要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

検索エンジンがPDFファイルをインデックス化できるようになりましたが、このプロセスには数ヶ月かかる見込みです。PDFはテキストをグラフィックとして保存するため、テキストの抽出は難しいです。このため、見出しや段落などの重要な要素を特定するのが困難になります。

テキスト抽出を改善するために、いくつかの方法が開発されています。

まず、見出しの特定です。見出しは通常、フォントのサイズや太さで区別されます。異なる文書がさまざまなサイズの基準を使用するため、ページごとのフォントサイズを分析する方法が提案されています。各ページの中央値のフォントサイズの20％以上のサイズを持つテキストが見出しとして特定される手助けになります。

次に、見出しの結合です。見出しが複数行に分かれていることがあり、それをいつ結合するかを判断するのは複雑です。簡単なルールとして、同じフォントサイズとスタイルを持つ連続した行を結合することが提案されています。

最後に、段落の特定です。現在のツールであるPDFTextStripperは段落を比較的うまく特定できますが、行間のばらつきには苦労しています。統計的なアプローチを用いることで、ページ上の行間のスペースを分析し、これを改善することができます。

全体として、PDFからのテキスト抽出はフォーマットの設計上、必然的に不完全ですが、改善策を講じることで検索エンジンにとって抽出された情報の関連性や一貫性を高めることが可能です。

このミニサイトでは、パターンマッチングに特化したプログラミング言語Snobolを学び、Snobolを使ってシンプルなForthインタープリタを作成した経験を記録しています。

Snobolの学習は、私のプログラミングリストに長い間載っていたもので、その独特なパターンマッチングのアプローチに魅了されています。Awkとは異なり、Snobolは制御フローにパターンマッチングのみを使用するため、現代のプログラミング言語とはかなり異なります。

Snobolプログラムの各行は、ラベル、主題、パターン、置換、gotoの五つのオプションの部分で構成されています。このシンプルさは初心者には役立ちますが、大規模なプログラムでは課題を引き起こすこともあります。

学んだことを活かすために、SnobolでおもちゃのForthインタープリタを実装することにしました。「99 Bottles of Beer」というプログラムを基にして、500行未満のコードでForthインタープリタを作成しました。

特定のターゲットプログラムを持つことが新しい言語を理解するのに役立つと考えています。この方法は、私のSnobolのスキルを試すのに効果的でした。

さらに、Snobolの入門ガイドやプロジェクト開発に関する洞察を含む追加の資料も作成しました。このプロジェクトはリラックスした環境で、主に夜遅くに完成させました。すべてのコンテンツは私自身のもので、視覚素材は無料の描画プログラムを使って作成しました。

Microsoft Storeのパッケージは、Windows LTSCの2019、2021、2024バージョンで利用可能です。しかし、Windows 10 LTSC 2019ではMicrosoft Storeが動作しなくなっており、機能するためには更新が必要です。すでにインストールされている場合は、Uninstall.batファイルを使ってアンインストールする必要があります。パッケージをインストールするには、ダウンロードしてダブルクリックするだけで実行できます。インストール後は、最適な体験のためにMicrosoft Storeの設定で更新が必要になることがあります。

高ストレスの職場では、圧倒されて辞めたくなることがよくあります。しかし、誰もがプレッシャーを抱えていることを忘れないことが大切です。同僚に対してイライラをぶつけると、職場の人間関係に悪影響を及ぼす可能性があります。これらの関係は将来の仕事の機会にとって非常に重要で、後に推薦をお願いすることもあるからです。締切やタスクに集中するのではなく、同僚との関係を優先しましょう。すべてのやり取りは人間同士のものです。困難な時期でも、敬意を持って支え合うことで、良い評判を維持することができます。

要約がありません。

コーヒーのシミは、乾燥する際に液体の蒸発の仕方によって、端の部分が最も濃くなります。コーヒーの一滴が表面に落ちると、広がりますが、端の部分は表面の不完全さによって妨げられます。コーヒーが蒸発する際、端の部分では中央よりも蒸発が早く進みます。これにより、濃いコーヒーの粒子を含む液体が端の方に流れ込みます。液体が蒸発すると、コーヒーの粒子が残り、端の部分に色の濃度が高くなります。そのため、シミの端は中央よりも暗くなります。

著者は、Odinプログラミング言語の体験について述べています。この言語は、ゲームエンジン会社で学んだC言語の好きな機能を取り入れています。Odinの主な特徴には、以下のようなものがあります。

Odinは、アロケーターを内蔵しており、従来のC言語に比べて高度なメモリ管理が可能です。特に、短期間のメモリ確保に適した一時的なアロケーターを使うことで、ゲームなどの用途において効率的にメモリを管理できます。また、メモリリークを検出するためのトラッキングアロケーターもあり、確保や解放の記録を行うことでデバッグが容易になります。

Odinでは、すべての変数が自動的にゼロに初期化されるため、未初期化のメモリからくるバグを減らすことができます。さらに、構造体の特定のフィールドだけを初期化し、他のフィールドはゼロにすることができる指定初期化子が用意されており、コードの可読性が向上します。

Odinは「配列の構造」（SoA）をサポートしており、CPUキャッシュの効率を高めることで、メモリレイアウトの管理を簡素化しています。全体として、OdinはC言語のシンプルさを保ちながら、現代的な機能を統合し、プログラマーにとって親しみやすい言語を目指しています。

著者は、プログラミングに不慣れな人々に対して、Odinに関する書籍などの追加リソースを探すことを勧めています。また、Odinやゲーム開発についての議論を行うためのDiscordサーバーへの参加を呼びかけています。

FastVLMは、視覚と言語のモデルにおける画像処理を向上させるために設計された新しいシステムで、効率性と速度の向上を目指しています。主な特徴には、ハイブリッドビジョンエンコーダーであるFastViTHDエンコーダーがあり、トークンの数を減らし、高解像度画像のエンコーディングを迅速化します。

性能面では、最も小さいモデルバリアントがLLaVA-OneVision-0.5Bよりも85倍速く、ビジョンエンコーダーは3.4倍小型化されています。さらに、大きなモデルは最近の競合を上回り、7.9倍の高速性能を提供します。また、iOS用のデモアプリもあり、モバイルデバイスでのモデルの能力を示しています。

FastVLMを使用するには、LLaVAのコードベースから指示に従ってモデルのトレーニングと実行を行います。特定のコマンドを使用して環境を設定する必要があります。

さまざまなモデルバージョンがダウンロード可能で、サイズごとのチェックポイント（0.5B、1.5B、7B）が用意されています。

モデル推論を実行するための手順がPythonで提供されており、Apple Siliconデバイスや一般的なAppleデバイス向けの特別なガイドラインも含まれています。

コードが役立つと感じた場合は、論文を引用することが推奨されています。

プロジェクトは他者の貢献を認めており、コードやモデルの使用に関するライセンス情報も含まれています。

MozillaのFirefoxウェブブラウザの公式GitHubリポジトリについて説明します。このリポジトリは公開されており、Mozillaによって管理されています。現在、3,400以上のスターと120のフォークがあります。

リポジトリは、ブラウザ、開発ツール、拡張機能など、さまざまなコンポーネントのためのディレクトリを含んでいます。ユーザーは、READMEファイルに記載された特定のリンクを通じて、ディレクトリ構造の説明や、ソースコードからFirefoxをビルドする方法を見つけることができます。

開発者は、テスト用のナイトリービルドをダウンロードできますが、これにはバグが含まれている可能性があります。また、プロジェクトに貢献したり質問をしたりするためのリソースも用意されています。

このリポジトリは、Firefoxのソースコードと開発情報の中心的なハブとして機能しています。

著者は2012年頃からオープンハードウェアのイーサネットスイッチに取り組んでおり、この経験はngscopeclientや高速プローブなどの他のプロジェクトにも影響を与えました。最初のスイッチのバージョンは「open-gig-switch」と呼ばれ、当時のハードウェアの制約や著者の高速デジタル設計のスキルの未熟さから限界に直面しました。いくつかの進展はあったものの、最終的には行き詰まりのプロジェクトとなりました。

その後、著者は経験を積み、設備も改善され、より良い設計が可能になりました。新たに開発されたプロトタイプのプロジェクト「LATENTPINK」は、10Gイーサネット用のVSC8512 PHYを含むさまざまなコンポーネントを統合することに成功しました。しかし、このプロジェクトを通じて、より高度な機能をサポートするためには、より強力なハードウェアが必要であることが明らかになりました。

次のバージョン「LATENTRED」は、デュアル24ポートラインカードと強化されたアップリンク機能を備えた、より強力な1Uスイッチを目指しています。この設計には、複数のPCBと革新的な相互接続ソリューションが含まれ、性能向上と複雑さの軽減が図られます。著者はハードウェアの大きな進展を遂げましたが、スイッチエンジンのアーキテクチャとソフトウェア統合を最終化する必要があります。

今後の作業は残っていますが、著者は2026年中頃までに機能するプロトタイプを持つことを期待しています。このプロジェクトは進化を続けており、過去の学びを基に新しい技術やデザインが取り入れられています。

A5は、世界を五角形のセルに分割する地理空間インデックスで、32段階の解像度を提供します。最大のセルは地球全体をカバーし、最小のセルは30平方ミリメートル未満です。各解像度レベルのセルは、面積がほぼ等しく（2%以内）、異なる変数間の関係や、バケーションレンタルのようなポイントデータの分布を分析しやすくしています。

A5の主な特徴には、均一なセルサイズがあり、データ表現の偏りを減少させることが挙げられます。最も細かいレベルでは、30平方ミリメートルの高解像度を持ち、64ビット整数を使用してエンコードされています。また、セルの面積における歪みが最小限に抑えられています。

A5は、十二面体の独自の五角形タイルを使用しており、球面に投影した際にセルの形状を維持するのに役立ちます。このため、三角形や四角形、六角形などの規則的な形状を使用する他のシステムと比較して、歪みが少なくなります。

A5はオープンソースで、TypeScriptで実装されており、ライブラリとして使用できるAPIドキュメントも提供されています。

「対人コンピューティング」という用語は、コンピュータ機器を使用することでユーザーに害を与え、他の人々に利益をもたらす方法を指します。「対人コンピュータ」とは、主にこの目的のために設計されたデバイスを指します。この名称は「対人地雷」という概念からインスパイアされており、「パーソナルコンピューティング」や「パーソナルコンピュータ」と組み合わされています。

この記事では、Javaにおける非同期プログラミングの進化について、初期のスレッドの使用から、Java 21で導入されたより現代的なStructuredTaskScopeまでを取り上げています。

非同期プログラミングは、現代のプログラミング言語において重要な要素です。Javaは、JavaScriptやGoと比べると、構文があまりスムーズではありませんでした。初期のJavaでは、スレッドの手動管理が必要で、これが複雑でエラーを引き起こしやすいものでした。

Java 5で導入されたExecutorServiceは、スレッド管理を簡素化しましたが、結果の取得に関してはブロッキングの問題が残っていました。Java 7ではForkJoinPoolが登場し、CPU集約型のタスク向けに設計され、作業を奪うアルゴリズムを使用しました。

Java 8ではCompletableFutureが導入され、非ブロッキングのタスクチェイニングが可能になり、非同期タスクの処理が改善されました。同じくJava 8からはParallelStreamsが追加され、コレクションの同時処理を可能にし、大規模データセットのパフォーマンスを最適化しました。

Java 9ではFlow APIが追加され、非同期データのストリームを管理するためのリアクティブプログラミングをサポートしています。Java 21では、軽量なスレッドであるバーチャルスレッドが導入され、CPUの利用効率が向上し、ブロッキングなしで複数のタスクを処理できるようになりました。

同じくJava 21では、構造化並行性がプレビューとして導入され、並行タスクをグループ化できるようになりました。これにより、1つのタスクが失敗した場合に他のタスクをキャンセルできるため、エラー管理が簡素化されます。

Javaは、シンプルなタスクやCPUバウンド、I/Oバウンドのタスク、リアクティブシステムなど、さまざまなシナリオに応じたAPIを提供しており、開発者は特定のニーズに基づいて選択することができます。非同期プログラミングの管理が容易になり、Javaの並行性機能は大きく進化しました。

著者は、国家科学委員会と国立公文書館の学者評議会を辞任することを決めました。これは、これらの機関の誠実さや使命を果たす能力が損なわれていることへの懸念からです。多くの公務員が献身的に働いているにもかかわらず、政治的な環境はますます敵対的になり、重要な人物が解雇され、意味のある仕事が妨げられています。

国家科学委員会は、これまで科学の自由や革新を支援してきましたが、現在は政治的干渉によってその役割が形式的なものに制限されています。著者は、もはや議論が影響力を持たず、助言機関としての重要性を失ったと感じています。

同様に、国立公文書館も民主主義の衰退を経験しており、最近の図書館長であるカーラ・ハイデン博士の解雇は、より広範な政治的標的を反映しています。この変化は、知識の流通を誰がコントロールするかという争いを示しています。

著者は、これらの役割に留まることは、現在のシステムに加担することを意味すると強調しています。このシステムは知識を損なうものであり、辞任は不誠実な行動に参加しないという拒否の表れです。より誠実で効果的な知識の管理を提唱することを目指しています。この決断は、個人的なものでもあり、政治的な立場でもあり、これらの機関で働く人々の声を強める意図があります。

要約がありません。

バービカンは、1965年から1976年にかけて建設されたロンドンの注目すべき建築複合施設です。著者は当初、そのデザインに懐疑的でしたが、次第にその美しさと豊かな歴史を評価するようになりました。最近の訪問では、友人たちとともに2時間のガイドツアーに参加し、施設について興味深い詳細を学びました。

バービカンでは、住民が同じ場所でさまざまな人生のステージを過ごすことができます。また、複合施設は迷路のように設計されており、簡単に迷ってしまうことがあります。住民だけがアクセスできる隠れたエリアもあり、特別な鍵を持っている人だけが入ることができます。さらに、バービカンはローマ時代や中世の遺跡の上に建てられており、1,000年前のユダヤ人の墓地も含まれています。建築様式は古代エジプトにインスパイアされており、有名なデザイナーへの言及も見られます。

バービカンはメディアや写真撮影の人気スポットでもあります。興味のある方には、「バービカンの住民」や「ユートピアを築く：バービカンセンター」といった関連書籍をおすすめします。

最近の研究によると、COVID-19パンデミック中のリモートワークが多くの従業員に自分のビジネスを始めるきっかけを与えたことがわかりました。研究者たちはLinkedInのデータやIPアドレスを分析し、この傾向を追跡しました。その結果、パンデミック後に設立された新しいビジネスの約11.6%がリモートワークに関連していると結論づけました。

通勤時間の短縮、生産性の向上、柔軟な勤務時間などの要因が、従業員が安定した収入を得ながら起業を模索することを可能にしました。しかし、この傾向は企業にとって課題となります。競合企業を立ち上げる可能性のある重要な従業員を失うリスクがあるからです。

一部の研究では、リモートワークが既存の職場の柔軟性により新しいビジネスを始めたいという欲求を減少させる可能性があると示唆されていますが、この研究はリモートワークが特にバイオテクノロジーのような成長分野で起業を促進することを強調しています。

多くの大手テクノロジー企業は、チームワークや生産性の向上を理由にリモートワークを制限していますが、リモートワークが全体的な生産性を向上させるという証拠もあります。2025年の時点でも、リモートワークは多くのアメリカ人の有給労働日数の重要な部分を占めています。

要約がありません。

欧州脆弱性データベース（EUVD）が正式に立ち上がり、重要なセキュリティの欠陥を追跡するためのプラットフォームを提供します。これは、アメリカが予算削減や遅延の影響で脆弱性追跡システムに苦しむ中での取り組みです。EUVDは脆弱性管理を強化し、影響を受けたICT製品のユーザーに透明性のある情報源を提供することを目的としています。

ENISAのエグゼクティブディレクターであるユハン・レパッサール氏は、このデータベースがユーザーに脆弱性への対策を見つける手助けをすることを強調しました。EUVDはアメリカの国家脆弱性データベース（NVD）に似ていますが、より迅速な更新と使いやすいナビゲーションを約束しています。

EUVDには、重要な脆弱性、積極的に悪用されている脆弱性、EUのサイバーセキュリティチームによって調整された脆弱性のための3つのダッシュボードがあります。さまざまな情報源からデータを収集し、オープンデータベースやベンダーのアドバイザリーも含まれています。また、ENISAはCVEプログラムの一環としてCVE識別子を割り当てることもできますが、アメリカの資金問題により不確実性が生じています。

全体として、EUVDはアメリカがサイバーセキュリティの脆弱性を管理する上で直面している課題に対するタイムリーな対応と言えます。

航空交通管制（ATC）は、長年の資金不足や管理の不備、古い慣行によって継続的な課題に直面しています。この状況は、航空の初期にさかのぼります。当時は航空機が少なく、技術も限られていたため、ATCの必要性はほとんどありませんでした。第一次世界大戦中に航空無線が発展し、パイロットと地上管制の間でのコミュニケーションが大幅に改善されました。

1920年代には、アメリカ合衆国郵便公社が航空郵便サービスを開始し、航空産業の資金調達に重要な役割を果たしました。このサービスにより、気象情報を提供し、フライトを追跡するフライトサービスステーションが設立されました。1930年代半ばには、増加する航空交通を管理するために、ATCが政府の責任となり、経路管制センターが設立されました。

第二次世界大戦では、レーダーの導入などの大きな進展があり、航空防衛やその後のATCの実践が変わりました。戦後、連邦航空局（FAA）が設立され、民間と軍事の航空管制を統一し、著名な空中衝突事件を受けて安全性を向上させることを目指しました。

FAAは、追跡と安全性を向上させるために、レーダーシステムやコンピュータ技術を導入するなど、ATCの近代化に大規模な投資を行いました。しかし、軍と民間の航空交通を調整する複雑さなどの課題は依然として残っています。

当初はパイロットを支援する役割を果たしていたフライトサービスステーションは、自動化や民営化の進展により、その重要性が徐々に低下しています。現在、FAAは古いシステムや重複する機能に苦しんでおり、国家航空システムにおける非効率性を引き起こしています。全体として、ATCは大きく進化しましたが、航空の安全性や効率性に影響を与える継続的な問題に直面しています。

現代の大規模言語モデル（LLM）は、計算能力だけでなく、データの通信方法によっても遅延が生じています。マルチヘッド潜在注意（MLA）は、キー・バリュー（KV）層に小さな低ランク行列を使用することでこの問題に対処し、キャッシュデータのサイズを減らし、処理速度を向上させます。MLAは、特別な行列を利用して性能を向上させる一方で、通信の必要性を減らすために一部の計算を犠牲にします。

MLAは特定のモデルで効果を示していますが、多くの企業は依然としてグループクエリアテンション（GQA）を使用しており、MLAへの切り替えは進んでいません。この論文では、GQAがデータのオーバーヘッドを増やすことなくMLAで表現できることを示していますが、その逆は成り立ちません。MLAの利用を促進するために、著者たちはTransMLAという手法を提案しています。これは、人気のあるGQAベースのモデル（LLaMAやQwenなど）をMLAベースのモデルに変換する方法です。変換後、これらのモデルはデータサイズを増やすことなく性能を向上させるためにさらに訓練することができます。著者たちはまた、変換後もモデルを迅速に保つための技術を開発し、将来の応用における効率を向上させる計画も立てています。

macOSの脆弱性（CVE-2025-31250）についての概要が明らかになりました。この問題は、あるアプリケーション（A）が別のアプリケーション（B）からのものに見える権限ポップアップを作成し、ユーザーの同意が別のアプリケーション（C）に適用される可能性があるというもので、セキュリティリスクを引き起こす恐れがあります。

パッチの状況については、macOS Sequoia 15.5で修正が行われましたが、以前のバージョンであるmacOS Ventura 13.7.6やmacOS Sonoma 14.7.6にはパッチが適用されておらず、システムが脆弱なままとなっています。

この問題は、TCC（透明性、同意、制御）という権限管理システムに起因しており、権限を要求するアプリケーションの検証が不十分でした。具体的には、TCCデーモンに特定のメッセージを送信することで、同意のポップアップを偽装することが可能でした。

攻撃者は、ユーザーが正当なアプリに集中しているときに偽のポップアップを表示させることで、ユーザーが知らずに権限を付与する可能性を高めることができました。

この脆弱性が悪用されると、攻撃者はカメラやマイクへのアクセスなど、重要な権限に対するユーザーの同意を得ることができ、悪意のある行為につながる恐れがあります。

Appleは、権限要求の検証プロセスを強化するパッチをリリースし、この脆弱性を修正しました。

ユーザーは権限ポップアップに対して慎重であり続け、macOSを定期的に更新してこうした脆弱性から身を守る必要があります。また、セキュリティ意識の重要性や、セキュリティ研究が継続的に行われていることも示唆されています。

著者は、サイバーセキュリティにおける警戒の必要性を強調しており、脆弱性は複雑であり、効果的に解決するためには徹底的な調査が必要であると述べています。

デモシーンのクリエイターたちは、Shader Minifierというツールを使って、GLSLコードを最適化し、小さなファイルサイズで複雑なアニメーションを作成しています。このブログ記事では、15年間にわたるこのツールの開発について説明しています。

Shader Minifierの起源は2010年に遡ります。当時、デモシーンでは印象的な4Kイントロの需要が高まり、このツールが誕生しました。Shader Minifierは、余分なスペースを削除したり、変数名を変更したりする面倒な作業を自動化し、ファイルサイズを削減します。

最初は、コードを短縮するためにマクロを使用していましたが、これがCrinklerなどの圧縮ツールでの圧縮を妨げることが分かりました。現代の圧縮ツールは、コードを自動的に最適化する方が効果的であることが明らかになりました。

変数名を一文字に変更することは有益に思えましたが、名前を再利用する方が圧縮には効果的でした。このツールは変数名を積極的に再利用し、その最適化によってGLSLコンパイラのバグを明らかにすることもありました。

8Kイントロへの移行は新たな課題をもたらし、Shader Minifierは適応を余儀なくされました。静的解析やインライン化などの機能を実装し、ファイルサイズをさらに削減しています。このツールは、8Kイントロをより効率的に作成しつつ、可読性を保つ手助けをしています。

Shader Minifierは今後も進化を続けており、さらに大きな64Kイントロに向けた改善の可能性もあります。目標は、開発プロセスを簡素化し、クリエイターがコンパクトで高品質なアニメーションを制作しやすくすることです。

要約がありません。

この記事では、エミー賞受賞のゲーム作曲家マイク・ワースのために、アンディ・クラークが手掛けたデザインプロジェクトについて紹介しています。マイクは、90年代のアニメへの愛情を反映しつつ、過度にノスタルジックにならないウェブサイトを求めていました。アンディは、遊び心のある表現豊かなデザインを取り入れながら、現代的でアクセスしやすく、レスポンシブなサイトを目指しました。

アンディは、90年代のウェブデザイン技術であるイメージマップの使用について考察しています。イメージマップは、画像上にクリック可能なエリアを設定できる技術ですが、CSSやJavaScriptの普及に伴い、その利用は減少しています。それでも、軽量でアクセスしやすいという利点がありますが、メンテナンスが難しく、視覚的なフィードバックが不足するという課題もあります。

デザインの中で、アンディはイメージマップを試みましたが、自身のニーズには不十分だと感じました。そこで、彼はインラインSVGを使用し、目に見えないクリック可能なパスを作成することにしました。これにより、より大きなインタラクティブエリアと優れたユーザーフィードバックを実現しました。このアプローチにより、90年代のウェブサイトの表現力を捉えた現代的なデザインを作り上げることができました。

最終的に、アンディはデザインにおいて適切なツールを選ぶ重要性を強調し、古い技術と現代の手法を融合させて、ユニークで機能的なウェブサイトを実現することの大切さを伝えています。

ロスアラモス国立研究所の国家安全保障AIオフィスのディレクター、ジェイソン・プリュエット氏は、人工知能（AI）が科学と安全保障に与える変革的な影響について語りました。彼は、AIがもはや単なる便利なツールではなく、科学者が問題を解決し発見をする方法に根本的な変化をもたらすものだと考えています。

ロスアラモスは、今年AIへの投資を過去最高に増やしており、これは科学の進展に対する新たなコミットメントを示しています。これは、第二次世界大戦後の政府による科学支援に似た動きです。また、研究所は大学と協力し、AI研究に必要な高度な計算資源へのアクセスを提供しています。

AIの進展については、トランスフォーマーモデルの導入がAIの能力を大幅に向上させ、さまざまな分野でのブレークスルーをもたらしていると述べています。AIは驚異的な能力を示していますが、その潜在能力についてはまだ多くのことを学ぶ必要があります。現在のAIモデルは、多くの基準で人間を上回る性能を発揮しています。

AI能力の競争は、軍拡競争に例えられ、各国は経済や防衛の進展におけるAIの戦略的重要性を認識しています。AIは大きな可能性を秘めていますが、雇用の喪失や安全保障の脅威などのリスクも伴います。これらのリスクを管理するためには、責任ある開発と国際的な協力が必要です。

プリュエット氏は、AIの進化が加速していることを強調し、社会がこの変化にどれだけ早く適応できるかに焦点を当てるべきだと述べています。彼は、AIが多くの分野の未来を形作る重要な力であると考えています。

Pハッキングとは、研究者が統計的に有意な結果を得るためにデータや分析を操作する行為であり、科学的な発見の信頼性を損なうことがあります。ここでは、Pハッキングが発生する一般的な方法を五つ紹介します。

一つ目は、実験を早期に終了することです。研究者は、計画したサンプルサイズに達する前に有意な結果を見つけた場合、実験を中止することがあります。これにより、結果が代表的でなくなることがあります。

二つ目は、実験を繰り返すことです。研究者は、有意な結果が得られるまで実験を何度も行い、成功した試行のみを報告し、失敗したものは無視することがあります。

三つ目は、結果の選別です。研究者は、自分のデータから好ましい結果だけを強調し、他の結果を省くことで、偏った見解を作り出すことがあります。

四つ目は、データの調整です。有意性を得るためにデータポイントの含め方や除外の判断が影響を受けることがあり、科学的な理由に基づかない場合があります。

五つ目は、選択的な報告です。仮説を支持する結果だけに焦点を当て、そうでない結果を無視することで、科学コミュニティの他の人々を誤解させる可能性があります。

これらの問題を避けるために、研究者は事前にサンプルサイズを定義し、すべての結果を透明に報告し、確立されたデータ分析の手法に従うべきです。これにより、科学研究の信頼性と再現性を維持することができます。

要約がありません。

USENIXは、2025年5月11日をもって年次技術会議（ATC）を終了することを決定しました。この会議は1975年に始まり、システム研究における革新的なアイデアを共有する重要なプラットフォームでした。しかし、年を重ねるにつれて、学術的な焦点にシフトし、業界の実務者とのつながりが薄れていきました。2004年には、産業界の参加が不足していることへの懸念が高まり、システム研究の将来についての議論が行われました。

USENIX ATCの衰退にもかかわらず、GoやRustといった新しいプログラミング言語が登場し、主にオープンソース開発によって、従来の学術的なルートとは異なる形でこの分野に大きな貢献をしました。オープンソースシステムの台頭は、業界における革新の進め方を変えました。

また、USENIX ATCの衰退は、特にオンラインイベントが人気を集める中で、対面の会議を開催することの難しさにも影響されました。この会議はかつて画期的な研究のための重要なプラットフォームでしたが、近年はその relevancyを保つのに苦労していました。ATCでの最後の注目すべき論文は、AIインフラの検証に関するもので、現実の問題に取り組むという会議の遺産を示しています。

要するに、USENIX ATCは過去に重要な役割を果たしましたが、技術と研究の変化する環境に適応するのに苦労し、その結果として終了することになりました。

Nextcloudというヨーロッパのソフトウェア会社は、GoogleがAndroid Filesアプリのアクセスを不当に制限していると主張しています。このアプリは80万人以上のユーザーを持ち、デバイス上のすべてのファイルにアクセスするための権限が重要でした。この権限があったことで、アプリはさまざまなファイルタイプを読み書きできました。GoogleはNextcloudに対して、よりプライバシーに配慮した代替手段を利用するよう提案していますが、Nextcloudはそれらの選択肢が自社のニーズに合わないと反論しています。

2024年にGoogleがポリシーを変更して以来、Nextcloudはこの権限を復活させるために苦労しており、Googleからは一般的な返答しか得られていません。このアプリはF-Droidなど他のプラットフォームでは完全に機能していますが、Google Playストア版はこれらの制限に苦しんでいます。

Nextcloudは、Googleの行動が小規模企業からの競争を抑制するための広範な戦略の一環であると考えています。同社は他のテクノロジー企業とも同様の問題に直面しており、小規模開発者を保護できない遅い規制プロセスを批判しています。Nextcloudは、これらの変更が自社の競争力に影響を与えると強調しています。Googleはこの状況に関するコメントの要請には応じていません。

テキサス大学オースティン校のチームが他の機関と協力し、核融合エネルギー研究において重要な進展を遂げました。彼らは、従来の方法よりも約十倍速く、かつ正確に核融合炉内の粒子の動きを予測する新しい手法を開発しました。

核融合エネルギーの課題は、高エネルギー粒子を閉じ込めることです。これらの粒子が逃げると、核融合プロセスが乱れてしまいます。現在の逃げポイントを特定する方法は時間がかかり、効率的ではありません。この新しい手法は、対称性理論を用いて、特に70年以上の間課題とされてきた「ステラレーター」と呼ばれるタイプの炉の磁気閉じ込めシステムの欠陥を特定します。

この革新は、別の核融合炉設計である「トカマク」においても、高エネルギー電子の制御を助けることで、同様の問題の解決に寄与する可能性があります。この研究は、信頼性のある核融合エネルギーへの道を加速するもので、アメリカ合衆国エネルギー省の支援を受けています。

この文書では、1990年代初頭にルーカスアーツが開発したiMUSE（インタラクティブ・ミュージック・ストリーミング・エンジン）システムについて探求しています。このシステムは、ビデオゲームにおけるインタラクティブな音楽を革新しました。iMUSEの仕組みや、その概念が現代にどのように応用できるかを説明することを目的としています。

iMUSEは最初に『モンキーアイランド2』で完全に実装され、ゲーム『ルーム』の影響を受けました。このシステムは、プレイヤーの行動に応じて音楽が動的に変化することを可能にしました。

iMUSEの主な特徴には、マーカーとフックがあります。マーカーは音楽の中で遷移が起こるポイントであり、フックはその遷移を引き起こす条件です。これらを組み合わせることで、ゲームプレイに応じて音楽が変化し、没入感を損なうことなく体験を提供します。また、作曲データベースは、ゲーム開始前に音楽のシーケンスやロジックを含む構造で、ゲームプレイ中の音楽の振る舞いを決定します。

iMUSEは、絶対時間（音質のため）、音楽時間（音楽の認識）、ゲーム時間（プレイヤーの進行）という三種類の時間を効果的に管理しました。この同期により、音楽の遷移がスムーズに行われます。

実装の詳細としては、システムコマンドを使用して音声の再生を制御することができ、音を開始、停止、遷移させることが可能です。また、MIDIコマンドはインタラクティブな機能を持つように拡張され、特定の音楽ポイントにジャンプしたり、シーケンス間で楽器パートを共有したりすることができました。

iMUSEの原則は、現代のゲームオーディオ開発においても重要であり、FMODやWwiseなどの現代のオーディオエンジンに影響を与えています。新しいツールが音楽のインタラクティビティや作曲プロセスを向上させる可能性があると示唆されています。

iMUSEはインタラクティブな音楽の基盤モデルを確立し、音楽とゲームプレイの間の積極的な関係を強調しました。現代の実装は、その原則を基にしながら、最新の技術を活用してより豊かな音声体験を提供することができます。この分析は、iMUSEに触発されたダイナミックなオーディオシステムを作成したいゲーム開発者や音楽作曲家にとって、歴史的な概要とガイドの役割を果たします。

サイクラウトは、1930年代にフランスの実業家オーギュスト・レモンがデザインしたスタイルにインスパイアされた現代的な貨物自転車です。一般的な貨物自転車は長いフレームを持ち、ライダーが荷物の後ろに位置しますが、サイクラウトはライダーが前輪の上に位置するデザインです。これにより、チェーンなしで直接ペダルを漕ぐことができ、メンテナンスが簡単になります。また、三段階のギアボックスが搭載されており、スタートが楽になります。

自転車の貨物エリアはセミトレーラーのように取り外し可能で、さまざまなトレーラーのスタイルを使用できるため、貨物や人、食料品のカートなどの商業アイテムを運ぶのに便利です。二つのパーツからなるフレームは分解できるため、トランクに収まるサイズで簡単に運ぶことができます。さらに、短いホイールベースは都市部での取り回しを向上させます。サイクラウトは自転車イベントで展示されていますが、製造開始日はまだ未定です。

HealthBenchは、医療におけるAIシステムを評価するための新しいツールで、60カ国の262人の医師の意見を基に開発されました。このツールの主な目的は、AIモデルが健康情報とどのように相互作用し、臨床医を支援するかを改善することです。

HealthBenchの目的は、実際の医療シナリオにおけるAIモデルの効果と安全性を測定し、健康情報へのアクセスやケアの質を向上させることです。評価は、医師が作成した基準に基づいて評価される5,000件のシミュレーションされた健康会話から成り立っています。これにより、AIの応答が意味のある信頼できるものであることが保証されます。

HealthBenchは、評価の際に三つの主要な原則に焦点を当てています。一つ目は「意味のあること」で、スコアは実際の影響や複雑なシナリオを反映する必要があります。二つ目は「信頼できること」で、評価は医療専門家の基準に合致しなければなりません。三つ目は「飽和しないこと」で、基準はAIモデルの継続的な改善を可能にするものであるべきです。

評価プロセスでは、各AIの応答が48,562の具体的な基準に対してスコアリングされ、包括的な評価が行われます。評価は、応答がこれらの基準をどれだけ満たしているかに基づいて、AIモデル（GPT-4.1）によって行われます。

このツールは、AIがさまざまな健康関連の質問にどのように応答すべきかの例を含んでおり、緊急時における迅速かつ正確な行動の重要性を強調しています。全体として、HealthBenchは医療におけるAI評価の新しい基準を設定し、AIの性能と患者の結果を向上させることを目指しています。

要約がありません。

要約がありません。

このテキストでは、Rubyに提案されている「読み取り時名前空間」という機能について説明しています。この機能は、開発者がコードを整理するための仮想的なトップレベルの名前空間を定義できるようにするものです。

この機能の目的は、ライブラリ間の名前の衝突を避け、モジュールの独立性を確保し、複数のバージョンのgemを衝突なく使用できるようにすることです。

実装方法としては、ライブラリを別々に読み込み、依存関係を管理できる名前空間を導入します。この機能は初めはデフォルトで無効ですが、環境変数（RUBY_NAMESPACE=1）を使用することで有効にできます。

名前空間にはいくつかの種類があります。ルート名前空間は、追加のライブラリを必要とせずにアクセスできる組み込みのクラスやモジュールを含みます。一方、ユーザー名前空間はプログラマーによって作成され、ユーザー定義のRubyスクリプトを実行でき、クラスやモジュールの独立した定義を可能にします。

機能としては、定数、クラス変数、グローバル変数がそれぞれの名前空間内で隔離されます。また、名前空間内で定義されたメソッドは、他の名前空間から呼び出されてもその名前空間の下で動作します。

文書には、名前空間を定義し使用する方法を示すコードスニペットが含まれており、異なるアプリケーションが干渉せずに動作する様子が示されています。

将来的には、Rubyの新しいバージョンで名前空間のための新しい構文を導入する可能性についても議論されています。「読み取り時名前空間」機能は、Rubyのモジュール性と管理のしやすさを向上させ、開発者がより整理された、衝突のない形でコードに取り組むことを可能にします。

このチュートリアルは、初心者がPythonを使ってN体重力シミュレーションを作成する方法を学ぶための5つのステップで構成されています。Pythonと微積分の基本的な知識があることを前提としていますが、理解しやすいように詳細な説明が提供されています。

このチュートリアルの目的は、Pythonで効率的なN体シミュレーションのコードを書くことを学ぶことです。各ステップにはコードの例が含まれており、最後には完全なコード例が参考用に示されています。

ステップは以下の内容をカバーしています。最初のステップでは初期設定を行い、次に重力の実装を行います。3番目のステップでは初めてのN体プログラムを書き、4番目では高次のアルゴリズムを探求します。最後のステップでは適応時間ステッピングを使用します。また、追加のセクションではプロットやアニメーションの技術についても触れています。

チュートリアルを終えた後は、自分自身のN体シミュレーションプロジェクトを作成することが奨励されています。ソースコードやチュートリアル資料は、提供されたGitHubのリンクやチュートリアルのウェブサイトで見つけることができます。

このチュートリアルを通じて、Pythonで自分自身のN体シミュレーションを作成できるようになるでしょう。

Legion Healthは精神医学を変革しています。彼らはAIを活用して、ライセンスを持つ専門家から迅速かつ手頃な価格でケアを提供する新しいシステムを構築しています。他のスタートアップが既存のプロセスにAIを追加するのとは異なり、Legion Healthはメンタルヘルスケアのアプローチ全体を再設計しています。この技術は業務を効率化し、管理業務を減らすことで、患者へのケアを向上させます。これは、AIを活用してメンタルヘルスサービスに実際の変化をもたらす機会です。

最近のNASAの研究によると、金星の地殻について驚くべき新しい情報が明らかになりました。科学者たちは金星の地殻が時間とともに厚くなると予想していましたが、研究の結果、金星の地殻は変成作用と呼ばれるプロセスを経ていることが示されました。このプロセスでは、密度の高い部分が剥がれ落ちたり、溶けたりするのです。これは、動くプレートによって形作られる地球の地殻とは異なります。

金星の地殻は一枚の厚い層で、平均して約40キロメートルの深さがありますが、最も厚い部分では65キロメートルに達します。このように薄い地殻は、金星の過酷な環境を考えると予想外のことです。地殻の材料が溶けたり剥がれたりすることで、元素が惑星内部に再循環し、火山活動を引き起こす可能性があります。

今後のNASAのDAVINCIやVERITAS、そしてESAのEnvisionといったミッションは、これらの発見を確認し、金星の火山活動をより深く理解するためのデータを収集することを目指しています。現在、科学者たちは金星での火山活動の程度について不確かな状況にあります。

今日の世界では、多くの人々がAIを利用した詐欺の増加に伴い、オンラインでのやり取りを確認する必要性を感じています。広報の専門家であるニコール・イェランドさんは、特に仕事の詐欺に狙われた経験から、知らない人からの会議リクエストを受け入れる前に徹底的なバックグラウンドチェックを行っています。詐欺師たちは、ディープフェイク動画のような高度な技術を使って実在の人物になりすますため、詐欺を見抜くのが難しくなっています。

仕事に関連する詐欺の報告が急増しており、被害額も大幅に増加しています。自分を守るために、一部の専門家は昔ながらの確認方法を取り入れています。たとえば、合言葉を求めたり、ビデオ通話を通じて追加の身分証明を要求したりすることです。このような慎重なアプローチは、不信感を生む雰囲気を作り出し、多くの人がすべてのやり取りを疑いの目で見るようになっています。

研究者たちも、研究における詐欺に苦しんでおり、データの信頼性を確保するために参加者のスクリーニングに過剰な時間を費やしています。それでも、常識や注意深い観察があれば、非現実的な仕事のオファーを認識するなどして詐欺を見抜く手助けになります。全体として、詐欺の増加は、専門的なコミュニケーションにおける不安感を高める結果となっています。

要約がありません。

要約がありません。

ニュースレターに登録して、最新情報や特別オファーを受け取りましょう。

これは「エリクサー、旅を始めるための7つのステップ」シリーズの第一章です。この章では、Erlang仮想マシン（BEAM）とエリクサー言語におけるその重要性について探ります。

Erlangとは、1980年代に通信のために作られたプログラミング言語ですが、現在ではさまざまなアプリケーションに使用されています。Erlangは、分散処理や障害耐性に優れ、多くのタスクを同時に処理できることで知られています。主な特徴には、宣言型スタイル、高度なパターンマッチング、ファーストクラス関数があります。

Erlangは単なるプログラミング言語ではなく、OTPフレームワークやさまざまなツール、BEAM仮想マシンを含むエコシステムです。このエコシステムは、高い信頼性を持つシステムを構築するために設計されています。

BEAMはErlangコードを実行し、同時処理に不可欠なプロセスを管理します。これにより、プロセスの効率的な実行、エラー検出、自動メモリ管理が可能になり、システムの応答性とスケーラビリティが確保されます。

エリクサーはErlangの影響を受けており、BEAM上で動作します。これにより、Erlangの機能やライブラリを活用できます。エリクサーの構文は使いやすくコンパクトで、コードの記述や保守が容易です。Erlangの堅牢な基盤と、より親しみやすいコーディングスタイルを融合させています。

次の章では、Erlangプロセスの動作と、スケーラブルなシステム構築におけるその役割について説明します。

著者のロレナ・ミレレスは、エリクサーに情熱を注ぐバックエンド開発者であり、テクノロジー分野における女性の参加を促進しています。

ソフトウェア開発のセキュリティを維持することは、困難でコストがかかる場合があります。特に、隔離された環境や徹底した従業員の審査など、厳しい対策が求められることが多いです。これらの手法は開発を遅らせ、脆弱性を増加させる可能性があります。

世界中の規制機関は、特に重要なシステムに対してソフトウェアのセキュリティの証明を求めています。この記事では、パッケージマネージャーであるNixが、従来の方法の負担をかけずにこれらのセキュリティ要件を満たすための解決策を提供することについて説明しています。Nixを使用することで、組織はソフトウェアの出所と整合性を確認でき、開発者はより自由に作業しながらもコンプライアンスを確保できます。

Nixを使用する主な利点には、特定の信頼できるソースからソフトウェアが構築されたことを証明できる「整合性の証明」、すべてのアプリケーションソースとツールチェーンを追跡し、完全な透明性を確保する「ソースの追跡」、第三者監査のためにすべてのソースをエクスポートおよびアーカイブできる「出力の監査」が含まれます。

Nixは、開発者、コンプライアンス担当者、セキュリティ専門家にとって特に有益であり、別々のソフトウェアフォークを維持することなく、再現可能で安全なビルドを可能にします。

この記事では、Nixを使用して安全なソフトウェアイメージを構築する方法を示すプロジェクトの例も提供されており、依存関係を追跡し、コンプライアンスに必要なソースを収集する方法が説明されています。

Nixはサプライチェーンの整合性の証明を簡素化し、コンプライアンスを負担から管理可能なプロセスに変えます。これにより、チームは最新のツールを使用しながらソフトウェアのセキュリティを確保でき、堅牢なサプライチェーンの保証を実現可能かつコスト効果の高いものにします。

Nixをサプライチェーンのセキュリティに導入したい組織は、専門家の支援を受けて導入プロセスを効果的に進めることができます。

要約がありません。

ゼネラルモーターズ（GM）は、リチウムマンガンリッチ（LMR）と呼ばれる新しいバッテリー技術を開発しています。この技術は、電気自動車（EV）の航続距離を延ばし、コストを削減することを目指しています。2028年までにトラック向けにこの技術が導入される予定で、コバルトの使用を減らすことで、バッテリーを軽量化し、リチウム鉄リン酸（LFP）バッテリーと同等の価格でありながら、より高いエネルギー密度を提供します。

GMはこの技術をLGエナジーソリューションと共同で開発しており、すでに約300個のフルサイズLMRセルのプロトタイプを製作しています。新しいLMRバッテリーは、約350マイルの航続距離を持ち、LFPとニッケルマンガンコバルト（NMC）バッテリーの中間に位置します。NMCバッテリーは最も高い航続距離を提供します。

さらに、GMはこれらのバッテリーをアメリカ国内で生産する計画を立てており、地元で材料を調達することでコストを削減し、効率を向上させることを目指しています。この生産のローカリゼーションは、サプライチェーンを効率化し、バッテリーの品質管理を複雑にする可能性のある輸送の遅延を最小限に抑えることを目的としています。

全体として、GMはEVをより手頃な価格にすることに注力しており、ガソリン車との価格競争力を目指しています。もし成功すれば、これらの進展はEV市場に大きな影響を与え、電気自動車の普及を促進する可能性があります。

要約がありません。

wtfisは、ドメイン、完全修飾ドメイン名（FQDN）、またはIPアドレスに関する情報を簡単に収集できるコマンドラインツールです。さまざまなオープンソースインテリジェンス（OSINT）サービスを利用しており、使いやすく、結果も明確なので、技術的な知識がないユーザーでも理解しやすいです。

主な機能には、以下のようなデータソースがあります。Virustotalは、ホスト名、ドメイン、またはIPの分析を行う主要なソースで、評判スコアや人気ランキングを提供します。IP2Whoisは、ドメインに関する詳細なWhoisデータを得るためのオプションのソースです。IPWhoisは、IPアドレスの地理的位置情報や自律システム番号（ASN）を提供します。Shodanは、IPアドレスに対するオープンポートやサービスの情報を取得します。Greynoiseは、特定のIPが疑わしい活動に関連しているかどうかを特定します。URLhausは、ホスト名やIPがマルウェア配布に関連しているかを示します。AbuseIPDBは、悪意のあるIPアドレスに関する報告を提供します。

インストールは、pipを使って簡単に行えます。コマンドは「$ pip install wtfis」で、condaやHomebrewからも入手可能です。基本的なコマンドは「$ wtfis [hostname/domain/IP]」で、オプションのフラグを使うことで、追加のデータソースを指定したり、出力形式を変更したりできます。

ユーザーは、さまざまなサービスのAPIキーを環境変数や設定ファイルに設定する必要があります。また、出力をカスタマイズするためのフラグも用意されており、色やレイアウト、最大結果数を調整できます。さらに、wtfisはDockerイメージからも実行できるため、簡単にデプロイできます。

このツールは、深い技術的知識がなくてもネットワークエンティティを迅速に分析したい人に特に役立ちます。

Lumoarは、スタートアップがSOC 2準拠を迅速かつ簡単に準備できる無料のプラットフォームを提供しています。主な機能には、段階的に進められるSOC 2チェックリストがあり、要件を理解し進捗を追跡するのに役立ちます。また、SOC 2に準拠したポリシーを迅速に作成できるポリシー生成ツールも用意されています。証拠管理のシステムでは、証拠を一元管理し、特定のコントロールにファイルをリンクさせることで、監査をより簡単に行えるようにしています。チーム内でのタスクや証拠のリクエストを一つのプラットフォームで管理できるため、チームの協力も促進されます。

さらに、より高度な機能に興味がある方のために、今後の自動化ツールや統合機能の待機リストも用意されています。クレジットカードなしで、無料でコンプライアンスの整理を始めることができます。

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る理由は、ブラウザでJavaScriptとクッキーが有効になっているか、またはブロックされていないことを確認するためです。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：02c525c3-3014-11f0-a672-209ae88807f5をお伝えください。

また、Bloomberg.comに登録すると、重要な世界の市場ニュースを受け取ることができます。

要約がありません。

ALTCHAは、ウェブサイトやオンラインサービスをスパムや悪用から守るためのセキュリティソリューションです。このシステムは、作業証明メカニズムを使用しており、自己ホスティングが可能で、クッキーやフィンガープリンティングを使用せずにユーザーのプライバシーを尊重します。また、GDPRやアクセシビリティ基準にも準拠しています。

ALTCHAの主な特徴には、ユーザーフレンドリーな設計があり、視覚的なパズルの代わりに作業証明を使用してスムーズな体験を提供します。プライバシーに配慮しており、クッキーやトラッキングを行わず、GDPRに完全に準拠しています。デザインはアクセシブルで、WCAG 2.2 AA基準を満たし、欧州アクセシビリティ法にも従っています。ファイルサイズは小さく（圧縮時に17 kB）、reCAPTCHAなどの代替手段よりも高速です。さらに、第三者サービスに依存せずに独立して運営できる自己ホスティングオプションも用意されています。

ALTCHAは、フォームに簡単に実装できる<altcha-widget>タグを使用しており、ReactやVue、WordPressなど、さまざまなプログラミング言語やプラットフォームをサポートしています。特定のニーズに合わせてスパムフィルタリングやデータの難読化など、さまざまな設定オプションを提供しています。また、ウィジェットの状態変化を監視するためにイベントを追跡することも可能です。

スパムフィルタが統合されており、フォームデータを分析することで不要な送信を減らします。インストールはnpmを通じて行うか、スクリプトタグを使用してウェブサイトに統合できます。

詳細については、ALTCHAのウェブサイトをご覧ください。

オランダの科学者たちは、電子的な脳を持たずに空気だけで走ったり泳いだりできるユニークなソフトロボットを開発しました。このロボットは、ガゼルや犬の動きを模倣し、空気圧とチューブの振動を利用してリアルな動きを実現しています。

ロボットのデザインは、3Dプリンターで作られた体に脚の役割を果たすチューブが組み込まれています。これらのチューブに空気の流れを調整することで、ロボットは速度や動きのパターンを変えることができます。興味深いことに、脚の動きは共通の空気供給によって自然に同期し、陸上と水中での歩き方を適応させることができます。

最初はロボットはつながれており、動作には多くの電力が必要でしたが、科学者たちは脚の数を4本から2本に減らし、エネルギー消費を抑えるように再設計しました。その結果、小型バッテリーで動作する新しい無線バージョンが実現しました。このバージョンは光センサーを使って自律的に動くことができます。

しかし、進歩があったものの、ロボットは複雑な環境での行動制御に課題を抱えています。研究者たちは、複雑なプログラミングに依存せず、物理的特性に基づくシステムの開発を目指しており、これにより自動的に調整される人工心臓などの実用的な応用が期待されています。

このサイトでは、基本的なウェブ標準であるHTML、CSS、JavaScriptを使用して、ビルドツールやフレームワークに頼らずにウェブサイトやウェブアプリケーションを作成する方法を紹介しています。

主なトピックには、コンポーネント、スタイリング、サイト、アプリケーションが含まれます。コンポーネントでは、ReactやVueのようなフレームワークに依存せず、Web Componentsを使用して基本的な構成要素を作成します。スタイリングでは、CSS ModulesやSASSの代わりに、最新のCSS機能を活用します。サイトの構築では、フレームワークやサーバーサイドのロジックを使わずに、Web Componentsを用いてウェブプロジェクトを構築し、展開します。アプリケーションの開発では、ルーティングや状態管理を含む基本的な技術を使ってシングルページアプリケーションを作成します。

このチュートリアルは、すでにHTML、CSS、JavaScriptの基本的な知識を持っている人を対象としています。初心者には適しておらず、The Odin Project Foundations CourseやMDNのウェブ開発学習リソースから始めることをお勧めします。

サイトでは、現代のフレームワークが複雑なアプリケーションの迅速な開発を可能にする一方で、複雑さをもたらし、継続的なメンテナンスが必要になることを強調しています。それに対して、シンプルなアプローチは、簡素さと低メンテナンスを重視し、現在のブラウザにおけるウェブ標準の強力なサポートを活用します。

次に、チュートリアルではWeb Componentsを使用したコンテンツの構成、スタイリング、動作について説明します。

一ヶ月前、一般サービス局（GSA）はFedRAMP 20xを開始し、FedRAMPプログラムの近代化を目指してセキュリティを優先し、革新を促進しています。以下は主な進捗状況です。

新たに29のクラウドサービスが承認され、今年の合計は73に達しました。また、7つのサービスが「FedRAMP Ready」の認定を受け、今年の合計は40となりました。各機関の承認に関する審査待ちの件数は、2022年7月以来最小となっています。

FedRAMPに関する1,200件以上の問い合わせに対応し、業界の関係者や議会とプログラムの更新について意見交換を行いました。公開会議やディスカッションも開催し、1,000人以上の参加者を集めました。

新しい提案された基準を公に提示し、フィードバックを募っています。また、承認の範囲に関するガイダンスを改訂し、変更リクエストの処理におけるボトルネックに対処しました。

AIの活用を強化し、運営効率を向上させるための新しいツールやシステムを開発しました。

FedRAMP 20xのフェーズ1パイロットが開始され、条件を満たすクラウドサービスは12ヶ月の承認を受けることができます。セキュリティ指標や評価範囲に関する提案された基準についての新しい公のコメント期間も設けられています。

FedRAMPチームは、課題に直面しながらもプログラムの進展に尽力しており、協力と公の意見を通じて継続的な改善を目指しています。

Airweaveは、エージェントがさまざまなアプリケーションをセマンティッククエリを使って検索できるツールです。どのアプリやデータベース、APIとも接続でき、ユーザーはデータを知識に変換し、エージェントが簡単にアクセスできるようにします。

主な機能としては、構造化データと非構造化データの両方を処理し、検索可能にすることが挙げられます。また、25以上のソースからのデータ同期をサポートし、エージェントのクエリに対してセマンティック検索機能を提供します。さらに、使いやすいダッシュボードとAPIが用意されており、インタラクションが簡単です。

クイックスタートガイドでは、まずリポジトリをクローンし、そこに移動します。次に、提供されたスクリプトを実行してアプリケーションを起動します。最後に、ウェブブラウザを使ってダッシュボードにアクセスします。

統合やSDKについては、PythonおよびTypeScript/JavaScript用のSDKが利用可能で、統合を容易にします。また、開発者向けのAPIドキュメントも用意されています。

技術スタックは、React、FastAPI、PostgreSQL、Docker/Kubernetesを使用して構築されており、デプロイメントに対応しています。

今後の計画としては、さらに多くのソース統合やWebhook、Kubernetesサポートなどの追加機能が予定されています。

コミュニティやサポートに関しては、貢献が歓迎されており、DiscordやGitHubを通じて支援を受けることができます。

Airweave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。

要約がありません。

要約がありません。

お求めの要約に関するテキストに問題があったようです。再度テキストを提供していただければ、喜んで要約いたします。

要約がありません。

Spadeは、ハードウェア設計を簡素化し、エラーを最小限に抑えるために設計された新しいハードウェア記述言語です。この言語は、ソフトウェアプログラミングの原則を取り入れており、ハードウェア生成に対する低レベルの制御を犠牲にすることなく、堅牢な機能を提供します。

Spadeの主な特徴の一つは、パイプラインを中心概念として扱うことです。これにより、レジスタを手動で定義することなく、タイミングや構造を簡単に調整できます。パイプラインの段階を変更する際は、「reg」ステートメントを修正するだけで済み、コンパイラが元の動作を維持するための更新をサポートします。

また、Spadeは強力な型システムを備えており、構造体、配列、関連データを持つ列挙型（enum）を含んでいます。これにより、コードの信頼性が向上し、他のモジュールとの統合が容易になります。列挙型はCPU命令などの複雑なデータを表現でき、無効なフィールドへのアクセスを防ぎます。

パターンマッチングもサポートされており、コード内のさまざまなケースを簡単に管理できます。これは、算術論理ユニット（ALU）などのコンポーネントを構築する際に役立ち、すべてのシナリオがコード内で考慮されることを保証します。

Spadeは自動型推論を提供しており、静的型付けの利点を維持しつつ、広範な型宣言の必要性を減らします。コンパイラは明確で有益なエラーメッセージを提供し、ユーザーが問題を迅速に理解し修正できるようにしています。

さらに、Spadeには依存関係管理、プロジェクト作成、テスト用のツールが含まれています。テストはPythonで記述でき、必要に応じて高性能なツールを活用することも可能です。生成された波形には自動的に型情報が注釈されます。

今後のアップデートでは、整数範囲を型として追加したり、ジェネリクスやクロックドメインの取り扱いを改善する機能が計画されています。

ユーザーはSpadeの書籍を参照して使い方を学び、GitlabやDiscordでの開発状況をフォローできます。Spadeはまだ進化中であり、ユーザーは潜在的なバグや未完成の機能に遭遇する可能性があります。

Spadeはスウェーデンのリンシェーピング大学でオープンソースプロジェクトとして開発されており、EUPL-1.2ライセンスおよび標準ライブラリやウェブサイトに対する他のライセンスの下で提供されています。

コミュニティが主導するOrganic MapsのフォークであるCoMapsの開発が進んでいます。このプロジェクトは、透明性、コミュニティによる意思決定、非営利の目標、オープンソースの原則、プライバシーを重視しています。

プロジェクトは急速に進行中で、技術開発や初回リリースに向けた作業が行われています。「CoMaps」という名前は一時的なものであり、最終的な名前を選ぶための投票が5月20日までCodebergで行われています。コミュニティの参加者は、開発に参加したり、意思決定に関与したり、プロジェクトを広めたり、ウェブサイトやソーシャルメディアの手伝いをすることができます。寄付も歓迎されており、Open Collectiveを通じて透明に管理されます。

Organic Mapsの株主との交渉は停滞しています。一人の株主がコントロールを維持しようとしているため、プロジェクトの将来は不透明な状況です。

CSSを使い始めたばかりの人が直面する一般的な問題について、特にheightプロパティが期待通りに機能しないことに焦点を当てています。重要なポイントは以下の通りです。

CSSでは、高さと幅の計算方法が異なります。幅は親要素に基づいて計算されますが、高さは子要素に依存します。このため、子要素に高さのパーセンテージを設定しても、親要素の高さが子要素によって決まる場合、うまく機能しないことがあります。

パーセンテージの高さを正しく機能させるためには、親要素に固定の高さを設定する必要があります。例えば、親要素の高さをピクセルやremで設定すると、子要素はパーセンテージの高さを効果的に使用できます。

パディングを使用する際には、パーセンテージの高さはコンテンツボックスに基づいて計算されるため、要素全体の高さではありません。これにより、パディングが子要素のための利用可能なスペースを減少させることになります。

高さの問題を避けるためには、CSS GridやFlexboxに切り替えることが有効です。これらのレイアウト手法を使うことで、子要素はコンテンツに制約されることなく、利用可能なスペースを埋めることができます。

具体的な解決策として、CSS GridやFlexboxを使用して固定の高さを実装する方法が示されています。これにより、コンテンツのサイズによるオーバーフローの問題を管理しやすくなります。

CSSが高さと幅をどのように計算するかを理解し、適切なレイアウト技術を使用することで、CSSでの高さに関する一般的な問題を解決する手助けになります。

要約がありません。

StarGuardは、GitHubリポジトリの信頼性を評価するために設計されたコマンドラインツールです。このツールは、偽のスターや依存関係の問題、ライセンスの問題などのリスクを特定し、レビューのプロセスを自動化することで迅速かつ効率的に作業を行います。

StarGuardの目的は、オープンソースプロジェクトにおける偽のスターや悪意のある依存関係、高リスクのライセンスを検出することです。これにより、サプライチェーン攻撃や偽の人気指標という増大する問題に対処します。

主な機能には、スターの活動を分析して不正を検出し、信頼スコアを生成すること、さまざまなプログラミング言語におけるパッケージ依存関係の問題をチェックすること、高リスクのライセンスを警告すること、貢献者の活動レベルを評価すること、疑わしいコードパターンをスキャンすることが含まれます。また、結果はJSONやMarkdown、プレーンテキストなどの形式でレポートされ、視覚的なスター履歴のプロットも提供されます。

StarGuardは、GitHub APIを利用してデータを収集し、異常なスターのパターンを検出するためのアルゴリズムを適用し、データを正規化して信頼スコアを生成します。

使用するには、Python 3.9以上と、レート制限を強化するためのGitHubのパーソナルアクセストークンが必要です。ユーザーはコマンドラインの指示を通じて、フルスキャンやクイックバースト検出スキャンを実行できます。

このツールは、CTOがオープンソースの貢献を評価する際や、セキュリティチームが定期的なスキャンをスケジュールする際、投資家が人気の開発ツールの信頼性を迅速に評価する際、オープンソースのメンテイナーが透明性を高めるために信頼スコアを表示する際に役立ちます。

貢献はApache License 2.0のもとで歓迎されており、トークンが提供されない限り、公開データのみをアクセスすることでセキュリティとプライバシーを維持することに重点を置いています。StarGuardは、オープンソースのデューデリジェンスのプロセスを簡素化し、外部コードを使用する際のリスク管理を容易にすることを目指しています。

この文章では、ジェーン・ストリートでの面接に関する投稿や、インターンシッププログラムについての情報が紹介されています。

Tailscaleは、さまざまなデバイスを安全に接続する方法を提供していますが、実際のネットワークは重複したIPアドレスや厳しいファイアウォールなどの問題で複雑になることがあります。新しい4via6サブネットルーティング機能は、これらの課題に対処し、ロボットやセンサーなどの複雑なエッジデプロイメントを接続しやすくします。

従来のVPNはこうした状況に対応するのが難しいですが、4via6を使うことで、IPアドレスやポートを管理することなく、多くの類似ネットワーク間でシームレスな接続が可能になります。この機能は顧客のネットワークを分離し、デバイスを接続し、安全なリモートアクセスを提供します。特に、自律型ロボットのフリート管理に役立ちます。これらのロボットは、接続が必要な複数のデバイスで構成されることが多いです。

4via6を利用すると、各ネットワークにはユニークな識別子が割り当てられ、特定の命名規則を通じてデバイスに簡単にアクセスできます。この機能はクラウドデプロイメントにも対応しており、異なる環境やクラウドプロバイダー間での接続を可能にします。

全体として、Tailscaleの4via6はエッジデバイスの接続を簡素化し、複雑なデプロイメントにとって価値のあるツールとなっています。

ウィリアム・レナード・ピカードは、20年以上にわたり、地下のLSDの世界で重要な存在でした。2001年、彼は刑務所にいる間に自身の物語を語りました。2000年末に逮捕されたピカードは、ハーバード大学の卒業生であり、大量のLSDを製造できる主要な製造者として告発されました。

LSDの製造は発見されにくいです。なぜなら、実験室はすぐに設置でき、主要な成分であるエルゴタミン・タルトレートは厳しく規制されていますが、しばしばヨーロッパから密輸されるからです。LSDの取引は、関与する多くの人々が単なる利益ではなく理想主義に駆り立てられている点で独特です。ピカードの今後の裁判は、LSD製造の秘密の世界を明らかにし、1960年代のカウンターカルチャーと1990年代の物質主義の対立を反映するでしょう。

過去数十年に消費されたLSDのほとんどは、カリフォルニア州のベイエリアにある即席のラボから来ており、ここは「アシッド・トライアングル」として知られています。薬物関連の法的問題を抱えていたピカードは、かつては自分の知識を善のために使いたいと考えていましたが、ビジネスパートナーの裏切りによって人生が大きく変わりました。彼の物語は、薬物文化の複雑さとLSDの使用の進化を浮き彫りにしています。

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。

この記事では、ニューヨーク市における混雑料金の影響について取り上げています。主な変化として、道路上の車両が減少し、移動時間が短縮され、クラクションの音が少なくなったことが挙げられます。記者たちは、M.T.A.（ニューヨーク市交通公社）、消防署、レストラン予約プラットフォーム、研究者など、さまざまな情報源から意見を集めました。変化は明らかですが、長期的な影響についてはまだ疑問が残っています。この報告は、政策の変更がその効果を完全に示すまでには時間がかかることを強調しています。

任天堂はユーザーアカウント契約を更新し、スイッチ本体を改造したり、海賊版ゲームをプレイしたりすると、任天堂がデバイスを永久に無効にする可能性があることを警告しています。この新しい内容では、無許可の使用が原因で本体が動作しなくなる可能性があることが明記されています。このルールは、現在のスイッチだけでなく、今後発売されるスイッチ2にも適用されます。

また、更新内容には、任天堂が違反が発生する恐れがあると判断した場合やその他の必要な理由がある場合、事前通知なしにサービスへのアクセスを停止できることも記されています。違反行為には、海賊版ゲームのプレイや、本体を無許可で改造することが含まれます。

任天堂は、改造された本体を検出し、オンラインサービスから禁止する歴史があります。新しい契約では、改造されたデバイスを完全に無効にする可能性があることが示唆されています。オフラインでの使用に関しても同様です。どのようにこれを実施するのか、また無効にされた本体を復元できるかどうかは不明です。全体として、任天堂はハッキングや海賊行為に対してより強硬な姿勢を取っています。

NASAは宇宙望遠鏡から得たデータを音楽に変換し、ブラックホール周辺の活動を表現した「宇宙の音風景」を作り出しました。このプロセスは「音響化」と呼ばれ、チャンドラX線天文台、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡、IXPEからのデータを使用しています。

新たに発表された三つの音楽作品は、ブラックホールの異なる側面を紹介しています。

一つ目は「WR124」で、巨大な星が外層を脱ぎ捨て、星雲を形成する様子を表現しています。音は叫び声のような音から始まり、星の物質が広がるにつれてさまざまな楽器の音が加わります。

二つ目は「SS 433」で、太陽のような星が中性子星またはブラックホールの周りを回る二重星系です。音はX線放射に基づいて変動し、背景の星々は風鈴の音で表現されています。

三つ目は「ケンタウルス座A」で、中心に超巨大ブラックホールを持つ銀河です。この銀河は強力なジェットを放出しています。音響化では、風鈴と弦楽器の音を組み合わせて、銀河の音を捉えています。

これらの音響化は、人々が宇宙を新しい方法で「聞く」ことを可能にし、複雑な天文学的データを音楽の形に変換しています。

セキュリティ研究者がCercaデーティングアプリに深刻な脆弱性を発見しました。この脆弱性により、ユーザーのメッセージやパスポートの詳細、性的嗜好といったプライベートな情報が漏洩する可能性がありました。研究者は2025年2月23日にCercaチームにこれらの問題を報告し、その後のフォローアップの電話も行いましたが、修正作業に関する更新は一切ありませんでした。研究者は、2025年4月21日に調査結果を公表する前に、脆弱性が修正されたことを確認しました。

主な問題点は、一回限りのパスワード（OTP）システムの欠陥で、これにより誰でも電話番号だけでアカウントにアクセスできる状況でした。研究者は、保護されていないアプリのエンドポイントを通じて、個人識別情報（PII）を含む敏感なユーザーデータを簡単に見つけることができました。この状況は、アプリが敏感なデータを適切に保護できていないため、ユーザーのプライバシーとセキュリティに対する懸念を引き起こしました。

研究者は、このような脆弱性がアイデンティティの盗難やストーカー行為など、深刻な結果を招く可能性があると強調しました。また、多くのスタートアップがアプリのセキュリティに対して急いで取り組む姿勢を批判し、特に個人情報を扱うアプリにおいては、迅速な市場投入よりもユーザーの安全を優先する必要があると主張しました。

要約がありません。

スターバックスは、スタッフを機械に置き換える戦略が期待通りに機能しなかったことを認めました。CEOのブライアン・ニコルは、機械が作業をこなせると信じて店舗の労働力を削減しようとした試みが誤りだったと述べました。2025年第2四半期の収益が前年と比べてわずか2%の増加にとどまり、利益は40%も減少したことを受けて、スターバックスは自動化に頼るのではなく、より多くのスタッフを雇うことに注力しています。

過去2年間で、スターバックスは従業員数を40万2000人から36万1000人に削減しましたが、世界中の店舗数は増加しています。しかし、北米での売上は減少しており、顧客と接する役割において自動化が効果的ではないことが浮き彫りになっています。ニコルは、サービスや売上を向上させるためには新しい機器に投資するよりも、従業員に投資する方が有益であると強調しました。

また、スターバックスはカップに手書きのメッセージを添えるなど、顧客体験を向上させる取り組みも行っています。スターバックスには、より良いスタッフ配置やサポートを求める労働組合が存在し、従業員の声を代表しています。全体として、スターバックスはカフェでの人間の交流を重視する方向に戻りつつあります。

要約がありません。

2025年5月6日、レイモンド・チェンは、Windowsのprogman.exeから使用されている標準アイコンを利用したMS-DOSプログラムについて質問しました。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

AZR（アブソリュートゼロリゾナー）が提案するプログラムは、高度なモデルを使用してコードを生成し、テストすることに関するものです。主なポイントは以下の通りです。

まず、コードサンプルはモデルに埋め込まれ、UMAPを使って2Dで視覚化されます。ユーザーは異なるモデルを探索し、視覚化されたポイントにカーソルを合わせることで選択を固定できます。

利用可能なモデルには、AZR Coder 7B、AZR Base 7B、AZR Coder 14B、AZR Base 14Bなどがあります。

例として、ボールが回転する六角形の内部で跳ね返るシミュレーションを作成するタスクがあります。このタスクには重力や摩擦といった要素が含まれています。

提供されたコードサンプルは、Pygameを使用してこのタスクを実装する方法を示しています。具体的には、ディスプレイの初期化、色や定数の定義、六角形の形状の作成、ボールの跳ね返りの物理処理を扱っています。

AZRは自己学習戦略を採用しており、モデルがタスクを生成し、それを解決し、自己対戦を通じて改善します。人間が選別したデータには依存しません。

AZRは三つの推論モードで動作します。第一に、演繹推論ではプログラムと入力から出力を予測します。第二に、帰納推論では既知の出力とプログラムから入力を推測します。第三に、誘導推論では入力と出力のペアに基づいてプログラムを作成します。

モデルはパフォーマンスのフィードバックに基づいて自己更新し、推論能力を時間とともに向上させます。

実験結果は、AZRがさまざまなベンチマークで従来のモデルを上回ることを示しており、事前に存在するデータに依存せずに推論やコーディングタスクにおいて効果的であることを示しています。

全体として、AZRは自律的な推論とコーディング能力の重要な進展を表しており、生成されたタスクからの自己改善と学習に焦点を当てています。

Trail of Bitsは、PyPIのセキュリティと機能を向上させるために取り組んできました。その一環として、テストスイートのパフォーマンス改善が行われました。堅牢なテストスイートはコードの信頼性にとって重要ですが、テストの数が増えると実行時間も長くなり、開発が妨げられることがあります。最近、PyPIのバックエンドであるWarehouseのテストスイートは、実行時間を163秒からわずか30秒に短縮し、テストの数を3,900から4,700以上に増やすことで、81%の速度向上を達成しました。

この最適化のために採用された主な戦略は以下の通りです。まず、pytest-xdistを使用した並列テスト実行により、複数のテストを同時に実行できるようになり、実行時間が大幅に短縮されました。次に、Python 3.12のsys.monitoringを利用した効率的なカバレッジ測定により、オーバーヘッドが減少しパフォーマンスが向上しました。また、pytestの設定を見直し、関連するディレクトリに限定してテストを発見することで、不要な検索時間を削減しました。さらに、テスト中に必要のないモジュールを特定して削除することで、起動時間を短縮しました。

これらの変更の相乗効果により、テストが迅速に実行できるようになり、より頻繁なテストを促進し、カバレッジやテストの質を損なうことなく全体的なソフトウェアのセキュリティが向上しました。

他の人々がテストスイートを改善したい場合、記事では以下の点を提案しています。まず、pytest-xdistを使用してテストを並列化すること。次に、Python 3.12以降のカバレッジ計測を最適化すること。さらに、テスト発見を関連するディレクトリに集中させること。そして、不要なインポートを排除することです。

これらの変更は、パフォーマンスの大幅な向上につながり、テストを迅速に実行できるようにすることで、ソフトウェアのセキュリティ維持におけるテストの役割を強化します。

要約がありません。

MIT、アマゾンロボティクス、ブリティッシュコロンビア大学の研究者たちが、ロボットが物体を持ち上げて振ることで、その重さや柔らかさなどの物理的特性を判断できる新しい方法を開発しました。この技術はロボットの内部センサーを利用しており、カメラや外部ツールを必要としないため、コスト効率が良いです。

ロボットは、自己受容感覚というプロセスを使って、関節を通じて物体を「感じ」ます。これは人間が重さを感じる方法に似ています。このシステムはロボットの関節の動きからデータを収集し、物体の特性を迅速かつ正確に推定します。

この方法の重要なポイントは、複雑な機器を使わずに物体の質量や柔らかさを正確に推測できることです。また、暗い場所や災害の瓦礫など、厳しい環境でも特に有用です。この技術は、ロボットと物体の相互作用をモデル化したシミュレーションに基づいて、特性を特定します。物体の特性の変化がロボットの動きにどのように影響するかを理解するために、微分可能なシミュレーションを使用しています。

研究者たちは、将来的にこの方法をコンピュータビジョンと組み合わせて、より複雑なロボットシステムへの応用を探ることを目指しています。彼らの研究は、ロボットが内部センサーだけを使って環境について効果的に学習できることを示しています。

toyDBは、教育目的でRustで作られた分散型SQLデータベースです。主な特徴には、信頼性のある状態機械の複製を保証するRaftコンセンサス、整合性のあるトランザクションをサポートするACIDトランザクション、BitCaskやメモリ内オプションを含むプラグイン可能なストレージエンジン、複雑なクエリを可能にするSQLインターフェースがあります。

このプロジェクトは2020年にデータベースの内部構造を探求するために始まり、CockroachDBやNeonでの分散型SQLデータベースの実務経験を基に洗練されてきました。toyDBは、パフォーマンスやスケーラビリティよりも、シンプルさと理解を重視しています。

ローカルクラスタを実行するには、Rustコンパイラが必要です。コマンド./cluster/run.shを実行すると、5ノードのセットアップが開始されます。最初のノードには、cargo run --release --bin toysqlというコマンドで接続できます。

toyDBは、スクリプト化されたテストを使用して一貫した動作を確認し、さまざまなSQL機能をサポートしています。テストはcargo testを使用して実行できます。

速度の最適化はされていませんが、異なるワークロード（読み取りや書き込み操作など）をテストするためのベンチマークツールが含まれています。結果は、特定の制約により書き込み性能が低いことを示していますが、メモリ内ストレージを使用することで改善されます。

toyDBは、特定の設定を用いてVSCodeでデバッグすることができます。

全体として、toyDBは分散型SQLデータベースのアーキテクチャと概念のシンプルな例として機能します。

2025年5月11日、Armbian開発チームは重要なアップデートをいくつか発表しました。主な改善点は以下の通りです。

まず、ArmbianはOpenMediaVaultをサポートするようになり、ユーザーはシングルボードコンピュータを簡単にネットワークストレージデバイスに変えることができるようになりました。この機能は、手動設定なしでarmbian-configインターフェースから直接インストールできます。

次に、ユーザー体験の向上として、ホットスポットが有効でない場合に表示される「ワイヤレスホットスポットを無効にしますか？」というプロンプトが削除され、新しいユーザーにとって設定プロセスが簡素化されました。

ハードウェアのアップグレードとして、Orange Pi 5 MaxはメインラインのU-Bootを使用して起動するようになり、今後のアップデートが改善されました。また、PocketBeagle2も標準化を向上させるためのブート設定のアップグレードを受けました。

Rockchip64プラットフォームの改善として、新しい動作性能ポイント（OPP）が追加され、エネルギー効率と安定性が向上しました。また、古いワイヤレス問題の修正が削除されました。

最後に、コードベースの整理が行われ、未使用のコードが削除され、システムの効率が保たれ、新機能のテストに備えられました。

OpenMediaVaultやその他の機能の使用に関する詳細情報は、Armbianソフトウェアユーザーガイドに更新されたドキュメントが用意されています。

連邦取引委員会（FTC）は、「クリックしてキャンセル」ルールの施行を延期しました。このルールは、企業がサブスクリプションのキャンセルを、登録と同じくらい簡単に行えるようにすることを求めています。新しい遵守期限は2025年7月14日に設定されました。このルールはネガティブオプションルールの一部で、企業が登録プロセスに比べて複雑なキャンセル手続きを作ることを防ぐことを目的としています。

FTCは、企業が元々の5月14日の期限に間に合うことが難しいと評価した結果、施行の延期を決定しました。このルールの延期は、3対0の投票で支持されましたが、2人の委員は不当解雇のため欠席していました。2025年7月14日以降、企業はルール全体に従う必要がありますが、施行中に問題が発生した場合、FTCは規制の変更に応じる意向を示しています。

著者は、Clojureを使って最小限の言語サーバープロトコル（LSP）クライアントを作成したことについて述べています。このクライアントは約200行のコードで実装されました。最初は大規模言語モデル（LLM）をLSPに統合しようとしましたが、難しさを感じました。LSPは、テキストエディタ（クライアント）が言語特有のツール（サーバー）と通信するための標準化されたプロトコルであり、コードのナビゲーションやリント作業を簡素化し、言語やIDEの開発プロセスを効率化します。

LSPの概要として、IDEとプログラミング言語の間で共通の通信インターフェースを提供し、別々の統合の必要性を減らすことが挙げられます。著者は、LSPの基本的なコンポーネントの実装について説明しており、通信層やメッセージフォーマットのためのJSON-RPCを含んでいますが、ドキュメントの同期などの特定の機能は省略しています。

著者は、LSPクライアントを使用してコマンドラインリントツールを作成しようとしましたが、多くの言語サーバーが直接的な診断リクエストをサポートしていないため、制約に直面しました。代わりに、コードに問題が発生した際に通知を送信します。LSPのライフサイクルには、サーバーの初期化、機能の通知、適切なシャットダウンが含まれます。

言語サーバーに関しては、著者はリントツールのデモに適したサーバーを見つけるのに苦労しました。診断リクエストの直接サポートが不足しているためです。著者は、テキストエディタにとってLSPの利点を評価しつつも、コマンドラインツールに対する制限についても指摘しています。複数の言語サーバーとその状態を管理することは複雑である可能性があると述べています。それでも、LSPは以前の統合方法に比べて大きな改善と見なされています。

マルチプレクシングは、電子機器において複数の通信チャネルを一つのチャネルにまとめて送信する方法です。マルチプレクサ（mux）は信号を集めてこの単一のラインを通じて送信し、デマルチプレクサは受信側でそれらを元の形に分離します。各信号はその出所を示すキーによって識別されます。

マルチプレクシングに関する重要なポイントは以下の通りです。

まず、ビット単位の操作です。マルチプレクシングは、ビットマップが複数の真偽値を一つの整数にエンコードする方法に見られます。これにより、並行して操作を行うことができるため、効率的です。

次にバッチ処理です。サービスに対して個別に複数のリクエストを送るのではなく、複数のキーを一度に送信し、結果を一つの応答で返すことができます。この際、同じキーの関連性を保つことができます。

リレーショナルマルチプレクシングについては、データベースにおいて各ユーザーのために別々のテーブルを作成するのではなく、ユーザー識別子を用いてデータを一つのテーブルにまとめることができます。これにより、効率的なクエリやインデックス作成が可能になります。データをプレフィックス（例えばユーザーID）で構造化することで、複数のデータタイプを一つのキー・バリュー空間で管理できます。

最後に、クエリの非相関化です。これは、相関サブクエリを結合操作に変換し、クエリ間の依存関係を効果的に排除することを指します。このプロセスはデータベース操作を簡素化し、最適化することができます。

全体として、マルチプレクシングはさまざまな分野に適用される多用途な概念であり、データの送信や管理の効率を向上させます。

フリードリヒ・ニーチェは、20世紀初頭の重要な哲学者であり、特に現代社会やキリスト教に対する批判で知られています。彼の最も有名な著作『ツァラトゥストラはこう語った』では、「超人」（ウーバーメンシュ）という概念が紹介されており、これは従来の道徳を超えた理想的な個人を表しています。

ニーチェは「神は死んだ」と宣言し、伝統的な宗教的価値観が急速に変化する世俗的な世界ではもはや重要ではないと示唆しました。彼は、キリスト教が自己否定や罪悪感を助長し、人間の可能性を抑え込むと考えていました。また、近代国家を個性や創造性に対する脅威と見なし、「新しい偶像」と呼んで批判しました。

『ツァラトゥストラ』では、一般の人々を真の創造性や独自性を欠いた「群れ」の一部として描写しています。彼は人類の変革を提唱し、個人が孤独を受け入れ、独立して考えることを促しています。たとえそれが社会からの拒絶を意味する場合でもです。

彼の批判にもかかわらず、ニーチェの思想は誤解され、悪用されることもありました。特にヒトラーのような人物によってです。それでも、彼は多くの哲学者や芸術家に影響を与え、個人主義のメッセージは、同調や大衆文化が支配する現代においても依然として重要です。

研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）の圧縮方法をより効果的に探求しています。従来の多くの手法は、トレーニング後の圧縮に焦点を当てていますが、新しい方法である「レート制約トレーニング」（BackSlash）は、トレーニング中に圧縮を行うことを目的としています。BackSlashは、モデルの精度と複雑さのバランスを取る技術を使用しており、パフォーマンスを維持しながら不要なパラメータを削減することができます。テストの結果、BackSlashは精度を損なうことなくメモリ使用量を60%から90%削減できることが示されており、トレーニング後の圧縮手法よりも優れた結果を出しています。さらに、この方法は一般化能力を向上させ、大幅な剪定を行っても精度を維持し、より小型のデバイスでの使用を迅速化するためにモデルを簡素化します。

ペトリコールとは、雨が乾いた土に降り注ぐときに感じる心地よい土の香りのことです。この言葉は、1964年に科学者のイザベル・ジョイ・ベアとリチャード・グレンフェル・トーマスによって作られました。ギリシャ語の「石」と「神々の血」を組み合わせたものです。

この香りは、乾燥した時期に植物から放出される油が土や岩に吸収されることによって生じます。雨が降ると、これらの油と、土壌中の特定の細菌が生成するジオスミンという化合物が空気中に放出されます。そのため、軽い雨の後に香りが強く感じられることが多いのです。

このプロセスでは、雨粒が土の中で泡を作り、その泡が香りや他の微生物を含むエアロゾルを放出します。人間は非常に低い濃度でもジオスミンを感知することができ、一部の科学者はこの香りに惹かれる理由が、私たちの祖先が生存のために雨に依存していたことに関連しているのではないかと提案しています。

要するに、ペトリコールは乾いた地面に降る最初の雨に関連する独特で認識しやすい香りであり、自然の油と土壌の細菌によって生じます。

集中力を高めたいが、よく気が散ってしまう方に、コンピュータの時計を利用する方法があります。以下の手順で設定できます。

まず、必要なものは、UbuntuにGNOMEデスクトップがインストールされていること、Panel Date Format拡張機能、そして簡単なbashスクリプトです。

最初のステップは、Panel Date Format拡張機能をインストールすることです。GNOME Shell拡張機能マネージャーがない場合は、次のコマンドを実行します。sudo apt install gnome-shell-extensions。その後、GNOME ExtensionsのウェブサイトからPanel Date Formatをインストールします。

次に、集中力を設定するためのスクリプトを作成します。focus.shという名前のファイルを作り、以下のコードを追加します。#!/bin/bash、if [ -z "$1" ]; then echo "今の集中は何ですか？" read FOCUS else FOCUS="$1" fi、if [ -z "$FOCUS" ]; then dconf write /org/gnome/shell/extensions/panel-date-format/format "'%b %d %H:%M'" else dconf write /org/gnome/shell/extensions/panel-date-format/format "'%b %d %H:%M Focus: $FOCUS'" fi、echo "集中が設定されました: $FOCUS"。スクリプトを実行可能にするには、chmod +x focus.shと入力します。

次に、スクリプトに簡単にアクセスできるように、~/.bashrcまたは~/.zshrcに次の行を追加します。export PATH="$PATH:/path/to/your/script"。

使用方法は、focus.sh Codingやfocus.sh Marketingを実行することで、集中したい内容を時計に表示させることができます。

この方法が効果的な理由は、意志力を必要とせず、自動的にリマインダーが表示されること、時計が常に目に入るため、頻繁に確認できること、視線を向けるたびに再度集中を促すこと、そして作業を中断しない点です。

さらに、ポモドーロタイマーやタスクの色分け、時間追跡などの機能を追加することも可能です。この方法を使うことで、日常的に見るものを活用しながら集中力を維持できます。

要約がありません。

著者は「xtool」という新しいオープンソースツールを開発しました。このツールを使うことで、ユーザーはLinux、Windows、macOS上でSwiftを用いてiOSアプリを構築できます。xtoolは、Swiftパッケージの作成、アプリの署名とインストール、Apple Developer Servicesとの連携を可能にし、Xcodeのクロスプラットフォーム代替品となっています。

xtoolの主な機能には、SwiftPMパッケージをiOSアプリにビルドすること、iOSアプリの署名とインストール、Apple Developer Servicesとのプログラムによるやり取りが含まれます。

xtoolはXcodeの多くの機能をカバーしていますが、いくつかの制限もあります。インターフェースビルダーは再現が難しいですが、SwiftUIが代替手段として利用可能です。アセットカタログはリバースエンジニアリングが必要になるかもしれませんが、画像は生ファイルとして追加できます。Apple特有のマクロはソースから再構築する必要があるかもしれません。現在は「アプリケーション」ターゲットのみがビルド可能ですが、将来的にはアプリ拡張も追加される可能性があります。iOS 17の最近の変更により、LLDBデバッグにはアップデートが必要です。App Storeへのデプロイはまだ利用できませんが、将来的には可能になるかもしれません。

著者はiOSアプリのデプロイに8年間取り組んできており、xtoolの改善に向けた貢献を歓迎しています。xtoolを使用している人には、ぜひ体験を共有してほしいと呼びかけています。