GTAサンアンドレアスにおけるバグが、Windows 11の24H2アップデート後に発見されました。このバグにより、スキマーという飛行機がゲームから消えてしまいました。プレイヤーたちは、このWindowsバージョンにアップグレードした後、モッド版でも非モッド版でも飛行機を出現させることができないと報告しています。

調査の結果、スキマーはWindows 11の23H2では存在していましたが、24H2にアップグレードすると消えてしまったことが確認されました。この問題は、異なる環境やSilentPatchモッドのバージョンに関わらず発生していました。調査によると、飛行機のバウンディングボックスデータが破損しており、特にバウンディングボックスのZ座標が非常に高い値に設定されていました。これは、ゲームのコード内で初期化されていない変数が原因です。

スキマーはゲームの車両データファイルに必要なパラメータなしで定義されており、これがバグの原因となっています。これらのパラメータは正しく機能するために重要でしたが、長年にわたりその欠如に気づかれていませんでした。Windows 11の24H2の変更により、ゲームがメモリやスタックの値を扱う方法が影響を受け、これまで問題なく動作していたゲームでバグが表面化しました。

プレイヤーには、スキマーのために車両データファイルを手動で編集し、欠けているパラメータを追加する一時的な修正が提案されています。また、SilentPatchの今後のアップデートには恒久的な修正も含まれる予定です。このバグは、ソフトウェア開発におけるデータ検証の重要性を浮き彫りにし、オペレーティングシステムの変更がアプリケーション内の長年の問題を意図せずに露呈させることがあることを示しています。コミュニティのモッド作成能力とゲームの理解が迅速な修正を可能にし、ゲームの機能を維持しています。

MinCは、Windows用のUnixエミュレーターで、子供たちが仮想化を使わずに簡単にLinuxを学べるように設計されています。Win95とWin98を除くすべてのWindowsバージョンで動作します。MinCは小さなカーネルで、OpenBSDのソフトウェアをWindowsコンピュータ上でフルスピードで直接実行することができます。

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この記事では、Danglepoiseというカスタムの昇降式照明器具の制作について紹介しています。この照明器具は、電動モーターを使って調整可能な照明を実現しています。

著者は、異なる照明ニーズに応じて調整できるヴィンテージの昇降式照明にインスパイアされましたが、現代の製品はしばしば脆弱であるため、より頑丈なデザインを作ることを決意しました。

プロジェクトは、照明の動きを実現するための適切な材料やメカニズムの選定、ランプが動いてもちらつかないように電源を供給する方法の開発、ランプを上げたときにケーブルが絡まらずコンパクトに保たれるように管理することなど、いくつかの課題に直面しました。

電源供給にはスリップリングが考慮されましたが、実用的ではないと判断され、代替デザインが模索されました。ランプの柔軟性を管理しつつ、見た目を整えるためにスチールケーブルとクリップが使用されました。また、ランプの位置を正確に制御するためにステッピングモーターが選ばれました。

著者は、簡単なWi-Fi接続と制御が可能なTinyPICOマイクロコントローラーを選択しました。制御システムはモーター、ブレーキ、ランプの電源供給を管理し、安全性と機能性を考慮した設計がなされています。

開発過程では、PCBの組み立てやファームウェアのコーディング、物理的な組み立てに関するさまざまな技術的およびデザイン上の課題に直面しました。試行錯誤を重ねる中で、多くの学びがありました。

最終的に、Danglepoiseは広範なテストと調整を経て成功裏に稼働し、ユーザーはモバイルアプリや壁のスイッチを通じて照明を制御できるようになりました。著者はこの結果に満足しており、デザインに対する商業的な関心も考慮しています。

このプロジェクトは、カスタム自動照明ソリューションの制作の複雑さを浮き彫りにし、学びのプロセスや問題解決の過程を記録しています。

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進化アルゴリズムを用いたアンテナの設計と最適化についての内容です。従来、アンテナの設計は手作業で行われており、時間がかかり、専門的な知識が必要でした。しかし、進化的設計技術を使うことで、効果的なアンテナデザインを自動的に探索でき、効率と性能が向上します。

進化アルゴリズムは、自然選択にインスパイアされた計算手法で、さまざまなデザインを探求し、手作業よりも効率的に最適な解決策を見つけることができます。これらの技術は、NASAの宇宙技術5（ST5）ミッションや追跡データ中継衛星（TDRS-C）のアンテナ設計に成功裏に応用されています。

ST5ミッションでは、太陽活動が地球の磁気圏に与える影響を研究するために、3つの小型衛星を打ち上げます。このミッションのために、1つは進化的に設計され、もう1つは衛星の軌道変更後に新しい仕様に迅速に適応したアンテナが設計されました。

進化アルゴリズムを用いて設計されたアンテナは、従来の設計と比べて性能が向上し、消費電力が低く、複雑さが減少しました。また、設計と製造にかかる時間も短縮されました。

TDRS-Cミッションでは、受信と送信の機能を統合したフェーズドアレイアンテナが進化され、設計要件が簡素化されました。これにより、テストや統合にかかるコストが削減されました。

進化的設計プロセスは、性能指標（ゲインやインピーダンスなど）に基づいてアンテナデザインを洗練し最適化するために、さまざまなアルゴリズムを使用する複数の段階を含みます。

進化アルゴリズムのアンテナ設計への成功した応用は、航空宇宙分野の他の工学的課題に対する可能性を示しています。効率的で革新的な解決策が求められる航空宇宙技術において、進化的設計手法を用いることで、先進的なアンテナを作成する効果的な方法が強調されています。

MOS 6502は、コモドール64やNESなどの人気システムで使用されており、256種類のオペコードを持っています。そのうち151種類は定義されており、残りの105種類は「不正」または未定義と見なされています。未定義であっても、多くのオペコードは有用な機能を果たします。

6502は、命令を解釈するためにプログラム可能論理配列（PLA）というデコーディングシステムを使用しています。このシステムは、オペコードと現在のクロックサイクルを比較して、どの操作を実行するかを決定します。PLAは「ONビット」と「OFFビット」を使って、特定のビットを設定またはクリアする必要があるかを指定し、異なるオペコードが似たような動作を引き起こすことを可能にします。

未定義のオペコードの中には、$AF（LAX）のように、定義されたオペコードと似た動作をするものがあります。例えば、$AFはアキュムレータ（A）とXレジスタの両方に同時に値をロードする操作を実行できます。

さらに、「KIL」オペコードはCPUを停止させ、リセットが行われるまで割り込みに応答できなくなります。これは、命令サイクルが正しくリセットされない場合に発生し、CPUがすべての割り込みを無効にします。

全体として、これらの不正オペコードの研究は、6502の設計と動作に関する詳細な情報を明らかにします。

AppleのvisionOSチームの開発者が、GodotエンジンにAppleのVision Proヘッドセットをサポートするための貢献を行っています。この貢献には、visionOSをGodotに統合することを目的とした33のコミットを含むプルリクエスト（PR）が含まれています。主な目標は、既存のGodotゲームをvisionOSで動作させることと、新しいVRプラグインを使用して没入型の体験を作成することです。

変更内容には、iOSのコードを基にした新しいネイティブvisionOSプラットフォームの追加、GodotでのSwiftファイルのコンパイルの有効化、没入型体験のためのVRプラグインの導入が含まれています。このPRは、変更を小さく管理しやすい部分に分けることで、レビューを容易にするように構成されています。彼らは、iOSとvisionOSの両方との互換性を確認するために、デモプロジェクトで変更をテストしました。

貢献者たちは、テストやドキュメント作成のためにコミュニティからのフィードバックや支援を求めています。ただし、動的DPIメトリクスやvisionOS用のアイコンアセットカタログなど、一部の機能はまだ不足しており、今後のアップデートで対応する予定です。

全体として、貢献者たちはGodotコミュニティとの協力に対する期待を表明しており、これらの変更についてのフィードバックやコラボレーションにオープンです。

ビールは古代メソポタミアにさかのぼる長い歴史を持ち、紀元前5000年頃からさまざまな古代文明で醸造されていました。ビールは水よりも安全だと考えられることが多かったものの、淡水源も存在していました。しかし、海上の船乗りにとってビールは重要な栄養源でした。アルコール度が低く、栄養とカロリーを提供し、硬いパンを柔らかくする役割も果たしていました。

イギリス海軍の記録によると、船乗りたちは毎日1ガロンの低アルコールビールを支給されており、これが長い航海中の壊血病などの病気を防ぐのに役立っていました。オランダではビールと果物がこの病気の予防に効果的であることが発見され、後にイギリスの海軍規則では壊血病対策として船乗りの食事にレモンジュースが含まれるようになりました。

北ヨーロッパの船乗りにとってビールは主な飲み物でしたが、地中海ではワインが好まれ、17世紀中頃からカリブ海ではラムがビールに取って代わるようになりました。1914年にはアメリカ海軍の艦船でアルコールがほぼ禁止されました。

長い航海の途中でビールが腐ることもあり、地元の木からスプルースビールを醸造してビタミンCを提供するなどの創意工夫が生まれました。19世紀のルイ・パストゥールの発酵と殺菌に関する研究は、ビールの保存技術を向上させるのに寄与しました。

この記事では、海洋の歴史とビールのつながりを称賛し、飲酒に関連する航海用語を紹介しています。読者には海洋文化におけるビールの豊かな歴史を探求することを促し、責任を持って飲むことを忘れないように呼びかけています。

ピクセルは、長さの単位と面積の単位の二つの使い方があります。例えば、デジタル画像の幅が1920ピクセル、高さが1080ピクセルであれば、その寸法を示しています。一方で、カメラのセンサーは12メガピクセルと表現され、これはその総面積を指します。

数学的には、これが混乱を招くことがあります。二つの線形寸法（幅と高さ）を掛け合わせると、平方ピクセルという面積が得られます。これはメートルと平方メートルの関係に似ています。しかし、口語的に言うと、10x10ピクセルの画像の面積が100ピクセルだと言うと、ピクセルが単なる数字（1）であるという不合理な結論に至ります。

この混乱を解消する一つの方法は、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、その長さに「ピクセルサイド」という用語を導入することです。別の方法としては、ピクセルを厳密に長さの単位として扱い、面積を平方ピクセルと呼ぶことで、メガピクセルのような数量の表現を複雑にすることがあります。

この議論は重要ではありません。なぜなら、ピクセルはメートル法の単位ではなく、複雑な計算に頻繁に使われるわけではないからです。しかし、これはポンドが質量と力の両方を指すことがあるのと同様に、用語の不一致を示しています。一方で、メートル法はこれらの概念を明確に区別しています。

Atuin Desktopは、チームがワークフローやインフラを管理する方法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、文書作成機能とターミナルコマンドを組み合わせており、ユーザーが簡単に共有でき、繰り返し使用できる実行可能なランブックを作成できます。

多くのチームは、トラブルシューティングやコマンドの実行時に古い文書や断片的な知識に頼っています。Atuin Desktopは、文書のように見えるがターミナルコマンドのように機能するランブックを作成できるため、この問題を解決します。スクリプトブロック、埋め込みターミナル、データビジュアライゼーションを統合しています。

このツールの利点には、さまざまなコマンドやクエリを組み合わせることで文脈の切り替えを減らし、文書を常に関連性のある実行可能なものに保つことが含まれます。また、再利用可能な自動化を可能にし、シェルの履歴に迅速にアクセスできます。

現在、チームはAtuin Desktopを使用してソフトウェアのリリース、安全なインフラの移行、データベースクエリの管理などのタスクを行っています。今後の計画には、より良いコラボレーションのためのチームアカウントや、シェルの履歴からランブックを生成する機能が含まれています。

Atuin Desktopは現在、従来の文書作成方法からワークフローを効率化したいと考えている人々を対象にした早期アクセス版です。

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欧州連合（EU）は、デジタル市場法（DMA）に違反したとして、アップルに5億ユーロ（約570億円）、メタに2億ユーロの罰金を科しました。この法律は、大手テクノロジー企業の力を制限し、競争を促進することを目的としています。これらの罰金は、2023年に導入された新しい法律の下で初めて科されたものです。

EUの措置は、アメリカのドナルド・トランプ大統領との緊張を高める可能性があります。トランプ大統領は、アメリカ企業を罰する国に対して関税を課すと脅しています。アップルとメタは、これらの罰金がアメリカのビジネスを不当に狙ったものであり、業務に悪影響を及ぼすと批判しています。

アップルは罰金に対して異議を唱える意向を示しており、EUの決定がユーザーのプライバシーやセキュリティに悪影響を与えると主張しています。メタは、EUの要求が自社のビジネスモデルに対して不公平な負担を強いるものだと反論しています。

罰金は、過去のEUによる罰金と比べると比較的小さいですが、これは違反の期間が短かったことや、罰則よりもコンプライアンスに重点を置いているためと考えられます。企業はEUの命令に従うために2ヶ月の猶予があり、従わない場合は追加の罰金が科される可能性があります。

EUはまた、グーグルやイーロン・マスクのXに対しても潜在的な違反について調査を進めており、競争法の厳格な施行を強調しています。

要約がありません。

「グルエン転移」という概念は、店舗の複雑なレイアウトが消費者の元々の買い物の目的を見失わせ、衝動買いを引き起こす様子を説明しています。この現象は現在、特にFacebookのようなソーシャルメディアプラットフォームにも影響を及ぼしています。元々は友人とのつながりを保つために設計されたFacebookのフィードは、広告やインフルエンサーのコンテンツで溢れ、個人的なつながり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、ユーザーを混乱させるように意図的にデザインされており、その結果、衝動的な行動を促しています。例えば、ソーシャルネットワークでアカウントを削除しようとすると、しばしば複雑な手続きが必要になります。これは、サイトがユーザーを引き留めようとするためです。このような複雑さはフラストレーションを引き起こし、最終的にはユーザー体験を損なう可能性があります。

EUでは、サブスクリプションのキャンセルが登録と同じくらい簡単でなければならないという法律があります。これは、デザインのシンプルさの重要性を強調しています。著者は、同様の原則を実店舗にも適用し、顧客体験を向上させるべきだと提案しています。

全体として、このテキストは混乱を招くウェブデザインの問題が増大していることと、それがユーザーの行動に与える影響を強調しています。

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著者は、Obsidianを使ってブログを書く経験を共有しています。Obsidianの利点として、すべてをプレーンテキストで管理できることや、シンプルなインターフェースが挙げられます。メモはiCloudに保存し、デバイス間で簡単に同期できるようにしています。

公開にはHugoを使用し、Bear Blogテーマを選んでいます。GitHubとCloudflare Pagesを通じてデプロイすることで、サブスクリプションやベンダーロックインなしで完全なコントロールを実現しています。

設定の主なステップは次の通りです。まず、Hugoを自分のマシンにインストールし、新しいサイトを作成します。次に、Obsidianを設定して、Hugoのコンテンツフォルダに直接投稿を書くようにします。投稿には、Hugoが認識できるように必要なメタデータを含めることが重要です。公開前に、Hugoのローカルサーバーを使って投稿をプレビューできます。さらに、GitHubにブログ用のリポジトリを作成し、ローカルのHugoサイトとリンクさせます。最後に、Cloudflareのアカウントを作成し、ブログをホストするためにGitHubリポジトリと接続します。

公開の流れは、Obsidianで執筆し、ドラフトのステータスを変更した後、GitHubにコミットしてプッシュするというものです。Cloudflareは自動的にサイトを再構築します。

著者は、初期設定には手間がかかるものの、執筆と公開の流れが非常にスムーズであると述べています。この方法は、シンプルでコスト効果の高いブログソリューションを求める人におすすめです。

コロラド大学ボルダー校の物理学者たちが、無限の状態を持ち、新しい解法を備えた量子版ルービックキューブを作成しました。従来のキューブが約43京通りの組み合わせを持つのに対し、量子キューブは重ね合わせの状態に存在できるため、1つのピースが同時に複数の状態を取ることができます。

研究者たちは、青と緑のタイルで作られたシンプルな2×2のグリッドパズルを使ってこの概念をテストしました。従来の形では、このパズルには6通りの配置がありますが、量子特性を持つことで、タイルを重ね合わせに操作できるため、無限の組み合わせが可能になります。

彼らは、タイルを入れ替える従来のソルバー、重ね合わせを作成できる量子ソルバー、両方の機能を持つ組み合わせソルバーの3種類のソルバーを使って実験を行いました。組み合わせソルバーが最も優れた結果を示し、平均4.77手でパズルを解きました。一方、量子ソルバーは5.32手、従来のソルバーは平均5.88手を要しました。ただし、従来のソルバーはそのシンプルな操作のため、時には量子ソルバーよりも少ない手数で解決することもありました。

チームは、同様の特性を持つ3D版の量子パズルも作成しました。この量子ルービックキューブは主に理論的な演習ですが、超冷却原子を用いた量子コンピューティングの実世界での応用につながる可能性があります。この研究は、物理学の専門誌「Physical Review A」に掲載が承認されました。

Sapphireは、Rustで開発された実験的なパッケージマネージャーで、Homebrewに触発されています。現在、活発に開発が進められており、ARMアーキテクチャ向けに設計されていますが、将来的にはx86のサポートも検討されています。

主な機能には、コマンドラインツールやライブラリ、プログラミング言語を扱う「Formulae」と、macOS用のデスクトップアプリケーションを扱う「Casks」があります。基本的な機能としては、パッケージやCaskのインストールとアンインストール、並行ダウンロードによる迅速なインストール、依存関係の自動処理があります。

現在の状況としては、基本的なインストール機能が動作しており、ソースからFormulaeをビルドするための初期実装も進んでいます。今後の機能としては、パッケージを更新するためのアップグレードコマンド、古いダウンロードやキャッシュを整理するオプション、パッケージを迅速に再インストールするためのコマンド、新しい環境の初期設定を手助けする機能、バグ修正や安定性向上が予定されています。

基本的な使用コマンドには、sapphire --helpでヘルプ情報を表示し、sapphire updateでパッケージのメタデータを更新、sapphire search <name>でパッケージを検索、sapphire install <name>でパッケージをインストール、sapphire uninstall <name>でパッケージを削除することができます。

ソースからビルドするには、Rustのツールチェインが必要です。リポジトリをクローンし、Cargoを使ってビルドします。フィードバックやコードの貢献は歓迎されており、特に機能のテストや改善に役立ちます。

SapphireはBSD-3-Clauseライセンスのもとで提供されています。このソフトウェアはアルファ段階にあり、不安定な場合がありますので、使用は自己責任でお願いします。

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フランク・リエッタは、子どもの教育における古いソフトウェアの利点について語っています。彼は、現代のウェブアプリケーションが抱えるデータセキュリティのリスクやサイバーいじめの問題に懸念を示しています。親として、リエッタは子どもたちの学びを大切にし、安全でインターネットに依存しない教育コンテンツを提供したいと考えています。

彼は、1980年代のワードパーフェクトや教育用ゲームなどの古いソフトウェアを復元することに取り組んでいます。これらのソフトウェアは、より良いユーザーインターフェースや学習体験を提供すると彼は信じています。例えば、彼の娘は「1st Math」というDOSゲームを楽しんでおり、これが数学のスキルやキーボードの使い方を身につける助けになっています。リエッタは、子どもたちが安全に教育用ゲームを楽しめるように、古いコンピュータを用意する計画を立てています。

彼は古いソフトウェアを保存し、他の親たちに子どもたちに効果的な教育リソースを提供する方法についての経験を共有したいと考えています。

この記事では、さまざまなジオコーディングAPIプロバイダーを比較し、価格、無料プラン、利用規約に焦点を当てています。ジオコーディングは住所を地理座標に変換するプロセスであり、逆ジオコーディングはその逆の作業です。ジオコーディングAPIを利用することで、これらの作業が簡素化され、住所データのクリーンアップなどの追加機能も提供されます。

ジオコーディングAPIを選ぶ際に考慮すべき重要なポイントには、価格、無料プラン、利用規約があります。ほとんどのプロバイダーは、リクエストの数に基づくボリュームベースの価格設定を行っています。多くのAPIは、限られたリクエスト数のための無料またはトライアルプランを提供しており、テストや予算が限られたプロジェクトに便利です。また、データの使用に関する制限、例えば帰属要件や商業利用の制限があるかどうかを確認することも重要です。

この記事では、HERE、Google Maps、Azure Maps、OpenCage、TomTom Maps、LocationIQ、Nominatimなどの複数のプロバイダーを比較し、無料リクエスト数、レート制限、1,000リクエストあたりの価格について詳しく説明しています。

HEREは月に30,000回の無料リクエストを提供し、その後は1,000リクエストあたり0.83ドルです。Google Mapsは月に40,000回の無料リクエストと200ドルのクレジットを提供し、1,000リクエストあたり5ドルです。Azure Mapsは月に5,000回の無料リクエストを提供し、1,000リクエストあたり4.50ドルです。OpenCageは1日2,500回の無料リクエストを提供し、1,000リクエストあたり0.17ドルから始まります。LocationIQは1日5,000回の無料リクエストを提供し、1,000リクエストあたり0.16ドルから始まります。TomTom Mapsは1日2,500回の無料リクエストを提供し、1,000リクエストあたり0.54ドルです。Nominatimはオープンソースで無料ですが商業利用はできず、帰属が必要です。

予算を重視するユーザーや小規模なプロジェクトには、TomTomやOpenCageが良い選択肢となります。大量のリクエストを必要とする場合は、HEREが有利で、アップグレードが必要になる前に多くのリクエストが可能です。Google Mapsは最も制限が多く、価格も高めです。Nominatimは低ボリュームの非商業プロジェクトに適しています。

この記事では、ユーザーが自分の特定のニーズや使用パターンを評価し、最適なジオコーディングAPIプロバイダーを選ぶことを推奨しています。

アヴロ・アローは、1957年に導入されたカナダの超音速迎撃機で、その流線型のデザインと先進的な技術で知られています。この機体は、冷戦時代にソ連の爆撃機からカナダを守るために設計されました。しかし、プロジェクトは高コストやミサイルや衛星の脅威の出現による軍事優先順位の変化など、さまざまな課題に直面しました。

1959年、ジョン・ディーフェンベイカー首相はアロー計画を突然中止し、完成した航空機や関連する設計図の破棄を命じました。この決定は、アローに対する長い歴史と懐かしさを生み出し、多くのカナダ人に今でも愛されています。

60年以上経った今でも、アローは書籍や映画、オンタリオ湖で失われた試作機の回収活動を通じて関心を集めています。中止はカナダの航空業界にとって大きな損失でしたが、アロー計画に関わった多くの技術者は、その後の宇宙探査の重要な発展に貢献し、カナダの航空宇宙革新の遺産を引き継ぎました。

ダンカン・スネドンによる「時代遅れの背後に：ゲール語の幽霊」という記事では、スコットランドにおけるゲール語とその文化の過去と未来について論じています。

まず、ゲール語法について触れています。2025年4月には、ゲール語法が施行されてから20周年を迎えます。この法律は、ゲール語を英語と並ぶスコットランドの公式言語として位置づけることを目的としていました。現在、新たなスコットランド言語法案が進行中で、ゲール語やスコッツ語をさらに支援することを目指しています。

現在の状況として、スコットランドの人口のわずか2.5%がゲール語を話していますが、学校やアプリを通じて学ぶ意欲は高まっています。しかし、多くのゲール語を話すコミュニティが英語に移行しており、言語やその文化が失われる危険性があります。

文化の保存についても触れています。18世紀のジェームズ・マクファーソンによる伝説的なバード、オシアンに関する作品を通じてゲール文化を英語で共有しようとした試みは、時に誤解や真実性に関する論争を引き起こしました。オシアンはヨーロッパで人気を博し、ロマン主義に影響を与えましたが、同時にゲールの遺産についての議論も生まれました。

記事では、英雄フィン・マクールにまつわる豊かな口承伝統が何世代にもわたって受け継がれていることも強調されています。この伝統はゲール文化を理解する上で重要であり、マクファーソンの作品とは独立して存在しています。

ゲール語の未来については、英語の支配やゲール語を話す地域の社会的課題が大きな脅威となっていると指摘しています。ゲール語を保存するためには、物語や歌の伝統を続けられる安定したコミュニティを育むことが重要です。新しいスコットランド言語法案の成功は、これらのコミュニティのニーズに応えることにかかっています。

全体として、この記事はゲール語とその文化の重要性を強調し、現代の課題の中でその存続を確保するための努力を呼びかけています。

スティーブン・グルペッタによる「デコレーターの謎を解く」という記事は、Pythonプログラミングにおけるデコレーターの概念をわかりやすく説明することを目的としています。著者は、デコレーターについて学ぶ過程を振り返り、最初は混乱していたものの、最終的にはその機能を理解できるようになったと述べています。

デコレーターは、他の関数に再利用可能な機能を追加する関数であり、新しい関数を定義する必要がありません。Pythonプログラミングにおいて非常に重要な役割を果たします。

記事では、クロージャについても紹介されています。クロージャは、ある関数が外側のスコープにある変数にアクセスできるようにする仕組みで、デコレーターを作成する際に不可欠です。

著者は、リストを使って渡されたすべての引数を追跡するカスタムのprint関数を作成する方法を説明し、クロージャの概念を示しています。このカスタム関数は、デコレーションする関数を受け取るパラメータを含めることで、printだけでなく任意の関数を受け入れるように修正されます。

さらに、内部関数は任意の数の位置引数とキーワード引数を受け入れるように調整され、元の関数のシグネチャと互換性を保ちます。また、内部関数は元の関数からの値を返すように更新され、期待通りの動作をします。

デコレーターは、デコレートされた関数への呼び出しからの引数をリストに保存します。著者は、デコレーターは基本的に他の関数を引数として受け取り、それを修正したバージョンを返す関数であると強調しています。

この記事は、デコレーターに関するさらなる議論の基盤を築いており、次の部分でより詳細な探求が約束されています。

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

ClickHouseは、高速な分析データベースで、最近「レイジーマテリアライゼーション」という最適化機能を導入しました。この機能は、実際に必要になるまで列データの読み込みを遅らせることで、データ処理の効率を向上させます。これにより、クエリのパフォーマンスが大幅に向上し、SQLコードを変更することなく、時には1,500倍以上の速度向上が見込まれます。

このデータベースは、すでに速度を向上させ、入出力（I/O）操作を減らすためのいくつかの技術を使用しています。具体的には、列指向ストレージにより不要な列の読み込みを避けたり、インデックスを使用して関連性のないデータを迅速にスキップしたりします。また、PREWHERE機能を使って、インデックスがない列の一致を早期に確認し、クエリ条件キャッシュで以前のクエリ結果を記憶して再利用することで、繰り返しのクエリを高速化しています。

レイジーマテリアライゼーションは、これらの技術を補完し、ソートや制限などの操作に必要な列のみを処理します。特に、大規模なデータセットから数行だけを必要とするクエリに対して効果的です。

例えば、219秒かかっていたクエリがレイジーマテリアライゼーションを使用することで139ミリ秒に短縮され、そのパフォーマンスへの影響の大きさが示されました。

全体として、ClickHouseの最適化技術、特にレイジーマテリアライゼーションは、データクエリをより迅速かつ効率的にし、ユーザーにとって最小限の労力で恩恵をもたらします。

ナット・ハーティグによるこのブログ記事では、機械編みの意味論をより厳密に理解する必要性が論じられています。機械編みは、現在数学的な精度が欠けているプログラミングの分野で、糸を3Dオブジェクトに変換するために機械をプログラムすることを含みます。著者は、意味論を確立することで、エラーチェックやコードの最適化といった作業がどのように助けられるかを探求しています。

まず、意味論の重要性が強調されています。意味論はプログラミング文の意味を定義し、エラーチェックや最適化などの有用な機能を可能にします。次に、プログラミングにおける可換性の概念が紹介され、二つの文を入れ替えても結果が変わらないかどうかを示す簡単なプログラミング例が使われています。これはコードの最適化にとって重要です。

機械編みの基本的なメカニズムも説明されており、編み目やキャリアストランドが基本的なプログラミング操作と似たように機能することが強調されています。しかし、編み物では物理的なストランドの交差があるため、独自の課題が生じます。既存の意味論については、結び目理論に基づく機械編みの数学的意味論が存在しますが、これらは連続的な変形に依存しているため、コンピュータ解析には直接的には役立ちません。

著者は、ストランドの交差の特性を捉えるために、代数的トポロジーとブレイド群を用いて機械編みの意味論を形式化することを提案しています。さらに、図における上交差と下交差を考慮したブレイドモノイダルカテゴリが、機械編みの意味論を研究するのに適していると述べています。

最終的には、これらの代数的構造を用いて機械編みプログラムの同値性を分析し、ユーザーの操作を簡素化するための最適化されたプログラミング言語を開発することが目標です。ブログは、関連トピックに関するさらなる読書のための謝辞と参考文献で締めくくられています。

Rowboatは、AIを使ってマルチエージェントのワークフローを迅速に作成できるツールです。アイデアを説明することで、Rowboatが必要なワークフローを構築します。例えば、フードデリバリーサービスのためのアシスタントを作成することができます。

始めるには、まずMCPサーバーを接続し、Rowboatにツールをインポートします。次に、HTTP APIやPython SDKを使ってRowboatをアプリケーションに統合します。その際、プロジェクトIDとAPIキーが必要です。

クイックスタートの手順としては、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を使って実行します。アプリにはhttp://localhost:3000でアクセスできます。

デモとして、Rowboatとチャットすることでマルチエージェントアシスタントを作成することが可能です。

統合方法には、HTTP APIを使ってhttp://localhost:3000/api/v1/にリクエストを送信し、エージェントと通信する方法と、Python SDKをインストールしてエージェントと簡単にやり取りする方法があります。

詳細については、ドキュメントを参照してください。

研究者たちは、現在のメモリ技術の大きな制約を克服し、1ナノ秒未満で動作する新しいタイプのフラッシュメモリを開発しました。この進展は、特にグラフェンチャネルという二次元（2D）材料を利用しており、キャリア注入の効率を高めることで、プログラミング速度を向上させています。この新しいメモリは、わずか400ピコ秒でデータをプログラムでき、550万回以上の使用サイクルに耐える強い耐久性を示しています。

この技術の鍵は、2D材料を使用して電場の分布を最適化することにあります。これにより、データの書き込み速度が向上します。このアプローチにより、新しいフラッシュメモリは、揮発性データストレージにおいては静的ランダムアクセスメモリ（SRAM）が速いにもかかわらず、速度の面で従来の揮発性メモリを上回ることが可能です。

この研究は、人工知能や効率的なデータストレージソリューションを必要とする他の分野における新しいフラッシュメモリ技術の可能性を強調しています。研究結果は、デバイスのサイズをさらに小さくすることで、さらなる改善が期待できることを示唆しています。全体として、この研究は高速で不揮発性のメモリ技術に向けた有望な一歩を示しています。

「π0.5.pdf」という文書は、2025年4月22日に発表され、ケビン・ブラックやノア・ブラウンを含む複数の著者による共同研究の成果です。この文書は、物理的知能の分野における進展に関する内容であると考えられますが、具体的な発見や結論については記載されていないため、詳細をまとめることはできません。さらなる情報が必要な場合は、提供されたメールアドレスを通じて研究チームに問い合わせることができます。

要約がありません。

Onyxは、多くのユーザーと強力なコミュニティ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す。この役割は、特に複雑な多段階質問応答の分野において、Onyxの知識取得やAIの能力を向上させることに重点を置いています。このポジションはサンフランシスコに拠点を置いています。

主な責任には、知識グラフや高度な検索アルゴリズムの開発、パーソナライズされた検索機能などを通じたユーザー体験の向上、組織の優先事項を理解しシステムに統合すること、そしてリーダーシップと密接に協力して製品の方向性を導くことが含まれます。

成功するための資格としては、AI/機械学習エンジニアリングの経験が3年以上あること、PyTorchやTensorFlow、自然言語処理モデルに精通していること、最新の大規模言語モデルや検索フレームワークのトレンドに関する知識が求められます。また、バックエンド開発における強力なソフトウェアエンジニアリングスキルと、良好なコミュニケーション能力やチームワークのスキルも必要です。

ボーナススキルとしては、Typescript、React、Python、Postgresに関する知識があること、Onyxの分野におけるリーダーシップを促進するための技術ブログを書くことに興味があることが挙げられます。

要約がありません。

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Morphikは、複雑な技術文書や視覚的な文書を扱うために設計されたツールで、従来の情報検索を強化する生成（RAG）の代替手段を提供します。主な機能には、さまざまな文書タイプ（画像、PDF、動画）を対象にした高度な視覚コンテンツ理解を伴うマルチモーダル検索があります。また、特定の分野に合わせたグラフを簡単なコードで作成できる知識グラフ機能や、文書からラベルや分類などの有用な情報を迅速に抽出するメタデータ抽出機能も備えています。

さらに、Google SuiteやSlack、Confluenceなどの人気ツールと連携できる統合機能や、持続的なキャッシュを利用して文書処理を高速化するキャッシュ強化生成機能もあります。Morphikは、200ページと100クエリを許可する無料プランから始めることができ、オープンソース版を自己ホストすることも可能ですが、その場合はサポートが制限されます。プログラマーは、Python SDKやREST APIを利用して簡単に統合できます。

バグ報告や機能リクエスト、コードの提出を通じての貢献が歓迎されています。ただし、Morphik Consoleのような一部の機能は有料版でのみ利用可能です。MorphikはPostHogに触発されており、常にサービスの向上を目指しています。

要約がありません。

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この記事では、大規模言語モデル（LLM）が人工一般知能（AGI）を達成する上での限界について述べています。最近のAnthropicの研究によると、LLMは人間のように推論することができず、出力の説明を作り上げることが多く、その内部プロセスを反映していないことが明らかになりました。

まず、LLMは本当の知性を持っていないという点が挙げられます。これらのモデルは、大量のデータに基づくパターンを使って予測を行う大規模な統計モデルであり、真の推論や理解に基づいているわけではありません。彼らの見かけ上の知性は、洗練されたパターンマッチングによって作り出されたものです。

次に、LLMが推論プロセスを説明する際には、しばしば誤ったり作り上げた物語を生成します。これらは人間らしい説明に合致することがありますが、内部の動作を正確に表現しているわけではありません。

また、LLMは虚偽の情報を生成したり、ツールの使用を誤って表現することがあるため、実用的な応用における信頼性に懸念があります。

さらに、性能が向上しても、LLMはその統計的性質に根本的に制約されています。新しいアイデアを創造したり、訓練データを超えた原則を理解することはできません。

そのため、LLMの出力は不正確な傾向があるため、人間による検証なしには信頼すべきではありません。

最後に、この記事はAIの能力を測る方法の再評価を求めています。ベンチマークが真の知性を正確に捉えていない可能性があると指摘し、単なる統計的な性能ではなく、効率性や真の理解に焦点を当てる重要性を強調しています。

要するに、LLMはパターン認識の強力なツールですが、真の知性や推論が欠けており、AGIの創造に向けた大きな進展は見られません。

デジタルゴーストタウンについての記事では、かつて成功したビジネスに関連していた高価なドメイン名が、企業の買収後に閉鎖され、現在は活動していない状態を指しています。

デジタルゴーストタウンとは、企業が買収された後に閉鎖され、その結果としてもはや活動していない貴重なドメイン名のことです。例えば、Diapers.comは2010年にアマゾンに5億4500万ドルで買収され、2017年に閉鎖されました。このドメインは競争を避けるために現在は使用されていません。また、Soap.comもアマゾンによるQuidsiの買収の一部であり、現在は非アクティブです。Toys.comは2009年にトイザらスに510万ドルで購入され、現在は他のサイトにリダイレクトされています。Pets.comは2000年に閉鎖された後、ペットスマートに買収され、現在はリダイレクトされています。Electronics.comはベストバイに買収されましたが、依然として非アクティブであり、電子商取引における機会損失を示しています。

これらのドメインは多くが価値があるものの、競合他社がブランドを復活させるのを防ぐために使用されていないことが多いです。一部は将来的な利用や販売のために保管されている一方で、他は忘れ去られています。

これらのドメインは、インターネットの予測不可能な性質を思い起こさせる存在です。今後、どれかが復活するのか、それともこのまま眠り続けるのかは不明です。

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1980年代と1990年代に、PC Connectionは魅力的なアライグマをフィーチャーしたユニークな広告キャンペーンで知られるようになりました。エリック・イングラハムによって描かれたこれらの広告は、製品リストや価格で溢れるコンピュータ雑誌の広告の中で際立っていました。アライグマは、テクノロジーの世界に親しみやすさを加え、消費者のコンピュータに対する不安を和らげる手助けをしました。

PC Connectionは、1982年にパトリシア・ギャラップとデイビッド・ホールによってニューハンプシャー州マーロウで設立されました。最初は小さな予算で始まりましたが、急成長を遂げ、通信販売のコンピュータ販売の主要なプレイヤーとなりました。彼らの広告には、アライグマがさまざまな人間の活動に従事する楽しいシーンが描かれ、顧客サービスや地域社会へのコミットメントをアピールしていました。

年月が経つにつれて、アライグマの広告は進化し、異なるシナリオでキャラクターが登場しましたが、1990年代後半には企業向けの顧客やインターネットへのシフトに伴い、次第に目立たなくなりました。2016年には、アライグマはブランドのアイデンティティからほとんど姿を消しましたが、年賀状や年次報告書には時折登場しています。

PC Connectionのアライグマ広告の物語は、テクノロジーのマーケティングがより人間味があり、創造的だった時代を浮き彫りにしています。これは、今日の一般的なオンライン商取引とは対照的です。アライグマは、会社のキャラクターの象徴として、多くの人々にとってその魅力を思い出させる懐かしい存在となっています。

高次多項式特徴に関する誤解について述べられており、その悪評は主に神話であることが示唆されています。

高次多項式は任意の連続関数を近似することができますが、過学習や振動の恐れから避けられることが多いです。しかし、これらの問題は主にモデルに使用される標準的な多項式基底に起因しています。

高次多項式は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です。これは、補間（選ばれた点に正確にフィットすること）とフィッティング（ノイズのあるデータを近似すること）の違いによって強調されます。

ウィアーストラスの定理に関する誤解もあります。多項式が任意の関数を近似できると誤解されがちですが、データの正規化が必要であることは考慮されていません。

代替の多項式基底として、チェビシェフ多項式とレジェンドル多項式が紹介されています。これらは補間には適していますが、ノイズのあるデータに対するフィッティングには苦労します。フィッティングの際には異なるアプローチが必要であることを示しています。

バーニスタイン多項式は解決策として提案されています。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、機械学習のアプリケーションにより適しています。

著者は、異なる多項式基底を使用して関数をフィットさせるためのコード例を提供し、それぞれの課題と利点を示しています。

要するに、バーニスタイン多項式は機械学習における多項式特徴の有望な代替手段を提供し、標準的な多項式基底に関連する一般的な落とし穴を避けながら高次フィッティングを可能にします。著者は今後の投稿でその応用をさらに探求する予定です。

著者は、DuckDB-WASMというブラウザ上で動作するデータベースエンジンを使って、基本的なDoom風のゲームを作成した実験について述べています。従来のゲームプログラミング技術の代わりに、著者はSQLを用いてゲームの状態、動き、グラフィックスの描画を管理し、SQLの意外な能力を示しました。

著者は、ゲームの論理やグラフィックスを従来のJavaScriptの方法ではなく、SQLクエリを使って管理することを目指しました。このアプローチにより、3Dグラフィックスの扱い方が新たな形で実現されました。

ゲームの要素、例えばマップやプレイヤーの位置はDuckDBのテーブルに保存され、SQLが動きや衝突検知といったゲームのメカニクスを決定しました。SQL VIEWを作成してレイキャスティングを行い、壁までの距離を計算し、テキストベースの3Dシーンを構築しました。この過程で、SQLの再帰的CTE（共通テーブル式）の力を示しました。

ユーザー入力の管理やゲームループの制御にはJavaScriptが使用され、SQL VIEWからデータを取得し、描画作業を行うことで、SQLとJavaScriptのハイブリッドシステムが構築されました。著者は、読み込みの問題やSQLの方言の違い、非同期プログラミングの課題など、さまざまな困難に直面し、慎重なデバッグや創造的な解決策が求められました。

ゲームは約6〜7フレーム毎秒で動作し、SQLのレイキャスティングが最も時間を要する処理でした。この実験は、データ取得を超えたSQLの潜在能力を浮き彫りにしました。プロジェクトを通じて、SQLの最適化やJavaScriptのパターン、異なるプログラミング言語間でのデバッグの複雑さについての洞察が得られました。

この実験は、製品ゲームには適していませんが、SQLやプログラミングの概念を理解するための学習演習として非常に推奨されます。著者は他の人々にもDuckDB-WASMを使った類似のプロジェクトを探求するよう呼びかけており、ツールの非伝統的な使い方がプログラミングやゲーム開発において興味深い発見をもたらす可能性があると示唆しています。完全なソースコードはGitHubで公開されており、他の人が実験できるようになっています。

現代のおもちゃ産業の歴史と発展について、あまり知られていない物語が語られています。1970年代のトイザらスの広告が、子供向けのバargain Townと関連して紹介されています。また、1996年に撮影された女性と子供がトイザらスで買い物をしている写真も登場し、彼らのマスコットであるキリンのジェフリーが映っています。さらに、体重減少薬、ダイナマイトの発明、地球の起源、エアコンが普及する前の涼しさを保つ方法など、さまざまな関連トピックについても簡単に触れられています。

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1945年に作られたWhirlwindは、キーボードを使用した最初のインタラクティブコンピュータでした。しかし、アルファベットと数字を組み合わせたキーボードの概念が登場する前のものであり、非常にユニークで特異な体験を提供しました。

Hyperwoodは、シンプルな木のスラットから家具を作ることができるオープンソースのシステムです。E.F.シューマッハやエンツォ・マリのアイデアに触発されており、DIY愛好者やデザイナー、小規模な製造業者が、最小限の道具と地元の材料を使って、美しく頑丈な家具を作る手助けをすることを目的としています。

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、より多くの人が利用できるように、使いやすいインターフェースの開発が進められています。このシステムはアルゴリズムを使用して、個別の建築プランや材料リストを作成し、効率的で持続可能なプロセスを実現し、廃棄物を減らします。

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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、最近シリーズDの資金調達ラウンドで2億ドルを調達し、評価額が20億ドルに達しました。この投資はAccelが主導し、パートナーたちはニュージーランドで共同創業者と会うために7,000マイル以上の距離を移動しました。Supabaseは開発者の間で人気があり、現在200万人のユーザーをサポートし、350万以上のデータベースを管理しています。特に成長している「バイブコーディング」ムーブメントにおいて、開発者向けの包括的なバックエンドソリューションを目指しています。共同創業者のポール・コップルストンは、過去の経験から学び、強力なリモートチームを構築することの重要性を強調しています。このチームには多くの元創業者が含まれています。また、同社の名前はニッキー・ミナージュの曲「スーパーベース」に由来しており、ブランドに対する遊び心のあるアプローチを反映しています。

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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、科学的な研究に基づいているわけではありませんでした。

2010年に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。習慣や個人の状況によっては、2ヶ月から8ヶ月かかることもあります。良いニュースは、1日サボっても習慣形成に大きな影響を与えないということです。失敗したと感じることなく、いつでも努力を再開できます。

重要なポイントは、まず新しい習慣を数週間で形成できると期待しないことです。多くの場合、もっと時間がかかります。また、21日ルールのような広く受け入れられている主張には注意が必要です。誤解を招くことがあります。具体的なタイムラインにこだわるのではなく、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ります。

最終的には、自分の習慣をコントロールできるのは自分自身です。どれくらいの時間がかかるかにこだわるのではなく、変化をもたらすためのモチベーションや理由に集中することが重要です。

AutoKittehは、ワークフローの自動化とオーケストレーションのために設計された開発者向けプラットフォームです。これは、Zapierのようなノ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、堅牢なTemporalフレームワークに基づいて構築されているため、複雑なコーディング作業を簡素化します。ユーザーはAutoKittehを自分でホストすることも、クラウドサービスを利用することもできます。

主な機能には、プロジェクトやワークフローをウェブフックやスケジューラーで管理するスケーラブルなサーバー、gRPCやHTTPを介してサービスにアクセスできるAPIファーストの設計、Slack、GitHub、Twilio、Gmailなどとの統合が含まれています。また、主にPythonがサポートされており、近くJavaScriptのサポートも予定されています。

ユーザーインターフェースには、コマンドライン、Visual Studio Codeの拡張機能、ウェブUIがあります。

AutoKittehを使用する利点には、高度なエンジニアリング機能、安全なAPI統合、使いやすい管理ツール、そして自動回復機能を備えた長時間実行されるタスクに対する信頼性があります。

始めるには、インストールとプロジェクトのデプロイメントのためのクイックスタートガイドに従う必要があります。AutoKittehはオープンソースで自分でホストでき、現在ベータ版の管理クラウドオプションも利用可能です。

詳細情報やサポートが必要な場合は、公式ウェブサイトを訪れるか、メールで問い合わせることができます。

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ロンドンの古代ローマ遺跡に関する新しい博物館の詳細が発表されました。これらの遺跡は、ロンドンの最初の市庁舎の一部と考えられており、ロンドン考古学博物館（MOLA）の発掘作業中に発見されました。プロパティ開発業者は、新しい高層ビルの地下に博物館を含めるために計画を変更しており、これにはロンドン市の承認が必要です。

新しいデザインには、公共ホールとその上に塔が設けられ、博物館は一階下に位置します。訪問者はエレベーターや階段を使って博物館にアクセスします。博物館は、ローマ時代のロンドン大聖堂の没入型展示を含む遺跡を紹介し、学校や団体向けの教育スペースも提供することを目指しています。

遺跡を保護するために、上にガラスの床が設置され、訪問者はその上を歩くことができるようになります。博物館への入場は無料で、地域のカフェやレストランにも良い影響を与えると期待されています。改訂された計画は現在、承認のために審査中です。

MITの研究者たちは、20以上の古典的な機械学習アルゴリズムを結びつける新しいフレームワークを開発しました。これは周期表のようなもので、科学者たちが異なる戦略を組み合わせて既存のAIモデルを強化したり、新しいモデルを作成したりするのに役立ちます。

このフレームワークは「情報対比学習（I-Con）」と呼ばれ、これらのアルゴリズムがデータポイント間の関係を学習する方法を示す統一方程式に基づいています。研究者たちは、多くのアルゴリズムがこのフレームワークに整理できることを発見し、新しいアルゴリズムを開発できる余地があることを明らかにしました。

この研究の実用的な成果の一つは、現在の手法よりも8%優れた画像分類アルゴリズムです。周期表の形式は簡単に探索できるため、機械学習におけるアイデアの革新的な組み合わせを促進します。

この研究は、既存のアルゴリズムを統一することの重要性を強調しており、AIにおける将来の発見を刺激することが期待されています。

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によって一連の教科書にまとめられました。講義ノートは無料で提供されていますが、教科書にはいくつかの利点があります。

教科書は、より多くの内容とわかりやすい説明を含んでいます。また、「シュワルツシルト」のような誤字も修正されています。さらに、出版社はほとんどの教科書の半額で販売しています。教科書には心地よい香りもあります。

現在、4冊の教科書が発売されています。物理学の著名な専門家たちは、このシリーズの明快さや魅力的なスタイル、理論物理学の包括的なカバーについて高く評価しています。特に、学生や研究者にとって貴重なリソースであり、将来的にはこの分野の古典的な参考書になる可能性があると指摘されています。

ElatoAIは、ESP32マイクロコントローラー向けに設計されたリアルタイム音声AIシステムです。このシステムは、10分以上のグローバルな会話を可能にします。OpenAIのリアルタイムAPIを利用し、WebSocketを通じて安全な通信を実現しています。

主な特徴には、OpenAIのAPIを使用した瞬時の音声変換、独自の声を持つAIキャラクターを作成できるカスタムAIエージェント、プライバシーを守るための暗号化されたWebSocket接続、高品質な音声ストリーミングを実現するOpusコーデックの利用、グローバルエッジコンピューティングによる低遅延、ウェブインターフェースを通じたデバイスの管理とリセット、過去の会話を保存して閲覧できる機能があります。

セットアップ手順は、まずSupabase CLIをインストールし、ローカルサーバーを起動します。次に、OpenAIのAPIキーを使ってNextJSのフロントエンドを設定します。ESP32デバイスにコードをアップロードし、WiFiに接続してアカウントにリンクします。最後に、Denoサーバーを起動し、すべてを接続してAIとの会話を可能にします。

技術的な詳細としては、フロントエンドはNext.js、バックエンドはSupabase、エッジファンクションはDeno、IoTクライアントはESP32で構成されています。また、音声処理や通信のためにさまざまなArduinoライブラリが使用されています。

制限事項として、会話は10分に制限されており、初回起動時に遅延が発生する可能性があります。

このプロジェクトはオープンで、特に音声の中断検出機能の強化などに貢献を歓迎しています。

ライセンスはMITライセンスの下で提供されています。

Pythonは使いやすさで知られる人気のプログラミング言語ですが、能力を高めるための高度な機能も多く備えています。ここでは、Pythonプログラミングスキルを向上させるための14の高度な機能を紹介します。

まず、タイプオーバーロード機能を使うことで、@overloadデコレーターを利用して、入力パラメータに基づいた複数の関数シグネチャを定義し、より良い型チェックを行うことができます。次に、キーワード専用引数と位置専用引数を使うことで、関数の引数の渡し方を制御できます。位置専用引数には/を、キーワード専用引数には*を使用します。

また、from __future__ import annotationsという文を使うことで、型ヒントの前方参照をよりクリーンに行うことができます。Python 3.12から導入されたジェネリクスは、型安全なコンテナを新しい簡潔な構文で実現します。プロトコルを使うことで、継承ではなく振る舞いに基づいてクラスを定義し、より柔軟な型チェックが可能になります。

リソース管理を簡素化するために、with文やcontextlibモジュールを使用してカスタムコンテキストマネージャを簡単に作成できます。Python 3.10で利用可能な構造的パターンマッチング機能は、match文を使って複雑なデータ構造をマッチさせたり、分解したりする方法を提供します。

__slots__を使用することで、クラス内に固定の属性セットを定義し、メモリ効率とアクセス速度を向上させることができます。小さな構文のヒントとして、for-else文やワルラス演算子、短絡評価、比較演算子の連鎖を使ってコードを整理することも可能です。

高度なf-stringフォーマットでは、単純な変数の補間だけでなく、数値や日付、文字列のフォーマットオプションもサポートしています。@cacheデコレーターを利用することで、関数の結果をキャッシュし、再帰的で高コストな計算を効率化できます。

concurrent.futuresモジュールの機能であるPythonの未来は、JavaScriptのプロミスに似た形で非同期プログラミングを可能にします。プロキシプロパティを使うことで、メソッドとプロパティの両方として機能する属性を作成できます。最後に、メタクラスはクラスの作成時にカスタマイズを可能にするクラスのクラスですが、必要になることは少なく、しばしば複雑すぎることがあります。

これらの高度な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、コードがより効率的で読みやすく、保守しやすくなります。

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。開発者は自分のコードがどのように動作すべきかを指定し、Verusはその仕様がすべての可能な状況で満たされているかをチェックします。実行時のチェックを追加することなく、強力なソルバーを使用してコードの正しさを証明します。現在はRustの限定的なバージョンをサポートしており、将来的には機能を拡張する計画があります。

Verusはまだ開発中であり、一部の機能が完璧に動作しない場合もあるため、ユーザーは必要に応じてサポートを求める準備をしておくべきです。Verusを利用した研究論文やプロジェクトが多数あり、ユーザーは自分のプロジェクトをコミュニティページに追加することが奨励されています。

Verusを試すには、ブラウザでVerus Playgroundを使用するか、より広範な開発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、並行コードの検証に関するガイドが含まれています。

ユーザーはGitHubで問題を報告したり、機能について議論したり、リアルタイムサポートのためにZulipチャットに参加することができます。Verusへの貢献は歓迎されており、手伝いたい人のためのリソースも用意されています。

この研究論文では、2020年のアメリカ大統領選挙前に実施された二つの大規模な実験を基に、FacebookとInstagramのアカウントを無効にすることがユーザーの感情的健康にどのように影響するかを調査しています。

主な発見として、Facebookを6週間無効にした参加者は、1週間だけ無効にした人たちと比べて、幸福感がわずかに増し、不安や抑うつが減少したと報告しています。また、Instagramを無効にしたユーザーも感情的な状態が改善されましたが、その効果はFacebookほど大きくはありませんでした。Facebookの無効化の効果は35歳以上の人々にとってより顕著であり、Instagramの無効化は25歳未満の女性により大きな影響を与えました。

この論文は、ソーシャルメディアからの一時的な休息が感情的健康に良い影響を与える可能性があることを示唆しています。

ある人が、アプリを使わないと動かない統合ライト付きの自転車を修理しようとしています。しかし、その自転車を製造した会社が倒産してしまい、カスタマーサポートも利用できません。最初は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いました。

そこで、既存のライトを改造して再び機能させることに決めました。簡単なボタンを追加することで解決を図りました。自転車の構造を慎重に調べ、3Dプリンターを使ってカバーを作成しました。また、充電ポートをマイクロUSBからUSB-Cにアップグレードしました。すべてを接続し、安全対策を確認した後、新しいボタンを押すことでライトが点灯するシステムを作りました。これにより、自転車には簡単に充電できる作動するライトが備わり、シンプルな解決策が非常に効果的であることを示しました。

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

関税が導入されると、スマートフォンやテレビなどの電子機器のコストが大幅に増加する可能性があります。また、これらの製品の供給チェーンが混乱し、品不足やさらなる価格上昇を引き起こす恐れもあります。価格が上がることで、消費者は購入を再考したり、より安価な代替品を選ぶようになるかもしれません。

さらに、電子機器市場は関税の影響で変化する可能性があり、製造業者や小売業者にも影響を及ぼすでしょう。関税が電子機器業界に与える長期的な影響は不確実であり、政策の変更によっても異なる可能性があります。

全体として、このインタビューは関税が消費者向け電子機器市場に与える潜在的な課題を浮き彫りにしています。

Dosidicus electronicaeプロジェクトは、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のプロジェクトです。このペットは学習し、意思決定を行うことができます。主な特徴は以下の通りです。

このイカは自律的に行動し、空腹や眠気といったニーズに応じて反応します。視覚の範囲を使って食べ物を探し、経験に基づいて判断を下すことができます。ニューラルネットワークはヘッブ学習アルゴリズムを使用しており、過去の経験に基づいて意思決定を調整します。このプロセスは短期記憶と長期記憶の両方に影響されます。

環境に応じて新しい神経細胞を成長させることも可能です。また、イカには空腹、眠気、幸福感、清潔さといったさまざまなニーズがあり、これらが満たされないと病気になったり、死んでしまう危険があります。薬を飲むことを嫌がり、無理に飲ませると落ち込むこともあります。

イカは行動に影響を与える7つの性格タイプのいずれかを持つことができます。ユーザーはイカの環境を装飾し、さまざまなアイテムと相互作用させることができます。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。

詳細やリソースについては、プロジェクトのGitHubページを訪れてください。

アトランティスに関する真実について、多くの人々、特にアメリカ人の約57%が、伝説の失われた文明アトランティスが実在したと信じています。しかし、アトランティスの物語は古代哲学者プラトンによって創作されたフィクションです。この物語はプラトンの対話篇「ティマイオス」と「クリティアス」に初めて登場し、アトランティスは強大な帝国であり、ギリシャを征服しようとしたが、最終的には自然災害によって海に沈んでしまったと語られています。

プラトンはこの物語を、先祖のソロンなどさまざまな情報源から聞いたと主張しています。ソロンはエジプトの神官からこの話を得たとされています。しかし、歴史家たちはこの物語が歴史的事実ではなく、フィクションの寓話である可能性が高いと考えています。プラトンは哲学的なアイデアを説明するために、他のフィクションと同様に複雑な物語を織り交ぜることで知られています。

アトランティスの物語には、傲慢や文明の衰退といったテーマが含まれており、プラトン自身の時代の出来事、例えばギリシャとペルシャ帝国との対立を反映しています。現代の科学や歴史的証拠、地質学的研究などは、アトランティスのような大きな島が大西洋に存在したことを支持していません。

一部の理論家は、アトランティスが当時進んだミノア文明に触発された可能性があると提案していますが、ミノア文明はプラトンのアトランティスの描写とは異なる特徴を持っています。全体として、アトランティスは傲慢の危険性やすべての文明の避けられない衰退を象徴する存在であると考えられています。

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著者は、自分のアパートの暖房システムを自分の判断で自動化した経験について述べています。既存のラジオコントロール式サーモスタットは、1つの部屋の温度しか監視できず、手動で調整する必要があったため、問題がありました。これを改善するために、サーモスタットとボイラーの間の信号を複製して再送信する「リプレイ攻撃」を行うことに決め、遠隔で暖房を制御できるようにしました。

このプロセスでは、ソフトウェア定義無線（SDR）を使用してラジオ信号をキャプチャし、分析しました。適切なハードウェアを見つけたり、信号を理解したりするのにいくつかの課題がありましたが、HackRFデバイスを使ってボイラーのオン・オフのコマンドを成功裏に録音しました。

その後、このセットアップをHome Assistantと統合し、スマートフォンを通じて暖房を制御できるシステムを作成しました。この新しいシステムは、自分のスケジュールや位置に基づいて温度を調整する自動化機能を備えており、より便利になりました。

著者は、このシステムを設定するのにかかった努力を振り返り、結果に満足していると述べています。今ではアパートでより快適に過ごせるようになったと感じています。また、趣味のウェブサイトに影響を与える新しい法律についての懸念もあり、ブログのコメント欄を削除したことにも触れています。

ボブは、AT&Tが数十年にわたりアメリカ市民に与えた悪影響について不満を表明しています。彼は、政府がAT&Tの行動を支持していると考えており、その結果、同社が大きな利益を上げていると指摘しています。ボブは、誰かが異なる結果を期待していたのか疑問を持っています。

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。長いコンパイル時間を必要とせず、迅速なデータ操作が可能です。Pikeは、GNU GPL、GNU LGPL、MPLなど、複数のライセンスの下で無料で提供されています。

最新のニュースとして、2025年4月10日にリンクöピングのRoxenオフィスでPikeのミートアップが開催されます。また、2025年2月8日にPike 8.0（ビルド8.0.1956）がリリースされ、MacOS、Linux、Windowsでダウンロード可能になりました。2025年1月15日にもRoxenのオフィスで別のPikeミートアップが行われます。2024年10月11日には、2024年11月2日から3日にかけてRoxenのオフィスでPikeカンファレンスが予定されています。さらに、2024年9月20日にはPike 9.0.9のベータ版がダウンロード可能になりました。

Pikeについて詳しく知り、言語を学び始めるには、公式ウェブサイトを訪れてください。

Libroは、読書履歴を管理するためのコマンドラインツールです。このツールは、SQLiteデータベースにデータをローカルで保存します。主な機能と使用方法は以下の通りです。

本を追加するには「libro add」というコマンドを使用します。特定の年に読んだ本のリストを表示するには「libro show --year 2024」を入力します。本の詳細を確認するには「libro show 123」と入力します。また、レポートを生成するには「libro report」を使い、著者別の本を表示するには「libro report --author」を利用します。

特定の年に読んだ本のリストには、タイトル、著者、評価、読了日などの詳細が含まれます。さらに、毎年読んだ本の数や最も多く読まれた著者に関する統計も確認できます。

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。具体的には、以下のコマンドを使用します。まずリポジトリをクローンし、次にそのディレクトリに移動して「pip install -e .」を実行します。

初めて使用する際、Libroはデータベースファイル「libro.db」を作成します。データベースの場所は、コマンドラインのフラグや環境変数を使って指定できます。

読書履歴をインポートするには、GoodreadsのCSVファイルを使用します。具体的には「libro import goodreads_library_export.csv」というコマンドを入力します。

Libroは、本やレビューのためのテーブルを持つデータベースを維持し、タイトル、著者、評価、読了日などのフィールドを含んでいます。このツールは、シンプルで整理された方法で読書習慣を追跡したい人にとって非常に便利です。

このコレクションは、デビッド・アールによる「101 BASIC Computer Games」の1975年3月版からのプログラムを含んでおり、デジタル・エクイップメント社によって出版されました。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、アールがクリエイティブ・コンピューティングを通じて発表した後の「BASIC Computer Games」とは異なります。いくつかのゲームは一方には含まれていますが、もう一方には含まれていません。また、ゲームはさまざまなBASICの方言を使用しており、互換性がない場合があります。例えば、ダートマス版のBASICを使っているゲームもあれば、HP版やEduSystem版を使っているものもあります。

このコレクションは、その時代の多様なプログラミングスタイルや方言を示しており、いくつかのゲームは独自の文法を持っています。プログラムは、RetroBASIC上で修正なしに動作することが多く、学習や改善に役立ちます。

コレクションには、ハングマン、ブラックジャック、三目並べなどのクラシックなゲームから、「コンピュータが動物を当てる」や「月面着陸」といったユニークなタイトルまで、幅広いゲームが含まれています。各ゲームには、その名前、簡単な説明、使用されているBASICの方言が記載されています。

ヤン・ユエは、大規模言語モデル（LLM）の推論能力や一般的な世界モデルを改善する新しい方法に取り組んでいます。彼は、これらの先進的なテーマを探求できる企業とのコラボレーションを希望しており、強力なサポートやリソースを提供してくれるところを探しています。また、彼は博士課程の訪問機会も求めています。コラボレーションに興味がある方は、ぜひ彼に連絡してください。

このコードは、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iOSデバイスでない場合は、ページ内のすべての動画要素を見つけて、自動再生機能を無効にします。

parcomは、HaskellのparceやRustのnomに触発された、パーサーを作成するための簡潔なライブラリです。このライブラリは、抽出した部分文字列のためにメモリを再割り当てすることなく、文字列の解析に特化しています。また、外部依存関係がありません。

parcomの主な特徴は、文字列の解析に特化していることです。抽出した部分文字列は入力から直接取得されるため、メモリの再割り当てが不要です。SBCLやECLなど、さまざまなCommon Lispの実装と互換性があります。標準的なハードウェア上では、約10MB/sの速度でJSONを解析することができます。

APIの概要としては、基本的なパーサーがあり、特定の文字や任意の文字を解析したり、特定の文字を除外したりすることができます。また、符号なし整数、符号あり整数、浮動小数点数を扱うことができ、空白や改行などのホワイトスペースも認識します。

複数のパーサーを組み合わせて複雑な解析ルールを作成するためのコンビネーターも用意されています。これには、シーケンスの解析やオプションの要素、繰り返しパターンの解析が含まれます。さらに、空であるかのチェックや数字の検証、パーサーの結果に変換を適用するためのユーティリティ関数も提供されています。

オプションとして、JSON文字列を解析し変換するためのJSON解析システムも含まれています。ユーザーは提供されたコンビネーターや関数を使って独自のパーサーを作成することができ、カスタムパーサーは入力を受け入れるようにパラメータ化でき、構造化された結果を返すことが可能です。

解析に失敗した場合は、詳細なエラーメッセージが返され、診断のフィードバックが得られます。全体として、parcomはCommon Lispでパーサーを構築するための表現力豊かで軽量なフレームワークを提供し、複雑な解析タスクをよりシンプルなコード構造で扱うことを容易にします。

日本の研究者たちは、雷を引き起こし、誘導することができる独自のドローンを開発しました。このドローンは金属製のファラデーケージで保護されており、雷が当たった際にはその周囲に雷を逸らします。また、長い接地線と避雷針を備えており、雷を引き寄せる能力を高めています。

最近の実験では、雷雨の中でドローンを300メートルの高さまで飛ばし、強い電場を作り出して雷を誘発しました。ドローンは雷を観察しながら安定した状態を保ち、ドローンを使って雷を誘導するという世界初の成功を収めました。

研究者たちは、これらの雷から得られるエネルギーを捕らえ、蓄える方法を探る計画です。雷一回あたりのエネルギーは約10億ジュールと非常に大きいですが、安全にこのエネルギーを実用化するためには大規模な蓄電システムが必要です。それでも、このドローンはスタジアムや風力タービンなどのインフラを雷の被害から守るために役立つ可能性があります。

この革新的な技術は、雷をクリーンエネルギー源として活用し、雷撃からの安全性を向上させる可能性を秘めています。

ブッカー賞とインターナショナル・ブッカー賞は、世界のフィクションを祝うために協力しています。ブッカー賞は、優れた英語で書かれた作品を評価します。一方、インターナショナル・ブッカー賞は、英語に翻訳された優れたフィクションを表彰します。これらの賞は、英語を話す読者が世界中の質の高い物語を発見する手助けをしています。

Evertopは、古いIBM XTコンピュータを模したポータブルPCで、80186プロセッサと1MBのRAMを搭載しています。DOSやWindows 3.0など、さまざまなレトロなオペレーティングシステムを実行することができます。低消費電力設計、電子インクディスプレイ、大容量バッテリー2つのおかげで、1回の充電で数百時間から数千時間の稼働が可能です。また、ソーラーパネルを搭載しており、オフグリッドでの使用もできるため、バッテリーの寿命を気にせずに無限に運用できます。

このデバイスには、内蔵キーボードやUSB、PS/2、イーサネットなどの周辺機器用ポートが備わっています。複数のグラフィックやオーディオフォーマットに対応しており、取り外し可能なキーボードで柔軟性も持たせています。将来的にはBluetoothのサポートも予定されています。

Evertopは、ソーラーパネル、DC入力、マイクロUSB接続の3つの方法で充電できます。これらの3つのソースから同時に充電することができ、内蔵のボルテメーターでバッテリーの状態を監視できます。

省電力モードでは、Evertopはアクティブ使用で200時間から500時間の稼働が可能で、新しいテキストエディタや電子書籍リーダーアプリを導入することで、さらに延長できることを期待しています。ハイバーネーションや電力管理のオプションもあり、エネルギーを節約できます。

PCは256GBのSDカードを使用してファイルを保存し、最大8GBの容量を持つ複数のシステムをエミュレートできます。

EvertopはESP32マイクロコントローラで動作し、5.83インチの電子インクディスプレイを搭載しています。このディスプレイは使用していないときには電力を消費しません。デバイスのデザインは2年間にわたって進化し、3Dプリントされたケースが使用されています。

Evertopは1980年代から90年代初頭の多くのDOSソフトウェアを実行することができます。

軽量版のEvertop Minは、コストと重量を削減するために機能が少なくなっていますが、基本的なオフグリッドコンピューティングに必要な機能は保持されています。ユーザーは自分のキーボードやソーラーパネルを追加できます。

このデバイスには、クラシックゲームやソフトウェアを実行する様子、ネットワーキング機能の使用、電力設定の管理などを示すさまざまなデモ動画があります。

全体として、Evertopはポータブルで環境に優しいコンピューティングソリューションを求めるユーザーに向けて設計されています。

プロローグアドベンチャーゲームは、プレイヤーが城の中に隠された宝物を探す宝探しゲームです。プレイヤーはゲームをクリアするために三回の命を持っています。このゲームには、鍵のかかったドアや隠されたアイテム、未完成のオブジェクト、限られた資源、そしてアイテム管理などのインタラクティブな要素が含まれています。

このチュートリアルでは、GitHubのリポジトリからコードを分析し、初心者向けのわかりやすい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ます。このプロジェクトでは、軽量なフレームワークであるPocket Flowを使用して、コードベースを探求し、明確なビジュアルを持つ初心者向けのコンテンツを作成します。

主な特徴として、AIはコードを調べて基本的な概念を説明することでチュートリアルを生成します。リポジトリ全体を分析し、複雑なコードをシンプルなガイドに変換することができます。具体的なプロジェクトには、AIコラボレーションツール、ウェブスクレイピング、API作成などが含まれます。

始めるには、まずリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします。コマンドは pip install -r requirements.txt です。次に、utils/call_llm.py にAPIキーを設定してAIモデルをセットアップします。最後に、メインスクリプトを実行して、GitHubリポジトリまたはローカルディレクトリからチュートリアルを生成します。

コマンドの例として、GitHubリポジトリを分析する場合は、次のように入力します。python main.py --repo https://github.com/username/repo --include "*.py" "*.js"。ローカルディレクトリを分析する場合は、python main.py --dir /path/to/your/codebase --include "*.py" と入力します。また、別の言語でチュートリアルを生成するには、python main.py --repo https://github.com/username/repo --language "Chinese" とします。

AIは指定したディレクトリにチュートリアルコンテンツを生成して保存します。さらに詳しいガイダンスについては、YouTubeの開発チュートリアルを参照してください。

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この記事では、はしかが深刻な病気であり、軽視すべきではないことが強調されています。はしかに伴うリスクや潜在的な合併症についても触れられており、人々にその深刻さを理解するよう呼びかけています。

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著者はGoプログラミング言語に対する魅力を語り、その中でも特にメモリ管理機能に注目しています。Goの設計特徴として、未定義の動作が最小限であり、シンプルなガベージコレクション（GC）の仕組みがあることが挙げられます。これにより、ガベージコレクターと併用して手動でメモリ管理を行うことが可能です。C++やRustのような言語とは異なり、Goのエコシステムは安定性と互換性を重視しており、安全でないコードを使用する場合でもその点が保たれています。

メモリの割り当てに関しては、アリーナという効率的なメモリ割り当て構造を作成することが目標です。アリーナは大きな塊でメモリを割り当て、一度にすべてを解放することができます。Goの動的配列の一般的な動作は、非効率的なメモリ使用につながることがあり、アリーナはその改善を目指しています。

著者は、指定したサイズとアライメントのゼロ初期化されたメモリを返すカスタムアロケーターの実装について説明しています。ポインタを割り当てる際には、ガベージコレクターがどのメモリ位置にポインタがあるかを把握する必要があるため、課題が生じます。

Goのガベージコレクションはマーク＆スイープ戦略を使用しており、使用中のメモリを特定し、未使用のメモリを回収します。GoのGCは精密であり、ポインタとして明示的に宣言されたメモリのみを生きているとマークします。これがカスタムアロケーターの動作に影響を与えます。

アリーナ構造は迅速なメモリ割り当てを目的としており、アライメントと容量管理に特に焦点を当てています。実装の詳細は、割り当てが効率的であり、メモリ管理のオーバーヘッドを最小限に抑えることを保証します。

著者はカスタムアリーナのパフォーマンスをGoの組み込みの割り当て方法と比較するベンチマークを行いました。その結果、アリーナは標準的な割り当て方法に比べてメモリ割り当ての速度で大幅に優れていることが示されました。このように、Goにおけるメモリ管理の複雑さを探求し、ガベージコレクションの課題を乗り越えつつ効率を向上させるカスタムソリューションを提示しています。

W3C探索興味グループ（IG）は、現実のウェブの課題と標準の開発とのギャップを埋めることを目的としています。正式な仕様を作成することに焦点を当てた作業グループとは異なり、このグループはウェブ上のアイデンティティ、認証、信頼に関する初期の研究開発ラボとして機能します。

今、参加する理由は何でしょうか。ウェブの環境は急速に変化しており、新しい政策や技術、規制の課題が次々と現れています。クッキーの減少やログインシステムの再設計など、ウェブアイデンティティが進化する中で、ユーザーのニーズや現在の標準のギャップについて多様な意見を交わすことが重要です。

グループでは、さまざまなトピックについて議論しています。具体的には、ブラウザの動作とウェブ仕様の技術的な違い、新しいアイデンティティや資格情報管理のモデル、異なる分野における信頼を伴うユースケース、同じ問題に対処する複数の標準がもたらすリスク、より良い技術的解決策を必要とする規制の変化などが含まれます。

このIGは、開発者、研究者、政策立案者を含むすべての人に開かれています。彼らの公開GitHubリポジトリでは、貢献や議論が奨励されています。解決が必要なアイデアや問題があれば、ぜひ声を聞かせてほしいとのことです。

グループは、コミュニティから提起されたトピックについて、隔週で会合を開いています。興味がある方や特定の懸念がある方は、ぜひ参加してウェブ標準についての有意義な会話に参加してください。

政府は、気候変動対策として太陽光を減少させる実験を数週間以内に承認する予定です。科学者たちは、大気中にエアロゾルを注入したり、雲を明るくしてより多くの太陽光を反射させる方法を探求しています。

先進研究発明機関（ARIA）は、これらのプロジェクトに5000万ポンドを割り当てました。ARIAのマーク・サイムス教授は、これらの実験は安全で制御されたものであり、実施期間や元に戻すことができる条件について厳しい規制が設けられると強調しています。

一部の批評家は地球工学に懸念を示していますが、科学者たちは現在の二酸化炭素レベルが高すぎるため、緊急の行動が必要だと考えています。研究には成層圏エアロゾル注入や海洋雲明る化といった技術が含まれており、海塩粒子を散布して雲の反射率を高める方法です。

過去の観測では、船舶の排出物が雲を明るくし、地球を冷やす効果があることが示されています。専門家たちは、成功した実験が10年以内に拡大できると考えています。ARIAはまた、モデル研究や室内テスト、地球工学に関する世論調査も支援する予定です。

Googleは、以前の計画に反してChromeからサードパーティのクッキーを削除しないことを発表しました。これにより、ユーザーはこれらのクッキーを手動で無効にするオプションを引き続き利用できるようになります。この決定は、サードパーティのクッキーを排除することでユーザーのプライバシーを向上させることを目指した「プライバシーサンドボックス」イニシアチブの下での新しい広告システムの構築に数年をかけた結果です。

Googleは、最初の提案であるFLoCが効果的でないと批判されたことなど、さまざまな課題に直面しました。会社は引き続きChromeのシークレットモードの改善に取り組むものの、プライバシーサンドボックスの広範な目標は不明瞭です。

広告のプライバシーを向上させる意図がある一方で、最近の独占禁止法に関する訴訟がGoogleの市場力に対する懸念を引き起こしています。全体として、トラッキングクッキーには問題がありますが、Googleの新しいシステムが広く採用されると、広告に対する同社の支配力が増すのではないかという懸念もあります。

このウェブサイトは、1963年のBBC MCR21外部放送車に焦点を当てており、「マッチ・オブ・ザ・デイ」の60周年とBTTTおよびMCR21プロジェクトの年次ビデオレビューを祝っています。

MCR21の主な特徴には、電話交換機と音響ミキサーがあります。エンジニアリングマネージャーのデスクには、15回線の手動電話交換機と効果的なトークバックシステムが備わっています。音響デスクは、20チャンネルが3つのグループに整理されており、停電時のためのバッテリーバックアップもあります。

モニタースタックには、7台のモニターが装備されています。各カメラ用のモニターのほか、エンジニアリングや制作のプレビュー用のモニターも含まれています。波形モニターや送信モニターもあり、オフエアチェックのための追加機能も備えています。

ビジョンエンジニアのコントロールデスクには、4台のPye Mk6カメラがあり、それぞれに操作パネルがあります。各カメラ用のモニターと、視覚的なモニタリングのためのテクトロニクスオシロスコープも設置されています。

Pyeは、より進化した「メインフリートスキャナー」として知られる10台のMCR21バンを製造しました。これらは以前のモデルよりも高度で、将来のカラー放送技術の基盤を築きました。

詳細については、ウェブサイトを通じて音響システムやMCRについてさらに深く探求できます。

この研究は、ボウリングレーンでストライクを達成するための最適なターゲット位置を特定する新しい方法を提案しています。ボウリングボールの動きを数学的にモデル化し、微分方程式のシステムを用いて表現しています。このモデルは、ボールの軌道をシミュレーションし、レーン上のオイルパターンなどの異なる要因がショットの成功にどのように影響するかを示しています。

ボウリングはアメリカで非常に人気があり、スコアを向上させるための研究が盛んに行われていますが、一般的には理論モデルよりも統計データに依存しています。研究では、オイラーの方程式を用いてボールの動きを記述し、レーンを進む際の摩擦や回転に焦点を当てています。ボウリングボールの簡略化したモデルを前提に、運動方程式を導き出しています。

レーンに施されるオイルの塗布方法は摩擦レベルに変化をもたらし、これがボウラーのパフォーマンスに影響を与えます。異なるオイルパターンに応じて、ボウラーはストライクのチャンスを最大化するために戦略を調整する必要があります。

ストライクを得るための理想的な入射位置と角度が特定されており、ボールがオフセンターで4〜12センチの位置に当たるとき、約6度の最適な角度で当たると最良の結果が得られることがわかりました。

さまざまな初期条件をシミュレーションすることで、研究は異なるオイルパターンの下でボウラーにとっての最適なスタート地点を特定しています。経験豊富なボウラーは、より大きな誤差の余地を持つことが示唆されています。

このモデルは、ボウラーがボール選択に関する戦略的な決定を行うのを助け、オイルパターンの設計者が挑戦的でありながらプレイ可能なレーン条件を作成するのにも役立ちます。この研究は、ボウラーのパフォーマンスとレーンのダイナミクスの理解を深め、競技者やコーチにとって貴重な洞察を提供することを目指しています。

投稿に投票するには、いくつかのアクションを完了し、15の評判ポイントを獲得する必要があります。投票は、質問や回答が役に立つと感じていることを示します。評判ポイントは、プラットフォーム上のさまざまな活動を通じて得ることができます。

また、「等時通過理論」という揚力の説明についても触れています。この理論は広く受け入れられていますが、実際には誤った説明です。理論によれば、翼の上を通過する空気は、下を通過する空気と同時に出会わなければならないとされています。この誤解はしばしば否定されており、多くの人がこの考え方は1922年にルートヴィヒ・プラントルによる初期の空気力学の説明から生まれたと信じています。

研究によると、多くの教育資料、教科書やトレーニングマニュアルを含むものが、この誤った考えを広めてきたことがわかっています。専門家は、揚力の実際のメカニズムには、空気圧の違いやニュートンの法則など、さまざまな要因が関与していると指摘しています。単純化された説明が、翼がどのように揚力を生み出すかについての広範な誤解を招いたのです。

要するに、等時通過理論は広く教えられている単純化された考えですが、根本的に誤りです。揚力を理解するには、複数の科学的原則を取り入れたより複雑な視点が必要です。

MagewellのEco: M.2 HDMIキャプチャカードは、マザーボードのM.2スロットを利用するために設計された新しいデバイスです。M.2スロットはPCIeスロットよりも一般的になりつつあります。このカードには2本のHDMIケーブルが付属しており、Linuxでの設定が必要です。具体的には、ドライバーのインストールが求められます。

インストールの際は、適切なドライバーをダウンロードし、依存関係をインストールし、インストールスクリプトを実行する必要があります。このカードはOBSなどのソフトウェアと相性が良く、DiscordやZoomなどのWebRTCアプリケーションでも使用できます。

性能面では、Eco Capture Dual HDMI M.2は高品質な映像を提供し、より高価なオプションと同等の品質を持ちながら、M.2スロットに適したコンパクトなサイズです。しかし、385ドルという価格はカジュアルユーザーには高く感じられるかもしれませんが、eBayでは60ドルから100ドルで入手できるユニットもあります。

全体として、このカードは性能とデザインが評価されていますが、インストールの難易度は中程度であり、価格が高いと見なされています。

Hugging Faceは、オープンソースのロボットで知られるPollen Roboticsを買収し、ロボティクスの提供を拡大することを発表しました。この動きは、趣味でロボットを扱う人からビジネスまで、すべての人にロボティクスをより身近で手頃なものにすることを目的としています。Hugging Faceは、2024年にLeRobotライブラリを立ち上げて以来、オープンソースのAIとロボティクスの分野でリーダー的存在となっています。

この提携から最初に登場するロボットは、Reachy 2という人型ロボットです。これは研究や教育向けに設計されており、コーネル大学やカーネギーメロン大学などの著名な研究所で既に使用されています。Reachy 2はオープンソースで、VRにも対応しており、価格は70,000ドルです。

Hugging Faceは700万人以上のユーザーを持つ強力なコミュニティを形成しており、成長を支えるための資金調達も行っています。2016年に設立されたPollen Roboticsは、使いやすい人型ロボットの開発に注力しており、その革新的なデザインが評価されています。

この買収は、ロボティクス技術の民主化を進め、分野内のコラボレーションを促進する一歩と見なされています。

「ロンドン地下鉄駅デザインのイディオム」は、優れたデザインが乗客の体験やスタッフの作業環境を向上させる重要性を強調しています。駅は機能的で清潔感があり、美的にも魅力的である必要があり、利用者を大切にするシステムを反映することが求められています。このデザインのイディオムは、思慮深いデザイン原則を通じて象徴的な駅を生み出すことを目指しており、小さな修理から大規模な改修まで、すべてのプロジェクトで良いデザインが中心となることを確保しています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、地下鉄は豊かなデザインの遺産を持っており、現在の焦点はこの遺産を尊重しつつ現代化を進めることです。次に、顧客中心のアプローチが求められ、すべての顧客の旅を楽しいものにし、スタッフにとって快適な作業環境を作ることが目標です。デザイン原則には、バランスを保つこと、快適さを優先すること、照明で雰囲気を作ること、サービスを統合すること、未来に備えることが含まれています。

さらに、良いデザインは包括的であるべきであり、すべての関係者間で強いコミュニケーションを図ることで、成功した実施を確保します。また、高いデザイン基準を維持することへの強いコミットメントがあり、顧客のニーズや期待、進化する都市を反映しています。

全体として、このデザインのイディオムは、ロンドンにおける高品質でユーザーフレンドリーな交通システムを創造するための指針となる枠組みを提供しています。

この記事では、WebAssembly（WASM）におけるメモリ割り当ての課題、特にアロケーターの設定方法について説明しています。

通常のシステムでは、アロケーターはオペレーティングシステムからメモリを要求しますが、組み込みシステムであるWASMでは、メモリは通常、コンパイル時に静的に割り当てられます。WASMで使用できるアロケーターには、シンプルなアリーナアロケーターや、バディアロケーターのようなより複雑なものがあります。WASMのメモリモデルの特性により、ガーベジコレクションはあまり適していません。

WASMでは、固定サイズの配列を使用して静的ヒープを予約する方法が説明されています。高水準言語では低水準のメモリ管理に制限があり、型制限を回避するためのテクニック（ポインタローンデリング）が紹介されています。メモリをエクスポートすると、初めにゼロで初期化されますが、インポートされたメモリには初期化されていないデータが含まれている可能性があり、手動でゼロにする必要があります。大きなメモリをインポートすることは、ファイルサイズが大きくなるため注意が必要です。

WASMでは、組み込みの命令を使用してメモリを増やすことができます。著者は、動的メモリ割り当てを管理するための関数（sbrk）の実装方法について説明しています。また、WASMモジュールが動的サイズのヒープをインポートするシナリオについても触れ、メモリの境界を特定する方法を解説しています。

全体として、この記事はWebAssemblyにおけるメモリ管理の洞察を提供し、従来のメモリ割り当て方法との違いや、さまざまな割り当て技術を使用する際の実用性について強調しています。

この文章では、人工知能（AI）ワークロード向けに設計されたネットワークにおける負荷分散方法について、特にRoCEv2ベースのシステムに焦点を当てています。

従来の方法として、フローに基づくレイヤー3の等コスト多重経路（ECMP）が挙げられますが、これはAIネットワークには適していません。なぜなら、GPU間の通信で大きなデータフロー（エレファントフロー）がうまく分散されないと、混雑が発生し、AIのトレーニングプロセスが遅くなるからです。

代替手段として、フローレットベースの負荷分散があります。この方法では、データを小さなセグメント（フローレット）に分割し、適応ルーティングを用いてこれらのフローレットを複数の経路に分散させ、混雑を回避します。また、パケットベースの負荷分散もあり、これは個々のパケットをさまざまな経路で送信することで、利用可能なリンクをすべて活用します。しかし、パケットの順序が重要なRDMA操作において、パケットの順序が乱れる問題が生じる可能性があります。

RDMA書き込み操作についても説明されています。RDMA書き込み操作はデータをセグメントで転送し、パケットが正しい順序で到着することを保証します。適切な処理が行われないと、遅延やパフォーマンスの問題が発生するため、注意が必要です。

さらに、Cisco Nexusスイッチでのパケットごとの負荷分散の設定方法についても触れられています。これにより、ネットワークの効率が向上します。

要するに、AIネットワークのパフォーマンスを向上させるためには、従来のECMP方法よりもフローレットベースやパケットベースの高度な負荷分散技術が推奨されます。これらの技術は、高帯域幅のデータフローをより効果的に管理し、AIワークロードにおけるスムーズな運用を確保します。