最終的に、ユーザーはRAWファイルを編集するために専門のソフトウェアが必要になることが多く、早期に新しいカメラを導入したユーザーは、フォーマットに対するソフトウェアのサポートが遅れることがあります。DNGのようなオープンフォーマットがあれば状況は簡素化されますが、現状では大きな変化は期待できず、ユーザーは独自フォーマットの混在を乗り越えなければなりません。

この記事では、AppleのDarwinオペレーティングシステムとそのXNUカーネルの歴史とアーキテクチャについて探ります。XNUカーネルはmacOSとiOSを支えており、Mach（マイクロカーネル）とBSD Unixの要素を組み合わせたハイブリッドシステムです。このシステムは、性能とモジュール性のバランスを取っています。

DarwinはAppleのOSのUnixに似たコアで、XNUはそのカーネルです。XNUは「X is Not Unix」の略で、MachとBSDのコンポーネントを統合しています。Darwinの起源は1980年代に開発されたMachに遡ります。Machは、よりモジュール化され、信頼性の高いカーネルを作るために設計されました。スティーブ・ジョブズが設立したNeXTは、NeXTSTEP OSにMachを使用し、1996年にAppleがNeXTを買収した後、これがMac OS Xの基盤となりました。

2001年に登場したMac OS X 10.0は、MachとBSDのレイヤーを統合しました。2007年にはMac OS X 10.5 Leopardで64ビットアーキテクチャへの移行が行われました。同年、iPhone OSの導入により、XNUのモバイルデバイスへの適応性が示されました。

Appleは年々、セキュリティの強化（システム整合性保護）、メモリ管理の最適化、新しいハードウェアアーキテクチャ（IntelからApple Siliconへの移行）への対応などの機能を追加してきました。最近のApple Siliconへの移行（M1チップから始まる）は、スケジューリングやメモリ管理に新たな課題をもたらしました。

XNUはハイブリッドカーネルとして機能し、MachとBSDのコンポーネント間で直接関数呼び出しを行うことで性能を最適化しています。I/O Kitはデバイスドライバに使用され、Mach IPC（プロセス間通信）はユーザースペースとカーネルスペース間の通信を促進します。

Appleのセキュアエンクレーブは機密データを保護し、新しいエクスカーブはカーネル内の重要な操作をさらに隔離します。また、XNUは現代の仮想化技術をサポートするよう進化し、仮想マシンを効率的に運用できるようになっています。

DarwinとXNUは、新しい技術的要求に応じて継続的に進化しながら、MachとBSDの原則に基づいた堅固な基盤を維持してきました。このバランスが、Appleの幅広いデバイスに対して強力なプラットフォームを確立しています。

トーマス・ラッティガンは1986年4月1日にコモドールのCEOに就任しました。それ以前はCOOとして働いていましたが、CEOとしての在任期間はわずか1年余りで、1987年4月23日に会社の会長であるアーヴィング・グールドによって突然解雇されました。ラッティガンは会社の財務を改善し、新製品の開発を始めたものの、彼の派手な経営スタイルが解雇の原因とされました。彼はコモドールに対して契約違反で訴訟を起こし、1991年には900万ドルの賠償金を勝ち取りました。コモドールを退社した後、ラッティガンは1991年にG.ハイレマン・ブリューイング社のCEOに就任し、その後RJRナビスコの取締役会にも参加しました。彼の短い在任期間は、この時期のコモドールのリーダーシップの不安定さを示す一例となりました。

ReGenNexus Coreは、デジタルエンティティが標準化されたプロトコルであるユニバーサルエージェントプロトコル（UAP）を使用して通信できるオープンソースのフレームワークです。ReGen Designs LLCによって開発され、デジタルエンティティ間のシームレスな相互作用を可能にします。

主な特徴として、メッセージプロトコルがあります。これはエンティティ間で交換されるメッセージの標準フォーマットです。また、エンティティレジストリというシステムがあり、デジタルエンティティを発見し、登録することができます。コンテキスト管理機能では、会話の履歴や状態を追跡します。基本的なセキュリティ機能もあり、安全な通信のための認証と暗号化を提供します。

始めるためには、まずリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。その後、pipを使用して開発モードを設定します。簡単なエンティティを作成し、メッセージを送受信できるようにします。レジストリを使用してエンティティを管理し、コンテキストマネージャーで会話の状態を管理します。

ドキュメントには、始め方、コアプロトコルの詳細、APIリファレンス、コンテナ化に関するガイドが含まれています。基本的なプロトコルの使用例や、マルチエージェント通信、イベント駆動型パターン、セキュリティ機能のデモもあります。

Docker Composeを使用することで、簡単にデプロイできます。貢献も歓迎しており、ガイドラインが提供されています。将来の開発計画はロードマップ文書に記載されています。ライセンスはMITライセンスの下で公開されています。

ReGen Designs LLCは、デジタルエンティティのための高度な通信プロトコルの作成に注力しており、エージェント通信のための普遍的な標準を確立することを目指しています。

LocalScoreは、公式モデルをダウンロードするか、自分の.ggufモデルを使用することで実行できます。

始めるための手順は次の通りです。まず、使用するオペレーティングシステムを選びます。MacOS/LinuxまたはWindowsのいずれかです。次に、ベンチマークを選択します。Tiny（1B）は約2GBのメモリが必要で、Small（8B）は約6GB、Medium（14B）は約10GBのメモリが必要です。その後、LocalScoreをダウンロードします。

公式モデルを使用する場合は、モデルをダウンロードします（例：Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF）。次に、cmd.exeを開いて、以下のコマンドを実行します。

localscore-0.9.2.exe -m Llama-3.2-1B-Instruct-Q4_K_M.gguf

自分の.ggufモデルを使用する場合は、次のコマンドを使います。

localscore-0.9.2.exe -m path\to\model.gguf

問題が発生した場合は、トラブルシューティングガイドやドキュメントを参照してください。また、役立つ動画も用意されています。

要約がありません。

ミシガン大学の研究者たちは、電気自動車（EV）用バッテリーの新しい製造方法を開発しました。この方法により、バッテリーは-10℃（14°F）でも従来の5倍の速さで充電できるようになります。この革新は、冬季における航続距離の減少や充電の遅さといった、EV購入をためらわせる一般的な問題に対処しています。

新しいバッテリー設計には、電極に特別なコーティングが施されており、充電中にリチウムが表面に蓄積されるのを防ぐ微細なチャンネルが含まれています。この技術により、寒冷条件下で何度も急速充電を行っても、バッテリーはその容量の97%を維持することができます。

この研究は、EVメーカーが既存の生産プロセスに大きな変更を加えることなく、この技術を導入しやすくすることを目指しています。現在、多くの消費者は冬季のバッテリー性能に対する懸念からEVの購入をためらっており、興味が1年で23%から18%に減少しています。研究チームは、州の資金援助を受けてこの技術を工場で使用できるようにするための作業を進めており、特許保護も申請しています。

マイク・ウォルツ氏は、ドナルド・トランプ前大統領の国家安全保障顧問であり、誤ってジャーナリストのジェフリー・ゴールドバーグ氏をホワイトハウスのシグナルグループチャットに追加してしまいました。このチャットでは、アメリカのイエメンにおける軍事計画について話し合われていました。このミスは、ウォルツ氏が数ヶ月前にゴールドバーグ氏の電話番号を別の連絡先として誤って保存したことが原因です。内部調査の結果、2024年の選挙キャンペーン中に始まった一連のエラーが明らかになり、グループチャットが作成されるまで気づかれませんでした。

トランプ氏は一時、ウォルツ氏を解雇することを考えましたが、主にゴールドバーグ氏を嫌っていたため、メディアに満足感を与えたくないという理由から、最終的には解雇を思いとどまりました。また、調査結果やウォルツ氏の謝罪も影響しました。

ホワイトハウスのIT部門はレビューを行い、ウォルツ氏の電話が自動更新中にゴールドバーグ氏の番号を保存していたことを発見しました。このエラーは、ウォルツ氏が別の公式をチャットに追加しようとした際に明らかになりました。事件にもかかわらず、トランプ氏は公にウォルツ氏を支持しており、ホワイトハウスは安全な通信のためにシグナルの使用を各機関に許可していました。代替のプラットフォームがなかったためです。

Tenzingは、研究者がCRediTシステムを使用してプロジェクトへのチームの貢献を報告するために設計された使いやすいウェブアプリです。CRediTは貢献を14の役割に分類し、研究者が学術活動への関与を明確に示すことができます。このアプリの名前は、エベレストの初登頂に重要な役割を果たしたシェルパのテンジン・ノルゲイに由来していますが、彼は登山パートナーよりもあまり認識されていませんでした。

Tenzingの主な機能には、ファイル（.csv、.tsv、または.xlsx）からの貢献データの読み込み、貢献内容を詳述した報告書の作成、原稿用の貢献者の所属情報の生成、出版社がメタデータに使用するためのJATS XMLの作成、APA形式の原稿に簡単に統合できるYAML出力の生成があります。

Tenzingはウェブアプリとしてhttps://tenzing.club/でアクセスできるほか、Rを使用してローカルで実行することも可能です。インストール手順はGitHubに掲載されています。

開発者は新機能の提案を歓迎しており、プロジェクトに貢献するすべての人に対して貢献者行動規範を強調しています。

タヌックのティーケーキは、かつてRAFの飛行から禁止されていました。これは、コックピットでティーケーキが爆発するという事故が起きたためです。この禁止措置は60年前に始まり、パイロットと学生が未包装のティーケーキをコックピットに置き忘れた結果、緊急時にべたべたの混乱を引き起こしました。最近、高高度試験室で行われたテストでは、ティーケーキは高い高度で割れることはあるものの、爆発せず安全上のリスクはないことが確認されました。

RAFは、パイロットに対してティーケーキを冷凍し、食べる準備ができるまで包装のまま保管することを推奨しています。タヌックの代表者は、戦闘機のパイロットがティーケーキを心配するのは面白いことだと述べつつ、今後は公式に機内での消費が認められたことを喜んでいると語りました。

LAレポートは、重要なニュースを毎日更新して読者に提供しています。1月に発生したパリセーズ火災では、消火用の飛行機が火を抑えるために消火剤を散布しました。しかし、南カリフォルニア大学（USC）とLAistの調査によると、その消火剤には鉛やヒ素などの有害な重金属が含まれていることが明らかになりました。製造元のペリメーターソリューションズは、自社の製品が安全基準を満たしており、検出された金属は自然に存在するもので安全基準を下回っていると主張しています。しかし、同社が提供する安全データシートには重金属の存在についての記載がなく、透明性や規制遵守に対する懸念が高まっています。

専門家によれば、重金属は健康にリスクをもたらす可能性がありますが、一般の人々、特にハイカーなどの露出は低いと考えられています。それでも注意が必要です。環境への影響はより深刻で、特に水生生態系において、消火剤の流出が野生生物に害を及ぼす可能性があります。アメリカ合衆国森林局は、これらの化学物質から水路を保護するための規制を設けていますが、違反が報告されています。

全体として、消火剤の成分やそれに伴う健康および環境リスクについて、より良い透明性が求められています。

要約がありません。

IBMは新しいTelum IIプロセッサを搭載したz17メインフレームを正式に発表しました。このメインフレームは、1秒間に最大24兆回の処理を行うことができ、AIやセキュリティの進展が強調されています。

Telum IIプロセッサは8つのコアを持ち、動作周波数は5.5GHzです。また、大容量のキャッシュを備えており、パフォーマンスの向上が図られています。これにより、データ処理能力が強化され、AIの処理にも対応できるよう設計されています。

z17メインフレームはIBMのz/OSシステムや、RHEL、Ubuntu、SUSE Linux EnterpriseなどのさまざまなLinuxディストリビューションをサポートします。前のz16モデルと比べて約50%の速度向上が期待されており、一般販売は今夏を予定しています。

詳細については、興味のある方はIBMのウェブサイトを訪れることができます。

要約がありません。

要約がありません。

研究者たちは、ブラックホールの内部に「スーパーメイズ」と呼ばれる複雑な構造が存在する可能性があると考えています。これは、より高次元に絡み合った弦から成るものです。この考え方は弦理論、特にM理論に基づいており、私たちの宇宙は通常認識される四次元ではなく、11次元を持つと示唆しています。

スーパーメイズは、ブラックホール内で異なる次元の弦、つまりブレインが交差する様子を表しています。従来のブラックホールは明確な境界や特異点を持っていますが、これらのスーパーメイズは「ファズボール」のようなもので、ブラックホールのように振る舞うものの、特定の伝統的な特徴を欠いています。

最近の研究では、これらのスーパーメイズについて説明し、ブラックホールの情報パラドックスに対処する手助けになるかもしれないと提案しています。このパラドックスは、ブラックホールが蒸発する際に情報がどのように保存されるのかを問いかけるものです。研究者たちは、スーパーメイズがこの過程で放出される粒子を通じて情報を保持できる可能性があると主張しており、ブラックホールに関連する情報喪失のパラドックスを解決する手助けになるかもしれません。

この研究は、一般相対性理論と量子力学を統合し、宇宙の働きを包括的に理解するための継続的な努力に貢献しています。

カトゥルスは、複雑で情熱的な詩で知られる有名なローマの詩人です。彼の詩は、優しさ、攻撃性、そして下品さが融合しています。早逝した彼の死は公に悲しまれましたが、彼の作品のほとんどは消えかけていました。ルネサンスの時代に一つの写本が発見されるまで、その多くは忘れ去られていました。

カトゥルスの詩には二つの異なる側面があります。一つは、愛や裏切りについて強い感情を表現する大胆で情熱的な若い詩人の姿です。特に、レズビアという女性についての詩では、彼の感情が強く表れています。もう一つは、洗練された機知と文学的な技術を示す、より成熟した詩人の側面です。彼は長く elaborate な作品においてその才能を発揮しています。

カトゥルスの詩は、軽やかなものから深く個人的なものまで、幅広い感情を扱っています。彼は愛や友情といった日常的な経験について書く一方で、喪失や裏切りといった深刻なテーマにも取り組んでいます。彼の作品には、下品さと深い感動が共存していることが見て取れます。

翻訳の難しさにもかかわらず、カトゥルスの作品は今日でも読者に響き、愛や人間の感情の複雑さを捉えています。彼の独特なスタイルと生々しい感情の強さは、世代を超えて詩人たちに影響を与え続けています。ルネサンス時代に彼の詩が再発見されたことで、彼の作品への関心が復活し、古典文学の重要な一部として今も残っています。

95%の研究者が私たちの記事を優れているか良いと評価しています。私たちには、発表するすべての記事の質を確保するための研究倫理チームがあります。彼らの活動について詳しく知ることができます。

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