2025年4月9日、Google CloudはAgent2Agent（A2A）プロトコルの導入を発表しました。このプロトコルは、異なるプラットフォームやアプリケーション間でAIエージェントの協力を強化することを目的としています。50以上の技術パートナーの協力を得て開発されたこのオープンプロトコルにより、AIエージェントは情報を共有し、タスクを調整しながらコミュニケーションを行うことができます。

A2Aの目的は、AIエージェントがより効果的に協力できるようにし、企業の生産性を向上させ、コストを削減することです。このプロトコルは、安全な通信、タスク管理、エージェント間のコラボレーションをサポートしており、迅速な問い合わせから複雑なプロセスまで、さまざまなタスクに柔軟に対応できます。

A2Aは、既存の標準（HTTPやJSON-RPCなど）に基づいて設計されており、簡単に統合できるようになっています。また、デフォルトで安全性が確保されているため、企業がこのシステムを信頼できるようになっています。例えば、採用活動においては、A2Aを利用することで候補者のソーシングが効率化され、エージェントが採用プロセス全体で相互に連携することが可能になります。

Google Cloudは、AIエージェントが複雑な問題を解決し、ビジネスオペレーションを向上させる未来を描いています。A2Aプロトコルはオープンソースであり、コミュニティからの貢献を促進し、その進化を共に形作ることを目指しています。商用利用に適したバージョンは、今年後半に登場する予定です。

Anthropic Education Reportは、大学生がAIツールのClaudeをどのように学業に活用しているかを探る内容です。主な発見は以下の通りです。

まず、AIの導入状況について、特にコンピュータサイエンスの学生がClaudeのようなAIツールの早期導入者であることがわかりました。コンピュータサイエンスの学生は会話の大部分を占めており、ビジネス、健康、そして人文学の学生は使用率が低い傾向にあります。

次に、学生の使用パターンは主に四つの方法に分かれます。直接的な問題解決、直接的な出力作成、共同での問題解決、そして共同での出力作成です。多くの会話は教育コンテンツの作成や分析に関わっており、高度な思考スキルと一致しています。

また、学生は情報の作成や分析といった高次の認知タスクにAIを利用することが多いですが、これにより批判的思考をAIに依存する懸念も生じています。

学問分野による違いも見られ、コンピュータサイエンスや自然科学の学生はビジネスや人文学の学生に比べてAIへの関与が高いことがわかりました。

プライバシーと分析に関しては、Clioというツールを用いて100万件の匿名化された会話を分析し、ユーザーのプライバシーを守りながらAIが学業の流れにどのように統合されているかを理解する重要性を強調しています。

さらに、AIが学問の誠実性や批判的思考に与える影響についての懸念もあります。一部の使用はカンニングを助長する可能性があるためです。

最後に、報告書は教育における学習や評価の実践に対するAIの影響を理解するための継続的な研究の必要性を訴えています。全体として、報告書は教育におけるAIの利点と学習成果や学問の誠実性に対する潜在的なリスクとのバランスを取る必要性を強調しています。

chroot技術は、起動しないLinuxシステムを修復するための便利な方法です。故障したマシンのハードドライブにアクセスできる場合、例えばLive USBから起動するか、別のコンピュータに接続することで、chrootを使ってトラブルシューティングや修理を行うことができます。

まず、Live USBから起動するか、故障したハードドライブを別のLinuxマシンに接続して、ハードドライブにアクセスします。次に、gpartedやコマンドラインツールを使って、壊れたシステムのルートパーティションとブートパーティションを特定します。その後、壊れたシステムのパーティションをマウントするためのディレクトリ（例：/rescue）を作成し、その中に/bootフォルダを作ります。

次に、作成したディレクトリにルートパーティションとブートパーティションをマウントします。また、実行中のシステムから必要なシステムフォルダ（/proc、/sys、/dev）を新しい構造にマウントします。最後に、chrootコマンドを使って新しいディレクトリ構造に切り替えます。

chroot環境に入ると、壊れたシステムを診断し修復するためのコマンドを実行できます。例えば、パッケージの更新やインストールの再設定などが可能です。この方法は最近、Nanopore GridIONデバイスの修理に使用され、その効果が示されました。今後の修理のために、コマンドのチートシートを持っておくと便利です。

Austenは、AngularとAnalogjsを使用して構築されたAIベースのウェブアプリケーションです。このアプリは、ユーザーが本の登場人物間の関係を視覚的に探る手助けをし、Mermaidjsを使って図を作成します。

主な機能には、Open Libraryから本を検索・分析する機能や、登場人物の関係を分析するAIツールがあります。また、図を生成して視覚化し、SVGまたはPNG形式で保存・ダウンロードすることも可能です。作成した図は公開することもでき、他のユーザーが作成したグラフを探索することもできます。

例えば、「オズの魔法使い」の登場人物間の関係を示すグラフがあり、ドロシーと他のキャラクターとのつながりを視覚的に表現しています。

技術スタックには、フロントエンドとしてAngular、Angular Material、Mermaidが使用され、バックエンドにはSupabase、Open Library API、DeepSeek、OpenAIが含まれています。

セットアップ手順は次の通りです。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。次に、必要なAPIキーを使って環境変数を設定します。その後、Supabaseプロジェクトを作成し、データベースを設定します。最後に、開発サーバーを起動するか、プロダクション用にビルドします。

今後の改善点としては、グラフに「いいね」や「いいね解除」の機能を追加することや、発見ページでより多くのグラフを読み込めるようにすることが挙げられています。

ライセンスはMITライセンスです。

Googleは最新のテンサー処理ユニット（TPU）「Ironwood」を発表しました。これはAI推論タスクに特化して設計されたもので、以下のポイントが特徴です。

Ironwoodは、特に大規模な言語モデルや推論タスクをサポートするために作られました。AIがデータを提供するだけでなく、積極的な洞察を提供する「推論の時代」に対応しています。

このTPUは、最大9,216個のチップをスケールアップでき、42.5エクサフロップスという驚異的な計算能力を発揮します。これは、世界最大のスーパーコンピュータの24倍以上の性能です。

Ironwoodは、これまでで最もエネルギー効率の良いTPUであり、前のモデルの2倍の性能をワットあたりで実現しています。冷却機能が強化され、メモリ容量も向上しているため、より大きなモデルやデータセットを扱うことが可能です。

このTPUは、高速なチップ間通信を実現する先進的なネットワークシステムを備えており、効率的なAI操作にとって重要な役割を果たします。

Ironwoodは、AIの負荷が増大する中で、Google Cloudの顧客が複雑なタスクにより効果的に取り組むことを可能にします。

全体として、IronwoodはAI技術の重要な進展を示しており、開発者や研究者の能力を向上させることが期待されています。

要約がありません。

SpacetimeDBは、アプリケーション内のすべての取引の完全な履歴を保持することができます。この機能により、データベースを過去の任意の時点に復元し、その時の取引を再生することが可能です。つまり、データを通じて「タイムトラベル」する方法を提供しており、非常に便利で印象的です。

要約がありません。

Firefoxの主なユーザーインターフェースは、HTML、CSS、JavaScriptなどのウェブ技術を使用して構築されており、特にクロスサイトスクリプティング（XSS）などのインジェクション攻撃に対して脆弱です。これらの攻撃から保護するために、Firefoxはインタープロセス通信（IPC）という手法を用いて、ユーザーインターフェースを低権限プロセスで実行されるウェブコンテンツから分離しています。

最近のハッキングコンテストでは、インラインJavaScriptイベントハンドラーを使用することで、この分離を回避できる脆弱性が発見されました。このようなリスクを軽減するために、Firefoxはコンテンツセキュリティポリシー（CSP）を実装し、ユーザーインターフェース内でのスクリプト実行を制限しています。チームは、主なUIドキュメントから600以上のインラインイベントハンドラーを削除し、セキュリティを強化しました。

開発者は、インラインイベントハンドラーの代わりにaddEventListenerのような安全な方法を使用することができます。主なUI（browser.xhtml）はより安全になりましたが、Firefoxはアプリケーションの他の部分にもCSPを実装する計画を立てており、すべての動的コード実行をブロックし、より安全なブラウザを提供することを目指しています。

これらの改善はFirefox 138に含まれ、攻撃者にとっての難易度を大幅に引き上げ、ブラウザ全体のセキュリティを向上させることになります。

2025年4月9日、著者はアメリカの製造業と技術に関する重要な問題を十分に扱えなかった過去の三つの記事を振り返っています。著者は、特にトランプ政権下で課された最近の関税が、重要な部品のコストを引き上げ、技術産業に悪影響を及ぼしていることから、より明確な枠組みが必要であると認識しています。

「ディスラプション」という概念は、クレイトン・クリステンセン教授によって提唱され、小規模な企業が見過ごされている市場セグメントを狙うことで、確立されたビジネスに挑戦できることを説明しています。このプロセスは、半導体産業において顕著であり、製造業の仕事が労働コストの低いアジアに移転する一方で、アメリカは高い利益率のチップ製造を維持しています。

テキストでは、輸送、通信、配送の進展によって推進されたグローバリゼーションの変化が強調されています。これにより、多国籍企業はアメリカで製品を設計し、低コストの国で製造することが可能になりました。このシフトは、外国の製造能力への経済的依存を生み出し、国家安全保障に対する懸念を引き起こしています。

著者は一律の関税を批判し、それがアメリカ経済に悪影響を与え、需要を減少させ、サプライチェーンを複雑にすると主張しています。代わりに、特定の部品に対するターゲットを絞った関税が、信頼できる同盟国からの調達を促進する可能性があると述べています。また、アメリカが競争力を維持するためには、特に自動化やAIに向かう技術の進化に対応するために、チップ製造能力を再活性化する必要があると強調しています。

著者は、政治的な考慮が経済的な論理を覆い隠す技術の変化に悲しみを表明しています。革新を受け入れる戦略的ビジョンが求められており、古い慣行に逆戻りするのではなく、未来を見据えることが重要だと訴えています。

要約がありません。

開発者たちは、企業からのAIコーディングツールの導入に関する指示に圧倒され、フラストレーションやコードの問題を抱えています。多くの経営者はAIが効率を高めていると考えていますが、従業員はしばしば異なる意見を持ち、困難や技術的負債の増加を報告しています。

この緊張の主な理由は以下の通りです。

経営層と開発者の間の乖離があります。経営者はAIツールを使用する際の開発者の課題を十分に理解していないことが多く、その結果、現実的でない期待や技術的な現実を考慮しない方針が生まれています。

AIコーディングツールはエラーを引き起こし、デプロイメントを複雑にし、デバッグにかかる時間を増やすことがあります。多くの開発者は、特に複雑な作業において、これらのツールが助けよりも妨げになることが多いと感じています。

競争に遅れを取ることへの恐れから、企業はAIの導入を積極的に進めていますが、これがしばしば開発者にとって不適切なツールを強制される結果につながっています。

開発者に適したツールを選び、探求することを許可する企業は、より良い成果と生産性の向上を見込むことができます。リーダーはチームを信頼し、開発者が革新できる環境を育むことが重要です。

AIツールは生産性を向上させる可能性がありますが、その成功はリーダーがチームをどれだけ支援し理解するかにかかっています。ソフトウェア開発におけるAIの効果的な統合には、協力的で柔軟なアプローチが不可欠です。

要約がありません。

要約がありません。

システムがあなたのブラウザを確認して、安全で正常に動作しているかをチェックしています。

この記事では、系外惑星研究における「太陽のような」星の概念について考察しています。著者は、子供の頃に太陽に似た星の周りを回る惑星に魅了されたことを振り返り、特にアルファ・ケンタウリに注目しています。しかし、アルファ・ケンタウリは、ケンタウリAとBという二つの星から成る複雑なシステムであり、さらにプロキシマ・ケンタウリという三つ目の星が存在する可能性も指摘されています。

「太陽のような」という用語は明確に定義されておらず、G型（太陽のような星）、K型、時にはF型の星を含むさまざまなタイプの星を指すことがあります。G型星は安定しており、約100億年の寿命を持っています。一方、K型星は技術的には「太陽のような」とは言えませんが、より冷たく、寿命が長いため、居住可能な惑星の候補として考えられています。この記事では、「太陽のような」という用語の明確さが重要であることが強調されており、これが系外惑星研究に対する一般の理解や認識に大きく影響する可能性があります。

著者は、科学者が「太陽のような」星の周りに地球に似た惑星が存在すると主張する際、それがG型星のごく一部を指す場合もあれば、K型やF型を含むより広い範囲を指す場合もあることを指摘しています。このため、銀河内にどれだけの居住可能な惑星が存在するかの推定に影響を与える可能性があります。公衆の混乱を避けるためには、慎重な定義が必要であり、これがこの分野の科学研究への支持にも影響を及ぼす可能性があります。

系外惑星への関心が高まる中で、「太陽のような」という用語の意味について明確なコミュニケーションを行うことが、正確な公衆の理解と研究への支持を確保するために不可欠です。

画面を見る時間を減らすことは難しいことがあります。特に、InstagramやTikTokのようなソーシャルメディアの魅力があるためです。このガイドでは、オンラインでの活動と現実の活動のバランスを見つけるための実用的なヒントを40以上紹介しています。

私たちが画面を使う理由を理解することが重要です。多くの人は、退屈や不安、習慣からスマートフォンを使います。ソーシャルメディアはストレスを和らげることもありますが、逆に生産性を下げることもあります。

考え方を変えることも大切です。「スマートフォンを使う時間を減らす」ことから「他の活動を増やす」ことに焦点を移しましょう。自分が楽しめることのリストを作り、それを徐々に日常に取り入れていくと良いでしょう。

画面時間を制限するためのツールもあります。AndroidやiOSには、アプリの使用時間を監視したり制限したりする機能が備わっています。アプリの制限や集中モードを設定することで、自分の習慣を把握する手助けになります。

画面時間を減らすために役立つアプリもいくつかあります。例えば、「One Sec」はアプリを開く前に一時停止を強制します。「Opal」は使用を減らすための連続日数や統計を提供します。「SpeedBump」はアプリのセッション時間を制限します。「Clearspace」は画面のロック解除回数を減らす挑戦をします。「Focus Plant」や「Forest」は、仮想の庭で集中時間をゲーム感覚で楽しむことができます。

さらに、通知を管理したり、アプリの配置を整理したり、家の中に画面を使わないゾーンを作ったりすることも効果的です。ニュースやメモを取るためにスマートフォンを使う代わりに、印刷された資料を読むことを考えてみてください。また、退屈になることを許すことで、創造性が高まることもあります。

小さな変化から始め、さまざまな戦略を試してみることが重要です。数週間の間に一貫性を持つことで、より健康的な習慣を確立することができます。これらのプラットフォームは人々を引きつけるように設計されているため、自分の健康のために境界を設定することが大切です。

画面時間が過剰で困っている人には、このガイドが具体的な行動を促し、他の人とアドバイスを共有することを勧めています。

著者は「二台のコンピュータのためのReact」という講演についてのブログ記事を書く過程を共有しています。この講演では、React Server Componentsに焦点を当てていますが、記事を書く代わりにプレゼンテーションの準備をしていることに気づき、講演に含まれなかった追加の考えを共有することにしました。

まず、タグと関数呼び出しの違いについて説明しています。タグ（例えば、<p>Hello</p>）は名詞のようなもので、関数呼び出し（例えば、alert('Hello')）は動詞のようなものです。この違いはプログラミングの使い方に影響を与えます。タグは通常、入れ子構造を作るために使用され、関数呼び出しは一連のアクションを実行するために使われます。

次に、タグは構造を表す設計図を作成し、関数呼び出しはプロセスのレシピとして機能します。設計図は何でできているかを示しますが、特定の順序は必要ありません。一方、レシピは手順を順番に従う必要があります。

非同期プログラミングについても触れています。著者は、リモートコンピュータで関数を呼び出す際の課題を説明し、実行の遅延を管理するための非同期関数（async/await）の概念を紹介します。また、異なるコンピュータ間での関数呼び出しを適切に処理するための新しい構文（例えば、import rpc）を提案しています。

最後に、応答しない関数を呼び出すシナリオについて考察し、成功を保証しない「潜在的な呼び出し」というアイデアを提案しています。これにより、実行の流れを中断することなく、関数呼び出しを管理する方法についての理解が深まります。

全体として、この記事はReactや非同期操作の文脈で、さまざまなプログラミングの概念の関係を探求し、関数呼び出しとその構造を理解し管理する方法に焦点を当てています。

このテキストでは、さまざまなポータブルオーディオレコーダーのノイズレベルについて、特に野外での静かな動物の音を録音する能力に焦点を当てています。異なるモデルを標準化された仕様を用いて比較し、その性能を評価しやすくしています。

異なるメーカーがさまざまな仕様を使用しているため、レコーダーの比較が難しいという点が指摘されています。この文書には、複数のオーディオレコーダーモデルの最大ゲイン設定でのノイズレベルが含まれています。また、各モデルの等価入力ノイズ（EIN）、入力クリッピングレベル、ダイナミックレンジといった指標もリストされています。これらのデータは、ノイズ性能に基づいて適切なレコーダーを選ぶ手助けとなります。

全体として、この情報は静かな音を録音する際のオーディオレコーダーの効果を評価するためのリソースとして役立ちます。特にフィールドワークにおいて、静かな音を録音するための選択肢を提供しています。

大規模言語モデル（LLM）を活用して検索機能を効率的に向上させる方法について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

LLMの力を利用することで、検索クエリを迅速に分析し、色、素材、カテゴリなどの構造化データに分解することができ、これにより検索結果が改善されます。

外部のLLMサービス（例えばOpenAI）に依存するのではなく、自社のインフラでLLMを運用することで、より迅速かつコスト効率よく利用できます。

著者は、ユーザーのクエリに基づいて応答を生成するシンプルなFastAPIアプリケーションの設定方法を示しています。

アプリケーションをDockerとGoogle Kubernetes Engine（GKE）を使用してデプロイする手順が提供されており、モデルデータのためのリソースや永続ストレージの設定も含まれています。

同じ入力に対してLLMを繰り返しクエリしないようにするために、キャッシング機構が重要であり、これにより応答時間が改善されます。

サービスは、検索クエリを構造化された形式に解析するように洗練されることができ、ユーザーのクエリに対する理解と応答が向上します。

将来的な改善点として、負荷テスト、プロンプトの調整、外部知識の統合などが提案されています。

全体として、このテキストはLLMを活用した検索最適化の導入を目的としており、実装とデプロイのための具体的な手順が含まれています。

ダグラス・レナットの野心的なCycプロジェクトは、シンボリックロジックを通じて人工一般知能を創造することを目指していましたが、40年の努力の末に最終的に失敗しました。彼の旅は、初期のAIシステムから始まりましたが、知識の不足によりすぐに限界が見えてきました。1985年、レナットはCycを設立し、膨大な常識知識を手動でコーディングすることに取り組みました。これにより、真の機械学習が可能になると信じていました。しかし、約3千万の事実を集めるのに2億ドルを費やしたにもかかわらず、Cycは期待された突破口を達成することはありませんでした。

Cycの資金は主に軍事および商業の源から得られており、財政的には安定を保っていますが、その応用は既存の専門家システムと大きく変わらず、特別な利点を提供していません。このプロジェクトは内向的で、Cycの外での学術的な協力や認知はほとんどありません。レナットは代替のAIアプローチを一貫して拒否し、シンボリックロジカルなビジョンに固執しています。

2025年現在、Cycが一般知能のレベルに達する兆しは見られません。このプロジェクトの緩やかな失敗は、AIに対するシンボリックロジカルなアプローチの限界を浮き彫りにしています。

レナットの以前の研究、特に自動数学者（AM）やEURISKOは、AI開発に関する重要な教訓を示しました。AMは自律的に数学的概念を発見しましたが、限られたヒューリスティックのセットのために最終的に「枯渇」してしまいました。EURISKOは新しいヒューリスティックを発見できるようにすることを目指しましたが、こちらも限界に直面し、レナットは真のAIには豊富な常識知識の基盤が必要であると結論づけました。

全体として、レナットの経験はAI開発の複雑さと真の一般知能を達成することの難しさを強調しています。

DynamoDBのGUIクライアントは、開発者向けに設計された使いやすいインターフェースです。このクライアントの主な特徴は以下の通りです。

まず、簡単なアクセスと統合が可能です。シングルサインオン（SSO）をサポートしており、AWSの設定を自動的に検出して、迅速にプロファイルやリージョンを切り替えることができます。また、テーブル管理機能も充実しており、テーブルを素早く読み込み、異なるビューに切り替えたり、データをインラインまたは一括で編集したりできます。

さらに、マルチタブサポートにより、複数のDynamoDBテーブルやAWSプロファイルを同時に管理でき、作業の集中を保つことができます。クエリツールも充実しており、複数のクエリを順番に実行したり同時に実行したりでき、フォルダに整理するオプションもあります。

ローカルストレージとGit統合機能もあり、クエリをローカルシステムに保存することで、より良いコラボレーションとバージョン管理が可能です。ログ記録とデバッグ機能も備えており、詳細なログで操作を追跡し、グローバル検索機能を使って簡単にナビゲートできます。

価格は199ドルの一回限りの購入で、1年間のアクセスが可能で、更新も含まれています。オプションで89ドルでの更新も可能です。現在、アプリはmacOS向けに提供されており、WindowsおよびLinux版も近日中にリリース予定です。

要約がありません。

ショーン・ドナヒーさんと妻のエイミーさんは、メイン州の小さな町でワシントン・ジェネラルストアを運営しています。このお店は地域の集まりの場として機能しています。しかし、彼らのコミュニティは新たにオープンする予定のダラー・ジェネラル店から脅威を受けています。多くの地元住民、特にドナヒーさんは、この店舗が町のアイデンティティや経済に悪影響を及ぼすと考えています。住民たちは、ダラー・ジェネラルのような大型店舗が地域からお金を奪い、地元のビジネスを傷つけ、社会的な悪影響をもたらすことを懸念しています。

2023年の報告によると、ダラー・ストアは地元の食料品店を置き換えることが多く、新鮮な食材へのアクセスを制限し、地域の富を奪うとされています。それにもかかわらず、ダラー・ジェネラルはアメリカ全土で急速に拡大を続けています。一部の地元ビジネスは独自のニッチを見つけて適応していますが、多くの小規模企業は政府の補助金や税制優遇といった大企業の利点に対抗するのに苦労しています。

地域社会はダラー・ストアの拡大に反発しています。例えば、インディアナ州のプレイリートンでは、住民たちがより適切な開発を求めて新しいダラー・ジェネラルの開店を阻止しました。他の町では、ダラー・ストアの開店場所を制限する法律を制定しています。

地元のリーダーたちは、大型店舗を優遇する政策を見直すことが求められています。公正な土地利用規制を作成し、地元の起業家精神に投資することで、地域経済の健全性を維持し、大企業にお金が流出するのを防ぐことができるでしょう。

EChartsは、ウェブベースのビジュアライゼーションを迅速かつ簡単に作成するためのツールです。プロジェクトや研究でEChartsを使用する場合、2018年に発表された論文を参考にすることができます。この論文は、報告書やプレゼンテーション、教材など、さまざまな場面で活用できます。

要約がありません。

あなたのコンピュータネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットではないことを確認してください。

このメッセージが表示された理由は、ブラウザでJavaScriptとクッキーが許可されているか、ブロックされていないかを確認してください。詳細は、利用規約とクッキーポリシーをご覧ください。

もしこのメッセージについて質問がある場合は、サポートチームに連絡し、参照ID「3af303c1-155c-11f0-89f2-a64891ac3497」をお知らせください。

世界の市場ニュースを最新の情報で受け取りたい場合は、Bloomberg.comに登録してください。

要約がありません。

Linuxカーネル防御マップは、Linuxカーネルの複雑なセキュリティ面を理解するためのツールです。このマップは、脆弱性の種類、悪用の手法、バグ検出技術、防御技術など、さまざまな概念の関係を示しています。一部の防御技術はLinuxカーネルに組み込まれている一方で、他の技術は外部のものであったり、特別なハードウェアを必要としたりします。

このマップは、Linuxカーネルのセキュリティに関する文書をナビゲートするための視覚的なガイドとして機能し、異なる脆弱性クラスに対する共通脆弱性列挙（CWE）番号も含まれています。ただし、ユーザースペースのセキュリティ機能やLinuxセキュリティモジュール（LSM）によって強制されるポリシーには触れていません。

マップは、GitHub、Codeberg、GitFlicなどの複数のプラットフォームで入手可能です。更新が容易なようにDOT言語を使用して作成されており、GPL-3.0のライセンスの下で提供されています。また、ユーザーは「kernel-hardening-checker」というツールを使用して、自分のカーネル設定におけるセキュリティオプションを確認することもできます。

Linuxカーネルのセキュリティや緩和戦略に関するさらなる参考文献も提供されており、分野の著名な専門家による著作が含まれています。

要約がありません。

アメリカ財務省の一部である通貨監督庁（OCC）は、重大なメールセキュリティの侵害が発生したと報告しました。ハッカーが1年以上にわたり103のメールアカウントにアクセスし、約15万通のメールが危険にさらされました。この侵害は2025年2月12日に発覚し、連邦規制機関の財務状況に関する機密情報が含まれていました。マイクロソフトがOCCにこの侵害について警告しましたが、攻撃者の正体は不明です。中国に関連するグループによる他の財務省の部門への過去の攻撃と関連している可能性があるとの憶測もあります。しかし、この事件が金融セクターに直接的な影響を与えたという証拠はありません。

MITのコンピュータ科学と人工知能研究所（CSAIL）の研究者たちが開発したTactile Vega-Liteシステムは、教育者やデザイナーが触覚チャートを簡単に作成できるようにします。このプログラムは、Excelなどのデータソースから情報を取り込み、標準的な視覚チャートと触覚チャートの両方に変換することができます。触覚チャートは、視覚障害者や低視力者がグラフデータを理解するために重要です。

Tactile Vega-Liteの主な特徴には、自動デザイン基準、カスタマイズオプション、効率性、ユーザーフレンドリーなインターフェースがあります。自動デザイン基準により、チャートはアクセスしやすく、理解しやすいものになります。ユーザーは、軸ラベルやテクスチャなどの要素を簡単に調整でき、広範なコーディング知識は必要ありません。また、従来は複雑だったプロセスを簡素化し、触覚グラフィックの作成を迅速に行えるようにしています。研究者たちは、教育者やデザイナーからの意見を取り入れ、インターフェースをさらに使いやすくすることを目指しています。

このシステムは、棒グラフや折れ線グラフなど、触覚リーダーにとってよりアクセスしやすいチャートの作成を支援します。プログラムはデザインプロセスを大幅に向上させますが、専門家は、最終的なレビューを知識のあるデザイナーに依頼することが、ベストプラクティスに従うために有益であると指摘しています。研究者たちは、今後の会議で彼らの成果を発表する予定です。

NTATVプロジェクトは、オリジナルのApple TV上でWindows NTオペレーティングシステム（Windows XPやWindows Server 2003など）を動作させることを目的としています。このプロジェクトはDistroHopper39Bによって立ち上げられ、ReactOSの開発者たちの協力を得て進められています。2年間の開発の結果、かなりの進展が見られました。

主な成果として、Windows XPとWindows Server 2003がオリジナルのApple TVで正常に起動できるようになりました。また、基本的な機能を支えるドライバー（PCI、USB、ビデオなど）がほぼ動作していますが、ReactOSはハードウェアの制約により、まだ完全には機能していません。

現在の機能の状況については、Windows XPではほとんどの機能が動作しますが、HDMIオーディオとリモコンは動作しません。Windows Server 2003もXPと似た状況ですが、一部の機能は未検証です。ReactOSは多くの機能が動作していない状態で、主にPCIの問題が影響しています。

プロジェクトの課題として、Apple TVの独自のファームウェア（EFI専用）がWindowsの実行を難しくしています。通常、WindowsはレガシーBIOSを必要とするため、特別なブートローダー（FreeLoader）を作成する必要がありました。

既知の問題として、Apple TVの特異な設定によりHDMIオーディオが機能する可能性は低く、ユーザーはさまざまな表示や接続の問題に直面することがあります。

このプロジェクトは、Apple TVをハッキングすることに関する以前の動画からインスパイアを受けており、その能力を探求するための開発が続けられています。

ソースコードはGitHubで公開されており、プロジェクトのビルドと実行に関する詳細なガイドも用意されています。最近の更新では、ドライバーサポートとブート機能の改善が行われ、最新バージョンはv0.2です。

さらなる情報やガイド、更新については、プロジェクトのGitHubページを確認することができます。

Unix系のシステムで使用されるマニュアルページ（manページ）は、リンクやテキストの再配置をサポートしていますが、それを読み取るプログラムがこれらの機能を適切に実装していません。ユーザーからは、マニュアルページに内部リンクがなく、狭いウィンドウに対応できないという不満がよく聞かれます。これらの機能は、マニュアルページのフォーマットであるmdocや従来のmanではサポートされていますが、manコマンドのようなリーダーはそれを正しく実行できていません。

マニュアルページは、テキストの異なる部分を示すために特定のマクロを使用して書かれています。例えば、セクションの見出しや文書の説明を示すためのマクロがあります。特に重要なマクロである.Xrと.Sxは、他のマニュアルページや同じページ内のセクションへのリンクを作成することができます。これらのリンクは、マニュアルページがHTMLに変換されてブラウザで表示されるときには機能しますが、ターミナル表示では機能しません。

結論として、リンクをたどり、異なるウィンドウサイズに合わせてテキストを調整できるより良いマニュアルページリーダーが必要です。現在、manコマンドはページをフォーマットしてページャー（lessのような）に送信しますが、これらの機能をサポートしていません。ユーザー体験を向上させるためには改善が求められています。

2025年4月8日、ジェン・シモンズは、最近Safari Technology Previewに導入された新しいCSSプロパティ「text-wrap: pretty」について説明しました。この機能は、先進的なアルゴリズムを使用してテキストのレイアウトを改善し、短い最後の行や不均一な行の長さ、適切でないハイフネーションといった一般的な問題に対処することで、ウェブタイポグラフィを向上させます。

歴史的に、タイポグラフィは手作業で丁寧に作られてきましたが、デジタルテキストのレイアウトは、視覚的な問題を引き起こすことが多い簡素な方法に依存してきました。「text-wrap: pretty」は、ブラウザが段落全体を評価してより良いテキストの折り返しを実現し、読みやすさと視覚的な魅力を向上させます。

ウェブタイポグラフィの主な課題には、段落の最後に一言だけ残る「短い最後の行」、読みやすさを向上させるために jagged（ギザギザ）なテキストの端を最小限にする「悪いラグ」、読者を気を散らせる過剰なハイフネーションを減らす「ハイフネーションの問題」、テキストの流れを妨げるホワイトスペースのパターンを防ぐ「タイポグラフィックリバー」が含まれます。

既存のブラウザには限界があり、最後の数行だけに対応することが多いですが、Safariの実装はテキスト全体を改善することを目指しています。また、「text-wrap: balance」オプションについても言及されており、行の長さを標準化するのに役立ちますが、コンテナの幅を満たさない場合があります。

パフォーマンスも懸念されますが、Safariは多くのコンテンツがあってもウェブページの速度を落とさずにこれらの機能を実装しています。開発者はこれらの新しいプロパティを試し、パフォーマンスの問題を報告することが奨励されています。

要するに、「text-wrap: pretty」と関連するオプションは、ウェブデザイナーにとって、伝統的なタイポグラフィの優雅さと現代のウェブデザインのニーズを結びつける、より魅力的で読みやすいテキストレイアウトを作成するための強力なツールを提供します。ユーザーはSafari Technology Previewでこれらの機能を試し、自分の体験についてフィードバックを提供できます。

Dockerfmtは、Dockerfileを整形するためのツールで、buildkitパーサーを基にしています。

インストールは、リリースページからバイナリをダウンロードすることで行えます。

使用方法としては、Dockerfileを整形するためにコマンドを使用します。具体的には、dockerfmt [Dockerfile] [flags]という形です。利用可能なコマンドには、completion（オートコンプリートスクリプトを生成）、help（コマンドのヘルプを表示）、version（dockerfmtのバージョンを表示）があります。

フラグには、-c, --check（ファイルが整形されているか確認）、-h, --help（ヘルプ情報を表示）、-i, --indent（インデントのスペースを設定、デフォルトは4）、-n, --newline（ファイルの末尾に改行を追加）、-w, --write（整形された出力をファイルに書き戻す）があります。

dockerfmtは、.pre-commit-config.yamlに追加することで、プリコミットフックとして統合できます。

制限事項としては、RUNコマンドのパーサーがグループ化やセミコロンをサポートしていないこと、長いJSONコマンドの行折り返しができないこと、# escape=Xディレクティブがサポートされていないことがあります。

機能としては、RUNステップをmvdan/shライブラリを使用して整形し、基本的なヒアドキュメントやインラインコメントをRUNステップでサポートしています。

JSバインディングはjsディレクトリにあり、使用方法についてはREADMEを参照してください。

プロジェクトへの貢献は大歓迎です。

著者は、優れたプログラマーに共通する特性について考察しています。以下は彼らが持つ重要な特徴です。

若いプログラマーは、フォーラムや推測に頼るのではなく、使用するツールの公式ドキュメントを読むべきです。優れた開発者は、自分が扱う技術について深く理解しており、その歴史や限界、エコシステムも把握しています。また、エラーメッセージを分析して問題を診断し、効率的に解決する能力も重要です。

複雑な問題を管理しやすい部分に分解することは、問題解決において非常に重要です。トップ開発者は、コードを実際に試して学ぶことを厭わず、挑戦を避けることはありません。彼らは自然に好奇心を持ち、チームメイトを助けることに熱心で、協力を促進します。

良いプログラマーは、知識を文章で共有することが多く、これにより思考力やコーディングスキルも向上します。継続的な学びは不可欠であり、優れたエンジニアは新しいツールや技術に常に目を光らせています。すべての視点を大切にし、地位に関係なくコミュニケーションを取り、新しいアイデアを得ることも重要です。

認められるためには、質の高い仕事を一貫して提供し、そのことで知られるようになることが大切です。また、技術や人々に対して忍耐強くあることも必要です。彼らは責任を持ち、問題の原因を外部要因に求めるのではなく、論理的な説明を探ります。

優れたエンジニアは、自分が知らないことを認め、学ぶことに対してオープンです。推測をせず、正確な答えを見つけるために徹底的に調査します。優れたプログラマーは、コードのシンプルさを重視し、メンテナンスが容易なものを優先します。

著者は、これらの特性はチェックリストではなく、優れたプログラマーを目指す人々への指針であると強調しています。

Webtorは、トレントクライアントを必要とせずにトレントを簡単にダウンロードできるサービスです。使い方はシンプルです。まず、トレントファイルまたはマグネットリンクを選択し、次にそのファイルの直接ダウンロードリンクを取得します。

このサービスの特徴には、トレントから直接ファイルをダウンロードできるリンクがあり、VPNやトレントクライアントを使う必要がありません。また、トレントから動画や音声をすぐにストリーミングできる機能もあり、ダウンロードせずに視聴できます。さまざまな動画や音声フォーマットに対応しています。さらに、Chrome拡張機能を使えば、トレントやマグネットリンクを新しいタブで自動的に開くことができます。トレント全体をZIPファイルとしてダウンロードすることもでき、元のフォルダー構造を保持します。開発者向けのSDKもあり、ウェブサイトにストリーミング機能を統合できます。

よくある質問の中で、プライバシーに関する情報があります。Webtorを使用すると、安全にダウンロードでき、匿名性が保たれます。インターネットサービスプロバイダー（ISP）は、何をダウンロードしているかを見ることができません。また、プロジェクトをサポートすることで広告を取り除くことができ、さらに速度も向上します。モバイルデバイスでも追加のアプリなしでアクセス可能です。Webtorのコンポーネントはオープンソースで、GitHubで入手できます。

7日間の無料トライアルを利用でき、速度は最大50Mbps、広告も表示されません。

市民科学者のマーブは、空気中の窒素を電気アークを使って硝酸に変換するバイケランド・アイデプロセスに基づいたDIY実験用リアクターを作りました。このプロセスは高いエネルギー消費のために古くなっていますが、マーブは実用的な肥料生産よりも科学に重点を置いています。

電気アークを制御するために、マーブはArduino UNO Rev3を使用し、電極への電力の流れを管理しています。彼のリアクターには、空気を乾燥させるシステムや条件を監視するセンサーも含まれています。マーブはこのリアクターを動画で示しましたが、まだプロセスの最適化は行っておらず、興味があればさらに詳細を提供する予定です。

2025年4月8日、著者は自身の新しい本「プログラマーのための論理」の更新について語り、論理プログラミング言語に関する章の書き直しに焦点を当てています。一般的なパズル解決の例ではなく、日常の仕事で役立つPrologの実用的な応用を含めることを目指しています。

著者は友人のパブロ・マイエルがPrologで解決したビデオゲームのパズルを紹介し、関連する問題、つまりテストの学生の得点を計算する自分の洗練された解法を示します。学生の回答を解答用紙と比較して得点を計算する方法を説明し、Prologが論理的なクエリを双方向で処理できる能力を強調します。得点を計算することや回答を推測することが可能です。

彼らが開発したプログラムは非常に簡潔で、元の80行に対してわずか15行のコードしか使用していません。著者は、パズルは楽しいものではあるが、本書の実際の例はバージョン管理の分析やインフラの変更計画など、より実用的なシナリオに焦点を当てることを締めくくりに述べています。

全体として、著者はPrologの応用を単なるパズルではなく、現実のプログラミングタスクにより関連性のあるものにすることを強調しています。

要約がありません。

テレンス・タオ氏は最近、数学者たちに対して、300,000の階乗（300K!）を100,000より大きい300,000個の因子の積として表現するよう挑戦しました。彼は90,000より大きい因子での実現が可能であることを示し、現在は100,000より大きい因子を目指しています。

この戦略は、まず100,000より大きい奇数の積である奇数Bを用意し、それを条件に合うように調整することから始まります。タオ氏は「B重み素数」（Bに頻繁に現れる素数）と「N!重み素数」（300K!に多く現れる素数）を特定しました。目標は、B重み素数をより大きなN!重み素数や2の累乗に置き換えて、必要な分解を達成することです。

著者はRacketプログラミング言語を使用して、数を因数分解するためのメモ化された手法を実装しました。これにより、300K!と数Bの効率的な計算が可能になりました。因数分解のバランスを取る初期の試みが行われ、その結果、Bには300K!よりも多くの素数が含まれていることが示されました。

発見されたことには以下が含まれます。まず、300K!の因数分解には多くの素数とその重複があり、特に素数2に関して顕著です。次に、N!とBの間で素数のバランスを取るために異なる方法が試みられ、2の累乗を保存する点での成功は様々でした。最後に、素数の置き換えを最適化する方法が開発され、300K!を必要な因子に分解することに成功しました。

最終的に、著者は300K!を100Kより大きい因子に分解することに成功し、タオ氏の提起した挑戦に応えることができました。さらなる厳密なチェックが提案され、異なる値に対するアプローチの洗練が期待されています。

要約がありません。

2020年11月、ブラジル中央銀行はCOVID-19パンデミックの最中にデジタル決済システム「Pix」を導入しました。このシステムは、非接触で迅速、無料、かつ簡単にお金を送る方法を提供します。ユーザーは、受取人のID番号や電話番号、QRコードを使って資金を転送できます。2024年までに、Pixはブラジルで最も人気のある決済方法となり、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45兆円）に達しました。ブラジルは、このようなシステムの最も早い導入記録を樹立しました。

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に直面しています。工作機械は金属を加工するための道具であり、製造技術に欠かせない存在です。国内産業が弱体化すると、アメリカの製造業者は最新技術へのアクセスが難しくなります。

1980年代の初め、アメリカは工作機械の最大の生産国であり、画期的なコンピュータ数値制御（CNC）技術を開発していました。しかし、1980年代の終わりには、生産量が日本やドイツの半分以下にまで減少しました。この衰退の主な原因として、国内需要の急激な減少、アメリカ企業が需要の変動に対応できず、日本企業が迅速に注文をこなすようになったこと、競争相手である日本企業が製品やプロセス技術で優位に立ったこと、そして強いドルがアメリカ製品の競争力を低下させたことが挙げられます。

1983年から1992年にかけて、業界はさまざまな問題により回復しませんでした。大企業が不足していることや、小規模企業間の協力が不十分であること、投資のための資本調達が難しいこと、労働力のスキルレベルが低く、訓練システムが不十分であること、技術研究を市場製品に効果的に転換できないこと、新技術に対する国内需要が鈍いこと、輸出能力やインフラが弱いことがその要因です。

しかし、回復の兆しも見えています。アメリカ企業の再構築や国内需要の最近の増加が期待されます。また、日本のCNC技術のリードが低下しており、アメリカは複数の重要な分野で研究の優位性を持っています。

回復のためには、政府が以下の三つの戦略を推奨しています。まず、工作機械の製造業者、ユーザー、サプライヤー間の地域ネットワークを育成し、技術の導入を促進すること。次に、製造インフラや研究への投資を増やすこと。そして、輸出プロセスを簡素化し、国際販売を支援してグローバル競争力を高めることです。

アメリカの工作機械産業は多くの課題に直面していますが、戦略的な計画と政府の支援があれば、回復し、グローバル市場で成功を収める可能性があります。

福岡県の小さな町、川原では、子どもたちが通常のポケモンカードの代わりに地元の中年男性をテーマにし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によって作られ、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。

「おじさん」トレーディングカードには、47人の地元の男性が登場し、それぞれ特別な能力やユーモラスな説明が付けられています。人気のカードには、元消防署長の本田さんや地域ボランティアの藤井さんが含まれています。このゲームは最初はコレクションとして始まりましたが、子どもたちがカードのステータスやスキルを比較するバトルへと進化しました。カードの希少性は実際の地域貢献に基づいており、子どもたちが地域のイベントにもっと参加することを促しています。

カードの入手は限られていますが、需要は高く、子どもたちはコミュニティセンターで購入するためにお金を貯めています。この取り組みにより、地域の活動への参加が倍増し、子どもたちが地域の高齢者を理解し、つながる手助けとなっています。

このブログ記事では、著者がノード数 ( n ) の順序なしの根付き三分木を数える組合せ問題について探求しています。まず、順序付き三分木の数え方を詳しく説明します。これらの木は、葉または最大三つの順序付き子ノードを持つ内部ノードのいずれかです。これらの木の生成関数を導出し、解析的組合せ論の手法を用いて漸近的な近似を行います。

著者は、定数と ( n ) の冪を含む公式を使って、順序付き木の数をうまく近似し、この方法の効果を示しています。また、より複雑な問題である、グラフ同型に基づく順序なしの木の数え方についても説明します。このために、ポリヤ・レッドフィールドの数え方の原理を用いて新しい生成関数を導出します。

重要なステップは以下の通りです。まず、問題を定義し、数える木の特性を理解します。次に、木の構造に基づいて木を数える関数を確立します。そして、特異点解析を用いて、( n ) が大きくなるにつれて木の数を近似します。最後に、数学ソフトウェアのSageを使って計算を実装し、結果を視覚化し近似を洗練させます。

著者は学び、発見を共有することに興奮を感じており、彼らのアプローチが組合せデータベースに知られている数列と一致する信頼できる近似をもたらしたことを述べています。読者に対して、解析的組合せ論に関連する問題や手法をさらに探求するよう招待しています。

ユーザーのcbscpeは、PDP-11/Hackコンピュータのプロジェクトに関する最新情報を共有しました。前回の試みが満足のいく結果ではなかったため、DCJ11を基にした新しい設計のシングルボードコンピュータ（SBC）を作成しました。この新しい設計には拡張スロットが追加され、機能が向上しています。ユーザーはプリント基板（PCB）を受け取り、プロトタイプのテストを開始しましたが、いくつかの小さな調整（ECO）が必要でした。このコンピュータはUSBからシリアル/TTLアダプタで電源を供給され、消費電力は200mA未満です。設計には、ほとんどの部品に従来のスルーホール部品が使用されており、コンデンサや抵抗器には表面実装デバイスが使われています。また、適切に動作するためのリセットボタンとロジックも統合されています。テストプログラムの結果を示すスクリーンショットも含まれていますが、画質はあまり良くありませんでした。

キツツキは、特に春に目立つ独特のドラミング音を出します。このドラミングは、コミュニケーションやテリトリーの確立、そして異性を引き寄せるための方法です。ドラミングは鳥の歌ほどメロディックではありませんが、速度や持続時間、リズムの違いを聞き分けることで、種を特定することができます。

キツツキは一年中ドラミングを行いますが、春にはその頻度が増します。彼らは食べ物を探すためではなく、コミュニケーションの一環としてドラミングを行います。

ドラミングのパターンにはいくつかの種類があります。ダウニーキツツキは、約17回のビートで遅く短いドラミングをします。ハイリーキツツキは、約26回のビートで速く長いドラミングを行います。ナッタルキツツキは、約20回のビートで中間の速度です。ラダーバックキツツキは、約30回のビートで非常に速いドラミングをします。ノーザンフリッカーは、約23回のビートで長めのドラミングをし、しばしば間を置きます。サップサッカーは、独特のリズムで導入のロールと複数の速いタップを特徴とします。パイレイテッドキツツキは、力強い音を持つ遅いドラミングを行い、フェードアウト効果を生み出します。

ドラミング音のタイミングやパターンを観察するためにスペクトログラムを利用することで、種の識別が容易になります。リスニングスキルを磨くことで、キツツキの独特なドラミング音を楽しみながら、さまざまな種を特定することができるでしょう。

要約がありません。

Corootは、eBPF技術を使用してメトリクス、ログ、トレースを自動的に収集し、実用的な洞察を提供するオープンソースの可観測性ツールです。主な機能は以下の通りです。

まず、ゼロインストゥルメンテーション可観測性を実現しており、データを自動的に収集します。これにより、盲点のない包括的なサービスマップが作成され、設定なしで監査が可能になります。

次に、アプリケーションの健康状態を簡単に監視できる機能があります。ユーザーは複数のサービスの状況を把握し、手動での確認なしにログの洞察を得ることができます。

SLO（サービスレベル目標）追跡機能もあり、異常なリクエストや外れ値を迅速に調査できます。さらに、ベンダーに依存しないインストゥルメンテーションを提供しており、レガシーやサードパーティのサービスからのリクエストをコード変更なしでキャッチします。

ログの洞察機能では、迅速なログパターン認識、イベントのクラスタリング、効率的な検索が可能です。また、ワンクリックでのプロファイリング機能により、リソース使用の急増を特定のコード行まで分析できます。

Corootは多くの問題を自動的に特定し、アプリケーションがSLOを満たさない場合にユーザーに警告を出す内蔵の専門知識を持っています。デプロイメントの追跡機能では、Kubernetes内でのアプリケーションの展開をCI/CD統合なしで監視し、リリース間のパフォーマンスの変化を比較できます。

コスト監視機能もあり、特定のアプリケーションに関連するクラウドコストを直接クラウドにアクセスすることなく追跡できます。

CorootはDockerコンテナまたはKubernetesクラスターとしてデプロイ可能です。オンラインでドキュメントが提供されており、ライブデモも利用できます。サポートはSlack、GitHub、Twitterなどのコミュニティチャネルを通じて受けられます。

貢献を希望する方は、貢献ガイドを参照できます。CorootはApache License, Version 2.0の下でライセンスされています。

Tailscaleは、シリーズCの資金調達で1億6000万ドルを成功裏に調達しました。このラウンドはAccelが主導し、SquarespaceのCEOであるアンソニー・カサレナを含む複数の投資家が参加しました。同社は、従来のIPベースの接続ではなく、「アイデンティティファーストネットワーキング」に焦点を当て、ネットワークをよりシンプルで安全にすることを目指しています。

2019年の設立以来、TailscaleはAI業界やInstacart、Duolingoなどの企業にとって欠かせない存在となり、通常のネットワークの煩わしさを解消し、さまざまなサービスをシームレスに接続する方法を提供しています。今回の資金調達により、Tailscaleはエンジニアリングや製品チームの拡充、顧客サポートの強化、スタートアップから大企業まで幅広いユーザー向けのより堅牢なプラットフォームの構築を進める予定です。

この資金調達の目的は、急速に変化するテクノロジー環境における新たな機会を捉えることです。特にAIインフラが進化し続ける中で、Tailscaleはネットワーキングにおいてセキュリティとアイデンティティを優先し、位置情報ベースのシステムから人やサービスに焦点を移すことが、接続の未来であると考えています。

私たちは、AI駆動のワークスペースを創造することに注力している急成長中のスタートアップで、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。AI製品の開発経験があり、スピードとスケーラビリティに情熱を持っている方を求めています。また、変化の多い不明確な状況でも快適に働けること、学び成長する意欲、成功の実績があることが求められます。GoLang、TypeScript、NextJS、Redis、RAGシステム、エージェントアーキテクチャに精通していると尚良いです。

主な業務内容は、フロントエンドとバックエンドの開発を行うことです。ユーザーと関わり、指標を監視し、迅速に調整を行います。また、重要な機能を定義し開発し、製品のビジョンや戦略を形作る手助けをします。

給与は15万ドルから25万ドルの範囲で、株式、健康保険、401k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追加の福利厚生もあります。

1948年、ローリー・フリーはユタ州のボンネビル・ソルトフラッツでオートバイの世界速度記録を樹立し、時速150.313マイルに達しました。風の抵抗を減らすため、彼はバイクの上で横になり、水着だけを着用して挑戦しました。この瞬間を捉えたピーター・スタックポールの有名な写真は、オートバイの歴史の中で最も象徴的な画像の一つとなりました。フリーの記録はその後更新され、現在の記録は2010年にロッキー・ロビンソンが達成した376.363マイルです。しかし、フリーの姿は今でも人気があり、この出来事のユニークな描写として称賛されています。

IBMのSystem/360は1964年に発売され、コンピュータ業界とビジネスの運営方法を変革した画期的なメインフレームコンピュータです。IBMはこの開発に50億ドルを投資し、社内での大きな対立や課題に直面しました。S/360が登場する前、IBMの人気モデルである1401には限界があり、顧客からはより拡張性があり互換性のあるシステムの要望が高まっていました。

S/360を開発するために、IBMは社内の異なるエンジニアリングチームをまとめ、競争を乗り越えて一貫した製品ラインを作り上げる必要がありました。設計は互換性に重点を置き、ユーザーが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るようにしました。

しかし、野心的な目標にもかかわらず、発売時には生産の遅れやソフトウェアの問題など多くの課題がありました。それでも、発表は大きな関心を呼び、初月には10万件以上の注文が入りました。

1960年代後半までに、S/360はIBMのコンピュータ市場における支配を確立し、コンピュータ技術全体の需要を大きく押し上げました。このプロジェクトは monumentalな成功を収めましたが、同時に社内には大きなストレスと混乱を引き起こし、経営陣は二度とこのような大規模なプロジェクトを行わないと誓いました。

NNNは、トランスフォーマーに基づいたニューラルネットワークを使用した新しいマーケティングミックスモデリング（MMM）のアプローチです。この手法は、従来のMMMの限界を克服することを目指しています。従来の方法では、単純な入力や固定された減衰関数が使われることが多いですが、NNNは詳細なデータ（エンベディング）を活用して、検索クエリや広告コンテンツなどのマーケティングチャネルの数値的および記述的な側面を理解します。注意機構により、モデルは複雑な関係や長期的な影響を把握できるため、より正確な売上の帰属が可能になります。

NNNは、L1正則化を採用することで、限られたデータでも効果的に機能するように設計されています。このため、さまざまな状況での適用が可能です。シミュレーションデータと実データの両方でのテストでは、NNNが予測精度を大幅に向上させることが示されています。さらに、キーワードや広告クリエイティブのパフォーマンスなど、マーケティングの効果に関する有益な洞察も提供し、モデルの理解を容易にしています。

要約がありません。

/etc/ssh/sshd_config.d/ ディレクトリ内のファイルの順序は重要であり、予想外の結果をもたらすことがあります。ファイルの配置がその機能に影響を与える可能性があるため、注意が必要です。このテキストではプログラミング用語やソフトウェア開発に関連するファイルについても言及されていますが、主なポイントは指定されたディレクトリ内のファイルの順序の重要性です。

マラウイでは雨季を迎え、教会の信者たちが礼拝を終えて、きちんとした服装で外に出ています。カップルは一緒に歩きながら、道の穴を避け、店やバーの前を通り過ぎます。中には飲み物を求めて立ち寄る人もいます。やがて、彼らはほこりっぽい場所にたどり着き、そこでは何千人もの人々がサッカーの試合を観戦しています。試合のほこりが彼らの服に付着し、典型的な日曜日の光景が広がります。しかし、1994年から中央アフリカの紛争から避難してきた人々を受け入れているダゼレカの難民キャンプでは、状況が異なります。そこでは、参加者たちは仕事の週を終えてリラックスしているわけではありません。

HNSWは、ベクトル埋め込みの最近傍を迅速に見つけるための手法で、グラフ構造を利用しています。主な特徴は以下の通りです。

HNSWはノードを層に分けて整理します。上層にはノードが少なく、下層には多くのノードがあります。新しいノードを追加する際には、ランダムに層を選び、その層とその下のすべての層に挿入されます。検索は上層から始まり、下に移動しながら見つかった最も近いノードを記録します。このプロセスは、最も近いノードが見つかるか、下層に達するまで続きます。

実装は約500行のコードで、現代的なC++で書かれており、計算を高速化するためにEigenというライブラリを使用しています。提供された例では、128次元のベクトルのインデックスを作成し、アイテムを追加し、最近傍を検索する方法が示されています。

コードをコンパイルするには、ビルド用のディレクトリを作成し、CMakeを実行してからプロジェクトを作成します。

ここ2週間で、GoogleとOpenAIは新しい画像生成機能を発表しました。この機能により、AIは別のツールに頼ることなく、直接画像を作成できるようになります。これをマルチモーダル画像生成と呼び、AIが言葉を使って文章を作るように、画像を一部分ずつ構築します。この進歩により、画像はより明確で正確になり、不要な要素が現れるといった問題を避けることができます。

これらのシステムは、より洗練されたプロンプトや反復的な変更を可能にし、ユーザーは以前よりも効果的に画像を改善できるようになります。たとえば、ユーザーはAIに特定のビジュアルを作成させたり、既存の画像の色を変更したり、誤りを修正したりすることができます。この技術は急速に進化しており、印象的な結果を生み出すことができますが、まだ完璧ではありません。

この技術の応用範囲は広く、広告の作成やウェブサイトのモックアップ、さらには視覚的なレシピの作成などが含まれます。しかし、アートにおけるAIの台頭は、著作権や所有権、生成されたアートの真実性に関する重要な倫理的問題も引き起こします。AIが視覚的な創造において進化し続ける中で、社会はこれらの変化と創造的職業への影響を慎重に考慮する必要があります。

要約がありません。

このガイドでは、MacBookのメニューバーのアイコンがノッチの後ろに隠れてしまった場合の対処法を紹介します。内蔵のオプションやサードパーティ製のツールを使って、メニューバーを効果的に整理する方法を提案します。これにより、重要なアイコンがすべて見えるようになり、簡単にアクセスできるようになります。

要約がありません。

Noisefillは、海や森、雨などのさまざまな音の風景を提供していますが、これらの音を作成したわけではなく、制作者を支持しているわけでもありません。ユーザーは、ローファイジャンルを含むさまざまなプレイリストを探索でき、睡眠タイマーを設定することも可能です。

要約がありません。

この記事では、人工知能（AI）がビデオゲーム業界に与える悪影響について、開発者やアーティスト、声優の個人的な体験を通じて語られています。

多くの企業が、アートの生成やコードの作成などの作業にAIをますます依存しており、その結果、人間の創造性や専門知識が犠牲になっています。これに対して、従業員たちはAIツールの使用を強いられることに対して不満を抱いており、自分たちのスキルや創造性が損なわれると感じています。AIが仕事のプロセスに使われ続けるなら、辞めると脅迫する人も少なくありません。

開発者やアーティストは、AIが生成するコンテンツの質が低く、従来の方法よりも修正に多くの時間がかかると報告しています。このため、満足感が得られず、自分たちの価値が軽視されていると感じることが多いです。一部の企業は、AIを効率化やコスト削減の解決策と見なしていますが、従業員の士気や仕事の質に与える悪影響を無視しています。

声優たちは、同意なしに自分の声をAIで再現されることに特に懸念を抱いており、これが自分たちの仕事の価値を下げ、人間の感情を演技から排除することにつながるのではないかと心配しています。

それでも、多くのアーティストや開発者は、自分たちの技術を守り、AIの侵入に抵抗することにコミットしています。ゲーム開発における人間の創造性の重要性を強調しています。

全体として、この記事は、ゲーム業界におけるAI統合の推進に対する懸念が高まっていることを示しています。多くの労働者は、これが自分たちの仕事や制作されるゲームの質に悪影響を及ぼすと感じています。

要約がありません。

神経可塑性は、事前に訓練された言語モデル（LLM）に新しい手法「ニューラル・グラフィティ」を用いてリアルタイムで適用できます。この技術は、液体神経ネットワークと静的トランスフォーマーのアイデアを「スプレー層」と呼ばれるコンポーネントを通じて統合しています。

スプレー層は、モデルの最終的な推論段階に記憶や情報を注入することを可能にし、再訓練を必要としません。このプロセスは、人間の脳が時間とともに適応し変化する様子に触発されています。特定の出力を保証するのではなく、相互作用に基づいてモデルの理解や概念間の関係を微妙に変化させ、進化する記憶のようなものを作り出します。

主な特徴としては、モデルに特定の言葉を強制することなく、全体的な「思考」に影響を与える点があります。また、記憶の注入の効果は追跡・測定可能です。時間が経つにつれて、モデルは好みを発展させることができ、例えば犬について教えられた後はそのトピックに対してより親しみを示すようになります。

このアプローチの目標は、より活発な個性と好奇心を持つモデルを作成し、神経レベルでの自己認識に似たものを目指すことです。しかし、この方法はビジネスアプリケーションには適さない可能性があります。なぜなら、時間とともに独自の特定の個性を持つモデルが形成される可能性があり、デジタルペルソナのようになるからです。

5月28日から29日にサンフランシスコで開催されるオープンハウスClickHouseユーザー会議に参加してください。

ClickHouseは、ClickHouse Cloudを含むさまざまな製品を提供しています。ClickHouse Cloudは、AWS、GCP、Azureなどのクラウドアカウント内で管理できるほか、オープンソース版も利用可能です。このプラットフォームは、リアルタイム分析、機械学習、データウェアハウジング、可観測性に使用されています。

最近のブログでは、ClickHouseへのRustの統合について取り上げられています。ClickHouseはもともとC++で書かれていましたが、チームは特定のコンポーネントにRustを取り入れることを決定しました。最初の取り組みとしてBLAKE3ハッシュ関数が選ばれました。この統合により、Rust開発者がClickHouseのコードベースに貢献できるようになります。

主なポイントとして、PRQLクエリ言語やDelta Lakeサポートなどの機能にRustライブラリが追加されました。統合には利点がある一方で、依存関係の管理やエラーハンドリング、ライブラリのリンクといった課題も発生しています。チームはこれらの問題に積極的に取り組んでおり、RustとC++の成功した融合を目指しています。

Rustの統合は順調に進んでおり、チームはさらに多くのRust開発者の参加を歓迎しています。

専門家たちは、AIが共感や深い思考、道徳的判断といった人間のスキルに与える影響について懸念を示しています。エロン大学の報告によると、AIツールが日常生活にますます組み込まれるにつれて、人々がそれに過度に依存し、重要な人間の能力が低下する可能性があると指摘されています。

この報告では、テクノロジーのリーダーたちを対象に調査が行われ、60%以上が今後10年でAIが人間の能力に大きな変化をもたらすと考えていることがわかりました。特に、社会的および感情的知性に関連するスキルが失われることへの懸念が強いです。創造性や意思決定の分野での潜在的な利点を見出す人もいますが、批判的思考や対人関係に対する悪影響を予測する声が多いです。

専門家は、コミュニケーションやリサーチなどのタスクにAIに依存することが、人間の主体性や創造性の低下につながる可能性があると警告しています。また、介護や感情的サポートといった、従来人間が担っていた役割をAIが引き継ぐリスクもあり、これが個人関係の性質を変えるかもしれません。

これらの懸念にもかかわらず、一部の専門家は、規制を通じてデジタルリテラシーを促進することで、これらの問題に対処する時間がまだあると考えています。未来は、社会がAIを日常生活にどのように統合するかにかかっており、その利点と重要な人間のスキルを維持する必要とのバランスが求められます。

マックワンは、オーストラリアの会社ラディウムパフォーマンスが設計した高性能の電動スケートボードです。このスケートボードの主な特徴は以下の通りです。

まず、スピードとパワーに関して、マックワンは最高時速72キロメートル（45マイル）に達することができ、0から48キロメートル（30マイル）まで約3秒で加速します。これは、合計出力8,000ワットの2つの後輪モーターによって実現されています。

次に、先進的な機能として、トルクベクタリングシステムが搭載されています。このシステムは、コーナーを曲がる際に重心がかかっている車輪にパワーを配分することで、トラクションを向上させます。これにより、ライダーはより効果的にコーナーを曲がることができます。

デザインと構造については、カーボンファイバー製のデッキがバッテリーと電子機器を収納しており、軽量で17キログラム（37.5ポンド）です。また、安定性を高めるためのサスペンションシステムと、強力なドライブベルトで接続された固いゴム製のホイールが特徴です。

バッテリーの持続時間は、48Vのリチウムバッテリーが2時間で充電され、最大48キロメートル（30マイル）の走行が可能です。

コントロールオプションとしては、ライダーはワイヤレスリモコンでスピードを調整でき、モバイルアプリを通じて性能設定を変更することができます。

価格は5,298オーストラリアドル（約3,173米ドル）で、最初の100件の注文後には価格が上昇する可能性があります。

全体として、マックワンは速さと革新性を求めるスリルを楽しむ人々のために設計されています。

CSSネイキッドデーは毎年4月9日に開催され、ウェブ標準や適切なHTMLの実践を促進するために、ウェブサイトからすべてのCSSを取り除くイベントです。この日、ウェブ開発者は自分のHTMLの基本的な構造を示し、意味のあるマークアップや良好なウェブサイトの階層の重要性を強調します。

参加方法は簡単です。4月9日には、自分のウェブサイトからすべてのCSSを削除し、「裸」の状態にします。また、CSSネイキッドデーのページへのリンクを設置して、訪問者にこのイベントについて知らせることができます。開発者は提供されたPHP関数を使用して、CSSネイキッドデーかどうかを確認し、ウェブサイトを適切に調整することができます。

CSSネイキッドデーは、世界中の異なるタイムゾーンで4月9日をカバーし、50時間続きます。

参加者がスタイルを簡単に削除できるように、さまざまなコンテンツ管理システム向けのプラグインやスクリプトが用意されています。

このイベントは2006年にダスティン・ディアズによって始まり、その後他の人々によって引き継がれました。CSSネイキッドデーは、コンテンツとデザインを分離するというCSSの本来の精神を促進しています。

4月9日にCSSネイキッドデーに参加して、ウェブ標準の重要性を再確認しましょう。

企業がバグを修正しない理由について、イブラヒム・ディアロが語っています。彼は、GTAオンラインで8年間も放置されていた読み込み時間の問題が、プログラマーのt0stによってようやく解決された例を挙げています。この問題は簡単に修正できるものでしたが、企業の優先事項やプロセスのために長年放置されていました。

企業の優先事項として、特定の機能に関連しないバグは「技術的負債」と見なされ、優先順位が低くなりがちです。また、時間が経つにつれて開発者やマネージャーが退職することで、既存の問題に関する知識が失われてしまいます。さらに、複雑なコードベースでは小さな修正でもリスクが伴うため、開発者は変更をためらうことがあります。

加えて、読み込み時間の改善などは直接的に利益に結びつかないため、企業は収益を生むプロジェクトを優先する傾向があります。最終的に、この記事は問題が怠けた開発者にあるのではなく、ユーザー体験を軽視し、バグ修正を低優先度とするシステムにあることを強調しています。

要約がありません。

テキストが提供されていないようです。要約してほしい内容を教えていただければ、喜んでお手伝いします。

ハワイのオアフ島では、人間の活動によって新しいタイプの生態系が形成されています。これは、世界中から持ち込まれたさまざまな外来種が混ざり合った「フリーコシステム」と呼ばれるもので、人間の影響が環境をどのように変えたかを示しています。現在、オアフ島の森林は、もともとの固有種ではなく、導入された植物や動物が主に生息するようになっています。

かつては独自の固有植物や動物が豊富に存在していたオアフ島の森林は、人間が到着して以来、大きく変わりました。生息地の破壊や侵略的な動物の導入により、多くの固有種が絶滅してしまいました。現在、島の生態系はブラジルの植物やアジアの鳥などのエキゾチックな種が混在し、新たな自己持続型の環境が形成されています。

生態学者たちは、オアフ島をモデルとして、世界の生態系の未来を理解するための研究を行っています。推定によれば、2100年までに世界の陸地の半分が新しい生態系になる可能性があるとされています。これらの生態系は、伝統的な保全方法に挑戦しており、多くの固有種が失われたため、残された生物多様性を管理するための新しい戦略が必要とされています。

オアフ島での研究は、固有種と外来種の間の複雑な相互作用を示しており、両者を活用して残された固有植物を保護するための革新的な保全戦略を生み出しています。オアフ島の状況は、世界中の類似の生態系にとって警鐘となっており、進行中の環境変化に対応するために保全の実践を適応させる必要性を強調しています。

最近の研究によると、脊椎動物、特に鳥類や哺乳類における知能は、少なくとも二度独立して進化した可能性があることが示されています。鳥類は、哺乳類とは異なる構造を持つ小さな脳を持ちながらも、高度な認知能力を示しています。かつては、両者が共通の祖先から知能を受け継いだと考えられていましたが、新たな研究は、彼らが複雑な神経回路を別々に発展させたことを示唆しています。

研究によれば、鳥類と哺乳類の脳は似たような神経回路を持っていますが、それらの構造は異なる方法と時期に進化しました。このことは、脳の構造が似ている必要があるという長年の信念に挑戦しています。実際、両者は異なる種類のニューロンを利用して、同様の認知能力を達成しています。

これらの発見は、進化が複雑な問題に対して類似の解決策をもたらすことがあること、すなわち収束進化と呼ばれるプロセスを強調しています。異なる種がどのように知能を発展させるかを理解することは、私たち自身の認知プロセスについての洞察を提供し、人工知能の開発にも役立つ可能性があります。この研究は、知能に対するより広い視点を促し、人間が認知進化の頂点であるという考え方からの脱却を促しています。

Vishap Oberonは、Oberon-2プログラミング言語の自由でオープンソースの実装であり、Linux、BSD、Android、Mac、Windowsなどのさまざまなオペレーティングシステムに対応しています。このプロジェクトには、OberonプログラムをコンパイルするためにCを使用するコンパイラ（voc）が含まれています。

インストールには、必要なツール（gitやgccなど）を用意し、リポジトリをクローンして簡単なコマンドでコンパイラをビルドします。オプションでシステムディレクトリにインストールすることも可能です。コンパイラにアクセスするためには、システムのPATHを設定する必要があります。

基本的なプログラムの例として、シンプルなOberonプログラムが「Hello」と画面に表示することができます。これをコンパイルするには、voc hello.mod -mというコマンドを使用して実行可能ファイルを作成します。

このプロジェクトは、Ofrontコンパイラのフォークに基づいており、GPLv3のガイドラインに従っています。32ビットおよび64ビットのシステムをサポートし、IntelおよびARMアーキテクチャに対応しています。また、さまざまなCコンパイラやオペレーティングシステムと互換性があります。

言語の特徴として、Oberon-2の機能をサポートし、コーディングを容易にするための追加ライブラリも含まれています。他のOberonシステムと互換性のあるライブラリも提供されています。

このプロジェクトは、Josef TemplのOfrontから発展し、さまざまな開発者の貢献によってプラットフォームのサポートや機能が強化されています。Oberonは、1980年代後半にNiklaus WirthとJürg Gutknechtによって作られ、そのシンプルさと効率性で知られています。

プロジェクト名の「Vishap」は、アルメニアの民話に登場するドラゴンに由来しており、コンパイラとの神話的なつながりを強調しています。インストールや使用に関する詳細情報は、公式リポジトリを訪れて確認できます。

具体的なテキストが提供されていないようです。要約してほしいテキストを共有してください。喜んでお手伝いします。

ウイスキーのメンテナンスに関するお知らせです。ウイスキーは、macOS上でWindowsアプリケーションを実行するためのツールですが、開発者は今後のアップデートを行わないことを発表しました。ウイスキーはWine 8以上へのアップグレードや、Steamなど特定のアプリの修正も行われません。

より良い機能を求める方には、CrossOverの購入をお勧めします。これは一度のライセンス購入で、サブスクリプションではありません。アップグレードは新しいライセンスを購入するよりも安価で、割引が適用されることもあります。

アップデートを停止する理由として、開発者は学生生活の中でメンテナンスにかかる時間が負担となり、プロジェクトへの興味を失ったと述べています。また、ウイスキーはWineコミュニティに対してポジティブな貢献をしていないと感じていました。

Wineの開発は特にmacOSにおいて複雑で、独自の課題があります。開発者は、CrossOverとCodeWeaversがMac上でのWineに対して重要なサポートを提供していると指摘しています。

ウイスキーを続けることは、CrossOverの収益性やMac上のWineプロジェクト全体に悪影響を及ぼす可能性があり、公平ではないと考えられています。

今後、開発者は新しいプロジェクトに取り組む予定で、macOS向けのゲーム移植などを行う予定です。

新しい作業に関する最新情報は、BlueskyやGitHubで確認できます。

要約がありません。

Deep Cogitoは、オープンライセンスのもとで、さまざまなサイズの強力な言語モデル（LLM）をリリースしました。これらのモデルは、3B、8B、14B、32B、70Bのサイズがあり、LLaMAやDeepSeekなどの他の先進的なモデルを上回る性能を発揮しています。

これらのモデルは、反復蒸留と増幅（IDA）と呼ばれる手法を用いて訓練されており、人間の監視者の知能に制約されることなく自己改善が可能です。各モデルは、直接的な回答を提供するか、応答する前に考慮を加えることができ、推論能力を向上させています。

今後のリリースでは、さらに大きなモデル（109B、400B、671B）や、現在のモデルの改良版が登場する予定です。ユーザーは、Huggingface、Ollama、Fireworks AIやTogether AIのAPIを通じてこれらのモデルにアクセスできます。

IDAは、知能を向上させるために二つの主要なステップを踏みます。第一に、増幅では、より多くの計算を使用してより良い解決策を得ます。第二に、蒸留では、これらの解決策をモデル自身のパラメータに洗練させます。

この反復的なプロセスにより、継続的な改善のサイクルが生まれ、モデルは従来の方法よりも効率的で能力の高いものになります。初期のテストでは、さまざまなタスクにおいて有望な結果が示されています。

Deep Cogitoは、高度な推論能力と反復的な自己改善を組み合わせることで、一般的な超知能の実現を目指しています。また、彼らはこの使命に参加する優秀な人材を積極的に求めています。すべてのモデルはオープンソースとして提供される予定です。

メタは最近、Llama 4 ScoutとLlama 4 Maverickという2つの新しいAIモデルを発表しました。Maverickは、さまざまなベンチマークでGPT-4やGemini 2.0を上回ると主張し、AIモデルを比較するサイトLMArenaで瞬く間に2位にランクインしました。しかし、後にLMArenaでテストされたのは、一般には公開されていないカスタマイズされた実験モデルであることが明らかになり、ベンチマークの公平性に対する懸念が生じました。

LMArenaの管理者は、テストされたモデルが特定のタスクに最適化されていることを明示しなかったメタを批判しました。メタは、さまざまなモデルのバリエーションを試しており、開発者向けにオープンソース版を公開していると弁明しました。この論争は、AIのベンチマークにおける課題を浮き彫りにしています。企業が一般のユーザーの体験を反映しないような調整されたモデルを提示することがあるからです。

この状況は、ベンチマークが操作される可能性やAI開発における競争の激化を示しており、メタはこの分野でのリーダーシップを確立しようとしています。

要約がありません。

この記事では、C++の範囲（Ranges）に関連するパフォーマンスの問題について説明しています。特に、特定の範囲アダプタが非効率を引き起こす可能性に焦点を当てています。主に二つの問題が挙げられています。一つは、views::filterやviews::take_whileのような関数による冗長なチェックで、これが不必要な比較を生み出し、パフォーマンスを低下させる原因となります。

C++の範囲の基本として、範囲を反復処理する標準的な方法は、イテレータとループ構造を使用することです。しかし、範囲アダプタを使ってこの動作をカスタマイズすると、パフォーマンスが悪化することがあります。

具体的なパフォーマンスの問題として、views::filterを使用すると冗長な比較が発生することがあります。また、views::take_whileとviews::filterを組み合わせると、この問題がさらに悪化し、同じ要素に対して複数の関数呼び出しやチェックが行われることになります。

代替の解決策として、Fluxライブラリが提案されています。このライブラリは、内部反復を利用することでパフォーマンスを最適化し、関数呼び出しを減らして効率を向上させる異なるアプローチを提供します。また、トークンシーケンスという実験的な機能も紹介されています。これは、文脈に応じて最適なループを挿入することで、より柔軟なループ構造を実現し、反復処理を最適化します。

トークンシーケンスの実装については、C++コードを動的に挿入できる仕組みが説明されており、標準のループ構造に制約されることなく最適な反復パターンを実現できる可能性があります。

著者は、C++26におけるリフレクションのような今後の開発についても言及し、内部反復や範囲アダプタのさらなる改善がパフォーマンス向上につながる可能性を示唆しています。全体として、この記事はC++におけるより効率的な反復処理方法の必要性を強調し、これらの課題に対処するための革新的なアイデアを紹介しています。

オハイオ州に、フランク・ロイド・ライトの最後の設計に基づいた新しい家が完成しました。この家は「リバーロック」と呼ばれています。オーナーでありゼネコンのサラ・ダイクストラ氏は、公式なライト関連団体からは「解釈」と見なされているものの、家はライトの元の計画に忠実であると主張しています。

ダイクストラ氏は2018年にこの土地を購入し、ライトの未建設の計画も含まれていました。この三つの寝室を持つ家は、石とガラスの要素を取り入れた独特のP字型デザインで、ライトのスタイルを反映しています。建設は2023年10月に始まり、2025年1月に完成しました。地元の建築規制に従って進められました。

ダイクストラ家は元のデザインの整合性を保つことを目指しましたが、フランク・ロイド・ライト財団は、完成した家が現代の建築基準や材料の影響でライトの計画とは異なると指摘しています。それにもかかわらず、ダイクストラ氏はこのプロジェクトに誇りを持っており、家は賃貸可能です。

新しい研究によると、一般的な甘味料であるサッカリンが抗生物質耐性の克服に役立つ可能性があることがわかりました。この意外な発見は、サッカリンが耐性菌に対して抗生物質をより効果的にする役割を果たすかもしれないことを示唆しています。

イギリス政府は、暴力的な犯罪者になる可能性のある個人を特定するための「殺人予測」プログラムを開発しています。この取り組みは、もともと「殺人予測プロジェクト」と呼ばれており、アルゴリズムを使用して、犯罪の被害者を含む何千人ものデータを分析し、深刻な暴力のリスクを評価します。批判者たち、特にStatewatchという団体は、このプロジェクトが少数派や低所得者層に対して偏見を助長する可能性があると懸念を示しています。なぜなら、犯罪を犯していない人々のデータも含まれる可能性があるからです。

このプロジェクトは研究目的のみで行われており、公共の安全を向上させることを目指しています。しかし、既存の刑事司法制度における偏見を強化するのではないかという懸念もあります。司法省は、使用するデータは有罪判決を受けた犯罪者のものだけであると主張していますが、活動家たちは、メンタルヘルスや家庭内暴力に関する敏感な情報が含まれる可能性があると指摘しています。

このプロジェクトは首相官邸によって始められ、保護観察サービスや警察など、さまざまな公式な情報源からのデータに依存しています。今後、この研究の結果に関する報告書が発表される予定です。

GameNodeは、ビデオゲームコレクションを管理するための便利なプラットフォームです。プレイしたゲームの評価を行ったり、未プレイのゲームリストを更新したり、今後のリリースに対するウィッシュリストを作成することができます。また、友達とつながり、彼らのゲーム活動を追跡することも可能です。GameNodeは、まもなくiOSでも利用できるようになります。もし、ゲームライブラリ全体をインポートするのが難しい場合でも、GameNodeがその手助けをします。さまざまなソースからゲームやプレイ時間をインポートできる機能があり、さらに多くのオプションも近日中に追加される予定です。ゲーム情報はIGDBから提供されています。

要約がありません。

CodeScientistは、科学的発見を支援するために設計されたオープンソースのシステムで、Pythonコードを使用して実験を自動的に作成し、分析します。このシステムは、科学論文やコード例を組み合わせることで新しい実験アイデアを生成します。このプロセスは遺伝的変異に似ています。CodeScientistは二つのモードで動作します。

一つ目は「人間の介入あり」で、人間がコード例を作成し、実験アイデアを選択します。二つ目は「完全自動」で、システムが自動的に実験を生成し実行しますが、効率はあまり良くありません。

CodeScientistの主な機能には、実験を自動的に作成、実行、デバッグする「実験ビルダー」、複数の実験結果をまとめる「メタ分析」、実験後に包括的な結果報告書を生成する「報告書」が含まれます。

リポジトリの内容には、CodeScientistソフトウェアの全セットとインストール手順、CodeScientistによって生成された実験の例報告書、実験コード、ログ、レビュー評価を含む生データがあります。

インストールと使用方法は、リポジトリをクローンし、conda環境を作成して依存関係をインストールすることから始まります。その後、サーバーとGUIを起動してシステムと対話します。ユーザーは手動で実験を作成することも、自動生成機能を使用することもできます。

実験の種類には、ユーザーがステップバイステップで定義する「手動」、自動的に複数の実験を生成して実行する「バッチ」、比較のために事前に定義された実験を実行する「ベンチマーク」があります。

リポジトリには、アイデアや実験結果を含むさまざまなデータファイルが含まれています。ユーザーはデータをリセットしたり、外部でアイデアをフィルタリングして実験に利用することができます。

注意点として、ユーザーはAPIの使用状況とコストを注意深く監視する必要があります。実験はクラウドリソースやAPIコールから費用が発生する可能性があります。

問い合わせは、提供されたメールアドレスでピーター・ヤンセンに連絡できます。この要約は、CodeScientistリポジトリの機能と効果的な利用方法についての簡潔な概要を提供します。

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、フォームの入力などの作業を自動化します。これにより、作業の効率を上げ、繰り返し行うタスクを自動化することができます。

主な機能には、自動テスト、タスクの自動化、ローカルでの自動化、実際のユーザー体験があります。自動テストでは、AIがコードやユーザーインターフェースを自動的にテストし、正しく動作しているか確認します。タスクの自動化では、データ収集やフォームの入力を手助けし、時間を節約し、ミスを減らします。ローカルでの自動化は、作業があなたのデバイス上で行われるため、速度が向上し、データのプライバシーが保たれます。また、実際のユーザー体験を提供するために、ブラウザのプロファイルを使用し、サービスにログインした状態を維持し、ウェブサイトによる検出を避けます。

Browser MCPの使い方は簡単です。まず、ブラウザにBrowser MCPの拡張機能をインストールします。次に、AIアプリケーションにMCPサーバーを設定します。そして、ブラウザタスクのための自動化ワークフローを作成し始めます。

Browser MCPには、URLのナビゲート、ページ間の移動、指定した時間の待機、テキストの入力、ボタンのクリックなどの機能が含まれています。このツールは、CursorやClaudeなどの人気のあるAIアプリケーションと連携しており、ウェブタスクの生産性を向上させるための多用途なツールです。

Globstarは、開発者やセキュリティエンジニアがコードチェッカーを簡単に作成・実行できるように設計されたオープンソースの静的コード分析ツールキットです。高速かつ効率的で、tree-sitterを利用した高度な分析を行い、チェッカーを作成するためのシンプルなインターフェースを提供します。

Globstarの主な特徴には、まず、Go言語で構築されているため、大規模なコードベースに対しても効率的に動作し、単一のバイナリとして配布されることで依存関係の問題を解消している点があります。また、ユーザーはtree-sitterの標準クエリ言語やGoを使って、より複雑なニーズに応じたチェッカーを簡単に作成でき、複数のファイルやスコープにも対応しています。さらに、CI/CDパイプラインに簡単に統合でき、追加のインストールを必要としません。GlobstarはMITライセンスの下で配布されており、どのプロジェクトでも自由に使用・改変できます。

始めるには、まず提供されたコマンドを使ってGlobstarをダウンロード・インストールします。次に、プロジェクト内に.globstarというディレクトリを作成し、YAMLファイルで定義されたカスタムチェッカーを保存します。そして、globstar checkコマンドを使用して、コードベース内のすべてのチェッカーを実行します。

Globstarを選ぶ理由は、カスタムチェッカーの作成プロセスを簡素化し、チームがコーディング標準を効果的に遵守できるようにするためです。専門的な知識がなくても使いやすく、既存のツールとも良く統合できるため、コードの品質やセキュリティを維持するための貴重なリソースとなります。詳細な手順については、公式のGlobstarドキュメントを参照してください。

ニューデリーのネルー・プレイスでは、活気ある修理市場が盛況を呈しています。技術者のスシール・プラサドのような人々が、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。これらの「フランケンシュタイン」ノートパソコンは、学生や働く人々にとって手頃な選択肢となり、新品のモデルのわずか一部の価格で機能する技術を提供しています。例えば、修理されたノートパソコンは約1万インドルピー（110ドル）で購入できるのに対し、新品は約7万インドルピー（800ドル）します。

このようなハイブリッドデバイスの需要が高まる一方で、修理業界はグローバルなテクノロジー企業からの課題に直面しています。これらの企業は、部品へのアクセスを制限したり、独自の設計を使用したりすることで修理を難しくしています。この計画的陳腐化の推進は、技術者たちの仕事を複雑にし、彼らはしばしばシーランプールのような非公式な電子廃棄物市場に頼って部品を調達しています。

電子廃棄物を再利用することは安価な材料を提供しますが、有害物質を扱う作業者にとって健康リスクを伴います。インド政府は、修理業界を支援するために法律を整備し、部品へのアクセスを改善する必要があります。これにより、電子廃棄物を減らし、雇用を創出することができるでしょう。インドのデジタル経済が拡大する中で、手頃な技術と修理エコシステムの重要性がますます高まっています。

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（表のようなもの）と非構造化文書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処理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、異なるデータソースの調整やさまざまな技術的詳細の管理が必要です。

この問題に対処するために、FlockMTLというツールを提案します。これは、LLMの機能と情報検索を強化した生成（RAG）を統合することで、データベース管理システム（DBMS）を向上させます。FlockMTLは、リレーショナルデータベースの原則に触発された新しい予測機能やプロセス最適化機能を提供します。具体的には、次のような機能があります。

1. バッチ処理やキャッシングなどの技術を用いたコストベースの最適化により、パフォーマンスを向上させます。
2. 従来のデータベーステーブルと連携する新しいSQL拡張機能であるPROMPTとMODELを用いたリソースの独立性を実現します。

全体として、FlockMTLは複雑な分析アプリケーションの開発を容易にし、実装に必要な労力を軽減します。

要約がありません。

最近の開発ストリームで、マックス・カウフマンは「スキャフォールド」と呼ばれる新しいレベル編集ツールを紹介しました。このツールは、アンリアルレベルエディタ内で使用されることを目的としており、ゲーム開発における生産性、個性、パフォーマンスを向上させることを目指しています。

スキャフォールドの主な目標は、まず生産性を高めることです。これにより、開発者は重要なゲーム開発の側面に集中できるよう、タスクを自動化します。次に、個性を重視し、一般的なゲームとは異なるユニークなゲーム体験を創出します。そして、アクションゲームにおいては高いフレームレート（60FPS以上）を確保することも重要です。

スキャフォールドの特徴としては、カスタマイズ可能なホットキーを備えたインタラクティブなデザインツールがあります。また、衝突検知やナビゲーションを改善する高度なゲームプレイシステムも搭載されています。さらに、90年代のゲームエンジンの概念に基づいた効率的なデータ構造が使用されています。

このツールは、凸形状を利用してレイトレーシングや経路探索などの空間アルゴリズムを最適化します。複雑なシーンを管理可能なボリュームに簡略化するために、凸包の特性を活用しています。

レイキャスティングや経路探索のプロセスは高いパフォーマンスを発揮するよう設計されており、計算の複雑さを最小限に抑えるために固定容量のオブジェクトバケットを使用しています。

開発には、DOOMやDESCENTといった昔のゲームからの影響が見られ、これらのゲームは効率的な幾何学的分割技術を用いていました。

スキャフォールドはアンリアルレベルエディタ内で構築されており、既存のシステムを活用することで、壁の衝突やナビゲーションパスなどの機能を迅速に開発できるようになっています。

今後の方向性としては、ツールは進化を続け、より速い空間レイアウトの機能を追加し、外部環境も含めて拡張していく予定です。

全体として、スキャフォールドはレベルデザインプロセスを効率化し、ゲームのパフォーマンスを向上させながら、ユニークなゲーム体験を維持することを目指しています。

ニューヨーク市で最も狭いエスカレーターは、ロックフェラー・プラザの10番地にあります。このエスカレーターは、一度に一人しか乗れず、両側に通るスペースはありません。地下の飲食店やショッピングエリアと地上をつなぐ役割を果たしています。乗ってみたい方は、建物に入って螺旋階段を下り、その後エスカレーターで上がることができます。ロビーには親切な警備員がいて、訪問者が美しい壁画を楽しむことを許可しています。

著者は、新しいアプリの開発においてTailwind CSSを使用しようとした際のフラストレーションを語っています。彼は、職場で人気があるためTailwind CSSを選びましたが、その複雑さや新しい文法を学ぶ必要に苦しんでいました。

帰宅後、強力なMac ProでTailwindを実行しようとしたところ、「不正な命令」というエラーが発生しました。これは、Tailwindの新しいバージョンが高度なCPU機能を必要とし、彼のマシンにはそれが備わっていなかったためです。このため、長時間にわたる無駄なデバッグ作業が続きました。

前に進むために、CDN版のTailwindを使おうとしましたが、CSSクラスが正しく表示されない問題に直面しました。これは、事前のリセットが原因でした。アプリの進捗がないまま数日間トラブルシューティングに費やし、彼のフラストレーションは増す一方でした。

最終的に、著者は新しいMac Studio M2を購入して問題を解決しようとしましたが、Tailwindに対する苦労は続きました。さらに時間を無駄にした後、彼はアプリからTailwindを完全に削除することに決めました。

著者は、新しい技術を採用することへのプレッシャー、つまり取り残されることへの恐れ（FOMO）について振り返り、開発者に新しいツールを使わせようとするテクノロジーインフルエンサー文化を批判しています。彼は、プロジェクトの目標に合った馴染みのある技術を使うことが、トレンドに従うことよりも重要であると強調しています。

Tailwindには利点があるものの、新しいシステムを学ぶことによる精神的な負担やそれに伴う複雑さが、利点を上回ることがあると結論づけています。著者は、自分が知っていることに集中し、すべての新しい技術の流行を追うことに対する不安を抱えずに開発を進めることを提唱しています。