2023年、二つのデバイスを直接接続することは難しい場合があります。そこで「ダムパイプ」という新しい解決策が登場しました。これはネットワークの障害を回避し、デバイスの一時的な識別子を使用することで接続を助けます。また、ネットワークの状況が変わっても接続を維持することができます。この接続をどのように利用するかは、完全にあなた次第です。

申し訳ありませんが、外部のコンテンツにはアクセスできません。提供されたリンクの内容を確認することはできませんが、もしそのテキストの主なポイントや重要な部分を教えていただければ、要約するお手伝いをさせていただきます。

Linaro Connect 2025で、LinaroとTUXEDO Computersは、Snapdragon X Elite SoCを搭載したARM64 Linuxラップトップのプロトタイプを発表しました。これは、ARMコンピューティング向けにSnapdragonデバイスとLinuxの互換性を高める進展を示しています。

過去1年間、Qualcomm、ラップトップメーカー、Linaroの協力により、Snapdragon X EliteラップトップでのLinuxサポートが大きく進展しました。現在、ARM向けのWindowsはサポートされていますが、ネイティブのLinuxサポートはまだ整っていません。しかし、これらのデバイスでのLinuxの統合は進んでおり、最新のLinuxカーネル6.15は、Lenovo、Dell、HPなどの商業用ラップトップのいくつかをサポートしています。

Linaroは、QualcommラップトップでのLinuxの使いやすさを向上させることを目指しており、全体的なユーザー体験の改善に重点を置いています。UbuntuやFedoraもARM64ラップトップのサポートを始めており、この分野での前向きな進展を示しています。

TUXEDO Computersは、LinuxがプリインストールされたQualcommラップトップの発売に取り組んでおり、ARMデバイスにおけるLinuxの可能性を示しています。彼らはLinaroと協力し、プロトタイプでのLinuxのインストールや機能の実現を目指しています。

会議でデモされたプロトタイプは、マルチタスクをこなし、エミュレーションされたゲームも実行できるなど、日常使用における可能性を示しましたが、一部の機能はまだ開発中です。この協力により、従来のx86ノートパソコンに代わる選択肢を求めるLinuxユーザーに新たな機会が開かれています。

エクセター大学の研究者たちは、ビートジュースが高齢者の血圧を下げる効果があることを発見しました。この効果は、口の中のバクテリアの変化によるものです。この研究は同様の研究の中で最大規模であり、高齢者と若者の反応を比較しました。

研究によると、濃縮ビートジュースを2週間にわたり1日2回飲むことで、高齢者の参加者の血圧が有意に低下しましたが、若者には効果が見られませんでした。この効果は、口の中の有害なバクテリアが減少し、健康に良いバクテリアが増えることによって得られます。これにより、食事から摂取した硝酸塩が一酸化窒素に変換され、健康な血管に必要な成分となります。

アニ・ヴァンハタロ教授は、高齢者は血圧が高くなりがちで、年齢とともに一酸化窒素の生成が減少することを指摘しました。硝酸塩を多く含む野菜をもっと摂取することが、高齢者の長期的な健康を改善する可能性があります。ビートが好まれない場合は、ほうれん草やケール、セロリなども硝酸塩が豊富です。

この研究には、30歳未満の39人と60代、70代の36人が参加し、ビートジュースとプラセボを摂取する制御試験が行われました。結果は、食事の改善が高齢者の血管の健康を促進する可能性があることを示唆しています。

この研究は、食事、口内のバクテリア、健康との関係についての理解を深めており、今後の研究でこれらのつながりをさらに探求する可能性があります。

ニュージーランドの企業アスパイアリングミネラルズは、オリビンという鉱物を処理するパイロットプラントを開発しました。このプラントでは、バッテリーに必要な重要な材料を生産しています。この化学プロセスは、廃棄物を一切生じないため、環境に優しい選択肢として注目されています。バッテリーに必要な金属を得るための新しい方法として、期待されています。

約4,000人のNASA職員が、トランプ政権の連邦職員削減計画の一環として、退職延期プログラムを利用して退職を選びました。この結果、NASAの職員数は約18,000人から14,000人に減少し、20%の削減となります。このプログラムは2回に分かれて実施され、2回目には3,000人が退職を希望しました。1回目は870人でした。

さらに、政権はNASAの予算を大幅に削減することを提案しており、2026年度の予算を約250億ドルから約190億ドルに減らす計画です。しかし、現在、議会では現行の予算水準を維持するための議論が行われています。最近、NASAは火星や月のミッションを支援するための追加資金を受け取りました。

科学者や「プラネタリー・ソサエティ」などの団体を含む批評家たちは、提案された予算削減を非難しており、これはNASAの国家的な団結や国際的な宇宙探査の協力を促進する役割を損なうと主張しています。また、300人以上の現職および元NASA職員が懸念を表明し、エージェンシーにとって有害であると考える提案された削減に反対するよう求める手紙を出しました。

人工知能（AI）における推論は非常に難しい課題です。現在の大規模言語モデル（LLM）は、Chain-of-Thought（CoT）という手法を使用していますが、脆弱性があり、多くのデータを必要とし、処理が遅いという問題があります。これを改善するために、研究者たちは階層的推論モデル（HRM）を導入しました。この新しいモデルは、人間の脳が情報を層ごとに処理する方法を模倣しており、複雑な推論タスクを効率的に実行できます。

HRMは二つの部分から成り立っています。高レベルモジュールは遅い抽象的な計画を担当し、低レベルモジュールは迅速な詳細計算を行います。このモデルはわずか2700万のパラメータを使用し、1000のトレーニングサンプルだけで複雑なタスクをこなすことができます。事前学習やCoTデータを必要としません。HRMは、数独パズルや大きな迷路の経路探索といった難しいタスクにおいてほぼ完璧に機能します。また、AIの能力を測る重要なテストでも、はるかに大きなモデルを上回る成績を収めており、普遍的な計算や推論システムの進展に期待が持てます。

2025年後半に、3つの新しい高性能RISC-Vプロセッサーが登場します。これらは、UltraRISC UR-DP1000、Zhihe A210、SpacemIT K3です。それぞれの概要は以下の通りです。

UltraRISC UR-DP1000は、8つのRISC-Vコアを搭載した64ビットのオクタコアプロセッサーで、動作周波数は最大2.0 GHzです。16MBのキャッシュを備え、仮想化をサポートしています。このプロセッサーは、さまざまな接続オプションと複数のオペレーティングシステムに対応したTitan mini-ITXマザーボードで使用されることを想定しています。価格は279ドルで、約3か月後に発売される予定です。

Zhihe A210は、効率性に重点を置いた8コアの64ビットプロセッサーで、統一アーキテクチャを採用しています。別の処理ユニットなしで、最大12 TOPSのAI推論が可能です。エッジサーバー、映像処理、AI向けのアプリケーションをターゲットとしており、従来のGPUと競合します。現在、詳細な情報は限られていますが、開発者向けのテストアプリケーションが公開されています。

SpacemIT K3は、X100コアを基にしたプロセッサーで、すでにOrange Piなどの他の製品にも使用されています。AI計算能力は2.5 TOPSを提供し、高度なRISC-V機能をサポートしています。最大64コアのマルチコア処理と仮想化機能を備えています。詳細な仕様や情報は2025年後半に発表される予定です。

これらのプロセッサーは、コンピューティングやAIのさまざまなアプリケーションにおいてRISC-V技術を強化し、2026年には完全な利用が期待されています。

この記事では、Linuxの論理ボリュームマネージャー（LVM）を利用して、ハードディスクドライブ（HDD）とソリッドステートドライブ（SSD）を組み合わせた迅速かつコスト効率の良いストレージソリューションについて説明しています。

SSDは高速ですが高価であり、HDDは安価ですが速度が遅いという特性があります。よくアクセスされるデータをSSDにキャッシュし、あまり使用されないデータをHDDに保存することは、実用的な解決策です。

ソリッドステートハイブリッドドライブ（SSHD）やZFSのようなファイルシステムはデータキャッシュの方法を提供しますが、SSDの価格が下がるにつれて、多くのユーザーはすべてのデータをSSDに保存することを好むようになっています。

著者は自宅でLVMを使用してキャッシュRAIDアレイを設定し、頻繁にアクセスされるファイルを効率的に保存しつつ、大きなデータセットはHDDに保持しています。

LVMはストレージボリュームの管理を容易にします。物理ボリューム（PV）、論理ボリューム（LV）、ボリュームグループ（VG）を使用して、柔軟なストレージソリューションを作成します。

データ損失を防ぐために、著者はmdadmを使用してRAID 1構成を設定し、データを2つのHDDにミラーリングします。

SSDのパーティションをキャッシュとして割り当て、LVMを使用してキャッシュ論理ボリューム（LV）を作成し、HDDに保存された頻繁に使用されるデータへのアクセスを高速化します。

LVMは異なるキャッシングモードをサポートしています。著者はデータの安全性を考慮し、「書き込みスルー」モードを選択し、SSDが故障してもデータがHDDに安全に残るようにしています。

キャッシュLV上にext4ファイルシステムを作成し、使用可能にするためにマウントします。

最後に、キャッシュパフォーマンスを監視するためのツールについて述べており、実際の使用において高いキャッシュヒット率が得られることが確認されています。

この方法は、頻繁に使用されるデータへのアクセス速度を向上させるだけでなく、コスト効率の良い信頼性の高いストレージソリューションを提供します。このアプローチは、クラウドストレージのシナリオにも適応可能です。

ボッシュセンサーテックは、世界で最も小型のPM2.5空気質センサー「BMV080」を発表しました。このセンサーは、同様のデバイスと比べて450倍小型化されています。BMV080は、コンパクトなIoTデバイス向けに設計されており、空気中の微細粒子状物質を正確にリアルタイムで測定します。特に室内では空気質が悪化しやすいため、健康にとって重要です。

BMV080の主な特徴には、メンテナンス不要のファンレスで静音のデザインがあり、信頼性が高く目立たないことが挙げられます。また、PM2.5の濃度を検出する能力があり、料理や薪の燃焼などによる空気質の悪化に対してユーザーが迅速に対応できるようになっています。さらに、スマートホームシステムへの統合が可能で、汚染レベルが上昇した際には自動的に換気や空気清浄を行うことができます。

この革新は、空気質に関する実用的なデータを提供することで、健康とウェルビーイングの向上を目指しています。これにより、個人が自宅の環境をより良く管理できるようになります。

著者は倫理的な理由から、特定のテクノロジーやサブスクリプションサービスのボイコットを試みています。避けようとしているアプリには、Substack、Spotify、Gmail、Google検索、Netflix、ChatGPT、Uber、Instagram、X（旧Twitter）などが含まれています。

ボイコットの難しさについて考え、これは不便であり、個人的な犠牲を伴うことを指摘しています。自分の行動が本当に意味のあるものなのか、ただ罪悪感への反応なのか疑問に思っていますが、何を手放せるかを探ることに価値を見出しています。

特に音楽の消費について言及し、Spotifyが音楽への感謝の気持ちを薄れさせたと感じており、徐々にBandcampやYouTubeなどの代替手段を探っています。また、GoogleやInstagramのようなプラットフォームを離れることの難しさについても触れています。これらのプラットフォームは重要な社会的機能を果たしています。

この記事は「アルファベットスーパーセット」と呼ばれる大きなクリエイティブチャレンジの一部であり、著者は読者にもテクノロジーからの脱却に関する自身の経験を共有するよう呼びかけています。

要約がありません。

低レベルプログラミング言語の最適化の課題について述べられています。これらの言語はハードウェアとの整合性が悪く、複雑なメモリ管理が必要です。一方、制約のある言語はその構造のおかげで最適化が容易になることがあります。

最適化の課題として、C言語のような言語は複雑なエイリアス解析やメモリ管理を必要とし、最適化が難しいことが挙げられます。最適化の例として、Haskellは参照透過性などの特徴により、より効率的なメモリ使用が可能で、優れた最適化の可能性を示しています。

関数型言語の一例であるFutharkは、GPUプログラミング向けに設計されており、固定サイズの整数を使用し、配列操作を制限することで驚異的な速度を実現しています。これにより、制約がパフォーマンスを向上させることが示されています。

SQLは、汎用性を持たないにもかかわらず、時間とともにパフォーマンスが向上した成功例として紹介されています。生ポインタは特定のメモリ最適化には必要ですが、最適化プロセスを複雑にします。そのため、生ポインタの露出を最小限に抑えた汎用言語の使用が推奨されています。

将来の方向性として、Rustは安全性とパフォーマンスのバランスを取るための前向きなステップとされています。著者は、特定のタスクに最適なツールを使用できる「メタ言語」の開発を提案し、全体的な効率を向上させることを目指しています。

言語に制約を設け、相互運用性を改善することで、コードの最適化をより効果的に行い、さまざまなプログラミングの課題に対して適切なツールを選ぶことができるようになります。

要約がありません。

BlueOSカーネルは、Rustを使用して構築されており、安全性、効率性、汎用性を重視しています。POSIXインターフェースと連携し、Rustの標準ライブラリも含まれています。

技術的なアーキテクチャについての詳細は、BlueOSのウェブサイトのカーネルセクションを参照してください。

このカーネルは、ARM32、ARM64、RISCV32、RISCV64アーキテクチャをサポートしており、これらのチップ用のQEMUプラットフォームも利用可能です。さらに、他のハードウェアボードのサポートも開発中です。

リポジトリの構成要素には、Rustで書かれたシェルやサンプルアプリケーションを含む「apps」、カーネル開発のためのドキュメントやチュートリアルを提供する「book」、プロジェクトのコンパイル用テンプレートやスクリプトを含む「build」、さまざまなCPUアーキテクチャのサポート、スケジューリング、メモリ管理、ファイルシステム、デバイスを含む主要なカーネルコードを含む「kernel」、rust-lang/libcから派生したカーネルのlibc用ヘッダーファイルを含む「libc」、BlueOSカーネルのためのRustで実装されたlibcを含む「librs」があります。

カーネル開発を始めるには、ビルド環境の設定、Rustツールチェーンのカスタマイズ、カーネルとの連携に関するドキュメントを参照してください。

さらに詳しい情報は、カーネルの書籍に記載されています。

要約がありません。

このプロジェクトは、1Uのスペースに収まるコンパクトなサーバーを作成することに焦点を当てています。電力制限は120Vで1Aに設定されており、低コストのホスティングを提供するコロケーションサービスに適しています。料金は月額30ドルからですが、電力使用に関する厳しい制約があります。

コロケーションプロバイダーの例として、Nextarray（29.95ドル/月）、Turnkey Internet（30ドル/月）、Joe’s Datacenter（50ドル/月）などがあり、それぞれ異なる帯域幅やIPオプションを提供しています。

サーバーの仕様には、20個のCPUコア（各1.5GHz）、16GBのRAM、1.2TBのSSDストレージが含まれ、推定コストは約800ドルです。ハードウェアの部品には、1Uシャーシ、ストレージソリューション（M.2 SSD）、スイッチ、Raspberry Piボード、電源管理コンポーネント、さまざまな配線が含まれます。

Raspberry Pi 4をSSDと共に使用した場合の消費電力は、アイドル時で2.2W、負荷時で4.2Wとなり、電力制限を遵守しています。

セットアップ手順は次の通りです。まず、各Raspberry PiにRaspbian Liteをインストールし、ネットワーク設定を行います。次に、シャーシ内に部品を組み立て、電源とネットワーク接続の配線を適切に行います。その後、コロケーションサービスから提供された静的IPアドレスを設定します。最後に、Raspberry Piのリモート電源管理にはリレーモジュールを使用します。

潜在的な問題としては、スイッチ、リレー、電源供給、管理用のRaspberry Piが単一障害点となり、全体の運用に影響を与える可能性があります。

Raspberry Piのセットアップは、AWSやDigital Oceanなどのクラウドサービスと比較して大幅なコスト削減を実現し、従来のサーバーよりも電力効率が高いです。

将来の改善点としては、電気安全のためのヒューズの追加や、代替シャーシや電源オプションの検討が挙げられます。このプロジェクトは、厳しいスペースと電力の制約を守りながら計算効率を最大化することを目指しており、低コストのサーバーホスティングに対する革新的な解決策となっています。

要約がありません。

要約がありません。

パープルアース仮説は、約35億年前から24億年前の地球において、初期の光合成生物がより複雑なクロロフィルの代わりにレチナールという単純な分子を使用していたと提案しています。このため、地球の表面は緑色ではなく紫がかった色に見えたとされています。この考えは、分子生物学者のシラディティヤ・ダスサルマによって2007年に提唱されました。

レチナール色素は、クロロフィルとは異なる方法で光を吸収し、緑色から黄色の光を吸収し、赤色と青色の光を反射するため、マゼンタ色を呈します。この仮説は、古代の古細菌の膜成分が堆積物から発見されたことによって支持されています。これにより、現在も存在するレチナールを基にした生物、例えばハロアーケアのような生物が存在していたことが示唆されています。

進化の歴史からは、レチナールを使用する初期の生命体が、クロロフィルを基にした生物が進化する前に支配的であった可能性が示されています。このことは、地球の大気に大きな変化をもたらし、特に大酸素化イベントを引き起こしました。このイベントは生物圏を劇的に変化させ、より複雑な生命体の進化を可能にしました。

天体生物学者たちは、レチナール色素の存在が他の惑星での生命の兆候である可能性があると考えています。これにより、地球外生命を探す基準が、緑色のクロロフィルに基づくシステムだけでなく、より広がることになります。

SharePointに新たなセキュリティ脆弱性が発見されました。この脆弱性はCVE-2025-53770として特定されています。最初にこの問題が確認されたのは2025年7月18日で、Eye Securityによって報告されました。この脆弱性は広範囲に悪用される可能性があり、攻撃者がシステムを侵害するために利用する恐れがあります。

最近のデモでは、NVIDIA（CUDA）、Vulkan対応GPU、Appleデバイス（Metal）、Windows（DirectX 12）、ブラウザ（WebGPU）、さらにはCPUでも動作する単一のRustコードベースが紹介されました。これは、開発者が特別なシェーダー言語の複雑さを避け、標準のRustでGPUコードを完全に記述できるため、重要な意味を持ちます。

この成果の主な要素は以下の通りです。まず、RustでのGPUプログラミングは、三つの主要プロジェクトに依存しています。ひとつは「Rust GPU」で、これはRustコードをVulkan用のSPIR-Vにコンパイルします。次に「Rust CUDA」があり、これはRustをNVIDIA GPU用のNVVM IRにコンパイルします。そして「Naga」という翻訳レイヤーがあり、異なるGPU言語間の移動をサポートします。

これにより、すべての主要なGPUバックエンドが一つのRustコードベースから実行できるようになり、クロスプラットフォームのGPUコンピューティングが現実のものとなりました。開発者はビルドプロセス中にRustの機能フラグを使ってバックエンドを選択できるため、異なるプラットフォームに対する柔軟性と最適化が可能です。

プロジェクトは、異なるGPUに適した形式でカーネルをコンパイルし、ビルド時にバイナリに埋め込むことをサポートしています。また、Rustの標準テストツールを使用してCPU上でGPUロジックをテストできるため、実際のGPUハードウェアがなくてもデバッグや検証が容易になります。

しかし、進展がある一方で、Rustのメインコンパイラとの統合、Rust GPUとRust CUDA間のAPIの一貫性、デバッグや開発者体験の向上といった課題も残っています。

このデモは、RustによるGPUプログラミングの重要なマイルストーンを示しており、コミュニティにはさらなる改善への貢献が奨励されています。詳細や参加方法については、rust-gpuやrust-cudaのGitHubリポジトリをチェックしてください。

「at-totoro.ans」という言葉が出てきましたが、要約するためのテキストが提供されていません。要約してほしいテキストを共有していただければ、喜んでお手伝いします。

デンマークのオーフス大学の研究者たちは、ケーブルバクテリアと呼ばれる独特な微生物を発見しました。このバクテリアは、生きたバッテリーのように機能します。ケーブルバクテリアは長い鎖を形成し、深い泥の中で硫化物を酸化させることで電子を運び、これを水面にまで移動させます。水面では、酸素などの受容体に電子を放出します。このプロセスにより、酸素が限られた環境でも生存することが可能になります。

この発見は2010年に始まりました。科学者のラース・ピーター・ニールセンが泥のサンプルを採取した後、泥の化学成分に予期しない変化を見つけたのです。当初は懐疑的に受け止められましたが、後に彼の発見は確認され、これらのバクテリアが以前考えられていたよりもはるかに大きな距離で電子を移動できることが示されました。

ケーブルバクテリアは、特に農業において環境に良い影響を与える可能性があります。例えば、稲作地帯ではメタン排出を大幅に削減できるため、温室効果ガスの主要な発生源であるメタンの削減に寄与します。しかし、実用的な応用のためには、純粋な条件でこれらのバクテリアを育てることが課題となっています。彼らは特定の環境でしか繁殖できず、成長速度も遅いためです。

全体として、ケーブルバクテリアは生物学やエネルギーのプロセスに関する理解を深める興味深い進展を示しています。

要約がありません。

インフィニオンのウェブサイトのメインメニューには、ユーザーアカウント、製品、アプリケーション、設計リソース、サポート、トレーニング、会社情報などのセクションがあります。主な機能は以下の通りです。

アカウント管理では、ユーザーがログインしたり、登録したり、特典を確認したり、ダッシュボードや通知、プロフィールを管理することができます。製品カテゴリには、さまざまな製品が揃っており、特に次のようなものがあります。特定の用途に特化した集積回路（ASIC）、バッテリー管理用IC、タイミングソリューション、静電気放電（ESD）およびサージ保護デバイス、評価ボード、マイクロコントローラー、電力管理ソリューション、ワイヤレス接続オプションなどです。

サポートとリソースのセクションでは、製品の使用を助けるための設計リソースやトレーニング資料を見つけることができます。ウェブサイトは英語、中国語、日本語を含む複数の言語に対応しています。

要約がありません。

この記事では、Zigプログラミング言語における「ランタイムでサイズ変更可能な構造体」の概念について説明しています。特に、特定のフィールドのサイズが実行時にのみわかるデータ構造の管理方法を提案しています。

現在、Zigには固定サイズの配列や多項目ポインタがありますが、実行時にサイズが変わるフィールドを持つ構造体を扱う簡単な方法が不足しています。このような構造体を作成する際、開発者はしばしば手動でサイズを計算し、メモリの割り当てを管理する必要があり、これが複雑でエラーを引き起こす原因となります。

著者は、サイズが異なるフィールドをより簡単に扱える新しい型「ResizableStruct」を提案しています。この型は、実行時に長さがわかる配列を管理するための補助型「ResizableArray」を使用します。

「ResizableStruct」を使用することで、ユーザーは手動でメモリ管理を行うことなく、フィールドの初期化、アクセス、サイズ変更が可能になります。初期化やフィールドポインタの取得、配列のサイズ変更、メモリのクリーンアップを行うための関数が提供されます。

このアプローチは、構造体内の動的サイズフィールドを扱うプロセスを簡素化し、データがメモリ内で連続して保存されることを保証するため、パフォーマンスが向上し、エラーの可能性が減少します。

著者は、APIの改善に関するコメントや提案を歓迎しており、Zigの標準ライブラリにおけるこの機能の価値を強調しています。この概念の最小限の実装はGitHubで公開されており、ユーザーが探索できるようになっています。

ヤフーはかつて「インターネットの表紙」と見なされていましたが、その人気は急激に衰退しました。1994年にジェリー・ヤンとデビッド・フィロによって設立されたヤフーは、リンクのディレクトリとして始まり、すぐに人気を博しました。1996年には利益を上げましたが、その後の数年間で業績は悪化し、2016年にはベライゾンに48億ドルで売却されました。

ヤフーの衰退の主な理由は以下の通りです。

まず、ヤフーは114件の買収を行いましたが、その多くは利益を生まないものでした。特にBroadcast.comやGeocitiesの買収には100億ドルを費やしましたが、リターンはありませんでした。一方、グーグルはより戦略的な買収を行い、成功を収めました。

次に、ヤフーはグーグルやフェイスブックを低価格で買収するチャンスがありましたが、それを逃しました。この判断は将来的な成長の機会を失う結果となりました。

さらに、ヤフーは収益モデルに問題を抱えていました。トラフィックに依存して収益を上げようとしましたが、利益を生むトラフィックとそうでないトラフィックを区別することができませんでした。

また、インターネットが進化する中で、ヤフーはグーグルのような革新的な企業と競争するのに苦労しました。

アリババへの成功した投資が大きな利益をもたらしましたが、ヤフー全体の戦略は衰退を招く結果となりました。ベライゾンに売却された後、ヤフーの業務はAOLと統合され、その後再び売却されました。現在、ヤフーは主にメールのために使われることが多く、古い世代にとっては時代遅れの存在と見なされています。

要約がありません。

著者は「fennel-cljlib」というプロジェクトに取り組んでおり、ClojureのコアライブラリをFennelに移植する作業を行っています。特に注目しているのは、ClojureのようにLuaやFennelではネイティブにサポートされていない動的バインディングです。動的バインディングは、変数をそのローカル定義よりも広い範囲でアクセスできるようにします。

著者はLuaにおける動的スコープの実装の課題について述べ、既存のガイドから得た知見を共有しています。また、以前のプロジェクトでの動的バインディングの経験をもとに、レキシカルスコープと動的スコープの違いを説明しています。レキシカルスコープは変数のアクセスを定義されたブロックに制限しますが、動的スコープはグローバルに、あるいはバインディングを通じて広い文脈でアクセスを可能にします。

次に、著者はFennelで動的バインディングを実装する方法を、関数の環境を操作することで探ります。関数をクローンし、その環境を設定する方法を説明し、特定の文脈内で動的変数を導入できるようにしつつ、グローバルな値を変更しないようにしています。著者は、動的バインディングが関数内の変数の可視性をどのように変えるかを示す例を提供しています。

実装にはいくつかの制限があることも著者は指摘しています。たとえば、コルーチンとの互換性の問題や、デバッグライブラリへの依存があります。また、グローバルな値を一時的に変更するなどの代替手段についても言及していますが、非侵襲的な性質から環境アプローチを好むと述べています。

最終的に、著者は動的スコープの実装に満足しておらず、より良い解決策が見つかるまでcljlibへの導入を延期する可能性があると結論づけています。

要約がありません。

要約がありません。

要約がありません。

QuickTunesは、シンプルで速い音楽プレーヤーです。古いiPodからインスパイアを受けて作られました。このアプリは、MacのApple Musicアプリが遅くて複雑であることから生まれました。QuickTunesを使えば、キーボードショートカットを使って簡単に操作でき、音楽をすぐに再生することができます。

要約がありません。

エストニアの作曲家アルヴォ・ペルトは、2025年9月11日に90歳を迎えるにあたり、その独特な音楽スタイルで称賛されています。彼の作品はシンプルさ、精神性、静けさを重視しており、現代クラシック音楽の中で際立っています。政治的および芸術的な困難にもかかわらず、ペルトの音楽は文化や世代の壁を越え、多くの人々に愛されています。

ペルトの初期のキャリアはソビエトの検閲によって影響を受け、さまざまな音楽スタイルを探求することになりました。その後、彼は「ティンティナブリ」と呼ばれる独自の技法を発展させ、旋律と和声を組み合わせることで、幻想的な音を生み出しました。ウィーンやベルリンに移った後、彼は初期音楽の伝統とミニマリズムの要素を融合させた大規模な宗教音楽を作曲し始めました。

彼の音楽は多くのアーティストや映画製作者に影響を与え続けており、新しい演奏や解釈が行われています。ペルトの作品は、現代生活の混沌からの避難所を提供し、聴衆を反省と静けさの空間へと誘います。90歳の誕生日を祝うイベントでは、彼の最新作を含むコンサートや著名な音楽家による演奏が予定されています。

最近の出来事が、幼い子どもにとって浅い水の危険性を浮き彫りにしました。ある家族がバケーション中に、4歳の女の子が自宅の庭にある噴水で溺れかけました。この噴水は約60センチの深さで、親は子どもが立てるので安全だと思っていましたが、女の子は転んでしまい、混乱やふわふわしたドレスのせいで立ち上がるのに苦労しました。幸いにも、彼女の叔母が気づき、父親に知らせたことで、父親がすぐに飛び込んで助け出しました。女の子は身体的にも精神的にも無事でした。

この経験は、浅い水でも子どもにとっては深刻な溺れるリスクがあることを強調しています。子どもは予期しない状況で適切に反応できないことがあるため、親は水の深さだけで安全を判断してはいけません。事故を防ぐためには、適切な監視と水の安全について子どもに教えることが重要です。

このテキストでは、太陽エネルギーを利用した新しい宇宙探査の方法について説明しています。従来の軽量な太陽帆とは異なり、このアプローチでは太陽エネルギーを回転エネルギーとして蓄えます。提案されているシステムは「太陽放射を利用したトルク加速器（TARS）」と呼ばれ、太陽の周りを回りながら時間とともに回転する二つの薄い表面を特徴としています。この設計により、携帯電話ほどの大きさの小型装置が、一般的な材料であるカーボンナノチューブシートを使って、1年以内に星間旅行に適した高速に達することが可能になります。

システム全体の大きさは数メートルで、重さは約1キログラムです。速度に制限はありませんが、実用的な設計は速度が上がるにつれて非常に大きくなり、極端に高い速度は現実的ではなくなります。グラフェンや重力アシストなどのさまざまな技術を使うことで、速度を向上させることができます。TARSは、重いエネルギーシステムに代わる有望な選択肢であり、小型探査機を星間ミッションに送るためのコスト効率の良い方法を提供します。

tinyioは、エラー処理を簡単に行えるように設計されたシンプルなPythonのイベントループです。これは、asyncioに対する不満から生まれました。エラーが発生した場合にすべてを停止させたいシンプルなタスクに最適です。

tinyioの主な特徴には、まず「yield構文」があります。これは、awaitの代わりにyieldを使用し、似たような動作をします。次に、エラー処理の仕組みがあります。一つのコルーチンが失敗すると、ループ内の他のコルーチンはすべてキャンセルされ、エラーはスレッドで実行される同期関数に伝播します。また、tinyioではループをネストすることができ、他のフレームワークでは制限されることがある点が特徴です。さらに、APIは非常にシンプルで、必要な機能が少数しかないため、使いやすいです。

基本的な使い方は、まずtinyio.Loop()でループを作成します。次に、loop.run(coro)を使ってコルーチンを実行します。遅延が必要な場合はtinyio.sleep()を使用し、スレッド内で同期関数を実行するにはtinyio.run_in_thread()を使います。

インストールはpip install tinyioで行います。要するに、tinyioはasyncioの軽量な代替手段であり、シンプルさと明確なエラー管理に重点を置いているため、基本的な使用ケースに適しています。

QRコードは、大きな黒または白の領域を避けるためにマスクパターンを使用しており、これにより読みやすさが向上します。マスクの選択肢は8種類あり、特定のパターンは脱獄の物語を通じて記憶することができます。

QRコードを解読するには、まずコードにマスクを適用する必要があります。エンコーディングモードは右下隅に表示され、データの解釈方法を示します（選択肢には数値、英数字、バイト、ECI、漢字があります）。

QRコードを読み取る際は、右下隅から始めてジグザグに進み、特別な領域を避けます。最初の4ビットはエンコーディングモードを示し、次の8ビットは内容の長さを示します。マスク処理の後、内容をバイトごとに解読し、ビットを16進数に変換し、その後ASCII文字に変換します。

QRコードには、損傷しても読みやすさを保つためのエラー訂正機能も備わっています。

この知識をもとに、ランダムなコードジェネレーターを使用するか、実際のQRコードをスキャンして解読の練習をすることができます。

要約がありません。

イギリスでは、オンライン安全法という新しい法律が施行され、成人向けコンテンツにアクセスするためには年齢確認が必要となりました。しかし、一部のユーザーは、ゲーム「デス・ストランディング」のフォトモード機能を利用して、この年齢確認を回避する方法を見つけました。プレイヤーはゲームのキャラクターであるサム・ポーター・ブリッジズの自撮りを撮ることで、Discordの年齢確認システムを欺くことができます。この方法は実際に試され、適切な確認なしに成人向けコンテンツにアクセスできることが確認されました。これにより、一部のユーザーが新しい規制を簡単に回避できることが示されました。

この年齢確認システムは顔認識技術を使用して年齢を確認しますが、回避策では自分の顔の代わりにゲームキャラクターの画像を使っています。このハックはプライバシーや法律の効果に関する懸念を引き起こしますが、オンラインでの厳格な年齢確認を実施する際の課題を浮き彫りにしています。

この記事では、CSSのプロパティ「font-size-adjust」について説明しています。このプロパティはしばしば誤解されており、著者はGoogleやMDNなどの主要なリソースもその真の有用性を見落としていると主張しています。

「font-size」プロパティは、文字そのもののサイズではなく、文字を囲むボックスのサイズを定義します。同じ数値の「font-size」であっても、異なるフォントではサイズが異なるため、一貫性が欠けることがあります。「font-size-adjust」プロパティは、特定の文字、例えば「x」がボックス内で一定の比率を占めるようにフォントをスケーリングすることで、これらの違いを正規化するのに役立ちます。

多くの情報源は「font-size-adjust」をフォントのフォールバック状況、つまりブラウザが好ましいフォントが利用できない場合に別のフォントを使用する際に重要だと強調しています。しかし、著者はこのプロパティのより価値のある使い方は、ウェブページ上で複数のフォント間の一貫性を維持することだと考えています。著者は、CSSリセットに「font-size-adjust: ex-height 0.53;」を含めることを提案しており、この値はHelveticaのような一般的なフォントとよく合うと述べています。

ハンザは、中世のドイツの商人たちが形成した連合で、北ヨーロッパにおいて影響力のある貿易ネットワークを築きました。最初は個々の商人が活動していましたが、保護やより良い取引条件を求めてグループ、つまりハンザを組織するようになりました。これがハンザ同盟の設立につながり、約500年間続いたこの同盟は、中央集権的な権力なしに強固な長距離貿易システムを構築しました。

暗黒時代には、ヨーロッパは農業の失敗による人口減少と経済的困難に直面しました。しかし、800年代以降、気候の改善や農業技術の向上により人口が回復し、貿易も再び活発になりました。商人たちは、共同交渉や安全のために同盟を結ぶことで対応し、ハンザの台頭を促しました。

北ヨーロッパの貿易は、商人たちがより良い輸送方法を開発したことで増加しました。特に、ナール船や後のコグ船は、大きな貨物を運ぶことを可能にしました。通行料や海賊といった課題に直面しながらも、ハンザは貿易権を交渉し、メンバー間の団結を維持することで繁栄しました。

同盟は、さまざまなヨーロッパの支配者と有利な条件を交渉し、集団の力を活用しました。しかし、特にオランダからの競争が激化するにつれて、ハンザの影響力は次第に衰えていきました。貿易ルートの変化や新たな商業中心の出現も、その力をさらに弱める要因となりました。

最終的に、ハンザは内部の対立や外部からの圧力によって崩壊しましたが、その遺産は今も残っています。ハンザの歴史は、連合の強みと弱みを示しており、偉大な成果を上げることができる一方で、持続可能性は共通の利益や目標に依存することを強調しています。

要約がありません。

Parは、線形論理に触発された新しいプログラミング言語で、並列計算を重視しています。接続記号の⅋にちなんで名付けられたParは、線形論理をプログラミングに実用的に活用することを目指しています。

この言語の主な特徴の一つは、線形型システムです。Rustに似ており、線形値は一つの所有者を持ち、コピーされるのではなく移動されます。ただし、型に応じて消費される必要があり、信頼性のある通信を確保します。また、Parは透明で構成可能な並行通信をサポートし、デッドロックを避けるように設計されています。これにより、新しい形の並行アプリケーションの構築が可能になります。

Parは、関数型プログラミングやオブジェクト指向スタイル、ノンブロッキング実行をサポートする多様なパラダイムを持っています。問題に対しては、関数型でもオブジェクト指向でも、最適な解決策を提供する傾向があります。

デザイン哲学として、Parは古典的な線形論理から派生した小さく構成可能な機能に焦点を当てており、表現力を高めています。各型は論理的な接続詞に対応しており、機能の意味のある組み合わせを可能にします。

Parは、例外やデッドロック、無限ループといった問題を排除することを目指しています。コアキュージョンを利用して、ウェブサーバーのようなタスクを処理しつつ、実行の完全性を確保します。

現在、Parは開発中であり、まだ本番環境での使用には適していませんが、プログラミングと論理の交差点に興味がある人にとっては、探求する価値のある表現力豊かな言語です。

要約がありません。

エラーメッセージは無視しても大丈夫です。別の人からテスト結果を受け取りました。現在、スクリプトを更新しているところですので、興味があれば改訂版をお送りします。

Sledgehammer Bindgenは、Rustで書かれたJavaScriptコードのバインディングを高速化するツールです。特に、DOMに迅速にアクセスする必要があるウェブフレームワーク向けに設計されています。

Wasm-bindgenとの比較では、wasm-bindgenはさまざまなデータ型や値の返却に対応しており、より多くのユーザーにとって使いやすい選択肢です。一方、Sledgehammerは低レベルのDOMアクセスに特化しており、速度が最適化されています。

Sledgehammerの速度向上の理由は以下の通りです。まず、文字列のデコードに関して、SledgehammerはTextEncoder.decodeをバッチごとに一度だけ使用するため、各文字列を個別にデコードするwasm-bindgenよりも効率的です。これにより、特に小さな文字列の場合にオーバーヘッドが減少します。次に、文字列のキャッシング機能により、JavaScript内で文字列をキャッシュし、冗長なデコードを防ぎます。これにより、静的な文字列の処理が速くなります。最後に、Sledgehammerは操作をバイト列としてエンコードし、配列にパックすることで、複数の操作をより効率的に処理できるようにしています。

さらに技術的な詳細については、提供されたベンチマークやドキュメントを参照してください。

このテキストは、特にウィキペディアの記事においてAIが生成した文章を見分けるためのガイドラインを提供しています。以下に要点を簡潔にまとめます。

AIが生成した文章には特有のスタイルがあり、機械によって書かれたことを示すフレーズや形式が使われることがあります。例えば、主題の重要性を強調する過度にドラマチックな表現や、中立性を欠いた宣伝的な言葉、意見を導入する編集的な表現、接続詞の過剰な使用などが挙げられます。

また、AIは見出しでタイトルケースを使うなど、誤ったフォーマットを用いることが多く、過度の太字や不適切なリストの使用も見られます。意見を示す際には「一部の批評家は主張する」といった曖昧な表現を使うことが多く、これが誤解を招くことがあります。

AIが生成した文章は、特定の構造を過剰に使用することがあり、例えば「...だけでなく...も」といった否定的な平行構造が見られ、分析の深さに欠けることがあります。さらに、壊れたリンクや不正確な参照、引用スタイルの誤用などの技術的なエラーが含まれることがあり、これは徹底した調査が行われていないことを示しています。

AI検出ツールは存在しますが、完全ではないため、人間の編集者は慎重に判断し、テキストの質を評価する際には自分の判断を信じる必要があります。全体として、このガイドラインはウィキペディアの記事において中立的で、十分に調査された、適切にフォーマットされた文章スタイルを維持する重要性を強調しています。AIが生成したコンテンツの落とし穴を避けることが求められます。

逆引きインデックスの実装ガイドの要約

逆引きインデックスは、キーワードによって文書を迅速に検索するために使用されます。これは、ウィキの検索機能に似ています。文書が増えると、一つ一つの文書をスキャンするのは遅くなるため、逆引きインデックスを使うことで迅速な検索が可能になります。

逆引きインデックスは、単語をその単語が含まれる文書のIDにマッピングします。例えば、「ホビット」は文書1と3に対応し、「テレビ」は文書2に対応します。ユーザーが単語を検索すると、システムは関連する文書を即座に返します。

基本的な実装手順は次の通りです。まず、逆引きインデックスを格納するクラスを作成します。このクラスは単語と文書名のマッピングを保持します。次に、インデックスに単語を追加し、その単語に基づいて文書を取得するためのメソッドを実装します。さらに、文書を読み込み、単語に分割し、クリーンアップして逆引きインデックスに追加するインデックス生成クラスも必要です。

パフォーマンスを向上させるために、実装ではマルチスレッドを使用して複数の文書を同時に処理します。これは、ファイルのリストをグループに分けて並行してインデックスを作成することで実現されます。

このガイドは、逆引きインデックスを使用した効率的な文書検索システムの作成、基本的な実装技術、そして現代のCPU機能を活用するためのマルチスレッドなどの強化について説明しています。完全なコードや追加リソースはGitHubで確認できます。

全体として、このガイドは文書検索のための逆引きインデックスを実装したい人にとっての基礎的なリソースとなります。

この記事では、著者が古くなったナブマンのBike 1000 GPSデバイスをオープンソースソフトウェアを使って復活させた経緯について述べています。このデバイスは2015年に発売され、Mio Cyclo 200のリブランド品ですが、現在でも動作しますが、地図の更新がないため時代遅れになっています。

まず、計画的陳腐化について触れています。このデバイスは2020年以降の公式な地図更新がなく、多くのテクノロジー製品に共通する問題です。そのため、消費者は新しいデバイスを購入せざるを得ず、資源が無駄にされることになります。

次に、著者はデバイスのファームウェアを理解するためにリバースエンジニアリング技術を使用しました。その結果、このデバイスはWindows CEで動作していることがわかりました。古いナビゲーションソフトウェアをNAVeGISに置き換え、これによりOpenStreetMapから最新の地図を利用できるようになりました。

改造後、このデバイスは現代の地図を使ってナビゲーションができるだけでなく、DOOMのようなクラシックゲームも動作させることができ、その多様性を示しています。

著者は、オープンソースソフトウェアとリバースエンジニアリングを通じて、古い技術でも有用であり続けることができると強調しています。計画的陳腐化の考え方に挑戦し、より多くのメーカーが古いデバイスの継続的な使用を支援したり、ソフトウェアをオープンソース化したりすることを提唱しています。

全体として、この記事はDIYソリューションやコミュニティ主導のソフトウェアを通じて、テクノロジーの持続可能性の可能性を強調しています。

要約がありません。

第4版の『The Book of PF』が予約受付中で、OpenBSD 7.8およびFreeBSD 14-STABLEの現代のユーザー向けに内容を更新することを目的としています。著者のピーター・N・M・ハンステーンは、新しい版が2014年に発行された第3版以来のパケットフィルタリングの変化に対応していると説明しています。

この更新は、最近のチュートリアルやカンファレンスからの実際の経験やフィードバックを反映しています。特にCOVID-19のロックダウン後に得られた情報が重要です。著者は、内容と例を新しくする必要性を認識し、新版を作成することに決めました。

第4版は、以前の版を読んだ人にとって馴染みのある構成を維持しつつ、特にFreeBSDに関して重要な更新が行われます。この本は2025年の後半に発売予定で、2025年9月のEuroBSDConでの配布が期待されています。著者は、本書や関連するチュートリアルに興味のある読者からのフィードバックやコメントを歓迎しています。

要約がありません。

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この教科書は、OCamlを使用した関数型プログラミングとデータ構造に焦点を当てており、ソフトウェア工学の原則を強調しています。コーネル大学のCS 3110の主要な教科書として使用されており、以前は「OCamlにおける関数型プログラミング」というタイトルでした。

2025年春版には、書籍と一緒に視聴できる200本以上のYouTube動画が含まれています。これらの動画は独立して視聴することも可能です。

著者にはマイケル・R・クラークソンをはじめとするメンバーが含まれており、20年にわたる講義内容を基にしています。クラークソンは主な編集者であり、教材の約40%を執筆しています。

この書籍は2021年から2025年まで著作権があり、クリエイティブ・コモンズライセンスの下で提供されています。このライセンスにより、共有は可能ですが、商業利用や改変は許可されていません。

asyncioライブラリは、Python 3.4で導入され、3.5で正式に採用されました。このライブラリは非同期プログラミングを簡素化することを目的としていますが、多くの設計上の欠陥があり、使いにくいという問題があります。

まず、キャンセルの問題があります。asyncioのキャンセルメカニズムは不具合が多く、タスクがキャンセルされるとデッドロックが発生することがあります。これは、例外が正しく伝播せず、リソースが不整合な状態に残ることが原因です。これに対して、Trioはより信頼性の高いキャンセルモデルを採用しています。

次に、タスクへの弱い参照の問題があります。asyncioはタスクへの強い参照を保持しないため、タスクが保留中のまま予期せずガーベジコレクションされることがあります。この挙動はエラーを引き起こし、タスク管理を難しくします。

また、I/O処理が複雑です。asyncioのI/Oモデルはコールバックベースのプロトコルを使用しており、制御フローが混乱しやすいです。これに対して、Trioは非同期I/Oの処理をよりシンプルで明確に行う方法を提供しています。

さらに、キュー管理が難しいという問題もあります。asyncio.Queueはバックプレッシャーの問題を引き起こすことがあり、プロデューサーがコンシューマーが処理していないにもかかわらずアイテムを送り続けると、メモリの問題を引き起こす可能性があります。Python 3.13でシャットダウンメソッドが導入され、改善されましたが、依然としてレースコンディションの問題があります。

最後に、asyncioには他にもいくつかの小さな問題があります。スレッドサポートが最適でないこと、信号処理APIが限られていること、構造化された並行性に関する課題などです。

全体として、この記事はasyncioが根本的に欠陥があると結論づけ、非同期プログラミングにはTrioや、asyncioにTrioのような機能を追加するAnyIOの方が優れた選択肢であると提案しています。

FreestyleというAIコードのためのクラウドプラットフォームは、ユーザーがドキュメントを読むよりもAIに質問することを好むことを発見しました。このため、AIがサービスに関する誤った情報を提供する問題が発生しました。

主な変更点として、まず新しいドキュメントファイル（llms.txt）を作成し、AIツールとの互換性を向上させました。また、AIが情報に簡単にアクセスできるようにURLの問題も修正しました。

次に、AIに優しい機能を追加しました。ユーザーがドキュメントからChatGPTやClaudeなどのAIツールにコンテンツを簡単にコピーできる「コピー」ボタンを設置しました。さらに、MCP（マルチチャネルプラットフォーム）というツールを通じて、ユーザーがワークフロー内で直接ドキュメントにアクセスしやすくしました。このMCPは使いやすさを向上させるために強化されています。

また、ドキュメント内にAIチャット機能を実装し、ユーザーが関連するドキュメントを参照しながら直接回答を得られるようにしました。

今後の計画としては、AIエージェント向けのDevOps MCPを開発し、ユーザーがログやドキュメントにアクセスして問題をデバッグできるようにします。AIエージェントが質問をしたり、問題をFreestyleチームに直接エスカレーションできる新しいツールも導入予定です。さらに、ドキュメント内のチャットボットを改善し、ユーザーとのインタラクションを向上させます。AIの理解を深めるためのステップバイステップガイドも増やし、ツールのインストールを容易にするための追加の統合オプションも検討しています。

この改訂は、AIをサポートに利用するユーザーにとって、ドキュメントをよりアクセスしやすく、役立つものにすることを目指しています。

要約がありません。

このテキストでは、CCTV映像を通じて観察された曲がった断層のすべりに関する研究の動画と論文へのリンクが提供されています。また、追加の分析が別の動画リンクを通じて利用可能であることも言及されています。主な焦点は、曲がった断層が動く際の挙動を理解することにあります。

ウィキペディアの編集者は、サイトの維持において重要な役割を果たしています。そのおかげで、ウィキペディアはオンラインで最も優れた情報源の一つとなっています。編集者はしばしば見過ごされがちですが、プラットフォームの質に大きく貢献しています。この記事では、デジタル環境におけるウィキペディアとその編集者の重要性について強調しています。

Tattoyは、Ghosttyに似たアニメーションカーソルをサポートするようになりました。これはカスタムシェーダーを使って描画されています。ただし、Tattoyはテキストベースのアプローチを採用しており、カーソルを実際のピクセルではなくUTF8文字で描画するため、細部が失われることがあります。この機能の開発には、初期のシェーダーを設定するのに数時間かかりましたが、特にカーソルの軌跡の透明度に関する問題を解決するために1週間が必要でした。

Ghosttyとは異なり、Tattoyはターミナルから個々のピクセルをサンプリングすることができません。そのため、描画を助けるためにターミナルの簡略化された画像を作成します。また、最終的なカーソルの見た目を改善するために、後処理のステップが追加されました。この新機能はうまく機能していますが、大きなターミナルでは若干の遅延があるかもしれません。さらなるパフォーマンスの向上が計画されており、Tattoyがすべてのカーソル描画を管理することで応答性を高める可能性もあります。ユーザーからのフィードバックが歓迎されています。

請求システムは常に複雑でしたが、AIエージェントの登場により新たな課題が生まれています。主なポイントは以下の通りです。

まず、従来の人間の利用に基づく請求方法は、24時間自律的に動作し予測不可能な判断を下すAIエージェントには適用できません。このため、請求に関して新たな14の問題が発生しています。例えば、複数のタイムゾーンで動作するエージェントの請求を考慮する必要があります。また、エージェントが行うAPIコールの数や請求対象となる活動を追跡することも難しいです。さらに、エージェントには固定の「席」がないため、コストを按分することが困難です。請求書はユーザー数ではなく、予約された会議などの成果を反映する必要があります。エージェントが複数の子会社にサービスを提供する場合、請求が複雑になります。AIサービスに対する税務上の責任を特定することも難しいです。エージェントによるミスに対する返金処理も複雑です。支払いが途中で失敗した場合のアクセス管理も課題です。企業顧客の利用を予測することは難しく、将来の成果に対する収益認識のタイミングも複雑です。エージェントがアクションを再試行することで請求システムが混乱することもあります。サブスクリプションが一時停止された場合の対応も難しいです。異なるAI機能に対するコストが異なるため、価格設定が複雑になります。どのアクションが結果につながったのかを理解することも簡単ではありません。

企業はAI請求に対して三つのアプローチを取っています。まず、すべてをゼロから構築するカスタムソリューションがありますが、これはリソースを多く消費します。次に、従来の方法とカスタム方法を組み合わせたハイブリッド請求がありますが、これもかなりの労力を要します。最後に、古いSaaSモデルをAIに合わせて適応させる方法がありますが、これには混乱や不満が伴うことが多いです。

企業はAIの複雑さを理解した請求システムを求めるべきであり、独自のシステムを構築するのではなく、成果や変動コスト、投資対効果に焦点を当てることが重要です。AIエージェントの導入により、請求システムは大幅に複雑化しており、既存の課題に加えて14の新たな課題が生じています。企業は独自の解決策を模索するのではなく、専門の請求ソリューションを利用することが推奨されます。

著者はAIに関する過剰な期待に圧倒されており、取り残されることを心配しています。最近、多くの新しいAIツールやスタートアップが資金調達のためにAIに焦点を当てていることに気づきました。著者は、MCPのような概念を学ぶ必要があるのか、タスクのためにAIエージェントを使うべきか、またはVibeというプログラミング言語を使ってアプリやウェブサイトを作るべきか、特に自分は開発者ではないため、迷っています。

NVIDIAは、高性能デスクトップやノートパソコン向けのN1およびN1Xシステムオンチップ（SoC）を開発しています。これらは、任天堂のスイッチなどに使われているTegraチップとは異なります。N1の正式な発売日はまだ確認されていませんが、CESで発表される可能性があります。N1はComputexには出展されず、今年の主要なイベントも予定されていません。

最近、Geekbenchからの情報によると、N1Xチップは20のCPUコアと48のコンピュートユニットを持ち、これは6,144コアに相当します。この仕様は、NVIDIAのAIミニPCに使用されているGB10スーパーチップと一致しています。初期の性能はあまり目立たないようですが、これは最適化されていないソフトウェアでの早期テストによるものかもしれません。

NVIDIAのRTX 5070ノートパソコン用GPUは4,608のCUDAコアを持っていますが、N1Xはより多くの電力を与えられれば、それを上回る可能性があります。N1XとGB10はどちらもARMアーキテクチャを使用しており、NVIDIAのDGX OSまたはWindows on ARMで動作します。N1Xは一般消費者向けで、GB10はAI開発者向けです。

この記事では、FastAPIを使用してアプリケーションを構築する際に、データ検証ライブラリであるPydanticをドメイン層から排除する重要性について説明しています。アプリケーションが複雑になるにつれて、異なる層（アプリケーションロジックとビジネスロジックなど）を明確に分けることで、保守性やテストのしやすさが向上します。

Pydanticは、ネストされたオブジェクトを迅速に作成し、データを検証するのに便利ですが、過度に使用すると密結合を引き起こし、コアロジックが外部ライブラリに依存することになります。これにより、保守やテストが複雑になる可能性があります。

Pydanticモデルを標準のPythonオブジェクトに変換するために、Daciteというライブラリが紹介されています。Daciteはネストされた構造を扱うことで、このプロセスを簡素化します。開発者は手動で行うこともできますが、Daciteを使用することでコードの可読性と保守性が向上します。

この記事では、Pydanticをアプリケーションの外側の層（APIリクエストやレスポンスなど）でのみ使用し、コアドメインは純粋で独立した状態を保つという構造的アプローチが強調されています。また、層間のデータフローを効果的に管理するために、リポジトリやマッパーを定義することが推奨されています。

要するに、アプリケーションの端で検証のためにPydanticを使用しつつ、コアドメインロジックは外部ライブラリから独立してクリーンに保つことが重要です。

要約がありません。

2025年7月25日に発表された最近の研究によると、さまざまな組織の老化プロセスは50歳前後で加速することが示されています。研究者たちは、14歳から68歳までの76人の組織サンプルを分析し、異なる臓器が異なる速度で老化することを発見しました。特に血管は非常に早く老化することがわかりました。この研究では、45歳から55歳の間にタンパク質のレベルに大きな変化が見られることが明らかになり、特に老化に重要な役割を果たす大動脈で顕著でした。この研究は老化が徐々に進行するものではないことを示唆していますが、50歳が重要な転換点であることを確認するためには、より広範な研究が必要です。

Sailは、プロセッサの命令セットアーキテクチャ（ISA）の意味を表現するために設計されたプログラミング言語です。通常、ベンダーの仕様は、文章や表、擬似コードなどのさまざまな形式でISAの動作を説明しますが、これらの精度は異なることがあります。

Sailの主な目標は、ISAの意味を正確に定義することです。また、既存のベンダー擬似コードに精通したエンジニアがアクセスしやすいようにすること、逐次的なISAの意味とリラックスしたメモリの並行モデルを組み合わせること、エラーをチェックしコード生成をサポートするための型システムを提供すること、定義された意味に基づいて実行のエミュレーションを可能にすること、ISAについての推論のための定理証明器の定義を自動生成すること、そしてコード生成の作業を簡素化するためにミニマリズムを維持することです。

典型的なSailの仕様には、機械命令の抽象構文木（AST）や、バイナリ値をASTにデコードし、その命令を実行するための関数が含まれます。

Sailはさまざまな出力を生成できます。Sailインタープリターによる実行のための内部表現、Isabelle/HOLのような定理証明器で直接使用するための浅い埋め込み、OCamlやCコードにコンパイルされた仕様などがあります。

Sailは、Arm、RISC-V、MIPS、CHERI-MIPSなどのいくつかのアーキテクチャの一部をモデル化するために使用されており、一部のモデルは自動的に翻訳され、他は手動で作成されています。

Sailは主にコマンドラインツールとして使用され、Sailファイルの型チェックを行います。モジュール式の仕様をサポートし、CやSystemVerilogコードを生成するためのさまざまなコンパイルオプションを提供しています。また、Sailソースコードの自動フォーマットなどの実験的な機能もあります。

全体として、SailはプロセッサのISAを定義し、扱うための堅牢で柔軟な言語を提供することを目指しています。

2025年7月22日、私は引退した父と一緒にベイエリアで開催された「オープンソース」というメーカーフェアに参加しました。そこでは、実用的な発明からホットドッグのレーストラックのようなユニークなアイデアまで、さまざまなクリエイティブなプロジェクトを見ることができました。このイベントには、ビンテージ機器を修復しながらファンと交流していたYouTubeのクリエイター、キュリアスマークをはじめ、多くのメイカーが参加していました。

私はこのイベントについていくつかのVlogを撮影し、モバイルコーヒーテーブルのプロトタイプなど、興味深い展示を紹介しました。他のクリエイターたちと出会い、リバースエンジニアリングについてのパネルディスカッションを楽しむことができました。

最も驚いた瞬間の一つは、NASAの宇宙飛行士マシュー・ドミニックと出会ったことです。彼は国際宇宙ステーションでの写真撮影のためにホームラボを作りたいという興味を語ってくれました。

全体として、オープンソースは活気に満ちたメイカーの集まりで、2026年の次回のイベントが楽しみです。

RCはプログラマーのためのユニークなリトリートで、学びと採用を組み合わせた場です。参加者は従来の教育方法にとらわれず、自分の興味を探求します。最近のAIの発展、特に大規模言語モデル（LLM）の登場は、プログラミングや学習、テクノロジー業界の仕事のあり方について重要な疑問を投げかけています。

RCは、コミュニティにおけるAIの影響を理解することを目指しています。特に、社会全体の問題よりも個人や職業に与える影響に焦点を当てています。多様な卒業生からなる非公式のアドバイザリーグループが設立され、LLMがプログラミングや学習に与える影響についての洞察を集めました。

主な発見は以下の通りです。まず、LLMに対する意見は分かれています。卒業生は自身の経験やプログラミングの種類によって、LLMの有用性について異なる見解を持っています。ある人はLLMを革新的だと感じる一方で、他の人は信頼性に欠けると考えています。

次に、AIを使った学習については意見が一致しています。多くの人がLLMが学習を加速できると信じていますが、過度の依存には注意が必要だと警告しています。実際のスキル向上には、LLMの出力を使うだけでなく、より深い関与が求められます。

また、LLMは特定のタイプの協力を促進することができますが、仲間との交流を妨げる可能性もあります。卒業生はコミュニティでの学びの重要性と、ツールに対する批判的な関与の大切さを強調しました。

さらに、卒業生は変化に対してオープンであり続け、AIツールに対する自分の見解を定期的に見直す必要性を認識しています。

最後に、RCの核心的な価値観は自己主導の学び、個人の成長、コミュニティのサポートです。参加者には、AIを責任を持って活用し、スキルを向上させつつ、常に関与し好奇心を持ち続けることが奨励されています。

要するに、RCはAIを学びやプログラミングにおける個人の主体性を補完し、強化するツールとして活用し、支え合うコミュニティ環境を育むことを目指しています。

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スタートアップが初期の支持者からより保守的な後期の支持者に移行する際の課題について述べています。アダム・マストロアニの「強リンク問題」と「弱リンク問題」の概念が紹介されています。

強リンク問題は、特異な成功をもたらす可能性があり、最大の利益を追求することに焦点を当てています。一方、弱リンク問題は、すべての側面で一貫したパフォーマンスを求め、失敗を避けるためにリスクを最小限に抑えることが重要です。

スタートアップは、初期の支持者に魅力的な独自の解決策を提供することで成長します。しかし、成長するにつれて、信頼性やセキュリティ、パフォーマンスといった後期の支持者が重視する問題に対処する必要があります。

著者は、多くのスタートアップチームが利益の追求からリスクの管理に焦点を移すことに苦労しており、その結果、収益の停滞や顧客の離脱が増加していると指摘しています。また、大企業の創業者も、初期段階のスタートアップの探求的な性質を理解できずに苦しむことがあります。

既存の顧客のニーズと新製品の開発を両立させるために、著者はリソースを三つのカテゴリーに分けるフレームワークを提案しています。コア製品に60%、新興製品に30%、新しい投機的な製品に10%を割り当てるというものです。

現在、多くのAI製品は「利益の追求」段階で優れていますが、成熟したビジネスの微妙なニーズには応えられていません。成功する製品は、革新性だけでなく、広く採用されるための信頼性も必要です。

最後に、著者は企業に対し、顧客が利益を重視しているのかリスクを重視しているのかを定期的に評価し、それに応じて焦点を調整するようにアドバイスしています。

著者は、Windows環境でPowerShellを使った後にLinuxに戻った経験を共有しています。Linuxに戻ることで快適さを感じると思っていたものの、スクリプト作成をより簡単で直感的にするPowerShellのいくつかの機能が恋しくなったと述べています。

著者が特に恋しいと感じている機能には、まずタブ補完があります。PowerShellではスクリプトの引数に対して簡単にタブ補完ができるのに対し、bashやzshでこの機能を追加するのはより複雑です。また、Visual Studio Codeでのデバッグ機能も挙げられます。PowerShellではブレークポイントを使った簡単なデバッグが可能ですが、bashのデバッグは使いにくいと感じています。

さらに、編集ツールについても不満があります。PowerShellはVSCodeでのオートコンプリートやリンティング機能が優れているのに対し、bashやzshのエディタではこれらが不足していると著者は感じています。パッケージ管理の面でも、PowerShellのInstall-Moduleコマンドはモジュールのインストールを簡素化しており、Linuxのパッケージマネージャーよりも便利です。

コマンドのショートカットもPowerShellの利点です。短縮されたコマンド引数を使うことで、スクリプトを書くのが速くなります。また、PowerShellのコマンドレットには組み込みのヘルプドキュメントが付いており、コマンドの理解が容易です。さらに、PowerShellの構造化された命名規則は、同じ名詞に関連するコマンドを素早く見つける手助けになります。

オブジェクトの扱いもPowerShellの特徴です。PowerShellはすべてをオブジェクトとして扱うため、データの操作が簡単で、bashのようにプレーンテキストを解析する必要がありません。型チェック機能もあり、変数に互換性のない値を割り当てる際のエラーを防ぎます。JSONやXMLデータの操作も簡単で、PowerShellではこれらのデータを容易にクエリしたり操作したりできます。

ただし、著者はPowerShellの欠点も指摘しています。バージョン5.1と7の違いがスクリプトの共有を複雑にし、ユニバーサルなフェイルファーストモードがないことが挙げられます。それでも、著者はPowerShellがbashやzshよりも直感的で一貫性があり、ヘルプを頻繁に探すことなく効率的に作業できると感じています。

HTTP GETリクエストを視覚化した動画について説明しています。この動画では、クライアントとサーバー間で移動するパケットをボールとして表現し、動きを遅くしてわかりやすくしています。このアプローチにより、特に接続の初期設定やデータ転送中のTCPセッションの動きが理解しやすくなります。

著者はこの視覚化をソートアルゴリズムのアニメーションと比較しています。アニメーションは魅力的ですが、プロセスに関する具体的な質問に答えるのが難しいことが多いと指摘しています。例えば、配列のどの部分が時間とともにソートされているかを理解するのは、アニメーションが時間と空間の認識に依存するため、難しいです。

そのため、著者はプロセスを表現するために静的なグラフを使用することを提案しています。これはソートの視覚化で使われるものと似ています。静的なグラフは、データやパターンを時間を通じて分析しやすくします。

著者は、HTTP GET中のTCPパケットデータからグラフを作成した経験を共有しています。このグラフは、時間に沿ったパケットの送信を示し、異なる色でクライアントとサーバーのパケットを区別しています。分析により、TCPの動作に関する洞察が得られます。例えば、初期のハンドシェイクや遅延確認応答、変動するウィンドウサイズなどです。

重要な観察点としては、接続は標準的なTCPハンドシェイクから始まること、サーバーの確認応答に対する反応が異なることがあり、これが転送中のパケット数に影響を与えること、パケット送信におけるキューイングや遅延の兆候があり、データ転送全体の速度に影響を与えることが挙げられます。

著者は、これらのタイプの図がネットワークプロトコルの教育では一般的である一方で、リアルタイムデータ分析への具体的な応用はあまり見られないと述べています。また、そのような視覚化を自動生成するツールに興味を示しています。

全体として、静的なグラフを使用してTCPセッションを分析することの利点が強調されており、動的なアニメーションと比べて明瞭さやデータをより効果的に研究する能力が重要であるとされています。

要約がありません。

要約がありません。

CO2バッテリーは、長期間のエネルギー貯蔵のための新しいソリューションで、いくつかの重要な利点があります。まず、75％以上の往復効率を持ち、エネルギーの利用において非常に効果的です。また、初期投資（CAPEX）や運用コスト（OPEX）が競争力のある価格で提供されます。さらに、世界中のさまざまな場所に設置できる柔軟性があります。すでに運用中のプラントがあり、実績のある技術です。耐久性も高く、30年以上にわたり容量を失うことなく使用できます。環境に優しい標準的な部品を使用しているため、信頼性も高く、環境への影響を軽減します。加えて、リチウムのような希少金属に依存しないため、独立性も確保されています。

CO2バッテリーは、二酸化炭素を気体と液体の間で変換することで電気を生成します。このプロセスでは、エネルギーを8時間から24時間貯蔵し、排出ガスはゼロです。従来のシステムとは異なり、周囲の温度で動作するため、コストを大幅に削減できます。

リチウムイオンバッテリーに対する利点としては、効率が高く、時間の経過による容量の劣化がないことが挙げられます。また、寿命も長く、リチウムイオンバッテリーの12年未満に対し、30年以上使用可能です。初期コストも低く、重要な材料に依存しません。

このシステムはスケーラブルで、世界中で簡単に設置できる特徴があります。エネルギーの時間シフト、周波数調整、電圧回復など、さまざまな機能をサポートしています。CO2バッテリーは、高価なリチウムバッテリーに代わる実用的な選択肢として提示されており、持続可能なエネルギー貯蔵の解決策を提供し、再生可能エネルギーへの移行を支援します。

要約がありません。

「アペンド・アンド・レビュー・ノート」は、Appleのノートアプリで「ノート」というタイトルの単一のテキストノートを使うシンプルで効果的なメモ取りの方法です。

この方法の特徴は、複数のノートを管理するのではなく、すべてを一つのノートにまとめることです。これにより、CTRL+Fを使って簡単に検索でき、認知的負担が軽減されます。

思いついたことやタスク、アイデアが浮かんだら、すぐにノートの一番上にプレーンテキストとして追加します。特定のカテゴリを示すために「watch:」「listen:」「read:」などのタグを使うこともあります。これにより、検索がさらに容易になります。

定期的にノートをスクロールして、重要な項目を再び上に移動させるレビューのプロセスがあります。重要でないノートは自然に下に沈んでいき、ほとんど削除されることはありません。

この方法は、アイデアを書き留めたり、やることリストを作成したり、引用を保存したり、読書や研究中の思考を記録したりするために使われます。

思考を書き出すことで、ユーザーは心をクリアにし、他のタスクに集中できるようになります。後でノートを見返すことができるという安心感があります。

時間が経つにつれてノートは成長し、古いエントリーを再訪することで新たな洞察を得ることができます。アイデアが再び関連性を持つこともあります。

このアプローチは、シンプルさと効果的な整理を組み合わせており、ユーザーを圧倒することなく思考をキャッチし、レビューすることを容易にしています。

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最近、Teaアプリに関するセキュリティ侵害が発生し、72,000人以上のユーザーの自撮り写真や身分証明書の写真などが流出しました。この事件は、アプリにおける個人データのセキュリティリスクを浮き彫りにしています。ユーザーは、オンラインで共有する情報に対して慎重になるべきです。詳細については、RedditやCNETの関連記事を確認してください。

最近の調査によると、世界中の11,069人の研究者のうち、98%が「無結果」（仮説を支持しない結果）が重要であると考えていますが、実際にそれを発表するのは難しいと感じていることがわかりました。無結果に直面した研究者のうち、68%がその結果を共有し、実際に学術誌に発表しようとしたのは30%にとどまりました。主な懸念としては、他の研究者からの否定的な評価への恐れ、適切な学術誌についての不安、資金面の問題が挙げられています。

専門家は、無結果を発表することが科学研究の正確性を向上させるために重要であると強調しています。無結果を発表した研究者は、新しい研究アイデアを生み出すきっかけになったり、無駄な重複作業を防ぐなどの利点を感じていると述べています。全体として、無結果の発表をより支援するために、科学コミュニティ内での文化的な変化が必要とされています。

連絡先情報は以下の通りです。メールアドレスは [email protected] です。Twitterのプロフィールはリンクからご覧いただけます。Blueskyのプロフィールも同様にリンクで確認できます。LinkedInのプロフィールについてもリンクからアクセス可能です。

Claude Codeでは、特定のタスクを処理し、コンテキストをより適切に管理するために、専門のAIサブエージェントを活用します。これにより、各サブエージェントが特定の役割を持ち、効率的に作業を進めることが可能になります。

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SparkFunのDE9メスブレイクアウト（BOB-29195）は、DE9コネクタの9つのピンに簡単に接続できる小型の基板です。この基板はピンの間隔が0.1インチで、さまざまなプロジェクトにおける接続を簡素化します。

この記事では、フォーチュン500企業とインク5000企業におけるDMARC（ドメインベースのメッセージ認証、報告、適合）の導入状況について述べています。メール詐欺からの保護やメールセキュリティの向上のために、これら二つのグループの間でDMARCの実施において差が広がっていることが強調されています。多くのフォーチュン500企業はDMARCを導入していますが、インク5000企業の導入率は遅れています。この傾向は、小規模企業におけるメールセキュリティへの意識と行動の必要性を示しています。全体として、この記事はメール通信を守るためのDMARCの重要性を強調しています。

2021年のレッドブル・レーシングF1ウェブサイトのパフォーマンスについての分析が行われました。この分析は、さまざまなF1サイトをレビューするシリーズの一部です。レッドブルのサイトは、総読み込み時間が8.6秒で、2019年版よりも7.2秒短縮されています。しかし、改善点も残っており、いくつかのパフォーマンスの問題が指摘されています。

具体的には、不要なコードのインライン化によってコンテンツの読み込みに3秒の遅延が発生しています。また、メイン画像の読み込みには非効率なJavaScript処理が影響し、10秒の遅延が見られます。さらに、画像の最適化や読み込み方法が不十分なため、追加の遅延も発生しています。記事では、インラインコードや画像の最適化を行うことで、読み込み時間を大幅に改善できる可能性があると提案しています。

著者は、画像サイズや読み込み方法に関する具体的な技術的詳細を提供し、より良い画像フォーマットやコーディングの実践が必要であることを強調しています。全体として、サイトのパフォーマンスは良好ですが、ユーザー体験を向上させるためのさらなる改善の余地があるとされています。この分析はシリーズの第3部であり、今後も他のF1ウェブサイトの分析が続く予定です。

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2025年7月21日、Instapaperは新機能を発表し、すべての楽天Kobo電子書籍リーダーとの統合を実現しました。この統合により、Koboユーザーはウェブ記事を簡単に保存し、デバイス上で読むことができるようになります。これは最近終了したPocketとの統合に代わるものです。Instapaperはこの機能を夏の終わりまでに提供することを目指しています。以前Pocketを利用していたユーザーは、簡単なオンライン手続きやエクスポートファイルのダウンロードを通じて、記事をInstapaperに迅速に移行することができます。Instapaperは、ユーザーからの質問やフィードバックを歓迎しています。