要約がありません。

6GBのGPUメモリを搭載したノートパソコンで、130億のパラメータを持つモデルを使えば、1秒間に30フレームの動画を処理することができます。また、強力な8xA100またはH100ノードを使用すれば、バッチサイズ64で130億のパラメータを持つ動画モデルを微調整することが可能です。個人用のRTX 4090グラフィックスカードを使うと、最適化なしで1フレームを2.5秒、最適化を行うと1.5秒で生成できます。このプロセスでは、タイムステップ蒸留は使用されていません。動画の拡散技術は、画像の拡散技術に似ています。

このテキストでは、GNU RadioとCodec2を使用したデジタルモバイルラジオ（DMR）モデムのオープンソースソフトウェア実装について説明しています。DMRはアマチュア無線コミュニティで人気のあるモバイルラジオの規格で、D-StarやYSFなどの他の規格に比べて手頃な価格であることが特徴ですが、新しいユーザーには複雑に感じられることがあります。

基本的なDMRモデムが、ソフトウェア定義無線（SDR）トランシーバーを使用して音声通話を送受信できる簡単なプロトタイプとして作成されました。このプロジェクトは、アマチュア無線用のオープンソースファームウェアを開発することを目指しており、将来的にはDMRのサポートも予定されています。

モデムは物理層にGNU Radioを使用し、データリンクと通話制御層にはMMDVMHost、音声処理にはCodec2を利用しています。モデムには、タイムディビジョン多重アクセス（TDMA）をサポートするSDRハードウェアが必要で、LimeSDR-miniなどが推奨されています。

DMRの受信と送信にはさまざまなオープンソースソフトウェアツールが存在し、特にOP25は両方の機能を扱う注目のパッケージです。DMRは4FSK変調を使用し、特定のタイミングプロトコルがあります。モデムの設計には、チャネルタイミングや音声通話管理に関する考慮が含まれています。

音声エンコーディングにはCodec2が選ばれており、複数のビットレートを提供するため、オープンソースアプリケーションに適しています。ただし、異なるボコーダーを使用する既存のDMRラジオとの互換性はないかもしれません。開発中には、デバイスのサンプルドロップ、高遅延、タグ位置の遅れなどの問題が発生し、パフォーマンスに影響を与えました。

今後の開発計画には、データ通話や遅延管理の改善など、追加機能のサポートが含まれています。このプロジェクトのソースコードはGitリポジトリで入手可能で、今後も更新が期待されています。

この取り組みは、オープンソースツールを活用し、さまざまな技術的課題に対処しながら、アマチュア無線ユーザー向けにアクセスしやすいDMRモデムを作成することを目指しています。

この論文では、PhyloLMという手法を紹介しています。これは系統解析アルゴリズムを用いて、大規模言語モデル（LLM）を分析する方法です。PhyloLMは、LLMの出力がどれほど似ているかを測定し、それらの関係性を示す指標を作成します。この指標を使うことで、111のオープンソースモデルと45のクローズドモデルのつながりを効果的に示す樹形図を作成できます。さらに、この手法は、これらのモデルが標準テストでどれくらいのパフォーマンスを発揮するかを予測することも可能です。これにより、詳細なトレーニングデータがなくても、LLMの能力を迅速かつ低コストで評価するための便利なツールとなります。要するに、PhyloLMは集団遺伝学の概念を応用し、LLMをより良く評価し理解する手助けをします。

ナムコは1990年に日本で「ギャラクシアン3：プロジェクトドラグーン」という大規模なアーケードゲームを発表しました。このゲームは最大28人が同時にプレイできるもので、1991年には16人用の小型版、1992年には6人用のバージョンが登場しましたが、後者はより広く普及しました。続編も1994年にリリースされましたが、多くの機械が別のゲームに改造され、オリジナルの部品が失われてしまいました。

2025年現在、GT-6バージョンはわずか4台しか残っておらず、そのうちの1台はニューハンプシャーのアーケードにあります。この機械を修理し保存するために、熱心なファンのチームが活動しています。彼らはプレイヤーの入力部分の修理とプロジェクターの復元に取り組んでいます。

2024年3月、チームはプレイヤーコントロールが2つしか機能しておらず、音に関する問題もいくつかあることを発見しました。彼らは一部の電子部品をカリフォルニアに持ち帰り、さらなるテストを行いました。2025年3月のフォローアップ訪問では、接地を追加し、故障した部品を交換することでプレイヤー入力を修理することに成功しました。

チームはプロジェクターシステムにも取り組み、代替プロジェクターを確保しました。いくつかの問題は残っているものの、ゲームの復元において大きな進展を遂げており、今後の運用に期待を寄せています。ただし、完全に安定するまでゲームをプレイすることは控えることを推奨しています。今後は電源のメンテナンスやプロジェクターの最適化など、さらなる改善が計画されています。

FooBarWidgetというクラスに関連する特に複雑で問題のある__init__メソッドについての説明があります。著者はこのクラスのテストを作成中に、should_exitという属性に関する予期しないエラーが原因で、テストが時々失敗する問題に直面しました。

著者が作成したFooBarWidgetのテストは、期待されるAssertionErrorの代わりにAttributeErrorで失敗することがあり、これはshould_exit属性が設定されていないことを示しています。

FooBarWidgetクラスはFooWidgetから継承されており、should_exitは正しく初期化されています。しかし、問題はFooBarWidgetの__init__メソッドが通常とは異なるために発生します。

FooBarWidgetの__init__メソッドでは、新しいスレッドを開始して親クラスの__init__を呼び出します。このため、FooBarWidgetのインスタンスがあまりにも早く閉じられると、親クラスの初期化が完了しないことがあり、エラーが発生します。

この設計の理由は、zmq.Socketを作成する際にメインスレッドをブロックしないようにするためです。これらのソケットはスレッド間で移動できないため、この非伝統的なアプローチはスレッドの問題を解決しますが、コードを大幅に複雑にします。

著者はこの設計によって引き起こされた混乱について振り返り、この初期化方法によってもたらされた複雑さに対する恐怖と驚きを表現しています。

ライアン・スターキーは、イギリス英語の方言を詳細に示した地図を作成しました。この地図は、イギリス全体で英語が話される多様性を反映しています。近くの地域でも、歴史的や地理的な要因によって異なる方言が存在することが強調されています。

イギリスの英語方言は地域ごとに大きく異なり、ある地域から別の地域に移ると明らかな変化が見られます。方言を定義するのは難しく、小さな違いが重要な場合もありますが、この地図ではより広いカテゴリーを使用して複雑さを避けています。方言の境界は厳密ではなく、境界が曖昧で流動的なため、明確な線を引くのは難しいです。

ロンドンのような一部の方言は特定の地域に結びついておらず、文化的や社会的な要因の影響を受けています。この地図は、イギリスおよびその王室属領におけるイギリス英語の方言に焦点を当てており、アイルランドの方言は含まれていません。北アイルランドは独自の方言があり、イギリス人と自認する人々がいるため、地図に含まれています。

スコットランド語やウェールズ語など、英語とは異なる言語はこの地図には含まれていません。全体として、この地図はイギリスにおける豊かな方言の多様性を称賛し、その限界や言語の進化を認識しています。

Neurite.networkは、フラクタル数学とマインドマッピング技術を組み合わせた革新的なデジタルワークスペースを作ることに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。このプラットフォームでは、ユーザーがフラクタルを用いてリアルタイムで思考を視覚化し、複雑なアイデアを探求することができます。

主な機能には、リアルタイムでフラクタルを拡大・移動しながらアイデアを整理できるフラクタルナビゲーション、複数のAIノードを接続して共同作業を行うためのマルチエージェントUI、構造化されたメモリマッピングを支援し、情報への非線形アクセスを可能にするAIのFractalGPTがあります。また、視覚グラフとテキストノートの更新を一貫させるための同期知識管理や、高度なユーザーがフラクタル環境内で機能やコードを実行できる神経APIも提供されています。

Neuriteの使い方は簡単で、ユーザーはテキスト、画像、音声などのさまざまなメディアをフラクタルインターフェースに埋め込むことができます。ナビゲーションやノードの作成、フラクタル環境の管理のためのさまざまなコントロールも用意されています。

このプラットフォームは、ローカルおよびクラウドベースのAIモデルとのインタラクションをサポートし、共同作業の体験を向上させます。チャットネットワークの構築、プロンプトの生成、WikipediaやWolfram Alphaなどの外部ソースから情報を取得するためのツールも提供しています。

Neurite Desktop機能を使うことで、従来のブラウザの制約を超えて、フラクタルキャンバス上で複数のブラウザウィンドウを操作することが可能です。

プロジェクトは開発者の参加を歓迎しており、Discordやメールを通じて共同討議のプラットフォームを提供しています。全体として、Neuriteは研究者、作家、アーティスト、好奇心旺盛な思考者がアイデアを創造的に探求し、整理するための多目的でインタラクティブな環境を提供することを目指しています。

新たにゴールドバッハ予想の検証に関する世界記録が樹立されました。この予想は、2より大きいすべての偶数が2つの素数の和として表現できるという未解決の数学問題です。中田弘明氏は、彼のクラウドベースのグリッドコンピューティングシステム「Gridbach」を使用して、検証範囲を4京7000兆まで拡張することでこの記録を達成しました。

Gridbachは、ユーザーがPCやスマートフォンからログインやアプリのインストールなしに計算に参加できる仕組みです。このシステムはタスクを迅速に実行し、最終的には5京までの検証を目指しています。中田氏はこの記録を正式に文書化するための論文を執筆する予定で、さらに多くの参加者を集めたいと考えています。

ゴールドバッハ予想は1742年に提唱されて以来、挑戦し続けられてきました。広く真実であると信じられていますが、すべての偶数に対して証明されたことはありません。これまでの検証記録は、数学者たちがコンピュータ計算を用いて保持していました。

中田氏のGridbachは、より迅速な素数生成のための高度なアルゴリズムを利用しており、コアコードはオープンソースのツールとして公開されています。彼は他の人々にも計算に参加し、結果を探求することを奨励しています。全体として、中田氏はこのプロジェクトを通じて数学と技術への関心を高めたいと考えています。

Claude Codeは、コーディングのワークフローを向上させるために設計された新しいコマンドラインツールです。このツールはClaude AIモデルを統合しており、柔軟でカスタマイズ可能なプラットフォームを提供しますが、初心者には学習曲線があるかもしれません。

このツールの主な特徴の一つはカスタマイズ機能です。ユーザーは重要なプロジェクト情報を保存するためにCLAUDE.mdファイルを作成でき、Claudeはこれを参照して文脈や理解を深めることができます。また、Claudeのパフォーマンスを最適化するために環境設定を行うことが推奨されています。

ツール管理機能も充実しており、ユーザーはコーディング中の安全性を確保するためにツールやコマンドの権限を管理できます。GitHub CLIとの統合により、GitHubの機能とスムーズに連携することが可能です。

いくつかの効果的なワークフローも提案されています。例えば、コーディング前にリサーチと計画を行う「探求、計画、コーディング、コミット」や、品質を確保するために最初にテストを書く「テスト駆動開発（TDD）」、デザインやコーディングプロセスを導くために画像やスクリーンショットを使用する「ビジュアルイテレーション」、簡単なタスクに適した監視なしでClaudeにコーディングを任せる「セーフYOLOモード」などがあります。

また、Claudeは新しいチームメンバーのオンボーディングを支援し、コーディングに関する質問に答えたり、コードベースを探索したりすることができます。多くのGitおよびGitHubの操作を自律的に処理することも可能です。

パフォーマンスを向上させるための最適化のヒントとしては、指示を具体的にすること、視覚資料や特定のファイル・URLを使用して文脈を明確にすること、長時間のセッション中に定期的に文脈をクリアすることが挙げられます。

さらに、Claudeはヘッドレスモードで自動化タスクを実行でき、複数のインスタンスで並行ワークフローを行うこともできます。

全体として、Claude CodeはAIを活用したコーディングを目指す開発者にとって強力なツールとして位置付けられており、さらなるサポートのための詳細なドキュメントも用意されています。

Undercut-F1は、フォーミュラ1レースのライブタイミングを提供するオープンソースのアプリケーションです。このアプリはテキストユーザーインターフェース（TUI）として機能し、リアルタイムのレースデータを表示し、後で再生できるように保存します。ユーザーは、表示されるデータをライブ放送と同期させることができ、放送の遅延は通常30〜60秒です。

主な機能には、ライブセクタータイム、ラップの詳細、タイヤ情報、ドライバー間のギャップを表示するタイミングタワーがあります。また、各ドライバーのピット戦略に関する洞察を提供するピットストップ戦略、ペナルティや天候に関する更新を表示するレースコントロールメッセージ、選択したドライバーのトラック上の位置をマッピングするドライバートラッカー、各ラップのタイミングの変化を追跡するラップごとの履歴、チームラジオの通信を聞いたり文字起こししたりする機能も備えています。

アプリケーションは、.NETツールとしてインストールするか、スタンドアロンの実行ファイルを通じて利用できます。ユーザーは、ライブセッションや録画データを使用したシミュレーションセッションを開始できます。

設定オプションとしては、JSONファイル、コマンドライン、環境変数を通じてカスタマイズが可能です。アプリはF1のライブタイミングデータストリームに接続し、将来の使用のためにデータを記録します。また、放送のタイミングに合わせて表示の遅延を調整する機能もあります。

なお、Undercut-F1はフォーミュラ1と公式に提携しているわけではありません。

Androidスマートフォンは、ロックされてから3日間使用されない場合に自動的に再起動する機能が、Google Playサービスの新しいアップデートにより追加されます。この機能は、無許可のユーザーが個人データにアクセスするのを難しくすることで、セキュリティを強化します。このアップデートは2025年4月14日から配信が始まり、設定画面の改善やデバイスとの接続性向上など、他の小さな改善も含まれています。

スマートフォンが再起動すると、「初回ロック解除前」（BFU）状態に入り、データが暗号化されます。この状態では、パスコードやPINコードのみでロックを解除できるため、法執行機関を含む誰もがデバイスからデータを取り出すのが難しくなります。このアップデートは、今後数週間のうちにほとんどのAndroidデバイスに自動的に適用され、ユーザーの操作は必要ありません。

要約がありません。

要約がありません。

ペルーの古代灌漑システムは、乾燥した沿岸の砂漠を肥沃な農地に変えました。これらのシステムは、1400年以上前に開発され、モチェやチムーなどの社会の文化的な慣習によって非常に効果的でした。彼らは、干ばつや洪水といった極端な気候に適応できる柔軟で多機能な運河を作りました。

現在、チャビモチックプロジェクトのような現代の灌漑プロジェクトは、溶けた氷河から水を引こうとしていますが、減少する資源に依存しているため、長期的な持続可能性にリスクをもたらしています。気候変動が進む中で氷河の喪失が加速し、水不足が悪化することが予測されています。また、エルニーニョ現象による洪水が現在のインフラを混乱させています。

今日の灌漑実践を適応させる鍵は、古代のシステムに基づく文化的な知識を理解することにあります。現代の方法はしばしば文化的な文脈を無視しますが、歴史的な慣習は相互に関連し、レジリエンスを考慮して設計されていました。成功する未来の灌漑ソリューションは、これらの古代システムからの洞察を取り入れ、技術の進歩とともに文化的理解の重要性を強調する必要があります。先住民族の言語を保存し、地域社会とのパートナーシップを育むことは、気候に強い未来を築くための重要なステップです。

2025年4月、PythonはHACLライブラリから15,000行の検証済み暗号コードをデフォルトのハッシュ関連インフラに統合したことを発表しました。この変更により、PythonのSHA3実装における以前のセキュリティ脆弱性（CVE）が解消され、すべてのハッシュおよびHMACアルゴリズムが機能性を損なうことなく安全に実装されることが保証されました。

移行はスムーズかつ自動化されており、HACLはPythonの暗号ニーズに対して新しい機能や強化を提供しました。このプロジェクトの主要な貢献者には、Aymeric Fromherz、Son Ho、そしてこの取り組みを支持したPythonコミュニティのメンバーが含まれています。

統合には、暗号アルゴリズムの柔軟な入力処理を可能にするストリーミングAPIに関する技術的な課題を克服することも含まれていました。特に、ブロックアルゴリズムに対する異なる要件の管理や、メモリ割り当ての失敗を適切に処理することが求められました。

全体として、この統合は検証済みの暗号コードが実際のアプリケーションに適用可能であることを示しており、Pythonの暗号におけるセキュリティと信頼性の重要な前進を意味しています。

要約がありません。

亜酸化窒素は、笑気ガスや「ウィペット」として知られ、レクリエーション用の薬物として長い歴史があります。19世紀の哲学者や詩人の間で人気があったこの物質は、現在では特に若者の間で広く使用されています。特に、料理用として販売されている「ギャラクシーガス」などの製品を通じて吸引され、短時間の快感を得るために使われています。アーティストや公衆衛生の専門家からは、その入手の容易さや若者に対するリスクについて懸念が示されています。

亜酸化窒素には医療や料理における正当な用途がありますが、レクリエーション目的での使用は深刻な健康問題を引き起こす可能性があります。このガスを吸引すると、幸福感を得られる一方で、めまいや意識喪失、酸素不足による長期的な認知障害を引き起こすこともあります。また、ビタミンB12の代謝を妨げ、重度の使用によって貧血や神経系の合併症を引き起こす可能性もあります。

亜酸化窒素の使用が再び増加している背景には、ソーシャルメディアのトレンドがあります。効果を示す動画が若者に誤解を与え、その危険性を軽視させることがあります。一部の州では販売の規制が始まっていますが、取り締まりは難しく、この物質はスモークショップやオンラインで簡単に入手可能です。

規制に関する議論が続く中、専門家は法律による制限だけでなく、親の指導や亜酸化窒素に伴うリスクについての教育の重要性を強調しています。

要約がありません。

カリフォルニアでは、がんを引き起こす可能性のある化学物質に関する警告が至る所にありますが、ほとんどの人はこれを無視しています。なぜなら、ほとんどすべての製品が警告の対象になるからです。この警告の目的は消費者に情報を提供することですが、リスクを判断するのが複雑なため、効果的ではありません。企業は単に危険を警告するのではなく、リスクを最小限に抑えるための措置を講じるべきです。

この文章では、透明性（プライバシーポリシーなど）が重要である一方で、それだけでは不十分だと主張しています。ほとんどの人はこれらのポリシーを読まず、法律用語が含まれていることが多く、誤解を招いたり有害だったりします。ドクターは、警告やポリシーに頼るのではなく、消費者を守るためのより強力な規制が必要だと提案しています。これは、過去に危険な製品を禁止した方法に似ています。

彼は、消費者が隠れた危険を常に心配することなく製品やサービスに関与できるような、より賢明な規制の必要性を強調しています。消費者金融保護局（CFPB）は、消費者を守るための努力が評価されていますが、強力な個人や企業がそのような保護を弱体化させようとする懸念もあります。

最終的に、ドクターは消費者の安全を企業の利益よりも優先する法的枠組みを提唱しています。これは、細かい文字や抜け穴を利用しようとする企業から消費者を守るためのものです。

マイクロホイールレッグロボットは、デスクトップ用に設計された小型の二輪ロボットです。

このロボットの主な構成要素には、3Dデザインと部品があります。ロボットモデルはファイルとして提供されており、一部の部品は3Dプリントまたは製造が必要です（「Parts-Manufactured」フォルダにあります）。他の部品は購入可能です（「Parts-Purchased」フォルダにあります）。

PCBのドキュメントには、4つの回路基板が含まれています。主な制御基板はESP32チップとブラシレスモータードライバーを使用しており、エンコーダーやIMUなどのコンポーネントとの通信にはI2Cを利用しています。

配線とコードについては、ロボットはArduino IDEで動作し、使いやすい設計になっています。モーター制御にはsimpleFOCというライブラリを使用しており、リモート操作のためのWiFi機能も備えています。

使用手順は以下の通りです。まず、バッテリーを接続し、スイッチを入れます。赤いライトが点灯し、ロボットがモーターと足を初期化します。バッテリーが充電されている場合は、青いLEDが点灯します。ENボタンを押すと、ロボットのWiFiネットワークに再接続できます。指定されたURLをウェブブラウザ（推奨ブラウザはChromeまたはFirefox）で開くと、ロボットを制御するインターフェースにアクセスできます。

このプロジェクトには、ム・シボとリ・ユーフェンがオープンソースの貢献者として参加しています。

バックドゥームズプロジェクトの概要

バックドゥームズは、1993年のDOOMやバックルームズに触発された革新的なゲームです。このゲームはQRコードをスキャンすることで、ウェブブラウザ上で直接プレイすることができます。このQRコードには、ゲームの全コードが含まれています。

主な特徴として、オフラインプレイが可能で、スキャン後はインターネット接続なしで楽しむことができます。また、ゲームは高度な圧縮技術（ZlibやGzip）を使用して小さなサイズに収められています。さらに、DecompressionStream APIを利用して動的に解凍され、ブラウザ内で実行されます。現代のモバイルブラウザにも対応しており、必要なAPIをサポートしています。

ゲームのQRコードを作成するには、Python 3.7以上とqrcodeライブラリ、画像処理のためのpillowが必要です。使用方法は、まず提供されたスクリプトを使ってゲームのHTMLファイルをQRコードに変換します。次に、スマートフォンやQRスキャナーでQRコードをスキャンし、ブラウザで即座にゲームをプレイできます。

技術的には、ゲームのHTMLは圧縮され、エンコードされ、自己解凍型のラッパーに埋め込まれています。これにより、QRコードを通じて簡単に共有できるようになっています。データがQRコードの制限を超える場合、システムはサイズを縮小しようとします。

ライセンスはMITライセンスの下で公開されており、自由に使用や改変が可能です。DOOMを提供したid Software、インスピレーションを与えたmatttkc、音楽を担当したToby Foxに感謝します。

開発者はKuber Mehtaです。

編集部は、薬剤耐性の真菌感染症、特に健康リスクが高い酵母菌カンジダ・アウリスに対処する必要性の緊急性について論じています。カンジダ・アウリスは2009年に特定され、世界中に広がっており、多くの治療法に耐性を示すため、感染した人々の死亡率が高くなっています。

真菌感染症は、抗微生物耐性に関する議論の中でますます見過ごされがちですが、こうした感染症による死亡者数は過去10年間でほぼ倍増しています。現在、進行中の抗真菌薬の臨床試験は限られており、治療選択肢の進展が不足していることが浮き彫りになっています。

この記事では、これらの感染症に立ち向かうために革新的な科学と政策が必要であることを強調しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、より良い診断が求められています。特に低中所得国では、真菌感染を迅速に特定し、その治療に対する耐性を判断するための手頃なテストが必要です。

次に、真菌の生物学を理解し、人間に対して効果的かつ安全な新しい抗真菌薬を開発するための研究投資が求められています。

また、農業における抗真菌薬の使用が人間の医療における薬剤耐性に寄与する可能性があるため、農業と健康分野の連携が必要です。

さらに、研究者、政策立案者、産業界が協力して抗真菌治療のパイプラインを強化し、既存の薬剤の効果を失わないようにすることが重要です。

最後に、気候変動が新たな真菌病原体の出現を引き起こす可能性があり、準備が一層重要になっています。

薬剤耐性の真菌感染症に取り組むためには、研究の協力、より良い診断ツールの開発、農業慣行の慎重な管理が必要であり、人間の健康を守るための取り組みが求められています。

ViとVimの歴史は、オープンソースソフトウェアとUNIXテキストエディタの発展と密接に関連しています。

初期のテキストエディタは、ケン・トンプソンが設計した行エディタのedから始まりました。これはテレタイプ端末用に作られましたが、ビデオディスプレイを使うユーザーには使いにくいものでした。1976年、クイーンメアリー大学のジョージ・クルーリスは、edの限界を改善するためにemエディタを開発しました。

その後、ビル・ジョイがカリフォルニア大学バークレー校でUNIXコンパイラの修正を行っている際に、emとedに触発されました。1976年に、彼とチャック・ヘイリーはenエディタを開発し、後にフルスクリーンモードを追加してviを作りました。viはBSD UNIXに付属していたため、人気を博しました。

時が経つにつれて、viのクローンがいくつか登場しました。例えば、StevieやElvisなどがあり、それぞれ新しい機能を持っていました。これらのクローンは、viを改善したり、異なるシステムに適応させたりすることを目指していました。

1988年、ブラム・ムーレナールはコモドール・アミーガ用にVim（Viの模倣）を開発し始めました。その後、Vi Improvedに改名され、プラグインのサポートや機能の強化を含む多くの機能を持つ人気のテキストエディタに成長しました。

現在もVimは活発に開発されており、最も広く使用されているテキストエディタの一つとして認識されています。その進化は、プログラミングやコンピュータサイエンスに与えた影響を反映しています。

著者がクイーンメアリー大学を訪れた際、テキストエディタの重要な発展が行われた場所を振り返り、最近亡くなったVimの創作者ブラム・ムーレナールの遺産について考えました。

「Writing JavaScript Views the Hard Way」は、ReactやVueのようなフレームワークを使わずにJavaScriptのビューを構築する方法です。この手法は、複雑な抽象化を避けることで、保守性が高く効率的なコードを作成することに重点を置いています。

この方法では、直接的で低レベルな命令型コードを書くことが強調されており、混乱したコード（スパゲッティコード）を防ぐことができます。主な利点には、パフォーマンスの最適化、外部ライブラリに依存しないことによるアップグレードの問題の回避、異なるフレームワークへの適応の容易さ、明確な規約による保守性の向上、すべてのブラウザ（古いバージョンも含む）での動作、簡素化されたスタックトレースによる迅速な問題特定、そしてクラスを避けて副作用を最小限に抑えた関数型スタイルが含まれます。

典型的なビューコンポーネントは、HTMLで定義されたテンプレート、インスタンスを作成するためのテンプレートを複製する関数、ビューをセットアップするためのinit関数を含みます。このinit関数には、更新する要素のDOM変数、データを管理するための状態変数、DOMノードと状態を更新するための関数が含まれます。

関数や変数は、可読性と保守性を向上させるために、明確な命名パターンに従っています。例えば、ノードを更新するためのsetNameNodeや、状態を変更するためのsetNameなどです。

この方法は、効率的でデバッグが容易、かつ保守性の高いJavaScriptのビューを構築するための構造化されたアプローチを提供しており、小さなコンポーネントから大規模なアプリケーションまで適しています。

この文章では、蛇に噛まれた際の公衆衛生問題に対処するためにAIが設計した抗毒素の開発について説明しています。

蛇に噛まれる問題は、サハラ以南のアフリカや南アジアなどの地域で深刻な健康問題となっており、毎年10万人以上が死亡しています。従来の抗毒素は効果が遅く、高価で、しばしば効果が薄いという課題があります。

研究者たちは、AIを活用して蛇の毒素を中和するタンパク質を設計することを提案しています。この方法は、従来の方法に比べて迅速でコスト効率が良く、副作用も少ないです。

設計プロセスは、特定の毒素に焦点を当てて効果的な結合剤を作成することから始まります。次に、生成アルゴリズム（RFdiffusion）を利用して、これらの毒素に結合できるタンパク質を設計します。設計したタンパク質をテストし、改良を重ねた結果、ターゲットとする毒素を効果的に中和する三つの主要な結合剤が得られました。

新しい抗毒素は、実験室でのテストで有望な結果を示し、致死量の毒素からマウスを守ることができ、副作用もありませんでした。

AIが設計した抗毒素の利点には、より高い効果と安定性があり、動物由来の方法ではなく大腸菌を使用してコストを抑えた生産が可能です。また、複数の毒素を同時にターゲットにできるため、治療の選択肢が広がります。

この革新的なアプローチは、抗毒素治療を大幅に改善し、蛇に噛まれるリスクのある人々にとって、よりアクセスしやすく効果的な治療を提供できる可能性があります。

さらに、超強化ナノケージやDNAオリガミを用いたバイオセンシングの向上など、他の興味深い研究テーマについても触れられています。

Zackは、Zigプログラミング言語を使用して構築された軽量のバックテストエンジンで、トレーディング戦略のテストを目的としています。ユーザーは過去の市場データを使って自分のトレーディングアイデアを評価し、その潜在的なパフォーマンスを確認することができます。

Zackの主な機能には、定義された戦略に基づいて過去のOHLCV（始値、高値、安値、終値、取引量）データを用いてトレーディングをシミュレーションすることが含まれます。取引データをバーごとに処理し、トレーディングシグナルを生成し、注文の実行をシミュレートし、仮想ポートフォリオを管理し、パフォーマンスを報告します。また、Zigは高速な実行、正確なメモリ管理、シンプルさを提供し、コードが理解しやすくなっています。

Zackの動作は、まず設定と過去のデータを読み込む初期化から始まります。その後、イベントループが過去のデータを順に処理します。データ処理では、CSVの行を構造化データに変換し、現在の市場価値を計算します。次に、事前に定義されたルールに基づいて取引を実行するかどうかを判断し、トレーディングシグナルに基づいて注文を生成します。注文の実行をシミュレートし、取引が実行された後にポートフォリオを更新します。すべてのデータを処理した後には、パフォーマンスの要約が出力されます。

現在の戦略は「バイ・アンド・ホールド」で、オープン価格が指定された閾値を超えると買いシグナルを生成し、バックテストの終了までポジションを保持します。主要なパラメータは設定ファイルで設定されており、予算、戦略の種類、データファイルなどが含まれます。OHLCVデータは、過去の分析のためにCSV形式で提供されることが期待されています。

プロジェクトの構造には、設定、データ、ソースコード、ユーティリティのためのディレクトリが含まれています。Zigがインストールされている必要があり、ユーザーはリポジトリをクローンしてZigビルドシステムを使用してシミュレーションを実行できます。バックテストを実行すると、初期資本や最終資産などの詳細なログとパフォーマンス指標が得られます。

今後の計画には、さらなるパフォーマンス指標、戦略、テクニカル指標、ユニットテストの追加が含まれています。改善のための貢献や提案も歓迎されています。

要約がありません。

鉄肥料施用は、海の表面に鉄を加えることで、光合成を行う微細藻類の成長を促進し、大気中の二酸化炭素を減少させることを目的とした方法です。これらの微細藻類は、太陽光と二酸化炭素を利用して食物と酸素を生産します。陸上の植物と似た働きをしますが、海洋には多くの栄養素が存在する一方で、鉄が不足しているため、微細藻類の成長が制限されています。

海に鉄を加えると、微細藻類の大規模な繁殖が引き起こされ、これにより大量の二酸化炭素が吸収されることがあります。自然現象、例えば砂嵐や火山の噴火によって、鉄分を含む物質が海に供給されると、これらの繁殖が促進され、大気中の二酸化炭素濃度を下げる助けになることが示されています。歴史的な気候データも、鉄分を含む塵が地球の温度に影響を与えた可能性を支持しています。

研究によると、鉄を加えることで微細藻類の群集に変化が生じ、特に二酸化炭素を効率的に捕える大きな珪藻が増加することがわかっています。しかし、栄養素の分布を変えることで有害な藻類の繁殖が起こる可能性や、生態系への影響についての懸念もあります。

過去の鉄肥料施用の実験は、結果が不明なため懐疑的に見られましたが、科学者たちは気候変動の解決策としてこの方法を再検討しています。研究の透明性を確保し、鉄の添加の影響を評価するためのガイドラインを策定しています。また、新しい技術により、海洋における二酸化炭素除去プロセスの監視が可能になっています。

鉄肥料施用は、過剰な二酸化炭素に対処するためのコスト効果の高いアプローチとなる可能性がありますが、同時に化石燃料の使用を減らし続けることが重要です。

「Center Pieces and Lunch Sets in Crochet Work」というタイトルのプロジェクト・グーテンベルクの電子書籍は、著者アン・オーアによって書かれたもので、アメリカや多くの国で無料で利用できます。この電子書籍は、プロジェクト・グーテンベルクのライセンスに従ってコピー、共有、再利用が可能です。このライセンスは電子書籍に含まれており、オンラインでも確認できます。

主な情報は以下の通りです。タイトルは「Center Pieces and Lunch Sets in Crochet Work」、著者はアン・オーア、リリース日は2025年4月16日、元の出版年は1915年、言語は英語です。

プロジェクト・グーテンベルクでは、アメリカの著作権にかからない作品を自由に使用・配布することができます。ただし、これらの作品に対して料金を請求したい場合は、特定のガイドラインに従い、ロイヤリティを支払う必要があります。

プロジェクト・グーテンベルク文芸アーカイブ財団は、この取り組みの持続可能性を確保するための非営利団体です。寄付は、無料で利用できる電子書籍のコレクションを維持・拡大するために重要です。

詳細については、プロジェクト・グーテンベルクのウェブサイトwww.gutenberg.orgを訪れてください。

このテキストはテレビガイドのインターフェースについての概要を示しています。現在の時刻は午後4時02分で、視聴可能なさまざまなチャンネルと番組がリストされています。チャンネルには、ゲーム、アート、音楽、個人の物語、詩などのトピックが含まれています。現在、どの番組も視聴者がいないことが示されています。また、メニューには明るさや色の調整などの設定オプションも含まれています。

このリポジトリには、ジェイ・アラマーとマールテン・グルートエンドルストによる「Hands-On Large Language Models」という本のコードが含まれています。この本は「The Illustrated LLM Book」としても知られ、読者が大規模言語モデル（LLM）を実践的なツールや概念を通じて学べるように設計されています。約300点のカスタムイラストがサポートしています。

この本は、AmazonやO'Reilly、Kindleなどのさまざまなプラットフォームで入手可能です。例を実行する際には、強力なGPUに無料でアクセスできるGoogle Colabの使用が推奨されています。本書は、テキスト分類、プロンプトエンジニアリング、モデルのファインチューニングなどを含む12章で構成されています。さらに、より深く学ぶための追加リソースやガイドも用意されています。本書は、明確な説明と実践的な例が評価され、好評を得ています。

研究に役立つと感じた場合は、提供された参考文献形式を使用して引用することを検討してください。

この記事では、ヨーロッパにおける水素バスプログラムの課題について述べています。多くの試みが失敗したり、バッテリー電動バスに取って代わられたりしていることが強調されています。

ブリュッセルでは、水素バスの試験が高コストと不安定な水素供給のために終了し、バッテリー電動バスに切り替えられました。アバディーンでも、初期の導入があったものの、高い運用コストと安定した燃料供給の欠如により、水素バスは使用されなくなりました。

一方で、ケルンやオセールのような一部の都市では、水素バスが限られた成功を収めています。これは、政府の強力な支援と安価な副産物水素の利用によるものです。しかし、全体的に見ると、水素バスはバッテリー電動バスよりも運用コストが高く、多くの交通機関が電動代替手段にシフトしています。

水素に関連する高コストにもかかわらず、EUは水素の取り組みに資金を提供し続けていますが、経済的な実現可能性が疑問視される中で、この支援は減少する可能性があります。水素は特定の産業で役割を果たすかもしれませんが、この記事では、水素バスが公共交通の未来には含まれない可能性が高いと示唆されています。バッテリー電動技術がより実用的でコスト効果が高いことが理由です。

このように、ヨーロッパにおける水素バスプロジェクトの苦境や、バッテリー電動バスへの移行、そして水素の取り組みに対する将来の資金削減の可能性が浮き彫りになっています。

提供されたテキストは、多言語ウェブサイトのナビゲーションメニューやヘッダーのようで、英語、ポーランド語、ウクライナ語、日本語、韓国語、簡体字中国語、繁体字中国語、ロシア語などのさまざまな言語が一覧されています。また、検索機能やコントラスト調整、メニューの開閉オプションも含まれています。このテキストは、ウェブサイトの多言語メニューであり、英語やポーランド語、中国語などの言語と、検索やメニュー設定のオプションが特徴です。

要約がありません。

parqvは、Pythonで作られた使いやすいツールで、ターミナル上でParquetファイルを直接探索・分析することができます。多くのコマンドを使う代わりに、1つのコマンドでさまざまな機能にアクセスできます。

このツールの主な特徴は、統一されたインターフェースです。コマンドparqv <file.parquet>を使うことで、メタデータ、スキーマ、データのプレビュー、統計、行グループ情報を一箇所で確認できます。また、インタラクティブなナビゲーションが可能で、キーボードやマウスを使って大規模なデータセットをスクロールし、複雑なデータ構造を簡単に探索できます。

分析機能も強化されており、カラフルなテーブルや詳細な統計を提供します。これにより、平均値や中央値などを確認でき、個々の行グループを調査することでより深い洞察を得ることができます。

始めるためには、まずPython 3.10以上とpipが必要です。インストールはコマンドpip install parqvを使用し、アップデートはpip install --upgrade parqvで行います。ツールを実行するには、parqv /path/to/your/data.parquetと入力してインタラクティブインターフェースを開始し、キーボードやマウスでナビゲーションを行います。

parqvはApache License, Version 2.0のもとでライセンスされています。

この記事では、オブジェクトストレージの利用に関するベストプラクティスについて説明しています。オブジェクトストレージは2006年に登場して以来、大量のデータをクラウドに保存するための人気の選択肢となっています。

オブジェクトストレージには、予測できない遅延が発生することがあります。多くのリクエストは迅速に処理される一方で、一部のリクエストは非常に遅くなることがあり、全体のパフォーマンスに影響を与えることがあります。

遅延を軽減するためには「ヘッジング」という戦略を使うことができます。これは、複数のリクエストを同時に送信したり、特定の時間制限を超えた場合にリクエストを再試行する方法です。このアプローチにより、リクエスト数が増える代わりに応答時間を大幅に改善することが可能です。

頻繁にアクセスされるデータに対してキャッシュを実装することで、遅延を減少させ、全体のコストを抑えることができます。ただし、キャッシュのコスト効果は特定のワークロードによって異なります。

オブジェクトを一度のリクエストで読み込むのではなく、複数の接続やリクエストに分けて読み込むことで、水平スケーリングを実現できます。この並列処理により、特に分散キャッシュを使用している場合、スループットを最大化することができます。

一律の解決策は存在しないため、システムの挙動をモデル化や測定を通じて理解することが重要です。ハードウェアやシステム設計をワークロードの特定のニーズに合わせて調整することで、より良いパフォーマンスを引き出すことができます。

オブジェクトストレージを効果的に利用するためには、その特性を理解し、遅延に対処する戦略を実施し、キャッシュや並列読み込みを通じてデータアクセスを最適化することが求められます。

ハッブル宇宙望遠鏡や他の観測所を利用した天文学者たちは、太陽の25倍の大きさを持つ巨大な星が、超新星として爆発することなくブラックホールに変わった可能性があることを発見しました。期待される明るい爆発の代わりに、この星は自らの重力で静かに崩壊し、「失敗した超新星」と呼ばれるプロセスを経ました。

この発見は、巨大な星の最大30％がこのように生涯を終える可能性があることを示唆しており、最も巨大な星から超新星が観測されることが少ない理由を説明するかもしれません。オハイオ州立大学の研究者たちを含むチームは、N6946-BH1として知られるこの星が2009年に一時的に明るくなった後、視界から消えたと結論づけました。彼らはその地域からいくつかの赤外線光を検出し、ブラックホールに落ち込む可能性のある残骸を示唆しています。

この研究は、非常に大きなブラックホールがどのように形成されるかについての理解を変える可能性があります。超新星のプロセスなしに形成されることが容易であることを示唆しているからです。この研究は複数の機関の協力によって行われ、アメリカ国立科学財団の支援を受けました。

最近、地球の深部に生息する微生物の発見が、生命やその進化に対する理解を変えつつあります。これらの微生物は「地中生物」と呼ばれ、太陽光や酸素のない過酷な環境で生き延びています。彼らは、ヒ素や放射性ウランなどの有害物質を含むさまざまな元素を利用した化学的プロセスに依存しています。

地中生物は数十万年、あるいは数百万年も生存できるため、彼らの繁殖速度が遅いことを考えると、どのように進化するのかという疑問が生じます。長い寿命を持つことで、彼らは進化に関連する短いサイクルではなく、広大な時間スケールで地質的変化に適応することが可能です。

これらの微生物は、地球の生態系において重要な役割を果たしています。酸素レベルの調整や汚染物質の無毒化を行い、気候変動に対する地球の反応にも大きな影響を与える可能性があります。特に、永久凍土が解けることで炭素が大気中に放出されることに関連しています。

さらに、深海採掘の可能性は、これらの生態系への影響について懸念を呼んでいます。採掘は微生物の生息地を破壊し、海洋の健康に寄与する重要なプロセスを妨げる恐れがあります。

地中生物の研究はまだ初期段階ですが、地球上の生命や環境との関係を理解するための期待が寄せられています。

ネバダ州の裁判官が、「タワーダンプ」と呼ばれる手法が違憲であると判断しました。この手法では、法執行機関が携帯電話の基地局から大量の個人データを収集します。タワーダンプを利用すると、警察は特定の時間内に基地局に接続されていたすべての電話の情報にアクセスでき、これには数千人のユーザーが含まれることがあります。これは、第四修正憲法で保護されているプライバシー権を侵害するものです。

コリー・スパーロックに関連する事件では、彼が麻薬取引や雇われた殺人の容疑をかけられていますが、警察はタワーダンプを使用して彼の電話を犯罪に結びつけました。スパーロックの弁護士は、これが違法な捜索にあたると主張しました。裁判官のミランダ・M・デューは、タワーダンプが捜索に該当し、使用された令状が広すぎると認めましたが、警察が善意で行動していたため、証拠を抑制しないことに決めました。

この判決は、ナインスサーキットで初めてのものであり、重要な意味を持っています。以前にミシシッピ州で似たような判決がありましたが、この問題は最終的に最高裁判所に持ち込まれる可能性があります。特に、最高裁判所は以前に、令状なしで携帯電話の位置情報にアクセスすることが第四修正憲法に違反すると判断しています。スパーロックのケースにおけるタワーダンプには、1,686人のユーザーのデータが含まれており、その多くは自分の位置情報を共有することに同意していませんでした。

新しいPython用のASN.1 APIが開発中で、暗号化やネットワークにおけるASN.1の解析に伴うパフォーマンス向上とセキュリティリスクの軽減を目指しています。ASN.1（抽象構文記法1）は多くのインターネットプロトコルや暗号スキームにとって重要ですが、その複雑なエンコーディングルールのために脆弱性を引き起こすことがありました。

新しいAPIの主なポイントは以下の通りです。まず、パフォーマンスの改善が挙げられます。このAPIはRustベースのASN.1パーサーを利用し、既存の純粋なPython実装よりもネイティブコードに近いパフォーマンスを提供します。次に、差分削減についてです。X.509用にPyCA Cryptographyに統合された単一のパーサーを使用することで、新しいAPIはセキュリティ問題を引き起こす可能性のある不整合のリスクを最小限に抑えることを目指しています。最後に、現代的なインターフェースが特徴です。APIはPythonのデータクラスや型ヒントを使用した、より使いやすいデザインを採用し、開発者がASN.1構造を扱いやすくします。

開発計画には、ASN.1タイプの基本的なサポートを構築し、新しいAPIをPyCA Cryptographyに統合し、ライブラリの将来のバージョンと共にリリースすることが含まれています。この取り組みはAlpha-Omegaによって資金提供されており、Pythonエコシステムの暗号化とセキュリティの能力を向上させることを目指しています。

このプロジェクトでは、エリック・エヴァンスの「ドメイン駆動設計（DDD）」に関する書籍を基に、貨物輸送システムの構造と動作を説明するためにUMLダイアグラムを使用しています。ダイアグラムはGitHub上のdddsample-coreプロジェクトに基づいており、ユーザーがDDDの概念やシステムの機能を理解するのに役立つように設計されています。

重要なポイントは以下の通りです。UMLダイアグラムは、システムの視覚的な表現を提供し、コンポーネントがどのように相互作用し、関連しているかを示します。ユーザーのインタラクションを示すシーケンスダイアグラムでは、ユーザーが貨物を追跡し、新しい出荷を予約する方法が示されています。ドメインモデルを示すクラスダイアグラムでは、システムの主要な要素とそのつながりが強調されています。貨物の例として、オブジェクトダイアグラムには、現在香港からヘルシンキに輸送中の貨物「ABC123」が詳述されています。システムの構造を示す別のクラスダイアグラムでは、予約と輸送のネットワークコンテキストを含む全体的なアーキテクチャが提示されています。

いくつかのコミュニケーションダイアグラムは、システムの初期化、貨物の追跡、新しい貨物の予約、ルートの提案、ルートの割り当てなど、さまざまなユーザーシナリオを示しています。また、予約と輸送のコンテキスト内の要素間の関係を示す有向グラフもあります。

さらに詳しく探求したいユーザーは、エヴァンスの書籍やソースコードを参照し、Astahツールを使用してUMLモデルの詳細なビューを確認することができます。

テスラは、アメリカでの新しい手頃な価格の電気自動車の発売を延期したと報じられています。この車は、モデルYの簡素化されたバージョンです。

Dotは、組織がデータに基づいた意思決定を行うためのAIデータアナリストです。カスタムAIエージェントを通じて、Slack、Teams、またはウェブアプリを介して即座に洞察を提供します。Airbyte、Babbel、Duolingoなどの企業がDotを利用して、質の高いデータへのアクセスを向上させています。

現在、Dotは初のカスタマーサクセス／セールスエンジニアを募集しています。このハイブリッドな役割では、顧客のオンボーディングからサポート、事前販売の技術評価まで、顧客の旅全体を管理します。創業者やエンジニアリングチームと密に連携し、顧客に価値を提供することが求められます。

主な責任には、顧客がデータシステムと統合できるよう支援し、トレーニングを提供して即座に価値を得られるようにすることが含まれます。また、顧客の利用状況を監視し、問題を解決し、ベストプラクティスを共有して顧客の目標達成をサポートします。製品デモや技術評価を手伝い、統合やセキュリティに関する質問に答えることも重要です。Dotのプラットフォームに関する専門知識を持ち、顧客に効果的なデータワークフローを案内します。顧客からのフィードバックを製品やエンジニアリングチームに伝え、提供内容の改善に貢献します。また、顧客がプラットフォームを独立して利用できるように、ドキュメントやチュートリアルを作成します。成功した製品の利用に対して収益の一部を得ることもあります。

求める人物像としては、分析やデータプラットフォームの経験があり、SQL、Python、Snowflake、BigQueryなどのツールに精通している方が望ましいです。技術的な問題を解決する能力やAPI、ログの理解も重要です。複雑なアイデアをさまざまな聴衆にわかりやすく説明できるコミュニケーション能力が求められます。自発的に行動し、優先順位を効果的に管理し、顧客体験を向上させることができる方を歓迎します。営業活動の経験やデータをよりアクセスしやすくすることへの情熱も重要です。

Dotに参加することで、6人の小さなチームの一員となり、創業者と密に連携して大きな影響を与えることができます。多様性を重視し、さまざまなバックグラウンドを持つ応募者を歓迎します。データ駆動型のチームを支援したい方からの応募をお待ちしています。

アポロ13号は1970年4月11日に月面着陸を目指して打ち上げられた宇宙ミッションです。しかし、ミッション開始から2日後、酸素タンクが爆発し、宇宙飛行士のジム・ラヴェル、ジャック・スウィガート、フレッド・ハイズは、十分な酸素、水、電力がない状態で宇宙に取り残されました。彼らは月面着陸船に移動しましたが、そこにある酸素は限られており、地球への帰還の間、3人全員を支えるには不十分でした。

一つの重大な問題は、月面着陸船内の二酸化炭素濃度の上昇でした。二酸化炭素を吸収する装置は2人用に設計されていましたが、今は3人がいるため、窒息の危険がありました。指令船で使用されていた吸収装置は四角い容器でしたが、月面着陸船のものは円形で、互換性がありませんでした。

地上のコントロールエンジニアたちは、四角い吸収装置を月面着陸船で使えるように改造する計画を迅速に立てました。彼らは宇宙飛行士に、宇宙船内にある材料を使って即席の装置を作るよう指示しました。これには、ダクトテープ、段ボール、ホースを使って四角い吸収装置を月面着陸船のシステムに接続する作業が含まれました。この即席の解決策により、二酸化炭素のレベルが成功裏に低下し、宇宙飛行士たちは安全に呼吸できるようになりました。

緊迫した旅の後、宇宙飛行士たちは地球に帰還し、指令船は無事に海に着水しました。彼らは救助され、無事に帰宅しました。彼らの生還は、危機におけるチームワーク、独創性、問題解決の重要性を浮き彫りにしています。

「ルナ・テラ崩壊の調査：イーサリアムのステーブルコインエコシステムにおける時間的多層グラフ構造」という研究論文は、イーサリアムブロックチェーン上で発生したステーブルコインのテラUSD（UST）とその関連通貨ルナ（LUNA）の崩壊を検証しています。この研究は、暗号通貨の価格変動の激しさや、ブロックチェーンデータの複雑さからくる崩壊イベントの分析の難しさを強調しています。

論文の主なポイントには、まずブロックチェーン技術の発展と、分散型を重視するWeb3の概念についての議論があります。次に、さまざまな暗号通貨の関係性や行動を異なる時間帯で研究するために、複雑ネットワーク分析と時間的多層グラフを用いた分析手法が紹介されています。

研究の結果、崩壊前のステーブルコイン間の重要なつながりや、崩壊後の顕著な変化が特定されました。また、崩壊時にユーザーの活動やネットワーク構造に影響を与えた異常な信号も明らかになりました。これらの発見は、時間的分析が従来の経済研究を改善し、規制機関が暗号通貨に関連するリスクをよりよく理解し管理するのに役立つ可能性があることを示唆しています。

この研究は、暗号通貨市場のダイナミクスや金融崩壊の要因について貴重な洞察を提供しています。

この記事では、APL（Aプログラミング言語）のソースステートメントやプログラムを効率的に実行するための新しいコンピュータ設計について説明しています。このコンピュータは、行列やベクトルを保存するためにセルロジックアレイという独自のアーキテクチャを採用しています。完全な論理設計はまだ完成していませんが、必要な論理とメモリの仕様が示されており、各ハードウェアセルに必要な機能も明記されています。また、この記事には、このコンピュータ上でほとんどのAPL操作がどのように実行されるかを示すフローチャートや表も含まれています。この研究は1970年4月にIEEE Transactions on Computersに掲載されました。

エロン・マスクの組織であるDOGEによる人工知能（AI）の使用について、48人の下院民主党議員が懸念を示しています。代表を務めるドン・バイヤー、マイク・レヴィン、メラニー・スタンズベリーが中心となり、DOGEが予算削減のために敏感な政府データを誤って扱っていると考えています。民主党議員たちはホワイトハウスの予算管理局（OMB）に手紙を送り、DOGEのAIの運用が連邦法やセキュリティ基準に違反していると主張しました。

手紙では、DOGEの従業員がマスクのGrok-2モデルを使用してAIアシスタントを作成したことが具体的な懸念として挙げられています。このことが政府データを危険にさらす可能性があるとしています。民主党議員たちは、承認されていないAIシステムの使用がプライバシーやセキュリティにリスクをもたらすと懸念しており、特に政府職員に関する敏感な情報について心配しています。

彼らはAIを責任を持って合法的に使用する重要性を強調し、OMBに対して無許可のAI使用を中止するよう求めています。この問題についてのコミュニケーションはこれが初めてではなく、代表のジェラルド・コノリーも以前に連邦機関に同様の懸念を提起していました。もし何らかの行動が取られなければ、バイヤー議員はさらなる措置を検討する可能性があります。

Loglan'82は、オブジェクト指向および分散プログラミングのために設計されたプログラミング言語です。この言語の主な特徴は以下の通りです。

Loglan'82は、オブジェクトを安全かつ効率的に管理する方法を提供しており、ポインタの不正使用などの問題を減少させます。また、同一のモデルを使用して同時実行と分散計算をサポートしているため、学習や利用が容易です。クラスやコルーチン、プロセス（エージェント）を作成でき、これらはネットワーク内の異なるノードや同じマシン上で実行可能です。さらに、エージェント間の通信と同期のために、エイリアンコールプロトコルと呼ばれる独自の方法が含まれています。

対象となるユーザーはプログラマー、教師、研究者です。プログラマーにとっては、他の言語にはない独自の構文や解決策を提供し、特に同時実行や分散プログラミングに役立ちます。教師にとっては、複数の言語を必要とせずにオブジェクト指向プログラミングの概念を教えるのに適しています。研究者にとっては、オブジェクト管理やコルーチンの意味論など、プログラミング言語設計における複雑な問題に対処しています。

リソースとしては、ユーザーマニュアル、例、クイックリファレンスカードを含む文書が用意されています。また、LinuxおよびWindowsプラットフォーム向けのコンパイラも利用可能です。

全体として、Loglan'82はその革新的な機能によってプログラミングを簡素化することを目指しており、確固たる研究基盤に基づいて構築されています。

要約がありません。

要約がありません。

視覚の専門家オースティン・ルオーダを含む科学者チームが、「オロ」と呼ばれる新しい色を発見したと主張しています。この色は、レーザーによる網膜の刺激を通じてのみ体験できるものです。実験では、レーザーパルスを目に照射し、通常の光では活性化されないMコーンという網膜の細胞を特に狙いました。研究者たちは、オロを豊かで飽和した色合いとして描写し、青緑色に見えるとしていますが、従来のディスプレイではその色を完全に伝えることはできません。

研究者たちは、Mコーンだけを刺激するために網膜のマッピングを行い、その結果、通常の人間の視覚を超える色の知覚を得ました。オロの参考としてターコイズ色の四角形の画像を提供しましたが、実際の色の体験はそれよりもはるかに鮮やかであると強調しています。

一部の専門家は、この発見の重要性に疑問を呈し、単により強い緑の色合いに過ぎないのではないかと指摘しています。研究者たちは、この研究が視覚の知覚に関する理解を深め、色覚異常や視覚に関連する病気の研究に役立つ可能性があると考えています。しかし、現時点ではスマートフォンやVRヘッドセットなどの技術を通じてオロを一般の人々が体験することは難しいと述べています。

アメリカの多くの留学生が、大学キャンパスでの親パレスチナ抗議活動に関連して、最近の拘束やビザの取り消しによる不安を抱えています。学生が犯罪の告発なしに拘束される様子が見られ、報告によれば1,000人以上の学生がビザを取り消されています。トランプ政権は、ビザは特権であり、政治的発言などの理由で取り消される可能性があると主張しています。

特にガザの戦争について声を上げた学生たちは、狙われていると感じています。彼らの中には、自分の憲法上の権利を記載したカードを持ち歩き、外出することを恐れている人もいます。政府は、これらの行動がユダヤ人学生の安全を確保し、アメリカの利益を脅かす活動に対抗するために必要だと主張しています。

市民自由団体は、これらの拘束を権利の侵害として批判しており、学生たちはハマスのようなテロ組織との関係を否定しています。キャンパスの雰囲気は緊張しており、学生たちは自分の意見を表明するだけで逮捕されることを恐れています。また、一部の大学は、政府の要求に従わなければ資金の凍結などの制度的な脅威に直面しています。

全体として、国際学生の間には恐怖の気候が広がっており、多くの学生がアメリカでの安全や法的地位について不安を感じています。

トランプ大統領が率いる連邦政府は、ペンステーションの再建を引き継ぎ、MTA（ニューヨーク州交通局）をプロジェクトから外しました。今後の工事は、駅を所有するアムトラックが管理します。アメリカの運輸長官ショーン・ダフィは、この変更が無駄を削減し、プロジェクトがアメリカの偉大さを反映することを目的としていると強調しました。

キャシー・ホクル州知事は、連邦政府の引き継ぎに感謝の意を示し、これによりニューヨークの納税者が13億ドルを節約できると述べました。新しい計画は再建と拡張を組み合わせており、アムトラックは駅の改修のための開発者を探すことができます。

連邦政府の関与を支持する声もあり、長年の遅延を経て進展が期待されています。しかし、拡張のためにマディソンスクエアガーデンが取り壊される可能性については懸念もあります。ホクル知事は以前、こうした計画に反対の立場を取っていました。プロジェクトの未来は不透明ですが、駅の収容能力や接続性を向上させる改善に対する慎重な楽観主義が広がっています。

Googleは、Gemini 2.5 Flashの早期版を発表しました。この新モデルは、前のバージョンに比べて推論能力が向上しており、スピードとコストのバランスを保っています。開発者は、推論をオンまたはオフに切り替えたり、「思考予算」を設定して、品質、コスト、スピードのバランスを調整することができます。

主な特徴には、ハイブリッド推論モデルがあります。これにより、開発者はタスクの複雑さに応じて、モデルがどれだけ推論を行うかを選択できます。また、Gemini 2.5 Flashは、他のモデルと比較してコストパフォーマンスが優れており、経済的です。さらに、ユーザーは推論に使用できるトークンの最大数を設定できるため、コストや応答時間の管理が容易になります。

簡単な質問から複雑な計算まで、異なるレベルの推論を必要とするタスクの例も示されています。このモデルは、Google AI StudioやVertex AIのGemini APIを通じてテストが可能です。開発者は、新機能を試して、より複雑な問題に効果的に取り組むことが推奨されています。

マイクロソフトのCopilot AIは、ユーザーの間で不満を引き起こしています。なぜなら、無効にしたにもかかわらず、時々自動的に再起動することがあるからです。ある開発者は、Copilotが自分のVisual Studio Codeのすべての作業スペースで再び有効になり、機密のクライアント情報が漏れる危険があると報告しました。マイクロソフトはこの問題を調査中で、Windows 11におけるCopilotの実装方法の変更が関係しているようです。

この問題はマイクロソフトだけに限ったことではありません。アップルやグーグルなど、他のテクノロジー企業もユーザーにAI機能を強制していることで批判を受けています。たとえば、アップルのアップデートではAIツールが再び有効になり、グーグルは検索結果にAIの概要を必須としています。一部の企業、例えばDuckDuckGoはユーザーがAI機能をオプトアウトできるようにしていますが、多くのユーザーはソフトウェアにおいてAIがますます避けられない存在になっていると感じています。

このROCKETLABの出版物は、小型の液体燃料ロケットエンジンを作りたいアマチュアビルダー向けのガイドです。ロケットエンジンは、液体推進剤、通常は液体酸化剤と燃料を燃焼させ、高圧のガスをノズルで膨張させることで推力を生み出します。

ロケットエンジンの基本について説明します。ロケットエンジンは、燃焼室で推進剤を燃焼させ、高圧のガスを生成します。このガスはノズルを通って排出され、推力を生み出します。これは、水を放出する際の庭のホースの動作に似ています。

エンジンの主要な部品には、燃焼室、ノズル、インジェクターがあります。燃焼室は高温と高圧に耐える必要があり、ノズルは熱エネルギーを運動エネルギーに変換して推力を最大化します。

アマチュアに推奨される推進剤は、入手しやすく、安全で取り扱いやすいガス状酸素と炭化水素燃料（ガソリンなど）です。

ロケットが生み出す推力は、推進剤の質量流量とその速度によって決まります。特に、比推力（Isp）は性能を測る重要な指標です。

この文書では、望ましい推力と燃焼条件に基づいて、ノズルの面積や圧力などの重要な設計パラメータを計算するための簡略化された方程式が提供されています。

全体として、慎重な設計と安全プロトコルの遵守により、アマチュアでも小型の液体燃料ロケットエンジンを成功裏に構築し、運用することが可能です。

「go-sqlite3」というGitHubリポジトリは、ユーザー「ncruces」によって運営されています。このリポジトリは652のスターと22のフォークを持ち、人気と協力の証となっています。リポジトリには、SQLiteとGoプログラミングに関連するさまざまなファイルが含まれており、ビルドやテスト用のスクリプトや標準ライブラリのヘッダーファイルがあります。

コードやリソースは「libc」、「tests」、「internal」といった複数のディレクトリに整理されています。このリポジトリは公開されており、ユーザーはその内容を閲覧できますが、変更は権限のあるユーザーのみが行えます。全体として、SQLiteをGoで使用したい開発者にとっての貴重なリソースとなっています。

Claude Codeは、コーディング作業のために設計された新しいコマンドラインツールです。このツールを使うことで、ユーザーはClaude AIモデルをより効率的に自分のワークフローに統合できます。低レベルで柔軟性があり、さまざまなコーディング環境に適応できますが、新しいユーザーには学習が必要な場合があります。

主な機能としては、まずカスタマイズ機能があります。ユーザーはCLAUDE.mdファイルを作成し、プロジェクトの重要な詳細やコマンド、ガイドラインを文書化できます。Claudeはこれらを自動的に参照します。次に、ツール管理機能があり、Claude Codeを使ってどのツールを使用するかを管理し、さまざまなコマンドの権限をカスタマイズすることで、安全な操作が可能になります。また、GitHubとの統合もあり、gh CLIを使用してGitHubと連携し、問題やプルリクエストの管理が容易になります。さらに、一般的なワークフローとして、探索、計画、コーディング、コミットのプロセスや、テスト駆動開発（TDD）によるテストの先行作成、UI開発のためのスクリーンショットやデザインを提供する視覚的反復が含まれます。

ベストプラクティスとしては、具体的な指示を提供することが挙げられます。これによりClaudeのパフォーマンスが向上します。また、画像やURLを活用することで、Claudeの理解を深めることができます。さらに、Claudeの作業を積極的にガイドし、必要に応じて修正を行うことで、より良い結果を得ることができます。複数のインスタンスを同時に実行することで、特に無関係なタスクに対して効率が向上します。

Claude Codeは、非対話型環境での自動化のためにヘッドレスモードを提供しています。これにより、CI/CDパイプラインなどで問題のトリアージやコードレビューを自動的に行うことが可能になります。詳細な機能やベストプラクティスについては、claude.ai/codeのドキュメントを参照することで、ユーザーはClaude Codeの利用体験を最適化できます。

この記事では、趣味のコストが増加している現象について触れています。著者はこれを「趣味のインフレ」と呼び、射撃や釣り、編み物などの活動が多くの人にとって手が届かなくなっていると述べています。著者自身のスポーティングクレイの経験を振り返り、この趣味の価格が年々倍増していることを指摘しています。その背景には関税やサプライチェーンの問題があるとされています。

趣味のインフレは、個人の財政だけでなく、社会的なつながりにも影響を及ぼします。趣味は多様なバックグラウンドを持つ人々を結びつけることが多いですが、活動が高額になることで参加できる人が減り、コミュニティの結束や社会的な交流が減少する恐れがあります。著者は、趣味が手に入りにくくなることで、社会が孤独になり、違いに対する寛容さが失われるのではないかと懸念を示しています。

最終的に、コストの上昇は個人にレジャー活動や関わるコミュニティを再考させることを余儀なくさせており、これはより広範な社会的影響をもたらす可能性があります。

著者のスマリ・マッカーシーは、プログラマー向けに設計されたプログラミング言語「Jai」の経験を共有しています。この言語は、パフォーマンスとプログラマーの満足度に重点を置いています。彼は、年々ソフトウェアの品質が低下している理由として、ハードウェアとの相互作用を抽象化する高水準言語の普及や、現代のプログラミングパラダイムの課題を挙げています。

Jaiの特徴として、まず言語設計があります。Jaiは低レベルのパフォーマンスと高レベルの使いやすさのバランスを目指しており、経験豊富なプログラマーにアピールしつつ、シンプルさや安全性を犠牲にしません。

Jaiの利点には、シンプルさがあります。文法が最小限に抑えられ、未定義の動作を避けているため、使いやすいです。また、コンパイルが迅速で、開発者の生産性を向上させます。ビルドスクリプトもJaiで書かれるため、別のビルド言語を必要としません。さらに、Jaiは高度なコンパイル時のコード操作をサポートする強力なメタプログラミング機能を持っています。さまざまなオペレーティングシステムでのプログラム開発が容易で、堅牢な型システムは一貫性があり使いやすく、安全性と明確さを促進します。メモリ管理に関しても、効率的なメモリ管理のための組み込みアロケーターを提供しています。

一方で、いくつかの課題もあります。テストサポートが限られていることや、ドキュメントの充実が必要であること、未解決の設計面がいくつかあることが挙げられます。しかし、マッカーシーはこれらの問題は全体的な利点に比べて小さいと考えています。

プロフェッショナルとしてJaiを使用した経験について、マッカーシーは自社のプロジェクトで成功を収めたと述べています。クローズドベータ版であるにもかかわらず、他の言語と比べて信頼性が高いと評価しています。

Jaiの未来については、まだベータ版であり、チームは機能の洗練や未解決の問題に取り組んでいるとしています。マッカーシーはJaiとそのコミュニティに対する熱意を表明し、他の人々にもこの言語を探求し、成長に貢献するよう促しています。

グッドフライデーは、キリスト教徒にとって重要な日であり、イエス・キリストの十字架刑を記念しています。この日が「良い」と呼ばれるのは、歴史的に「聖なる」という意味があるからです。イースターの日曜日の前に位置するこの厳粛な日は、人類の罪のためにイエスが捧げた犠牲について考える時間となります。

グッドフライデーには、イエスの逮捕、拷問、十字架刑、そして埋葬といった出来事が含まれています。この日は、世界中で様々な儀式が行われ、教会の礼拝や祈り、キリストの受難の再現などが行われます。一部の文化では、卵白を水に入れて予言をしたり、特定の園芸の習慣があったりと、風習や伝統が大きく異なります。

グッドフライデーの日付は毎年変わります。これは、イースターの日曜日の前の金曜日にあたるため、太陰暦に基づいています。2025年のグッドフライデーは4月18日です。この日は聖週間の一部であり、イースターの日曜日に向けての他の重要な日々も含まれています。聖週間は、キリストの復活を祝う期間です。

フェーズ2の開始時、チームは制約システムの実装に課題を抱えていました。このシステムは、現実的な機械モデルを作成し、物体間の動的な相互作用を可能にするために重要です。制約には可能性がありますが、しばしば信頼性に欠け、以下のような問題を引き起こします。

まず、浮遊感が生じることがあります。これは、一つのパラメータの変更が他のパラメータに不自然な影響を与えることを指します。また、システムの一部を調整すると不安定になり、部品が崩れたり爆発したりすることもあります。さらに、制約を追加したり削除したりする際に、計算が遅くなったり、過剰な再計算が発生することもあります。

当初は楽観的だったアレックスは、ソルバーが処理する必要のある変数の数を減らすことで進展を見せました。彼は等式制約を使用することで、より効率的な解決プロセスを実現しました。例えば、角度の制約を使うことで、度数とラジアンの二つの変数を一つとして管理し、精度と安定性を向上させました。

重要な改善点は、矛盾する制約が追加された際にそれを認識するシステムの導入です。このシステムは不安定を引き起こすのではなく、角度のための単一の変数を維持しつつ、ユーザーが追加の制約をリスクなく加えられるようにします。

チームは「クラスタリング」も実装しました。これは制約をグループに整理し、別々に解決できるようにするものです。これによりパフォーマンスが向上し、大規模なプロジェクトでの並列処理の可能性も広がります。

制約システムの柔軟性により、さまざまなソルバーを統合でき、より良い結果が得られます。チームは異なるソルバーを試し、収束の改善を達成しました。今後の計画には、より良いパフォーマンスのために高度な技術を使用する新しいソルバーのテストが含まれています。

最後に、システム内の値の表現方法を改善し、位置関係をより良くするためにデカルト座標から極座標に移行しました。

このリポジトリは、C、C++、およびアセンブリにおけるコーディングの実践を向上させることに焦点を当てています。パフォーマンス重視のソフトウェア設計を促進するベンチマークを提供することで、ユーザーがコーディング習慣を見直し、従来のプログラミング教育では見落とされがちな効率的な設計オプションを探求する手助けを目指しています。

主な特徴としては、C++20を使用した効率的なコーディング技術の実用的な例が含まれており、主にLinux上のGCCおよびClangコンパイラ向けに提供されています。内容は、単純なアルゴリズムから、並列処理やカスタムメモリ管理といったより複雑な概念まで多岐にわたります。また、注目すべきベンチマークは、入力生成のコストやアルゴリズムを大幅に高速化できる最適化技術など、驚くべきパフォーマンスの洞察を示しています。

このリポジトリは、コーディングにおけるパフォーマンスの理解を深めることを目的としており、異なるプラットフォームでベンチマークを実行するための手順やセットアップの推奨も含まれています。

さらに、パフォーマンスを最適化するためにいくつかのサードパーティライブラリを統合しており、コードのビルドと実行に関する具体的なコマンドも提供しています。プロジェクトの構造には、CPUおよびGPUの最適化に関するさまざまなファイルが含まれており、C++とアセンブリのコードの両方を示しています。

ベンチマークを効果的に実行するために、ユーザーは出力を制御し、パラメータを指定し、パフォーマンスデータを収集することができ、テストの信頼性を高めることができます。全体として、このリポジトリはコーディングの効率を向上させ、先進的なプログラミング技術を探求したい開発者にとって貴重なリソースとなっています。

要約がありません。

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Attuneは、Linuxパッケージを公開・ホスティングするための安全なツールです。

このツールの主な特徴には、柔軟なデプロイメント、セキュリティ、そして迅速な更新があります。ユーザーは自分のパッケージリポジトリをホストすることも、Attuneの管理されたクラウドサービスを利用することもできます。セキュリティ面では、リポジトリのインデックスをローカルで署名し、署名キーをプライベートに保つことで安全性を確保しています。また、変更があった部分だけを再構築することで、リポジトリの更新を迅速に行います。

現在、AttuneはDebianとUbuntuのAPTリポジトリをサポートしており、今後さらに対応を広げる予定です。

APTリポジトリの簡単なセットアップ手順は以下の通りです。まず、DockerとGnuPGをインストールする必要があります。次に、Attuneのリポジトリをクローンし、環境変数を設定して、Dockerを使ってサービスを起動します。その後、Attune CLIをダウンロードし、新しいリポジトリを作成します。ホスティングするための.debパッケージを準備し、リポジトリに追加します。最後に、必要に応じてGPGキーを生成し、キーIDを取得して署名キーをエクスポートし、リポジトリを署名してデプロイします。

これでAPTリポジトリのセットアップが完了しました。詳細についてはユーザーガイドを参照してください。AttuneはApache 2ライセンスのもとで提供されています。

Deaddropは、匿名でファイルを簡単かつ安全に共有する方法です。アカウントを作成する必要なく、最大10MBのファイルをアップロードできます。ファイルに名前を付けて、キーを設定するだけで、名前とキー、または直接リンクを共有することができます。このサービスは、エンドツーエンド暗号化を使用してファイルを安全に保護します。

PDCursesは、DOS、OS/2、Windows、X11、SDL上でテキストベースのユーザーインターフェースを作成するためのパブリックドメインライブラリです。多くのコンパイラをサポートしており、テキストモードのプログラムをGUIアプリケーションに変換することが可能です。現在の安定版は3.9で、最新の更新情報はGitリポジトリで確認できます。

PDCursesは主にソースコードとして提供されており、一部の事前コンパイルされたライブラリもあります。最新バージョンはpdcurses.orgで入手できます。主なドキュメントは「docs」ディレクトリにあり、変更履歴を示すファイルも含まれています。

PDCursesには、発表や議論のための低トラフィックのメーリングリストがあります。購読するには、リストサーバーに「subscribe pdcurses-l」とメッセージ本文に記載してメールを送信します。アーカイブも利用可能です。

PDCursesのほとんどはパブリックドメインですが、一部のデモやX11ファイルには著作権があります。このソフトウェアは保証なしで提供されています。メンテイナーはウィリアム・マクブラインです。

ダーウィンの日を祝うこの記事では、チャールズ・ダーウィンの205回目の誕生日を記念し、彼の著作がオンラインで利用できることを紹介しています。特に「ダーウィン原稿プロジェクト」を通じて、ダーウィンの個人的なノートや絵が公開されています。このプロジェクトには、彼の子供たちによる作品も含まれています。特に「果物と野菜の兵士たちの戦い」というタイトルの絵は、ダーウィンの息子フランシスが『種の起源』の原稿の裏に描いたものとされています。この記事では、ダーウィンの子供たちによる他の魅力的な絵や、エマ・ダーウィンの日記も紹介されており、彼らの芸術的な貢献が記されています。

ダーウィンのような著名な科学者でも、豊かな家族生活を持っていたことが強調されており、彼の個人的な経験が彼の研究に影響を与えたことが示されています。また、若くして亡くなったダーウィンの娘アニーの悲劇的な死が、彼の信仰や考え方にどのように影響を与えたかにも触れています。全体として、歴史的人物の背後にある人間的な文脈を認識することの重要性が強調されています。

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新しい研究によると、一般的な抗不安薬であるクロバザムにさらされたアトランティックサーモンは、未処理のサーモンよりも早く移動することがわかりました。スウェーデンの研究者たちは、この薬が魚のリスクを取る意欲を高め、バルト海により早く到達し、水力発電ダムなどの障害物を乗り越えることを可能にしていると発見しました。

しかし、この行動の変化には懸念があります。薬を服用したサーモンは、より孤立し、社会的なつながりが薄くなる可能性があり、これが捕食者に対する脆弱性を高めるかもしれません。この研究は、医薬品による汚染が野生生物の行動や生態系に与える潜在的な悪影響を浮き彫りにしています。

研究者たちは、薬物汚染を減らすために廃水処理の改善に期待を寄せており、環境に対する影響が少なく、より早く分解される薬の開発方法を模索しています。

「ユニカーネルLinux（UKL）」という論文では、ユニカーネルの最適化技術を取り入れてLinuxを強化する新しいアプローチについて説明しています。UKLは、単一の最適化されたプロセスがLinuxカーネルと直接リンクし、アプリケーションのソースコードを変更することなく特権を持って実行できるようにします。この設定により、すぐにパフォーマンスの向上が得られ、開発者がアプリケーションをさらに最適化すれば、例えばRedisではスループットが最大26%向上することもあります。

UKLはLinuxの既存のコードベースを維持し、UKLプロセスと通信できる複数のユーザーレベルのプロセスを実行することをサポートしています。また、物理サーバーと仮想サーバーの両方に対応しており、マルチコアシステムを利用することも可能です。Linuxカーネルへの変更は最小限で、約1,250行のコードが関与しています。

全体として、UKLはユニカーネルの効率性やパフォーマンスの利点を、Linuxの強力なエコシステムと組み合わせることを目指しており、クラウドコンピューティングやその他のアプリケーションにおけるオペレーティングシステムの有望な発展となることが期待されています。

グッドカルマキットは、ユーザーが未使用のコンピュータリソース（CPU、ディスクスペース、帯域幅）をさまざまな慈善活動に寄付できるDocker Composeプロジェクトです。このキットを実行することで、公共の利益を目的とした複数のプロジェクトに貢献できます。

始めるには、まずdocker-compose.ymlファイルをダウンロードします。次に、そのファイルを編集して設定を行い、リソースの制限を調整します。docker-compose upコマンドを使ってコンテナを起動し、ウェブブラウザを通じてプロジェクトのダッシュボードにアクセスできます。

このキットの主な特徴は、余ったコンピュータリソースを良い目的に活用できることです。CPU、RAM、ディスクスペースの割り当てを管理でき、リーダーボードを通じて自分の貢献を追跡することも可能です。

キットは、公共の利益に資するさまざまなプロジェクトをサポートしています。具体的には、プライバシーを守るためのTorやi2p、科学研究に貢献するBOINCやFolding@home、インターネットコンテンツを保存するためのArchiveWarrior、Zimfarm、Kiwix、ArchiveBox、PyWB、分散ストレージのためのIPFS、Storj、Sia、Transmissionなどがあります。

注意点として、一部のコンテナはあなたのマシンを公衆インターネットにさらす可能性があるため、安全な環境で実行することを検討してください。また、すべてのプロジェクトが非営利ではなく、一部は暗号通貨の報酬を提供したり、営利団体と提携している場合もあります。

特に注目すべきプロジェクトには、インターネットの一部をアーカイブして損失を防ぐArchiveWarrior、さまざまな科学研究プロジェクトに貢献するBOINC、インターネットプライバシーを向上させるためのリレーノードを運営するTorがあります。

プロジェクトへの貢献は、新しいコンテナの提案や改善を行うことで可能です。このキットは、余ったリソースを活用しながら意義のある活動を支援する素晴らしい方法です。

Synologyは、新しい2025 Plusモデルにおいて、NAS（ネットワーク接続ストレージ）ユニットを自社ブランドのハードドライブにのみロックする決定に対して批判を受けています。この変更により、ユーザーの選択肢が制限され、データのセキュリティや復旧オプションに悪影響を及ぼす可能性があります。ユーザーは、非Synology製ドライブに対してボリューム重複排除やファームウェアの更新といった重要な機能へのアクセスを失い、ストレージの管理が難しくなります。

この記事では、この動きが顧客により良いサービスを提供するためではなく、Synologyが利益を増やす手段であるように見えると主張しています。ロックされたドライブは競合他社に比べて容量の選択肢が少なく、ユーザーがストレージのニーズを拡張する能力を妨げる可能性があります。また、ドライブの交換においてSynologyに依存することは、将来的な供給の不安を引き起こす懸念があります。特に、同社が財政的な困難に直面した場合には問題が生じるでしょう。

全体として、筆者はSynologyの古いハードウェアと制限的な方針に失望しており、市場の他の選択肢に対して同社の製品を推奨することが難しいと述べています。

Mooncakeは、Moonshot AIが開発した大規模言語モデル（LLM）を提供するためのプラットフォームで、特に「Kimi」というサービスに特化しています。最近、Mooncakeの主要なコンポーネントであるTransfer EngineとMooncake Storeがオープンソースとして公開されました。

Mooncakeの特徴の一つは、分散アーキテクチャです。このアーキテクチャでは、事前処理とデコーディングのプロセスを分けることで、GPUクラスター内のCPU、DRAM、SSDリソースの最適化を図っています。また、KVCacheを中心にしたスケジューラーは、スループットを向上させながら遅延要件を満たすことができ、シミュレーションテストではスループットが525%向上し、Kimiが実際の負荷の下で75%多くのリクエストを処理できるようになりました。

Mooncakeのコンポーネントには、Transfer Engineがあります。これは、さまざまなプロトコルを使用して迅速なデータ転送を実現し、他の選択肢と比較して最も低いI/O遅延を提供します。複数のRDMAデバイスをサポートし、効率的な帯域幅の利用を可能にします。P2P StoreはTransfer Engineに基づいて構築されており、ノード間でのデータ共有を効率的に行い、チェックポイント転送などのタスクを帯域幅を圧迫することなく実施できます。Mooncake Storeは、LLM推論用に設計された分散型KVCacheで、キャッシュされたオブジェクトを管理するためのAPIを提供します。

パフォーマンス面では、MooncakeのTransfer Engineは大幅な帯域幅の改善を実現し、高度なネットワークで最大87 GB/sの速度を達成し、従来のTCPプロトコルを上回る性能を示しています。このシステムはRDMAネットワークに最適化されており、LLMタスクのパフォーマンスを向上させています。

最近のアップデートには、vLLMとの統合サポートの強化、継続的な改善、さらなる評価のための技術報告書やトレースの公開が含まれています。

ユーザーは、PythonのパッケージマネージャーやDockerを通じてMooncakeをインストールでき、詳細なセットアップ手順が提供されています。Mooncakeは、LLMサービスの効率性とスケーラビリティを向上させることを目指し、コミュニティからの貢献にもオープンです。

要約がありません。

arXivはコーネル大学に関連するコーネルテックの一部であり、arXivの全従業員はコーネル大学の従業員でもあります。

職務内容は、フルタイムのスタッフ職で、福利厚生が付いています。応募者はアメリカで働くための法的権利を持っている必要があり、ビザのスポンサーシップは提供されません。主なオフィスはニューヨーク市のルーズベルト島にあるコーネルテックにあり、対面での勤務が可能な候補者が優先されますが、ハイブリッドやリモート勤務の選択肢もあるかもしれません。

現在、arXivは「クラウド版」への移行を進めており、すべてのサービスをGoogle Cloudに移行しています。この目的は、スケーラビリティを向上させ、インフラを現代化することです。主な変更点には、古いバックエンドコードの置き換え、記事処理の非同期化、サービスのコンテナ化、監視とログの強化、スムーズな更新のための信頼性の高いCI/CDパイプラインの確立が含まれます。

この現代化の目標は、arXivが扱う分野を拡大し、記事のメタデータを改善し、著者の身元を明確にし、障害を持つユーザーのアクセスを向上させ、全体的な使いやすさを向上させることです。

現在の求人情報は以下の通りです。まず、ソフトウェアエンジニアは、ウェブ開発とSQLの経験を持つ一般的な技術者を求めています。次に、DevOpsスペシャリストは、DevOpsシステムの現代化とCI/CDパイプラインの確立に焦点を当て、自動化やGoogle Cloudツールを使用します。最後に、科学者/ソフトウェア開発者は、arXivを研究に利用した経験があり、ソフトウェアチーム内で科学的な利益を擁護できるソフトウェア開発者を求めています。

特に科学的なバックグラウンドを持つ候補者には、科学者/ソフトウェア開発者のポジションへの応募が奨励されています。

OpenAIは新しいAIモデル、o3とo4-miniを発表しました。これらのモデルは高度な技術を持っていますが、重要な問題があります。それは、情報を作り出す「幻覚」を引き起こす頻度が、OpenAIの以前のモデルよりも高いことです。幻覚はAIにとって大きな課題であり、過去のモデルではこのエラーを減少させる改善が見られましたが、o3とo4-miniはその傾向に従っていません。

内部テストの結果、o3は特定の知識テストで33%の確率で幻覚を引き起こしました。これは以前のモデルの2倍の割合です。o4-miniはさらに悪化し、幻覚率は48%に達しました。また、第三者のテストでは、o3がコンピュータ上でコードを実行するなどの行動を行ったと誤って主張することがあることも示されましたが、実際にはそれはできません。

専門家は、これらの推論モデルを改善するために用いられている方法が、逆に幻覚を増やしている可能性があると指摘しています。これらのモデルは特定のタスクでは優れた性能を発揮しますが、高いエラー率は、正確さが求められるビジネス、例えば法律事務所にとっては魅力を欠く要因となるかもしれません。

幻覚を減少させるための一つの解決策として、ウェブ検索機能を組み込むことが考えられています。これにより、正確性が向上する可能性があります。OpenAIは、幻覚の問題に取り組むことが重要な研究分野であると認識しており、モデルの信頼性を高めるための努力を続けています。

アート鑑賞が心の健康に良い影響を与える可能性があることが認識されつつありますが、この分野の研究は断片的です。最近、アート鑑賞が心の健康に与える影響を調査するために、38の研究を対象にした系統的レビューが行われ、6,800人以上の参加者が含まれました。このレビューでは、さまざまなアート鑑賞の体験、研究デザイン、観察された結果が探求されました。

主な発見として、アート鑑賞は美術館やオンラインなど多様な環境で行われ、異なる活動やスケジュールがあるため、さまざまな心の健康の結果をもたらすことが挙げられます。また、アート鑑賞が心の健康を高めるメカニズムとして、感情的、認知的、社会的、そしてレジリエンス（回復力）を高める側面が特定されました。しかし、強い証拠は主に「ユードモニックな幸福感」（意味や目的を感じること）に対する効果を支持しており、他の結果に対する支持は少ないです。

さらに、この研究は、アート鑑賞の具体的な要素（文脈や時間など）がそのポジティブな効果にどのように寄与するかを明確に理解するために、より厳密な方法論が必要であることを強調しています。将来の研究を促進するために、著者たちは「受容的アート活動研究報告ガイドライン（RAARR）」を導入し、アート介入が研究でどのように記述されるかを標準化することを目指しています。

アート鑑賞が心の健康を改善する可能性があるという証拠はありますが、これらの利益がどのように、またいつ発生するのかを完全に理解するためには、より構造的な研究が必要です。

ブログ記事では、開発者が複雑なC/C++データ構造のメモリレイアウトを分析するためのツール「pahole」について説明しています。データ構造を設計する際に、メモリのアライメントやパディングを理解することがキャッシュ効率を最適化する上で重要であることが強調されています。

paholeの目的は、コンパイルされたオブジェクトファイルからDWARFデバッグ情報を読み取り、データ構造のメモリレイアウトをパディングやアライメントの問題を含めてわかりやすい形式で表示することです。

paholeは、Ubuntuのapt-getなどのパッケージマネージャを使用してLinuxシステムにインストールすることができ、ソースからコンパイルすることも可能です。

開発者は、データメンバーの配置やサイズを確認し、パディングスペース（隙間）を特定し、メモリ効率を向上させるためにメンバーを再配置する方法を理解することができます。また、ツールは異なるキャッシュラインサイズでデータ構造がどのように見えるかをシミュレーションすることもできます。

記事では、Channel、Compartment、Neuronといった構造体を使った例が紹介されており、paholeがどのようにそれらのメモリレイアウトを明らかにし、オフセットやサイズ、コンパイラによって導入された隙間を示すかが説明されています。

paholeは、パディングを減らしキャッシュの使用を改善するためにデータメンバーの再配置を提案することができ、メモリスペースを節約しパフォーマンスを最適化します。

ネストされたデータ構造も分析できるため、手動での検査なしにそのメモリレイアウトを理解しやすくなります。

著者は、データ構造のレイアウトやパフォーマンス最適化についての洞察を得るためにpaholeを探求することを他の人にも勧めており、開発者コミュニティでの長い歴史を認めています。

全体として、paholeはメモリ使用量を最適化し、コードのパフォーマンスを向上させたい開発者にとって貴重なツールです。

このテキストは、南カリフォルニアのアメリカ大学の教授であり、「カレッジタウン」というニュースレターの著者であるライアン・アレンへのインタビューを紹介しています。インタビューでは、高等教育と都市開発に関するいくつかの重要なポイントが取り上げられています。

アレンは、博士号取得を目指すことに対して警告を発しています。現在、就職市場は飽和状態にあり、卒業生は不安定な雇用に直面することが多いと指摘しています。また、大学は歩きやすい地域を維持しており、これらの地域は郊外の拡張によって失われる可能性があったため、都市の発展に良い影響を与えていると述べています。

地域住民と学生の間には緊張関係が存在し、特に学生向けの住宅に対する反対が見られます。これは、大学の近くに住むことの経済的利益にもかかわらず起こる現象です。アレンは、地元の住宅市場への負担を軽減し、大学と地域社会の統合を促進するために、キャンパス内の住宅を増やすことを提唱しています。

さらに、アレンは現在の都市デザインの状態を批判し、規制が学生が好む小さくて手頃な住居の創出を妨げていると指摘しています。また、ウォルト・ディズニーや宮崎駿は、彼らの作品を通じて過去の社会構造への郷愁を呼び起こしており、かつて存在したコミュニティ重視の都市デザインへの憧れを強調しています。

このインタビューは、思慮深い都市計画の重要性と、大学が周囲のコミュニティとより良い関係を築く必要性を強調しています。

この記事では、著者がプログラミング言語Objective-Cとの関わりについて語っています。彼は最初、この言語に魅力を感じ、力強さを実感しました。Objective-Cは1980年代に、オブジェクト指向プログラミングとC言語の文法を組み合わせて開発されました。冗長で複雑な部分もありましたが、著者は大学で学んだ際、その表現力を高く評価しました。

しかし、プロとしてObjective-Cを使うようになると、長い文法に苛立ちを覚え、大規模なコードベースを管理する際の難しさに直面しました。言語の冗長性は負担となり、コードの混乱やバグを引き起こす原因となりました。

2014年、AppleはSwiftという新しいプログラミング言語を発表しました。これはObjective-Cの多くの問題を解決し、簡潔で明確なコードを書くことを重視しています。著者はObjective-Cへの愛着を持ちながらも、変化の必要性を認識しました。彼は、完璧なプログラミング言語を追求することは、ゴットフリート・ライプニッツの普遍言語の夢のように、プログラマーにとっての継続的な旅であると感じました。最終的に、彼はソフトウェアエンジニアリングを離れ、他の活動に専念することを決めました。

新しい手法を紹介します。この手法は、特定の向きを持たない点群から神経サイン距離場（SDF）を作成するものです。従来のエイコナル方程式を使用する代わりに、表面上の距離を計算する一般的な技術である熱法を適用します。私たちのアプローチは、神経ネットワークを用いた二つの主要なステップから成り立っています。

まず、点群データに少量の熱流を適用して、符号なし距離場の勾配を推定します。次に、この推定値を用いて神経SDFを計算します。

私たちは解決する問題が明確であることを確認し、テストを通じて、私たちの手法が優れた表面再構築と信頼性の高いSDF勾配を達成することを示しました。さらに、ゼロレベル集合に関連する偏微分方程式を正確に解くことができることも実証しました。

2025年4月6日付の記事で、モルソン・ハートは、大統領が発表した新しい輸入関税が製造業をアメリカに戻すことには成功しないと主張しています。むしろ、経済に悪影響を及ぼす可能性があると述べています。製造業に豊富な経験を持つハートは、これらの関税が効果的でない理由を14点挙げています。

まず、関税が低すぎるため、アメリカでの製造は中国などの国々よりも依然として高コストです。また、アメリカには強固な産業供給網が欠けており、必要な部品を地元で調達するのが難しい状況です。さらに、アメリカは多くの重要な部品を生産するための専門知識を失っています。労働コストも高く、アメリカの労働者は中国の労働者に比べて信頼性が低いことが多いです。中国の労働者は強い労働倫理とスキルを持っています。

インフラの整備も不十分で、製造業を支えるためにはエネルギーや交通インフラの大幅な改善が必要です。アメリカで工場を建設するには数年かかるため、関税による潜在的な利益が遅れることも問題です。関税政策の不確実性も影響し、頻繁な変更は不安定なビジネス環境を生み出し、投資をためらわせます。

多くのアメリカ人は製造業よりも技術などの分野での仕事を好むため、製造業に対する公共の認識も悪いです。必要なスキルを持つ労働者が不足していることも、製造業の求人を満たす上での障害となっています。さらに、自動化は万能ではなく、中国はこの分野で急速に進歩しており、すでに先行しています。アメリカは訴訟リスクが高く、これが製造業への投資を妨げる要因となっています。

関税の適用が不均一で、アメリカ企業は外国企業よりも厳しい罰則を受けるため、公平な競争環境が損なわれています。また、完成品と部品の両方に関税をかけることは、国内生産を妨げる要因となります。グローバリゼーションが進む中、これらの政策は製造業をアメリカに戻すのではなく、ベトナムなどの国々に移転させる可能性があります。

ハートは、労働条件やインフラ、製造業の専門知識を改善するなどの重要な改革がなければ、アメリカは製造業の強さを取り戻すのが難しいと結論づけています。彼は、急激で考慮不足の関税政策ではなく、国内生産を促進するためには体系的で段階的なアプローチが必要だと強調しています。

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値（P）を二つの信頼性の低いセンサー、AとBを使って測定する方法について説明しています。センサーAはノイズの多い測定値を提供し、センサーBは正しい値かランダムなノイズのいずれかを同じ確率で出します。

重要なポイントは以下の通りです。まず、エラー分析において、センサーAの誤差は大きくなることがありますが、センサーBの誤差は小さいものの、ゼロにはなりません。両方のセンサーを組み合わせることで、個別に使用するよりも誤差を減らすことができます。

次に、最適な重み付けについてです。センサーAとBの重みを調整することで、最も良い平均誤差が得られるのは、センサーAの重みが約0.58のときであり、これにより50対50の混合よりも精度が向上します。

さらに、差を利用する戦略も提案されています。センサーAとBの差が小さい場合（特定の閾値以下）、センサーBの読み取り値を信頼し、差が大きい場合はセンサーAを優先します。中間の値については混合アプローチを使用します。

この方法を用いることで、平均誤差は約0.1163に改善され、単純な線形混合よりも良好な結果が得られます。これにより、より複雑な混合戦略の可能性が示唆されています。

著者は、これらの推定値をさらに改善するためのアイデアを求めています。

CVE-2025-32433は、Erlang/OTPライブラリに存在するセキュリティ脆弱性で、SSHサーバーに関連しています。この脆弱性により、特定のソフトウェアバージョン以前のシステムで不正なリモートコード実行が可能になる恐れがあります。

影響を受けるバージョンは以下の通りです。OTP-27.3.3、OTP-26.2.5.11、OTP-25.3.2.20以前のバージョンです。

この脆弱性を悪用されると、攻撃者はSSHメッセージの処理にある欠陥を利用して、正当な認証情報なしに影響を受けたシステムでコマンドを実行できるようになります。

この問題は、上記のバージョンで修正されています。ユーザーは一時的な対策として、SSHサーバーを無効にするか、ファイアウォールのルールを使ってアクセスを制限することができます。

脆弱性の深刻度スコアは、CVSS 3.xでクリティカル（基本スコア：10.0）と評価されています。CVSS 4.0については、まだ評価が提供されていません。

この脆弱性のタイプは、重要な機能に対する認証の欠如（CWE-306）です。

追加の情報やアドバイザリーへのリンクも用意されています。

CVEのエントリーは、2025年4月16日の初回公開以来、いくつかの更新が行われています。

要約がありません。

Kagiアシスタントがすべてのユーザーに利用可能になりました。これまではUltimateプランの加入者のみが利用できましたが、今後は誰でも利用できるようになります。このツールはKagi検索を強化し、さまざまな大規模言語モデル（LLM）に月額15ドルでアクセスできるようにします。サブスクリプション料金は変更されません。展開は段階的に行われ、最初はアメリカから始まり、2025年4月23日までに完了する予定です。

Kagiアシスタントの基本的な原則には、Kagi検索を補完する研究支援ツールであること、人間の批判的思考を置き換えることなく検索体験を向上させること、そしてユーザーのプライバシーを重視することが含まれています。

Kagiアシスタントの特徴には、Kagi検索結果との統合によるパーソナライズされた支援、特定のタスクに合わせたカスタムアシスタントの作成、プロンプトの編集や会話の洗練が可能なオプション、ユーザーデータに対する強力なプライバシー保護が含まれています。

また、KagiはAIモデルの使用に関する公正利用ポリシーを導入し、サブスクリプションプランに基づいてコストを管理します。ユーザーはさまざまなモデルから選択でき、Ultimateプランではさらに多くのオプションが利用可能です。Kagiは柔軟でユーザー中心のAI体験を提供し、ほとんどのユーザーが使用制限に直面しないように努めています。

さらに、Kagiはアシスタントの使用、料金、アクセスに関する一般的な質問に答えるFAQセクションを提供しています。

3FS、またはファイアフライファイルシステムは、DeepSeekによって開発された分散ファイルシステムで、大量のデータを複数のマシンで管理するために設計されています。

分散ファイルシステムとは、アプリケーションがファイルをローカルマシンにあるかのように操作できる仕組みです。データが多くのコンピュータに分散していても、ユーザーはフォルダやファイルの作成などの操作を行うことができます。

分散ファイルシステムの利点には、ペタバイト級の膨大なデータを扱えることや、単一のマシンを超えた高いパフォーマンスがあります。また、障害耐性があり、1台のマシンが故障してもシステムは機能し続けます。さらに、データの冗長性があり、一部が破損してもデータは安全です。

3FSの構造には、主に4種類のノードがあります。メタノードはファイルのメタデータ（位置情報や属性など）を管理します。管理サーバーであるMgmtdは、クラスターの設定を制御し、アクティブなノードを追跡します。ストレージノードは実際のファイルデータを保存し、クライアントは他のノードとファイル操作を行います。

主な機能として、Mgmtdは稼働中のノードを追跡し、相互に見つける手助けをします。メタノードはファイル操作を処理し、メタデータをデータベースに保存します。ストレージノードは物理ディスク上のデータを管理し、扱いやすくするためにデータをチャンクに分割します。

CRAQ（チェーン複製と分配クエリ）プロトコルは、データの整合性と障害耐性を確保します。書き込みはノードを通じて順次処理され、データはクリーンまたはダーティとしてマークされ、読み取りを効果的に管理します。

パフォーマンスに関しては、CRAQは書き込み時にボトルネックを引き起こす可能性があります。これは、チェーン内で最も遅いノードに依存するためです。しかし、全体として3FSは信頼性が高く、さまざまな負荷の下でもパフォーマンスを維持するように設計されています。

今後の探求として、このブログシリーズでは3FSのパフォーマンスをさらに分析し、他のシステムと比較しながらその強みと弱みを特定する予定です。この要約は、3FSの本質、構造、利点、今後の分析計画を複雑な専門用語を使わずに伝えています。

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イギリスで発見された1,700年前の卵が、科学者たちを困惑させています。この卵は完全に intact（無傷）で、内部には液体が残っています。発見された場所はベリーフィールドと呼ばれ、ローマ人が儀式に使用していた場所です。この卵は、意図せず保存された最古の鳥の卵として知られています。

研究者たちは、この卵が水分を含んだ土壌の嫌気的条件によって保存されたと考えています。これにより、酸素が分解を引き起こすのを防いでいます。卵は壊れた殻の中に見つかりましたが、無傷の状態は異例であり、ローマの文化や生殖に関連する儀式についての洞察を提供する可能性があります。

科学者たちは、卵の内部にある液体を慎重に取り出して分析する計画です。DNA検査を行い、卵を産んだ種を特定する予定です。彼らは、この卵がローマの儀式で重要視されていた鶏のものである可能性があると考えています。さらに研究が進んだ後、この卵はロンドンの自然史博物館で展示される予定です。

2019年、Gmailのプロダクトマネージャーであるアカシュ・シャネイは、メールがあまり変わっていないと指摘しましたが、GoogleはメールにAMPを導入し、メッセージをよりインタラクティブで最新のものにしました。これにより、ユーザーは受信トレイから直接フライトの予約を行うことができるようになりました。しかし、多くの開発者はこれらの変更の必要性に疑問を持ち、自分たちのコンテンツに対する制御が失われる可能性について懸念を示しました。

AMP（Accelerated Mobile Pages）は、当初モバイルウェブのパフォーマンスを向上させることを目的としていましたが、モバイルとデスクトップユーザーのために別々の体験を作ることに対する批判を受けました。GoogleがAMPの採用を推進する中、一部のウェブ開発者はこれをオープンウェブに対する脅威と見なし、Googleの広告慣行に関する独占禁止訴訟が起こりました。

AMPがメールに導入された際、開発者はAMP、HTML、プレーンテキストの複数のバージョンを作成する必要があり、メッセージを送信するための複雑さと労力が増しました。初期の関心にもかかわらず、多くのメールサービスはAMPを完全にはサポートせず、その持続性に疑問が生じました。

2021年、GoogleはAMPのサポートを静かに縮小し、このプロジェクトからのシフトを示しました。GoogleはGmail内の一部の機能にAMPを引き続き使用していますが、AMP for Emailの取り組みは更新されておらず、多くの開発者はメールのインタラクティビティに標準のHTMLを使用するようになりました。

全体として、メールはその信頼性や永続性といった基本的な特性を維持しながら、ゆっくりと進化していくことが期待されています。インタラクティビティへの欲求は、技術の進歩にもかかわらず、メールの基本的な性質を損なう必要はありません。

この記事では、脂肪組織が肥満の「エピジェネティックメモリー」を保持していることを調査した研究について述べています。この研究では、先進的な配列解析技術を用いて、人間とマウスの脂肪組織を分析しました。研究者たちは、肥満に関連する遺伝子の発現の変化が、体重が減少した後も脂肪細胞に残ることを発見しました。これは、体が以前の肥満状態を記憶している可能性があることを示しています。

主な発見として、体重を減らすことは維持が難しく、体が肥満の状態を覚えているために体重が戻ることがある（いわゆる「ヨーヨー効果」）ことが挙げられます。また、マウスの研究では、肥満によって脂肪細胞のエピジェネティックな構造に永続的な変化が生じ、その機能や高脂肪食への反応に影響を与えることが示されました。この研究は、脂肪組織の変化が、体重を減らした後に体重を維持するのが難しい理由を説明する手助けになることを明らかにしました。

全体として、この研究は、持続的なエピジェネティックな変化をターゲットにすることで、肥満に悩む人々の長期的な体重管理や健康状態の改善に役立つ可能性があることを示唆しています。

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タイポグラフィと抽象の新しい合意が結ばれました。このコラボレーションの例は「フォント」タブにありますが、読者にはまだそれを読むことをお勧めしません。詳しい説明が後ほど続くからです。

AgentAPIは、Claude CodeやGoose、Aider、CodexなどのさまざまなコーディングエージェントをHTTP APIを通じて制御するためのツールです。主な機能と始め方を以下に説明します。

まず、AgentAPIの特徴として、複数のコーディングエージェントのための統一されたチャットインターフェースを提供します。これにより、異なるエージェントを一つのチャット画面で操作できます。また、エージェント同士の通信を可能にするバックエンドとしてサーバーに統合することもできます。さらに、エージェントにコードレビューを提出するためのツールを構築することも可能です。

インストール手順は以下の通りです。まず、AgentAPIをインストールします。バイナリをダウンロードするか、ソースからビルドするには、go install github.com/coder/agentapi@latestを実行します。インストールが成功したかどうかは、agentapi --helpで確認できます。macOSを使用している場合、確認の問題が発生した場合は、システム設定に行き、許可を与えてください。

次に、エージェントサーバーを起動します。Claude Codeのサーバーを起動するには、agentapi server -- claudeを実行します。もしPATHエラーが発生した場合は、which claudeを使ってClaudeのフルパスを確認してください。

基本的なコマンドとしては、エージェントにメッセージを送信するためにcurlを使用します。また、過去のメッセージを取得するには、シンプルなGETリクエストを行います。ウェブチャットのデモインターフェースは、指定されたリンクで試すことができます。

CLIコマンドには、エージェントを起動するためのagentapi serverや、実行中のエージェントのターミナルセッションに接続するためのagentapi attachがあります。

AgentAPIは、メモリ内のターミナルエミュレーターとして機能し、API呼び出しをターミナルコマンドに変換し、出力をユーザーフレンドリーなメッセージに解析します。ユーザーから送信されたメッセージとエージェントからのメッセージを区別することができます。

将来的には、ユーザーのフィードバックに基づいて新しいプロトコルや機能のサポートを検討しています。また、エージェントベンダーが共通のAPIを採用するかどうかに応じて、さまざまなコーディングエージェントを制御するためのユニバーサルツールとしてAgentAPIを適応させることを目指しています。

要するに、AgentAPIは使いやすいHTTPインターフェースを通じてコーディングエージェントを管理するための多用途なツールであり、将来的にはさらなる機能強化や互換性の向上が期待されています。

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