要約がありません。

「グルエン転移」という概念は、消費者が店舗の混乱したレイアウトによって元々の意図を見失い、衝動的な購入をしてしまう瞬間を指します。この現象は現在、特にFacebookのようなプラットフォームでインターネットにも広がっています。もともと友人とつながるために設計されたFacebookのフィードは、広告やその他の気を散らす要素であふれ、愛する人たちからの更新に集中することが難しくなっています。

多くのウェブサイトは、衝動的な行動を促すために意図的に混乱を招く体験を作り出しています。例えば、アカウントの削除やサブスクリプションの変更を難しくする手法が、さまざまなオンラインサービスで見られます。

EUでは、サービスをキャンセルすることが登録するのと同じくらい簡単であるべきだという法律があり、ユーザー体験のバランスを促進しています。著者は、同様の基準が実店舗にも適用され、より良いショッピング体験が実現されることを望んでいます。

Pythonはそのシンプルさで知られる人気のプログラミング言語ですが、多くの高度な機能があり、しばしば見落とされがちです。ここでは、コーディングスキルを向上させる14のユニークで過小評価されているPythonの機能を紹介します。

まず、型のオーバーロード機能があります。@overloadデコレーターを使うことで、関数に複数のシグネチャを定義でき、型チェックやコードの明確さが向上します。次に、キーワード専用引数と位置専用引数を使うことで、関数が引数を受け取る方法を制御できます。キーワード専用は*の後、位置専用は/の前に指定します。

未来のアノテーション機能は、型ヒントでの前方参照をより優雅に扱うために導入され、文字列リテラルを使わずにクリーンなコードを書くことができます。Python 3.12からは、ジェネリクスの新しい構文が導入され、可読性が高く柔軟な型定義が可能になりました。これには可変引数のジェネリクスも含まれます。

プロトコルを使うことで、オブジェクトの期待される動作（メソッド）を定義でき、継承に依存せずに柔軟な「ダックタイピング」を実現します。コンテキストマネージャーは、with文を使ってリソース管理を簡素化し、__enter__と__exit__メソッドや@contextlib.contextmanagerデコレーターを利用します。

構造的パターンマッチングは、Python 3.10で導入された条件文の強力な代替手段で、複雑なデータ構造のデストラクチャリングやマッチングを可能にします。Pythonスロットを使うことで、クラスの属性を固定し、メモリ使用量とアクセス速度を最適化できます。

Pythonのニトピックスは、クリーンなコードを書くための簡単なヒントを提供します。例えば、for-else文やワルラス演算子（:=）、短絡評価、比較のチェーンなどです。高度なf-stringフォーマットでは、変数の補間を超えて、パディングや数値フォーマット、日付フォーマットなどの高度なフォーマットオプションがサポートされています。

@cacheデコレーターを使うことで、再帰関数や高コストな計算を簡単に高速化できます。Pythonの未来機能を使うことで、JavaScriptのプロミスに似た非同期操作を扱い、コールバックの管理やタスクの実行制御が可能になります。

プロキシプロパティを使うと、クラス属性がプロパティとメソッドの両方として機能し、API設計の柔軟性が向上します。メタクラスは、クラスの作成をカスタマイズする強力な機能で、必要な場面は少ないですが、特異な問題を解決することができます。

これらの機能を活用することで、Pythonプログラミングの体験が大幅に向上し、より効率的でクリーン、保守性の高いコードを書くことができるでしょう。コーディングを楽しんでください。

AppleのvisionOSエンジニアリングチームのメンバーが、GodotゲームエンジンにVision Proのサポートを統合する作業を進めています。彼らは、新しいネイティブのvisionOSプラットフォームを導入するプルリクエスト（PR）を提出しました。このプラットフォームは、既存のiOSプラットフォームと密接に関連しています。

この貢献の主なポイントは以下の通りです。まず、現在のGodotゲームがvisionOS上で動作するようにすること、そして新しいVRプラグインを使って没入型の体験を創出することが目標です。次に、統合は三つの段階的なPRに分けられており、レビューがしやすくなっています。最初のPRでは、visionOSプラットフォームが導入され、iOSのコードの多くが再利用されています。

技術的な詳細としては、visionOSの実装はiOSとコードを共有しており、重複を最小限に抑えています。ただし、OpenGLなどの一部のiOS機能はvisionOSではサポートされていません。テストについては、デモプロジェクトを使用してPRがテストされ、iOSとvisionOSの両方との互換性が確認されています。

開発者たちは、プラグインのリンクやデプロイプロセスなどの機能についてコミュニティからのフィードバックを求めています。また、DPIメトリクスやアイコンアセットカタログなど、一部の機能はまだ実装されていません。コミュニティの関与については、貢献者たちがフィードバックや協力を促し、統合を洗練させることを目指しています。

全体として、この貢献は新たな没入型技術に対するGodotの能力を向上させることを目的としており、新しいプラットフォームのメンテナンスやサポートの問題にも対処しています。

アルビー・レイ・スミスのメモは、ピクセルを小さな四角形と考える一般的な誤解に反対しています。スミスは、ピクセルは幾何学的な形状としてではなく、点のサンプルとして理解されるべきだと強調しています。この誤解は、正確な画像処理や離散データと連続データの統合を妨げる可能性があります。

ピクセルについての誤解は、ピクセルを小さな四角形と考えることが間違いであるという点です。ピクセルは特定の点に存在し、色のサンプルを含むことはありますが、四角形のような幾何学的な形として表現することはできません。

ピクセルの一般的な定義は、平面上の面積に対応すると考えられていますが、これが混乱を招きます。メモでは、ピクセルを四角形や長方形として誤って表現するモデルを批判し、ピクセルは連続した画像からのサンプルであると説明しています。

ピクセルから画像を作成するプロセスには、再構成フィルターを使用します。結果として得られる画像は、四角形のグリッドには見えず、画像の品質は使用するフィルターの種類によって異なります。

ピクセルを四角形と考える考え方は、主に幾何学に基づくグラフィックスでの使用や、画像を拡大したときの見え方によって持続しています。しかし、これは誤った認識であり、拡大は単にピクセルの値を複製するだけで、単一の点サンプルを拡大するわけではありません。

スキャンや印刷のプロセスは、小さな四角形に依存するのではなく、画像をキャプチャし再現するためにガウス型のような形状を使用します。

このメモは、ピクセルを点のサンプルとしてより明確に理解することを促し、画像処理の品質を向上させ、小さな四角形モデルに関連する落とし穴を避けることを目指しています。スミスの目的は、ピクセルの定義を明確にし、画像処理やグラフィックスにおける理解と実践を向上させることです。

「Closer to the Edge: Hyperscaling Have I Been Pwned with Cloudflare Workers and Caching」という記事は、2024年11月21日に公開されました。この内容では、ウェブサイト「Have I Been Pwned」がCloudflare Workersとキャッシング技術を利用してどのように改善されているかについて説明しています。主な焦点は、パフォーマンスとスケーラビリティの向上にあり、つまりサイトをより速くし、より多くのユーザーを処理できるようにすることです。これらの技術を活用することで、大量のデータを効率的に管理することが可能になります。

ピクセルはデジタル画像を測定するためにさまざまな方法で使われるため、混乱を招くことがあります。時には、画像の幅が1920ピクセル、高さが1080ピクセルのように、長さを指すことがあります。他の時には、カメラが12メガピクセル（1200万ピクセル）を持つと言うように、面積を指すこともあります。

数学的には、幅と高さをピクセルで掛け算すると、平方ピクセルという面積が得られます。これにより、ピクセルを無次元の単位として扱うような不合理な結論に至ることもあります。

この混乱を解消するための提案の一つは、ピクセルをデバイスによってサイズが異なる正方形として定義し、ピクセルの線形測定を「ピクセルサイド」と呼ぶことです。あるいは、ピクセルを厳密に長さとして扱い、面積を「平方ピクセル」と呼び、メガピクセルの接頭辞の代わりに大きな数字を使う方法も考えられます。

全体として、この議論はピクセルの定義における不一致を浮き彫りにしていますが、ピクセルはメートル法の単位ではなく、複雑な計算に関与することはほとんどないため、大きな問題ではありません。この状況は、ポンドのような他の単位が質量と力のために互換的に使われるのに対し、メートル法がこれらの定義を明確に保っていることに似ています。

Atuin Desktopは、技術環境におけるチームのワークフロー管理を改善するために設計された新しいツールです。このツールは、ドキュメントの機能とターミナルコマンドを組み合わせており、実行可能なランブックを簡単に作成できます。これにより、チームは古いドキュメントや記憶に頼ることなく、ワークフローを共有し、繰り返すことが可能になります。

主な特徴としては、ドキュメントのように見えながらターミナルのように機能する点があります。スクリプトブロック、埋め込みターミナル、データベースクライアント、チャートを一つの場所に統合しています。これにより、異なるツールを切り替える必要が減り、ドキュメントを常に最新の状態に保つことができます。また、再利用可能な自動化機能やシェルの履歴に即座にアクセスできる機能も含まれています。さらに、Atuin Hubを通じてデバイスやチーム間での同期や共有が可能です。

現在の利用例としては、ソフトウェアのリリースやインフラの移行といったプロセスの簡素化、ライブデータベースクエリの共同管理があります。

今後の計画としては、より良いコラボレーションのためにチームアカウントを導入し、シェルの履歴から自動的にランブックを生成する機能を追加する予定です。

Atuin Desktopは、ワークフローを効率化し、他のプラットフォームからの手動でのコピーペーストを避けたいチーム向けに現在早期アクセス中です。

eBPF（拡張バークレーパケットフィルタ）の世界では、プログラムがあるLinuxカーネルのバージョンでは動作するのに、別のバージョンでは失敗することがよくあります。これはカーネルの構造やメモリのレイアウトに違いがあるためです。この問題は多くのシステムが古いバージョンや異なる設定のカーネルを使用しているため、一般的です。

まず、カーネルのバージョンによる違いがあります。異なるカーネルバージョンは、データ構造を定義するユニークなヘッダーを持っています。これらの構造にわずかな変更が加わると、eBPFプログラムが失敗することがあります。

次に、BPF CO-RE（Compile Once – Run Everywhere）という技術を使うことで、eBPFプログラムをポータブルにすることができます。これは、BPF_CORE_READ()関数を使用して、プログラムがカーネルの構造体のフィールドに動的にアクセスできるようにし、カーネルバージョン間のオフセットの変化に適応する方法です。

また、BPF CO-REが効果的に機能するためには、ターゲットカーネルがBTF（BPFタイプフォーマット）をサポートしている必要があります。BTFがないと、プログラムが正しく読み込まれなかったり、機能しなかったりすることがあります。

開発者は、btfhub-archiveのようなリポジトリから事前に構築されたBTFファイルを使用して、必要なBTFデータをeBPFプログラムに直接埋め込むことができます。これにより、ターゲットシステムがBTFをサポートしている必要がなくなります。

実用的な解決策として、GitHubのリポジトリには、eBPFのスケルトンを生成し、BTFデータをダウンロードして埋め込み、複数のカーネルバージョンで動作する単一のバイナリを作成する完全なソリューションが提供されています。

このアプローチは、eBPFプログラムをより信頼性が高く、さまざまなシステムで広く利用できるようにすることを目指しています。

要約がありません。

半導体産業は、熟練した労働者の深刻な不足に直面しています。2030年までに100万人の専門家が必要とされるとの予測もあります。この課題は、いくつかの要因から生じています。

まず、現在の教育プログラムは理論的な知識を重視しており、実践的な応用が不足しています。そのため、学生が半導体設計に関わることが難しくなっています。また、ソフトウェアエンジニアリングの方がハードウェアエンジニアリングよりも高い給与を得られるという認識が広がっており、学生が半導体のキャリアを選ぶことをためらわせています。

さらに、多くの半導体関連の職種は高度な学位を必要とするため、潜在的な候補者にとって障壁となり、才能のプールが制限されています。エンジニアがキャリアの初期に早すぎる専門化を行うことも、職業の選択肢を狭め、他の分野への移行を難しくしています。

また、半導体設計に関する知識の多くは非公式で文書化が不十分であるため、効率が悪く、新しい人材が学ぶのが難しくなっています。さらに、半導体設計業界は高いプレッシャーのある労働文化で知られており、より良いワークライフバランスを求める候補者を遠ざける要因となっています。

新しい人材を引き付けるためには、業界は実践的な教育を重視し、報酬に関する誤解を解消し、参入障壁を減らし、幅広いスキルの開発を促進し、文書化の改善を図り、よりバランスの取れた労働環境を育む必要があります。

イギリスの蒸気機関車60163トルネードが、新しいキャブ内デジタル信号技術の試験を行い、同種の機関車として初めての成果を上げました。この試験は、従来の信号システムが段階的に廃止される中で、蒸気機関車の未来を確保するためのプロジェクトの一環です。トルネードは2008年に製造され、『パディントン2』などの映画にも登場しました。約900万ポンドをかけて、現代の鉄道での運行に不可欠なヨーロッパ鉄道制御システム（ETCS）が導入されました。

2025年4月に行われた試験では、特定のルートでトルネードを運行し、技術が蒸気機関車とどのように適合するかを評価しました。専門家たちは、機関車内部の厳しい環境、特に熱や石炭の粉塵といった条件の中で、技術が正常に機能するようにするという課題に直面しました。

このプロジェクトは、主幹線での蒸気機関車の維持にとって重要であり、他の伝統的な機関車への将来の導入にも影響を与える可能性があります。蒸気機関車が公共の楽しみのために運行され続けることが期待されており、単に伝統的な鉄道に限定されることは望まれていません。

サファイアは、Rustを基にした実験的なパッケージマネージャーで、Homebrewに似ています。現在開発中であり、安定性に欠ける可能性があるため、使用は自己責任で行ってください。従来のbrewでパッケージをアンインストールし、その後サファイアで再インストールすると、ユーザー設定は自動的に移行されません。

サファイアの主な機能には、コマンドラインツール、ライブラリ、プログラミング言語を管理する「フォーミュラ」と、macOS用のデスクトップアプリケーションを管理する「カスク」があります。現在の状況としては、ボトルやカスクのインストールとアンインストールが可能で、並行ダウンロードをサポートしているため、インストールが速くなります。また、依存関係を自動的に解決し、インストールします。ソースからフォーミュラをビルドするための初期サポートもあります。

今後の計画としては、アップグレードや古いファイルのクリーンアップ、迅速な再インストールのためのコマンドを追加することや、スタンドアロンのインストールレイアウトと環境設定のサポートが含まれています。

基本的なコマンドには、ヘルプを表示するsapphire --help、更新するsapphire update、パッケージを検索するsapphire search <formula/cask>、インストールするsapphire install <formula/cask>、アンインストールするsapphire uninstall <formula/cask>があります。

ソースからビルドするにはRustが必要です。リポジトリをクローンし、Cargoを使用してビルドします。実行可能ファイルはターゲットフォルダに配置されます。

フィードバックや貢献は歓迎されており、特にソフトウェアのテストや改善に関する意見が求められています。

サファイアはBSD-3-Clauseライセンスの下で提供されています。アルファ版のソフトウェアであるため、使用には注意が必要です。

スコットランドのゲール語と文化は豊かな歴史を持っていますが、しばしば英語に overshadowed されています。2025年4月には、ゲール語を英語と並ぶ公式言語として位置づけることを目的としたゲール語法の施行から20周年を迎えます。現在、新しいスコットランド言語法案が進行中で、ゲール語とスコット語のさらなる支援が期待されています。

2011年以降、ゲール語を話す人の割合は1.7%から2.5%に増加しましたが、多くのコミュニティは依然として英語にシフトしています。この言語の喪失は、それに結びついた文化の喪失も意味します。18世紀のジェームズ・マクファーソンによるゲール文化の保存の試みは、真実性についての議論を引き起こし、元々のゲールの伝統が影を潜める結果となりました。

フィン・サイクルは、英雄フィン・マクールに関する物語の集まりで、ゲール語の口承伝統の継続性を示しています。英語の支配がゲール語の生存を脅かす中、豊かな物語や歌の体は貴重であり、未来の世代のために保存されるべきです。新しいスコットランド言語法案の成功は、ゲール語を話すコミュニティのニーズに焦点を当てることにかかっています。

ゲール語を復活させるためには、強いコミュニティ、教育、資金が必要であり、言語とその文化が繁栄することを確実にする必要があります。

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デジタル時代において、現代のウェブアプリケーションは便利さを提供する一方で、データ盗難やサイバーいじめといったリスクも伴います。著者とその妻は、小さな子どもたちの教育環境やインターネットへの接触について心配しています。この問題に対処するため、著者はWordPerfectや1st Mathといった古い教育ソフトウェアの復元に取り組んでいます。これらのソフトは出版社に依存せず、安全な学習体験を提供します。

著者は、自身の古いソフトウェアの経験を振り返り、その使いやすいインターフェースが学習を促進することを指摘しています。例えば、彼の四歳の娘は1st Mathというゲームを楽しんでおり、これは足し算やキーボードスキルを身につけるのに役立っています。著者は、インターネットの誘惑から離れた安全な学習スペースを提供するために、自宅に「古いコンピュータ」を設置する計画を立てています。

また、著者は古いソフトウェアの復元に関する技術的な側面についても共有するつもりで、デジタル保存の取り組みに貢献したいと考えています。他の親たちからも、子ども向けの教育ソフトウェアに対するアプローチについてのフィードバックを求めています。

この記事では、プログラミング速度が1ナノ秒未満、具体的には400ピコ秒に達する非揮発性フラッシュメモリ技術の革新について説明しています。従来のフラッシュメモリは、揮発性メモリであるSRAMなどに比べてプログラミング速度が遅いため、限界があります。

研究者たちは、ダイラックグラフェンという二次元（2D）材料を用いた新しいフラッシュメモリを開発しました。この材料は、ホットキャリア注入（2D-HCI）の効率を高めることができます。この革新により、データの書き込み速度が向上し、耐久性も改善され、メモリは550万回以上の使用に耐えることができます。

主な発見として、新しいフラッシュメモリの速度は、最も速い揮発性メモリ技術を超えていることが挙げられます。また、2D-HCIメカニズムは、メモリチャネル内の電場分布を最適化することで、電流注入効率を向上させます。さらに、研究では、グラフェンと別の2D半導体である二硫化タングステンとの間でホットキャリアの挙動に違いがあることも明らかにされています。

この進展は、高速で非揮発性のメモリを開発する道を開き、人工知能や次世代コンピューティングの応用において重要です。新しいメモリの効果は広範なテストを通じて確認されており、将来の技術における実用化の可能性を示しています。

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

ClickHouseは、高速な分析データベースで、不要なデータ処理を最小限に抑えることでパフォーマンスを向上させます。新機能の「レイジーマテリアライゼーション」は、カラムデータの読み込みを実際に必要になるまで遅らせることで、さらにこの性能を高めます。特に、大規模なデータセットをソートしたり制限をかけたりするクエリの速度を大幅に向上させることができます。

例えば、元々219秒かかっていたクエリが、SQLコードを変更することなく139ミリ秒に短縮されました。これは1,500倍以上の速度向上です。この効率性は、ClickHouseにおける一連の最適化によるものです。具体的には、以下のような技術が使われています。

カラムストレージは、不要なカラムをスキップし、データを圧縮します。インデックスは、関連するデータを特定することで無関係なデータを削減します。PREWHEREは、不要な行を読み込まないようにデータを早期にフィルタリングします。レイジーマテリアライゼーションは、処理に必要なデータだけをタイミングよく読み込みます。

これらの技術が連携することで、入出力を減らし、メモリ使用量を削減し、クエリの速度を向上させます。全体として、ClickHouseのレイジーマテリアライゼーションは既存の最適化を補完し、データ分析の強力なツールとなっています。

ナット・ハーティグによるこのブログ記事では、機械編みプログラミングにおける厳密な意味論の必要性について述べられています。現在の機械編みプログラミングは、従来のプログラミング言語に見られる数学的な構造が欠けています。機械編みは、針の配列を使用して糸から3Dオブジェクトを作成するための機械をプログラムすることを含みます。この投稿では、機械編みのための意味論を開発することで、エラー検出、最適化、プログラム分析が向上する可能性について探求しています。

プログラミングにおける意味論は、プログラミング文が何を意味するかを定義し、コードのコンパイルや最適化などの作業において重要です。ブログでは、交換可能な文の概念が説明されており、これは二つのプログラミング操作を結果に影響を与えずに入れ替えられるかどうかを示します。これはコードの最適化やプログラムの同等性を分析する上で重要です。

機械編みの基本についても触れられています。編み機は針とキャリアストランドを使用して糸を操作し、これは従来のプログラミングにおける計算の実行方法に似ています。機械編みの各操作は一つのステッチに対応し、隣接する値を必要とします。

しかし、機械編みでは、従来のプログラミングとは異なり、操作が糸の交差によって互いに干渉する可能性があるため、交換可能性の問題が複雑になります。著者は、機械編みと代数的トポロジーや結び目理論などのさまざまな分野との関連を示していますが、既存の結び目理論の意味論は直接計算可能ではないため、よりアクセスしやすい代数的構造が必要です。

編みの交差を数学的に表現するために、編み群が紹介されています。これは操作の構造を分析するのに役立ちますが、ストランドの数を変更するステッチを考慮していません。著者は、機械編みの意味論を形式化するために、編みモノイダルカテゴリを使用することを提案しています。これにより、編みの際に重要な上交差と下交差を表現できます。

最終的な目標は、プログラムの同等性を分析し、機械編みを最適化するためのアルゴリズムを開発することです。これにより、機械制御の複雑さをより良く抽象化する新しいプログラミング言語が生まれる可能性があります。この投稿は、機械編みと高度な数学的概念の交差点を強調し、この分野におけるより効率的で分析可能なプログラミングの基盤を築くことを目指しています。

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マルチエージェントワークフローをRowboatで構築する方法について説明します。

まず、アイデアを説明することで、迅速にマルチエージェントワークフローを作成できます。たとえば、Rowboatに食事配達サービスのアシスタントを作成するよう依頼することができます。

次に、設定でMCPサーバーを追加し、必要なツールをRowboatにインポートします。

Rowboatは、HTTP APIまたはPython SDKを使用してアプリに統合できます。プロジェクトIDとAPIキーは設定から取得できます。

簡単なセットアップ手順は以下の通りです。まず、OpenAIのAPIキーを設定します。次に、Rowboatのリポジトリをクローンし、Dockerを使って起動します。最後に、アプリには「http://localhost:3000」でアクセスします。

デモでは、MCPツールを使用してRowboatと対話し、マルチエージェントアシスタントを作成することができます。

API統合では、HTTP APIを使用してリクエストを送信し、レスポンスを受け取ります。具体的なAPI呼び出しの例も提供されています。

また、Python SDKを使用すれば、より簡単に操作できます。

詳細な情報は、Rowboatを使ったエージェント構築に関するドキュメントを参照してください。

2025年4月22日の出版物には、著者のグループが掲載されています。この研究論文は「π0.5」というタイトルです。著者にはケビン・ブラック、ノア・ブラウン、ジェームズ・ダーピニアンを含む30人の名前が挙げられています。この抜粋には論文の内容や発見については記載されていません。

欧州連合は、デジタル市場法（DMA）に違反したとして、アップルに5億7千万ドル、メタに2億2千8百万ドルの罰金を科しました。この法律は、大手テクノロジー企業が支配する市場に小規模企業が参入しやすくすることで、競争を促進することを目的としています。

アップルは、この罰金に対して異議を唱える意向を示しており、EUの措置が不公平に同社を狙い、ユーザーのプライバシーやセキュリティを損なうと主張しています。一方、メタはこの決定を、成功したアメリカ企業を弱体化させ、中国やヨーロッパの競合他社を利する試みだと批判しました。

EUは、アップルがアプリ開発者に対して、App Storeの外にある安価な選択肢へユーザーを誘導することを制限していると判断しました。また、メタのFacebookやInstagramのユーザーに対する「支払うか同意するか」のモデルもDMAの規則に違反しているとされました。両社は、さらなる罰則を避けるために、2ヶ月以内に業務慣行を見直す必要があります。

別の調査では、アップルはiPhoneのブラウザオプションに関して必要な変更を行ったため、罰金を免れました。しかし、代替のアプリストアをダウンロードすることを妨げたためには罰金が科されました。また、EUはメタのマーケットプレイスをDMAのゲートキーパーとしての分類から外しました。これはユーザー数の減少によるものです。

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Morphikは、複雑な技術文書や視覚的文書を管理・検索するためのツールです。このツールは、非構造化データやマルチモーダルデータの取り扱いを向上させる機能を提供しています。

マルチモーダル検索機能により、画像やPDF、動画などさまざまな文書タイプを対象に、視覚的内容を理解する高度な技術を使って検索が可能です。また、特定の分野に特化したナレッジグラフを簡単に作成でき、コーディングの手間を最小限に抑えられます。文書からは、ラベルや分類といった重要な情報を迅速に抽出することもできます。

さらに、Google SuiteやSlack、Confluenceなどのツールとシームレスに連携できるため、作業効率が向上します。キャッシュを利用した文書生成機能により、生成速度も速くなります。

Morphikは、最初の200ページと100クエリまで無料で利用でき、それ以降は有料モデルが用意されています。また、オープンソース版を自己ホストすることも可能ですが、完全なサポートは保証されていません。

開発者は、Python SDKやREST API、ウェブベースのMorphikコンソールを通じて、データの管理やクエリが簡単に行えます。プロジェクトへの貢献、例えばバグ報告や機能リクエストも歓迎されています。

なお、一部の高度な機能は有料版のみで利用可能ですが、多くの機能はMITライセンスのもとオープンソースとして提供されています。

Onyxは、多くの人々に影響を与える可能性を持つ広く利用されているオープンソースプロジェクトで、大きなコミュニティがあります。この役割は、特に複雑なタスクであるマルチホップ質問応答のために、Onyxの知識検索やAIの機能を強化することに焦点を当てています。勤務地はカリフォルニア州サンフランシスコの対面でのポジションです。

主な責任には、知識グラフや情報検索などの先進的なAI技術の評価と実装が含まれます。また、パーソナライズされた機能やフィードバックメカニズムを通じてユーザー体験を向上させることも求められます。組織の優先事項を理解し、Onyxの応答能力を洗練させることも重要です。プロジェクトを構想から展開までリードし、創業者やAIチームと協力して製品の方向性を導く役割も担います。

成功するためには、AI/機械学習エンジニアリングの経験が3年以上あり、PyTorchまたはTensorFlowに精通していることが求められます。また、最近のAIの進展についての知識も必要です。強力なソフトウェアエンジニアリングスキルと優れたコミュニケーション能力も不可欠です。

ボーナスとして、フルスタック開発（Typescript/React/NextJS、Python、Postgres）に関する知識や、Onyxを促進するための技術的なコンテンツを書くことに興味があることが挙げられます。

著者のネハル・ウディヤヴァーは、生物学を嫌いから情熱を持つようになるまでの自分の旅を振り返っています。最初は、生物学が退屈で、事実を暗記することに重点を置いているように感じていました。しかし、エリザベス・コルバートの『第六の大絶滅』やシッダールタ・ムカージーの『遺伝子』といった魅力的な作品を読んだことで、科学的発見の背後にある物語に対する深い理解を得ることができました。これらの本は、生物学を生き生きとした物語や科学者たちの個人的なエピソードに満ちた冒険に変えてくれました。

ネハルは、優れた文章が複雑な科学的概念を身近でわかりやすく、そして刺激的にする重要性を強調しています。彼らは、ハンチントン病の原因となる遺伝子の発見など、生命の複雑なプロセスを明らかにする魅力的な生物学の物語の例を共有しています。

初めてスキューバダイビングを体験した後、ネハルは生物学にもっと積極的に関わりたいという強い衝動を感じました。彼らは、インタラクティブな学習と科学への興味を融合させることを目指しています。ウェブサイト「Newt Interactive」を通じて、他の人々が生物学の素晴らしさを理解できるような教育コンテンツを提供したいと考えています。全体として、ネハルは好奇心が自分の旅の重要な原動力であると強調し、他の人々にも科学の魅力的な世界を探求することを勧めています。

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ハッブル緊張とは、宇宙の膨張率を示すハッブル定数（H0）の異なる測定結果の不一致を指します。この不一致は、標準的な宇宙論モデルであるラムダ冷暗物質（ΛCDM）モデルにとって大きな課題となっています。最近の研究では、タイプIa超新星の地元観測から得られたハッブル定数（約73 km/s/Mpc）と宇宙マイクロ波背景放射（CMB）の測定値（約67.4 km/s/Mpc）との間に5σの緊張があることが示されています。

この問題に対処するため、研究者たちはゲーデルの回転宇宙の概念に触発された新しいモデルを提案しています。このモデルは、現在の宇宙が約0.002 Gyr^-1の角速度でゆっくりと回転していることを示唆しており、異なるハッブル定数の値を調和させる手助けになる可能性があります。

この方法論では、非相対論的なダークフルイドモデルを用いて、回転がハッブル定数に与える影響を分析します。その結果、わずかな回転が地元の測定値と一致するH0の値を導くことができることが示されています。この研究は、宇宙論モデルにおける回転の意味を完全に理解するためにはさらなる研究が必要であり、ΛCDMの枠組みの中でどのように適合するかを探る必要があると結論づけています。

今後の研究では、この回転モデルを既存の観測結果と比較し、その影響をより包括的に探るための数値シミュレーションを開発する予定です。

著者は、DuckDBデータベースのWebAssembly版であるDuckDB-WASMを使用して、ブラウザ上でシンプルな3Dゲーム、特にテキストベースのDoomクローンを作成するという独自のアイデアを探求しました。以下はその主要なポイントです。

ゲームエンジンの概念として、従来のJavaScriptの方法ではなく、ゲームの状態管理やグラフィックの描画にSQLを使用しています。ゲームの世界、プレイヤーや敵の位置はDuckDBのテーブルに保存されています。

SQLクエリは、さまざまなゲームメカニクスを制御します。たとえば、プレイヤーの移動、弾丸の物理、衝突検知などは、UPDATEやDELETEといったSQLコマンドを通じて処理されています。

3Dグラフィックの描画には、SQLビューがレイキャスティングを行います。壁までの距離を計算し、キャラクターの集約を使用してテキスト形式で視覚的な表現を作成します。

JavaScriptは、キーボード入力の管理、ゲームループの実行、SQLで描画されたグラフィックとスプライトなどの追加ゲーム要素の統合を担当しています。

開発にはいくつかの技術的な課題がありました。DuckDBの読み込みの問題、SQL構文エラー、クエリプランナーの制限、ゲームループ内の非同期処理の管理などが含まれます。

ゲームは約6〜7フレーム毎秒で動作し、DuckDB-WASMがブラウザ環境で複雑なクエリを効率的に処理できる能力を示しています。

この実験は、SQLが従来のデータ取得を超えて多様性を持つこと、DuckDB-WASMのパフォーマンス、異なるプログラミング言語間でのデバッグの課題を浮き彫りにしました。

このプロジェクトは商業用ゲームには適していませんが、SQLの最適化、3D描画技術、非同期JavaScriptパターンの学習において優れた演習となります。

著者は他の人々にもこの概念を基にした構築を試み、新たな可能性をDuckDB-WASMで探求することを奨励しています。さまざまな独自の応用が提案されています。

全体として、このプロジェクトはゲーム開発におけるSQLの革新的な利用を示し、SQLとブラウザの能力の限界を押し広げています。

高次多項式の特徴を機械学習で使用する際の一般的な誤解について説明します。

高次多項式は過学習や振動といった問題があるため避けるべきだとする意見が多くありますが、これは主に誤解です。適切な手法、特に正則化を用いれば、高次多項式を効果的に扱うことができます。

高次多項式は複雑な関数を正確に表現できますが、データからその係数を推定するのは難しい場合があります。この問題は多項式に限らず、他の非線形特徴でも同様です。

標準的な多項式基底を使用すると、フィッティングの結果が悪くなることがあります。チェビシェフ多項式やレジェンドル多項式といった代替の多項式基底は、補間においてより良い性能を発揮しますが、ノイズの多いデータに対しては最適ではないことがあります。

バーンシュタイン多項式は、多項式回帰の有力な代替手段です。これらは正則化が容易で、係数間で一貫した「単位」を維持できるため、モデルのフィッティングが簡単になります。

実際の応用として、異なる多項式基底を用いて関数をフィットさせるPythonコードの例が示されており、バーンシュタイン多項式が過度な振動なしに良好なフィットを実現する効果的な手段であることが強調されています。

高次多項式は悪い評判がありますが、適切な手法を用いることで機械学習において有用であることが示されています。次回の投稿では、これらの概念をさらに探求していく予定です。

1980年代と1990年代に、PC Connectionという通信販売のコンピュータ会社は、エリック・イングラハムによって描かれた擬人化されたアライグマを使った印象的な広告を制作しました。これらの広告は、平凡な商品リストが並ぶ市場の中で際立ち、小さな町のアメリカの魅力を捉え、良好な顧客サービスを強調しました。アライグマは適応力と親しみやすさの象徴となり、消費者にとって技術がより身近なものに感じられるようになりました。

PC Connectionは、1982年にニューハンプシャー州マーロウでパトリシア・ギャラップとデイビッド・ホールによって設立されました。彼らは小さな予算からスタートし、革新的な広告を通じて急速に人気を集めました。広告には、アライグマがさまざまな活動を楽しむユーモラスなシーンが描かれ、同時に会社の製品をさりげなく宣伝していました。

時が経つにつれ、広告は進化し、アライグマは中心的な存在ではなくなりました。会社が法人顧客やオンライン販売に焦点を移すにつれて、1990年代後半にはアライグマがマーケティング資料からほとんど姿を消しましたが、今でも年賀状や年次報告書には登場しています。

これらの広告とアライグマの成功は、テクノロジーのマーケティングがより遊び心にあふれ、キャラクター主導であった時代を印象づけるものでした。今日、PC Connectionは引き続き繁栄していますが、魅力的なアライグマは同社のユニークなブランディングアプローチを思い起こさせる懐かしい存在となっています。

現代の玩具産業の起源について、トイザらスのような店舗の影響が強調されています。1970年代の広告や、1996年に撮影された母親と子供がトイザらスで買い物をしている写真が含まれており、そこにはマスコットのキリン、ジェフリーも写っています。また、体重減少薬の歴史やダイナマイトの発明、地球の形成、エアコンが普及する前に人々が涼を取る方法など、さまざまな発明や科学的なトピックに関する関連記事も言及されています。

1960年、マックスウェル・マルツ博士は著書『サイコサイバネティクス』の中で、新しい習慣を形成するには約21日かかると提案しました。この考え方は広まりましたが、彼の観察に基づいたものであり、確固たる研究に基づいているわけではありませんでした。

2010年にフィリッパ・ラリーらによって発表された研究によると、新しい習慣を形成するには平均で66日かかることがわかりました。個人や習慣によっては、2ヶ月から8ヶ月の幅があります。良いニュースは、1日サボっても進捗に大きな影響を与えないため、失敗しても再挑戦できるということです。

重要なポイントは、新しい習慣を形成するには21日以上かかること、約66日以上を見込むべきだということです。また、習慣形成に関する短期間の主張には注意が必要で、非現実的な期待を持つことにつながる可能性があります。特定のタイムラインよりも変化へのコミットメントに焦点を当てることが大切です。人それぞれの旅は異なるため、個人の決意が本当に重要です。

1945年に作られたWhirlwindは、キーボードを使った最初のインタラクティブコンピュータでした。しかし、現代のキーボードとは異なり、私たちが普段使っている標準的なアルファベットと数字の配置を採用していなかったため、独特な体験を提供していました。

著者は、統合されたライトを備えた自転車の経験について語っています。このライトは、製造した会社が倒産したために動かなくなりました。ライトを機能させるにはアプリが必要ですが、カスタマーサポートも利用できないため、解決策を見つけることにしました。

最初に安価な自転車用ライトを購入しましたが、それが盗まれてしまったため、元のライトを修理することにしました。彼らは、ライトを操作するためのシンプルなボタンを作り、充電ポートをマイクロUSBからUSB-Cにアップグレードし、改造が安全であることを確認することを目指しました。

自転車の構造を調べた結果、著者は埋め込まれたライトにワイヤーをはんだ付けし、USB-C充電ボードを取り付けることに成功しました。新しいセットアップのために3Dプリントしたカバーを作成し、テストを行ったところ、問題なく動作しました。これで自転車にはライトをオンにするためのボタンが付き、使いやすくなりました。この改造は、時にはシンプルな解決策がより良い場合もあることを示しています。

投稿に賛成票を投じるには、特定のアクションを完了し、15ポイントの評判を得る必要があります。賛成票を投じることは、そのコンテンツが有用であることを示します。まだ賛成票を投じることはできませんが、投稿を保存して後で参照することはできます。

この文章では、航空における揚力の「等時通過」説明の誤りについて述べています。この説明は、翼の上を流れる空気が、翼の下を流れる空気と同時に翼の後縁に到達しなければならないと主張していますが、これは間違いであり、広く否定されています。この誤解は、主に20世紀初頭に航空力学の先駆者ルートヴィヒ・プラントルによって作成された教育資料に起因しています。

多くの現代の教科書でもこの誤解が広まっており、複雑な航空力学の概念を簡略化して説明しています。この議論では、「等時通過」理論が直感的に魅力的であったために人気があった可能性がある一方で、科学的根拠が欠けていることが強調されています。

専門家たちは、ベルヌーイの原理が揚力を説明できるものの、教育において誤って適用されることが多いと指摘しています。揚力の真のメカニズムは、ニュートンの法則を含むさまざまな要因の組み合わせによって成り立っています。この誤解は、物理教育の改善にもかかわらず、飛行訓練マニュアルや学校の教科書など、さまざまな教育資源に残り続けています。

AutoKittehは、ワークフローの自動化を目的とした開発プラットフォームです。ZapierやWorkatoのようなノーコードやローコードプラットフォームに代わる柔軟なコードベースの選択肢を提供し、ユーザーはシンプルなPythonで記述することができます。長時間実行されるタスクに対しても耐久性を確保しています。自己ホスティングが可能で、クラウドでも利用でき、DevOpsやMLOpsなどさまざまなアプリケーションにスケーラブルです。

主な特徴としては、高度なアーキテクチャがあり、ワークフローを構築・管理するためのスケーラブルなサーバー、すべてのサービス用のAPI、SlackやGitHubなどの人気ツールとの組み込み統合があります。また、コマンドラインインターフェース、Visual Studio Codeの拡張機能、ウェブUIを提供し、使いやすさを追求しています。さらに、安全なAPI統合、ユーザーフレンドリーなモニタリング、自動回復機能、ワークフローの耐久性を備えた高度な機能も提供しています。

始めるためのクイックスタートガイドがあり、インストールやプロジェクトの展開に役立ちます。オープンソース版は主に自己ホスティング用ですが、管理されたクラウドオプションはベータ版です。

詳細情報やサポートが必要な場合は、[email protected]までお問い合わせいただくか、ウェブサイトをご覧ください。

ロスアラモス国立研究所の統計学者アール・ローレンスは、科学的応用のためのAI開発をリードする道のりについて語っています。新しいAIイニシアティブのリーダーに招かれた彼は、国防や科学を含むさまざまな分野でのAIの重要性が高まっていることを実感しました。2023年には、AIの進展が顕著で、気候モデルや材料発見などのタスクにおいて、従来の能力を大きく上回るモデルが登場しました。

ローレンスは自身の統計学のバックグラウンドがキャリアに与えた影響について振り返り、宇宙現象をシミュレーションするためのツール「コズミック・エミュー」に関する仕事も紹介しました。彼は、AIが科学研究を変革する可能性を強調し、マンハッタン計画と同様の影響を持つと述べています。

現在「ArtIMis（ミッションのための人工知能）」と名付けられたこの研究所のプロジェクトは、複雑な科学的問題に対処できる基盤となるAIモデルの開発を目指しています。100人の多様な研究者からなるチームが、さまざまな科学分野のためのAIモデルを作成し、革新のプロセスを最適化するという二つの主要な目標に取り組んでいます。

データの質やモデルの信頼性を確保するなどの課題があるものの、ローレンスはAIが社会や国防に与える潜在的な利益について楽観的です。彼は、この重要な分野でのリーダーシップを維持するために、AI研究への継続的な投資を促しています。

ロンドンでの建設中にローマの遺跡が発見されたことを受けて、ローマの歴史に特化した新しい博物館の詳細が発表されました。この遺跡は、ロンドン初の「市庁舎」の一部であると考えられています。プロパティデベロッパーは、建物の地下に博物館を設ける計画を立てており、これをロンドン市に承認申請する予定です。

当初の計画は、公共ホールを備えた高層ビルでしたが、博物館の追加により建物のデザインに変更が必要となります。具体的には、一部の施設を地上に移動させ、タワーを少し低くすることが含まれます。博物館には、遺跡の没入型展示や学校グループ向けの教育施設を含む公共展示スペースが設けられる予定です。

訪問者はエレベーターや階段を利用して博物館にアクセスでき、ガラスの床を通じて保存されたローマの遺跡の上を歩くことができます。この博物館は地域の魅力を高め、地元のカフェやレストランにも利益をもたらすことを目指しており、入場は無料です。修正された計画は現在、市の担当者によって検討されています。

オープンソースのアプリケーション開発プラットフォームであるSupabaseが、シリーズDの資金調達ラウンドで2億ドルを調達し、企業価値が20億ドルに達しました。この投資はAccelが主導し、CoatueやY Combinator、OpenAIのケビン・ワイルなどの著名な個人も参加しました。Supabaseは、開発者向けのオールインワンのバックエンドソリューションを目指しており、すでに200万人の開発者が350万以上のデータベースを管理しています。

同社の共同創業者であるポール・コップルストンは、Accelのパートナーが投資前にニュージーランドまで会いに来たユニークなエピソードを共有しました。最近、Supabaseのサインアップが急増しており、これは「バイブコーディング」という、使いやすい開発ツールを重視するトレンドに起因しています。

2020年にパンデミックの最中に設立されたSupabaseは、リモートで運営されており、世界中から優秀な人材を採用することに注力しています。能力と人柄を重視しているとのことです。また、コップルストンは「Supabase」という名前がニッキー・ミナージュの曲にインスパイアされたものであるとユーモラスに語りました。同社は新機能を定期的にリリースし、グローバルなミートアップを通じてコミュニティの関与を促進し続けています。

要約がありません。

Dosidicus electronicaeは、シンプルなニューラルネットワークを搭載したデジタルペットプロジェクトで、タマゴッチのように学習し、意思決定を行うことができます。

このイカは自律的に行動し、空腹や眠気などのニーズに基づいて動き、選択をします。視覚的な範囲を使って食べ物を探し、経験を通じて学習し、時間とともに行動を調整します。また、短期記憶と長期記憶を持ち、これが選択に影響を与えます。環境に応じて新しい神経細胞を作ることも可能です。

イカには空腹、眠気、幸福感、清潔さといったニーズがあり、これらを無視すると病気になったり、最悪の場合には死んでしまうこともあります。薬を飲むことを嫌がるため、うまく管理しないと気分が落ち込むこともあります。

性格システムがあり、七つの性格タイプがイカの行動に影響を与えます。ユーザーはイカの環境をさまざまなアイテムで飾ることができ、カスタマイズが楽しめます。また、イカの内部状態を確認したり編集したりするためのデバッグツールも用意されています。

詳細やツールについては、プロジェクトのGitHubページを訪れてください。

デイビッド・トンの講義ノートがケンブリッジ大学出版局から一連の教科書として出版されました。これらの教科書を購入する理由はいくつかありますが、ノートは無料で入手できるにもかかわらず、以下の点が挙げられます。

まず、教科書にはより多くの内容が含まれており、説明も明確です。また、誤字の修正も行われており、例えば「シュワルツシルト」という表記が正されています。さらに、ペーパーバック版の価格は他の多くの教科書よりも安く設定されています。加えて、教科書には心地よい香りがあります。

現在、利用可能な教科書は4冊です。このシリーズは物理学の著名な人物から好評を得ており、その明瞭さ、深さ、魅力的なスタイルが評価されています。多くの人がこれらの教科書を学生や研究者にとって不可欠なリソースになると考えており、理論物理学への現代的で包括的な入門を提供しています。

要約がありません。

多くの人々、2018年の調査ではアメリカ人の約57%がアトランティスやそれに類似した高度な文明の存在を信じていますが、その物語はフィクションです。アトランティスの話はプラトンの対話篇に由来し、彼はアテネに敗れた強大な島の文明が災害によって海に沈んだと描写しています。

プラトンの記述は主に『ティマイオス』と『クリティアス』に見られ、物語はエジプトの神官から伝わったもので、彼らは9000年前の歴史的記録を持っていたとされています。しかし、批評家はプラトンが哲学的な概念を説明するためにしばしば elaborate な物語を作り出していたと主張し、アトランティスが実在したという独立した証拠は存在しません。

さらに、アトランティスの描写は現代の科学的理解、特に地質学やプレートテクトニクスと矛盾しています。大西洋に巨大な失われた大陸が存在したという考えは、地質学的な証拠によって支持されていません。

一部の人々は、プラトンのアトランティスが火山の噴火によって滅びたミノア文明を象徴しているのではないかと提案しています。しかし、ミノア文明は完全に消失したわけではなく、その後も数世紀にわたって繁栄を続けました。

最終的に、多くの人々はプラトンの物語が傲慢の危険性や文明の衰退についての寓話であると考えています。文字通りのアトランティスを探すのではなく、歴史を通じての社会の運命についての警告の物語として理解する方が意義深いかもしれません。

ブッカー賞とインターナショナル・ブッカー賞は、世界中の素晴らしいフィクションを称えるために協力しています。ブッカー賞は英語で書かれた作品を対象とし、インターナショナル・ブッカー賞は英語に翻訳された作品を評価します。これらの賞は、優れた世界のフィクションを英語を話す読者に届ける手助けをしています。

要約がありません。

Hyperwoodは、シンプルな木のスラットを使って家具を作る手助けをするオープンソースのシステムです。E.F.シューマッハのアイデアやエンツォ・マリの作品に触発されており、DIY愛好者やデザイナー、小規模な製造業者が少ない道具と地元で調達した材料だけで魅力的で頑丈な家具を作ることができます。

現在、Hyperwoodはある程度のプログラミングスキルを持つ人に最適ですが、ユーザーフレンドリーなインターフェースを導入する計画があり、誰でも使いやすくなる見込みです。このシステムはアルゴリズムを使用してカスタマイズされた建築プランや効率的な材料リストを作成し、持続可能で廃棄物を減らす実践を促進しています。

「戻る」と「検索」という言葉だけが提供されました。要約してほしいテキストを教えていただけますか？

提供されたコードは、デバイスがiOS（iPad、iPhone、またはiPodなど）で動作しているかどうかを確認します。もしデバイスがiOSでない場合、ウェブページ上のすべての動画要素を集め、自動再生機能を取り除きます。

Verusは、開発者がRustコードの正しさを確認するためのツールです。指定された要件を満たしているかどうかをチェックします。実行時のチェックを行う代わりに、Verusは高度なソルバーを使用して、すべての可能なコード実行に対する正しさを検証します。現在、Rustの限定版をサポートしており、生ポインタを扱うコードの検証も可能です。

Verusはまだ開発中のため、一部の機能が完璧に動作しないことがあります。また、ドキュメントも不完全です。ユーザーはZulipチャットプラットフォームで助けを求めることが推奨されています。Verusコミュニティでは研究論文が共有されており、ツールを使用したさまざまなプロジェクトが公開ページで見つけられます。

Verusを試すには、オンラインのVerus Playgroundを利用するか、より広範なセットアップのためのインストール手順に従うことができます。ドキュメントにはチュートリアル、APIリファレンス、特定のタスクに関するガイドが含まれています。また、Verusを効果的に使用するための例やリソースも用意されています。

サポートが必要な場合は、GitHubで問題を報告したり、Zulipでディスカッションに参加したりできます。Verusへの貢献は歓迎されており、コードの貢献や機能リクエストのための特定のセクションも設けられています。

最後に、ZulipはVerusのために無料のホスティングを提供しており、Verusのロゴは貢献者のジョハンナ・ポルツィンによってデザインされました。

Pikeは、学びやすく、JavaやCに似た構文を持つ動的プログラミング言語です。データの操作が迅速で、長いコンパイルを必要としません。Pikeは、GNU GPLやLGPLなどのさまざまなライセンスのもとで無料で利用できます。

最近のニュースとして、2025年4月10日にLinköpingのRoxenオフィスでPikeのミートアップが開催される予定です。また、2025年2月8日にはPike 8.0の16回目のリリースがMacOS、Linux、Windows向けにダウンロード可能になりました。2025年1月15日には、2月に別のPikeミートアップが予定されています。2024年10月11日には、11月2日から3日にかけてRoxenのオフィスでPikeカンファレンスが行われる予定です。さらに、2024年9月20日にはPike 9.0.9の第2ベータ版がダウンロード可能になりました。

この記事では、IPCのチーフエコノミストであるショーン・デュブラバック氏へのインタビューが紹介されています。彼は関税が消費者向け電子機器に与える影響について語っています。

関税の引き上げは、スマートフォンやテレビなどの電子機器の価格を上昇させる可能性があります。これにより、消費者はより高い価格を支払わなければならなくなるでしょう。

また、関税はサプライチェーンに影響を及ぼし、電子機器の生産に遅れや不足を引き起こす可能性があります。これにより、製品の供給が不安定になることが懸念されています。

価格が上がることで、消費者は購入を再考するかもしれません。安価な代替品を選んだり、アップグレードを先延ばしにすることが考えられます。

企業は、関税の影響を軽減するために、生産拠点を移転したり、サプライヤーを変更するなどの戦略を調整する可能性があります。

関税の長期的な経済的影響は、消費者向け電子機器市場を再構築し、イノベーションや競争にも影響を与えるかもしれません。

全体として、このインタビューは、関税が電子機器業界と消費者に与える重大な課題を浮き彫りにしています。

著者は、自分のアパートの暖房システムを自動化する経験を共有しています。大家の承認や専門家の助けを必要とせずに実現しましたが、既存のボイラーのラジオ制御サーモスタットには温度調整や操作のアクセスに制限があり、いくつかの課題に直面しました。

そこで、著者は「リプレイ攻撃」という手法を用いることに決めました。これは、サーモスタットとボイラーの間の信号を複製し再送信する方法です。サーモスタットのモデルを調査したところ、868MHzの周波数で通信していることがわかりましたが、アメリカではライセンスなしにこの周波数を使用することは違法です。この周波数を利用するための情報は限られていましたが、最終的にはソフトウェア定義無線（SDR）を使って信号を録音し再生することに成功しました。

試行錯誤の末、著者はHackRF Oneという放送機能を持つSDRを手に入れ、ボイラーのオン・オフを操作するコマンドを送信できるようになりました。このセットアップをHome Assistantシステムに統合することで、遠隔からの温度管理や自動化が可能になりました。

このプロジェクトは、著者の生活環境を改善し、スマートフォンを通じて便利に温度を管理できるようにしましたが、単純な作業のために強力な無線を使用することに対する懸念もありました。また、著者はイギリスの新しい規制によりブログのユーザーコメントに関する法的な問題を考慮し、潜在的な法的トラブルを避けるためにコメント欄を削除することにしました。

ElatoAIは、ESP32デバイスを使用してリアルタイムのAI音声会話を可能にするプロジェクトです。OpenAIのリアルタイムAPIを活用しており、10分以上の途切れないグローバルな会話を実現します。

主な製品には、55ドルのElato AIデバイスがあります。このデバイスは、どんなおもちゃもAIの仲間に変えることができ、声や性格をカスタマイズできます。また、45ドルのElato AI開発キットは、開発者が独自のAI音声体験を作成するためのものです。

始めるには、まずSupabase CLIをインストールし、ローカルバックエンドを設定します。次に、Next.jsのフロントエンドアプリケーションを構築し、ESP32デバイスのMACアドレスを追加してアカウントにリンクします。その後、ESP32をWi-FiとDenoエッジサーバーに接続するように設定します。

ElatoAIの特徴には、リアルタイムの音声変換やカスタマイズ可能なAIエージェントがあります。WebSocketを介した安全な通信が可能で、音声ストリーミングによるグローバルな低遅延性能を提供します。また、デバイス管理やユーザー認証、無線でのファームウェア更新も行えます。

技術スタックは、フロントエンドにNext.jsを使用し、Vercelでホスティングされています。バックエンドはSupabaseデータベースを利用し、エッジ機能にはDenoを使用しています。IoTクライアントはESP32で、PlatformIOやArduinoフレームワークを使用しています。

重要な統計情報としては、グローバルでの低遅延（1秒未満）、Opusコーデックを使用した高品質な音声、10分間の途切れない会話が可能です。

制限事項としては、エッジサーバーに接続する際のコールドスタート時間が3〜4秒かかること、会話が10分間に制限されることがあります。

このプロジェクトは、特に音声の中断検出機能の改善に関する貢献を歓迎しています。ライセンスはMITライセンスです。

この記事では、はしかが無害な病気ではないことが強調されています。はしかの深刻さや、健康に対する潜在的なリスクについて説明されています。

Libroは、読書履歴を追跡するためのコマンドラインツールで、データはローカルのSQLiteデータベースに保存されます。

主な機能としては、新しい本を追加するためのコマンド「libro add」があります。また、読書履歴を年ごとに表示する「libro show --year <year>」や、特定の本の詳細を確認する「libro show <id>」、読んだ本や著者に関するレポートを生成する「libro report」や「libro report --author」などがあります。

例えば、2025年に読んだ本のリストを表示し、タイトル、著者、評価、読了日などを確認できます。このツールは、毎年何冊の本が読まれたかを示すレポートや、最も多く読まれた著者のリストも提供します。

インストールはPyPIを通じて「pip install libro-book」と入力することで行えます。また、リポジトリをクローンしてローカルにインストールすることも可能です。

初回の実行時には「libro.db」というデータベースファイルが作成され、その場所の確認を求められます。データベースはコマンドラインフラグや環境変数を使ってカスタマイズできます。

読書履歴をGoodreadsからエクスポートしたCSVファイルを使ってインポートすることもでき、「libro import goodreads_library_export.csv」というコマンドで実行できます。

データベースは、本やレビューに関するテーブルを含み、タイトル、著者、読了日、評価などのフィールドがあります。

パッケージングに関する詳細な手順も用意されており、配布用にツールをパッケージ化することができます。

全体として、Libroはシンプルなコマンドラインインターフェースを使って読書履歴を管理し、追跡するための便利な方法です。

ヤン・ユエは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させる新しい方法を研究しており、一般的な世界モデルについても探求しています。彼は、リソースや強力な技術環境を提供できる企業とのコラボレーションを求めています。また、博士課程のプログラムを訪問することにも関心を持っています。コラボレーションの機会があれば、ぜひ連絡を取ってほしいと呼びかけています。

要約がありません。

「FacebookとInstagramの非活性化がユーザーの感情状態に与える影響」というタイトルの研究論文は、これらのソーシャルメディアプラットフォームからの休止がユーザーの感情にどのように影響するかを調査しています。研究者たちは2020年のアメリカ大統領選挙前に二つの大規模な実験を行いました。その結果、Facebookを6週間非活性化したユーザーは、最初の1週間だけ非活性化したユーザーに比べて、幸福感がわずかに増加し、不安や抑うつが減少したと報告しました。同様に、Instagramを非活性化したユーザーも感情状態の改善を見られました。この効果は、特に35歳以上のFacebookユーザーや、Instagramを利用する若い女性において顕著でした。

著者たちは、FacebookとInstagramの親会社であるMetaとの関係に関するさまざまな開示を認めており、これが研究に影響を与える可能性があることを示しています。

Googleは、Chromeブラウザからサードパーティクッキーを削除しないことを決定しました。これは、ユーザーがクッキーを無効にするためのワンクリックオプションを導入するという以前の計画を覆すものです。プライバシーサンドボックスという取り組みを通じて、より良い広告システムの開発を目指してきたGoogleですが、満足のいく解決策を見つけられなかったと認めています。そのため、サードパーティクッキーは引き続き利用可能となります。

Googleは、ユーザーのプライバシーを向上させるためにChromeのシークレットモードの機能を改善し続ける予定ですが、プライバシーサンドボックスプロジェクトの全体的な方向性は不透明です。広告業界はプライバシーへの関心を高めていますが、多くの企業はクッキーを手放すことは考えにくい状況です。また、Googleは広告の仕組みを変える計画に対して法的な課題にも直面しており、これが計画を複雑にする可能性があります。

要するに、Googleはよりプライバシーに配慮した広告システムを目指していましたが、業界や法的な圧力の中で、クッキーの現状を維持することになりました。

parcomは、HaskellのparceとRustのnomに触発されたコンパクトなパーサーコンビネータライブラリで、依存関係なしに文字列を解析するために特別に設計されています。このライブラリを使うことで、ユーザーは文字列を消費し、結果を返しながら元の入力を再割り当てせずに保持するパーサーを定義できます。

このライブラリの主な特徴は、文字列に特化していることです。バイトストリームではなく、文字列のみを扱います。また、パフォーマンスも優れており、約10MB/sでJSONを解析できるため、一般的な使用に適していますが、より高速な代替手段も存在します。さらに、SBCLやECLなど、いくつかのCommon Lisp実装と互換性があります。

parcomのコアコンポーネントには、まずパーサーのタイプと実行があります。パーサーは入力を消費し、結果を返す関数で、成功や失敗を示す構造を持っています。次に、特定の文字や文字列を解析するための関数である文字解析、符号なし整数や符号付き整数、浮動小数点数を解析するための数値解析、スペースや改行、タブを解析するための空白処理の関数があります。また、takeやtake-while、restといった関数を使って、大きな入力セグメントを管理することもできます。

さらに、複数のパーサーを組み合わせて複雑な動作を作成するためのコンビネータも用意されています。これには、シーケンシング（*>、<*）、選択肢（alt）、繰り返し（many、many1）が含まれます。ユーティリティとしては、empty?やdigit?、fmapなどの関数があり、解析タスクの管理や柔軟性を向上させます。

また、JSONサポートもあり、標準的なJSON構造を処理するためのコンポーネントが含まれており、JSONデータをCommon Lispの構造に変換するための関数を提供しています。ユーザーは既存のコンビネータや構造を使用して、パラメータ化されたパーサーやカスタムエラーハンドリングを含む独自のパーサーを簡単に作成できます。

全体として、parcomはCommon Lispにおける文字列解析のための強力で柔軟なフレームワークを提供し、ユーザーが容易にカスタムパーサーを構築できるようにしています。

このコレクションには、1975年3月にデジタル・エクイップメント社から出版されたデビッド・アールの「101 BASICコンピュータゲーム」のプログラムが含まれています。すべてのゲームを一つのファイルでダウンロードできます。

このコレクションは、後にアールが出版した「BASICコンピュータゲーム」とは異なります。一部のゲームはこのコレクションに特有のものであり、使用されているプログラミング言語もさまざまです。ゲームには、ダートマスやHP 2100など、異なるBASICの方言が含まれており、文法の違いが目立ちます。

コレクションはAIツールの助けを借りて作成されており、印刷品質は良好で、ほとんどのプログラムは簡単に変換されています。また、多くのプログラムはRetroBASICでほとんど変更なしに実行可能です。

コレクションには、ハングマンやブラックジャック、三目並べといったクラシックなゲームに加え、動物を当てるANIMALや、豆を使った古代のゲームAWARIなど、ユニークな作品も含まれています。各ゲームには簡単な説明と使用されているプログラミング方言が記載されています。

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

このメッセージが表示された理由は、ブラウザがJavaScriptとクッキーをサポートしているか、またそれらがブロックされていないかを確認する必要があるためです。

サポートが必要ですか？このメッセージについて質問がある場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：95812e3e-202d-11f0-8d05-855a1b7bcbc0を提供してください。

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Evertopは、軽量で持ち運びが簡単なコンピュータで、IBM XTを模したデザインです。80186プロセッサと1MBのRAMを搭載しており、古いオペレーティングシステムであるDOSや一部のWindowsバージョンを動かすことができます。低消費電力設計と内蔵のソーラーパネルのおかげで、1回の充電で数百時間から数千時間の稼働が可能です。

Evertopの特徴には、内蔵の周辺機器が含まれています。キーボードや外部デバイス用のポート、さまざまなグラフィックおよび音声出力、Wi-Fi機能を備えています。また、Bluetoothにも対応しており、将来的なアップデートが可能です。充電方法は、ソーラーパネル、DC入力、マイクロUSBの3つがあり、同時に充電することもできます。省電力モードでは最大500時間の連続稼働が可能で、アウトドアでの使用に最適です。テキストエディタや電子書籍リーダーも計画されており、さらなるバッテリー寿命の延長が期待されています。

ストレージには256GBのSDカードを使用しており、複数のエミュレーションシステムをサポートしています。ESP32マイクロコントローラによって駆動され、低消費電力の電子インクディスプレイを搭載しています。

Evertopの簡易版である「Evertop Min」は、内蔵キーボードや追加ポートなどの高度な機能はありませんが、基本的なオフグリッドコンピューティングの機能は維持されています。

サンプル動画や画像では、クラシックゲームやアプリケーションを実行する様子、充電やハイバーネーション機能のデモが紹介されています。

プロローグアドベンチャーゲームは、プレイヤーが城に隠された宝物を見つけることで勝利を目指すゲームです。プレイヤーは3つのライフを持ち、鍵のかかったドアや隠されたアイテム、不完全なアイテム、限られた資源、そしてインベントリの管理といったさまざまな課題に直面します。このゲームは、体験を向上させるためにインタラクティブなゲームプレイの仕組みを取り入れています。

ボウリングレーンでのボウラーの最適なターゲットスポットを決定する新しい方法が紹介されました。研究者たちは、ボウリングボールの動きを数式でモデル化し、数学的手法を用いてその動きをシミュレーションしました。このシミュレーションにより、ボウラーがストライクを達成するための最適なスタート条件を特定することが可能になりました。たとえショットにわずかな誤差があっても、効果的なターゲットを見つける手助けをします。

主な発見として、ピンを狙う理想的なターゲットスポットは約6センチオフセンターで、入射角は約6度であることが挙げられます。また、レーン上の異なるオイルパターンはボールの摩擦に影響を与え、「ミスルーム」を作り出すことがあります。これにより、特定のターゲティング戦略が高いストライク率をもたらすことができます。研究は、特にレーンの条件が変わる中で、スタート位置と角度の重要性を強調しています。

この研究は、ボウラーが自分のスタイルやレーンのオイルパターンに基づいて最適なスタート位置を選ぶことで、パフォーマンスを向上させることを目指しています。このアプローチは、競技環境においてボウラーやコーチにとって有益である可能性があります。今後の研究では、レーンの地形やボールの素材など、ボールの動きに影響を与える追加の要因を探ることが期待されています。

2022年初頭、Rails開発者とそのパートナーが共同設立したPlanGoは、年間定期収益（ARR）が100万ユーロを超える成果を達成しました。開発者はコーディング、デザイン、メンテナンスなどの技術的な側面をすべて担当し、共同創業者はビジョンや顧客関係を管理しました。この旅は、「ワンパーソンフレームワーク」という概念を強調しており、一人の開発者がRailsを使って成功したアプリケーションを作り運営できることを示しています。

物語は2011年に始まりました。Railsに不慣れな開発者がPlanGoを立ち上げ、初年度は無料というオファーを提供したところ、最初の週に500人のユーザーを獲得し、予想以上の反響に驚かされました。最初は、開発者は不十分なコーディングや技術的負債に苦しみ、2014年にはアプリケーションをより効率的で保守しやすいものにするために書き直す決断をしました。

Railsのシンプルさと慣習のおかげで、開発者は10年以上にわたり一人で効果的に作業を続けることができました。顧客の要求が進化しても、彼らは対応し続けました。その後、モバイルアプリにも展開し、Turbo Nativeを活用して開発を効率化しつつ、高いパフォーマンスを維持しました。

2022年末には投資の機会を検討し、オランダのファンドにビジネスの一部を売却しました。これにより、成長を続けながらもコントロールを維持することができました。得られた重要な教訓には、Railsの慣習を受け入れること、複雑さを最小限に抑えること、開発者コミュニティとのつながりを保つこと、そして適切なツールを使えばソロ開発者でも大きな成功を収められることが含まれます。

現在、新たにRails開発者がチームに加わり、彼らはRailsの基盤をもとにコードやチームのダイナミクスを向上させながら引き続き成長を目指しています。PlanGoの物語は、一人の開発者がRailsを使って成功したビジネスを創り上げ、拡大できる可能性を示しています。

W3C探索興味グループは、ウェブ標準に関する課題を議論し解決するための場です。従来の作業グループとは異なり、このグループは現実の問題を標準開発と結びつけることに重点を置いています。特に、ウェブ上のアイデンティティ、認証、信頼性に関する分野に焦点を当てています。

今、参加する理由は、ウェブアイデンティティの変化、特にクッキーの減少や新しいログイン方法の登場に伴い、実際の体験を共有し、まだ不明確な点を明らかにする声が必要だからです。このグループは、十分に代表されていないユースケースを取り上げ、新しい作業グループの取り組みにつながる議論を促進することを目指しています。

主な議論のテーマには、ブラウザとウェブ標準の間の技術的なギャップ、デジタルウォレットやアイデンティティ確認の新しいモデル、さまざまな分野や規制を横断するユースケース、同じ問題に対処する異なる標準のリスク、技術的解決策を必要とする規制の変化などがあります。

このグループは、開発者、研究者、政策立案者など、興味のある誰でも参加し、貢献することを歓迎しています。アイデアは公開されているGitHubリポジトリを通じて共有することができ、隔週のミーティングにも参加できます。

既存の標準では対応されていない問題に直面している場合、探索興味グループはあなたにとって適切な場所です。議論に参加し、ウェブ標準の未来を共に形作りましょう。

この記事では、WebAssembly（WASM）におけるメモリの割り当て方法について説明しています。WASMはサーバーやデスクトップのような通常の環境とは異なり、メモリの割り当てはオペレーティングシステムによって行われるのではなく、埋め込みシステムに似ており、開始時に静的にメモリが割り当てられます。

重要なポイントとして、まずメモリの割り当ての種類があります。WASMのアロケーターはシンプルなものから複雑なものまでありますが、具体的な内容は理解する上でそれほど重要ではありません。WASMの線形メモリは、その設計上、特定のガーベジコレクション手法には適していません。

次に、静的ヒープ割り当てについてです。リンク時に定義された固定のメモリ空間を使用することで、よりシンプルにすることができます。この記事では、高水準言語を使ってWASMで静的ヒープを作成する方法を示しています。ただし、この方法には制限があり、CやC++のツールチェーンではグローバル変数のゼロ初期化が必要です。

動的メモリの成長についても触れています。WASMでは、組み込み関数を通じてメモリを動的に増やすことができます。この記事では、動的メモリアリーナを作成するためにsbrkを模倣した関数の例を提供しています。

さらに、動的ヒープのインポートについても説明しています。WASMモジュールは、静的なヒープを予約するのではなく、動的ヒープをインポートすることも可能で、競技プログラミングのシナリオで役立ちます。この記事では、提供された定数を使用してヒープの境界を決定する方法について説明しています。

この記事は、WASMにおけるメモリ管理の課題や考慮事項、特に従来のメモリ管理システムとの違いを強調しています。

国連は、詐欺電話センターがかつては主に東南アジアの問題だったが、現在は世界中に広がっていると報告しています。これらの活動は「癌のように」拡大しており、元々の地域での取り締まりが強化された後、法執行が緩い地域に移動しています。国連は、組織犯罪グループがアフリカ、南アジア、さらにはヨーロッパの地域を標的にしており、彼らの影響力と利益が増加していることを強調しています。

国連の推計によると、これらの詐欺活動は年間274億ドルから365億ドルを生み出しているとされています。彼らは、被害者を増やすために多様な言語スキルを持つ地元の人々を雇うことが多いです。最近では、ザンビアやジョージアなどの国で、これらの詐欺に関連する逮捕が行われたことが報告されています。

詐欺電話に加えて、これらの犯罪ネットワークはオンラインギャンブルやマネーロンダリングなど、他の違法活動にも手を広げており、一見合法的なビジネスを隠れ蓑として利用しています。国連は、この増大する問題に対抗するために、より強力な規制と法執行のためのリソースの充実を求めています。

要約がありません。

著者はGoプログラミング言語に対する魅力を語り、その設計選択が未定義の動作を減らし、ガーベジコレクション（GC）を簡素化することに焦点を当てています。特に、Goにおける「アリーナ」と呼ばれるメモリ割り当てシステムの構築が重要なテーマです。このシステムは、大きなメモリブロックを割り当て、一般的なアロケーターとの頻繁なやり取りを避けることで、効率的なメモリ管理を実現します。

Goのメモリ管理には、未定義の動作が最小限であり、簡潔なGCのセマンティクスが特徴です。これにより、組み込みのGCと並行して手動でメモリ管理を行うことが可能です。アリーナは、メモリをチャンク単位で割り当てるデータ構造として説明されており、複数の小さな割り当てのオーバーヘッドを減らすのに役立ちます。特に、同じライフタイムを持つオブジェクトの管理に有効です。

ポインタを割り当てる際には問題が発生します。GCはメモリを正しく管理するためにポインタの型についての情報を必要とするため、アリーナの設計はポインタが適切に処理され、メモリの破損を避けるように配慮する必要があります。GoのGCは「マーク＆スイープ」という手法を用いており、実行中に生きているメモリを特定して早期に解放されるのを防ぐ仕組みです。

著者はカスタムアリーナ割り当てとGoの標準的な割り当て方法のベンチマーク比較を行い、特定のタイプのメモリ割り当てにおいてアリーナが大幅に高速であることを示しています。アリーナをGoに実装することで、メモリ管理の効率が向上する可能性があることを示しつつ、Goのガーベジコレクターやポインタの扱いの複雑さにも触れています。

1963年のBBC MCR21 OBバンは、「マッチ・オブ・ザ・デイ」の60周年を記念する一環として紹介されています。このバンの音響および映像システムの主要な要素が強調されています。

音響システムには、エンジニアリングマネージャーのデスクに15回線の手動電話交換機があり、コミュニケーションをサポートします。また、20チャンネルのサウンドデスクが搭載されており、イコライゼーションなしでフラットな応答特性でミキシングが行えます。停電時には、システムがバッテリー電源に切り替わる機能も備えています。

モニターのセットアップでは、MCR21は7台のモニターを使用しています。各カメラ用に1台、プレビュー用に2台、そして送信用に1台が配置されています。波形モニターと光学PPM（ピーク・プログレッション・メーター）も含まれ、音のモニタリングが可能です。

カメラ制御に関しては、4台のPye Mk6カメラが搭載されており、それぞれ専用のコントロールパネルとモニターがあります。この構成により、エンジニアリングスタッフによる効率的な管理が実現されています。

プロモーション用の写真もあり、バンの能力を示すものとして、その複雑でありながら柔軟なデザインが強調されています。Pye社はこのバンを10台製造し、モノクロのOBバンの時代の終わりを告げ、カラーへの移行を迎えました。

全体として、MCR21は当時の新しい技術を多く取り入れた先進的な外部放送バンでした。

このガイドでは、GitHubのコードリポジトリを分析し、初心者がコードを理解できるように簡単なチュートリアルを生成するAIエージェントの作成方法を説明しています。このプロジェクトでは、Pocket Flowというコンパクトなフレームワークを使用し、リポジトリをスキャンして重要な概念を特定し、複雑なコードを視覚的な補助を使って使いやすいチュートリアルに変換します。

主な特徴として、AIはGitHubリポジトリ内のコードを調べることで自動的にチュートリアルを生成します。また、バックグラウンドタスクマネージャーやコマンドラインツールなど、さまざまなAIアプリケーションやツールの構築にも役立ちます。

始めるには、まずリポジトリをクローンし、依存関係をpip install -r requirements.txtでインストールします。次に、認証情報を使ってAIモデルを設定します。最後に、メインスクリプトを実行してGitHubリポジトリやローカルのコードディレクトリを分析し、必要に応じて異なる言語でチュートリアルを生成します。

詳細な手順については、元のテキストにリンクされているYouTubeの開発チュートリアルやSubstackの投稿を参照してください。

現在の大規模言語モデル（LLM）の状況について、真の知能が欠如していることが指摘されており、人工一般知能（AGI）への進展は見られないと論じられています。

LLMの内部メカニズムに関する研究によれば、これらのモデルは人間のように推論することはできず、内部プロセスは複雑なヒューリスティックやパターンマッチングに基づいています。これは本当の理解や論理的思考ではありません。

LLMの行動は知的に見えることがありますが、それは実際の理解なしに推論を模倣する統計モデルの結果です。数学や推論においても、LLMは簡単なタスクに苦しむことが多く、その「推論」はしばしば不正確で、真の計算に基づいていない学習したパターンに依存しています。

さらに、LLMは虚偽の情報を生成することがあり、実際には行っていないタスクを実行したと主張することがあります。このため、出力は信頼できないものとなります。

現在のモデルは膨大なデータとエネルギーを必要とし、その非効率性が際立っています。このため、真の知能に進化する可能性は低いとされています。

また、現在のパフォーマンス指標は実際の能力を正確に反映しておらず、ゲーム化されることもあるため、意味のある理解を測るものではありません。

LLMの出力は不完全なガイドとして扱うべきであり、人間による検証が必要です。これらのモデルは信頼できるものではありません。

全体として、LLMはパターン認識の強力なツールですが、真の知能に必要な推論能力が欠けており、これらの根本的な限界を克服する改善は期待できないとされています。

従来のフローベースの負荷分散手法、特にEqual Cost Multi-Pathing（ECMP）は、RoCEv2を使用するAIネットワークにおいて限界があります。これらの手法は、GPU間の通信による重いトラフィックに対処できず、混雑や帯域幅の非効率的な使用を引き起こします。

AIのワークロードは高帯域幅のフローを生成し、均等に分配されないとパフォーマンスが低下する可能性があります。この問題を解決するために、二つの代替の負荷分散手法が提案されています。

一つ目は、適応ルーティングを用いたフローレットベースの負荷分散です。この方法は、現在のネットワークの混雑状況に基づいてトラフィックを動的に誘導し、負荷の分配を改善しボトルネックを減少させます。

二つ目は、パケットスプレイを用いたパケットベースの負荷分散です。この技術は、同じフローからの個々のパケットを複数のパスに分散させ、混雑を防ぎます。しかし、パケットの順序を維持することがパフォーマンスにとって重要であり、これには課題があります。

また、RDMA WRITE操作についても説明されており、フローレットを使用してGPU間でデータが正しい順序で転送される様子が示されています。

最後に、Cisco Nexusスイッチにおける動的負荷分散の設定について触れられています。これにより、フローレットベースとパケットごとの負荷分散の両方がサポートされ、AI環境におけるネットワークのパフォーマンスが向上します。

アンドリュー・チェンの著書は、成功するネットワーク製品を構築するための洞察を、彼自身の経験や研究を通じて提供しています。以下はその重要なポイントです。

コールドスタート問題とは、大規模なネットワークを作るためには「アトミックネットワーク」と呼ばれる小さく安定したユーザーグループから始める必要があるということです。この基盤が成長には欠かせません。

アトミックネットワークは、互いに価値を提供し合い、自立できる最小のユーザーグループです。このグループがあれば、ネットワークのさらなる拡大が可能になります。

ハードサイドユーザーとは、ネットワークに大きな価値をもたらす重要なユーザーのことです。例えば、ウーバーのドライバーやエアビーアンドビーのホストが該当します。彼らを引き付け、維持することは、ネットワーク構築の初期の課題を克服するために重要です。

成長戦略については、異なる成長段階に応じた戦略が示されています。0から1の段階（コールドスタート）では、難しい問題を解決し、価値あるツールを作り、アトミックネットワークを確立することに焦点を当てます。1からNの段階（ウォーム）では、ネットワークが成長するにつれて、スケーリングや競争の管理、ユーザーエンゲージメントの低下を防ぐ戦略にシフトします。

マジックモーメントとは、ユーザーにとって記憶に残る体験を作ることで、エンゲージメントやリテンションを高めることを指します。

アンチパターンを避けることも重要です。成長を妨げる一般的な間違いに注意し、価値を生むユーザーの行動に焦点を当てるべきです。

著書には、成功した企業の実例が紹介されており、彼らが初期の課題をどのように乗り越えたかが説明されています。

ネットワークを拡大するためには、小さく始め、ユーザーの価値に焦点を当て、各成功を活かして拡大していくことが重要です。この本は、ネットワーク製品を構築したい人にとって貴重なリソースです。

富士通と理化学研究所は、256量子ビットの超伝導量子コンピュータを開発しました。これは、以前の64量子ビットモデルから大幅に進化したものです。この技術革新は、ハイブリッド量子コンピューティングプラットフォームの一部であり、2025年初頭には世界中の企業や研究機関に提供される予定です。この新しいコンピュータは、大きな分子の分析や高度なエラー訂正の実装など、複雑な問題を解決することを目指しています。

256量子ビットコンピュータの主な特徴には、量子ビット数の拡張が容易なスケーラブルな3D接続構造と、冷却システム内での実装密度が4倍になり、冷却に必要なスペースを最適化した点が挙げられます。

富士通は、2026年までに1,000量子ビットのコンピュータを目指して量子技術のさらなる開発を計画しています。また、超伝導量子コンピューティングの研究を進めるために、理化学研究所との協力を2029年まで延長する予定です。

要約がありません。

この論文では、宇宙ミッションにおける動力降下誘導（PDG）のリアルタイムアルゴリズムについて論じています。特に、回転と移動の両方を正確に制御する必要がある着陸システム（6自由度）に焦点を当てています。著者たちは、リアルタイムのナビゲーションと制御の要求に応えるために、既存のアルゴリズムを改良し、連続的な凸化手法を洗練させました。

PDGの重要性は、特に月の南極のような厳しい環境での宇宙船の安全な着陸に不可欠であることです。正確な誘導が求められます。

新しいアルゴリズムは、複雑な制約を処理しながら、標準的なコンピュータハードウェアで約100ミリ秒という速い計算時間を実現します。これにより、厳しい運用要件を持つ将来のミッションに適したものとなります。

このアルゴリズムは、解の最適性が1%未満であることを達成しており、リアルタイムアプリケーションにおける効果と効率を示しています。

手法としては、連続的凸プログラミング（SCP）と呼ばれる一連の最適化問題を反復的に解くアプローチが採用されています。これにより、元の問題を近似し、計算の実現可能性を維持します。

簡略化された着陸シナリオを用いてアルゴリズムの検証が行われており、宇宙ミッションにおける実際の応用の可能性が示されています。

全体として、この論文は、将来の宇宙探査ミッションの高度なニーズに応えるリアルタイムの動力降下誘導を実現する有望な手法を強調しています。

カリフォルニア大学デービス校の最近の研究によると、iNaturalistやeBirdといったアプリを使って市民科学者が収集したデータは、北カリフォルニアやネバダ州の鳥の移動を正確に追跡できることが示されました。研究者たちは、これらのプラットフォームからの観察結果が、一般の自然観察者や経験豊富なバーダー（鳥類観察者）に利用されており、97%以上の研究対象となった鳥の種で一貫した季節的なパターンを示していることを発見しました。

このプロジェクトは、COVID-19パンデミック中に学生のキャップストーンプロジェクトとして始まり、両プラットフォームからのデータを統合して時間に伴う鳥の存在を分析しました。研究者たちは、データの信頼性を確認するために、既知の移動パターンと比較し、観察バイアスではなく実際の鳥の活動を反映していることを示しました。

この研究は、市民が生成したデータが科学的な質問に答える上での価値を強調し、異なる分野間の協力を促進しています。研究結果はオープンアクセスのジャーナルに掲載され、一般の人々が254種の鳥の季節的なパターンを視覚化できるダッシュボードも作成されました。

要約がありません。

Magewell Eco: M.2 HDMIキャプチャカードは、HDMI入力を従来のPCIeスロットではなく、主にM.2スロットをサポートする最新のマザーボードに接続するために設計されたユニークなデバイスです。この製品には2本のHDMIケーブルが付属しており、ユーザーがいくつかのインストール手順を行う必要があります。

Linuxでの設定には、適切なドライバーをダウンロードし、ターミナルを通じていくつかの依存関係をインストールする必要があります。また、NVIDIA Jetsonデバイスに対応したARMドライバーもありますが、Armbianなどの異なるセットアップでの実験が必要になる場合があります。

このキャプチャカードはOBSやWebRTCアプリケーションと相性が良く、スムーズなビデオキャプチャとストリーミングが可能です。パフォーマンス評価は9/10で、継続的な使用に信頼性があることを示しています。ただし、価格は385ドルと高めで、カジュアルなユーザーには正当化しにくいかもしれません。コンパクトなM.2フォームファクターが特徴ですが、マウントブラケットが欠けています。

全体として、USBデバイスの大きさを気にせずにプロフェッショナルなキャプチャソリューションを必要とする真剣なユーザーに推奨されます。

要約がありません。

MemoTTLは、Rubyのユーティリティで、メソッド呼び出しの結果を保存することで、計算の重複を避けて効率を向上させるためのものです。結果は設定された時間（TTL）後に期限切れとなり、最も最近使用されていないアイテム（LRU）を削除する方法を使ってメモリ使用量を制限します。

主な機能としては、時間制限付きでメソッドの結果をキャッシュすること、メモリ管理のために最も最近使用されていないアイテムを自動的に削除すること、マルチスレッドアプリケーションで安全に使用できること、Rubyクラスへの統合が簡単であることが挙げられます。

MemoTTLを使用する場面としては、同じ引数でリソースを多く消費するメソッドを何度も呼び出す場合、Redisのような外部ソリューションを使わずにメモリ内にデータをキャッシュしたい場合、異なるオブジェクトごとに隔離されたキャッシュが必要な場合があります。

一方、MemoTTLを使用しない方が良い場面もあります。例えば、キャッシュが必要ない高速なメソッドの場合、メソッドの引数が常にユニークな場合、異なるリクエストやプロセス間でデータを持続させる必要がある場合です。

インストール方法は、Gemfileに「gem "memo_ttl"」を追加し、「bundle install」を実行するだけです。

使用例としては、以下のようなコードがあります。CalculatorクラスにMemoTTLを含め、時間のかかる処理をシミュレートするメソッドを定義しています。最初の呼び出しでは2秒かかりますが、同じ引数で再度呼び出すとキャッシュから即座に結果が返されます。

Railsのコントローラー内でも、MemoTTLを使ってメソッドの結果をキャッシュし、パフォーマンスを向上させることができます。古いデータは自動的にクリーンアップされるため、効率的に利用できます。

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

eas-like-local-builderは、Expo Androidアプリをローカルで構築するためのDockerイメージです。これは、Expo Application Services（EAS）が提供するクラウドサービスに似た機能を持っています。

EASを利用したクラウドビルドはコストがかかることがあり、ローカルビルドには特定の依存関係が必要です。このDockerイメージは、ローカルまたはCI/CD環境でEASのビルド環境を再現します。

始めるには、まずイメージをダウンロードします。コマンドは「docker pull erayalakese/eas-like-local-builder」です。または、自分でビルドすることも可能で、その場合は「docker build -t eas-like-local-builder .」を使用します。

次に、イメージを実行します。デフォルトのコマンドは「docker container run -v /path/to/your/project:/app -w /app -it eas-like-local-builder」で、これにより開発プロファイルを使用してローカルビルドが行われます。

ビルドをカスタマイズすることもできます。プロダクションビルドを行うには「-e PROFILE=production」を使用します。Gitを使用していない場合は「-e EAS_NO_VCS=1」を設定してVCSチェックをスキップできます。また、デフォルトのコマンドを上書きして異なるコマンドを実行することも可能です。

このイメージには、Ubuntu 22.04、OpenJDK 17、Android NDK r26b、Node.js、npm、Yarnなど、ビルドをサポートするためのツールが含まれています。

このプロジェクトは独立しており、ExpoやEASとは関係ありません。使用は自己責任でお願いします。プロジェクトはライセンスがなく、自由に使用できますが、その際の責任は全て利用者にあります。

プロダクト量子化（PQ）は、高次元ベクトルを圧縮し、メモリ効率を向上させる技術です。この手法を用いることで、メモリ使用量を最大97%削減し、非量子化インデックスと比べて検索速度を90倍以上向上させることができます。

ベクトルの類似性検索は、特に数百万のベクトルを含むデータセットでは、大量のメモリを必要とします。量子化とは、データの値の範囲を縮小することで圧縮を行う手法であり、次元数を減らすのではなく、クラスタリングなどの方法を用いて実現されます。

PQを使用する理由は、メモリ要件を効果的に削減しつつ、パフォーマンスを維持できる点にあります。PQは、ベクトルを小さな部分（サブベクトル）に分割し、それらを代表値（セントロイド）に割り当て、ユニークなIDとして保存します。

Faissは、PQの実装を容易にするライブラリです。このライブラリを使うことで、大規模なデータセットを迅速に検索するためのPQインデックスを作成できます。PQと逆ファイル（IVF）インデックスなどの技術を組み合わせることで、検索速度をさらに向上させつつ、メモリ使用量を抑えることが可能です。

PQはメモリを大幅に削減し、検索を高速化しますが、徹底的な検索方法と比べるとリコール率が低下する可能性があります。PQは、大規模なベクトル検索を効率的に処理するための強力なツールであり、圧縮と速度の向上を実現しつつ、精度のバランスを取ることができます。

Diaは、Nari Labsが開発したテキストから音声を生成するモデルで、16億のパラメータを持っています。このモデルは、テキストのトランスクリプトからリアルな対話を生成することを目的としており、感情やトーンをコントロールすることができます。また、笑いや咳などの非言語的な音も含めることができます。

Diaの事前学習済みモデルのチェックポイントやコードは、Hugging Faceで入手可能で、現在は英語のみをサポートしています。Diaと他のモデルを比較できるデモページも用意されています。

新たにZeroGPU Spaceが提供され、強力なハードウェアがなくてもDiaを試すことができるようになりました。

DiaはGitHubからpipを使ってインストールできます。実行するには、リポジトリをクローンし、Gradioのユーザーインターフェースを使用するか、Pythonの仮想環境を設定します。モデルは実行ごとに声が変わりますが、一貫性を持たせるために音声プロンプトを使用するか、シードを固定することができます。

Diaの特徴には、特定のタグ（例：[S1]、[S2]）を使用した対話生成や、非言語的な音を生成する能力、声のクローン機能があります。

性能面では、Diaは少なくとも10GBのVRAMを持つGPUを必要とし、適切なハードウェアで約1秒間に40トークンを生成します。

このモデルは研究と教育のためのものであり、個人を偽ったり誤解を招くコンテンツを作成するなどの不正使用は禁止されています。

今後の計画として、Dockerのサポート、速度の最適化、メモリ効率の改善などが予定されています。

Nari Labsはコミュニティからの貢献を歓迎しており、サポートのためのDiscordサーバーも運営しています。彼らは開発プロセスにおいて様々な組織や個人からの支援を受けていることを認識しています。

Dauug|36は、DIY愛好者向けに設計されたユニークな36ビットミニコンピュータです。このコンピュータは、簡単な工具と約300の部品を使って自分自身のCPUやコントローラーを構築できるため、半導体工場がなくても世界中で利用可能です。

主な特徴として、まずオープンソースのアーキテクチャがあります。これにより、ハードウェアを独自の制約なしに制御できるため、透明性が確保されています。また、セキュリティに重点を置いており、一般的な脆弱性を避けるためにDRAMやメモリキャッシュ、投機的実行を使用していません。この設計により、メモリリークやスタックオーバーフローといったリスクが最小限に抑えられています。

さらに、プログラミングがユーザーフレンドリーで、算術演算を簡素化しています。符号付きと符号なしの値を自動的に処理するため、混乱が生じることはありません。Dauug|36のシステムは、長持ちする設計がなされており、既知の落とし穴を避けることで、頻繁なセキュリティ更新が不要です。

全体として、Dauug|36はユーザーの力を引き出し、セキュリティとシンプルさを重視したコンピュータ設計を強調しています。

Kulveは、Swift 5.9で導入されたSwiftとC++の相互運用性を利用したSwiftUIアプリケーションです。この技術スタックには、CMake、Xcode、VSCode、Swift/SwiftUI、C++が含まれています。

CMakeは、アプリとは別にC++のバックエンドを開発するために使用され、クロスプラットフォームの互換性を持たせています。XcodeはSwiftUIの開発やビルドに欠かせないツールで、アプリを迅速にコンパイルしますが、一般的な編集にはVSCodeの方が好まれています。VSCodeは、C++のバックエンド開発において、編集が速く、CMakeのサポートも優れているため、特に好まれています。Swiftは主にユーザーインターフェースの構築に使われ、一般的な処理はC++で行われます。C++はアプリケーションの中心で、スレッド管理や非同期ネットワーク、ランタイムプロセスを担当しています。また、ネットワークにはBoostライブラリを使用しています。

Kulveのチャット機能は、SwiftとC++の統合を示しています。SwiftのUIMessageEmitterクラスは、C++のバックエンドからのメッセージでUIを更新し、データ収集を中断することなく効率的に更新を制御できるようにしています。

メモリ管理に関しては、C++がアプリの全データを管理しており、生のメモリをSwiftよりも効果的に扱います。シンプルなSwiftクラスが生ポインタをラップし、所有権を主張することなくUI内でデータを安全に管理できるようにしています。この設計により、不必要なデータコピーを避けることでパフォーマンスが向上します。

この記事では、KulveがネイティブなTwitchアプリケーションとしてどのように機能するか、SwiftUI開発における独自の課題と解決策についての洞察が提供されています。著者は、さらなる議論や質問のためにKulveのDiscordに参加するよう読者に呼びかけています。