要約がありません。

このテキストでは、コモドール64（C64）のコーディングコンペティションで使用されたさまざまなプログラミングのテクニックについて説明しています。このコンペでは、できるだけ少ないバイト数で二本の線を描くプログラムを作成することが目的でした。参加者の作品はTwitterで共有され、34バイトのプログラムを提出したフィリップ・ヘロンが優勝しました。

参加者とそのプログラムサイズのリストがあり、フィリップ・ヘロンが34バイトの作品で勝利したことが記されています。C64のグラフィックスの基本として、C64は40x25のキャラクターモードを使用し、画面とカラーRAMは特定のメモリアドレスに配置されています。線のデフォルトの色は水色で、参加者はカラーRAMを変更せずに済みました。

バイト数を最適化するためのさまざまなアセンブリコーディングのテクニックが強調されています。まず、スクロール技術では、画面に直接描くのではなく、最後の行に描画し、ROMの機能を使って画面をスクロールさせることでバイトを節約しました。次に、自己修正コードを使用することで、自分自身の命令を変更し、コードサイズを削減しました。また、CPUレジスタやメモリの初期状態を利用してセットアップコードを減らす手法もありました。さらに、不要なスタートアップシーケンスをプログラムから排除する方法や、制御フローを再構成してコードのバイト数を節約する方法も見つかりました。最後に、ビットパックされた線描画技術を使って、線の位置をコンパクトに表現する参加者もいました。

優勝作品が共有され、これらのテクニックを効率的に活用した例が示されています。投稿は、すべての参加者への感謝の言葉で締めくくられ、今後のコンペティションでさらに小さなプログラムサイズが期待できることに触れています。

この記事では、チャールズ・ダーウィンの205回目の誕生日を祝うダーウィンの日について紹介しています。ダーウィンの多くの業績がオンラインで閲覧できることに触れ、特に「ダーウィン原稿プロジェクト」を通じて彼の個人的なノートや絵が公開されていることが強調されています。中でも、彼の子供たちが描いた絵の中には、「果物と野菜の兵士たちの戦い」というユーモラスな作品も含まれています。また、ダーウィンの妻エマや子供たちの芸術的才能にも言及し、彼らが自然や家族生活を観察した様子が紹介されています。

さらに、ダーウィンの最愛の子供であるアニーの悲しい物語にも触れています。アニーは若くして亡くなり、この出来事はダーウィンと彼の信仰に深い影響を与えました。彼の家族生活が科学的な仕事とどのように結びついていたかを示しています。この記事は、ダーウィンのような偉大な人物でも豊かな家族生活を持っていたことを強調し、彼らの人間性を思い起こさせます。

バネバー・ブッシュの報告書「科学—終わりなきフロンティア」は、1945年7月にハリー・S・トルーマン大統領に提出されました。この報告書は、発表75周年と国立科学財団（NSF）設立70周年を記念して再発行されました。ブッシュは、公共の健康、国家の安全、経済成長を向上させるためには、基礎研究を支援する連邦機関を設立する必要があると主張しました。

ブッシュは、基礎研究が技術の進歩を促進し、特に大学や研究機関で科学的才能が育まれる場で政府が資金を提供すべきだと強調しました。彼の考えは1950年にNSFの設立につながりましたが、彼が想定したように基礎研究の唯一の資金提供機関にはなりませんでした。それでも、NSFは科学政策において重要な影響を与えています。

NSFの焦点は時とともに進化しました。初期の資金提供には癌研究が含まれ、次第にゲノム学や生態学など幅広い生物学的研究に拡大しました。社会科学は当初ブッシュの計画には含まれていませんでしたが、国家政策における重要性の高まりを受けて後に加わりました。また、NSFは気候研究や地球システムの相互作用を含む地球科学にも焦点を広げました。さらに、工学研究や技術移転への支援も増え、産業との革新や協力を促進しています。1986年にはコンピュータ科学が別の部門として設立され、デジタル革命や計算研究の進展において重要な役割を果たしています。

NSFは、科学への参加を広げるために、代表性の少ないグループを支援し、STEM（科学、技術、工学、数学）キャリアの変化に適応する努力をしています。NSFの使命は常に国家の利益に沿ったものであり、これはブッシュの報告書に根ざした原則です。この機関の成果主義に基づく審査プロセスは、社会に利益をもたらす影響力のある研究に資金を提供する上で重要な役割を果たしています。

全体として、ブッシュの報告書は科学と研究に対する強固な連邦のコミットメントの基盤を築き、好奇心に基づく研究が繁栄し、国家の進展に寄与する環境を育むことを促しました。

この記事では、非常に長い時間、宇宙の寿命を超えて実行されるような遅いRustプログラムを意図的に作成する方法について探ります。著者は、これらのプログラムを書くための制約を定義する一連のルールセットを提示し、それぞれの特徴や計算の性質を強調しています。

まず、遅いプログラムのためのルールセットについて説明します。ルールセット1では、無限ループを使って永遠に実行されるプログラムを作成します。ルールセット2では、非常に長い時間がかかるように設計されたネストされたループを使用し、宇宙の予測寿命をはるかに超える時間後に停止するプログラムを作ります。ルールセット3と4では、5状態と6状態のチューリングマシンを導入し、数百万ステップ実行した後に停止する様子を示します。小さな変更が実行時間に大きな違いをもたらすことを示しています。ルールセット5では、テトレーションを使用して値を計算するRustプログラムを構築し、天文学的に長い時間実行されることを保証します。

重要な概念として、テトレーションがあります。これは繰り返しの累乗として定義される急成長する関数であり、長時間実行されるプログラムを作成するために不可欠です。また、メモリの初期化がプログラムの動作や複雑さに与える影響についても探求します。

驚きや洞察として、単純なネストされたループでも非常に長い実行時間を生み出すことができることが挙げられます。5状態から6状態のチューリングマシンへの複雑さの大きな飛躍も重要です。また、テトレーションを超えるハイパー演算の概念にも気づかされます。

遅さを探求した後、著者はRustプログラムを最適化し、特にチューリングマシンの可視化において速度を向上させる技術を共有します。ピクセルバイニングやSIMD（単一命令・複数データ）などの手法を用いてパフォーマンスを向上させる方法についても触れています。この記事は、計算の限界の魅力的な世界と、長時間実行されるプログラムを簡単に作成する方法、さらには実行速度を改善する手法について読者を導いています。

このツールは、ERBテンプレート内のHTMLコードを理解し、扱うことができます。HTMLとRubyコードが混在している部分を正確に読み取り、処理します。

Bauplanは、大規模なデータ処理や機械学習（ML）ワークフローのために設計されたデータプラットフォームです。ユーザーはインフラを管理することなく、クラウド上で操作することができます。

このプラットフォームは、MLやデータエンジニアのチームによって開発され、クラウドインフラのプロセスを簡素化し、ユーザーの体験を向上させることを目的としています。

Bauplanの主な特徴には、まずユーザーフレンドリーな設計があります。複雑な設定や特別なフレームワークを必要とせず、標準のPython関数を使ってデータワークフローを構築できます。また、直接S3と統合されており、データファイルをApache Icebergテーブルに簡単に変換でき、高度なデータ管理機能を利用できます。

さらに、データ管理のための「Git-for-data」システムを使用することで、安全にデータレイクのブランチを作成し、エラーがメインデータに影響を与えるリスクを避けることができます。サーバーレスでの操作が可能で、軽量なPython関数をクラウドで迅速に実行し、データパイプラインを構築できます。

SQL互換性もあり、S3内のデータに対してSQLクエリを実行でき、バージョン管理されたデータセットをサポートしているため、一貫性が保たれます。データパイプラインの自動デプロイメントが可能で、ソフトウェア開発と同様に自動テストとデプロイが行えます。また、すべてのパイプラインの実行を追跡できるため、結果の再現や変更の監査が容易です。

Bauplanは、AIアプリケーションやMLタスク、さまざまなデータパイプラインの実行に利用されており、実際のアプリケーション例も多数あります。

カーミットは、特にディスレクシアを持つ子供たちが読み書きのスキルを向上させるために作られた新しい子供向けのフォントです。アンダーウェアによってデザインされたカーミットは、遊び心のある親しみやすいスタイルを特徴としており、子供たちが読むことをより楽しく感じられるように工夫されています。

カーミットの主な特徴には、まず読みやすさがあります。大きなxハイト、太いストローク、広めのスペーシングにより、単語が読みやすくなっています。また、表現豊かなプロソディも取り入れられており、声の抑揚を表現するタイポグラフィック要素が含まれています。これにより、子供たちはより表情豊かに音読でき、理解力を高めることが期待されています。テキスト内で音の高さや音量、持続時間を視覚的に示すことで、理解を助けるデザインとなっています。

さらに、ディスレクシアへのサポートも考慮されています。研究によると、ディスレクシアは視覚処理に関する困難を伴うことがあります。カーミットは、革新的なデザインを通じてこれに対処し、文字の順序を理解しやすくするアニメーション版も用意されています。これにより、子供たちの読み書きスキルの向上が図られています。

このフォントは、子供たちが読書を通じて力をつけるための広範な取り組みの一環として位置づけられています。カーミットはすでに基本的なスタイルで利用可能で、今後さらに多様なバリエーションが登場する予定です。最終的には、読書を通じて子供たちの自信と創造性を育むことを目指しており、彼らの人生の道筋を改善することを目指しています。

この記事では、任天堂とアタリゲームズの法的な闘争について、特に弁護士がビデオゲーム業界に与えた影響に焦点を当てています。

1985年、任天堂はNESを発売し、独自のロックアウトチップを通じてサードパーティのゲーム開発に厳しい制限を設けました。アタリゲームズは、ライセンスのないゲームを出版したいと考え、このロックアウトシステムを逆解析しましたが、任天堂から法的な挑戦を受けました。

アタリの弁護士は、逆解析がフェアユース（公正使用）に該当すると主張しようとしましたが、裁判所はアタリが任天堂のコードを不正に取得するために誤解を招く行為を行ったと判断し、この主張を認めませんでした。この結果、アタリは失敗し、任天堂が勝利を収めました。

この記事は、ビデオゲーム業界の進化が技術革新だけでなく、法的戦略やビジネスの決定にも大きく関わっていることを強調しています。また、業界の重要な変化の背後にある法的な文脈を理解することの重要性も示しています。

この投稿では、確率微積分について探求しています。確率微積分は、従来の微積分を拡張し、ランダムなプロセスを扱うものです。著者は機械学習や定量的金融への関心からこのテーマに深く取り組むことになりました。

確率プロセスとは、時間によってインデックス付けされたランダム変数の集合です。決定論的な値とは異なり、確率プロセスはランダム性を考慮します。特に、時間変数が連続的な場合に重要です。

確率微分方程式（SDE）は、株価の変動や物理的なプロセスなど、さまざまな現象をモデル化するための方程式です。ランジュバン方程式はその一例で、ランダムな変動を表すノイズ項が含まれています。

確率微積分は、ランダムプロセスの積分に関する課題に対処するための数学の一分野です。重要なトピックには、確率積分、伊藤過程、伊藤の補題が含まれます。

確率微積分は、オプション価格のブラック-ショールズ-マートンモデルなど、重要な応用があります。

確率論の基礎をしっかり理解することが不可欠です。著者は確率空間、ランダム変数、確率を厳密に測定する方法について説明しています。

確率は通常、二段階で学ばれます。第一段階では離散的および連続的なランダム変数に焦点を当て、第二段階ではより深い測度論的アプローチに進みます。

この投稿は、直感的な洞察や例を提供しつつ、厳密さを保ちながら、複雑なトピックをより理解しやすくすることを目指しています。

Rust IoTプラットフォームは、IoTアプリケーションのための高性能な開発ツールです。Rustを使用して構築されており、安全で効率的なプログラミングが可能です。

このプラットフォームの主な特徴は、高性能であることです。Rustのメモリ安全性や同時実行性の機能を活用し、迅速で信頼性の高いIoTソリューションを提供します。また、MQTT、WebSocket、TCP、CoAPなど、さまざまなプロトコルに対応しており、異なるIoTニーズに応じた柔軟性があります。リアルタイムデータ処理機能も備えており、データの迅速な処理と送信が可能です。さらに、モジュール設計により、更新やメンテナンスが容易です。

フォルダ構成は、共通のユーティリティモジュール（ログや設定など）を含む「common」、データの解析と変換を行う「data_processing」、異なるIoT通信プロトコルのインターフェースを提供する「iot_protocol」、デバイスやユーザーへのメッセージ通知を管理する「notification」、システム統合のための外部APIを提供する「api」に分かれています。

サポートされているプロトコルには、リアルタイムメッセージングに適したMQTT、ウェブクライアント向けのリアルタイム通信を可能にするWebSocket、デバイス間通信のための一般的なプロトコルであるTCP、低消費電力の組み込みデバイスに適したCoAPがあります。

貢献や提案は歓迎されており、問題の報告も受け付けています。このプラットフォームはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。

Kernelは、インターネットアクセスが必要なワークフロー向けに、安全なサンドボックス形式で使用可能なChromeブラウザ環境を提供しています。このサービスは、Dockerとユニカーネルを基盤として利用しています。

主な特徴としては、DevToolsフレームワークであるPlaywrightやPuppeteerと接続できる事前設定済みのChromeブラウザがあります。また、視覚的な監視やリモート制御ができるGUIや、AIエージェントとのインタラクションのための統合チャットインターフェースも備えています。

この環境を利用することで、ブラウザを使ったタスクの自動化や、ブラウザを用いたAIエージェントの開発・テストが可能です。さらに、制御されたブラウザ設定の中でカスタムツールを作成することもできます。

実装に関しては、Dockerとユニカーネルの両方のセットアップでChromiumをインストールし、Chrome DevToolsを介して接続できます。ユニカーネルには、非アクティブ時のリソース使用量が少なく自動スタンバイ機能があることや、セッションの正確な状態を復元できる能力、低遅延アプリケーションのための迅速な再起動が可能という利点があります。

ユニカーネルとDockerのセットアップに関するクイックスタートガイドも用意されています。

プロジェクトを向上させるための貢献は歓迎されており、提出に関するガイドラインを確認することができます。

チームは、AIインフラの開発に焦点を当てたシニアバックエンドエンジニアを募集しており、競争力のある給与と福利厚生を提供しています。

サポートが必要な場合や問い合わせがある場合は、リポジトリで問題を報告するか、待機リストやDiscordに参加して詳細情報を得ることができます。

Accelerated Zig Parserは、Zigプログラミング言語用の高速なトークナイザーおよびパーサーであり、従来のZigトークナイザーと比較して効率を向上させることを目的としています。

このパーサーには、コードをトークン化するための二つの実装があります。一つはビットストリングを使用して特定の文字をスキップし、将来的に比較のために復元する方法です。もう一つは、64バイトのチャンク内のすべてのトークンに対してビットストリングを生成し、ベクトル圧縮を用いて同時に処理する方法です。

新しいトークナイザーは、従来のものよりも大幅に高速で、メモリの使用量も少なくなっています。具体的には、コードを1.41 GB/sの速度でトークン化し、メモリ使用量は16.2 MBです。これに対し、従来のトークナイザーは0.51 GB/sで40 MBを使用していました。新しいバージョンは、2.75倍の速度向上と2.47倍のメモリ削減を実現しています。

現在、パフォーマンス最適化のためにUTF-8バリデーターはオフになっていますが、最新のテストではx86_64やRISC-Vなど異なるアーキテクチャでのパフォーマンス向上が確認されています。

今後の計画としては、UTF-8バリデーターの修正、抽象構文木（AST）パーサーの実装、トークナイザーのさらなる最適化が挙げられています。最終的には、このパーサーをZigコンパイラーと統合することを目指しています。

ユーザーはリポジトリをクローンし、Zigプロジェクトを設定して簡単にパーサーを実行することができます。このパーサーは、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）やSWAR（SIMD Within A Register）などの技術を活用して高いパフォーマンスを実現し、メモリ使用量を最適化し、コード実行時の予測不可能な分岐を減らすことを目指しています。また、コードの保守性にも重点を置いており、新機能の追加が容易になるように設計されています。

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この文章では、Hacker Newsに見られる独特の文体を再現する方法について説明しています。このスタイルを定義する特定の特徴、例えば語彙、文の構造、トーンなどを特定することに焦点を当てています。目的は、これらの特徴を理解し模倣することで、Hacker Newsで一般的に見られる内容に似たコンテンツを作成することです。

CUアンシュッツの住所は、コロラド州オーロラのフィッツシモンズビルディング内にある13001 East 17th Place、郵便番号80045です。

MITRE組織の共通脆弱性と露出（CVE）プログラムは、サイバーセキュリティの欠陥を追跡するために重要な役割を果たしていますが、国土安全保障省（DHS）が資金契約を更新しなかったため、2025年4月16日に閉鎖される予定でした。この閉鎖は、脆弱性管理に与える影響についてサイバーセキュリティコミュニティに懸念を引き起こしました。

しかし、サイバーセキュリティおよびインフラセキュリティ庁（CISA）が介入し、CVEプログラムを継続するために11か月の契約延長を結びました。CISAは、このプログラムがサイバーコミュニティにとって重要であると述べています。サイバーセキュリティの専門家たちは、プログラムの終了の可能性に失望を表明し、CVEシステムがソフトウェアの脆弱性を特定し管理するために不可欠であることを強調しました。

契約の期限切れの理由は明らかではありませんが、政府の支出削減と関連しているとされています。資金が一時的に確保されたことで、CVEプログラムの将来は持続可能な支援を見つけることにかかっています。このプログラムが中止されると、世界のサイバーセキュリティ活動に深刻な影響を及ぼす可能性があります。

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申し訳ありませんが、その件についてはお手伝いできません。

この文章では、GCCやClangコンパイラにおける「-fsanitize=undefined」フラグの使用について説明しています。このフラグは、C言語のプログラミングエラーを検出するために、未定義の動作を特定するのに役立ちます。このサニタイザーは、エラーが発生した際にプログラムを停止させるか、特定のハンドラーを呼び出して問題を報告します。

サニタイザーの目的は、Cコード内の未定義の動作を見つけることで、これらはしばしばプログラミングミスを示しています。サニタイザーは、エラーを捕捉するモードと、問題を詳細に報告するためのハンドラーを使用するモードの二つがあります。

Picolibcライブラリでは、サニタイザー用の独自のハンドラーが必要です。これは、デフォルトの実装が特定のCライブラリに依存しているためです。実装を通じて、いくつかの問題が明らかになりました。具体的には、配列の境界を超えたポインタ演算による未定義の動作、擬似乱数生成器における符号付き算術のオーバーフロー、データ構造内のポインタの誤用、NULLポインタの演算に関する問題、オーバーフロー計算が破棄される操作などが含まれます。

修正内容には、算術演算を符号なし型に変更すること、安全にシフトを処理するためのマクロを作成すること、未定義の動作を避けるようにコードを整理することが含まれています。このプロセスで、実際に八つのバグが特定され、修正され、ライブラリの信頼性が向上しました。

著者は、未定義の動作サニタイザーを使用することでCコードの品質が向上することを強調し、今後は符号なし算術の問題など、より一般的なプログラミングミスを検出するためにサニタイゼーションツールを拡張することを提案しています。

この記事では、半導体技術における熱問題が増加していることについて述べています。チップがよりコンパクトで強力になるにつれて、熱の発生が増加し、性能やエネルギー効率に影響を与えています。これは、トランジスタのサイズが小さくなると同時に電圧を下げることができたデナードスケーリングの終焉が一因です。

従来の冷却方法、例えば空冷や液冷は、ナノシートトランジスタや補完型電界効果トランジスタ（CFET）など、将来のチップ技術に対しては十分ではない可能性があります。これらの新しい技術は、さらに多くの熱を発生させることが予想されています。

研究者たちは、マイクロ流体冷却や浸漬冷却といった新しい冷却方法を模索していますが、これらはすべての用途、特にモバイルデバイスにおいて実用的でないかもしれません。熱センサーや熱スプリントといったシステムレベルの戦略は、電力使用を調整することで熱管理に役立つ可能性がありますが、性能に影響を与えることもあります。

バックサイド技術として、バックサイド電力供給ネットワークや統合型電圧レギュレーターのような革新が、電圧要件を下げることで熱を減少させる手助けになるかもしれませんが、新たな熱的課題も生じます。CMOS 2.0と呼ばれる新しいチップ設計の時代は、性能と電力効率を最適化しつつ熱問題に対処することを目指しています。これには、異なる工学分野の協力が必要です。

チップ設計者は、設計プロセスの段階で熱管理を考慮することが重要であり、ソフトウェアの解決策に頼るだけでは不十分です。半導体業界は、技術の進展に伴う熱問題に対処するために、多面的な戦略を採用する必要があります。

この記事では、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）について説明しています。これは、複雑な確率分布からサンプルを抽出するための統計的手法です。著者は、統計に関連する専門用語や複雑さを批判し、よりシンプルな説明の方が効果的であると主張しています。

MCMCの主な目的は、複雑な分布からサンプルを引き出すことです。このプロセスは、選択の正確な方法が不明なため、難しいとされています。

MCMCでは、マルコフ連鎖を作成します。これは、各状態が他の状態に遷移する確率を持つグラフ上のランダムウォークのようなものです。

十分な長さのランダムウォークを実行すると、状態の分布は定常分布に収束します。この定常分布が、私たちがサンプリングしたいものです。

メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズムは、MCMCでマルコフ連鎖を構築するために使用される特定の方法です。このアルゴリズムでは、各状態がサンプルに対応するグラフを定義し、遷移確率を設定して、定常分布が目標分布と一致するようにします。

MCMCは、グラフを歩きながら、分布に関連する関数の期待値を推定することも可能です。これにより、効率的なサンプリングと推定を同時に行うことができます。

要するに、MCMCは、ランダムウォークや特定のアルゴリズムを使用して、複雑な確率分布を扱うプロセスを簡素化し、正確なサンプリングを実現する強力な手法です。

フィンランドの活版印刷技術者ヴァルト・マルミオラが1937年に制作したユニークなタイポグラフィアートについて紹介します。この作品は作曲家ジャン・シベリウスの肖像で、真鍮のルールとスペーシング素材だけで作られています。このアートワークは、文字だけでなく画像を形成するためにタイポグラフィ要素を使用する点で、初期のASCIIアートに似た構造方法が特徴です。

マルミオラは、外国のデザイン雑誌で見た絵画的なタイポグラフィに触発されてこの作品を作ることを決意しました。彼は望む画像を得るためにさまざまな方法を試み、最終的には異なる幅の真鍮ルールを使ってトーンの値を手作業で作り出しました。完成した印刷物は約11インチ×14.7インチの大きさで、約30,000シセロ（約442フィート）の真鍮ルールが使用されました。

精巧な技術にもかかわらず、この印刷物は商業的な成功は限られており、マルミオラは街頭で販売することに頼らざるを得ませんでした。彼の死後、元の印刷型は保存され、現在はメディア博物館とアーカイブの「メルッキ」で展示されています。

シベリウスの肖像に加えて、マルミオラは鳥や灯台のシーンを含む他の印刷物も制作しており、それぞれが彼の革新的なタイポグラフィ技術の使用を示しています。彼の作品は絵画的タイポグラフィの歴史に貢献し、シンプルな要素が複雑な画像を形成する様子を示し、現代のデジタルイメージングにも影響を与えています。

マルミオラの遺産は彼の政治的見解によって複雑ですが、タイポグラフィへの芸術的貢献は依然として重要です。彼の活版印刷の芸術的可能性を探求する姿勢は、商業的成功よりもクラフトへの情熱を反映しています。

要約がありません。

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この記事では、マルタ諸島における先史時代の人間活動に関する新たな証拠が紹介されています。これまで、マルタは約7,500年前の新石器時代まで狩猟採集民が住んでいないと考えられていました。しかし、研究者たちは考古学的、動物学的、植物学的データを発見し、約8,500年前から7,500年前にかけて狩猟採集民がマルタに住んでいたことを示しています。これは、彼らがシチリアから約100キロメートルの距離を海を越えて移動できたことを示唆しています。

この発見は、マルタ北部のラトニジャ遺跡で行われました。ここでは、初期の住民が陸上と海洋の資源を利用して生き延びていたことが明らかになり、小さく孤立した島々が狩猟採集民にとってアクセス不可能であるという考えに挑戦しています。研究結果は、これらのグループが高度な航海技術を持っていたことを示しており、地中海における狩猟採集民による最も長い海の横断を記録しています。また、これは新石器時代の農業コミュニティが到着する前の、これまで認識されていなかった中石器時代の存在を示唆しています。

モルソン・ハートによるこの記事では、アメリカ政府が最近導入した輸入関税が製造業をアメリカに戻すことは難しいと主張しています。以下はその主なポイントです。

まず、関税の効果が薄いことが挙げられます。関税率は10%から49%ですが、アメリカの製造コストは中国などの国々よりも高いため、関税をかけても製造業の復活にはつながりません。

次に、アメリカには強固な産業供給チェーンが欠けています。スマートフォンなどの製造に必要な部品の多くは依然としてアジアから調達されており、海外での生産が安価です。

さらに、アメリカは製造に必要なスキルやノウハウを失っています。他国、特に中国や台湾が長年にわたって培ってきた技術が不足しています。

労働問題も重要です。中国の労働コストは低いですが、中国の労働者は信頼性が高く、スキルも優れているため、生産性が向上します。

インフラの不足も指摘されています。アメリカには製造業の復活を支えるための電力や交通などのインフラが不足しており、効率的な生産には不可欠です。

新しい工場をアメリカに建設するには時間がかかり、通常は2年以上かかります。また、関税に関する不確実性が新たな製造投資をためらわせています。

多くのアメリカ人は、肉体的に厳しい製造業の仕事よりも、労働集約度の低い職業を好む傾向があります。

現在の関税政策についても批判があり、これが実際には製造業をアメリカからベトナムなど他の国に移転させる可能性があると指摘されています。

製造業を本当にアメリカに戻すためには、教育、医療費、社会の安定といった根本的な問題に取り組む必要があります。また、関税や製造政策に対してより戦略的なアプローチを実施することが求められます。

ハートは、現在の関税政策が変わらない場合、アメリカ経済や製造能力に長期的な悪影響を及ぼす懸念を示しています。彼はアメリカの製造業を活性化するための包括的な戦略を提唱しています。

OpenAIは、X（旧Twitter）に似た新しいソーシャルネットワークを開発中で、ChatGPTの画像生成機能に焦点を当てたプロトタイプを作成しています。このネットワークにはソーシャルフィードも含まれています。CEOのサム・アルトマンはこのプロジェクトに関するフィードバックを求めていますが、独立したアプリとして提供されるのか、ChatGPTに統合されるのかは不明です。

この動きは、アルトマンとイーロン・マスク、マーク・ザッカーバーグとの競争を激化させる可能性があります。特に、マスクが最近OpenAIを買収しようとしたことも影響しています。また、Metaも自社のAIアシスタントにソーシャル機能を追加する計画を立てており、両社の間で競争が生まれるかもしれません。

OpenAIのソーシャルネットワークの主な目標は、AIを活用してユーザーがより良いコンテンツを作成できるようにすることです。このプロジェクトはまだ初期段階にあり、実際にリリースされるかどうかは分かりませんが、OpenAIが成長への期待の中で提供内容を拡大しようとしていることを示しています。

乳業用ロボットは、乳牛の搾乳、給餌、清掃などの作業を自動化することで、乳牛農場の日常業務を変革しています。この自動化により、農家の負担が軽減されるだけでなく、牛たちもより快適になり、結果的に乳の生産量が増加します。

牛は自分の好きなタイミングで搾乳を受けることができるようになり、これにより快適さが向上し、乳の生産量が約10%増加しています。ロボットは牛が自由に動き回れる環境を提供し、人間との接触を減らすことで、牛たちをより穏やかで友好的にしています。

農業用ロボットの大手メーカーであるレリーは、世界中で約135,000台のロボットを導入しています。彼らのシステムには、搾乳ロボット、給餌アシスタント、糞尿掃除機が含まれています。これらのロボットは高価ですが、最終的には乳の生産量を増やし、労働力を削減することでコストを節約できる可能性があります。

これらの技術を導入する農家は、単に利益を増やすだけでなく、生活の柔軟性を求めることが多いです。ロボットを使うことで、動物の福祉や自分の時間にもっと集中できるようになります。しかし、ロボットが直接的に乳の生産量を増加させるという主張には懐疑的な意見もあり、成功した牛群管理が依然として重要です。

乳牛農家は、ロボットを管理し、これらの機械が生成するデータを分析して、個々の牛のケアを改善することに取り組んでいます。ロボットにおけるAIや高度なセンサーの統合は、農場の効率と牛の福祉をさらに向上させると期待されています。

全体として、乳業におけるロボットの利用は、農家にとって持続可能で楽しい作業環境を作り出し、牛の快適さと健康を確保することを目指しています。

Googleは、Gemini Advancedユーザー向けに新しい動画生成機能を発表しました。この機能は、Google One AI Premiumの加入者が利用できます。ユーザーは、テキストのプロンプトを入力することで、高解像度の8秒間の動画を作成できるようになりました。このツールは、Veo 2という高度な動画モデルを使用しており、現実の物理や動きを理解することで、詳細でリアルな動画を生成します。

動画を作成するには、ユーザーはGemini内でVeo 2を選択し、希望するシーンを説明します。その後、MP4形式の動画ファイルが提供されます。動画作成には月ごとの制限があり、制限に近づくと通知が届きます。また、作成した動画はTikTokやYouTube Shortsなどのプラットフォームで簡単に共有できます。

さらに、GoogleはWhisk Animateを導入しました。これにより、ユーザーはVeo 2を使用して画像をアニメーション動画に変換できるようになります。この機能もGoogle One AI Premiumの加入者が利用可能です。

Googleは、責任ある動画生成を確保するために、安全対策を講じています。これには、AI生成コンテンツにデジタル透かしを付けることや、ユーザーのフィードバックに基づく継続的な改善が含まれます。ユーザーは、今日からgemini.google.comで動画作成を始めたり、labs.google/whiskでWhiskを試したりできます。

第二次世界大戦後、アメリカは科学技術の分野でリーダーとなり、戦前に優位だったイギリスを凌駕しました。

アメリカとイギリスは、戦争中および戦後の科学技術に対するアプローチが異なりました。イギリスはチャーチル首相と顧問のリンデマンの指導の下、政府の研究所で軍事研究に重点を置きました。一方、アメリカは顧問のバンニーバー・ブッシュのもと、大学の関与と民間産業との協力を重視しました。

資金提供の面でも違いがありました。アメリカ政府は戦争中に大学に対して約90億ドル（2025年のドル換算）もの資金を提供し、大学は技術開発の重要なプレーヤーへと変貌しました。対照的に、イギリスは財政的な制約に直面し、優先順位の高い少数のプロジェクトに集中しました。

戦後、アメリカはその勢いを維持し、国立科学財団の設立などを通じて、政府、大学、産業が協力するエコシステムを育成しました。この結果、革新と経済成長が促進されましたが、イギリスは限られた資源と政府の方針の変化により、戦時中の成果を商業化するのに苦労しました。

アメリカのモデルは現代の革新エコシステムの青写真となり、さまざまな分野での重要な進展をもたらしました。しかし、大学の研究に対する政府の支援が減少しているため、アメリカの科学における優位性の未来について懸念が示されています。特に中国は科学技術に多大な投資を行っています。

全体として、このテキストは第二次世界大戦中および戦後の科学技術に対する異なるアプローチが、現在の世界の状況をどのように形成したかを強調しており、アメリカが当初は明確なリーダーとして浮上したことを示しています。

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Clologは、Clojureと統合された論理プログラミングシステムで、Prologに似ています。迅速な開発と実験を目的としており、明確さと使いやすさに重点を置いています。主な特徴には、Clojureの構文を使用し、Clojureの関数とのシームレスな相互作用をサポートする点があります。

Clologは、論理変数、主張、複雑な項をサポートしており、洗練されたクエリや推論が可能です。組み込みの述語には、same、different、truthy?などがあり、論理演算のためのand、or、notといった演算子も含まれています。また、ユーザーは述語のカスタム変換を作成でき、表現力を高めたり論理定義を簡素化したりすることができます。

このシステムは、柔軟な回答テンプレートを使って複雑なクエリを実行でき、さまざまな主張タイプを管理することができます。デバッグ機能として「リーシング」があり、クエリの実行に関する詳細なレポートを提供し、ユーザーが論理の流れや結果を理解するのに役立ちます。さらに、未定義の述語や主張に対する堅牢なエラーハンドリング機能も備えています。

全体として、Clologは論理プログラミングの表現力とClojureの強力さを組み合わせており、複雑な推論やデータ操作を伴うタスクに適しています。

このブログ記事では、著者がWebGLとシェーダーを使って流れるグラデーション効果を作成するプロセスを詳しく説明しています。

まず、シェーダーの基本について説明しています。シェーダーは、GPU上で動作し、グラフィックスを効率的に描画するためのプログラムです。WebGLの知識がなくても、段階的なガイドが提供されているので安心です。

次に、色の関数について触れています。グラデーション効果は、各ピクセルの位置に基づいて色を決定する関数を定義することから始まります。線形補間を使用して、赤から青へのグラデーションを作成します。

さらに、動的なグラデーションを作るために、サイン関数を使った振動を紹介しています。この動きの速度を制御する方法も示されています。

WebGLのシェーダーについては、頂点シェーダーとフラグメントシェーダーの違いを説明し、特にフラグメントシェーダーを書くことで望ましい視覚効果を得ることに焦点を当てています。

さまざまな形や曲線を作成する技術についても議論されており、数学的な関数を使ってピクセルの色を位置に基づいて決定する方法が紹介されています。

動的な効果については、動的なぼかし効果を追加し、ノイズ関数を使ってグラデーションを強化し、アニメーションテクスチャを作成する方法が説明されています。

著者は、CSSグラデーションやテクスチャを利用して複雑な色のマッピングを適用し、より視覚的に魅力的な結果を得る方法を示しています。

最終的な実装では、美しい流れるアニメーションが完成し、異なるグラデーションで簡単に適応できることが強調されています。著者は、読者に提供されたコードを試したり修正したりして、独自の効果を作成することを勧めています。

記事の最後には、シェーダーコードを実験し洗練させることを奨励し、最終的なシェーダーコードへのリンクが提供されています。

Tractは2023年5月に設立され、イギリスの住宅危機に対処するために、計画許可プロセスの改善を目指しました。2024年4月には74万ポンドを調達し、開発者や土地所有者向けのツール、計画書作成のためのAIプラットフォームなど、いくつかのビジネスモデルを模索しました。

革新的なツールを開発したものの、保守的で断片化されたイギリスの不動産市場では、実行可能なビジネスモデルを見つけるのに苦労しました。その結果、約2年間で収益や顧客を得ることができず、2025年3月に事業を停止し、投資家に資本を返還する決定を下しました。

彼らの経験から得た重要な教訓は以下の通りです。まず、イギリスの不動産市場はソフトウェアソリューションに対して抵抗があり、保守的な業界に販売するのが難しいことが分かりました。また、顧客獲得や収益生成の重要性を認識するのが遅すぎたことも反省点です。何度か方向転換を試みましたが、ベンチャーキャピタルによる成長に必要な規模を達成する道を見つけることができませんでした。

将来の創業者へのアドバイスとしては、より大きく受け入れられやすい市場（アメリカなど）をターゲットにすること、収益モデルが確立されるまで無駄な人員を雇わずにスリムな運営を維持すること、そして潜在的な顧客と早期に関わり、彼らのニーズや支払い意欲を理解することが挙げられます。

最後に、彼らは技術開発における強みを認識しつつも、市場規模を過大評価し、業界の複雑さを過小評価し、ビジネス開発に十分に注力しなかったことが多くの誤りの原因であると認めています。創業者たちは、自らの洞察を共有することで、他の人々がスタートアップの世界で同様の落とし穴を避けられるよう手助けしたいと考えています。

要約がありません。

Microsoft Edgeのバージョン134では、パフォーマンスが大幅に向上し、Speedometer 3.0のベンチマークによると最大9%の速度向上が見られます。スリープタブやスタートアップブーストといった機能がパフォーマンスを向上させ、ユーザーはより効率的にブラウジングできるようになっています。

具体的な更新内容としては、ナビゲーション時間が1.7%短縮され、スタートアップ時間が2%短縮され、ウェブページの応答性が5%から7%向上しています。

これらの改善は、使用するデバイスや個々の利用習慣によって異なる場合があります。Microsoft Edgeチームは、ユーザーに新しいバージョンを試してもらい、ブラウザのフィードバックツールを通じて意見を共有するよう呼びかけています。

アンデアン・メジェドビッチは、18歳の数学の天才であり、暗号通貨トレーダーとして知られています。彼は2021年に、分散型金融プラットフォーム「インデックスファイナンス」の脆弱性を利用して約1650万ドル相当のデジタルトークンを盗み、人生が一変しました。彼は、ほとんどの資金を返還する代わりに報酬を受け取り、倫理的ハッカーとして働く機会を得る提案を受け入れる代わりに、行動が「コードは法である」という哲学に基づいて正当化されていると信じて隠れました。

2年後、彼は再び同様の手口を使い、別のプラットフォーム「カイバースワップ」から約4840万ドルを盗んだとされています。現在、彼はワイヤーフラウド（電子詐欺）やマネーロンダリング（資金洗浄）を含む5つの重大な犯罪で起訴されており、有罪判決を受ければ数十年の懲役刑に直面する可能性があります。アメリカの当局は彼を追跡しており、彼は依然として逃亡中です。

メジェドビッチは学業において優秀で、若い頃にウォータールー大学で数学の学士号と修士号を取得しました。彼の背景には、コーディングコンテストでの成功や、技術に精通した家族があります。しかし、彼の行動は法的および倫理的な問題を引き起こしました。多くの人々は、コードの脆弱性を悪用することは違法であり、市場操作に該当すると主張しています。

彼は自らの犯罪で追われているにもかかわらず、報道陣と連絡を取り、捕まらないようにしながらホワイトハットハッカーとして働いていると主張しました。2023年末にはヨーロッパで一時的に拘束されましたが、アメリカへの引き渡しなしに解放されました。彼の法的問題は続いており、彼の行動によって影響を受けた個人や企業からの訴訟が進行中です。また、政治的な状況が変わることで、暗号通貨関連の事件への監視が緩和されることを期待しています。

このテキストでは、ReactアプリケーションにおけるAPIからのデータ取得の効果的な方法について、特に「LikeButton」のようなコンポーネントを扱う際のアプローチが説明されています。

APIは、投稿に対する「いいね」のデータを返します。このデータには、総いいね数、ユーザーがいいねをしたかどうか、友達がいいねをしたかどうかが含まれ、JSON形式で構造化されています。

データの流れについては、親コンポーネントでAPIからデータを取得し、それをプロップスとして子コンポーネントに渡すのではなく、APIが直接必要なデータを埋め込んだコンポーネント（例：LikeButton）を返す新しいアプローチが提案されています。この方法は、従来のコンポーネントとAPIの関係に挑戦するものです。

また、「モデル」と「ビューモデル」の違いについても触れています。モデルは生のデータの形を指し、ビューモデルはUI向けに整形されたデータを指します。例えば、LikeモデルにはタイムスタンプやユーザーIDが含まれる一方で、LikeButtonビューモデルは総いいね数や友達のインタラクションに焦点を当てます。

REST APIの設計の複雑さも強調されています。ビューモデルの形はUIの要件によって決まるため、UIが変化するにつれてAPIを進化させることが難しくなります。このため、フロントエンドが必要とするものとAPIの構造との間に不一致が生じることがよくあります。

UIデザインが変わるにつれて、APIも適応する必要がありますが、これによりデータの過剰取得や不足取得といった問題が発生し、クリーンなAPI構造を維持することが難しくなることがあります。

このように、テキストはReactコンポーネントとAPIデータの統合に関する革新的な視点を示し、進化するUIのニーズに関連するREST API設計の緊張や課題にも触れています。

要約がありません。

「Hacktical C」は、コンピュータ科学の著名な人物であるデニス・リッチーに捧げられたCプログラミング言語のガイドです。この本は基本的なプログラミング知識を持つ読者を対象にしており、Cの力を効果的に活用するための実践的な技術に焦点を当てています。基本的な概念の説明よりも、実用的なアプローチが重視されています。

著者は自らをハッカーと名乗り、さまざまなプログラミング言語での豊富な経験を持っています。ソフトウェア開発におけるシンプルさの重要性を強調しています。最初はCを原始的だと考えていましたが、後にプログラミングの複雑さを管理する上での価値を認識しました。

このプロジェクトは、開発を支援するための寄付や貢献を受け付けています。著者は、Cがプログラミングにおいて大きな自由を提供するため重要であると考えていますが、その自由にはプログラマーの責任が伴うことも指摘しています。厳格な言語を使うことでミスを避けるべきだと主張する人もいますが、著者はどんな複雑なソフトウェアにもバグが存在することを強調しています。

本の内容は段階的に整理されており、マクロ、固定小数点演算、メモリアロケータなどのトピックを扱っています。機能を向上させるために特定のGNU拡張が使用されており、一部の章にはベンチマークも含まれています。

Cプログラミングには、言語の強力なサポートがあるLinuxの使用を推奨していますが、WSL2を通じてWindowsも選択肢として挙げています。コードをビルドするためには、gccやvalgrindなどのツールが必要です。

読者は、各章を任意の順序で探索することが奨励されており、理解を深めるために以前のセクションを再訪する必要があるかもしれないことを理解しています。

要約がありません。

ZigのLinkedList APIは、バージョン0.14で大幅に更新されました。新しいSinglyLinkedListの実装では、ジェネリクスを使用せず、代わりに侵入型リンクリスト設計を採用しています。これにより、リンクリストのノードがユーザーデータ内に埋め込まれ、通常はパフォーマンスが向上し、メモリの割り当ても減少します。

新しいSinglyLinkedListの構造はシンプルで、ユーザーデータを直接参照しません。動作の概要は以下の通りです。まず、リンクリストを作成し、ユーザーデータのためのメモリを割り当てます。このメモリにはリンクリスト用のノードも含まれています。次に、ノードをリストの先頭に追加し、それらをつなげることができます。リストを走査する際は、ノードにアクセスし、新しい組み込み関数である@fieldParentPtrを使ってユーザーデータを取得します。この関数を使うことで、ノードから元のユーザーインスタンスに戻ることができます。

新しいAPIには利点がありますが、@fieldParentPtrの導入は、基本的にはシンプルなリンクリストであるにもかかわらず、複雑に感じるかもしれません。しかし、これはZigプログラミングにおけるさまざまな問題を解決するのに役立つ便利なツールです。

メリーランド州プリンス・フレデリックにある最後のラジオシャック店舗が、2025年4月末に閉店することが決まりました。この店舗は40年以上の歴史を持っています。店舗のマネージャーであるシンディ・ヘニングさんは、30年間働いてきたこの場所の閉店に悲しみを表し、顧客との楽しい思い出や個人的なつながりを強調しました。この店舗は元々マイケル・キング氏が所有していましたが、彼は1月に亡くなり、現在は息子のエドワードが経営しています。

ラジオシャックはかつて電子機器や技術サポートの定番の場所でしたが、2015年に破産申請をして以来、苦境に立たされています。エドワード・キング氏は、店舗の運営が大きく変わったと述べ、「時代の終わりを感じる」と語りました。営業最終日は2025年4月26日（土）です。ヘニングさんは正式な訓練を受けていないにもかかわらず、修理技術を身につけ、故オーナーからの信頼を得てきました。

内部告発者が、政府効率局（DOGE）が全国労働関係委員会（NLRB）の機密労働データに関して懸念される行為を行っていると明らかにしました。この内部告発者、ダニエル・ベリュリス氏は、イーロン・マスクが率いるDOGEの職員が、労働組合の活動や労働苦情に関する機密情報にアクセスし、データの整合性やセキュリティを脅かしていると主張しています。

開示された重要なポイントには、まずDOGEがNLRBの内部システムにアクセスし、労働組合の組織化や進行中の法的案件に重要な機密データを削除した可能性があることが含まれています。次に、DOGEの職員は監視ツールをオフにし、アクセスログを削除したとされ、サイバーセキュリティの専門家はこれを犯罪行為に例え、データ漏洩の可能性について警鐘を鳴らしています。

さらに、DOGEのアクセス後にNLRBからのデータ送信が異常に増加し、ロシアのIPアドレスからの不審なログイン試行があったことが報告されています。これは、外国の勢力がデータに興味を持っている可能性を示唆しています。また、ベリュリス氏は自宅で個人情報や写真を含む脅迫状を受け取り、彼の告発に対する敵対的な反応があったことも明らかになっています。

労働法の専門家は、NLRBのデータが漏洩することで、従業員が不当な行為を報告することをためらう可能性があり、労働争議に関与する企業によって悪用される恐れがあると警告しています。ベリュリス氏や他の専門家は、DOGEの活動とそれが労働者の権利や政府機関全体のデータセキュリティに与える影響について、さらなる調査を求めています。

この内部告発者の証言は、DOGEの下で機密労働データがどのように扱われているかについて、倫理的およびセキュリティ上の深刻な懸念を提起しています。特に、従業員の権利やプライバシーに与える潜在的な影響を考えると、問題は重大です。

巨大イカが、その自然な生息地で初めて撮影されました。この種が発見されてから100年が経過したことになります。撮影されたのは、南大西洋のサウスサンドウィッチ諸島近くの水深600メートルで、エセックス大学の科学者たちが主導した35日間の研究遠征中に記録された30センチメートルの幼体です。

専門家によると、これらのイカは最大で7メートル、重さは500キログラムにも達する可能性があり、無脊椎動物の中で最も重いとされています。撮影には遠隔操作の車両が使用され、研究者たちはこの珍しい光景を記録できたことに興奮しています。これまでこの種との遭遇は、他の動物の胃の中で見つかった残骸を通じてのみ知られていました。

同じ遠征中には、氷河グラスイカも初めて撮影されました。これらの発見は、海洋生物についてまだ多くのことが未知であり、探求すべき謎が残されていることを示しています。

PgDogは、Postgresデータベースとクライアントを接続するネットワークプロキシです。これにより、データベース間で交換されるすべてのデータを確認し、操作することができます。PgDogはSQLクエリを理解し、アプリケーションのコードを変更することなく、複数のデータベースにルーティングすることが可能です。

Postgresはクエリのために二つのプロトコルを使用しています。シンプルプロトコルは、単一のメッセージ形式を持つ簡単な方法です。一方、拡張プロトコルは、準備されたステートメントを使用できるため、パフォーマンスとセキュリティが向上します。

PgDogは、クエリがデータを読み込むのか書き込むのかを判断し、クエリをデータベースに分散させるための「シャーディングキー」を特定します。SQLを解析し、シャーディングキーを見つけるために、Rustライブラリのpg_queryを使用しています。

このシステムは、Postgresの組み込みハッシュ機能を利用してシャーディングを行い、一貫性を保ちながらさまざまなデータ取り込み方法との統合を容易にしています。

複数のシャードにまたがるクエリを処理する際、PgDogは各データベースから返されるメッセージを管理し、クライアントに一貫した応答を提供します。また、データ処理を最適化し、特にデータを一括挿入するCOPYコマンドの処理を効率化します。

PgDogは、シャーディング環境においてデータ取り込み速度を大幅に向上させることができ、操作を並列化し、複数のCPUコアを活用します。

今後の計画として、PgDogは論理レプリケーションストリームを扱う能力を拡張することを目指しており、初期の利用者を募集して機能を洗練させる予定です。また、クラウドサービスを含むさまざまなプラットフォームでの運用に適応できるようにしています。

Chromaは、Ubisoftが開発したツールで、主に三種類の色覚異常、すなわちプロタノピア、デュタノピア、トリタノピアをシミュレートすることを目的としています。このツールは、アクセシビリティチームがゲームをより効果的にテストするために役立ちます。

Chromaの主な特徴には、単一のモニター上で色覚異常をシミュレートでき、必要に応じて調整が可能な点があります。また、すべてのゲームエンジンに対応しており、ゲームのパフォーマンスを損なうことなく、最大60フレーム毎秒（FPS）でライブゲームプレイをシミュレートします。すべての種類の色覚異常に対して正確な結果を提供し、ライブゲームプレイ画面をキャプチャしてシミュレートできる唯一のソリューションです。エラーを記録するための簡単なスクリーンショット機能も備えており、使いやすくカスタマイズ可能なインターフェースを特徴としています。

詳細については、ユーザーガイドを参照するか、公式のChromaロゴをダウンロードしてください。

CMakeに関する既知の問題として、CMakeプロセス中にエラーC2039（'wait_for'に関連するエラー）が発生することがあります。これは、古いCPPWinRTライブラリが原因である可能性があります。この問題を解決するには、次のコマンドを使用してMicrosoft.Windows.CppWinRT NuGetパッケージをインストールしてください。

nuget install Microsoft.Windows.CppWinRT

この問題を避けるためには、Visual Studio 2022の使用が推奨されます。

写真の加工は長い歴史を持ち、さまざまな目的で画像が変更されてきたことが述べられています。これには、プロパガンダやイメージコントロール、エンターテインメントが含まれます。「カメラは決して嘘をつかない」という一般的な信念がありますが、これはしばしば真実ではないことが指摘されています。

歴史的な観点から見ると、写真の初期から人々はより好意的な表現を作るために画像を編集してきました。例えば、エイブラハム・リンカーンの肖像やユリシーズ・S・グラントの英雄的な描写などが挙げられます。

政治的な利用も多く見られます。政治家やキャンペーンは、しばしば加工された画像を使って自らのイメージを高めたり、対立候補を貶めたりしています。北朝鮮やアメリカの大統領選挙に関する事例がその一例です。

文化的な影響も無視できません。加工された画像の中には、アートやユーモアを目的としたものもあります。例えば、イヴ・クラインの「空への飛び込み」という有名な写真は、二つのネガを組み合わせた作品です。

現代では、AIを使ったディープフェイク技術が登場し、画像の信憑性がますます難しくなっています。これにより、現実と虚構を見分けることが困難になっています。

視聴者の認識についても触れられています。人々は自分が見たいものを信じる傾向があり、これが偽の画像が公共の議論の中で広がる要因となっています。

具体的な例としては、OJシンプソンを特集したタイム誌の表紙の加工、イラク戦争の演出された画像、そして有名な「外科医の写真」と呼ばれるネッシーの写真などが挙げられます。

このように、写真の加工は100年以上にわたり視覚文化の一部であり、政治やメディア、公共の認識に影響を与えてきたことが示されています。

JetBrainsは、すべてのAIツールを統合し、改善されたAIアシスタントと新しいコーディングエージェント「Junie」を含むIDEを、単一のサブスクリプションモデルで提供することを発表しました。このモデルには無料プランも含まれており、開発者の生産性と創造性を向上させることを目的としています。ユーザーはコーディングにおけるAIの支援レベルを選択できるようになります。

主なポイントは以下の通りです。JetBrainsのAIツール、特にJunieは、単一のサブスクリプションを通じて利用可能になり、ユーザーのアクセスと体験が簡素化されました。無料プランでは、無制限のコード補完とローカルAIモデルへのアクセスが提供され、さらにクラウドベースの支援オプションも用意されています。

Junieは、仮想コーディングパートナーとして機能し、日常的なタスクを処理したり、複雑なプロジェクトで協力したりすることができます。能力が向上し、完全なペアプログラマーとしても活用できるようになりました。また、AIアシスタントも更新され、コード補完やコンテキスト認識、複数ファイルの編集が改善され、さまざまな開発プロセスが効率化されています。

JetBrainsは、これらのAI機能を使用する際にユーザーデータがプライベートで安全に保たれることを強調しています。これらの進展により、AIを活用してコーディングの課題に取り組み、コードの質を向上させることで、開発者の体験が大きく変わることが期待されています。

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教えていただければ、喜んでお手伝いします。

クロスコンパイルとは、使用しているマシンとは異なるマシン用にプログラムを作成することを指します。現代のコンパイラの多くはクロスコンパイラであり、開発者はiPhoneを使わずにiPhoneアプリを作成するなど、さまざまなプラットフォーム向けにアプリケーションを構築できます。

「ターゲットトリプル」とは、コンパイラがコードを生成できるプラットフォームを表す文字列で、通常は「<マシン>-<ベンダー>-<OS>」の形式で表されます。例えば、x86_64-unknown-linux-gnuは、特定のベンダーなしでLinux用の64ビットIntelアーキテクチャを指定しています。

ターゲットトリプルの構成要素には、マシン、ベンダー、OS、ABIがあります。マシンはアーキテクチャを特定し、ベンダーは関連するオペレーティングシステムを整理するために使われることが多いですが、必ずしも重要ではありません。OSはオペレーティングシステムを指定し、実行可能なフォーマットに影響を与えます。ABIはアプリケーションバイナリインターフェースを示し、プログラムがシステムライブラリとどのように相互作用するかに影響します。

GCC（GNU Compiler Collection）は、歴史的に各ターゲットごとに別々のコンパイラを必要とし、クロスコンパイルが煩雑でした。一方、LLVM（Low-Level Virtual Machine）は標準となり、ターゲットを指定するフラグを使って統一されたコンパイラバイナリを利用します。

ターゲットの命名規則には厳密な基準がなく、一貫性に欠けることがあります。LLVMは受け入れられた名前の最も参照されるソースであり、多くのコンパイラがその規則に従っています。一般的なアーキテクチャには、さまざまなバージョンのx86、ARM、MIPSなどがあり、それぞれに複数のエイリアスがあります。

ベンダーは通常、OSの背後にある組織に関連しており、AppleやIntelなどが例として挙げられます。一部のシステムでは、ベンダーが重要でない場合に「unknown」を使用し、他のシステムでは特定のOSバージョンや環境を詳述します。

ABIはコンパイラがコードを生成する方法を決定し、スレッドやリンキングなどの機能に影響を与えます。さまざまなライブラリとの互換性を確保するために重要です。

WebAssemblyは異なるアプローチを取り、ターゲットトリプルを2つの要素に簡略化することが多く、特定の命名規則があります。

新しいトリプルを作成する場合は、シンプルに保ち、不要な複雑さを避けることが重要です。混乱を避けるために、確立された名前に従うことをお勧めします。

ターゲットトリプルは、コンパイルされたコードのターゲットプラットフォームを特定するための標準化された形式を提供し、クロスコンパイルにおいて重要な役割を果たします。

トルクは、あらゆるプロセッサアーキテクチャ向けにプログラムを書くことができる軽量のメタアセンブラです。異なるプロセッサごとに異なるアセンブラを使う必要がなく、単一の汎用アセンブラを使用することでプログラミングが簡素化されます。

トルクの主な特徴として、基本的な要素である整数やマクロを使って、任意のアセンブリ言語をエミュレートできる点があります。また、ユーザーはプログラム内で異なるプロセッサ向けに命令がどのようにエンコードされるかを直接定義することができます。

インストール方法としては、コードのソースコードをcode.benbridle.com/torque-asmからダウンロードするか、Linux用の最新のプリコンパイル版を入手することができます。ソースからビルドする場合は、Rustコンパイラをインストールし、特定のコマンドに従ってアセンブラをコンパイルします。

使用方法は、コマンドtq [source] [destination] --format=<format>を使って、トルクのソースファイルをアセンブルし、希望する形式で出力します。詳細な情報については、バージョン2.1.0のユーザーマニュアルを参照してください。

2025年4月10日、レイモンド・チェンは、関数のオーバーロードがテンプレート関数の特化よりも柔軟で便利であることについて話しました。関数のオーバーロードとは、同じ名前の関数を異なる引数の型や数で定義することを指します。これにより、同じ機能を持つが異なるデータ型に対応した関数を簡単に作成できます。一方、テンプレート関数の特化は、特定の型に対して特別な実装を提供する方法ですが、オーバーロードに比べて柔軟性が低くなることがあります。チェンは、オーバーロードの利点として、コードの可読性や保守性が向上する点を挙げました。彼の意見は、プログラミングにおける効率的な手法を考える上で重要な視点を提供しています。

要約がありません。

最近、JAMA Internal Medicineに発表された研究によると、CTスキャンが毎年診断されるがんの約5%に寄与している可能性があり、2023年に行われた9300万件のスキャンに関連して、将来的に約10万3000件のがんが発生することが予測されています。CTスキャンに関連する最も一般的ながんは、肺がんと大腸がんで、特に腹部や骨盤のスキャンから発生することが多いです。

CTスキャンは健康問題の診断に欠かせないものですが、患者はその際に放射線にさらされるため、がんのリスクが増加する可能性があります。専門家は、CTスキャンの利点が、がんのリスクという小さなリスクを上回ることが多いと強調しています。ほとんどの患者にとって、CTスキャンによる生涯がんリスクのわずかな増加（約0.1%）は、全体のがんリスクと比べると小さいと考えられています。

研究の著者や外部の専門家は、医師がCTスキャンの使用を慎重に検討し、可能であれば超音波検査やMRIなどの代替手段を探ることを推奨しています。特にCTスキャンの使用が年々増加していることを考慮し、リスクと利点のバランスを取ることの重要性が強調されています。

ブログ記事では、オープンソースとしてのリリースから3年半でGitHubで5万スターを獲得したJavaScriptライブラリ「React」を祝っています。この節目を記念して、Maggie Appletonがデザインした特別なTシャツが販売され、その収益はテクノロジー分野での少数派を支援する非営利団体CODE2040に寄付されます。

記事では、Reactの進化についても振り返っています。Reactは、BoltJSという社内フレームワークから始まりました。初期の実験、特にJordan WalkeによるFaxJSから、関数型プログラミングの原則やコンポーネント、そして「仮想DOM」という概念が生まれました。この研究がFBoltの開発につながり、最終的にReactが誕生しました。

JSXというJavaScriptの構文拡張が導入され、開発者はXMLに似たコードを書くことでUI開発が効率化されました。記事では、ReactがAPIの調整や初期ユーザーからのフィードバックの取り入れなど、いくつかの変更と改良を経てきたことが強調されています。

Reactの成長は、Instagramでの使用によってさらに加速しました。これはFacebookのインフラからの切り離しを必要とし、その結果、オープンソースとしてリリースされました。全体として、Reactはそのコミュニティと反復的な開発プロセスによって、ユーザーインターフェースの構築方法に大きな影響を与えています。

このテキストは、セス・ゴーディンに関連するさまざまなリソースや提供内容についての情報を提供しています。主なポイントは以下の通りです。

検索機能やAIを活用した検索ボットがあります。また、週ごとの更新情報をメールで受け取るための購読オプションも用意されています。学習の機会としては、ワークショップ（altMBA）、オンラインコース（LinkedIn LearningやUdemy）、そしてアキンボポッドキャストがあります。ニュース、人気のブログ投稿、推奨コンテンツのセクションも設けられています。さらに、セス・ゴーディンの書籍やビデオ、講演活動に関する情報もあり、ストアへのリンクも含まれています。

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言語オプションの選択についての内容です。ユーザーが選べるさまざまな言語がリストされています。利用可能な言語には、英語、スペイン語、オランダ語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、中国語（簡体字と繁体字）、日本語、韓国語、ポルトガル語が含まれています。

この記事では、困難な状況にもかかわらず成長を続けるユニークな小規模上場企業に焦点を当て、その特異な特徴を称賛しています。

シュヴェルプヒェン・モルケライ・ヤコブ・ベルツAGは、ドイツの乳製品会社で、時価総額は7300万ドルです。牛乳やヨーグルトなど多様な製品で知られ、魅力的なロゴと家族的な歴史を持っています。最近では、珍しいチーズスプレッドも導入しました。

日本のゲーム出版社である日本一ソフトウェア株式会社は、時価総額2700万ドルで、マスコットのペンギン「プリニー」で有名です。利益は少ないものの、忠実なファン層を持ち、懐かしいゲームラインナップを展開しています。特に「ディスガイア」シリーズに力を入れています。

スイスのケーブルカー会社、ベルクバーネン・エンゲルベルク-トリュブシー-ティトリスAGは、時価総額1億6000万ドルで、年間110万人のゲストを迎えています。観光サービスの革新に取り組み、輸送とホスピタリティを組み合わせた堅実なビジネスモデルを持っています。

日本の菓子メーカー、藤屋株式会社は、時価総額4億1000万ドルで、マスコットの「ぺこちゃん」で知られています。多様なスイーツを提供し、日本初のクリスマスケーキを作るなど、革新の歴史を持つ確固たる企業です。

台湾のビデオゲーム会社、ソフトワールドインターナショナルは、時価総額5億1000万ドルで、統合されたビジネスモデルと幅広いゲーム製品で知られています。独自の子会社構造が、運営や製品開発を支えています。

記事の最後では、上場企業の減少について警告し、公的企業と私的企業のバランスを保つ重要性を強調しています。

著者は、突然の解雇にショックを受け、悲しみや怒りを感じていると述べています。Googleからの退職は、彼らのパフォーマンスに基づくものではなく、マネージャーたちも驚いていたそうです。新しい役割を見つけることができると言われたものの、彼らは不当に扱われ、以前の仕事とのつながりを感じられなくなっています。

解雇のタイミングは特に辛く、チームビルディングイベントを楽しんでいた矢先で、Google IOでの講演などの責任も控えていました。これから関わることができなくなるプロジェクトや人間関係を挙げ、裏切られた気持ちや感謝されていないと感じること、そしてフラストレーションを表現しています。著者はこの状況に圧倒されており、他の人々にメールやSNSで連絡を取るよう呼びかけていますが、感情的な状態のため、すぐには返事ができないかもしれないと伝えています。

Resonateは、音声信号のリアルタイム分析のために設計された効率的なアルゴリズムです。低遅延、低メモリ使用、最小限の計算コストに重点を置いています。このアルゴリズムは、特定の周波数周辺の音を評価する共鳴器モデルを使用しており、指数加重移動平均（EWMA）という手法を採用しています。この手法は、最近のデータを優先し、古いデータの影響を徐々に減少させます。

Resonateの各共鳴器は、複素数を用いて音データを管理しながら、その共鳴周波数での寄与を追跡します。このアルゴリズムは、最小限の計算で迅速に更新されるため、リアルタイムアプリケーションに適しています。また、共鳴器の数に応じて性能が線形にスケールするため、柔軟な調整や並列処理が可能です。

さらに、Resonateは、音声の周波数を時間にわたって視覚的に表現したスペクトログラムを、従来の方法である高速フーリエ変換（FFT）よりも効率的に生成できます。全体として、Resonateは音声信号をより迅速かつ正確に分析するための強力なツールを提供します。オープンソースの実装やデモなど、さらなる探求のためのリソースも利用可能です。

Embed 4は、企業がさまざまな種類のデータをより効果的に見つけて活用するための新しいツールです。このツールは高い精度と効率性を提供し、企業が高度なAIアプリケーションを作成する際の手助けをします。

MeshCoreは、LoRaやパケットラジオを使用して分散型通信ネットワークを構築するための軽量C++ライブラリです。インターネットに接続できない埋め込みプロジェクトに最適です。

主な特徴としては、複数のノードを介してメッセージを中継するマルチホップパケットルーティング機能があります。これにより、通信範囲が広がります。また、HeltecやRAK WirelessなどのさまざまなLoRaハードウェアと互換性があります。MeshCoreは中央サーバーなしで機能するため、耐障害性があり自己修復能力も備えています。さらに、バッテリー駆動のデバイスに適した低消費電力設計となっています。セットアップも簡単で、迅速に展開できるように事前に構築されたアプリケーションが用意されています。

利用例としては、遠隔地でのオフグリッド通信、緊急対応や災害復旧、ハイキングなどの屋外活動での通信、軍事用途を含む戦術的およびセキュリティ関連のアプリケーション、データ収集のためのIoTやセンサーネットワークなどがあります。

始めるには、Andy Kirbyによるイントロダクションビデオを視聴し、Visual Studio CodeにPlatformIOをセットアップしてMeshCoreリポジトリをダウンロードします。ターミナルチャットやシンプルなリピーターなどのサンプルアプリケーションから選ぶことができます。

MeshCoreは、Heltec V3やRAK4631などのさまざまなLoRaボードと互換性があります。オープンソースライセンスのMITライセンスのもとで公開されており、自由に使用や改変が可能です。

サポートや貢献については、GitHubで問題を報告したり、Andy KirbyのDiscordでディスカッションに参加したりできます。大きな変更を加える場合は、プルリクエストを提出する前にまず相談してください。特定のハードウェア設定、例えばRAK4631については、提供されたインストールおよび変換ガイドに従ってください。

ジョーン・ウェステンバーグは、社会が優れた才能と無慈悲さを誤って結びつけていると主張しています。厳しい行動を天才の証と見なすこの考え方は、リーダーやアーティストの中に見られる有害な行動を正当化する文化を生み出しました。彼らの才能によって、その残酷さが許されると考えられています。ウェステンバーグは、真の優れた能力は他者への虐待を必要としないと強調しています。多くの賢い人々は、協力や共感を通じて成功を収めています。彼女は、有害な行動を美化することからの転換を呼びかけ、真の天才は他者への優しさと尊重に根ざしていると述べています。最後に、独立したジャーナリズムの重要性と、これらの有害な規範に挑戦する作家を支援することの必要性を訴えています。

要約がありません。

Liquidは、視覚理解と画像生成を一つの大規模言語モデル（LLM）で実現する新しいシステムです。このシステムは、画像を個別のコードに変換し、テキストと共に共有空間でこれらのコードを学習することで機能します。従来のモデルが別々の視覚コンポーネントを必要としたのに対し、Liquidはプロセスを簡素化しています。

主なポイントは以下の通りです。まず、Liquidは視覚と言語のタスクを一つのモデルで統合しており、モデルが大きくなるにつれてパフォーマンスが向上します。また、共有トークンスペースにより、視覚タスクと言語タスクが相互に支え合い、古いモデルで見られた干渉を減少させます。さらに、既存のLLMをLiquidに適応させることができるため、トレーニングコストが大幅に削減され（従来の100分の1の費用）、それでも他のマルチモーダルモデルよりも優れた性能を発揮します。最後に、Liquidは視覚と言語の両方のタスクにおいて他のモデルを上回る性能を示しており、LLMがマルチモーダル生成において効果的であることを証明しています。

Liquidは、視覚と言語の両方の領域で理解と生成を向上させるためのスケーラブルな方法を提供しています。

多くの開発者はビルドシステムに対してフラストレーションを感じており、その複雑さについて冗談を言うこともあります。しかし、モダンCMake（バージョン3.15以降）は、一般的なビルドの問題に対するクリーンで効果的な解決策を提供し、開発者が複雑なファイルの管理ではなく、コーディングに集中できるようにします。

CMakeを使用する理由として、ハードコーディングされたパスを避けられることや、複数のコンピュータやオペレーティングシステムでのビルドをサポートする点が挙げられます。また、多くの統合開発環境（IDE）で広くサポートされており、多くのパッケージがCMakeを使用しているため、開発者にとって汎用性の高い選択肢となります。

CMakeの古いバージョンは避けるべきで、少なくとも3.15以上のバージョンを使用することが推奨されます。これにより、改善された機能やサポートを享受できます。特に、3.24や3.18のバージョンは、パッケージの検索やPython/CUDAのサポートが充実しています。

ベストプラクティスとしては、テストした中での最高バージョン（例えば4.0）を最大バージョンとして設定し、警告を避けるために最低バージョンは理想的には3.10以上にすることが推奨されます。この本は、オンラインで利用できるモダンCMakeに関する悪い例やベストプラクティスを改善することを目的としています。

著者は、HSF CMakeトレーニングやモダンCMakeを学ぶためのさまざまな便利なオンラインリソースへのリンクを提供しています。この要約は、モダンCMakeを使用する重要性、その利点、バージョン管理やベストプラクティスに関する実用的なガイダンスを示しています。

メーガン・ダフィの投稿では、生態学や進化生物学の論文における著者の順序を決定するための創造的で楽しい方法について紹介されています。彼女は、いくつかの独特なアプローチを強調しています。

一つ目はアルファベット順です。ヘアストン夫妻のように、著者が同じ場合にアルファベット順を使って解決することがあります。次に、スポーツ競技を利用する方法もあります。ハッセルとメイは、クロケットの試合を基に順序を決めた例があり、他の著者はバスケットボールのスキルを使いました。

また、ランダムな方法も人気です。コインを投げたり、ランダムサンプリングを行ったりすることがあり、ミラーとバラードの例や現代の統計的アプローチが挙げられます。さらに、ユニークな挑戦として、ヤング夫妻によるブラウニーの焼き比べや、犬を使っておやつを食べさせることで順序を決める方法もあります。

ゲーム理論や他のゲームを使う方法もあります。著者の中には、ゲーム理論を応用したり、じゃんけんを使って著者の順序を決めたりする人もいます。

ダフィは、読者に自分が出会った楽しい方法を共有するよう促し、著者の決定が適切に行われないと争いごとや撤回につながることがあると指摘しています。投稿は、学術的な著作権の軽やかな側面を強調しつつ、その複雑さも認めています。

METS（ミドルイングリッシュ・テキスト・シリーズ）は、イギリスとアイルランドの中世の編集されたテキストを集めた増え続けるコレクションです。このシリーズは、手頃な価格の印刷版と誰でもアクセスできるデジタル版を出版することを目指しています。2024年11月には新しいウェブサイトを立ち上げ、改善のためのフィードバックを歓迎しています。

最近の出版物には、ウィリアム・キャクストンの「パリスとヴィエンヌ」および「ブランシャルディンとエグランティーヌ」があります。これらはイギリスで初めて印刷された騎士のロマンスの一部であり、魅力的なキャラクターや騎士道や宮廷愛といったテーマに対する独自の視点が特徴です。これらの作品は、英語の散文やロマンスジャンルの進化に寄与しています。

METSは、テキストの元の言語を維持しながら、現代の読者にアクセスしやすい形でさまざまな版を提供しています。今後の出版予定には、啓示録のミドルイングリッシュ訳が含まれており、英語の聖書翻訳の歴史を強調しています。

また、METSは中世研究の分野における新しい出版物の提案を学者から募集しています。

要約がありません。

最近の言語モデルの進展により、出力生成時に詳細な思考プロセスを取り入れることで、推論能力が向上しました。しかし、この研究では、そのような明示的な思考が本当に必要かどうかを疑問視しています。研究者たちは、DeepSeek-R1-Distill-Qwenというモデルをテストし、NoThinkingと呼ばれるよりシンプルなアプローチが驚くほど効果的であることを発見しました。NoThinkingは思考プロセスを避けることで、さまざまな難しい推論タスクにおいて、特にリソースが限られている場合に、Thinkingよりも優れた結果を出しました。

例えば、あるタスクでは、NoThinkingが51.3のスコアを獲得したのに対し、Thinkingは28.9でした。どちらも同じ数のトークンを使用しています。NoThinkingのパフォーマンスは、生成された出力を増やし、それらを組み合わせることで向上します。研究者たちは、これらの出力を組み合わせるための特定の方法を用いており、これが従来のThinking方法を上回ることが多く、応答時間も同様に保たれています。この研究は、長い思考プロセスが必ずしも必要ではないことを示唆しており、効率的に強力な推論パフォーマンスを達成する新しい方法を提供しています。

リビアで約7,000年前の古代の骨格が発見されました。この時期、サハラ砂漠は緑豊かな環境でした。研究者たちは、保存状態の良い二人の女性のDNAを分析し、近隣のサハラ以南の集団や古代のヨーロッパ、近東のグループとは異なる独自の人類系統を明らかにしました。これにより、彼らは遊牧生活を送っていたにもかかわらず、孤立していたことが示唆されます。

これまで科学者たちは、緑のサハラが人類の移動ルートであったと考えていましたが、今回の発見は、大規模な移住ではなく、文化的な交流がこの地域での家畜飼育のような慣習を広めたことを示しています。二人の女性のDNAは、彼女たちがサハラ以南の祖先から約50,000年前に分岐し、数千年にわたって遺伝的に孤立していたことを示しています。

この研究は人類の系譜に関する貴重な洞察を提供しますが、サンプルサイズが小さいため、緑のサハラの広範な集団を理解するためにはさらなる研究が必要だと科学者たちは指摘しています。全体として、この研究はアフリカの複雑な人口史を理解する手助けとなり、現代のゲノムでは見つけにくい系統を浮き彫りにしています。

超新星の観測が大幅に増加していることについて述べています。超新星とは、爆発する星のことです。望遠鏡や画像技術の進歩により、毎年数千の超新星が発見されるようになりました。これは、過去には一世紀に一、二回しか観測されなかったことと大きな対照を成しています。

超新星には「SN」という接頭辞が付けられ、その後に年と発見順を示す文字が続きます。例えば、1987年に観測された最初の超新星はSN1987Aです。2021年には、天文学者たちが約21,081の超新星を特定し、過去数十年と比べて劇的な増加を示しました。

著者は、2021年11月末までに約21,760の超新星が観測されたと計算しています。この年の平均は、1日あたり約66.5件に達しました。新しい望遠鏡、例えばヴェラ・ルービン調査望遠鏡の運用開始により、超新星の検出数は年間数十万に達する可能性があります。

観測可能な宇宙では、毎年約10億の超新星が発生していると考えられており、天文学的現象の広大なスケールを強調しています。全体として、超新星の観測の進化と、これらの爆発的な現象を監視するための天文学の急速な進歩が示されています。

ベクトルネットワークアナライザー（VNA）は、高周波で回路の電気的特性を測定する装置で、特に散乱パラメータ（Sパラメータ）を測定します。これらの測定は、ギガヘルツ範囲で動作する電子機器の設計において非常に重要です。従来のVNAは高価であり、特に高周波数で動作するものはその傾向が強いです。

著者は過去に2つの自作VNAを製作しました。最初のモデルは2016年に作成したもので、10 MHzから6 GHzの範囲で動作しましたが、測定精度に大きな問題がありました。2017年には改良版を作成し、性能は向上しましたが、まだ限界を感じていました。著者は、10 GHz以上でより高い精度とアイソレーションを持つVNAを求めています。

現在、nanoVNA（1-4 GHzに制限）やLibreVNA（100 kHzから6 GHz）などの安価な商用VNAがありますが、著者のニーズには合いません。Copper MountainやKeysightなどの高級モデルは価格が高いため、著者は新しいVNAの製作を検討しています。

新しい設計には、4つの受信機アーキテクチャが含まれ、これによりより正確な測定と高度なキャリブレーション技術が可能になります。信号源には、現代の位相同期ループ（PLL）チップを利用し、信号生成を簡素化し、アイソレーションを向上させます。方向性カプラーは、入射波と反射波を測定するために不可欠で、所望の周波数範囲で良好な性能を維持する必要があります。受信機とADC（アナログ-デジタルコンバータ）には、コストを抑えつつ性能要件を満たす部品を選定しました。選ばれたADC（AD9238）は、この用途に適した良好なダイナミックレンジを持っています。

VNAは6層のPCB上に組み立てられ、CNC加工されたアルミケースが必要なアイソレーションを提供します。著者はコネクタの隙間が測定精度に影響を与えるという課題に直面しましたが、調整を行うことで性能が向上しました。

初期テストでは良好なアイソレーションとダイナミックレンジが確認されましたが、10 GHzを超えると性能が低下しました。キャリブレーション技術はさまざまで、著者は測定精度を向上させるためにTRL（スルー-リフレクト-ライン）キャリブレーションなどの高度なオプションを探求しました。

完成したVNAは、既存の低コストオプションを上回る優れた測定品質を示し、プロトタイプの総コストは約300ドルでした。著者は現在、大量生産の計画はありませんが、興味のある人のために回路図を提供しています。

2024年、Googleは広告詐欺対策の一環として、3920万の広告主アカウントを停止しました。これは前年に比べて大幅な増加です。Googleは、大規模言語モデル（LLM）などの先進技術を活用し、広告を出す前に不正なアカウントを特定して停止しました。

昨年、Googleはプラットフォームの安全性を高めるために50以上の更新を行いました。100人以上の専門家からなる専任チームが、ディープフェイク広告詐欺を分析し対策を講じました。その結果、70万以上のアカウントが停止され、ディープフェイク広告の報告が大幅に減少しました。

アメリカでは、3920万のアカウントが停止され、18億の広告が削除されました。違反の主な内容は広告ネットワークの悪用や商標の不正使用です。インドでは290万のアカウントが停止され、2番目に多い数字となりました。

Googleは新たな選挙広告主を確認し、数百万の選挙広告を削除しましたが、これらは全体の広告の中では小さな割合を占めていました。同社は、これらの取り組みにより、有害な広告がプラットフォームに届くことが減ったと主張しています。

大規模なアカウント停止は公平性に関する懸念を引き起こすことがありますが、Googleは適切な対応が行われるように異議申し立てのプロセスを提供しています。また、同社は広告主とのコミュニケーションと透明性の向上に取り組んでいます。

ヘンリー・オリバーは、1945年に書かれたエヴリン・ウォーの小説『ブライズヘッドふたたび』について論じています。この作品は、称賛と批判の両方を呼び起こしました。物語は、失望した兵士チャールズ・ライダーが、自身の青春とカトリックの家族を持つ貴族セバスチャン・フライトとの友情を振り返る様子を描いています。無神論者のチャールズは、家族の信仰やセバスチャンのアルコール依存症の問題に苦しみ、最終的には彼らの世界から疎外されていきます。

ウォーは第二次世界大戦中にこの小説を書き、過去の美しさと特権の時代を捉えようとしました。当時の批評家たちは、その華やかな文体やカトリックのテーマを非難し、ウォーが風刺的な作家から宗教的な作家へと変わったことを裏切りと見なしました。それにもかかわらず、『ブライズヘッド』はより広い読者層に共鳴し、より優雅な過去への郷愁を提供しました。

小説の後半は、チャールズが信仰に戻る旅に焦点を当てています。特に、セバスチャンの妹ジュリア・フライトとの関係を通じて、彼は物質主義的な見方に向き合い、セバスチャンが体現していた美しさや善の深い意味を理解し始めます。物語は、チャールズの精神的な目覚めに至り、ウォーの贖いと恵みについてのメッセージが明らかになります。

オリバーは、小説の豊かな文体と信仰のテーマがその偉大さに不可欠であり、宗教的要素を軽視することは物語の感情的な力を損なうと主張しています。最終的に、ウォーは美しさ、愛、そして罪さえも神の恵みへと導く可能性を示し、不完全な世界における贖いの可能性を肯定しています。

2025年4月、あるYouTuberが視聴者に対して、ぼかされた部分の動画から敏感な情報を復元するよう依頼しました。成功した人には50ドルの報酬を提供すると発表しました。驚くことに、異なる方法を使って、わずか1日以内に3人が成功しました。

あるユーザーは、GitHubで自分の手法を共有しました。この手法には2つの技術が含まれていました。最初の方法では、TensorFlowを使ってピクセルデータを抽出する力技を用い、多少はっきりした画像を得ました。2つ目の方法では、GIMPを使って画像をより良く選択し、完全に読み取れる結果を得ました。

著者は、動画をぼかしたりピクセル化したりすることが、特に動いている画像では情報を隠すのに効果的でないことを指摘しました。AIのような技術が、これらの効果を逆に解析することを容易にしています。今後、敏感なデータをより安全に保護するために、著者はピクセル化やぼかしの代わりに単色のマスクを使用する計画です。

重要なポイントは、情報を秘密にしたい場合は、オンラインに投稿しないのが最善であるということです。

要約がありません。

このテキストは、Intelのウェブコンポーネントに関する国際化（I18n）用の文字列を提供しています。これらのコンポーネントは、文書の共有やフィードバックの提供に関連するさまざまな機能で使用されます。

まず、共有フォームでは、ユーザーが指定した受取人に対してメールでコンテンツを共有できます。ただし、1回の共有につき最大5つのアカウントに制限されており、受取人が必要なアクセス権を持っていることを確認する必要があります。

次に、フィードバックウィジェットでは、ユーザーが文書に対してフィードバックを提供し、その有用性や明確さを評価できます。ユーザーは、フォローアップのために連絡先情報を提出するオプションもあります。

さらに、ポストシリコン検証に関する文書では、IntelのXeonプロセッサアーキテクチャを検証し、エラーを防ぐためのロックステップという手法が説明されています。

使用に関する指示では、ユーザーが共有する前に権利を確認することが推奨されており、文書へのアクセスが分類に基づいて制限される可能性があることが伝えられています。

最後に、サポートツールとして、顧客アクセスリクエスト、よくある質問（FAQ）、サポートチケットの提出に関するリンクが含まれており、ユーザーを支援します。

全体として、このテキストはIntelの文書の共有機能やユーザーフィードバックの収集に関連する機能を概説し、重要なアクセスおよび使用ガイドラインを強調しています。

著者は、Amazfit Band 7という手頃な価格のアクティビティトラッカーについての体験を共有しています。このデバイスは、一度の充電で最大18日間使用できるのが特徴です。心拍数のモニタリングや睡眠トラッキングなどの機能を評価していますが、既存のウォッチフェイスが複雑すぎると感じています。そこで、手動でカスタムウォッチフェイスを作成する代わりに、異なるフォントやサイズ、色を使ってウォッチフェイス用の画像を簡単に生成できるウェブツールを開発しました。このツールを使えば、ユーザーは迅速に画像を作成し、ワンクリックでダウンロードできます。著者はこのツールを使って「DIN」というシンプルなウォッチフェイスを作成し、Band 7のOLEDディスプレイで素晴らしい見た目になっています。他の人が試せるようにツールへのリンクを提供し、カスタムウォッチフェイスをインストールするためのAmazFacesアプリを推奨しています。

2025年4月15日、コロッサルイカの初めての生きた映像が確認されたと発表されました。この映像は、南サンドウィッチ諸島近くで行われたシュミット海洋研究所の調査船ファルコールによる探検中に撮影されたもので、30センチメートルの幼体が自然環境で捉えられました。映像は、600メートルの深さで、リモート操作の潜水機器「スバスティアン」を使用して撮影されました。

今年はコロッサルイカが発見されてから100周年にあたります。このイカは最大で7メートル、重さは500キログラムに達することがあります。これまでの目撃情報は、捕食者の胃の中で見つかった残骸に限られていました。今回の映像はコロッサルイカだけでなく、南極近くの別の探検で撮影された氷河グラスイカの初めての確認映像も含まれています。

これらの発見は、新しい海洋生物を探ることを目的とした「オーシャンセンサス」探検の一環で、さまざまな国際研究機関の協力によって行われました。科学者たちはこれらの発見に興奮を示し、海洋にはまだ多くの未知が存在すること、そして探査を続ける重要性を強調しました。

AIシステムにおける重要な脆弱性、「プロンプトインジェクション」が存在します。これは、悪意のあるコマンドがユーザーの入力に隠され、危険な行動を引き起こす可能性がある問題です。研究者たちは信頼できる解決策を見つけるのに苦労してきましたが、Google DeepMindはこの問題に対処するための新しい手法「CaMeL（Capabilities for Machine Learning）」を導入しました。

CaMeLは、AIモデルを信頼できない要素として扱い、安全なフレームワーク内で明確な境界を設けることで機能します。これにより、安全なユーザーコマンドと有害なコンテンツの間に明確な区別を作ります。制御フローの整合性や情報フローの制御といった確立されたセキュリティ原則を活用し、AIとのやり取りを保護します。

このシステムは、2つの言語モデルを使用しています。一つは「特権LLM」で、ユーザーのコマンドに基づいて行動計画を生成します。もう一つは「隔離LLM」で、信頼できない可能性のあるデータを処理しますが、実際の行動を実行することはできません。この分離により、悪意のあるテキストがAIの意思決定に影響を与えることを防ぎます。

CaMeLは、さまざまな攻撃に対するテストで有望な結果を示していますが、完全な解決策ではありません。ユーザーはセキュリティポリシーを指定し維持する必要があり、これがユーザー体験を複雑にする可能性があります。将来的には、使いやすさを向上させつつセキュリティを維持し、安全なAIアシスタントにつながることが期待されています。

iOS向けのメールアプリが近日中に登場します。このアプリを使えば、ユーザーは移動中でもメールを管理できるようになります。

要約がありません。

もちろん！しかし、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教えていただければ、喜んでお手伝いします！

最近、サンドール・ダルゴはコード最適化についての体験を語り、特に生のループとC++の最新機能であるレンジの使用に焦点を当てています。新しいプロジェクトに参加した際、データを変換するループに改善の余地があることに気付きました。

最初は、データを含むウィジェットから応答を作成するために従来のループを使用していましたが、その後、C++20で利用可能なstd::ranges::transformを使ってコードをリファクタリングしました。これにより、生のループや不要なベクターの変更を排除し、可読性が向上しました。

ダルゴは両方の実装のパフォーマンスを分析しました。レンジを使用したバージョンは可読性が高い一方で、生のループバージョンよりもわずかに遅くなることがあると感じました。しかし、彼はパフォーマンスを測定する際には文脈が重要であり、多くのシナリオではその違いが無視できる場合もあると強調しました。

彼は、レンジやアルゴリズムを使用することでコードの可読性が向上する一方で、パフォーマンスが常に主要な懸念事項であるべきではないと結論づけました。コードがボトルネックにならない限り、開発者は明瞭さと効率のバランスを考慮して、特定のニーズに合ったバージョンを選ぶべきだと述べています。

要約がありません。

ポータブルなVim実行ファイルの作成についての概要です。

まず、設定の手順として、自分のvimrcを用意し、拡張機能を含む~/.vimフォルダーをvimfilesにコピーします。次に、makeコマンドを実行して、実行可能なvim.comを作成します。

実際にポータブルな実行ファイル（APE）とは、Justine Tunneyによって開発されたバイナリ形式で、単一の実行ファイルが複数のオペレーティングシステム（Windows、macOS、Linux）やアーキテクチャ（arm64、x86-64）で動作することを可能にします。Cosmopolitanライブラリを利用してコンパイラを設定し、APEバイナリを生成します。

このプロジェクトの目的は、異なるオペレーティングシステムを持つリモートマシンに頻繁に接続する開発者が、自分の設定を持ったポータブルなVimを作成することです。

Vimのビルドプロセスでは、Cosmopolitanツールチェーンをダウンロードし、GitHubにあるソースコードからVimをコンパイルします。この際、Cosmopolitan ABIに含まれていないncursesのようなライブラリが不足しているため、これらの依存関係をコンパイルしてインストールする追加の手順が必要です。

設定中に端末ライブラリが不足しているために初期エラーが発生し、ncursesをコンパイルするという副次的な作業が発生しました。最終的に作成されたVim実行ファイルは、stripコマンドによってAPE形式が壊れ、正常に動作しない問題がありました。

最終的に得られたvim.com実行ファイルは、さまざまなオペレーティングシステムで動作しますが、色のサポートや実行時ファイルなど、一部の機能は完全に動作させるために実行ファイルにバンドルする必要があります。解決策として、実行ファイルのファイルパスを調整し、必要なファイルをAPE形式にまとめることが求められます。

ユーザーは、適切なディレクトリにプラグインや設定をコピーし、zipアーカイブを更新することでカスタマイズが可能です。

Windows特有の問題として、実行ファイルは端末コマンドやシェルフィルターに関する問題があり、パスや実行フラグを適切に処理するために追加のコード修正が必要でした。

今後の開発として、このプロジェクトはAPE互換性のためにフォークされ、ユーザーは修正されたバージョンと元のVimソースコードの未修正バージョンを選択できるようになります。

このプロジェクトは、人気のテキストエディタのポータブル版を作成する能力を示し、さまざまな技術的課題やシステム依存関係を乗り越える過程を表しています。

ライトの法則は、ある技術の累積生産量が増加するにつれて、その価格が一定の割合で下がることを示しています。この現象は、太陽光技術を通じて説明されます。過去40年間で、太陽光パネルの価格は、世界の累積発電能力が倍増するたびに20%下落しています。

学習曲線は、製造された太陽光パネルの数とその価格の低下との関係を示しています。この価格の一貫した下落は、「規模の経済」に起因しています。生産量が増えることでコストが下がるのです。ムーアの法則が時間に焦点を当てるのに対し、ライトの法則は累積生産から得られる経験を重視しています。

太陽光パネルの学習率は20%であり、累積発電能力が倍増するたびに価格が大幅に下がります。この関係はサイクルを生み出します。生産が増えると価格が下がり、それが需要を高め、さらに生産が増えるのです。

研究によると、生産経験の増加が価格を下げる要因であり、その逆ではありません。これは第二次世界大戦中に示され、軍事技術の需要が生産を増加させ、価格を引き下げました。

どの技術が学習曲線に従うかを理解することは、その将来を予測する上で重要です。太陽光パネルやコンピュータのように学習曲線に従う技術は、コストが下がるにつれて広く普及する傾向があります。一方で、生産が増えても価格が大きく下がらない技術も多く存在します。

ライトの法則に従う技術を認識することで、進展や社会への影響を正確に予測でき、過去の誤った判断を避けることができます。

この記事では、音声や動画の日記が取引の意思決定をどのように向上させるかについて説明しています。従来のテキスト日記に代わる効果的な方法として注目されています。多くのトレーダーは、日記をつけることが面倒であるため、疲れやすく、一貫性を欠くことが多いです。

日記をつけることの重要性は、トレーダーがパターンを認識し、間違いを避け、規律を保つのに役立つ点です。しかし、従来のテキスト日記は時間がかかり、結果に偏りがちであるため、効果が薄れます。

著者は、アプリ「Audacity」を使った音声日記を好んでおり、取引や感情、戦略をリアルタイムで記録することができます。この方法は迅速で、より自然に感じられます。取引前には気分や計画を記録し、取引中には思考をキャッチし、特に速いスキャルピングに役立ちます。取引後には、その日のパフォーマンスや感情をまとめます。

動画日記は、感情的な取引や新しい戦略を試すために使用され、録画には「OBS Studio」を利用しています。また、著者は「NotebookLM」を使って音声日記をアップロードし、要約や分析を行っています。これにより、過去の取引を振り返り、改善点を見つけやすくなります。

音声日記の利点には、一貫性の向上や疲れにくさ、感情や心の状態をよりよく捉えられること、AIツールを使った迅速なレビューがあります。日常の流れとしては、市場前に気分や計画を記録し、取引中にクリップをキャッチし、日の終わりにまとめることが含まれます。

この日記の方法は、フィットネスや個人プロジェクトなど他の分野にも応用可能です。著者は、取引のパフォーマンスや自己認識を向上させるために、音声や動画の日記を試してみることを勧めています。

2025年4月14日、OpenAIはGPT-4.1シリーズのモデルを発表しました。このシリーズにはGPT-4.1、GPT-4.1 mini、GPT-4.1 nanoが含まれています。これらの新しいモデルは、特にコーディング、指示の実行、長文の理解において、前のバージョンに比べて大幅な改善が見られます。

まず、性能面では、GPT-4.1は前のモデルであるGPT-4oに比べてコーディングタスクで21.4%の向上を示し、指示に従う能力も10.5%向上しています。また、最大100万トークンの文脈を処理できるため、長いテキストの理解がより良くなっています。

コストと速度に関しても新しいモデルは優れています。GPT-4.1はGPT-4oよりも26%安価で、特にnanoバージョンは最も速く、最も手頃な選択肢です。

実際のアプリケーションにおいても、開発者たちはGPT-4.1がコーディングや顧客とのやり取りなどのタスクでより効果的であると報告しています。より質の高いコードを生成し、複雑な指示をより正確に処理する能力が向上しています。

長文の処理能力も大幅に強化されており、大きな文書や複数の情報源からの情報を管理・取得する能力が向上しました。これにより、法律、コーディング、カスタマーサポートなどの分野での利用が適しています。

さらに、視覚的な理解能力も向上しており、画像理解タスクにおいても前のモデルを上回る性能を発揮しています。

全体として、GPT-4.1はAIの能力において重要な進展を示しており、開発者やユーザーのニーズに応える実用的なアプリケーションに焦点を当てています。

要約がありません。

効果的な推論は、難しい数学の問題を解くために不可欠です。最近の大規模言語モデル（LLM）の進展により、長い思考の連鎖を用いた推論が性能を向上させています。しかし、従来のトランスフォーマーモデルは、複雑なメモリと計算の要件のために、文脈の長さに苦しんでいます。

この論文では、Mambaフレームワークと線形RNNアーキテクチャを組み合わせた新しいモデル、M1を紹介しています。M1は、蒸留と強化学習（RL）トレーニングのプロセスを通じて、既存のモデルを改善しています。

AIMEおよびMATHのベンチマークでのテストでは、M1が従来の線形RNNモデルを上回り、Deepseek R1のようなトップの蒸留推論モデルと同等の性能を発揮することが示されています。また、M1は、同等のトランスフォーマーモデルよりも情報処理を三倍以上速く行います。この速度により、自己一貫性投票を使用して、固定された生成時間でより高い精度を達成することが可能です。

要するに、Mamba推論モデルは、推論能力を向上させるより効果的な方法を提供し、結果を生成する際の効率も改善します。