Googleは南カロライナ州のElementl Powerと提携し、3つの先進的な原子力エネルギープロジェクトに投資することになりました。この取り組みは、データセンターの電力使用量が増加したため、2023年には二酸化炭素排出量が13％、2019年からは48％も増加したGoogleが、炭素排出量を削減する手助けをすることを目的としています。Googleは2030年までにネットゼロ排出を達成し、24時間365日カーボンフリーエネルギーで運営することを目指しています。

新しい原子力プロジェクトはそれぞれ600メガワット以上の電力を生産する予定です。Googleのアマンダ・ピーターソン・コリオ氏は、信頼性のあるエネルギーを提供するために先進的な原子力技術が重要であると強調しました。今年初め、GoogleとMetaは、エネルギー需要の増加に対応し、エネルギー安全保障を強化するために、2050年までに世界の原子力エネルギー容量を3倍にすることを約束しました。

Elementl Powerは2023年に設立され、次世代技術を用いた原子力発電の開発に注力しています。Googleの支援を受けて、Elementlは2035年までにアメリカで10ギガワット以上の原子力発電を実現することを目指し、安全でクリーンなエネルギーソリューションを提供するためにさまざまなエネルギー関係者と連携しています。

この記事では、スタートアップの初期段階でマイクロサービスを導入することのデメリットについて述べています。スタートアップにとって、機能を迅速かつ効率的に提供することが生存にとって重要であることが強調されています。

まず、マイクロサービスを早期に導入すると、生産性が低下する可能性があります。マイクロサービスはデプロイメントを複雑にし、オンボーディングの難易度を上げ、開発時間の無駄を招くことがあります。

次に、モノリスアーキテクチャは必ずしも悪いわけではありません。適切に構築されたモノリスは、シンプルであり、チームが顧客に価値を提供することに集中できるため、不要な複雑さを避けるのに役立ちます。

また、マイクロサービスが常に最良の選択肢であるわけではありません。マイクロサービスはスケールが必要な場合に有益ですが、スタートアップは実際にスケーリングの課題に直面するまで避けるべきです。

早期にマイクロサービスを導入することによる一般的な問題として、理論に基づいてサービスを分割することが挙げられます。これにより、実際のニーズに合わない複雑さが生じることがあります。また、複数のリポジトリを管理することはメンテナンスの負担を増やし、開発を遅らせる原因となります。さらに、複雑なローカル開発環境は開発者の生産性を妨げることがあります。すべてのプログラミング言語がマイクロサービスに適しているわけではなく、技術スタックの不一致も問題です。マイクロサービスは監視やコミュニケーションにおいてオーバーヘッドを生じさせ、運用を複雑にすることがあります。

マイクロサービスが有効な場合は、ワークロードの分離や異なるスケーラビリティ、異なる実行要件が明確なときです。

スタートアップに対する実践的なアドバイスとしては、まずモノリスアーキテクチャから始め、単一のリポジトリを使用し、ローカル環境をシンプルに保ち、CI/CDプロセスを自動化し、必要なときにのみサービスを分割することが推奨されます。

シンプルに始め、マイクロサービスの複雑さを避けることが重要です。効率的に価値を提供することに集中し、スタートアップの生存を確保しましょう。

要約がありません。

ここ3年間、研究者たちはGitHub Actionsのセキュリティリスクについて懸念を示しており、最近の2件のサプライチェーン攻撃がその問題を浮き彫りにしました。12月には、攻撃者が脆弱なGitHub Actionsのワークフローを利用して、UltralyticsのPythonパッケージに暗号通貨マイナーを挿入しました。また、3月には、別の攻撃がGitHub Actionsの一般的な脆弱性を悪用し、貢献者のアクセストークンを侵害して、いくつかのリポジトリに無許可の変更を加えました。

セキュリティを強化するために、組織はGitHub Actionsの設定を見直し、強化することが推奨されています。主な推奨事項は以下の通りです。

ワークフローの権限を読み取り専用に設定することが重要です。デフォルトの権限を変更して、無許可の修正を防ぎます。また、信頼できるアクションのみをワークフローで実行できるように制限することも必要です。どのリポジトリが特定のワークフローを使用できるかを管理し、自己ホスト型ランナーを特定のリポジトリに制限することも重要です。自動的にプルリクエストを作成または承認する設定は無効にするべきです。

さらに、悪意のあるコードがマージされるのを防ぐために、ブランチ保護ルールを実施することが重要です。秘密情報の管理も欠かせません。不適切な取り扱いはセキュリティ侵害につながる可能性がありますので、リポジトリ、組織、または環境レベルの秘密情報を使用し、必要なときだけアクセスできるようにすることが求められます。

ワークフローを構築する際は、権限を慎重に管理し、制限なしにサードパーティのアクションを使用しないようにし、高権限のトリガーに関連するリスクを軽減することが大切です。自己ホスト型ランナーについても注意が必要で、公共のリポジトリから隔離し、異常な活動を監視することが求められます。

要するに、組織はサードパーティのリスクを最小限に抑え、権限と秘密情報を賢く管理し、GitHub Actionsのワークフローを保護するためのセキュリティのベストプラクティスを採用することに注力すべきです。GitHub Actionsの設定における脆弱性を特定し、対処するためのツールも利用可能です。

ウォルト・ディズニーの新しいリアルなロボットが、ディズニーパークの70周年を記念して「ウォルト・ディズニー — マジカルライフ」というショーでデビューします。このアニマトロニクスは、ディズニーの存在感を再現することを目指しており、リアルな動きや表情を特徴としています。イマジニアたちは約7年間このプロジェクトに取り組み、ディズニーのジェスチャーや癖を細部にわたって再現することで、彼の本質を捉えようとしています。

しかし、このプロジェクトは倫理的な議論を引き起こしています。特にディズニーの家族からの反応が注目されています。ディズニーの孫娘であるジョアンナ・ミラーは、このような表現が非人間的または搾取的に見える可能性があると懸念を示しています。家族内で意見が分かれる中、イマジニアのトム・フィッツジェラルドは、彼らの意図はディズニーの遺産を称え、彼の物語をユニークな形で伝えることだと強調しています。

ショーでは、ディズニーの実際のスピーチからの対話が含まれ、彼を単なるブランドではなく、一人の個人として知ることを新しい世代に促すことを目指しています。このアニマトロニクスは、ディズニーのアパートの再現や彼の人生に関連する歴史的な遺物を展示する新しいアトラクションの一部となります。

要約がありません。

Apple IIのMouseCardの割り込み（IRQ）は、垂直ブランキング（VBL）信号と同期していることが、グラフィックスレンダリングにとって重要です。著者はエミュレーション環境でゲームを実行した際にちらつきの問題に直面しましたが、実際のハードウェアでは正しくレンダリングされることを確認しました。

同期を確認するために、著者はApple IIの開発コミュニティに参加し、MouseCardの動作を調査しました。その結果、MouseCardのIRQがVBLと一致するようにタイミングが設定されていることが確認されました。

MouseCardが初期化されると、VBL信号を待って処理を開始します。これはMouseCardのファームウェアによって行われ、Apple IIのメインCPUがVBL信号を監視します。また、MouseCardには68705という独自のCPUがあり、タイミングや割り込みを処理します。

68705はタイマーを使用して、異なるApple IIモデルに合わせたVBLタイミングで特定の間隔でIRQを生成します。タイミング値はハードウェアの仕様に基づいて計算され、割り込みが適切なタイミングで発生するようにして、グラフィックスのちらつきを最小限に抑えます。

プログラマーにとっては、異なるApple IIモデル（NTSCとPAL）での同期を維持するために、MouseCardのファームウェアコールを正しく使用することが重要です。これには、サイクルを測定したり、ユーザーに機種を尋ねたりする必要があるかもしれません。

要するに、Apple IIのMouseCardはVBL信号と効果的に割り込みを同期させることでスムーズなグラフィックスを実現しており、開発者は最適なパフォーマンスを得るために異なる機種を考慮する必要があります。

Mycoriaは、すべてのユーザーが簡単かつ自由に接続できる安全なオープンネットワークです。これは、初期のインターネットの冒険的な精神を思い起こさせます。主な特徴は、誰もが障壁なく接続できる平等性、官僚主義のないオープンなアクセス、すべての接続が認証され暗号化されるセキュリティ、そしてプライベートアドレスを使用し監視が行われないプライバシーです。

デザインの目標は、シンプルで小さく保つこと、DNSなどの既存のシステムと互換性を持たせること、そしてデフォルトでセキュリティとプライバシーを確保することです（現在進行中です）。

機能としては、自動のエンドツーエンド暗号化、現代的な暗号技術、スマートでスケーラブルなルーティング、ユーザー管理用のダッシュボード、特定の設定での.myco DNSの解決、シンプルなサービス発見、ネットワークの最適化と修復（現在進行中）、回転するプライベートアドレス（現在進行中）があります。

Mycoriaは、すべての人にとって使いやすく、安全でプライベートなネットワークを作ることを目指しています。

2009年1月、バラク・オバマが大統領に就任した際、彼はセキュリティ上のリスクと見なされていたブラックベリーの使用に直面しました。最初はこのデバイスを手放さなければなりませんでしたが、特別な暗号化ソフトウェアと追加のセキュリティ対策が施された後、最終的には使用を続けることができました。

それ以前、ジョージ・W・ブッシュは就任時にセキュリティ上の懸念と法的要件からブラックベリーの使用を中止していました。オバマはホワイトハウスの外の人々とつながりを持ちたかったため、シークレットサービス、ホワイトハウス通信局、NSA（国家安全保障局）との協力により解決策が見つかりました。

オバマがセキュアなデバイス、例えばセクテラ・エッジを使用する提案もありましたが、それは実用的ではなく、かさばるものでした。その代わり、オバマはセキュアな通信のためにSecurVoiceソフトウェアを搭載した改良版ブラックベリーを使用することで妥協が成立しました。このソフトウェアはジェネシスキーによって開発され、音声とデータの暗号化を可能にしました。

NSAのリチャード・ジョージがオバマのブラックベリーのセキュリティ確保を監督し、広範なテストと改良が行われました。最終的にNSAは大統領用のスマートフォンモデルを選びました。セキュリティが強化されたブラックベリーは2009年中頃にオバマに届けられ、彼はメールアドレスを秘密のものに変更しなければなりませんでした。

このセキュアなブラックベリーは、暗号化された通信を促進するために限られた数の親しい連絡先にも提供されました。これにより、オバマの広範なコミュニケーション能力は制限されました。

セキュリティ対策にもかかわらず、ハッキングや位置情報追跡などのリスクは残っていました。これらのリスクを軽減するために、ブラックベリーはメールの転送や添付ファイルを防ぐよう設計され、オバマの連絡先にはセキュリティプロトコルについてのアドバイスが行われました。

オバマがブラックベリーを使用し続けることができたのは、セキュリティを確保するために多大な努力が必要だったことを示しており、標準的なスマートフォンでのセキュアな通信のためのソフトウェアアプリケーションの使用への移行を意味しています。2023年現在、オバマが使用していたブラックベリーは国家暗号博物館に展示されています。

コンピュータの学習は、データに基づいて予測を改善することです。この投稿では、線形回帰について説明します。線形回帰は、家のサイズに基づいて初期の価格を予測し、勾配降下法という手法を使ってその予測を改善します。

家の価格を見てみると、明確な傾向があります。一般的に、大きな家ほど高額です。家のサイズと価格をプロットすると、この関係を表す直線を描くことができます。この直線には傾きがあり、サイズが増えるにつれて価格がどれだけ上がるか（平方フィートあたりの価格）を示します。また、切片は初期の価格を表しています。

家の価格を決定するための最適な直線を見つけるには、その直線がデータにどれだけ適合しているかを測定する必要があります。これには「誤差」を計算します。誤差とは、予測された価格と実際の価格の違いです。良い直線はこれらの誤差を最小限に抑え、合計誤差が最も小さい直線を見つけることができます。

しかし、誤差を測定するのは難しい場合があります。一つの方法は絶対誤差で、すべての誤りを同じように扱いますが、大きな誤差を見逃す可能性があります。より良いアプローチは二乗誤差を使用することで、大きな誤りに対してより厳しくペナルティを与え、より信頼性の高い直線を促します。

最小の誤差を持つ最適な直線を見つけるためには、傾きと切片の無数の組み合わせをすべて試すことはできません。そこで、勾配降下法を使用します。これは、誤差の急勾配に基づいて傾きと切片を段階的に調整し、最適な直線を見つける手法です。

勾配降下法は二乗誤差と相性が良く、滑らかな曲線を作るため、最小誤差のポイントを見つけやすくなります。この手法は、深層学習におけるニューラルネットワークのトレーニングにも基礎的な役割を果たしており、線形回帰の原則が機械学習全般に広く適用されることを示しています。

線形回帰と勾配降下法を用いることで、家のサイズに基づいた正確な価格予測が可能になり、信頼できる価格決定ができるようになります。

要約がありません。

この記事では、蛇の抗毒素の不足を解決するためのタンパク質設計ツールの可能性について述べています。いくつかの重要な問題が指摘されています。

まず、抗毒素の生産には多くの課題があります。抗毒素を作るプロセスは複雑で高コストであるため、深刻な不足が生じています。蛇に噛まれることで毎年81,000人から138,000人が死亡し、さらに多くの人が永久的な障害を負っています。特に低所得地域では抗毒素の高価格が問題を悪化させています。

次に、蛇の毒の多様性が挙げられます。蛇の毒は、科や種、さらには個体によって大きく異なります。この複雑さにより、普遍的な抗毒素を作ることが難しくなっています。異なる毒には異なる治療が必要です。

現在の抗毒素の製造方法についても触れています。従来の抗毒素は、蛇の毒を馬や羊などの動物に注射し、動物が生成した抗体を収集して精製することで作られます。この方法は時間がかかる上、毒の種類や動物が必要な抗体を生成する能力に制約があります。

最近のタンパク質設計の進展、特にベイカー研究室の計算ツールを用いて特定の毒成分に結合するタンパク質を作成する研究は、より効果的な抗毒素の開発に道を開く可能性があります。しかし、この研究だけでは毒の多様性や生産の課題を解決することはできません。

経済的な観点も重要です。たとえ普遍的な抗毒素が開発されたとしても、市場のダイナミクスは依然として厳しいです。抗毒素は主に発展途上国の低所得層に提供されるため、生産に大規模な投資を正当化するのが難しいのです。

将来的には、細胞ベースの抗毒素生産などの新しい方法が状況を改善する可能性があります。しかし、これらの革新を実現するためには、十分な資金援助と市場の信頼が必要です。

この記事は、タンパク質設計ツールがより良い抗毒素につながる可能性がある一方で、経済的および生産上の障害を克服することが抗毒素不足の問題を解決するために重要であると結論づけています。

tyは、Rustで構築された高速なPythonの型チェッカーおよび言語サーバーです。現在はプレリリースの段階にあり、バグが含まれている可能性があるため、商用利用には適していません。このプロジェクトは、安定性や機能の向上を目指して積極的に開発されています。

質問がある場合や問題を報告したい場合は、プロジェクトのリポジトリで行うことができます。開発はRuffリポジトリで行われており、ここで変更を提案することも可能です。

tyはMITライセンスの下で提供されており、プロジェクトへの貢献にもこのライセンスが適用されます。

Artifactのソフトウェアエンジニアとして、あなたはコアエンジニアリングチームと先進的なハードウェア企業をつなぐ役割を担います。具体的な業務内容には、航空宇宙、ロボティクス、製造業の企業と連携してArtifactを実装すること、顧客のニーズや問題解決を支援するアプリケーションやスクリプトを作成すること、製品の機能やデザインについてエンジニアリングチームと協力すること、顧客の所在地に出向いてサポートやトレーニングを行うことが含まれます。

必要な資格としては、フルスタックソフトウェアエンジニアリングの経験が3年以上あること（React、TypeScript、Pythonなど）、物理システムに関する知識（ロボティクスや航空宇宙など）、効果的にトラブルシューティングを行い迅速に解決策を提供できる能力、そして多様なチームと協力して働くための良好なコミュニケーションスキルが求められます。

要約がありません。

ファーウェイは、3月にマイクロソフトのWindowsライセンスを失った後、独自のオペレーティングシステムであるHarmonyOSを搭載した初のノートパソコンを発表しました。この新しいデバイスは、AI機能やAIアシスタントのCeliaを備えており、スライド作成や会議のメモの要約などの作業を行うことができます。また、Microsoft Officeの代替となるWPSや、アリババのDingTalkなど、仕事やエンターテインメントに役立つさまざまなソフトウェアが含まれています。

このノートパソコンは、HarmonyOSを搭載したスマートフォン向けの多くのモバイルアプリとも互換性があります。人気のプラットフォームであるRedNoteやBilibiliなども利用可能です。年末までには、2,000以上のアプリに対応する見込みです。

要約がありません。

Quilcは、量子プログラムを最適化するために書かれたCommon Lispの量子コンパイラです。しかし、動的型付けのために実行時に型エラーが発生することがあり、静的型付けが提供する抽象化が不足しています。Coaltonは厳密に型付けされた言語であり、Quilcに新しい機能である離散コンパイルを実装することでこれらの問題に対処しようとしています。

量子プログラムは、複素数の正方行列として表される操作から成り立っています。これらの操作は、各量子コンピュータに特有の限られたネイティブ操作のセットから構築されます。離散コンパイルの目的は、複雑な操作を単純なネイティブ操作の離散セットを使って近似することです。正確な再構築がしばしば不可能であることを考慮しています。

ロス・セリンガーアルゴリズムは、特定の操作セットであるClifford+Tを使用して、単一量子ビット行列のほぼ最適な分解を可能にします。このアルゴリズムは、異なる数値型を扱ったり、操作を表現するための方程式を解いたりするなど、複雑な数学的構造を含んでいます。

Coaltonは、Common Lispと比べてより構造化され、型安全なアプローチを提供することで、複雑な数学的操作の実装を簡素化します。また、アドホック多相性のシステムを採用しており、異なる数学的型や操作の管理が容易になります。

Quilcの離散コンパイル機能は完全に稼働しており、Clifford+T操作をサポートする量子アーキテクチャをターゲットにすることができます。ユーザーは精度の許容レベルを指定でき、これがコンパイルされた出力の操作数に影響を与えます。

実装は、操作の近似に焦点を当て、慎重な許容設定を通じて誤差の蓄積を管理します。実験によりアルゴリズムの正確性が検証され、コンパイルされたプログラムが高い確率で期待される結果を生み出すことが示されています。

Coaltonにおける離散コンパイルの開発は、量子コンピュータのコンパイラにおいて重要な前進を意味します。Coaltonの開発チームは、言語への貢献や改善を歓迎しています。

Coaltonの開発に関心のある方は、Discordコミュニティに参加することができます。

要約がありません。

アクセスしようとしたコンテンツに問題が発生しました。サポートチームに連絡し、以下の情報を提供してください。

• 参照番号: 93ca2f109d21f8cf
• IPアドレス: 4.227.3.155
• ユーザーエージェント: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) HeadlessChrome/134.0.6998.35
• タイムスタンプ: 2025年5月8日 16:02:51 UTC

これはCloudflareのエラーです。

2025年5月7日、Mistral AIはLe Chat Enterpriseを発表しました。このAIアシスタントは、組織が直面する課題、例えばツールの分散や投資回収の遅れに対応するために設計されています。この新しいプラットフォームは、Mistral Medium 3モデルを基にしており、以下の機能を提供します。

企業向けの検索機能、カスタマイズ可能なエージェントビルダー、さまざまなデータやツールとの接続機能、文書ライブラリ、カスタムAIモデル、ハイブリッド展開オプションなどが含まれます。これらの機能は今後2週間で展開される予定です。Le Chat Enterpriseは、チームの生産性を向上させつつ、プライバシーとカスタマイズを確保することを目指しています。

このプラットフォームの利点には、複雑なタスクを簡素化し、技術的なスキルがないユーザーでも利用できる統一されたAIプラットフォームが含まれます。また、Google DriveやSharePointなどのツールと安全に接続し、整理された知識ベースを作成することで、より良い回答を提供します。ユーザーは、コーディングスキルがなくても日常業務を自動化するためのカスタムAIエージェントを構築できます。さらに、厳格なデータ保護措置と特定の組織のニーズに合わせたカスタマイズオプションを提供し、プライバシーとコントロールの柔軟性を確保しています。

Le Chat Enterpriseは現在、Google Cloud Marketplaceで利用可能で、Azure AIやAWS Bedrockへの展開も計画されています。興味のある組織は、chat.mistral.aiを訪れるか、モバイルアプリをダウンロードしてその可能性を探ることができます。

プリンストン大学のジュン・フー教授が、組合せ論と幾何学を結びつける革新的な研究により、名誉あるフィールズ賞を受賞しました。興味深いことに、フー教授の数学の道のりは一般的ではありませんでした。彼は最初、高校を中退して詩を追求しましたが、大学で数学への情熱を見出しました。学校での集中力に苦しんでいた彼は、著名な数学者である広中平祐の授業からインスピレーションを受け、数学研究の美しさを理解するようになりました。

フー教授の大きな成果は、グラフ理論における長年の問題であるリードの予想を解決したことです。これにより、幾何学と組合せ的性質との間に深い関係があることが示されました。彼の研究は数学界に大きな影響を与え、ロタの予想を解決するなど、さらなる業績を上げました。

それでもフー教授は謙虚であり、数学の中にある美しさに焦点を当てています。彼は自分の作業スタイルを内省的でルーチンに基づくものと表現し、思考を刺激するために長い散歩をすることが多いと語っています。また、学問と家族生活のバランスを大切にし、子どもたちと過ごす時間の重要性を強調しています。

フー教授の物語は、創造性と探求が数学における重要な進展をもたらすことを示しており、彼の芸術的な背景と厳密な数学的探求が融合しています。

最近、抗議者たちがナショナルモールに集まり、トランプ政権に対して連邦政府の資金削減を中止するよう訴えました。関連する問題として、内部記録が明らかにしたところによると、トランプ政権は裁判所の命令にもかかわらず、国立衛生研究所（NIH）からの600件以上の研究助成金を終了させました。その中には、トランスジェンダーに関する研究も含まれています。この決定は、トランプ大統領の行政命令に応じたものとされています。

ワシントン州の司法長官の訴訟は、NIHの行動が裁判所の差し止め命令に従っているという政権の主張と矛盾していることを強調しています。文書によれば、NIHは差し止め命令が出された直後に「ジェンダーイデオロギー」を促進すると見なされた助成金の資金を削減しました。内部告発者の証言によると、政府効率局（DOGE）がこれらの助成金の終了を指示する上で重要な役割を果たしていたとされていますが、政権は権限が限られていると主張しています。

この訴訟はまた、政権が助成金を終了させた理由について不透明であることを明らかにしています。これらの助成金は、しばしば性同一性や気候変動といった政治的に敏感なテーマに焦点を当てています。批評家たちは、これらの資金削減が科学研究を損ない、公共の健康優先事項よりも政治的な agenda に沿ったものであると主張しています。現在進行中の法的闘争は、政権が裁判所の命令に従っているかどうか、そして助成金の終了の背後にある真の動機を明らかにしようとしています。

最近、Nature Biotechnologyに発表された研究では、脂肪操作移植（AMT）という新しい癌治療法が探求されています。この技術は、エンジニアリングされた脂肪細胞（脂肪細胞）を移植するもので、これらの細胞はグルコースや脂肪酸をより多く利用するように改変されており、腫瘍と栄養を競い合うことで腫瘍の成長を遅らせます。

主な発見は以下の通りです。まず、研究者たちはCRISPR活性化という方法を用いて、人間の白色脂肪細胞の代謝機能を強化しました。これにより、エネルギーをより効果的に燃焼できる褐色脂肪細胞のように振る舞うようになりました。

次に、これらのエンジニアリングされた脂肪細胞を癌細胞と共にマウスモデルに移植したところ、腫瘍の成長が大幅に抑制され、低酸素状態や血管形成の減少によって腫瘍環境が改善されました。

さらに、実験室での研究では、これらの改変された脂肪細胞をさまざまな癌細胞株（乳癌、大腸癌、膵臓癌、前立腺癌など）と共に培養した結果、癌細胞の増殖が減少し、癌細胞の代謝活性も低下しました。

最後に、AMT技術は、特定の腫瘍に関連する代謝経路をターゲットにするために脂肪細胞を改変することで、さまざまなタイプの癌に合わせてカスタマイズ可能です。

この研究は、脂肪組織の代謝特性を利用して腫瘍の成長を抑制する新しい有望な癌治療戦略を示しています。

この投稿では、情報検索における課題と解決策について、特にキーワード検索と意味検索に焦点を当てています。

キーワード検索は、正確な単語の一致に限定されるため、異なる用語を使用すると結果を見逃すことがあります。一方、意味検索は意味に基づいて一致を図りますが、大規模なインデックスを持つため、テキストの分割が複雑になり、透明性が欠けるという問題があります。

SPLADE（Sparse Lexical and Expansion Model for First Stage Ranking）は、これら二つの検索方法の強みを組み合わせることを目指しています。SPLADEは、単に意味ベクトルを生成するのではなく、文書に明示的に存在しない可能性のある関連するキーワードを特定します。

具体的な実装例として、スーパーヒーローに関するデータを用いて、SPLADEが検索結果をどのように改善するかを示しています。従来の説明とSPLADEから導出された用語の両方をインデックス化することで、検索結果の再現率が大幅に向上しました。

実装の結果、SPLADEを使用した際の再現率は28%から52%に増加し、関連する文書の取得が改善されたことが示されました。

SPLADEは、キーワード検索の信頼性と意味検索の能力を融合させる有望なアプローチです。今後は、精度の向上や従来の意味検索との比較、SPLADEの効果をさらに高める探求が期待されます。

著者は、LLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発に関する個人的なプロジェクトについても触れ、読者に対して洞察やコンサルティングのために連絡を取るよう促しています。

Rybbitは、Google Analyticsのプライバシーに配慮したオープンソースの代替ツールで、設定や使用が簡単です。月間訪問者数が100万人を超える忙しいウェブサイトで、ライブデモを試すことができます。

始めるには、まずrybbit.ioでホスティングサービスにサインアップするか、自分のサーバーにインストールして運用します。詳細はドキュメントに記載されています。

Rybbitの主な機能には、セッション数、ユニークユーザー数、ページビュー、離脱率、セッションの長さなどの重要な指標を追跡することが含まれます。また、クッキーを使用せずにユーザーを追跡しないため、GDPRやCCPAなどのプライバシー法に準拠しています。目標やユーザーの動き、ファネルダッシュボードのカスタマイズも可能です。さらに、高度なフィルタリングオプションやカスタムイベントの追跡機能も備えています。ライブセッションダッシュボードや地図を使った位置情報の追跡も行えます。複数のサイトを持つ組織に適したリアルタイムダッシュボードも提供しています。

ダッシュボードのオプションには、メイン、リアルタイム、セッション、ユーザージャーニー、マップ、ファネル、目標があります。

2025年5月7日、Google AI Studioは、Gemini 2.0 Flashの画像生成機能が開発者向けにプレビュー版として利用可能になったと発表しました。主な改善点は以下の通りです。

まず、開発者は画像を生成したり編集したりする頻度が高くなりました。また、以前のバージョンと比べて画像の質が向上し、画像内のテキストもより正確に表示されるようになりました。さらに、コンテンツ生成に対する制限が減少しました。

開発者にとって魅力的な機能には、製品を新しい環境に配置する「製品の再コンテキスト化」、画像に対して即座に共同編集ができる「リアルタイム共同編集」、画像の特定の部分を変更する「ターゲット画像編集」、新しい製品画像や詳細を生成する「動的SKU作成」、そしてGeminiを創造的なパートナーとして活用する「アイデア支援」が含まれます。

開発者は、Google AI StudioやVertex AIを通じて「gemini-2.0-flash-preview-image-generation」というモデル名でこれらの機能を利用開始できます。Googleは今後も品質の向上と機能の拡充に努めていく方針です。

要約がありません。

この文書は、2023年3月の会議に向けて作成された、Schemeプログラミング言語における効果的なマクロの書き方に関するチュートリアルです。Schemeにおけるマクロの重要性を強調し、Cなどの他の言語の単純なマクロシステムと比べてその堅牢性を示しています。Schemeのマクロは、言語の構文とシームレスに統合される強力な抽象化を可能にします。

このチュートリアルを効果的に活用するためには、Chez Scheme（Schemeの実装）、Emacs（開発環境）、およびOrg、Geiser、Pareditなどのツールに慣れていることが求められます。

Schemeは、シンプルな構文、第一級手続き、そして衛生的なマクロで知られる関数型プログラミング言語です。このチュートリアルは、R6RS標準に焦点を当てており、R7RS-smallよりも強力なマクロシステムを持っています。

チュートリアルでは、マクロの概念を紹介するために、変数を変更するインクリメント演算子（incr!）を作成する例を通じて、マクロの基本を説明します。マクロの衛生性により、通常の関数呼び出しの落とし穴を避けることができます。

さらに、文書では構文オブジェクト、構文ケースマクロ、マクロの衛生性の概念など、より高度なマクロの概念についても取り上げています。これにより、識別子がスコープの整合性を保つことが保証されます。また、ループ内でのトレース機能のような複雑な構造をマクロを使って作成する方法も探求しています。

チュートリアルには、LR(1)パーサー生成器などのより複雑な例や、読者がスキルを練習するための演習も含まれています。

全体として、この文書はユーザーがSchemeにおけるマクロを理解し、実装する手助けをするように構成されており、プログラミング言語を向上させる可能性を提唱しています。

QueryHubは、データベースとの作業を改善し、生産性を向上させるために設計された新しいAIプラットフォームです。複雑なSQLクエリの作成やデータベースの分析、洞察の抽出といった一般的な課題に対処し、誰でもデータにアクセスしやすくします。

QueryHubの主な機能には、自然言語での対話が可能な点があります。簡単な英語で質問をすると、QueryHubがそれをSQLクエリに変換します。また、自動的に最適化されたSQLクエリを生成する機能もあり、データベースの構造を理解するために専門的な知識は必要ありません。重要なクエリを保存して整理することもでき、結果はわかりやすい形式で表示されます。

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US Routingは、アメリカ国内での迅速なルーティングを目的としたPythonライブラリで、特に近似計算に便利です。このライブラリは、北米の道路データセットを使用しています。

インストール方法は、pipを使う方法とPoetryを使う方法があります。pipの場合は、コマンドラインで「pip install us-routing」と入力します。Poetryを使用する場合は、まずリポジトリをクローンし、「cd us-routing」でフォルダに移動した後、「poetry install」で依存関係をインストールします。

使用方法として、2つの都市間のルートを取得するには、次のようにします。まず、us_routingからget_routeをインポートし、ニューヨークからロサンゼルスへのルートを取得します。edge_distanceには「DURATION」を指定し、ルートの総距離と所要時間を表示します。また、郵便番号や座標を使ってルーティングすることも可能ですが、位置がグラフのノードから遠すぎる場合はValueErrorが発生します。

このライブラリの特徴には、距離や時間による迅速なルーティングオプション、ルートに関する詳細情報（距離、所要時間、通過した州など）が含まれています。

データは北米の道路データセットに基づいており、次のコードを使ってダウンロードできます。us_routingからdownload_north_american_roadsをインポートし、download_north_american_roads()を実行します。

開発環境を整えるには、リポジトリをクローンし、Poetryと依存関係をインストールします。また、上級者向けにはBaseRouterクラスを使用してカスタムルーティンググラフを作成することもできます。

貢献は大歓迎です。プルリクエストを提出することができます。

2025年5月7日、AnthropicはClaude APIにウェブ検索機能を導入しました。このツールにより、開発者はインターネットからリアルタイムの情報を提供するアプリケーションを作成できるようになります。

Claudeは最新のデータにアクセスし、応答を向上させることができます。検索クエリを生成し、関連情報を取得し、引用を含めた回答を提供します。また、Claudeは複数の検索を行い、より包括的な情報を集めることができ、精度を高めるためにクエリを調整します。

この機能は、さまざまな業界で役立ちます。例えば、金融業界では株価の分析に、法律研究では裁判所の判決にアクセスするために利用されます。また、開発者向けのツールとして最新のドキュメントを参照したり、生産性向上のために最新の企業レポートを取り入れたりすることも可能です。

組織は、どのドメインを許可またはブロックするかを指定することで、ウェブ検索を管理できます。これにより、情報の正確性や適切性を確保できます。

ウェブ検索機能は、Claude 3.7 Sonnetおよびそのアップグレード版で利用可能で、1,000回の検索につき10ドルの料金がかかります。この新しい機能は、開発者が独自の検索インフラを持たずに最新の情報にアクセスできる強力なツールを提供することを目的としています。

要約がありません。

FDBリレーショナルサブプロジェクトは、Record Layerデータベースと連携するためのSQL APIを提供しています。このAPIは現在も開発中であり、頻繁に変更される可能性があります。参照文書もSQLエンジンの進捗に合わせて更新されています。

SQLデータ型には、基本型、構造体型、配列型、NULLの意味が含まれています。SQLコマンドは、データクエリ言語（DQL）、データ定義言語（DDL）、データ操作言語（DML）の3つのカテゴリに分かれています。

関数には、集約関数とスカラー関数があります。データモデルでは、データベース、スキーマ、スキーマテンプレートについて説明し、既存のRecord Layerセットアップへの接続方法も含まれています。

テーブルについては、単一行テーブルに関する情報が提供されています。インデックスは、インデックスの定義、ネストされたフィールドのインデックス付け、特定のインデックスルールに焦点を当てています。

その他の情報として、データのスキャン、取得、挿入、削除を行うためのダイレクトアクセスAPIが含まれています。また、ビットマップについては、データベース内の異なる値を特定する方法が説明されています。

2025年5月5日、Mac Themes Gardenのウェブサイトが開設され、クラシックMac時代の3000以上のカレイドスコープテーマが公開されました。ユーザーはこれらのテーマを閲覧、ダウンロード、探求することができ、更新情報を受け取るためのRSSフィードも用意されています。また、他のウェブサイトで簡単に共有できるボタンも設置されています。

このサイトの創設者であるダミアンは、数年前からソーシャルメディアでボットを通じてテーマを共有してきました。最初はOS Xテーマに焦点を当てていましたが、アーカイブからデータを収集することでクラシックMacテーマにも拡大しました。テーマの詳細やスクリーンショットを手動で記録した後、専用のウェブサイトを作成することを決めました。

ウェブサイトの開発には、テーマデータを管理するためにAirtable APIを使用し、効率的にサイトを構築するためにAstroを利用しました。デザインはMac OS 9のインターフェースを模しており、レトロな外観を実現するために高度なCSS技術が使われています。

今後の計画としては、テーマの記録を完了させ、検索機能を追加し、カスタムアイコンを紹介すること、さらにはテーマのライブビューイングプラットフォームとの統合も検討しています。ユーザーには、更新情報を受け取るためにRSSフィードの購読を勧めています。

このテキストは、ウェブデザインに使用されるCSSスタイルの集まりで、さまざまな要素が異なる画面サイズでどのように表示され、配置されるべきかを説明しています。以下に主要なポイントを簡潔にまとめます。

レイアウト調整では、画面のサイズに応じてカラムや行を配置するためにフレキシブルボックスを使用しています。小さい画面では要素が縦に積み重なり、大きい画面では横に並びます。

マージンとパディングに関しては、異なる画面幅に合わせた特定のマージンとパディングが設定されており、要素間の適切なスペースを確保しています。

タイポグラフィと色使いでは、パンくずリストやその他の要素に特定のフォント、サイズ、色を使用しており、読みやすさと美しさを向上させています。

レスポンシブデザインにより、デザインはさまざまなデバイスに適応し、スマートフォン、タブレット、デスクトップで良好なユーザー体験を提供します。

全体として、このテキストはウェブページのデザインルールを示しており、どのデバイスでも見栄えが良く、機能的であることを目指しています。

Sectorlispは、オペレーティングシステムなしでハードウェア上で直接動作するように設計された、コンパクトな512バイトのLISPバージョンです。

このプロジェクトの目的は、LISPの本質的な機能に焦点を当て、1960年代から追加されてきた不要な部分を取り除くことで、LISPを簡素化することです。

Sectorlispの主な構成要素には、LISP自体で書かれたLISP実装が含まれています。これは、元のメタ循環評価器の概念に従いながら、バグを修正し、余分な機能を削除しています。また、標準システムで評価器を実行する方法を示すためのC言語による参照実装もあります。さらに、i8086アーキテクチャ用の小さなLISPバージョンがあり、コンピュータのBIOSから起動できるとされています。これは、利用可能な最小の真のLISP実装とされています。

ユーザーは、自分のLISP環境でLISPコードの例を実行することができます。C言語の実装は簡単にコンパイルして実行でき、sectorlispのバイナリは物理的なフロッピーディスクで使用することも、Das BlinkenlightsやQEMUのようなツールを使ってエミュレートすることも可能です。

デモとして、エミュレーターでsectorlispを起動する様子を示した動画があり、ツリー内の最初の要素を見つけるプログラムを評価する能力を示しています。詳細については、プロジェクトのウィキを確認できます。

要約がありません。

効果的なセキュリティ対策を確保するために、以下の評価を考慮してください。

AIセキュリティ評価は、AIシステムの安全性を評価します。攻撃面評価は、システム内の脆弱性を特定します。データ侵害準備レビューでは、データ侵害に対する準備状況を確認します。ビジネスメール詐欺対策評価は、ビジネスメール詐欺攻撃に対する準備状況を評価します。クラウドセキュリティ評価は、クラウドサービスの安全性を評価します。妥協評価は、システムが侵害されているかどうかを特定します。サイバーリスク評価は、潜在的なサイバー脅威とリスクを分析します。M&Aサイバー・デューデリジェンスは、合併や買収におけるサイバーセキュリティをレビューします。ペネトレーションテストは、攻撃を模擬してセキュリティの弱点を見つけます。パープルチーム演習は、攻撃チームと防御チームの戦術を組み合わせてセキュリティを向上させます。ランサムウェア準備評価は、ランサムウェア攻撃に備えるための準備を行います。SOC評価は、セキュリティオペレーションセンターの効果を評価します。サプライチェーンリスク評価は、サイバーセキュリティに関連するサプライチェーンのリスクをレビューします。テーブルトップ演習は、対応計画をテストするためのシミュレーションシナリオを実施します。ユニット42リテイナーは、インシデント対応のためのサイバーセキュリティチームからの継続的なサポートを提供します。

これらの評価は、弱点を特定し、全体的なセキュリティの強化に役立ちます。

エジプト学者のジャン＝ギヨーム・オレット＝ペルティエ博士が、パリのコンコルド広場にあるエジプトのオベリスクに隠されたメッセージを発見しました。このオベリスクは、ラムセス2世の治世にエジプトで建立され、1830年代にフランスに移されました。オレット＝ペルティエ博士がオベリスクを調査している際、少なくとも7つの「暗号ヒエログリフ」を見つけました。これらは、教育を受けたエリートのために隠されたメッセージで、ラムセス2世の神聖な統治権を強調する内容でした。メッセージは、毎年行われるオペト祭りの際に船で到着する貴族だけが見ることができる位置に配置されており、王の権力を確認するための宣伝として機能していました。

EB Strobesは2025年5月8日午後4時42分に小さな間違いを指摘しました。彼らは、一時的非居住者の規則が1988年ではなく、1998年に始まったことを指摘しました。

このガイドは、文書作成やコーディングに関する技術用語に不慣れな人々のために作られています。「Docs Like Code」という概念を説明しており、文書作成をソフトウェア開発のように扱い、似たようなツールやプロセスを使用します。

「Docs Like Code」とは、文書作成にコーディングツールや手法を用いることを指します。これにより、開発者が貢献しやすくなり、協力が促進され、更新が迅速に行えるようになります。

このアプローチの利点には、開発者にとって馴染みのあるツールを使用できること、コミュニティからの貢献を促すこと、通常は低コストのツールを使用すること、そして既存の会社のソフトウェアを活用できることが含まれます。

一方で、いくつかのウェブ開発スキル、特にバージョン管理のためのgitの知識が必要です。また、メンテナンスやカスタマイズが難しい場合もあります。

「Docs Like Code」のツールは、従来の文書作成ソフトウェアと同等の機能を持つことができますが、完全な機能を得るためには異なるツールを組み合わせる必要があるかもしれません。

必要なツールには、文書を書くためのテキストエディタ（例：VS Code）、シンプルなテキスト形式のMarkdown、変更を追跡し協力するためのソフトウェアであるGit、書かれたコンテンツをウェブサイトに変換する静的サイトジェネレーター（例：MkDocs）、オンラインでコンテンツを公開するプロセスを自動化するデプロイメントツールがあります。

基本的なワークフローは、テキストエディタで文書を書き、gitを使って変更を管理し、GitHubのようなプラットフォームに送信します。その後、コンテンツをライブサイトに構築してデプロイする手順を踏みます。

学習の道筋としては、まずgitを学び、静的サイトジェネレーターを試し、スムーズな更新のためのCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デプロイメント）プロセスを理解することが推奨されます。

さらに深く学ぶための書籍やオンラインコースがあり、初心者を支援するためのコミュニティのサポートも奨励されています。このガイドは、Docs Like Codeの概念を初心者向けに簡素化し、実践を重視した段階的な学習を強調しています。

要約がありません。

KCCは、KindleやKoboのような電子インクリーダー向けに漫画やコミックを最適化するためのツールです。このツールは、余白なしで全画面表示を行い、固定レイアウトをサポートしているため、電子インクスクリーンで美しく表示されます。主な機能には、画像処理、ファイルサイズの最適化、さまざまなフォーマットのサポートがあります。

画像処理機能は、電子インクディスプレイの特定の要件に合わせて画像を調整します。ファイルサイズの最適化では、画像をデバイスの解像度に合わせて縮小し、動作が遅いデバイスでもパフォーマンスを向上させます。また、フォルダーやCBZ/CBRファイル、JPG/PNG画像を含むPDFをMOBI/AZW3、EPUB、KEPUB、CBZフォーマットに変換することができます。

インストールと使用については、GitHubのリリースページからダウンロードできます。WindowsとmacOSに対応しており、インストールや使用に関しては特定の手順に従う必要があります。問題が発生した場合はGitHubで報告でき、バグ修正や寄付を通じてユーザーが貢献することも可能です。

注意点として、KCCはAmazonのKindle Comic Creatorとは無関係であり、こちらは漫画出版社向けで、より手作業が必要です。

KCCはCiro Mattia Gonano、Paweł Jastrzębski、Alex Xuによって開発され、他の貢献者もいます。このプロジェクトはオープンソースで、開発者からの貢献を歓迎しています。詳細なガイダンスについては、KCCのウィキや利用可能なチュートリアルを参照してください。

AIの利用に抵抗を示す人々がいます。コミュニケーションエージェンシーを運営するサビーヌ・ゼッテラーは、AIを使うことで人間が作り出したコンテンツの価値が損なわれると感じています。彼女は、AIが生成した素材を読むことや関わることには喜びや本物の感情が欠けていると考えています。

ヨガリトリートのオーナーであるフローレンス・アシェリーもAIに反対しています。彼女は、AIが環境に与える悪影響や、人とのつながりを重視する自分のビジネスとの対立を理由に挙げています。AIの潜在的な利点を認めつつも、社会全体への影響を懸念しています。

シエラ・ハンソンは、AIに頼ることで批判的思考能力が低下することを心配しています。彼女は、人々が単純な作業のためにAIに依存するのではなく、問題解決に取り組むべきだと考えています。

一方で、ジャッキー・アダムスのように、最初は環境問題からAIに抵抗していた人も、仕事の効率を向上させる可能性を認識し、最終的にはAIを受け入れるようになりました。

哲学の教授であるジェームズ・ブルソーは、AIを避けるべき時期は過ぎたと指摘しています。AIの影響はさまざまな分野で急速に広がっているからです。全体として、AIに対する懐疑と受容が入り混じっており、社会や個人の仕事に与える複雑な影響が浮き彫りになっています。

要約がありません。

この文章では、Prologプログラミングを使って数のリストの平均を計算する方法について説明しています。著者は二つの方法を紹介しています。

一つ目は「リストの直接平均」です。これは、リストの合計を求め、その合計を要素の数で割ることで平均を計算する関数を定義する方法です。

二つ目は「手続き的アプローチ」です。こちらはより複雑な方法で、再帰を使って平均を計算します。この方法では、追加の述語を作成し、状態変数を管理する必要があり、コードが長くて複雑になります。

著者は、Prologの標準ライブラリを使わないように求められることに対して不満を表明しています。これにより、コードが不必要に複雑になり、読みづらくなると指摘しています。主なポイントは、Prologは簡潔で明確なコードを書くことができるが、学生はしばしばその使用を制限されているということです。また、手続き的なループはPrologの再帰関数に変換できますが、これが複雑なコードにつながることもあります。

要するに、この文章はPrologの教育方法に対する批判を述べており、単純な作業を不必要に複雑にしていることを強調しています。

著者は、ユーザーに薬の服用を思い出させるためのiOSアプリ「SuperDose」を立ち上げました。このアプリが効果的に機能するためには、Appleの「Critical Alerts API」へのアクセスが必要です。このAPIを利用すると、通知がサイレントモードや「おやすみモード」をバイパスできるため、命に関わる薬を必要とするユーザーにとって重要です。

健康管理アプリも同様の目的でCritical Alertsを使用していますが、著者のアクセスリクエストは却下されました。却下の理由は、適切な使用を強制できないアプリは適切な候補ではないというもので、著者はこの理由が不合理だと感じています。Critical Alertsはユーザーの同意が必要であるため、緊急性の低いアプリが承認されている一方で、重要なニーズに応えるアプリが承認されないことに対して不満を抱いています。

このAPIへのアクセスがなければ、アプリはユーザーが重要な薬の服用リマインダーを見逃すリスクを抱え、その結果、健康に悪影響を及ぼす可能性があります。

この記事では、リビア南西部のタカルコリ岩陰で発見された約7,000年前の古代DNAの研究結果について述べています。アフリカ湿潤期の間、サハラ砂漠は緑豊かなサバンナで、人々が住み、家畜を飼うことができる環境でした。このDNA分析により、タカルコリの人々は、現代人がアフリカを離れた頃にサハラ以南のアフリカの系統から分岐した、未知の北アフリカ系統に属していることが明らかになりました。

タカルコリの人々はモロッコの古代採集者と密接に関連していますが、アフリカ湿潤期の間、サハラ以南の集団との遺伝的交流は限られていました。特に、彼らはアフリカ以外の古代集団と比べて、ネアンデルタール人の祖先を大幅に少なく持っています。この研究は、サハラにおける家畜飼育の広がりが、大規模な移住ではなく、文化的な交流によるものであることを示唆しています。

全体として、これらの発見は北アフリカの遺伝的歴史に新たな洞察を提供し、ヨーロッパやレバントからの農業集団の影響を受ける前に存在した孤立した系統を浮き彫りにしています。この研究は、サハラが現在よりもはるかに住みやすかった時代における人間の定住と適応についての理解を深めるものです。

著者は、第二のスタートアップ「Meanwhile」を立ち上げる前に、マッキンゼーでの3年間を振り返っています。マッキンゼーに入社した理由は、安定した収入を得ることや履歴書を充実させる実務的な理由に加え、業界の競争を理解したいという志向的な理由もありました。

マッキンゼーでの経験の中で、著者は主に二つのプロジェクトに取り組みました。一つ目は「新しいイニシアティブの構築」です。大企業内で新しいビジネスユニットを立ち上げる際に、暫定リーダーとして活動しました。この経験から、特に既存市場で新製品を立ち上げる際には、しっかりとした流通戦略が成功の鍵であることを学びました。

二つ目は「リスクとコンプライアンスプロジェクト」です。著者は大手銀行向けのリスク管理に関する重要なプロジェクトにも関わりました。これらのプロジェクトでは、大規模な組織を改革する際の課題や、既存のシステムの限界が浮き彫りになりました。

著者は、AIや自動化を活用した完全に統合されたソリューションの構築が、市場で競争するための大きな機会を提供すると考えています。Meanwhileをデジタルツールと自動化を駆使して、大規模な顧客基盤に効率的にサービスを提供する主要な生命保険会社に成長させることを目指しています。既存の企業向けにソリューションを構築することは魅力的ですが、新しいアプローチでゼロから始めることが最終的にはより充実感を得られると強調しています。

要約がありません。

CLionは、CおよびC++用の統合開発環境（IDE）で、非商業目的で無料で利用できるようになりました。これにより、学生や趣味でプログラミングを行う人、オープンソースプロジェクトに取り組む人々は、収益を上げない限り、CLionを無償で使用できます。

この変更は、昨年導入されたRustRoverやRiderなどの他のJetBrains製品に対するライセンスモデルに似ています。現在、CLionは非商業利用に限り無料ですが、他のJetBrainsのIDEにはこのオファーは適用されていません。

この取り組みの目的は、JetBrainsのツールをより多くの人に利用しやすくし、ライセンス料の負担なしに学び、創造する手助けをすることです。ユーザーは、ソフトウェアの改善に役立てるために、匿名の使用データを共有することに同意する必要があります。

非商業ライセンスを取得するには、CLionを起動し、非商業利用のオプションを選択してJetBrainsアカウントにログインするだけです。商業目的でCLionを使用したい場合は、商業ライセンスを購入する必要があります。

この更新に関する詳細や機能、データ収集については、JetBrainsのウェブサイトにあるFAQを確認してください。

人類は何百万年も前から道具を使ってきましたが、プログラマーたちは新たに強力なツールを開発しました。それがZedというオープンソースのAIコードエディタです。Zedの主なポイントは以下の通りです。

Zedは、Rustで構築された最速のAIコードエディタで、GPLライセンスのもと完全にオープンソースです。AI機能としては、「エージェントパネル」があり、ユーザーがAIエージェントと対話できます。このエージェントは、コードに関する質問に答えたり、直接コードを変更したりすることができます。

プライバシーについては、AIとの会話はデフォルトでプライベートであり、フィードバックを共有しない限りデータは収集されません。ユーザーフレンドリーな設計で、エージェントはバックグラウンドで動作し、タスクが完了した際に通知します。AIが行った変更は、適用する前に確認できます。

カスタマイズ性も高く、ユーザーは異なるAIモデルを選択し、エージェントが使用できるツールをカスタマイズできます。Zedには、さまざまなタスクに対応したプロファイルが組み込まれています。

コスト面では、AI機能を使わない場合は無料で利用できます。AIを使用する場合は、月ごとに制限されたプロンプトを提供するプランや、自分のAPIキーを使用することができます。

現在、ZedはmacOSとLinuxで安定して動作しており、Windows版は2025年に予定されています。今後の計画には、大規模なデバッガーのリリースやAIとのコラボレーションの改善が含まれています。

今すぐmacOSまたはLinux用のZedをダウンロードして試すことができます。また、ソフトウェア開発に興味のある方を募集しています。

民主社会において、軍の政治的中立性は単なる市民の指導者への服従を超えたものです。グラハム・パーソンズは、軍人が合法的な命令に対して倫理的に抵抗することが許される特別な状況が存在すると主張しています。特に、その命令が市民社会や軍の中立性を脅かす場合には、抵抗が正当化されるとしています。

この見解に対する批判者は、軍は常に合法的な命令に従うべきであり、それによって市民の権威を守り、秩序を維持する必要があると強調します。しかし、パーソンズは、政治的中立性は軍が市民社会を守ることを求めており、選挙で選ばれた公職者が権力を乱用する可能性からも市民社会を守るべきだと主張しています。

彼は、政治的中立性を市民の指導者への絶対的な服従と同一視する現在の軍と市民の関係に関する理論を批判しています。パーソンズは、軍の忠誠は個々の公職者ではなく、憲法と市民社会に対して向けられるべきだと強調しています。この区別は、軍が政治的抑圧の道具とならないために重要です。

パーソンズは、軍人が職業の倫理的基盤を侵害する命令に対して抵抗することができると考えています。抵抗の形はさまざまで、命令に疑問を呈したり、辞職したりすることが含まれますが、その際には潜在的な結果を考慮しながら慎重に行動する必要があります。

全体として、この記事は民主主義における軍の役割を再検討することを呼びかけており、軍の中立性と市民社会を守るための倫理的義務を維持する重要性を強調しています。

ペンシルベニア州立大学の研究者たちは、脳の活動を監視するための新しい毛のような電極を開発しました。この電極は従来の脳波計（EEG）方法を改善したもので、軽量で柔軟性があります。頭皮に直接取り付けることができ、金属電極や粘着性のあるジェルを使わずに高品質な記録が可能です。

新しい電極は、24時間以上快適に装着できるため、てんかんや睡眠障害などの神経疾患の長期監視に最適です。従来の電極は位置がずれやすく、頻繁に調整が必要ですが、このデザインは頭皮との接触を一定に保ち、信号の質を向上させます。

電極は3Dプリントされたハイドロゲル素材で作られており、色をカスタマイズできるため、髪の毛に溶け込むように目立たなくなります。現在のEEGシステムは有線ですが、研究者たちは将来的に無線版を開発し、ユーザーの自由度を高めることを目指しています。

この革新は、EEGモニタリングをより効率的で快適にし、臨床現場や一般向け健康製品においても応用の可能性を秘めています。

エドワード・スノーデンによって漏洩した文書によると、NSA（国家安全保障局）やGCHQ（英国政府通信本部）は、人気のスマートフォンアプリ、例えば「アンガーバード」を利用してユーザーの個人データを収集していることが明らかになりました。これらのアプリは、位置情報や政治的見解、性的指向などの敏感な情報を提供する可能性があります。情報機関は、多くの人が日常的に使用するアプリからのデータに定期的にアクセスしているとされています。NSAは、正当な外国の情報収集対象からの通信のみを収集し、一般のアメリカ人には焦点を当てていないと主張していますが、報告書は一見無害に見えるアプリがどのようにスパイ活動に利用されるかを示しています。漏洩した文書は、さまざまなアプリ、特にソーシャルメディアプラットフォームから抽出できるデータの範囲についての懸念も浮き彫りにしています。グーグルやロビオなどの大手企業は、この件についてコメントを出していません。

2019年12月、VLCとUnityゲームエンジンのオープンソース統合が発表され、開発者はUnityゲーム向けのメディアプレーヤーを作成できるようになりました。この統合は、WindowsやUWP、Androidなどのプラットフォーム向けにマルチメディアソリューションを必要とするユーザーに人気がありました。

しかし、2023年の夏の終わりに、Unityは突然この統合のパブリッシャーアカウントを禁止しました。この決定は、問題解決に向けた話し合いが続いていたにもかかわらず行われました。特に、資産からLGPLコードを削除する提案もあったため、禁止措置は不一致に思えました。実際、他の多くのUnity資産もLGPL依存関係を使用しているため、Unity自身がLGPLライブラリに依存していることは皮肉な状況です。

この禁止に対抗して、Videolabsチームは自社のウェブサイトに新しいストアを開設し、VLC Unityプラグインや関連サービスを直接顧客に提供することにしました。また、LibVLCやFFmpegプロジェクトに関するコンサルティングパッケージも導入し、マルチメディアニーズに応じたサポートを提供しています。

さらに、Videolabsストアでは、商用ライセンスやLibVLCに関する電子書籍、ゲーム開発向けの新しいツールなど、他の製品も取り扱っています。

ブログにはさまざまなセクションがあります。まず、「ブログロール」では、他の興味深いブログへのリンクが紹介されています。「リソース」セクションでは、後で再訪するための便利な情報のブックマークがまとめられています。「サポート」では、読者にブログやニュースレターの支援をお願いしています。「トーク」では、会議で行ったプレゼンテーションが掲載されています。「私が使っているもの」では、著者のハードウェアやソフトウェアの設定についての情報が提供されています。「今日学んだこと」では、著者が新しく学んだことに関する246件の投稿が集められています。

2025年5月7日、OpenAIは「OpenAI for Countries」という新しい取り組みを発表しました。このイニシアティブは、各国が民主的なAIインフラを構築するのを支援することを目的としています。この取り組みは、テキサスにあるスーパーコンピュータキャンパスを含む大規模な「Stargateプロジェクト」の一環であり、AIを通じて世界経済の成長を支えることを目指しています。

このイニシアティブの主なポイントは以下の通りです。まず、OpenAIは民主的な価値観に沿ったAIの開発を促進したいと考えています。具体的には、個人の選択や競争を重視し、政府によるAIの管理を防ぐことが重要です。また、OpenAIは各国と協力し、データ主権を尊重したローカルデータセンターを設立し、地域のAI産業を育成します。

さらに、OpenAIは医療、教育、公共サービスの向上を目指し、文化的に関連性のあるカスタマイズされたChatGPTアプリケーションを提供します。これにより、グローバルな基準にも適合したサービスを実現します。安全性とセキュリティの面でも、OpenAIは人権や民主的なプロセスを尊重しつつ、安全なAIの展開を確保するために投資を行います。

また、OpenAIは各国がAIの革新や雇用創出を支援するための国家スタートアップファンドを設立する手助けを目指しています。最初の段階では、異なる国々と10のプロジェクトを開始し、さらに拡大していく計画です。

OpenAIは、関心のある国々とその代表者を通じて積極的に関わりを持ちたいと考えています。

血液製品はアメリカの輸出において重要な役割を果たしており、その価値についての誤解を解消する内容が述べられています。

2023年の統計によると、血液製品はアメリカの物品輸出の約1.8%を占め、金額にして約370億ドルに達しています。この割合は10年前の0.5%から増加しています。

ヨーロッパでは血漿が38%不足しており、アメリカからの輸入が進んでいます。アメリカは医療用に使用される血漿の約70%を供給しています。

アメリカ政府は貿易統計のために詳細な分類を使用しています。人間の血液製品は特定のカテゴリーに分類され、ワクチンや動物の血液なども含まれています。

実際に人間の血液を含む製品の輸出は、アメリカの総輸出の約0.6867%と推定されています。

データ収集は複雑であり、著者は正確な数字を見つけるのに苦労しました。免疫学的に分類される多くの製品が人間の血液を含む可能性があるものの、その程度はさまざまです。

血液製品はアメリカの輸出に大きく貢献していますが、人間の血液が占める正確な割合を特定するのは難しく、初期の推定よりも低い可能性があります。

研究者たちは、コウイカが特定の腕の動きを使ってコミュニケーションをとることを発見しました。この動きは「アームウェーブサイン」と呼ばれています。パリのエコール・ノルマル・シュペリウールとイタリア技術研究所の科学者たちによる研究では、4つの異なるジェスチャーが特定されました。

一つ目は「アップサイン」で、腕を上に伸ばし外側に広げます。二つ目は「サイドサイン」で、腕を片側に回します。三つ目は「ロールサイン」で、腕を頭の下に tucked して回転させます。四つ目は「クラウンサイン」で、腕を急速に動かして王冠のような形を作ります。

これらのジェスチャーは、視覚的に認識されるだけでなく、水中の振動を通じても感じ取られる複雑なコミュニケーションシステムの一部です。コウイカはこれらの信号に対して異なる反応を示し、その動きを人間が顔を認識するのと同様に処理していることが示されています。

さらに、この研究ではコウイカが水の振動から意味のある情報を検出できることも明らかになり、二重のコミュニケーションシステムが存在することが示唆されました。この発見は、コウイカの相互作用の複雑さを浮き彫りにし、海洋生物のコミュニケーション理解に新たな道を開くものです。研究者たちは、異なる動物種が環境とどのようにコミュニケーションをとるかをさらに探求することを望んでいます。

要約がありません。

要約がありません。

Ductapeは、開発者がソフトウェアコンポーネントを迅速かつ効果的に構築・統合できるように設計された開発プラットフォームです。主な特徴には、迅速な開発、API管理、自動機能、イベント駆動型ワークフローがあります。

迅速な開発では、再利用可能なコンポーネントを作成し、サードパーティのアプリを数時間で統合できます。API管理機能により、APIやイベント、ジョブの処理が効率化され、システムの信頼性と可観測性が向上します。自動機能では、障害が発生した際に自動的に再試行やフェイルオーバーを行い、すべてのアクションをリアルタイムで監視します。イベント駆動型ワークフローを利用することで、エラーハンドリングを組み込んだワークフローを構築・管理できます。

開発者たちは、Ductapeが実装時間を大幅に短縮し、統合プロセスを簡素化する点を高く評価しています。このプラットフォームは、信頼性を損なうことなくスピードを向上させることを目指しています。

Ductapeを使い始めて、あなたの開発プロセスを変革しましょう。

2025年5月30日以降、Gmailは受信メール接続において3DES暗号化方式をサポートしなくなります。これにより、3DESを使用しているメールシステムは、この日以降Gmailアカウントにメールを送信できなくなります。この変更は、古い暗号化方式からの移行を通じてセキュリティを強化することを目的としています。

準備として、メールシステムがより現代的で安全なTLS暗号を使用していることを確認してください。これらの暗号のリストはGoogleヘルプセンターで確認できます。

最近3DESを使用してメールを送信したドメインには、詳細な通知が届いているはずです。3DESでメールを送信するユーザーには、今後の変更に関する警告が表示されます。この更新はすべてのGoogle Workspaceの顧客に影響を与えます。

詳細については、Google Workspace管理者ヘルプをご覧ください。

Grasshopperは、3DモデリングソフトウェアであるRhinoceros（Rhino）のためのビジュアルプログラミングツールです。ユーザーは、データと機能を図式的に結びつけることで、複雑な幾何学的デザインを作成できます。このチュートリアルでは、点、線、ポリライン、曲線、面といった基本的な幾何学のモデリングに焦点を当てています。

まず、Grasshopperを始めるには、Rhinoのコマンドラインに「grasshopper」と入力します。インターフェースには、メニューバー、ツールバー、図を作成するためのキャンバスが含まれています。

次に、点のモデリングについて説明します。点は、x、y、zの座標を使って定義されます。「Construct Point」コンポーネントを使用して点を作成するか、Rhinoから点を参照することができます。

線を作成する方法も重要です。線は、始点と終点で定義することができ、Rhino上で描くことも可能です。「Line」コンポーネントを使って、パラメータから始点と終点をつなげることができます。

ポリラインは、複数の点を結びつけるもので、「Polyline」コンポーネントを使用して多角形を形成するために閉じることもできます。

曲線の描画については、NURBS曲線が制御点から作成され、「Interpolate」コンポーネントを使用します。また、サイン波のような数学的関数から曲線を生成することも可能です。

面の生成では、NURBS面が制御点のグリッドから作成されます。「Plane Surface」や「Box 2Pt」などのコンポーネントを使用して原始的な面を作成できます。曲線からは、「Ruled Surface」や「Loft」などのコンポーネントを使って自由形状の面を作成します。

このチュートリアルは、今後のレッスンでパラメトリックベンチのモデリングなどを探求するための基礎となります。

ハリー・ギルは、BrakeBrightという新しい製品を通じてバイクの安全性を向上させる旅を共有しています。彼は再びバイクに乗るようになり、特にエンジンブレーキをかける際に減速時の視認性が重要であることに気づきました。この経験から、BrakeBrightというスマートブレーキライトシステムを開発しました。このシステムは、ライダーが手動でブレーキをかける前に、減速すると自動的にブレーキライトを点灯させます。

ギルのデザインは、高級車に見られる先進的な安全機能をすべてのライダーが利用できるようにすることを目指しています。この装置は取り付けが簡単で、既存のバイクの配線にスムーズに統合できます。彼は友人のバイクからのフィードバックを含む広範なテストを行い、さまざまな走行条件で信頼性と効果を確保するためにBrakeBrightを改良しました。

数ヶ月の努力の末、彼はBrakeBrightの初回生産ロットの到着を祝いました。彼はこの革新を他のライダーと共有できることに興奮しており、今後の改善のためにコミュニティからのフィードバックが重要であると強調しています。ギルはBrakeBrightに興味のある人々に連絡を取り、バイクの安全性向上に向けた彼の使命を支援してほしいと呼びかけています。

1996年、オンライン音楽小売は成長していましたが、音楽のダウンロードやストリーミングはまだ難しい状況でした。デヴィッド・ボウイは、N2Kという会社の協力を得て、自身のウェブサイトでシングル「Telling Lies」を無料ダウンロードとしてリリースし、従来のレコード会社を bypass しようと試みました。

当時、音楽は主にCDとしてオンライン小売業者を通じて販売されており、デジタルダウンロードとしては提供されていませんでした。高品質な音楽ダウンロードの技術は限られており、多くのユーザーは遅いダウンロード速度や音質の悪さに悩まされていました。それでも、ボウイのリリースは大きな注目を集め、初週で45万回のダウンロードがありました。

ボウイはこの実験を前向きに捉えていましたが、アイデアはヴァージン・レコードから来たものであることも認めていました。彼はインターネットの可能性に興奮していましたが、技術がまだ初期段階であることも理解していました。N2KのCEOであるラリー・ローゼンは、この実験が将来的に音楽の電子配信方法に大きな変化をもたらすことを示していると考えていました。

この記事では、TypeScriptの型システムにおけるトレードオフについて説明しています。厳密な型は安全性を高めますが、同時に複雑さを増すことがあります。この複雑さは「ハイパータイプ化」と呼ばれる現象を引き起こし、ライブラリが完璧な型安全性を目指すあまり、混乱を招く型やエラーメッセージが生じることになります。

著者は、関数の例を用いて、緩やかな型がよりシンプルで使いやすいことを示しています。一方で、厳密な型は安全ではありますが、複雑さを増すことになります。彼らは、型安全性を重視するライブラリ「TanStack Form」を挙げていますが、これが理解しづらい複雑な型定義を生む結果になっていると指摘しています。

ハイパータイプ化の欠点には、次のようなものがあります。まず、読みづらい型定義が多く存在します。次に、把握しづらい複雑な型があることです。また、開発者が型の問題を回避するためにanyを使うような安全でない回避策に頼ることもあります。さらに、複雑な型から生じる混乱したエラーメッセージも問題です。

著者は、よりシンプルで厳密さが少ないライブラリの方が扱いやすく、楽しいと感じると述べています。また、スキーマから型を生成する方法も、開発者の体験を向上させる可能性があるとしています。

Polycompilerは、PythonとJavaScriptのコードを一つのファイルにまとめる実験的なツールです。このツールを使うことで、同じソースから両方の言語で書かれたコードを実行できます。

主な機能としては、結合されたファイルをNode.jsで実行するとJavaScriptのコードが動作し、Pythonで実行するとPythonのコードが実行されます。PolycompilerはNPMを使ってインストールでき、コマンドは「npm i polycompiler」です。

使用方法は、JavaScriptとPythonのファイルを統合するために、次のコマンドを使います。「polycompiler in.js in.py out.py.js」と入力すると、出力ファイルはNodeの要件により「.py.js」という拡張子が付きます。

出力ファイルをNode.jsで実行するには、「node out.py.js」と入力します。Pythonで実行する場合は、「python3 out.py.js」と入力します。

Polycompilerは主に楽しむためのプロジェクトですが、PythonとJavaScriptの両方のユーザーと共有できる単一のファイルを作成するのにも役立つかもしれません。

動作の仕組みは、PythonではPythonのコードを実行し、JavaScriptの部分は無視します。一方、JavaScriptではJavaScriptのコードを実行し、Pythonの部分は無視します。この巧妙なアプローチにより、両方の言語でシームレスに実行できるようになっています。

大規模言語モデル（LLM）は非常に強力ですが、長い文脈を扱うのが苦手で、そのために一貫性や正確性に影響が出ます。一方、人間は長期間にわたって経験を思い出すのが得意です。この問題を解決するために、EM-LLMという新しい手法が提案されました。これは人間の記憶を模倣し、LLMが微調整なしで非常に長い文脈を管理できるようにします。

EM-LLMは情報を一貫した出来事として整理し、二段階の記憶プロセスを通じて効率的に情報を取り出します。このプロセスは、人間が記憶にアクセスする方法に似ています。特定のベンチマークでのテストでは、EM-LLMがInfLLMやRAGなどの既存のモデルをさまざまなタスクで上回ることが示されました。さらに、従来のモデルにとっては難しい1000万トークンの大規模データセットからも情報を成功裏に取り出すことができました。

全体として、EM-LLMは出来事の整理と人間の記憶との強い関連性を示しており、人間の記憶の仕組みを研究する新しい方法を提供しています。

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チャールズ・フライのこの記事では、特にニューラルネットワークの推論タスクにおけるGPUの利用効率を最大化する方法について探求しています。GPU利用の重要な指標として、三つの主要なメトリックが挙げられています。

一つ目は「GPU割り当て利用率」です。これは、アプリケーションコードを実行するためにGPUが使われている時間の割合を、GPUが利用可能な総時間と比較して測定します。高い割り当て利用率はコスト効率を高めるために重要ですが、多くの組織は70％以上の利用率を達成するのに苦労しています。

二つ目は「GPUカーネル利用率」です。これは、割り当てられたGPU時間のうち、GPUコード（カーネル）を実行するために使われている時間の割合を示します。データ転送に遅延があったり、CPUが十分に速く作業を提供できなかったりすると、カーネル利用率が低下することがあります。

三つ目は「モデルFLOP/s利用率」です。この指標は、GPUが実行する浮動小数点演算の効率を、理論的な最大能力と比較して反映しています。高いFLOP/s利用率は、ニューラルネットワークの推論などのタスクでパフォーマンスを最大化するために不可欠です。

この記事では、これらの分野で高い利用率を達成するためには、割り当て速度の最適化、データ処理の遅延の最小化、GPU間の効率的な通信が必要であると説明しています。また、GPUのパフォーマンスを監視し改善するためのツールやベストプラクティスの活用を提案しています。著者は、これらのメトリックを理解し対処することが、GPU投資から最大の価値を引き出すために重要であると強調しています。

新しい臨床研究によると、迷走神経刺激（VNS）を従来の治療法と組み合わせることで、すべての参加者のPTSD診断を治療後最大6ヶ月間完全に消失させることができることが示されました。この画期的な試験では、VNSを小型の埋め込みデバイスを通じて提供し、長期曝露療法と併用しました。これにより、脳がトラウマから適応し回復するのを助けます。

主な結果は以下の通りです。すべての参加者9人が治療後6ヶ月間、PTSDの症状がなくなりました。VNSは脳の再配線を促進し、従来のPTSD治療に反応しない人々にも効果的です。次のステップとして、より大規模な第2相試験が進行中で、この有望なアプローチをさらに調査し、FDAの承認を目指しています。

以前の研究では、多くのPTSD患者が標準的な治療法に苦しんでいることが示されており、この革新的な治療法の影響が期待されています。この研究は、テキサス大学ダラス校とベイラー大学医療センターの科学者によって行われ、PTSD治療における重要な進展と見なされています。

新型コロナウイルスのパンデミックの間、多くの病院が逼迫し、学校やオフィスが閉鎖され、経済も厳しい状況に直面しました。現在、5年が経過した今、生活水準への悪影響が長引く可能性があることがわかっています。

2025年5月6日、Googleのシニアプロダクトマネージャーであるローガン・キルパトリックが、Gemini 2.5 Pro Previewの早期リリースを発表しました。この新しいバージョンは、特にフロントエンドやユーザーインターフェースの開発において、コーディング能力が向上しており、開発者がより洗練されたアプリケーションを作成する手助けを目指しています。

主な改善点には、まず「トップパフォーマンス」があります。Gemini 2.5 Proは、魅力的で機能的なウェブアプリケーションを構築するための能力が高く評価されており、複雑なコーディング作業を効果的に処理できることが示されています。

次に、「動画からコードへの変換機能」が追加されました。このモデルは、動画をインタラクティブなアプリに変換することができ、YouTubeの動画から作成された学習アプリがその実例として紹介されています。この機能は、高度な動画理解能力を示しています。

また、「機能開発の簡素化」も実現されています。このモデルは、新しい機能を実装する際にCSSコードを自動生成することで、開発プロセスを効率化します。

さらに、「迅速なアプリ開発」が可能になりました。開発者はアイデアをすぐに動作するアプリに変えることができ、スムーズなアニメーションとレスポンシブデザインを備えた音声入力スタートアプリがその例です。

Google AI StudioのGemini APIを利用することで、開発者はこの更新されたモデルを活用できます。また、以前のバージョンからのフィードバックに基づき、関数呼び出しエラーの削減なども行われています。新しいバージョンは、従来と同じ価格で提供され、現在のユーザーは特別な手続きを行う必要はありません。

全体として、Gemini 2.5 Proは開発者の体験を向上させ、革新的なアプリケーションの創出を促進することが期待されています。

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AstroコンポーネントとReactサーバーコンポーネント（RSC）の違いと類似点について説明します。

Astroコンポーネント（.astroファイル）はサーバー上で実行され、ファイルやデータベース、内部サービスにアクセスできますが、インタラクティブではありません。一方、クライアントアイランド（ReactやVueなどで構築されたコンポーネント）はインタラクティブで、他のコンポーネントをレンダリングできますが、Astroコンポーネントをレンダリングすることはできません。なぜなら、Astroはすでに実行されているからです。

RSCはサーバーコンポーネント（Astroコンポーネントに似ている）とクライアントコンポーネント（クライアントアイランドのような）を使用します。RSCでは、両方のタイプを通常のJavaScript関数として扱い、サーバーコードとクライアントコードを分けるために「use client」ディレクティブを使用します。

主な違いとして、Astroはサーバーコードとクライアントコードの明確な視覚的区別がありますが、RSCはそれらをより流動的に統合し、両方のコンテキストで共有コンポーネントを使用できるようにしています。RSCでは、サーバー機能とクライアント機能をより簡単に混ぜることができ、厳密な分離なしでより動的なユーザーインターフェースを実現します。

RSCの利点は、サーバーコンポーネントとクライアントコンポーネント間でシームレスな状態管理が可能になり、インタラクティブなアプリケーションを作成しやすくなることです。また、完全なページリロードなしでその場での更新を可能にし、シングルページアプリケーション（SPA）のような体験をサポートします。

学習曲線については、RSCは柔軟な構造を持ち、サーバーとクライアントのコンテキストを切り替えるタイミングを理解する必要があるため、学ぶのが難しい場合があります。

AstroはHTML生成に重点を置いており、初心者にはシンプルですが、RSCはReactの機能をより深く統合しており、Reactの理解がより必要です。

両方のフレームワークにはそれぞれの利点があり、Astroを試すことはRSCで使われる概念への良い導入となるでしょう。両方を探求することで、開発者はウェブ開発におけるさまざまな問題に対する解決策を見つけることができます。

全体として、AstroとRSCはウェブアプリケーションを構築するための独自のアプローチを提供しており、RSCはより統合され動的で、Astroは静的コンテンツに対してより分かりやすいです。

この記事では、プログラミングにおけるランダムな浮動小数点数の生成方法とその問題点について説明しています。多くの既存のアルゴリズムは、ランダムな整数を浮動小数点数に変換する方法を採用していますが、このアプローチは利用できる浮動小数点値の範囲を制限し、最下位ビットにバイアスをもたらします。

現在の方法の欠点として、従来のアルゴリズムは0と1の間にある浮動小数点数のごく一部しかアクセスできず、バイアスの問題を抱えています。また、浮動小数点数は符号、指数、仮数の三つの部分から成り立っており、この表現は効率的ですが、確率分布において複雑さを引き起こします。

丸め方法も浮動小数点数の生成に影響を与えます。「最近接値に丸める」方法が数値の安定性において最も正確です。著者は、既存のアルゴリズムの限界を克服する新しいランダム浮動小数点数生成法を提案しています。この方法は二つのステップから成ります。まず、固定小数点のランダム数を生成し、その後、生成された数の範囲に基づいて追加の精度ビットを埋め込むというものです。

提案されたアルゴリズムは、従来の方法と同等の性能を持ちながら、最下位ビットにおけるランダム性と均一性を向上させており、これは正確なシミュレーションにとって重要です。この新しいアプローチは、シミュレーションやグラフィックスなど、正確なランダム数生成が求められるアプリケーションにとって重要です。著者は、浮動小数点数についてさらに学ぶための関連書籍も紹介しています。

全体として、この記事は正確な浮動小数点ランダム数生成の重要性を強調し、計算精度を向上させるためのより効果的な解決策を紹介しています。

インディーゲーム「VVVVVV」は、2010年にテリー・キャバナフによって制作され、音楽はマグナス・ポールソンが担当しました。このゲームのソースコードは個人使用のために公開されており、ユーザーがコンパイルすることができます。配布を希望する場合は、LICENSE.mdファイルに記載された特定のガイドラインに従う必要があります。ゲームは公式ウェブサイトで引き続き購入可能です。アップデートに関する議論は、非公式のDiscordチャンネルで行われることが多いです。

主な貢献者には、テリー・キャバナフ（クリエイター）、ベネット・フォディ（部屋の名前）、マグナス・ポールソン（音楽）、サイモン・ロス（C++ポート）、イーサン・リー（SDL2/Steamworksポート）がいます。その他にも、GitHubでの貢献者がいます。

ステーブルコイン金融口座は、ユーザーが100カ国以上でステーブルコインや米ドルを使って資金を管理できるサービスです。現在はプライベートプレビュー中で、興味のあるユーザーは早期アクセスの申し込みが可能です。

主な機能には、グローバルな取引が含まれています。ユーザーは米ドルまたはステーブルコインで資金を送受信できます。また、資金の追加方法として、銀行振込（ACHまたは電信送金）や暗号通貨の送金が利用できます。ステーブルコインの残高は、Bridge（Stripeの子会社）によって管理され、USDCまたはUSDBとして保有されることがあります。

資金は外部の銀行口座や暗号通貨ウォレットに簡単に転送できます。さらに、ユーザーは他の人に米ドルやステーブルコインでお金を送ることもできます。

重要な点として、USDBはクローズドループのステーブルコインであり、USDCとUSDBはどちらも米ドルに連動しています。ユーザーは自分の残高の種類を確認して、詳細を知ることができます。

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新しいLinux用デバッガーが登場しました。このデバッガーはRemedyBGに触発されて開発され、主にゼロから作られています。gdbやlldbには依存していません。大きな実行ファイルにも対応しており、最大2.5GBのファイルでテストされています。

このデバッガーは迅速な操作を目指しており、ユーザーインターフェースも応答性が高いです。ただし、2,000スレッドを超えると動作が遅くなる可能性があり、これは今後の改善点として計画されています。デバッグ情報の読み込みなどの操作は効率的で使いやすいように設計されています。

制限事項としては、Linuxのx86アーキテクチャの64ビットシステムでのみ動作します。C++やRustなどのネイティブコードには適していますが、JavaやPythonなどの言語には対応していません。ユーザーインターフェースはテキストベースのみで、グラフィカルインターフェースやリモートデバッグ機能はありません。また、単一プロセスのみをサポートし、記録や逆ステップの機能はありません。

開発状況としては、ブレークポイントやコードのステップ実行など、多くの標準的なデバッグ機能が利用可能ですが、データブレークポイントなどの一部機能はまだ実装されていません。このデバッガーは広くテストされていないため、開発者はフィードバックや改善提案を歓迎しています。

インストールは簡単で、依存関係のない6MBの小さな実行ファイルとして配布されています。インストールするには、簡単なコマンドを使ってダウンロードするか、Rustを使ってソースからビルドすることができます。

使い始めるには、nnd --helpを実行すると、ドキュメントや使用に関するヒントが表示されます。

チームは、プラットフォームで発生した重大なメモリリークの問題に直面し、デバッグ作業に取り組みました。このリークは主要な顧客に影響を与えていました。調査の結果、問題はSQLite3ドライバーに起因し、特定のSQLiteオブジェクトのファイナライザーに関連していることがわかりました。チームは一般的な原因を徹底的に調べましたが、問題の根本は使用していたパッケージ「go-smb2」にあるブロッキングバグにあることが判明しました。このバグにより、ファイナライザーのゴルーチンがブロックされ、メモリが期待通りに解放されない状態になっていました。

調査を進める中で、Goランタイムのデバッグツールに欠陥があることが明らかになり、問題の特定が難しくなっていました。チームはこのバグをGoコミュニティに報告し、ファイナライザーの監視に関するより良いドキュメントとメトリクスの必要性を強調しました。将来の問題を防ぐために、ファイナライザーのパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、遅延の可能性がある場合にアラートを出す監視ソリューションを実装しました。

この経験は、チームワークや問題解決への粘り強さ、広範なプログラミングコミュニティとの協力の重要性を浮き彫りにしました。著者のエラッド・ガヴラは、この複雑な状況から得た学びと、Goのランタイム改善に向けた貢献について振り返っています。

BoldVoiceは、非ネイティブの英語話者がアクセントを改善するために設計されたAI搭載のアプリです。このアプリは「アクセントフィンガープリント」という独自の概念を使用しており、音声録音を分析してアクセントの強さを理解します。

BoldVoiceは、さまざまな話者の音声サンプルを使って「潜在空間」を作成し、アクセントを視覚化します。この空間では、アクセントがネイティブの英語のアクセントにどれだけ似ているかに基づいてプロットされます。例えば、アプリは強い中国語アクセントを持つ非ネイティブスピーカーのビクターの録音を、アメリカ英語のネイティブスピーカーであるエリザの録音と比較しました。

研究から得られた主な発見は以下の通りです。まず、アクセントの強さを正確に測定することができ、母国語に関係なく個人のアクセントの強さを評価できます。次に、練習と技術を使うことで、話者は自分のアクセントを修正できることが分かりました。ビクターは、エリザの声の修正された録音で練習した結果、アクセントを大幅に改善することができました。また、録音の背景ノイズを減らしても、測定されたアクセントの強さには大きな変化が見られませんでした。さらに、このアプリは話者の声をターゲットアクセントに合わせて変換することができ、練習を助けます。

この技術は、言語学習者の進捗を追跡したり、音声認識システムを評価したり、アクセントの一貫性を監視するための音声合成を行ったりするのに応用できる可能性があります。BoldVoiceは、今後の投稿でアクセントについてさらに探求する予定です。

ロボットのタッチセンサーは、ロボットが環境を感じ取り、反応するための高度な技術です。これは人間が触覚を使うのと似ています。これらのセンサーは、圧力や質感、温度を検知することができ、ロボットが物体や人とより効果的にやり取りできるようにします。この能力は、さまざまな作業におけるロボットの性能を向上させ、異なる用途での多様性や有用性を高めるために重要です。

最近の研究によると、アメリカの28の大都市すべてが地盤沈下を経験しており、これはさまざまな程度で地面が沈んでいることを意味します。この現象は沿岸の都市だけでなく、内陸の都市にも影響を及ぼしています。この研究は『ネイチャー・シティーズ』に発表され、一部の地域では他の地域よりも沈下が速いことが明らかになりました。これにより、建物やインフラに構造的な問題が生じる可能性があります。

地盤沈下の主な原因は地下水の採取で、これが沈下の約80%を占めています。建物の重さや自然の地質プロセスなど、他の要因も影響しています。例えば、ヒューストンは最も沈下が進んでいる都市で、特定の地域では年間5ミリメートル以上沈んでいます。

研究者たちは、人口増加や気候変動による干ばつが状況を悪化させる可能性があると指摘しました。また、一部の都市では不均一な沈下が見られ、これが建物の傾きやストレスを引き起こすことがあります。これらの都市の土地面積のわずか1%が不均一な沈下の影響を受けていますが、特に人口密集地域ではリスクが高まります。

この研究は、都市がこれらの問題に対処するために、排水システムの改善や沈下に対応できるよう建物を改修するなどの対策を講じるべきだと提案しています。目標は、この問題の影響を軽減するための解決策に向かうことです。

Anukariの開発者エバンは、音声生成のための3D物理シンセサイザーであるAnukariの性能向上を目指し、AppleのMetalチームに支援を求めています。Anukariは、リアルタイムで複雑な物理シミュレーションを行うためにGPUの力を利用していますが、macOSがGPUのクロックスピードを管理する方法によって性能が制約されています。特に、GPUが過小利用されていると見なされると、性能が低下します。

Anukariは、音声のためにリアルタイムで物理シミュレーションを行い、効率的にGPUリソースを使用します。主にPro ToolsやAbletonなどのデジタルオーディオワークステーション（DAW）のプラグインとして使用されます。しかし、Appleの電力管理が需要が低いときにGPUのクロックレートを下げるため、Anukariの性能に影響を与えています。低遅延の音声処理には高いGPU速度が必要です。

現在、Anukariは性能を維持するために「スピンループ」と呼ばれる二次的な作業負荷を実行し、GPUの負荷を人工的に増やしてmacOSにクロックスピードを引き上げさせています。この方法は一部のデバイスではうまく機能しますが、特に高性能なAppleハードウェアを持つユーザーには問題を引き起こしています。

Appleに対して提案されている解決策には、オーディオワークグループ内でGPU処理を可能にし、リアルタイムの音声タスクを優先することや、Metalにリアルタイムに敏感なGPUタスクを指定する機能を導入することがあります。AnukariはWindowsシステムでより良い性能を発揮することが多く、これは電力管理がそれほど厳しくないためかもしれません。開発者は、macOS上でGPUの能力が十分に活用されていないことが性能に影響を与えていると強調しています。

Anukariはニッチな製品ですが、ユーザーや業界の専門家から好評を得ています。開発者は、Appleが少しの調整を行うことで、Anukariのような革新的な音声処理アプリケーションをより効果的にサポートできると考えています。エバンは、Anukariの独自の処理ニーズに対応する既存のGPUオーディオのような解決策が、従来の音声DSPよりも物理シミュレーションに近いことを明らかにしています。

エバンは、macOS上でのGPUクロック管理の問題を解決するために、Appleの適切な担当者とつながる支援を求めています。

著者は、特にユタ州における学校給食の負債問題について考察しています。ここでは、未払いの給食費のために、子どもたちが温かい食事を冷たいサンドイッチに交換されることがあります。このような行為は残酷であり、社会においては当たり前のように受け入れられているため、多くの大人が問題を無視しています。

ユタ州の学校給食の負債が280万ドルに達していることを知った著者は、子どもたちへの影響を実感し、負債を返済する手助けをすることを決意しました。彼はすぐに資金を集め、いくつかの学校の給食負債を解消しました。多くの影響を受けた家庭は働いているものの、無料の給食の資格がないことに気づきました。

著者は、目の前のニーズに対処しながら、給食負債の根本原因を解消するための制度改革を提唱することの難しさに苦しんでいます。彼は、ユタ州で「減額価格」の学生に無料の給食を提供し、給食に対する恥辱をなくすための法律を通過させる手助けをしました。

この過程で、彼は5万ドル以上を集め、これらの問題に取り組むには短期的な行動と長期的な提唱の両方が必要であることを学びました。最終的に、彼は子どもたちが恥を感じることなく食事を摂る重要性と、これらの複雑な問題を解決するためには協力的なアプローチが必要であることを強調しています。

Brushは、Rustを使用して作られたPOSIXおよびbashに対応したシェルです。LinuxやmacOSで動作し、WSLを通じてWindowsでも一部の実験的なサポートがあります。ほとんどのbashスクリプトを実行できますが、互換性の問題があるため、まだ本番環境での使用は推奨されていません。

Brushをインストールするには、Rustのツールチェーンが必要です。コマンドcargo install --locked brush-shellを使用してインストールできます。また、NixやArch Linuxのユーザー向けにもインストールオプションがあります。

Brushは、.bashrcのような設定ファイルを処理し、~/.brushrcファイルを使ってカスタマイズすることができます。

特定のシェルオプションや機能に関しては、まだ完全に実装されていないため、互換性に制限があります。シェルの改善に向けた貢献は歓迎されています。

このプロジェクトは、550以上のテストケースを用いて他のシェルとの性能を比較することでテストされています。

Brushはオープンソースで、MITライセンスのもとで提供されています。機能を実現するために、さまざまな外部のRustライブラリに依存しています。

セロ・エル・コノ、またの名を「モンターニャ・コニカ」と呼ばれるこの独特な円錐形の丘は、ペルーのアマゾン熱帯雨林に位置しています。標高は400メートルで、周囲の山々から孤立しており、最大で400キロメートル離れた場所からも見ることができます。その起源は不明で、絶滅した火山や異常な岩の形成である可能性があると考えられています。先住民たちはセロ・エル・コノを神聖な山と見なし、「アンデスのアプ」（精神的な守護者）として崇拝しています。

この丘はウカヤリ川の近くにあり、ウカヤリ川はアマゾン川に流れ込んでいます。周囲には多様な生態系が広がり、絶滅危惧種も多く生息しています。この地域を保護するための取り組みとして、2015年にシエラ・デル・ディビソール国立公園が設立されましたが、違法な伐採や密猟などの活動が依然として生物多様性を脅かしています。

docker2exeは、Dockerイメージを他の人と共有できる実行可能ファイルに変換するツールです。

インストール手順は以下の通りです。まず、リリースページからバイナリをダウンロードします。次に、ファイル名を「docker2exe」に変更し、実行可能にします。具体的には、コマンドを使ってファイル名を変更し、実行権限を与えます。ヘルプが必要な場合は、「./docker2exe --help」を実行してください。

実行可能ファイルを作成するためには、ビルドするデバイスにDocker、GoLang、gzipが必要です。また、実行するデバイスにはDockerが必要です。

Dockerイメージから実行可能ファイルを作成するには、次のコマンドを使用します。「docker2exe --name alpine --image alpine:3.9」と入力すると、異なるオペレーティングシステム用のファイルが「dist」フォルダに生成されます（Darwin、Linux、Windows用）。

生成した実行可能ファイルを実行するには、「dist/alpine-darwin-amd64 cat /etc/alpine-release」と入力します。指定したDockerイメージが存在しない場合は、自動的にダウンロードされます。

埋め込みモードを使用すると、イメージを実行可能ファイルに埋め込むことができます。この場合、「docker2exe --name alpine --image alpine:3.9 --embed」と入力します。これにより、イメージが圧縮されたtarボールとして実行可能ファイルに含まれます。実行時にイメージが見つからない場合は、埋め込まれたtarボールからロードされます。

この方法は、小さなイメージに対して効率的で、実行可能ファイルのサイズを10MB未満に抑えることができます。

Old Timey Monoは、清潔感のあるモノスペースフォントで、1906年に設計された再生タイプライターにインスパイアされています。このフォントは、小さいサイズでも読みやすさを向上させるために作られ、広告やカタログに適しています。主にコーディング用にデザインされており、アンティークな美しさを持っています。サイズはCourierフォントに似ており、脚本執筆にも適しています。

Old Timey Codeというバリエーションもあり、こちらにはスラッシュの入ったゼロや明瞭さを高めるために修正された句読点などの特徴があります。Minttyを使用している場合は、「テキスト -> フォントスムージング」を「部分的」に設定することが推奨されています。

このフォントは、ラテン文字、キリル文字、ギリシャ文字など、さまざまな文字をサポートしており、複数のエンコーディング標準やUnicodeブロックに対応しています。英語、フランス語、トルコ語などのレベル1言語や、アフリカーンス語、クロアチア語などのレベル2言語もサポートしています。主要なキリル語（ロシア語、ブルガリア語など）や古代・現代ギリシャ語にも対応しています。

一部の文字は、一貫性を持たせるために元のデザインからわずかに修正されています。このフォントはSIL OFL 1.1ライセンスの下でリリースされており、自由に使用することができます。作者はダレン・エンブリーです。

全体として、Old Timey Monoは、ビンテージスタイルとコーディングや執筆に実用的な用途を兼ね備えた多用途なフォントです。

ACE-Stepは、音楽生成モデルの一つで、生成速度、音楽の一貫性、制御性のバランスを改善することを目指しています。このモデルは、拡散ベースの生成技術と高度な圧縮、軽量なトランスフォーマーを組み合わせており、わずか20秒で最大4分の音楽を生成することができます。これは従来のモデルよりもはるかに速いです。ACE-Stepはさまざまな音楽スタイルや言語に対応しており、高品質なインストゥルメンタルトラックやボーカルを生成することができます。

主な特徴として、まず生成速度と品質があります。他のモデルに比べて15倍速く音楽を生成しながら、メロディー、ハーモニー、歌詞の一貫性を保っています。また、多様なスタイルに対応しており、19の言語をサポートしています。さらに、高度な制御機能もあり、歌詞の編集、リミックス、声のクローン作成が可能です。

ACE-Stepは、歌詞からボーカルトラックを生成したり、テキストから概念的な音楽サンプルを作成したりするためのツールを含んでいます。音楽の作成や編集のためのユーザーフレンドリーなインターフェースも提供しており、バリエーションの作成や再描画、音楽の延長が可能です。インストールは簡単で、Pythonをインストールし、仮想環境を設定するだけで済みます。このプロジェクトは創造的な利用を目的としており、音楽生成における責任ある実践を促進しつつ、悪用の可能性にも留意しています。

ヨーロッパでは、暗号通貨に関連する誘拐事件が増加しており、深刻な問題となっています。最近の事件では、パリで男性が誘拐され、誘拐犯は身代金として数百万ユーロを要求する際に彼の指の一つを切断しました。この事件は孤立したものではなく、今年初めには別の暗号通貨投資家であるデビッド・バランドも誘拐され、同様に暴力的な身代金の要求がありました。

誘拐事件はスペインやベルギーなど他の国でも発生しており、特に多額の暗号資産を持つ個人が狙われることが多いです。アメリカでは、暗号通貨を盗むためにギャングによる住居侵入があり、暴力の脅威を使って従わせるケースもあります。

これらの犯罪の増加は、暗号通貨投資家の目立つ存在や富の認識に関連しており、オンラインでの富の誇示がもたらすリスクを浮き彫りにしています。

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バート・ヒューバートの「なぜソフトウェアの最大の脆弱性は依然として膨張であるか」という記事では、ソフトウェアの膨張問題とそのセキュリティへの影響について論じられています。ヒューバートは、1995年にニクラウス・ウィルトが発表した記事を振り返り、スリムなソフトウェア開発の重要性を強調しています。現代のソフトウェアは、数百万行のコードと多くの不要な依存関係を含むことが多く、その結果、セキュリティの脅威に対してより脆弱になっています。

現在の多くのソフトウェアアプリケーションは過度に複雑で、膨大な量のコードと多数の外部ライブラリを使用しているため、セキュリティリスクが増大しています。最近の著名なハッキング事件では、AppleやGoogleのような大企業でさえソフトウェアのセキュリティに苦しんでいることが示されています。欧州連合ではソフトウェアのセキュリティを向上させるための法律が制定されていますが、これらの法律の効果はまだ不透明です。企業にとっては、迅速なリリースを優先する経済的インセンティブがあり、安全なコーディングプラクティスが後回しにされることが、現在のソフトウェアセキュリティの状態に寄与しています。

ヒューバートは、コードと依存関係を減らすことでセキュリティを大幅に向上させることができると主張しています。彼自身のミニマリストな画像共有ソフトウェア「トリフェクタ」を例に挙げ、少ないコードベースでも有用なソフトウェアを作成できることを示しています。記事は、ソフトウェアシステムの脆弱性を減らし、セキュリティを向上させるために、スリムなソフトウェア開発の実践への移行を呼びかけています。

この文章では、プログラミングを含む技術的スキルに伴う課題や感情的な負担について述べています。最初は小さなプログラミングの作業が無害に思えるかもしれませんが、ソフトウェアの問題を修正することに対する道徳的責任感が生まれることがあります。一度ソフトウェアの問題に気づくと、すべての不便が個人的な挑戦に変わり、作成と修正のサイクルが続いていきます。

重要なポイントは、技術的責任の変化です。技術スキルを身につけることで、受動的なユーザーから能動的な問題解決者へと視点が変わり、ソフトウェアの欠陥や非効率に気づくようになります。また、著者はプログラミングをシシフォスの永遠の課題に例えています。解決策は時間とともに劣化したり、時代遅れになったりすることが多いからです。

多くのプログラマーは完璧なシステムを作れば将来の作業がなくなると考えがちですが、これは誤った期待です。課題や変化は常に存在します。プログラミングは感情の調整手段として機能し、コントロール感や達成感を提供しますが、他人の問題を解決することに過度に責任を感じることで燃え尽きることもあります。

重要な教訓は、すべての問題に対処する必要はないと認識することです。時には、すべてを修正しようとするのではなく、壊れたままにしておくことも許容されるべきです。最も価値のあるスキルは、技術的な専門知識ではなく、問題に関与するタイミングと引き下がるタイミングを知ることかもしれません。これにより、感情的な明晰さとレジリエンスを保つことができます。

著者は、限界を理解し、ソフトウェア開発の混沌の中でバランスを見つけることの重要性を強調しています。