マリアーノとアントンは、個々の興味や目標に基づいてスピーキングスキルを向上させるための外国語音声チューターアプリ「ISSEN」を開発しました。彼らは、日本語やフランス語の練習に効果的なツールを見つけるのに苦労した経験から、このアプリを作りました。従来の家庭教師は高額で、スケジュールを調整するのも難しいことが多いと感じていました。

ISSENは、高度な音声技術を活用しており、音声をテキストに変換する機能や、テキストを音声に変換する機能を備えています。これにより、リアルな会話を促進します。アプリはゲーム要素を排除し、没入型の言語練習に重点を置いています。彼らは、これが学習においてより効果的だと考えています。

このアプリには、語彙やスピーキングスキルを向上させるためのカスタマイズ可能な単語帳やフラッシュカードが含まれています。また、各ユーザーに合わせたカリキュラムも提供しています。ウェブ、iOS、Androidで利用可能で、20分の無料トライアルがあり、月額20ドルから29ドルのサブスクリプションプランがあります。

彼らは、技術やユーザー体験に関するフィードバックを歓迎しています。

要約がありません。

AIデータセットジェネレーターは、デモや学習、ダッシュボード用のリアルなデータセットを作成するためのツールです。このツールの主な機能と使用手順を紹介します。

まず、会話形式のプロンプトビルダーを使って、ビジネスタイプやスキーマ、行数などを選択し、データセットをカスタマイズできます。また、ブラウザ上でデータのサンプルをリアルタイムでプレビューできる機能もあります。作成したデータセットはCSVファイルやSQL挿入文としてダウンロード可能です。さらに、ワンクリックでMetabaseを起動し、データを探索することもできます。

このツールを使用するには、Docker（Docker Compose付き）とOpenAIのAPIキーが必要です。セットアップ手順は、まずGitを使ってリポジトリをクローンし、次に設定ファイル（.env.local）を作成してAPIキーを追加します。その後、依存関係をインストールし、アプリケーションを実行します。

アプリの使い方は、プロンプトビルダーを使ってデータセットを定義し、プレビューを確認します。データセットはCSVまたはSQL形式でダウンロードでき、Dockerで起動した後にMetabaseを使ってデータを分析することができます。

コストについては、データのプレビューには少額の料金（約0.05ドル）がかかりますが、CSVやSQL形式でのデータセットのダウンロードは無料です。

このアプリは、OpenAIを利用してデータ仕様を生成し、Fakerライブラリを使ってローカルデータ行を作成します。データをプレビューした後は、追加のダウンロードに料金は発生しません。

スキーマの選択肢としては、単一テーブル形式（One Big Table）や、より複雑な構造（Star Schema）を選ぶことができ、高度な分析に対応しています。

アプリの拡張も可能で、特定のファイルを修正することで新しいビジネスタイプやスキーマロジックを追加できます。このツールを使えば、さまざまなアプリケーション向けにデータセットを簡単に生成・操作でき、データの探索や分析が効率的に行えます。

研究者たちは、特定の一面だけに安定して置くことができる新しい四面体の形状を作り出し、長年の数学的推測を確認しました。四面体は四つの三角形の面を持つ多面体で、古代から研究されてきましたが、そのバランス特性についてはこれまで解明されていませんでした。

1966年、数学者のジョン・コンウェイとリチャード・ガイは、均一な四面体が一つの面だけでバランスを取ることができるかどうかを疑問視しました。最初は不可能だと考えられましたが、不均一な重さの分配を使うことで可能かもしれないと提案しました。その後、ガーボル・ドモコスがこのアイデアを探求し、2023年にそのような形状を理論的に作成できることを証明しました。

ドモコスと彼のチームは、物理モデルを構築する際にいくつかの課題に直面しました。多くの実験を重ねた結果、軽量のカーボンファイバーと密度の高いタングステンカーバイドで作られた四面体を成功裏に完成させました。この四面体は、意図した通りに常に一つの面に着地します。このプロジェクトは、数学における実験の重要性を強調しており、自己安定する宇宙船の設計など、実用的な応用が期待されます。

チームの発見は、幾何学における新たな洞察をもたらし、多面体の理解を深める可能性があります。単純に見える形状が、複雑な数学的特性を明らかにすることを示しています。

2025年6月26日、ブラックフォレストラボはFLUX.1 Kontext [dev]のリリースを発表しました。このオープンウェイトモデルは画像編集に特化しており、高品質なパフォーマンスを提供し、一般的なハードウェアでも動作します。現在、このモデルはFLUX.1非商用ライセンスのもと、研究や非商用利用のために無料で提供されています。

FLUX.1 Kontext [dev]の主な特徴には、画像編集タスクに重点を置き、キャラクターの詳細を保持しながら、詳細なローカルおよびグローバルな編集を可能にすることが含まれます。また、広範な評価により、オープンモデルや商用モデルをさまざまなベンチマークで上回ることが示されています。さらに、NVIDIAの最新のブラックウェルアーキテクチャに最適化されており、速度が向上し、メモリ使用量が削減されています。

同社は商用モデルへのアクセスを簡素化するために、セルフサービスのライセンスポータルも導入しました。非商用ライセンスに関する変更は、利用定義を明確にし、悪用を防ぐためのコンテンツフィルターを要求しています。

詳細情報は、提供されたリンクを通じてモデルのウェイト、コード、ドキュメントにアクセスすることで得られます。また、ブラックフォレストラボはチームを拡大するために人材を募集しています。

MUVERAは、Google Researchが開発した新しいアルゴリズムで、マルチベクトル検索を単一ベクトル検索と同じくらい速くすることを目指しています。従来の情報検索方法では、データを単一ベクトルの埋め込みに変換して、効率的に類似性を比較します。しかし、マルチベクトルモデルは各データポイントに対して複数の埋め込みを使用するため、より高い精度を提供しますが、計算コストがかかります。

MUVERAはこのプロセスを簡素化し、固定次元エンコーディング（FDE）を作成します。これらのFDEは、マルチベクトルの類似性を近似する単一ベクトルであり、より速い検索方法を使用できるようにします。このプロセスは主に三つのステップから成ります。

最初のステップはFDE生成です。クエリと文書がFDEに変換され、重要な類似性を捉えます。次に、MIPS検索を用いてFDEをインデックス化し、迅速な検索を実現します。最後に、初期結果を元のマルチベクトル類似性測定を用いて再ランキングし、精度を向上させます。

MUVERAの方法は効率的で、さまざまなデータ分布に適応できるため、リアルタイムアプリケーションに適しています。このアルゴリズムは、以前の方法に比べて検索速度と精度の大幅な改善を示し、レイテンシの大幅な削減と同じリコール率を維持するために必要な候補文書の数を減少させました。

全体として、MUVERAはマルチベクトル検索の実用性を高めており、検索エンジンや推薦システムなどのアプリケーションにとって重要です。オープンソースの実装がGitHubで公開されており、さらなる探求や利用が可能です。

プエルトリコのアジュンタスという町が、研究者と協力して、頻繁に発生する停電時に電力を供給するソーラー・マイクログリッドを作っています。この取り組みは、島のエネルギーの信頼性を向上させることを目的としています。一方で、連邦政府は、ソーラー関連のプロジェクトから3億6500万ドルを転用し、主要な電力網の修復に集中することを決定しました。

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Cubicの共同創設者であるポール・サングル＝フェリエールは、AIコードレビュアーの改善についての洞察を共有しました。このAIは、初めはコードレビュー中に多くの無関係なコメントを生成していました。主な問題点は、誤った指摘が多すぎること、開発者の信頼を失うこと、フィードバックの理由が不明確であることでした。

改善点として、まずAIはフィードバックを行う前にその理由を説明することが求められるようになりました。これにより、AIの意思決定を追跡し、恣意的な結論を減らすことができます。また、元々の複雑なツールセットを必要最低限のツールに簡素化し、AIが実際の問題を混乱なく特定できるようにしました。さらに、単一のエージェントに多くのルールを持たせるのではなく、特定のタスクに特化したマイクロエージェントを作成することで、精度を高め、認知的負荷を軽減しました。

これらの変更により、誤った指摘が51%減少し、プルリクエストあたりの中央値のコメント数が半減しました。全体的なレビュー過程も改善され、スムーズで効率的になりました。開発者たちはレビュー過程に対してより自信を持ち、積極的に関与するようになりました。

重要な教訓としては、明確な理由付けが精度を高めること、あまり使われないツールを取り除いてツールセットを簡素化すること、特定のタスクに特化したマイクロエージェントを使用することが挙げられます。

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以下のリンクからGitHubのリポジトリにアクセスできます。プロジェクトの詳細な説明は別のリンクで確認できます。これらのリンクを通じて、プロジェクトのコードや背景情報を得ることができます。

OpenAIの文字起こしをより迅速かつ安価に行うためには、文字起こしに送る前に音声を速めることが有効です。ffmpegのようなツールを使うことで、音声ファイルの速度を2倍や3倍にすることができ、これにより文字起こしにかかる時間とコストを削減できますが、品質には大きな影響を与えません。

簡単な手順は次の通りです。まず、yt-dlpを使って動画から音声を抽出します。次に、ffmpegを使って音声の速度を上げます（例えば、2倍または3倍の速さにします）。その後、速めた音声をOpenAIに送信して文字起こしを行います。最後に、得られた文字起こしを大規模言語モデル（LLM）を使って要約します。

この方法が効果的な理由は、OpenAIが音声の長さに基づいて料金を請求するためです。音声を速めることで、文字起こしにかかる時間とコストを同時に削減できます。例えば、40分の音声を速めることで、コストを大幅に削減でき、3倍の速度にすると入力トークンの約33%を節約できる可能性があります。

要するに、文字起こしの時間とコストを節約するためには、音声ファイルの速度を2倍または3倍にすることを検討すると良いでしょう。このアプローチはシンプルで迅速、そして驚くほど効果的ですが、それ以上の速度にすると精度が低下する可能性があります。

ウィリー・タレオは、三種類の木構造、すなわちエラスティックバイナリツリー（ebtree）、コンパクトエラスティックバイナリツリー（cebtree）、およびレッドブラックツリー（rbtree）の性能比較を行いました。主な焦点は、これらの木構造が異なる種類のキーや分布に対して、挿入、検索、削除といった操作を行う際の性能にありました。

各木構造の性能は、キーの種類や分布、検索と更新の比率によって異なることがわかりました。新たに「ops-time」というツールが開発され、各木構造の操作ごとのコストを測定しました。テストでは、ランダムな数値、文字列、実際のIPv4アドレス、ユーザーエージェント文字列など、さまざまなキーを使用しました。

テスト結果として、ebtreeはタイマーのようなキーに対してrbtreeよりも大幅に高速な性能を示しました。これは、ebtreeがより良いバランスを保ち、再バランスのオーバーヘッドが少ないためです。64ビットのランダムキーでは、ebtreeが全体的に最も良い性能を発揮し、特にキーがランダムに分布している場合に優れました。一方、cebtreeは検索において遅れをとりました。短い文字列の場合、ebtreeは挿入と検索でrbtreeを上回りましたが、ハッシュを使用した場合はrbtreeがハッシュ化されたキーに対してより良い性能を示しました。IPv4アドレスでは、木のサイズによって性能が異なり、ebtreeは小さいサイズでは速かったものの、サイズが大きくなるにつれてrbtreeが優れました。ユーザーエージェントに関しては、cebtreeはほぼ同じ長い文字列に対して性能が悪く、ebtreeは挿入と検索の両方でrbtreeよりもわずかに遅れました。

一般的な結論として、ebtreeは分布が良好なキーや動的データセットに適しており、rbtreeは大きなキーや全体的な性能の一貫性に優れています。コンパクトツリー（cebtree）は小さなキーには効率的ですが、削除や大きなキーサイズに対しては苦戦します。ハッシュ化されたキーは、特に分布が悪いデータセットにおいて、すべての木構造の性能を向上させることができます。

全体的な推奨として、順序が重要でないアプリケーションでは、ハッシュ化されたキーを使用したrbtreeが有益です。頻繁な挿入や削除がある動的なユースケースでは、ebtreeが一般的に最適な選択となります。この分析は、特定のユースケースや性能ニーズに基づいて、キーの分布と木構造の選択が重要であることを強調しています。

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Xorはグラフィックスプログラマーで、280文字以内に収まる小さなシェーダープログラムを作成することを楽しんでいます。このプロセスは「コードゴルフ」と呼ばれています。彼が作るシェーダーは、ゲームやアニメーションのためにリアルタイムで視覚効果を生み出します。XorはTwigl.appというツールを使って、自分の作品を開発し、共有しています。

彼がシェーダーを作成する動機には、好奇心や制約を通じた学び、コンパクトなコーディングの挑戦、アーティストや開発者のコミュニティとのつながりがあります。シェーダーはGPU上で動作するプログラムで、画面上の各ピクセルのグラフィックスを処理するものだと彼は説明しています。

彼の創作プロセスは、まずアイデアを考え、それからスケーリングやセンタリングに焦点を当てて、異なる解像度でも視覚が美しく見えるようにします。シェーダーを作る楽しさや教育的な側面を強調し、コードサイズを最小限に抑える技術も含まれています。

Xorはコードゴルフのテクニックを共有しており、変数名を短くしたり、初期化を最小限にしたり、「if」のような複雑な文を避けたりする方法を紹介しています。彼は他の人にもシェーダーを探求することを勧めており、GameMakerやGodot、ShaderToyなどのプラットフォームを学ぶためのおすすめとして挙げています。

全体として、Xorはグラフィックスプログラミングの実験を楽しむことの喜びを強調し、読者にもシェーダー作成に挑戦してみるよう呼びかけています。

著者は最近、WindowsとmacOSのみをサポートするNanoleaf Pegboard Desk Dockを購入しました。Linuxで使用するために、著者はLinuxデバイスドライバを書くことに決めましたが、LinuxドライバやUSBデバイスの経験はありませんでした。

公式ドライバをリバースエンジニアリングするためにWindowsの仮想マシンを設定した後、ベンダーからデバイスのプロトコルに関する役立つドキュメントが提供されました。著者はlsusbユーティリティを使ってデバイスがLinuxシステムに認識されていることを確認しましたが、カーネルが基本的な認識を超えてデバイスとどのようにやり取りするかを知らないことに気付きました。

デバイスを制御するために、著者はカーネルドライバを書くか、libusbを使ってユーザースペースドライバを書くかの二つの選択肢を考えました。シンプルさを重視して後者を選び、非ルートユーザーがデバイスにアクセスできるようにudevルールを設定しました。

デバイスと通信するための基本的なRustプログラムを作成した後、著者はデバイスインターフェースを取得するためにカーネルドライバを解除する必要があるという課題に直面しました。無事にインターフェースを取得できた後、LEDの色を変更するコマンドを送信できるようになりました。

しかし、デバイスが割り込みをポーリングする必要があることがわかり、コマンドを送信した後にデバイスからの応答を読み取る必要がありました。そこで、ポーリングを処理するためのバックグラウンドタスクを実装しました。

全体として、著者はシンプルなデバイスドライバを書くことは初心者でも可能であり、少量のコードでUSBデバイスを効果的に制御できることを学びました。今後、ドライバを改善し、最終的には他の人と共有する予定です。

エチオピア出身の独学プログラマー、ベレケット・エンギダは「Better Auth」という革新的な認証ツールを開発しました。このオープンソースのフレームワークは、開発者にとってユーザー認証を簡素化するもので、多くの注目を集め、Y CombinatorやPeak XVなどの著名な投資家から500万ドルのシード資金を調達しました。

エンギダは18歳のときに、eコマース検索アプリを作るプロジェクトに取り組み始めました。その際、既存の認証ツールに限界や高コストの問題があることに気づきました。そこで、彼はBetter Authを開発し、開発者が第三者のデータストレージを避けて自分のデータベースでユーザーデータを直接管理できるようにしました。

エンギダは、エチオピアの自宅からわずか6か月でBetter Authの初版を完成させました。GitHubでの公開以来、このツールは週に15万回以上ダウンロードされ、活発な開発者コミュニティが形成されています。

Better Authは、カスタマイズ可能な認証ソリューションを必要とする初期段階のAIスタートアップに特に魅力的です。現在は無料ですが、エンギダは有料のエンタープライズ版を導入する計画を持っています。彼はプロジェクトを支える小さなチームを作りたいと考えていますが、現時点ではほとんどのコードを自分で書き続けています。エンギダの成功は、他のエチオピアの起業家にとっても刺激となり、グローバルな野望が実現可能であることを示しています。

この記事では、Llamafileを使ってJSON形式の構造化された出力を生成する方法について説明します。Llamafileは、ユーザーが自分のコンピュータ上で機械学習モデルを実行できるローカル実行可能な言語モデルです。

Llamafileの特徴として、LangChainモデルとは異なり、構造化された出力を生成するための組み込みメソッドがありません。そのため、ユーザーはLangChainのJsonOutputParserとPromptTemplateを使用して、構造化された出力を実現する必要があります。

Llamafileは、特定のファイルをダウンロードして実行可能にすることで、古いMacBookなどのさまざまなシステムで実行できます。これにより、ウェブブラウザを通じてアクセスできるローカルサーバーが立ち上がります。

JSONレスポンスを作成するには、まずAnswerクラスを定義して、出力したいJSONの構造を表現します。このクラスには、回答、信頼度、関連トピック、フォローアップ質問などのフィールドを含めます。次に、LangChainのJsonOutputParserをAnswerクラスと共に使用します。また、LLMが質問にどのように応答すべきかを構造化するためにPromptTemplateを設定します。

プロンプト、LLM、パーサーを組み合わせて、質問を処理し、構造化された回答を提供するチェーンを作成します。さらに、構造化された回答を明確にフォーマットして表示するための関数も含まれています。

この記事では、これらのステップを効果的に実装するためのコードスニペットや手順が提供されています。

AccessOwlは、5年以上の経験を持ち、Elixirを専門とし、AIを日常的に使用するシニアソフトウェアエンジニアを募集しています。このポジションは完全リモートで、中央ヨーロッパ時間（CET）から±3時間以内の勤務が望ましいです。

AccessOwlは、企業がSaaSツールを管理する方法を簡素化し、古いシステムを置き換えることを目指しています。創業者は、非効率なSaaSアクセスプロセスに不満を持つ経験豊富な起業家たちです。この会社は、顧客中心のソリューションに焦点を当てた、Y Combinatorに支援された利益を上げているスタートアップです。

主な業務内容は、AccessOwlプラットフォームの改善、新機能の開発、コードベースの維持です。また、他のシステムとの統合を構築し、クラウドインフラに貢献することも含まれます。プロジェクトの責任を持ち、チームメンバーと協力して顧客の問題を解決することが求められます。

理想的な候補者は、複数のプログラミング言語の経験があり（Elixirは必須）、バックエンドおよび一部のフロントエンド作業に自信があることが必要です。積極的で学ぶ意欲があり、挑戦を楽しむ姿勢が求められます。英語でのコミュニケーション能力が高く、問題解決を楽しむことが重要です。

もし、戦略的な仕事や固定された時間を好む場合や、特定の技術に限った仕事を希望する場合は、このポジションには向いていません。

AccessOwlが提供するものは、競争力のある給与（€70,000 - €90,000）に加え、株式オプションがあります。柔軟な勤務時間や作業機器の選択が可能で、チームリトリートやグローバルなSaaS製品の構築に挑戦する機会もあります。

私たちに参加する理由は、革新的な技術でSaaS管理を変革するチームの一員になれることです。多様な意見を重視し、成長を促進する包括的な環境で働くことができます。

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著者はRSS（本当にシンプルな配信）についての経験と、個人用のRSSリーダーを作成した経緯を語っています。

RSSは、ブログの著者が新しい投稿を読者に通知するための、機械が読み取れるフィードの形式です。これにより、ユーザーはソーシャルメディアに頼ることなく、自分のお気に入りの著者のリストを作成できます。

元々のRSSの標準は複雑で古くなっているとされています。AtomはRSSのより明確な代替手段ですが、XML形式のために複雑さもあります。一方、JSON Feedはよりシンプルな標準ですが、現在はメンテナンスされていません。

著者は、既存のRSSリーダーが自分のニーズに合わず、複雑すぎると感じていました。著者は記事を直接著者のウェブサイトで読みたいと考えており、新しい投稿の通知だけを求めています。

そこで、著者は自分のブログの一部としてサーバーサイドのRSSリーダーを作成しました。このリーダーは、フォローしている各ブログから最新の3つの投稿を表示します。この方法では、既読・未読の状態を追跡せず、シンプルでどのデバイスからでもアクセス可能です。

技術的には、ブログロールはブログのURLをリストしたシンプルなテキストファイルから生成されます。システムはスクリプトを使用して最新の投稿を取得し、GitHub Actionsを使って毎日自動的に再構築されます。

このアプローチにより、従来のRSSリーダーの複雑さを避けながら、お気に入りのブログを簡単に更新することができます。

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この記事では、世界銀行が創設したパンデミック債について説明しています。これらの債券は、投資家がパンデミック対策のためのファンドに資金を提供する仕組みです。もしパンデミックが発生すると、投資家は元本を失いますが、発生しなければ元本に利息をつけて返金されます。このアプローチは、危機が発生する前に資金を確保することを目的としており、政府の資金提供を待つのではなく、事前に準備を整えます。

著者のスーザン・エリクソンは、これらの金融商品を理解するための旅を共有しています。パンデミック債は、保険関連証券（ILS）の成長市場の一部です。ILSは1990年代に登場し、保険会社が災害リスクをより効果的に管理するために開発されました。これにより、投資家はパンデミックなどのリスクに投資し、そのリスクが現実化しなければ高いリターンを得る可能性があります。

重要なポイントとして、パンデミック債は特定の死亡者数に達した後にのみ資金を解放します。また、ILSは世界の保険市場の中では小さいながらも成長しており、その価値は1950億ドルに達しています。投資家は、災害に関連するリスクを引き受けることで大きなリターンを得られる機会に惹かれています。さらに、これらの証券におけるパラメトリックトリガーの使用により、実際の損失ではなく、あらかじめ定められた基準に基づいて迅速な支払いが可能になります。

全体として、この記事は、グローバルな健康危機に対処するための金融とリスク管理の交差点を強調しています。

リチャード・ファインマンは、元生徒の光一に宛てた手紙の中で、彼が感じている悲しみや自分の仕事の価値に対する不安を心配しています。ファインマンは、壮大な科学的課題に挑むプレッシャーを感じるのではなく、実際に解決できるシンプルで管理しやすい問題に焦点を当てるように勧めています。彼は、価値のある問題とは、たとえ小さく見えても、真に貢献できるものであると強調しています。ファインマン自身が取り組んできた小さな問題の例を挙げ、それらから喜びを見出したことを共有し、学びや成功につながる限り、どんな問題も些細ではないという考えを強調しています。光一に対しては、自分の価値や貢献を認識し、非現実的な理想に自分の評価を左右されないようにするようアドバイスしています。

Claudeアプリは、開発者がインタラクティブなAIアプリケーションを簡単に構築、ホスト、共有できるようになりました。主な機能は以下の通りです。

開発者はAPIを使用してClaudeと連携するアプリを作成でき、これにより共有やコスト管理が簡単になります。ユーザーは既存のClaudeアカウントでログインし、利用状況は自分のサブスクリプションにカウントされるため、開発者は追加のコストを負担する必要がありません。初期のユーザーたちは、AIゲームやパーソナライズされた学習ツール、データ分析アプリ、ライティングアシスタント、複雑なワークフローなど、さまざまなアプリケーションを作成しています。

開発者はアプリのアイデアを説明するだけで、Claudeが必要なコードを生成し、迅速に開発を始めることができます。また、Claudeはフィードバックに基づいてコードのデバッグや改良も手助けします。アプリが完成すると、複雑なデプロイメントプロセスなしで簡単なリンクを通じて共有できます。

現在の制限としては、外部APIの呼び出しができず、永続的なストレージもなく、テキストベースの完了のみをサポートしています。この機能はすべてのプランユーザーに対してベータ版として提供されています。

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アメリカ合衆国は40年以上にわたり、世界で最も多くの囚人を抱える国の一つであり、2009年には囚人の数が160万人を超えるピークに達しました。しかし、現在その数は大幅に減少しています。2023年末までに囚人の数は約120万人に減少し、今後10年で約60万人にまで減ると予測されています。これは約60％の減少に相当します。

この変化は、アメリカにおける犯罪と投獄の歴史に関連しています。多くの囚人は若い頃から犯罪活動を始めており、20世紀後半の高い投獄率は、犯罪の急増と厳しい反犯罪政策によって引き起こされました。1991年に犯罪率がピークに達した後も、再投獄のサイクルにより囚人の数は増え続けました。しかし、現在は犯罪率が安定してきたため、囚人の数がようやく減少し始めています。

Howdyは、Linuxシステムにログインするための顔認識ツールで、Windows Hello™に似ています。これは中央認証システム（PAM）を通じて動作し、ログインや画面のロック解除、その他のパスワードが必要な操作に使用できます。

Howdyは、Debian/Ubuntu、Arch Linux、Fedora、openSUSEなど、いくつかのLinuxディストリビューションで利用可能です。一般的なディストリビューションのインストール手順は以下の通りです。

UbuntuやLinux Mintの場合、ターミナルで次のコマンドを実行します。

sudo add-apt-repository ppa:boltgolt/howdy
sudo apt update
sudo apt install howdy

Debianでは、.debファイルをダウンロードし、gdebiを使ってインストールします。

Arch Linuxでは、AURからインストールし、ArchWikiの追加設定手順に従います。

Fedoraでは、次のコマンドでCOPRリポジトリを使用します。

sudo dnf copr enable principis/howdy
sudo dnf --refresh install howdy

Python2に問題がある場合は、ベータリポジトリに切り替えます。

openSUSEでは、インストールの詳細についてopenSUSEのウィキを確認してください。

ソースからHowdyをビルドするには、Pythonやpipなどの依存関係が必要です。Debian/Ubuntuでこれらをインストールするには、次のコマンドを使用します。

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
python3 python3-pip python3-setuptools python3-wheel \
cmake make build-essential \
libpam0g-dev libinih-dev libevdev-dev python3-opencv \
python3-dev libopencv-dev

インストール後、sudo howdy addを実行してHowdyに自分の顔を教えます。sudo -iを実行して顔を見せることでテストできます。設定オプションにはsudo howdy configでアクセスできます。

顔モデルを管理するためのコマンドには、以下のようなものがあります。

• add: 新しい顔モデルを追加
• clear: すべてのモデルを削除
• list: 保存されたモデルを表示
• test: カメラと認識をチェック

貢献したい場合は、リポジトリにスターを付けたり、問題を報告したり、コードを提供したりできます。別のディストリビューション用にHowdyをパッケージ化したい場合は、イシューを開いてください。

Pythonエラーが発生した場合は、コンソールに表示されます。認証の問題については/var/log/auth.logを確認してください。一般的な問題についてはウィキを参照してください。

セキュリティに関する注意点として、Howdyはパスワードほど安全ではなく、騙される可能性があります。認証の唯一の方法として使用すべきではないため、注意して使用し、安全な場所に保管してください。

QEMUプロジェクトは、AIコード生成ツールの使用に関する新しい方針を定めました。主なポイントは以下の通りです。

まず、QEMUプロジェクトは、ChatGPTやCopilotなどのAIツールによって生成されたコンテンツを含むことが知られている、または疑われる貢献を受け入れないことを決定しました。

次に、法的な懸念があります。現在、AI生成物のライセンスに関する明確な法的枠組みが存在せず、これがソフトウェアプロジェクトにリスクをもたらしています。貢献者は、提出物が開発者の出所証明書（DCO）に準拠していることを証明しなければなりませんが、AI生成コンテンツの著作権状況はしばしば不明です。

この方針は、法的な問題を避けるために初めは厳格に運用されますが、法的状況が進展するにつれて見直される可能性があります。貢献者は、個別に例外を求めることができますが、AIツールの出力に関するライセンスと著作権の状況を明確に示す必要があります。

また、この方針は、研究や分析目的でのAIの使用には適用されません。ただし、その出力が貢献に含まれない場合に限ります。

将来的には、AIツールの発展や法的状況の明確化に伴い、この方針は変更される可能性があります。

要するに、QEMUはAI生成の貢献を拒否することで法的安全性を優先しつつ、将来的な方針の変更には柔軟に対応する姿勢を示しています。

要約がありません。

オフラインクラブは、スクリーンから離れてオフラインの活動を楽しむことを目的としたコミュニティです。このクラブは、251件のレビューに基づいて4.7の高評価を得ています。オフラインクラブでは、電話を使わないディナーやカフェでの集まり、美しい場所でのデジタルデトックスリトリートなど、さまざまなイベントやリトリートを提供しています。メンバーは、他の人と意味のあるつながりを持ち、趣味を楽しみ、デジタルの誘惑から解放されてリラックスするために参加しています。また、クラブはメンバーが自分の街でローカルチャプターを立ち上げることを奨励しており、コミュニティを広げることを目指しています。全体として、デジタルの世界から離れた、よりつながりのあるリラックスした体験を創出することが目的です。

マイケル・ライによる記事は、スコット・サマーズが編集したもので、花びらを使った折り紙の技術について述べています。この技術は「花紙」と呼ばれ、日本語の「花（はな）」と「紙（かみ）」を組み合わせたものです。

まず、ライは適切な花びらの選び方を強調しています。平らで薄く、柔軟性のある花びらが折りやすいとされています。自然に落ちて乾燥した花びらを使うことが、より良い結果を得るためのポイントです。

次に、準備のプロセスについて説明しています。花びらを乾燥させ、余分な水分を取り除くために押しつぶしますが、ある程度の柔軟性は残すことが重要です。これにより、花びらは折り目を保持しやすくなります。

乾燥後は、花びらを折りやすいように正方形に切り分けます。ライは、正方形のサイズを最大限に活かし、花びらの脈のラインに注意を払うことを勧めています。

折る前には、花びらの柔軟性をテストすることが大切です。ライは、花びらを使う前に通常の折り紙で練習することを提案しています。

モデルが完成したら、樹脂に保存することで寿命を延ばすことができますが、自然の劣化は避けられないとされています。

最後に、ライは自然素材を使うことの独特な体験を強調し、この技術がアートへの理解を深め、心の健康にもつながる可能性があると述べています。全体として、この記事は読者にこの創造的な技術を探求することを促し、花びらの繊細さに注意を払うよう呼びかけています。

GitHubは、開発者がコードを共有し、協力するためのプラットフォームです。提供されたリンクは、Googleの「gemini-cli」プロジェクトに関連しています。このプロジェクトは、おそらく「Gemini」に関連するツールや機能を含んでおり、「Gemini」はGoogleの特定の技術やサービスを指している可能性があります。詳細を知りたい方は、リンクを訪れてプロジェクトをさらに探ってみてください。

要約がありません。

要約がありません。

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PNGが復活します！新しいPNG仕様が発表され、20年以上の停滞を経てこのフォーマットが再活性化されました。アメリカ合衆国議会図書館やカナダ国立公文書館などの主要機関がPNGを推奨しており、これを最新の状態に保つことが重要です。

新しいPNG仕様の主な更新点には、まず高ダイナミックレンジ（HDR）のサポートがあります。これにより、データの効率的な利用が可能になりました。また、アニメーションPNG（APNG）が正式に認識され、Firefoxなどの多くのプログラムで広くサポートされています。さらに、Exifデータのサポートも追加され、著作権やGPS情報などの追加情報を保持できるようになりました。以前の仕様にあったさまざまな誤りや曖昧さも修正されています。

最後のPNGの更新は20年以上前であり、技術の進歩がこの復活を促しました。Adobe、Apple、Googleなどの著名な企業が新しい開発に関与しており、さらなる更新も進行中です。

Chrome、Safari、Photoshopなどの多くの人気アプリケーションは、すでに新しいPNG仕様をサポートしています。今後は、より良い圧縮やエンコーディング技術の改善も期待されています。

全体として、PNG作業グループはこのフォーマットを復活させるために懸命に取り組んでおり、その努力は評価されるべきです。

要約がありません。

Irohは、デバイスを公開鍵を使って接続するためのツールで、可能な限り迅速な接続を実現します。ホールパンチングと呼ばれる技術を利用して直接接続を作成し、必要に応じて公開リレーハブを使用することもできます。IrohはQUICプロトコルに基づいており、安全で効率的なデータ伝送を提供します。

主な機能には、既存のプロトコルを利用することが含まれます。例えば、iroh-blobsは大きなファイルの転送に、iroh-gossipはスケーラブルな通信ネットワークの構築に、iroh-docsはキーと値のデータ管理に、そしてiroh-willowは今後実装予定のプロトコルです。

Irohは主にRustで使用され、提供されたコード例を使って簡単にインストールし、接続を作成できます。他のプログラミング言語では、iroh-ffiを利用してバインディングを行うことができます。

プロジェクトは、コアライブラリ、リレーハブ、ノードを発見するためのDNSサーバーなど、いくつかのコンポーネントを含んでいます。

ライセンスについては、プロジェクトはApache License 2.0とMIT Licenseの両方の下でライセンスされています。

詳細情報や例、プロジェクトのソースコードは、提供されたリンクから確認できます。

2025年6月23日、ハンナ・フォーサイスは郵便局で目撃した出来事を振り返っています。そこでは、ある子どもが音楽のパフォーマンスで5枚のステッカーを獲得したことを誇らしげに発表していました。この瞬間が、彼女に価値の本質について考えさせました。フォーサイスは、ステッカーをジョージ・エリオットの小説『サイラス・マーナー』におけるお金の蓄積と比較しました。

物語の中で、サイラスは熟練の織工ですが、コミュニティと目的を失った後、金貨を蓄えることに執着します。彼の富は、満足をもたらすどころか、単なる欲望の対象に変わってしまいます。これは、お金が本来の目的を失い、フェティッシュな存在になり得ることを示しています。フォーサイスは、サイラスの経験と現代の富に対する態度との類似点を指摘し、何も努力せずにお金や地位を当然のように感じる人々がいることを強調しました。

彼女は、社会的地位が「自分はそれに値する」という感覚を生むことについても言及します。サイラスの努力を、富を浪費しながらももっと得るべきだと信じるダンスタンのようなキャラクターと対比させています。最終的に、サイラスは金ではなく、彼の人生に入ってきた子どもの愛と友情の中に救いを見出します。これは、物質的な富から真の人間的価値への移行を象徴しています。

フォーサイスは、サイラスの価値への渇望に対する個人的なつながりを表現し、物質的な所有物よりも愛の持つ変革の力について希望を持って振り返ります。

最近の研究によると、うつ病の人々は「粘着的思考」と呼ばれる現象のために意思決定に苦労することが多いとされています。粘着的思考とは、否定的な考えにとらわれてしまうことを指します。グローニンゲン大学のハン・ヤン氏とマリーケ・ファン・ヴフト氏は、124人の参加者を対象に、反芻が意思決定に与える影響を調査しました。彼らは、反芻を多く行う人ほど意思決定が難しく、タスクにおいてもミスが増えることを発見しました。

粘着的思考を経験した参加者は、タスクにおいて正しい反応をするのに時間がかかり、集中力が欠けていることに関連する脳の活動が増加していることが示されました。この結果は、粘着的思考がうつ病にかかりやすい人々の意思決定の困難に寄与していることを示唆しています。しかし、この研究の限界として、高い粘着的思考を持つ参加者のほとんどが女性であったため、結果に影響を与える可能性があります。今後、この性別の違いを探るためのさらなる研究が必要です。

ポール・ギルスターの「星間飛行：視点と忍耐」という記事は、音楽、技術、そして星間旅行の可能性について考察しています。ジョン・コルトレーンのアルバム『サン・シップ』に触発されたギルスターは、音楽と宇宙ミッションにおけるスピードと探求のテーマを結びつけています。

彼は最近太陽に接近したパーカー・ソーラー・プローブについて言及し、さまざまな宇宙船の驚くべき速度を強調しています。例えば、最も速い人類の作った物体であるパーカー・ソーラー・プローブは、秒速191.2キロメートルに達しましたが、その速度でも、最も近い星であるプロキシマ・ケンタウリに到達するには6600年以上かかるといいます。

ギルスターは星間旅行に必要な長い時間について強調し、現在の技術では新しい解決策を考える必要があると述べています。例えば、推進のためにビームエネルギーを使用することなどです。また、彼は人類の技術的な成果の歴史的背景についても考え、ボイジャー計画の努力を古代の巨大プロジェクト、例えば大ピラミッドに例えています。

全体として、この記事は宇宙探査の未来に対する驚きの感覚を伝え、人類が星間旅行を夢見る中で、長期的な視点が必要であることを示しています。

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ブログ記事では、Proof of Stakeブロックチェーンにおけるコミュニケーションプロセスを改善するためのソリューションであるRaptorCastについて説明しています。このブロックチェーンでは、リーダーがトランザクションのブロックを提案しますが、主な課題は以下の三つです。

一つ目は「パフォーマンス」です。すべてのバリデーターにブロック提案を迅速に共有する必要があります。二つ目は「セキュリティ」です。バリデーターがブロックの出所とその完全性を確認できるようにすることが求められます。三つ目は「堅牢性」です。正直なバリデーターがパケットロスや悪意のある行動にもかかわらず提案を再構築できるようにすることが重要です。

これらの課題に対処するために、RaptorCastは三つの設計領域に焦点を当てています。

まず「データ伝送プロトコル」についてです。信頼性が高いが遅いTCPと、速いが信頼性が低いUDPの選択があります。RaptorCastはUDPを選び、追加のエンコーディングを通じてパケットロスを管理する計画です。

次に「エンコーディングシステム」です。UDPはパケットを失う可能性があるため、効果的なエンコーディング方式が必要です。RaptorCastはR10という方式を使用して、欠損データを効果的に処理し、データの完全性を確保するための対策を講じています。

最後に「ブロードキャスト戦略」です。RaptorCastは構造化されたブロードキャストアプローチを選択し、特定のバリデーターがデータを指定されたピアに再送信します。これにより、ランダムな転送方法よりも効率的になります。

さらに、設計には各データチャンクに対して署名を必要とせずにデータを認証するためのMerkle証明などのセキュリティ機能も含まれています。これにより、効率を高めつつ完全性を維持することができます。全体として、RaptorCastはブロックチェーンネットワークにおけるトランザクションブロックの伝播速度と信頼性を向上させることを目指しています。

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この記事では、C++26の新機能について特に、JSONデータをコンパイル時に直接C++オブジェクトに変換する方法に焦点を当てています。

C++26では、リフレクション機能がいくつか確定され、より動的なプログラミングが可能になりました。リフレクションとは、プログラムが自分自身の構造を調べたり、操作したりできる機能です。

具体的な例として、JSONファイルをC++の構造体に変換する方法が紹介されています。例えば、以下のようなJSONファイルがあるとします。

{ "outer": "text", "inner": { "field": "yes", "number": 2996 } }

このJSONは、C++の構造体として表現することができます。

このプロセスでは、JSONデータを読み込み、それに対応するC++の型と値をリフレクション技術を使って生成するメソッドを定義します。記事では、まず単一のキーと値のペアから始め、次に複数のペアを扱えるようにこのプロセスの簡略版を作成する手順が説明されています。

実装では、JSONの数値、文字列、オブジェクトを区別できるため、柔軟で再帰的な解析が可能です。

最後に、記事では新しい構文を使ってJSONファイルをC++コードに簡単に組み込む方法が紹介されています。これにより、JSONデータを直接埋め込み、構造化されたC++オブジェクトとしてアクセスすることが容易になります。

全体として、著者はC++26の革新的な機能が、他のプログラミング言語で見られるように、JSONデータの処理をC++プログラミングにシームレスに統合できることを強調しています。

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この記事では、著者がCUDAを用いて開発したレイトレーサーの体験を共有しています。このレイトレーサーは、人気のあるVulkan/RTXの実装よりも優れた性能を発揮し、同じハードウェア上で2倍以上の速度向上を達成しました。著者は、既存の手法を単に再現するのではなく、継続的なプロファイリングと最適化を通じて性能を向上させることを目指しました。

重要なポイントとして、著者は自らのCUDAレイトレーサーをRayTracingInVulkanと比較し、顕著な性能向上を確認しました。最初は3.6倍の速度向上を主張していましたが、見落としていた性能要因を考慮に入れた結果、2倍に調整されました。また、著者は手続き的な球体トレーシングを使用しました。これは従来の三角形トレーシングよりもシンプルであり、GPU上で異なる性能結果をもたらしました。

Tanguy Fautréからの洞察によれば、手続き的なレイトレーシングはRTXコアを効果的に活用できない可能性があるとのことです。RTXコアは三角形に対して優れた性能を発揮します。この記事では、CUDAがGPUの性能をより深く最適化し理解するための手段を提供することに焦点を当てており、低レベルのプログラミング知識が必要であることを強調しています。

全体として、この記事はGPUプログラミングと最適化において他の人々を刺激することを目的としており、実践的な経験を通じてCUDAの可能性を示しています。

Blender 5.0では、Linuxユーザー向けに高ダイナミックレンジ（HDR）サポートが導入されますが、これはWaylandディスプレイサーバーとVulkanグラフィックスAPIを使用する場合に限ります。このHDR機能はまだ実験的なものであり、完全にテストされていないため、制限がある可能性があります。

LinuxでBlender 5.0のHDRを使用するには、互換性のあるHDRディスプレイ、Waylandデスクトップ環境が必要で、OpenGLの代わりにVulkanを有効にする必要があります。この機能はいくつかのセットアップでテストされており、初期のテストでは有望な結果が示されています。

詳細情報やフィードバックを提供するには、Blender DevTalkのスレッドを参照してください。

「サードプレイスと地域の起業家精神：スターバックスカフェからの証拠」というタイトルの作業論文は、チンキョン・チョイ、ホルヘ・グズマン、マリオ・L・スモールによって執筆され、カフェが地域の起業に与える影響を探求しています。著者たちは、アメリカのコーヒーショップが存在しなかった地域にスターバックスカフェを導入した際の効果を調査しました。その結果、スターバックスのある地域では、起業が9.1%から18%増加し、年間約2.9から5.7の新しい企業が設立されることが分かりました。スターバックスとマジック・ジョンソンの提携が貧困地域で行われた場合、さらに大きなポジティブな影響が見られました。この研究は、カフェが提供するネットワーキングの機会が起業の増加に関連していることを示唆しています。

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「実用的なコード生成におけるLLMの幻覚：現象、メカニズム、軽減策」という記事では、大規模言語モデル（LLM）を用いたコード生成における課題について論じています。LLMはコード生成の効率を向上させましたが、特に複雑なプロジェクトでは、しばしば不正確または意味不明な出力（「幻覚」と呼ばれる）を生成することがあります。

研究の焦点は、単純な関数生成を超えた複雑な文脈におけるLLM生成コードの幻覚を調査することです。著者たちは、人気のある6つのLLMからのコード生成結果を分析し、幻覚を分類しました。研究の結果、これらの幻覚に寄与する4つの主要な要因が特定されました。

さらに、論文では、さまざまなモデルにおける幻覚を効果的に減少させるための手法として、情報検索を強化した生成（RAG）に基づく方法を提案しています。この研究は、コード生成におけるLLMの信頼性を高め、実際の開発タスクにおいてより有用にすることを目指しています。

ブログ記事では、顧客からの報告を受けて、OpenSSHのscpコマンドに関する問題を調査した際に、Bash、getcwd()、OverlayFSに関する問題が明らかになったデバッグセッションについて述べています。主なエラーは、Bashが現在の作業ディレクトリにアクセスできないというもので、これがさらなる調査を引き起こしました。

初期の問題は、エラーメッセージがscpからではなくBashから発生していたことです。Bashが現在の作業ディレクトリを特定できなかったのです。

次に、getcwd()の調査が行われました。チームは、Bashがglibcが提供するgetcwd()ではなく、自身の実装を使用していることを突き止めました。これは予想外のことで、Bashはglibcのバージョンを使用すると思われていました。

問題の原因は、誤って設定されたクロスコンパイル環境にありました。この環境では、getcwd()関数が壊れていると誤ってフラグが立てられていました。そのため、Bashはフォールバックの実装を使用することになりました。

OverlayFSの動作も影響を与えました。OverlayFSはinode番号の扱いを変更し、これがBashのフォールバックgetcwd()関数の前提を崩す不整合を引き起こしました。具体的には、OverlayFSのreaddir()が返すinode番号がstat()が返すものと異なる場合があり、現在のディレクトリを取得する際に失敗することがありました。

さらに、Bashのreaddir()の実装には長年の誤りがあり、readdir()を呼び出す前にエラー番号（errno）をリセットしていませんでした。このため、時折誤解を招くエラーメッセージが返されることがありました。

調査の結果、クロスコンパイルの設定ミス、OverlayFSの動作、Bashのエラーハンドリングの欠陥が組み合わさって問題が発生したことが明らかになりました。簡単なビルドの調整で問題は解決しましたが、システムの移植性やレガシーコードに関する重要な教訓が浮き彫りになりました。

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多くのiPhoneユーザーは、ストレージの容量がすぐにいっぱいになることに悩んでいます。彼らの中にはMacを持っていない人や、iCloudにお金を払いたくない人、家庭用NASの設定が難しいと感じる人もいます。また、写真を手動で整理するのは面倒で、負担に感じることもあります。

この問題を解決するために、私は「BackiGo」というアプリを作りました。このアプリを使うと、iPhoneから外付けハードドライブに直接Live Photosをバックアップできます。Macは必要ありません。

BackiGoの主な機能には、Live Photosのバックアップが含まれており、動きもそのまま保存されます。また、バックアップしたLive PhotosをiPhoneに戻すこともできます。新しい写真のバックアップも簡単に行え、外付けドライブから保存したLive Photosを直接ブラウズして見ることも可能です。さらに、購入前に500枚の写真や動画を無料でバックアップできるトライアルも用意しています。

2012年にGoogle Glassが登場して以来、拡張現実（AR）技術がさまざまな業界で生産性を向上させるとの期待が高まっています。しかし、実際のアプリケーションでこれらの技術が活用されることはほとんどありませんでした。多くの人々は、情報へのハンズフリーアクセスやビデオ通話、視覚の共有といった機能がさまざまな分野で役立つと考えていました。アメリカの防衛やセルビアの医療分野でのホロレンズのようなパイロットプロジェクトが進められていますが、AR技術の具体的な使用例や個人の体験、また有用性や表示品質、コストといった課題についての意見が求められています。これらの要素が広範な導入を妨げている可能性があります。

AI企業のAnthropicは、著作権のある書籍をモデルの訓練に使用することに関する重要な法的決定を最近勝ち取りました。裁判官は、Anthropicがスキャンした書籍のバージョンは「フェアユース」に該当すると判断しましたが、同社は700万冊以上の海賊版書籍を以前に使用したため、依然として問題に直面しています。この判決により、海賊版の電子書籍は裁判に持ち込まれることになり、裁判官は著者たちの主張に同意し、Anthropicがこれらのコピーに対して支払いを行うべきだとしました。

この事件は、Anthropicの創業初期に遡ります。当時、共同創業者のベン・マンがさまざまなオンラインソースから大量の海賊版書籍をダウンロードしていました。会社はその後、研究のために合法的に印刷された書籍を取得する方向にシフトしましたが、裁判官は無許可のデータでAIを訓練することがフェアユースと見なされる可能性があると強調しました。これは、元の作品を変換するためです。

裁判官のウィリアム・アルスップは、人々がすべての利用に対して支払いをすることなくテキストを読むことが一般的であると指摘し、この文脈でのフェアユースの主張を支持しました。

アイヌ語は、日本の植民地政策によってほぼ絶滅の危機に瀕していましたが、現代の技術、特に人工知能の助けを借りて復活の兆しを見せています。この言語は非常に危機的な状況にあり、残っている母語話者はわずかです。これは過去の政府の政策がアイヌ語の使用を抑圧したためです。

2019年、日本はアイヌを先住民族として法的に認め、彼らの文化と言語を守るための取り組みが始まりました。若いアイヌ女性の関根真弥さんは、家族のアイヌの物語を共有し、言語を広めるためのYouTubeチャンネルを作成しました。しかし、学校でアイヌ語が教えられていないため、次世代への伝承が難しい状況です。

京都大学の川原達也教授を含む研究者たちは、アイヌ語の古い録音を分析するためにAIを活用しています。これにより、アイヌ語の学習やアクセスの向上を目指しています。彼らはアイヌ語を認識し生成するAIシステムを開発しましたが、この技術の正確性や本物らしさについての懸念も残っています。地域の人々は、誤った発音や文化の盗用のリスクに対して慎重です。

アイヌ語の復活には希望がある一方で、歴史的な不正義や言語保存における地域の関与の必要性といった課題も残っています。アイヌコミュニティは新しい用語を作り出し、文化的アイデンティティを受け入れながら適応を続けています。全体として、技術と地域の協力が結びつくことで、アイヌ語が再び繁栄することへの楽観的な見方があります。

この記事では、JavaScriptを使ってテキスト読み上げ（TTS）と文レベルのハイライトを組み合わせたシンプルなウェブツールの作り方を説明します。以下は、重要なポイントの簡潔なまとめです。

TTSとは、ブラウザ内でテキストを音声で読み上げる機能で、JavaScriptのSpeechSynthesis APIを利用します。再生の制御（再生、一時停止、停止）が可能で、異なる音声を選ぶこともできます。

このツールの主要なコンポーネントには、音声の再生を制御する「speechSynthesis」と、読み上げるテキストを表す「SpeechSynthesisUtterance」が含まれます。

ツールの構築には、HTML、CSS、JavaScriptを使って、以下の機能を持つミニツールを作成します。文を一文ずつ読み上げ、現在読み上げている文をハイライトし、再生、一時停止、再開、停止のボタンを含みます。

ツールのHTML構造には、操作用のツールバー、文を含むテキストブロック、進行状況を表示する部分が含まれています。

CSSスタイルは、インターフェースを使いやすく、視覚的に魅力的にするために基本的なスタイルが適用されます。

JavaScriptのロジックでは、音声オプションの設定、文の読み上げとUIの更新、読み上げ中の文のハイライトが処理されます。

機能の概要として、文が読み上げられるとその文がハイライトされ、現在の文が終了すると次の文が自動的に読み上げられます。

この記事では、TTSと動的ハイライトの実装方法を学び、進捗の保存や外部コンテンツの読み込みなど、プロジェクトを拡張する方法も提案しています。

このプロジェクトは、アクセシビリティを向上させ、ウェブページでの魅力的な読書体験を提供します。

要約がありません。

DeepSpeechプロジェクトは、オープンソースの音声認識エンジンとして開発されていましたが、現在は終了しています。このプロジェクトは、百度の研究に基づいており、実装にはGoogleのTensorFlowが使用されていました。

インストールや使用に関するドキュメントは、deepspeech.readthedocs.ioで確認できます。最新のリリースには、事前に学習されたモデルが含まれており、GitHubで入手可能です。貢献に関するガイドラインは、CONTRIBUTING.rstを参照してください。サポートについては、SUPPORT.rstをチェックしてください。

この記事では、Linuxを使用してパスポートのNFCチップデータを読み取る方法について説明しています。特に「pypassport」というツールを使った手法が紹介されています。NFCチップには生体情報を含む機密情報が保存されており、これはパスポートの機械可読領域（MRZ）に印刷されたパスワードによって保護されています。

NFCチップはMRZに印刷されたパスワードで保護されており、このパスワードがなければチップのデータを読み取ることはできません。もしMRZの一部が欠けている場合（例えば、キャンセルされたパスポートなど）、パスポート番号、生年月日、有効期限を使ってMRZを再作成することが可能です。特定のチェックサム計算を行う必要があります。

キャンセルされたパスポートでも、物理的に改ざんされていてもNFCチップは読み取ることができます。チップ自体は無傷のまま残っているためです。理論的にはMRZのパスワードを総当たりで解読することも可能ですが、組み合わせの数が膨大なため、実際には非現実的です。ただし、パスポート番号や生年月日などの特定の情報を知っていれば、解読が容易になる場合もあります。

著者はpypassportライブラリのインストール手順や、パスポートデータを読み取るためのPythonのサンプルコードも提供しています。パスポートデータはさまざまな「データグループ」に整理されており、個人情報や写真などの生体データが含まれています。

ただし、この方法では不正なパスポートを検出したり、パスポートが取り消されたかどうかを確認することはできません。NFCチップの読み取りプロセスは技術的に複雑ですが、実行可能で多くの情報を明らかにすることができます。しかし、著者はほとんどの目的において、手動でパスポートを読むことが同じくらい効果的であると提案しています。

GoogleはAndroidユーザーに対し、AIサービス「Gemini」が重要なアプリ、例えば電話、メッセージ、WhatsAppにアクセスできるようになると通知しました。この変更は、ユーザーがオプトインまたはオプトアウトしているかに関わらず、7月7日から適用されます。このため、Geminiがユーザーの明示的な同意なしに敏感な情報にアクセスできることになり、プライバシーへの懸念が高まっています。

Googleからのメールでは、ユーザーがアプリの設定でこれらの機能をオフにできるとされていますが、具体的な手順や機能を無効にすることの意味については明確な説明がありません。現在、Geminiがアクティブな状態では、ユーザーのデータを最大72時間保存したり共有したりすることができます。

多くの人々は、AIが効果的に機能するために個人情報へのアクセスを必要とすることの影響を心配しています。AIが私たちの日常生活にますます統合される中で、透明性のあるデータ収集の実践やプライバシー保護の必要性がこれまで以上に重要になっています。ユーザーは、AIの便利さを評価しつつも、特に個人のメッセージに関してプライバシーを守ることが最優先であると感じています。

2025年5月、Cloudflareは、記録的な規模のDDoS攻撃を成功裏に防ぎました。この攻撃は、毎秒7.3テラビット（Tbps）に達し、これまでの記録よりも12%大きかったです。攻撃の対象はCloudflareの顧客であるホスティングプロバイダーで、同社のMagic Transitサービスを利用して保護されていました。

攻撃の詳細としては、わずか45秒で37.4テラバイトのデータが送信されました。これは、数千本のHD映画をストリーミングしたり、数百万曲の音楽を1分でダウンロードするのに相当します。攻撃にはさまざまな手法が使われ、主にUDPフラッドが利用されましたが、QOTDやNTPなどの古いプロトコルを利用した反射攻撃も含まれていました。攻撃は161カ国にわたる12万2000以上のIPアドレスから発信され、特にブラジルとベトナムからのトラフィックが多かったです。

Cloudflareの高度なDDoS防御システムは、自動的に攻撃を検知し、人的介入なしで軽減しました。攻撃トラフィックを最寄りのデータセンターにルーティングするグローバルネットワークの能力により、効率的な軽減が実現され、同社のDDoS防御の強さが示されました。この事件は、インターネットインフラに対するDDoS攻撃の脅威が増していることと、堅牢な防護策の重要性を浮き彫りにしています。

ソフトウェアのリリース発表を魅力的にするためのポイントをまとめます。

まず、ユーザー体験に焦点を当てることが重要です。リリース発表では、新しいソフトウェアがどのようにユーザー体験を向上させるかを強調し、新機能の単なる列挙にとどまらないようにしましょう。

次に、変更点の説明には、ユーザーにとっての利点を明確に伝えることが大切です。例えば、「リピート」ボタンが追加されたと述べるのではなく、ユーザーが簡単に繰り返しイベントを作成できるようになったことを説明します。

リリース発表とリリースノートの違いを理解することも重要です。リリース発表は魅力的でユーザー中心であるべきですが、リリースノートはより技術的で詳細な内容になります。

重要な変更点を強調し、ユーザー体験を向上させる影響力のある更新のみを含めるようにしましょう。ユーザーにとって重要でない技術的な専門用語や詳細は避けるべきです。

改善点を祝うことも大切です。問題の修正だけでなく、改善を強調しましょう。例えば、「新しいファイル作成は100倍速くなりました」と言うことで、バグ修正に言及するのではなく、実際の改善を伝えます。

新しいユーザーが製品の目的を理解できるように、製品の簡単な概要を提供しますが、既存のユーザーを圧倒しないように注意が必要です。

曖昧な表現は避け、「さまざまな改善やバグ修正」といった言い回しは使わず、具体的な改善点を示すことが重要です。

効果的なビジュアルを使用し、新機能を強調する明確なスクリーンショットを含め、長いテキストなしで理解しやすくします。

デモは短く保ち、機能を紹介するために15秒未満の短いアニメーションデモを使用して、ユーザーの時間を無駄にしないようにしましょう。

最後に、開発中から発表を計画し、ユーザーにとって本当に役立つ変更を強調することを考慮します。

魅力的でユーザー中心のリリース発表を作成し、意味のある改善に焦点を当てることで、ユーザーの関心を引きつけ、維持することができます。

要約がありません。

この記事では、「おもちゃプログラム」と呼ばれるシンプルなソフトウェアプロジェクトを作成することの利点について述べています。これらのプログラムは、開発者がコーディングを学び、楽しむ手助けをします。リチャード・ファインマンの「私が創造できないものは、理解できない」という言葉を引用し、ソフトウェアを理解するためには実際に手を動かす経験が重要であることを強調しています。

自分自身でソフトウェアを作ることで、たとえそれが簡単なものであっても、書籍から受け身で学ぶよりも深い理解が得られます。また、AIやソフトウェア開発の産業化が進む中で、プログラミングの楽しさを再発見する必要性が高まっています。おもちゃプログラムは、最小限のコードで最大限の機能を追求する「80:20の法則」に従うことが多く、過剰な設計を避けながら創造性や問題解決能力を促進します。これらのプロジェクトに取り組むことで、実務に役立つ貴重な知識やスキルが得られることもあります。

記事では、いくつかのおもちゃプログラムのアイデアが紹介されており、難易度や所要時間が示されています。例えば、正規表現エンジン（難易度4/10、所要時間5日）、シンプルなオペレーティングシステムカーネル（難易度7/10、所要時間2ヶ月）、クラシックゲームのエミュレーター（難易度6/10、所要時間3週間）、基本的な物理エンジン（難易度5/10、所要時間1週間）などがあります。

最後に、著者はこれらのプロジェクトにAIモデルを使用しないことを勧めています。未知の領域を探求することから学びが生まれ、それがコーディングの楽しさや満足感を高めるからです。

若者たちは現在、厳しい就職市場に直面しています。最近の大学卒業生は、景気後退時に見られるような高い失業率を経験しています。この「新卒ギャップ」は、若い労働者が全体の就職市場が示すよりも苦労していることを示しています。経済の減速や金利の引き上げ、人工知能（AI）の影響がこの問題に寄与しています。

AIは企業の採用方法を変えています。ChatGPTのようなツールが、通常は新入社員が行う業務をこなせるため、多くの企業が若い従業員をAIに置き換え始めています。このため、仕事の空きが減ることへの懸念が高まっています。例えば、予測によれば、AIは今後5年以内に新入社員の仕事の半分を消失させる可能性があります。

さらに、就職活動そのものも変化しています。テクノロジーのおかげで、学生は数百、あるいは数千の求人に迅速に応募できるようになり、採用部門は圧倒されています。AIは採用プロセスに深く関与しており、企業は候補者のスクリーニングや面接にAIを利用し、人間のやり取りをチャットボットに置き換えることもあります。

この変化は採用プロセスを複雑にするだけでなく、大学の学位などの伝統的な資格の価値についても疑問を投げかけています。AIが学業の場での不正を容易にするためです。全体として、AIは大学から労働市場への移行を根本的に変えており、若者たちが就職を目指すには厳しい時代となっています。

電話番号を入力すると、30秒以内にAIを活用した簡単なスクリーニング面接の電話がかかってきます。この面接は2〜3分程度の短いものです。

現在、このサービスでは基本的なスクリーニング質問に対応し、シンプルなレポートを作成しています。今後は、技術的なスクリーニングライブラリや応募者追跡システム（ATS）との統合、特定の役職や企業向けのカスタム質問、複数言語のサポートなどの機能を追加して拡張する予定です。

採用に関わるリクルーターやスタートアップの創業者からのフィードバックを求めています。まずは電話を試してみて、その自然さや快適さ、採用での活用可能性、改善点について意見を共有してほしいとお願いしています。リクルーター用のダッシュボードをフルに見るには、デモ用にメールアドレスを残すことができます。

これはアイデアをテストするための初期バージョン（MVP）であり、このアプローチが採用の未来なのか、それとも単なる不要な自動化なのかについての意見を興味を持って聞いています。

この文章では、現代物理学、特に量子力学の文脈における時間管理の逆説について述べています。まず、時間が本当に存在しないかもしれないという考えを使って、上司に遅刻を説明する様子をユーモラスに想像しています。人類は古代のカレンダーからアイザック・ニュートンの絶対時間の概念まで、長い間時間管理に取り組んできました。この絶対時間の考え方は何世紀にもわたって支配的でした。

しかし、アルバート・アインシュタインの理論は、時間が相対的であることを明らかにしました。さらに、量子力学の発展、特にウィーラー＝デウィット方程式は、時間が現実の根本的なレベルでは存在しない可能性を示唆しています。最近の研究では、時間は量子もつれから生じるものであり、宇宙の固有の特性ではなく、相互作用を通じて創造されることが示されています。

この文章では、これらの洞察を踏まえた時間管理の実践的な戦略を提案しています。例えば、柔軟なスケジューリングを取り入れること、時間の体験を高めるために関与を重視すること、そして締切が人によって異なることを認識することなどです。最後に、私たちがタスクに意識的に参加することが時間そのものの創造に寄与するため、先延ばしは単に非効率的であるだけでなく、宇宙のプロセスに関与する機会を逃すことになると強調しています。

全体として、この記事は時間管理を単なる資源の最適化ではなく、集団的で意識的な努力として新たに理解することを促しています。

新しいPythonの機能について、特に一時的なスクリプトを簡単に実行できる点が紹介されています。

まず、uvという新しいパッケージが登場しました。これはRustで書かれた高速なPythonパッケージおよびプロジェクトマネージャーで、特定の環境や依存関係を事前に設定することなくPythonスクリプトを実行できるようにします。

次に、uvxというツールがあります。これはJavaScriptのnpxに似ており、一時的な仮想環境を作成し、必要な依存関係を自動的にインストールすることでPythonツールを実行する手助けをします。

また、PEP 723という新しいPython改善提案もあります。これは単一ファイルのスクリプトにメタデータを埋め込むことを可能にします。このメタデータは、ツールや統合開発環境（IDE）がスクリプトの要件、例えばPythonのバージョンや依存関係を理解するのに役立ちます。

具体的な使用例として、uvやPEP 723のメタデータを使ってPythonスクリプトを実行する方法が示されています。これにはPEP情報の取得やYouTubeのトランスクリプトの抽出が含まれます。

さらに、特定のシバン行をスクリプトに追加することで、ユーザーはコマンドラインから直接スクリプトを簡単に実行できるようになり、プロセスがスムーズになります。

著者はuvを使った個人的な体験を共有しており、これによりPythonがGoなどの他の言語と比べて一時的なスクリプトに対してより魅力的になると述べています。

要するに、uvとPEP 723はスクリプトの実行や依存関係の管理を簡素化し、開発者が迅速な作業にPythonを利用しやすくしています。

要約がありません。

プログラミングにおける時間管理は複雑で、開発者に混乱をもたらすことがあります。ここでは、時間を効果的に扱うための重要な概念を説明します。

絶対時間と民間時間の違いについて理解することが重要です。絶対時間は「エポック」と呼ばれる基準点から測定される特定の瞬間を指します。例えば、Unix時間は1970年1月1日からの秒数をカウントします。一方、民間時間はグレゴリオ暦のように、人間にとってわかりやすい形式で時間を表現します。日付や時間が読みやすく整形されていますが、月を加える際などに曖昧さが生じることがあります。

現代の時間計測では、協定世界時（UTC）がグローバルな標準として、正確に1秒を定義しています。UTCは原子時計と同期しており、地球の自転の変動を考慮してうるう秒を含むことがあります。うるう秒は正確な時間計測において問題を引き起こすことがあり、特にプログラミングにおいて注意が必要です。

タイムゾーンは、UTCに基づいて太陽の位置を反映するためのローカル時間を可能にします。各タイムゾーンには特定のUTCオフセットがあり、夏時間の導入などによって変更されることがあります。タイムゾーンの仕組みを理解することは非常に重要で、地域の政府によってルールが変わることもあります。

コード内で時間を扱う際には、タイムゾーン間での時間の有効性について仮定を避けるべきです。タイムゾーンを管理し、ルールの歴史的な変更を扱えるライブラリを使用することが推奨されます。IANAタイムゾーンデータベースを利用することで、タイムゾーンのルールや変更を正確に追跡できます。

実際の応用として、イベントの時間を保存する際には、その時間が一定であるべきか（例えば、日食のような場合）それともタイムゾーンのルールの変更に適応すべきかを考慮する必要があります。特に期間やスケジュールに関わる機能については、ユーザーの意図を明確にすることが重要です。

これらの原則を理解することで、バグを防ぎ、ソフトウェアアプリケーションにおける正確な時間管理を実現できます。

Restmailは、GmailやOutlookのREST APIを使用してメールを送信するためのコマンドラインツールです。メールの自動化や通知、gitでのパッチ共有に役立ちます。

Restmailのインストールは、Goプログラミング言語を使って行います。以下のコマンドを実行してください。

次に、メールプロバイダー（GmailまたはOutlook）の設定を一度行う必要があります。これには、OAuth2のクライアントIDとシークレットを作成する作業が含まれます。具体的には、以下のように設定します。

プロバイダーの設定が完了したら、ウェブブラウザでOAuthのフローを完了させます。この作業は一度行うか、トークンが期限切れになった場合にのみ必要です。

メールを送信するのは簡単で、以下のようなコマンドを使います。

また、Restmailを使ってメールを送信するようにGitを設定することもできます。Gitの設定ファイルに以下の内容を追加してください。

Restmailは最小限のアクセス権限を必要とし、メールの読み取りや削除は求めません。

私の7歳の娘ケイトはマインクラフトが大好きです。私たちは、彼女のたった一枚の写真を使って、さまざまなAIツールを使い、1分間のアニメーションを作成しました。詳しい方法については私のウェブサイトを読んだり、YouTubeで動画を見たりできます。

Linuxの音声システムはしばしば批判を受けますが、これは理解できます。多くのコンピュータ作業には音声が関わっているからです。音声に問題が発生すると、ユーザーはPipeWireやPulseAudioのコミュニティに不満をぶつけることが多いです。これらのコミュニティは音声ソフトウェアを維持管理しています。

Linuxの音声の歴史は複雑で、これがユーザーの不満を引き起こす要因となっています。大企業には専任のサポートチームがありますが、自由でオープンソースのソフトウェア（F/OSS）コミュニティでは、メンテイナーが直接苦情に対応することが一般的です。

ネガティブなフィードバックに対処するためには、メンテイナーは強い心を持ち、冷静でいる必要があります。一部のユーザーとのやり取りは有害なものになることもありますが、最近のPipeWireコミュニティのフィードバックは主にポジティブです。

著者は、読者に対して不満をメンテイナーに向けるのではなく、プライベートで発散することを勧めています。これにより、関係者全員にとってより健全なコミュニティが育まれるでしょう。

Dockerを使ったFlaskやDjangoのアプリケーションで、pipからuvに切り替えることで大幅な速度向上が見られました。主なポイントは以下の通りです。

まず、速度の改善についてですが、uvに切り替えた結果、さまざまなプロジェクトで約10倍の速度向上が実現しました。

依存関係の管理に関しては、従来のrequirements.txtの代わりにpyproject.tomlファイルを作成してプロジェクトの依存関係を定義できます。uvは自動的にロックファイルを生成し、pipの方法よりも優れた依存関係管理を提供します。

Dockerfileの変更点としては、依存関係をインストールする前に環境変数を設定することが重要です。また、Dockerfile内でuvとそのバイナリを正しくインストールし、依存関係の管理にはpipコマンドの代わりにuvコマンドを使用します。

uvの使用方法については、依存関係を簡単に追加、更新、削除するためのコマンドがサポートされています。uv add、uv remove、uv outdatedといったコマンドを使うことで、必要な場合にのみパッケージとしてインストールすることなく依存関係を管理できます。

依存関係管理のためのスクリプトも提供されており、ロックファイルの同期やチェックを行うシェルスクリプトの例が示されています。これにより、依存関係が最新の状態に保たれます。

最後に、記事で紹介されている変更やコマンドを示すデモ動画もあります。全体として、uvへの移行はDocker化されたアプリケーションにおける依存関係管理を簡素化し、パフォーマンスを向上させることができます。

IBMのグラニットビジョンは、文書を理解するための最も優れた小型モデルです。このモデルは、文書の内容を効果的に処理し、解釈する能力に優れています。

著者は、ソーシャルメディアからの気晴らしに悩まされ、通常のサイトブロッカーが効果的でないことに気づきました。習慣を断ち切るために、「Scream to Unlock」というツールを作成しました。この拡張機能では、ユーザーがソーシャルメディアにアクセスするために恥ずかしいことを声に出して言う必要があります。大きな声で叫ぶほど、より多くの時間が得られます。これまでのところ、このツールは著者が集中するのに役立っています。このツールはオープンソースであり、透明性が確保されており、ユーザーデータを収集したり追跡したりすることはありません。音声はブラウザ内でローカルに処理されます。

要約がありません。

2025年6月23日、FICOは初めて「今買って後で払う」(BNPL)ローンをクレジットスコアに含めることを発表しました。この変更は重要で、今年は9000万人以上のアメリカ人がBNPLを利用すると予想されています。批評家は、現在のクレジットスコアが借り手の返済能力を十分に反映していないと指摘しています。

FICOは、BNPLデータを考慮した新しいクレジットスコア「FICO Score 10 BNPL」と「FICO Score 10 T BNPL」を導入します。これにより、貸し手は消費者の返済習慣をより明確に把握でき、融資プロセスの改善が期待されています。

FICOとBNPLプロバイダーのAffirmによる調査では、複数のBNPLローンを持つ消費者の大多数がクレジットスコアが改善するか、変わらないとされています。しかし、一部の批評家は、BNPLが「幻の負債」を引き起こし、クレジットスコアに悪影響を及ぼす可能性があると懸念しています。2024年にはBNPLユーザーの約25%が遅延支払いをしたと報告されています。

Affirmは、利息のない購入を信用情報機関のExperianに報告し始めましたが、これが従来のクレジットスコアに即座に影響を与えることはありません。金融技術協会はFICOの動きを支持しており、責任あるBNPL利用者はポジティブなクレジット結果を得るべきだと考えています。

この記事では、X Window System（X11）における混合DPI（ドット・パー・インチ）設定について説明し、そのサポートに関する誤解を解消します。

X11は、グラフィカルユーザーインターフェースを管理するためのプロトコルであり、プログラムが表示サーバーと通信して画面に何を表示するかを決定します。DPIは、ディスプレイの解像度を測定する指標です。異なるモニターは異なるDPIを持つことがあり、適切に管理されないとユーザーインターフェースに視覚的な不一致が生じることがあります。

混合DPI設定は、異なるDPIを持つ複数のモニターを同時に使用する場合に発生します。例えば、高密度のノートパソコンの画面と標準的な外部モニターを組み合わせると、表示に問題が生じることがあります。X11は歴史的に混合DPI設定をサポートしており、特にRANDR拡張機能の導入により、各ディスプレイの解像度や物理サイズに関する情報を提供しています。

ただし、X11が混合DPIをサポートしている一方で、多くのアプリケーションやツールキット（GTK+など）はこの機能を十分に活用しておらず、描画が不十分になることがあります。開発者は、自分のアプリケーションが混合DPIを適切に処理できるようにすることが求められています。また、ユーザーは設定を調整したり、回避策を使ったりして体験を改善することができます。

GTK+のようなツールキットでは、混合DPIのサポートを強化するための取り組みが進行中であり、いくつかの進展が見られています。X11は混合DPI設定を扱うことができますが、その効果は使用されるアプリケーションやツールキットに大きく依存します。ユーザーと開発者は、異なるディスプレイでの使いやすさを向上させるために、より良いサポートを求めるべきです。

チメロサールはエチル水銀を含む保存料で、1930年代からワクチンに使用されてきました。これは汚染を防ぐためのものでしたが、水銀の毒性に対する懸念から、主に子供向けワクチンからはほとんど取り除かれました。研究によれば、チメロサールは神経発達障害を引き起こさず、体内からは他の水銀の形態、特により有害なメチル水銀よりもずっと早く排出されます。

1990年代後半、アメリカ政府は直接的な害の証拠がないにもかかわらず、予防策としてワクチンからチメロサールを段階的に排除し始めました。2001年までに、すべての子供向けワクチンからチメロサールは取り除かれましたが、多量投与用のインフルエンザワクチンの一部では、汚染防止のために依然として使用されています。

それ以来、多くの研究がチメロサールが発達の問題や健康問題、特に自閉症のリスクを高めないことを確認しています。チメロサールを取り除く決定は、ワクチンに対する公衆の信頼を維持するための予防措置と見なされており、証拠のない恐れを助長する可能性もありました。現在、アメリカではほとんどのインフルエンザワクチンと子供向けワクチンはチメロサールを含んでいません。

このテキストは、古いMS-DOSエディタに触発されたシンプルなテキストエディタについて説明していますが、現代的なデザインが施されており、ターミナルコマンドに不慣れな人でも使いやすくなっています。

インストール方法としては、リリースページからエディタをダウンロードするか、Windowsではコマンド winget install Microsoft.Edit を使用してインストールできます。

エディタをビルドするには、まずRustとナイトリーツールチェーンを rustup install nightly でインストールします。別の方法として、環境変数 RUSTC_BOOTSTRAP=1 を設定することもできます。その後、リポジトリをクローンし、cargo build --config .cargo/release.toml --release を実行してリリースビルドを行います。

パッケージメンテナ向けの注意点として、メインの実行ファイル名は「edit」で、代替として「msedit」もあります。競合を避けるため、パッケージ名は「msedit」やそれに類似した名前にすることを検討してください。「ms-edit」という名前は避けるべきです。また、エディタは検索と置換機能のためにICUライブラリに依存する場合があります。ビルド時にデフォルトと異なるライブラリ名が必要な場合は、正しいライブラリ名を設定してください（Windowsの場合は icuuc.dll など）。

環境変数に関する注意点として、ビルドをカスタマイズするためのいくつかの環境変数が用意されています。特にICUライブラリの設定に関してです。設定をテストするには、cargo test -- --ignored を使用してください。

このガイドは、ユーザーがエディタをインストールしビルドする手助けをし、メンテナに対して名前やライブラリの依存関係に関する重要な注意点を提供しています。

要約がありません。

スーサ・カマルは、この夏、ユニークな方法で長距離水泳の旅を始めます。彼のコーチはAIで、具体的にはOpenAIのo3-proモデルです。真剣に水泳をしていなかった約5年間を経て、スーサはAIを活用して自分に合ったトレーニングプランを作成し、水泳技術と持久力を向上させようとしています。

彼はAIに自分のフィットネスレベル、目標、制約についての情報を提供しました。例えば、週に3回、約45分間泳ぐことができるという点です。AIの指導能力を高めるために、彼はテリー・ローグリンの著書「トータル・イマージョン」というクラシックな水泳技術の本をアップロードしました。

このAIコーチは、スーサの進捗に応じてトレーニングプランを調整し、彼のフィードバックに基づいて適応するように設計されています。力任せの泳ぎよりも効率的な泳ぎ方を重視し、バランス、流線型、穏やかな持久力の構築に焦点を当てています。スーサは、AIがデータを分析し、個別のアドバイスを提供する能力にやる気をもらい、責任感を感じています。

夏の間、スーサは自分のトレーニング体験を記録し、このAIを活用したアプローチが彼の水泳技術向上に役立つかどうかを探求します。彼は読者に自分の旅を追ってもらうよう呼びかけ、進捗や直面する課題についての更新を約束しています。

このノートでは、私たちが考えるモノスタブルテトラヘドロンの最初の機能的モデルについて説明します。モノスタブルテトラヘドロンとは、特定の形状を持ち、外部からの力が加わると一時的に変形し、その後元の形に戻る特性を持つ立体です。このモデルは、物理的な特性や動作を理解するための重要なステップとなります。私たちは、このモデルがどのように機能するのかを詳しく探求し、実験を通じてその特性を確認しました。

要約がありません。

プログラマー向けに、異なるオペレーティングシステムに特化したガイドが用意されています。これには、Windows、macOS、Ubuntuが含まれます。これらのガイドは、プログラマーが直面する課題を乗り越え、スキルを向上させる手助けをします。また、ソースコードエディタや統合開発環境（IDE）は、コーディングにおいて重要なツールです。これらのリソースは、さまざまなプラットフォームでプログラマーの作業をサポートします。

著者は、年間で月に10ドルを寄付すること（合計120ドル）が、一度に200ドルを寄付するよりも非営利団体にとってより有益であると強調しています。定期的な月額寄付は、組織にとって財政的な安定をもたらし、支出をより効果的に計画できるようになります。小額で管理しやすい寄付は、寄付者が長期間にわたって続けやすいため、組織が安定して支援を受けるのに役立ちます。著者は、GNOMEのユーザーや支援者に対して、月に10ドル、15ドル、または25ドルなど、自分に合った方法で組織を支援することを考えるよう促しています。最終的な目標は、GNOMEが世界に貢献し続けることを確保することです。

最近の調査によると、18万4000以上のRayダッシュボードがログインやセキュリティ対策なしで公開されていることが明らかになりました。この脆弱性により、誰でもコードを実行したり、機密情報を盗んだり、AIシステムを制御したりすることが可能です。著者はこのリスクについて説明し、チームがダッシュボードを安全に保つための提案を行っています。この問題は単なる設定ミスではなく、AIインフラの展開におけるより大きな課題を反映しています。他の人からのフィードバックや類似の発見も歓迎されています。

要約がありません。

このプロジェクトは、植物を育てるためのスマートテラリウムです。主な特徴には、高出力のLEDライト、内蔵の水タンクとミスト機能、空気の流れを作るファン、温度と湿度を測定するセンサー、リモート操作と監視ができるWi-Fiがあります。

このプロジェクトはオープンソースで、電子回路はKiCadを使って設計され、3DモデルはCadQueryで作成され、ソフトウェアはRustで開発されています。

プロジェクトはCOVIDの時期に始まり、最初はRaspberry Piを使った基本的なプロトタイプが作られました。その後、数ヶ月にわたって再設計を行い、デザインを改善し、電子機器や3Dモデリングについて多くのことを学びました。

詳細については、ウェブサイトのデモ動画やその他のリソースを確認できます。

エドワード・バラは、20世紀を通じてさまざまなサブカルチャーと独自の関わりを持ったイギリスの画家です。彼はパリでのジョセフィン・ベイカーのデビューやニューヨークのハーレム・ルネサンスといった重要な文化的瞬間を体験しました。生涯にわたる健康問題に悩まされながらも、バラは独特な作品を生み出し、特に水彩画を好んで使用しました。

彼の作品は、パリ、マルセイユ、ハーレムなどの場所から得た鮮やかな体験を反映しており、多様なキャラクターで満ちた活気あるシーンを描いています。スペイン内戦の勃発に伴い、彼のスタイルは進化し、暴力や絶望感を伝える大きな作品が増えました。これは、彼が対立や破壊に対する嫌悪感を表現していると言えます。

晩年には、田舎の風景を描き、現代が自然に与える影響をテーマに取り入れました。彼の芸術的アプローチは個人的でしばしば暗示的であり、深い感情を明示的に表現することなく示唆しています。テート・ブリテンで開催中の新しい展覧会では、彼の多面的なキャリアが紹介され、20世紀のイギリス美術における彼の重要性が強調されています。この展覧会は2025年10月19日まで開催されます。

翻訳者と言語検出APIは、テキストを翻訳するためのツールを提供します。この技術はまだ実験段階にあり、使用する前にブラウザとの互換性を確認することが重要です。

主な機能には、ブラウザセッションごとに許可される翻訳の量を示す入力クォータ、翻訳対象の元の言語、翻訳先の言語があります。

利用可能なメソッドには、翻訳モデルが利用可能かどうかを確認するavailability()、新しい翻訳者インスタンスを作成するcreate()、翻訳者インスタンスを削除するdestroy()、翻訳にどれだけの入力クォータを使用するかを確認するmeasureInputUsage()、指定されたテキストを翻訳するtranslate()、リアルタイムで翻訳をストリーミングするtranslateStreaming()があります。

翻訳者インスタンスを作成し、翻訳を生成するためのコーディング例も用意されています。

これらのAPIは、開発者がアプリケーションに翻訳機能を効率的に統合するのに役立ちます。

著者は、リラックスした夕方に交わされた軽いコメントから、運河ボートをテーマにしたゲームを作ることになった経緯を語っています。運河ボートに関する番組に触発され、著者は冗談交じりにシリアスなゲームを想像し、それが本格的な開発へとつながりました。

3Dモデリングの経験がないにもかかわらず、著者は開発者の友人と共にGodotゲームエンジンを使ってゲームを形にすることを決意しました。約2ヶ月の間に、彼らはゲームをモバイルフレンドリーにするための技術的な調整など、さまざまな課題に直面しました。

ゲームは短いプロトタイプで、クリアするのにわずか3分しかかかりませんが、著者はその3分のプレイ時間に1ヶ月の開発が詰まっていると振り返ります。ゲームを楽しく魅力的にすることの重要性を強調し、ゲーム開発は楽しさに焦点を当てるため、他のプログラミングとは異なると述べています。

著者は、ChatGPTやYouTubeのチュートリアルなどのリソースのおかげで得たツールや知識に感謝しています。そして、元々の友人が想像していたリラックスしたゲームコンセプトとは異なるプロトタイプになったことをユーモラスに認めています。

全体として、著者は読者にゲームを試してみることを勧め、ゲームデザインや開発の課題、創造的なプロセスについての洞察を共有しています。