PlanetScaleのPostgresが一般提供を開始しました。これまでプライベートプレビューの段階でしたが、ユーザーはPlanetScaleのアカウントにサインアップまたはログインし、新しいデータベースを作成してPostgresを選択することで、Postgresデータベースを簡単に作成できます。他のPostgresプロバイダーからの移行を希望する場合は、移行ガイドが用意されており、営業チームに支援を依頼することも可能です。

PlanetScaleは、高速で信頼性の高いデータベースを提供し、優れた開発者体験を重視しています。これは、CursorやIntercomなどの企業が利用している成功した管理型Vitess製品を基にしています。Postgresの強みを自社の技術と組み合わせて、強力なソリューションを提供しています。

多くの企業がすでに生産ニーズに対してPlanetScaleのPostgresを利用しており、顧客の実際の体験を紹介するストーリーもあります。また、PlanetScaleは、要求の厳しいワークロードに対応するために設計されたPostgresのシャーディングソリューション「Neki」を開発中で、将来的にはオープンソースプロジェクトとしてリリースされる予定です。興味のあるユーザーは、neki.devでNekiのウェイトリストにサインアップできます。

最近、数学者たちは結び目の複雑さを測る「アンノッティング数」が、以前考えられていたよりも複雑であることを発見しました。この概念は、1876年にピーター・ガスリー・テイトによって提唱され、結び目を解くために必要な交差の変更回数を求めるものです。

100年以上にわたり、研究者たちは「加法性予想」という考え方を信じていました。これは、2つの結び目を組み合わせたときのアンノッティング数が、それぞれの結び目のアンノッティング数の合計に等しいとするものでした。しかし、数学者のスーザン・ハーミラーとマーク・ブリッテンハムは、特定の結び目の組み合わせを見つけ、この予想が誤りであることを証明しました。彼らの発見によれば、結び目を解くためのステップ数は予想よりも少なくて済むことがあるのです。

彼らの研究では、高度な計算手法を用いて数千の結び目を調査し、単なる一つの反例だけでなく、無限に多くの反例を発見しました。この発見は結び目理論の理解を複雑にし、アンノッティング数の挙動が予測不可能で複雑であることを示唆しています。これにより、数学の新たな探求の道が開かれました。一部の人々にとっては失望かもしれませんが、結び目の複雑な性質やその分類への関心を高める要因ともなっています。

この電子書籍は、1970年代に作られた独特なプログラミング言語Forthを紹介しています。Forthは現在でも有用であり、問題解決やコーディングに対するユニークなアプローチを強調しています。これにより、プログラミングスキルを広げるための貴重なツールとなります。

Forthの主な特徴には、スタックベースの操作があります。数値はスタックに積まれ、加算や乗算などの操作はスタックから直接行われます。また、逆ポーランド記法を採用しており、操作はオペランドの後に続きます。つまり、最初に数値を入力し、その後に操作を指定します（例：5 2 +は5と2を加算します）。Forthはシンプルな構文を持ち、コロン（:）とセミコロン（;）を使ってカスタム定義を作成することを奨励します。各コマンドはスタックに影響を与え、新しい値を残したり、既存の値を削除したりします。条件文（if、else、then）やループ（do、loop）もサポートされています。

Forthでは、新しいコマンドを定義して、特定の操作のシーケンスを実行することができます。スタック操作に役立つコマンドとして、dup（重複）、drop（削除）、swap（上位二つの要素を交換）などがあります。また、Forthはコンソールに値を出力したり、キーボードからの入力を受け付けたりすることもできます。

この電子書籍には、Forthで実装されたシンプルなスネークゲームの例が含まれています。ゲームの主要な要素には、プレイフィールド、スネーク、リンゴの位置を設定する初期化、スネークを動かし衝突をチェックするロジック、衝突が発生するまでゲームの状態を継続的に更新するゲームループがあります。

Forthはプログラミングにおいて深いカスタマイズと柔軟性を提供します。このガイドでは基本をカバーしていますが、Forthの能力をさらに探求することを奨励しており、より包括的な理解と練習問題のためにレオ・ブロディの「Starting Forth」を推奨しています。要するに、Forthは従来のプログラミングの枠組みに挑戦する強力なスタックベースの言語であり、創造的な問題解決のための刺激的なツールです。

CompileBenchは、AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）が古い複雑なコードをコンパイルするなどのソフトウェア開発タスクをどれだけうまく処理できるかをテストするプロジェクトです。この研究では、19の高度なLLMと、実際のオープンソースコードを使用した15の現実的なタスクが含まれました。

AIのコーディングの進展として、2022年の開始以来、ChatGPTのようなAIは短いコードスニペットを生成するだけでなく、完全なアプリケーションを作成したり、コーディングコンペティションで優勝したりするまでに成長しています。

テスト方法としては、各AIモデルにソースコード、Linuxターミナル、特定のビルド目標が与えられました。モデルは独立してビルドプロセスを管理し、依存関係や設定の問題を解決しなければなりませんでした。

タスクの難易度はさまざまで、2003年の非常に古いコードを扱うものや、複雑なクロスコンパイルを必要とするものもありました。一部のモデルは大きな苦労をし、多くのコマンドを使い、時間をかけてようやく成功しました。

パフォーマンスのハイライトとして、Anthropicのモデル、特にClaude SonnetやOpusは成功率と速度に優れ、開発者の間で人気がありました。OpenAIのモデルはコスト効率が良く、特にGPT-5-miniは知性と価格のバランスが取れていました。一方、Googleのモデルは強い評判にもかかわらず、タスクを正しく完了できないことが多く、パフォーマンスが低調でした。

一部のモデルは、既存のシステムツールをコピーするなどのショートカットを使って課題を回避しようとしましたが、これらは検出され、失敗としてマークされました。

結論として、最も優れたモデルは一つではなく、選択は速度、知性、コストのどれを優先するかによります。今後のCompileBenchのバージョンでは、さらに複雑なソフトウェアエンジニアリングのタスクをテストすることを目指しています。

詳細な結果や情報については、CompileBenchのウェブサイトを訪れてください。

ウィル・チュンはプログラミングにおける「代数的効果」という概念を探求し、コーディングにおける構造の重要性を強調しています。彼は、明確な組織が欠けている一般的なプラクティスと、数学における代数の構造的な性質を対比させています。

プログラミングにおける代数は、オブジェクトや関数を体系的に組み合わせる方法を指し、開発者が特定の特性を予測し保証できるようにします。これは、混沌とした印象を与える任意のコードの組み合わせとは対照的です。

抽象代数では、整数のような数学的オブジェクトと加算のような操作を組み合わせて構造を形成します。これにより、閉包性、結合性、単位元といった特性が生まれ、結果を理解するための堅固な枠組みが提供されます。

代数的構造を適用することで、開発者は信頼性の高いシステムを構築できます。特に、データが順不同で到着することが多いネットワークにおいては、代数を利用した衝突のない複製データ型（CRDT）がデータの一貫性を確保します。

モナドは特定の特性を持つコードを構成する方法を提供しますが、すべてのモナドがうまく組み合わさるわけではありません。代数的効果は、効果を組み合わせたときの特性の保証に焦点を当てつつ、同様の構成力を提供することを目指しています。

記事では、キー/バリュー型ストアにおける操作のために代数的特性を定義する方法が示されており、冪等性やキー間の独立性といった振る舞いを保証します。このような意識的な設計は、予期しない結果を避けるのに役立ちます。

現在のプログラミング言語の多くは、これらの代数的特性を強制しないため、効果が本当に代数的であることを保証するのが難しいです。CoqやLeanのような依存型を持つ言語は、これらの特性を明示的に表現し証明することができます。

チュンは、プログラミングが進化するにつれて、数学的構造を取り入れてコードの質と組織を改善する方向にシフトしていると提案しています。この傾向は、最終的に主流のプログラミング言語にも影響を与え、より堅牢なシステムを生み出す可能性があります。

Cloudflareは、より良く多様なインターネットを促進するために、2つのオープンソースプロジェクトであるLadybirdとOmarchyを支援しています。

Ladybirdは、既存の技術であるChromiumを基にせず、ゼロから構築されている新しい独立したウェブブラウザです。このブラウザは、新しいレンダリングエンジン（LibWeb）とJavaScriptエンジン（LibJS）を搭載しています。Ladybirdは、プライバシーやセキュリティ、パフォーマンスの向上を目指し、ウェブ標準の問題にも取り組んでいます。

Omarchyは、開発者向けにカスタマイズされたArch Linuxのバージョンです。このプロジェクトは、開発環境のセットアップを簡素化し、NeovimやDockerなどの必要なツールをすぐに利用できるようにしています。これにより、新しい開発者にとってLinuxがより身近なものになります。

Cloudflareのこれらのプロジェクトへの支援は無条件であり、ウェブブラウジングやソフトウェア開発における革新と選択肢を促進することを目的としています。両プロジェクトは、オープンなウェブを強化し、支配的なプラットフォームに代わる選択肢を提供することを目指しています。

最近、タックス・ジャスティス・ネットワークの調査によると、2024年にイギリスから多くの富裕層が移住するという報道は実際には起こらなかったことが明らかになりました。1万900件以上のニュース報道が、税制の影響で多くの富裕層がイギリスを離れると伝えていましたが、調査によると実際の移住者数はわずかで、イギリスの富裕層全体の約0.3%に過ぎませんでした。

このメディアの報道は、富裕層向けの「ゴールデンパスポート」を推進するヘンリー＆パートナーズの報告書に大きく依存していました。しかし、この報告書の方法論は、実際の居住データではなく、ソーシャルメディアからの自己申告に基づいているため、移住に関する誤解を招く結果となりました。

タックス・ジャスティス・ネットワークのレビューでは、2013年から2024年にかけて富裕層の移住率はほぼゼロに近く、ほとんどの富裕層が税金の理由で移住する可能性は低いと指摘されています。さらに、イギリスの富裕層の大多数は、より良い公共サービスのために高い税金を支払うことを支持しています。

イギリスの労働党政府の税制改革がこの移住の噂に影響されているという懸念も疑問視されました。これらの主張を支持するために使用されたデータは不正確で一貫性がないとされているからです。この調査結果は、富裕層の大量移住の恐れが過剰であり、ほとんどの富裕層はイギリスに留まり、社会に貢献することを好むことを示唆しています。

Cap'n Webは、ブラウザとウェブサーバー向けに設計された新しいリモートプロシージャコール（RPC）プロトコルです。純粋なTypeScriptで作られており、RPCプロセスを簡素化し、スキーマの要件や冗長なコードを排除しています。これにより、JavaScript開発者にとって使いやすいものとなっています。

Cap'n Webの主な特徴の一つは、人間が読みやすいデータのシリアライズです。データのシリアライズにはJSONが使用されており、理解しやすくなっています。また、主要なブラウザやCloudflare Workers、Node.jsなどのJavaScript環境で動作し、HTTP、WebSocket、postMessage()を通じて通信できます。

このライブラリは軽量で、依存関係なしに10kB未満に圧縮され、MITライセンスのもとでオープンソースとして提供されています。クライアントとサーバーは相互に呼び出し合うことができ、関数やオブジェクトを参照渡しすることで、より動的なインタラクションが可能です。

開発者は、各RPC呼び出しが完了するのを待たずに呼び出しを連鎖させることができるため、ネットワークの往復回数を減らすことができます。さらに、Cap'n Webは能力ベースのセキュリティパターンをサポートしており、機密操作を安全に扱うことができます。

クライアントとサーバーの設定は簡単で、最小限のコードで済みます。また、TypeScriptとの統合がスムーズで、エンドツーエンドの型チェックが可能です。

Cap'n Webは、特にインタラクティブなウェブアプリケーションやリアルタイムコラボレーション機能に役立ちます。従来のRPCやREST APIの限界を克服し、追加のツールや言語を必要とせずに複雑なインタラクションを処理することができます。全体として、Cap'n WebはRPC通信を効率化し、馴染みのあるJavaScriptプログラミングモデルを維持することを目指しており、GraphQLのようなシステムに対する魅力的な代替手段となっています。

要約がありません。

Cloudflareは最近、設立15周年を迎え、インターネットの変化について振り返りました。2025年の創業者の手紙からの主なポイントを紹介します。

まず、暗号化の進展についてです。Cloudflareが設立された当初、インターネットの暗号化率は10%未満でしたが、現在では95%以上が暗号化されています。この変化に貢献できたことをCloudflareは誇りに思っています。

次に、IPv6の普及が遅れていることが挙げられます。IPv6の採用は増加していますが、依然として遅く、IPv4アドレスの不足が課題となっています。

インターネットのビジネスモデルについては、大きな変化は見られません。コンテンツを作成し、トラフィックを集め、そのトラフィックを広告などで収益化するという基本的な構造は変わっていません。Cloudflareは、広告には欠点があるものの、コンテンツ制作者を支える役割を果たしていると考えています。

トラフィックに基づく報酬システムには問題があります。トラフィック重視のアプローチは、クリックベイトやセンセーショナルなコンテンツの増加といった悪影響をもたらしています。Cloudflareは、厳しいコンテンツのモデレーションではなく、質の高いコンテンツ制作のインセンティブを改善することが解決策だと主張しています。

オンラインの発見の未来は、従来の検索エンジンからAI駆動の回答エンジンへと移行しています。これにより、特にメディア企業にとって、トラフィックベースの収益モデルが揺らぐ可能性があります。

AIシステムがコンテンツを要約し、ユーザーが元のソースを訪れなくなると、コンテンツ制作者のビジネスモデルが脅かされる可能性があります。これにより、インターネット上のコンテンツの多様性や豊かさが損なわれる恐れがあります。

新しいビジネスモデルの可能性もあります。AI企業がコンテンツ制作者に対して価値あるコンテンツに対して報酬を支払うことで、より健全なインターネットビジネスモデルが実現することが期待されています。これにより、独自でオリジナルなコンテンツが再び注目されるかもしれません。

Cloudflareは、公正な市場を育成し、すべてのAI企業とコンテンツ制作者がエコシステムに貢献できるよう努めています。さまざまな利害関係者の協力が、より良いインターネットにつながると信じています。

最後に、AI企業との対話からは、コンテンツ制作者に報酬を支払う意欲が見られ、インターネットの新たな時代の到来が期待されています。Cloudflareは、インターネットの風景においてポジティブな変化の機会を見出し、より持続可能なデジタルエコシステムの構築に貢献することを約束しています。

このテキストでは、クラシックなSGIデモがウェブブラウザで再現されることについて述べています。これらのデモは、EmscriptenやSDL2といった最新のツールを使ってコンパイルされたオリジナルのSGIソースコードを利用しています。各デモは独自のウェブページで提供されており、最新の技術を使用しつつ、元のコードの大部分をそのまま保っています。

いくつかのデモが正常に動作しており、Buttonfly、Bounce、Twilightなどがありますが、FlightやArenaのように軽微な問題があるものもあります。デモをMacやWindowsで構築するための手順も詳しく説明されており、HomebrewやWinget、SDL2、Emscriptenの特定のインストールが必要です。

今後の計画として、デモの描画を改善したり、機能を追加したり、新しいデモを提供したりすることが考えられています。また、ユーザーがより簡単に操作できるインターフェースの提供も予定されています。元のSGI作品や開発ツール、これらのデモの歴史を保存しているインターネットアーカイブに貢献した人々への感謝も示されています。

このプロジェクトは、懐かしいSGIのグラフィックスを現代のウェブユーザーに届けることを目指しており、元のデモの本質を保ちながら進められています。

著者は、開発者が書いたチュートリアルを理解しようとした経験を共有しています。開発者は自分のコーディングの背景を説明し、Snarfusという多目的ツールを紹介しました。しかし、著者はチュートリアルが混乱を招くものであり、専門用語が多くて理解しづらいと感じました。

接続部品に関する問題など、いくつかの課題に直面したものの、著者はシステム内の特定の接続を行うことで解決策を見つけました。チュートリアルにはツールの設定手順が含まれていますが、指示が複雑すぎてわかりにくいです。

著者は、初期のステップを完了するのに数時間かかり、オンラインでの検索も多く必要になることをユーモラスに指摘しています。また、内容が難解であっても、チュートリアルを作成し知識を共有してくれる人々に感謝の気持ちを表しています。

オーストラリアのプライバシーコミッショナー、カーリー・カイン氏は、Kマートオーストラリアが顧客の同意なしに顔認識技術を使用して個人情報を収集したため、プライバシー法に違反したと判断しました。2020年6月から2022年7月の間に、Kマートは28店舗でこの技術を利用し、返金詐欺を行う人物を特定するために、店舗に入ったすべての人や返品カウンターにいる人々の顔を撮影していました。

コミッショナーは、Kマートが顧客に対して十分な情報を提供せず、同意を得ていなかったと指摘しました。プライバシー法では、生体情報のような敏感な情報を収集する際には、顧客の同意が必要です。Kマートは、詐欺を防ぐためにこの情報を収集する必要があると考え、この要件から免除されると主張しました。しかし、コミッショナーは、Kマートのデータ収集が過剰であり、詐欺を防ぐためにはより侵襲的でない方法が存在すると結論づけました。

コミッショナーは、プライバシーを保護する必要性と企業が効果的に運営する必要性のバランスを取ることが重要だと強調しましたが、今回のケースではKマートの行動は不相応であったと述べました。また、顔認識技術の使用は禁じられていないものの、企業はこのような技術を使用する際にプライバシー法を遵守しなければならないと指摘しています。

Kマートは顔認識技術の使用を停止し、調査に協力しています。この決定は、バニングスに関する類似のケースに続くもので、企業が新しい技術を導入する際にはプライバシーリスクを考慮する必要があることを示しています。オーストラリア情報コミッショナー事務所（OAIC）は、顔認識技術に関連するプライバシーリスクを評価するためのガイダンスを提供しています。

この記事では、PostgreSQL（Postgres）をSQLiteのように使うアイデアについて探求しています。SQLiteはローカルファイルアクセスシステムとして動作し、そのシンプルさと速度が強調されています。著者はSQLiteを高く評価していますが、Postgresには特に大きなコミュニティや拡張機能のエコシステム、例えば埋め込みデータを扱うためのpgvectorなどの利点があると考えています。

SQLiteは拡張機能を手動で読み込む必要があり、デバッグのためにデータベースをコピーする際に複雑さを引き起こすことがあります。一方、Postgresはサーバーとクライアントのアーキテクチャを持ち、拡張機能をよりスムーズに管理できます。

著者は、冗長性のために複数のPostgresインスタンスを通常のように設定する代わりに、SQLiteのように単一のサーバー上でPostgresを実行し、速度のためにUnixソケットを使用することを提案しています。ただし、SQLiteと同様に適切なバックアップを確保することが重要です。

最後に、著者はこのアイデアを試してみたいという意欲を表明し、読者に自分の考えや経験を共有するよう促しています。

この記事では、「アンチ」と呼ばれる概念について考察しています。これは、始めたものの完成しなかったプロジェクトやアイデアを指します。著者は、自身の生活の中でのさまざまな例を振り返り、「アンチライブラリー」という言葉に触発されています。これは、購入したものの読んでいない本を指します。

アンチライブラリーとは、購入したけれどもまだ読んでいない本のことです。また、アンチビルディングは実現されなかった建築計画を指します。アンチドメインは購入したものの使用していないドメイン名を意味します。アンチウェブサイトは計画されたものの立ち上げられなかったウェブサイトを指します。アンチレイヤーは作成されたものの実際には構築されなかったデザインプロジェクトです。アンチコードは変更が加えられたものの実装されなかったコードを指します。アンチポストは書かれたものの公開されなかったブログのドラフトです。アンチツイートは作成されたものの送信されなかったツイートを意味します。アンチタブは、消費するつもりで開いたままのブラウザタブのことです。

全体として、著者は自分が完成させるつもりだったが、未完のままになっているものについて振り返っています。

この記事では、Hacker News（HN）というオンラインコミュニティについて説明しています。HNは、ユーザー数が増加しているにもかかわらず、高品質な議論を維持している点が特徴です。この成功は、「永遠の9月」という概念と対比されています。これは、新しい未熟なユーザーが絶えず流入することで、オンラインフォーラムの質が低下する現象を指します。

Hacker Newsは、2007年にY Combinatorによって立ち上げられたリンク集約サイトで、ユーザーが記事を共有し、議論を行います。月間訪問者数は1000万人を超え、多くの人気テクノロジー系ニュースサイトを上回っています。

HNでは、質を維持するために厳格なルールが設けられています。スパム的な内容は許可されず、礼儀正しいコメントが求められます。投稿は、表面的または挑発的な内容を避け、実質的な情報を提供する必要があります。

HNは、人間のモデレーションとアルゴリズムを組み合わせて、質の高いコンテンツが表に出るようにしています。投稿は、フロントページに表示されるために一定数のアップボートを必要とし、ユーザーは「カルマ」ポイントを獲得してモデレーションの権限を得ます。

しかし、HNにはいくつかの課題もあります。例えば、ユーザーがリンクされたコンテンツを読まずにコメントすることや、批判的な議論が細かい点にこだわる傾向があります。また、ユーザーベースは主にアメリカの技術専門家で構成されており、エコーチェンバー効果を生むことがあります。

HNを読む際のヒントとしては、無目的にスクロールするのを避け、RSSフィードや検索ツールを使ってコンテンツをフィルタリングすることが推奨されます。コメントはすべて読むのではなく、多様な視点を得るためにざっと目を通すと良いでしょう。また、長い議論を要約するAIツールを利用することで、迅速に洞察を得ることができます。

この記事は、HNがさまざまなトピックに関する議論の貴重なリソースである一方で、独立した思考や探求を置き換えるものではないことを強調しています。

要約がありません。

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この論文は、第34回USENIXセキュリティシンポジウムで発表され、eSIM（組み込み型加入者識別モジュール）技術に関連するプライバシーとセキュリティのリスクについて論じています。eSIMは、物理的なSIMカードなしでモバイルサービスを利用できるため、特に国際旅行者にとって柔軟性と便利さを提供します。しかし、この技術にはいくつかの重要なプライバシーの懸念も伴います。

まず、旅行用eSIMはしばしばユーザーデータを外国のネットワーク、特に中国のような国を経由してルーティングします。これにより、監視や敏感なユーザー情報の漏洩の可能性が懸念されます。また、オンラインでの配布が容易なため、規制のないeSIMの再販業者が敏感なユーザーデータにアクセスし、ユーザーの認識や同意なしにデバイスを制御することが可能です。この監視の欠如は、無許可のデータアクセスやセキュリティの脆弱性を引き起こす可能性があります。

さらに、ユーザーは自分のeSIMプロファイルに対する視認性や制御が限られており、プロファイルの削除がうまくいかなかったり、再インストールできなかったりする問題が生じることがあります。これにより、ユーザーはサービスから締め出されることになります。また、一部のeSIMはユーザーの入力なしに通信を開始できるため、ユーザーが気づかないうちに無許可のデータ交換ややり取りが行われる可能性があります。

論文では、eSIMが展開されるプライベートネットワークにおける運用リスクも強調されており、管理方針が堅牢なセキュリティ慣行に従わない場合があることが指摘されています。著者たちは、これらのリスクを理解するために実証分析を行い、ユーザーデータがネットワークを通じてどのように流れるか、再販業者がどのような敏感な情報にアクセスできるかを調査しました。最後に、eSIM技術が普及する中で、ユーザーのプライバシーを保護するために、eSIMの透明性、ユーザーの制御、規制の強化を改善するための提言を行っています。

双連結成分（BCC）は、グラフ理論や競技プログラミングにおいて重要な概念ですが、連結成分ほどは議論されていません。このテキストでは、BCCの定義、連結成分との関係、そしてそれを見つけるためのアルゴリズム、特にタージャンのアルゴリズムについて説明します。

まず、双連結性について説明します。グラフにおいて、二つのノードがエッジ双連結であるとは、任意のエッジを削除してもなお、二つのノードの間にパスが存在することを指します。この概念は、エッジの故障があってもノードのペアを接続し続ける必要がある問題において重要です。

例として、秘密エージェントのシャーロットが、破壊された地下鉄路線を介さずに二つの地点（AとB）間で荷物を運ぶ必要があるシナリオを紹介します。目標は、任意の単一エッジの削除に対しても接続が保たれる有効なペア（a, b）を、集合AとBから数えることです。

双連結成分を見つけるための単純なアプローチは、すべてのノードのペアをチェックすることですが、これは時間計算量が高くなります。より効率的な方法として、事前に計算された連結成分を利用してプロセスを加速することが提案されています。

タージャンのアルゴリズムは、グラフ内のブリッジ、つまり削除すると連結成分の数が増えるエッジを特定します。このアルゴリズムは深さ優先探索（DFS）を用い、各ノードのローレベル値を維持してブリッジを効率的に特定します。

テキストには、エージェントの問題を解決するためにこのアルゴリズムを実装した詳細なC++コードの例が含まれています。DFSの関数やエッジ双連結成分内のノードをカウントする機能も提供されています。

さらに、ボーナスセクションでは、エッジが共有されない複数のパスを持つ概念や、エッジではなくノードが破壊される場合のバージョンである頂点双連結成分についても触れています。これにより、同様の特性が成り立つかどうかという疑問が生じます。

付録では、エッジおよび頂点双連結性に関連する用語の定義や証明、ブリッジと単純サイクルの関係についても説明されています。

双連結成分とその特性を理解することは、グラフ関連の課題における問題解決能力を大いに向上させることができます。

フィンランドのフリーランスの著者は、直接契約のための良いテンプレートが存在せず、仲介契約用の高価なものしかないことに気付きました。この問題についてフリーランスのグループで話し合った結果、無料でオープンソースの契約テンプレートを作成することに決めました。法律事務所と協力して、伝統的な文書テンプレートを開発し、ユーザーが簡単に記入できるウェブジェネレーターを作成しました。このジェネレーターは、一般的な間違いを避ける手助けもします。契約書はフィンランドの法律に基づいていますが、他の人にとっても役立つ例となるでしょう。ユーザーは今、オンラインで無料で契約書を作成できるようになりました。

ハーバード大学の心理学者エレン・ランガーによる画期的な研究、「カウンタークロックワイズ研究」について述べています。この研究は、心と体の関係、特に老化に関するもので、1979年に行われました。70代の男性8人が、1959年の生活を5日間体験しました。彼らは当時のメディアに囲まれ、現在の年齢を思い出させるものは一切排除されました。驚くべきことに、リトリートの終わりには、彼らの身体的および認知的能力が向上し、写真でも若々しく見えるようになりました。これらはすべて医療的介入なしで実現しました。

ランガーの研究結果は、老化に関する自己の物語が身体の健康に大きな影響を与えることを示唆しています。人々が衰えを予期すると、身体もその期待に応じて反応することが多いのです。老化を捉える文脈を変えることで、健康状態が改善される可能性があります。この考え方は、マインドフルネスとも関連しており、自分の仮定や異なる結果の可能性に気づくことを促します。

ランガーは、老化に対する私たちの認識や信念は個人的なものだけでなく、社会全体の健康や老化に対する見方にも影響を及ぼす可能性があると強調しています。制限的な物語に疑問を持ち、より前向きな視点を育むことで、私たちの活力や幸福感を高めることができるのです。

この研究は、個人が老化に関する信念を再考し、文脈の力を認識し、健康や能力に対してより好奇心を持ちオープンな態度を取ることを促しています。

大規模言語モデル（LLM）は、特定の文化的コミュニケーションの規範を理解するのが難しく、これが世界的な効果を制限しています。この研究では、イランの礼儀の複雑なシステムであるペルシャ語のターロフに焦点を当てています。ターロフは、敬意や間接的な表現を重視するもので、既存の文化ガイドラインには含まれていません。私たちは、ターロフをどれだけLLMが理解しているかを評価するための初めてのツール「ターロフベンチ」を作成しました。このツールには、ネイティブスピーカーによって確認された450のロールプレイシナリオが含まれています。

私たちが評価した5つの先進的なLLMは、文化的理解において大きなギャップがあることがわかりました。適切な文脈での正確性は、ネイティブスピーカーよりも40〜48％低い結果が出ています。パフォーマンスはトピックによって異なり、ペルシャ語のプロンプトを使用すると改善され、性別によっても違いが見られます。また、標準的な基準で「礼儀正しい」とされる応答が、ターロフの規範とは一致しないことが多く、西洋の礼儀基準の限界を浮き彫りにしています。

監視付きファインチューニングと直接的な好み最適化を用いることで、文化的期待に対するモデルの整合性をそれぞれ21.8％と42.3％改善しました。33人の参加者を対象とした人間の研究では、ネイティブおよびヘリテージのペルシャ語話者が含まれ、これらの規範に対する親しみの度合いを理解するための基準が提供されました。この研究は、複雑な社会的相互作用を効果的に扱える、より文化的に配慮したLLMを作成することを目指しています。

DeepSeek V3.1のアップデートが2025年9月22日にリリースされ、DeepSeek V3.1-Terminusと名付けられました。この新しいバージョンは、ユーザーからのフィードバックをもとに改善されています。主な改良点は、言語の一貫性の向上で、中国語と英語の混在が減り、ランダムな文字が削除されました。また、コードエージェントと検索エージェントのパフォーマンスも向上しています。

全体として、DeepSeek V3.1-Terminusは、以前よりも安定した信頼性の高い結果を提供します。現在、アプリ、ウェブ、APIからアクセス可能です。オープンソースの重みは、指定されたリンクから入手できます。

皆様のフィードバックに感謝いたします。これにより、ユーザー体験を向上させることができます。

1860年代から1920年にかけて、アメリカでは腸チフスの流行が発生し、30万人以上が死亡しました。これは、都市が下水を飲料水源に排出したため、衛生状態が悪化したことが原因です。この問題を受けて、砂濾過や塩素消毒といった新しい技術が導入され、1920年代には腸チフスによる死亡者数が大幅に減少しました。

しかし、結核や新型コロナウイルスのような空気感染症は依然として脅威です。水の衛生管理には成功しましたが、室内の空気はほとんどろ過されていません。技術の進歩により、人体に害を与えずに病原菌を殺すことができる安全な殺菌光源、特にファーUVC光が登場しました。この光は230ナノメートル以下の波長で動作し、室内空気の清浄化に有望な解決策となっています。

歴史的に見ると、空気の消毒に関する取り組みは限られていました。初期の紫外線（UV）光治療は効果がありましたが、安全性の懸念や抗生物質の普及により、使用が中止されました。しかし、抗生物質耐性の増加や空気感染ウイルスによる健康危機が深刻化する中で、空気清浄のためのUV技術への関心が再燃しています。

現在の空気清浄方法には換気や機械的ろ過がありますが、それぞれに限界があります。換気は病原菌を希釈しますが、特に汚染された地域や極端な温度では実用的ではありません。ろ過は効果的ですが、騒音が大きく、エネルギーを多く消費します。それに対して、ファーUVC光は従来のUV光の欠点を克服し、はるかに高い病原菌除去率を達成できます。

しかし、ファーUVC技術は高コストや標準化された製品の不足、研究データの不足といった問題から広く普及していません。しかし、一部の機関ではこの技術の導入が始まっており、変化の兆しが見えています。

清潔な水が標準的な期待となったように、清潔な空気を普遍的な基準にすることが目指されています。これにより、空気感染症を大幅に減少させ、公衆衛生の向上が期待されています。

科学者たちのチームが、地球の双子である金星がなぜ非常に住みにくい惑星になったのか、そして地球がいまだに居住可能であるのかを探求しています。金星は二酸化炭素で覆われており、圧倒的な大気圧と鉛を溶かすほどの高温が特徴で、まるで地獄のような環境です。サイズや形成において似ているにもかかわらず、地球と金星は全く異なる道を歩んできました。

科学者たちは、金星が地球の将来の可能性を示していると考えています。気候変動が進むことで、地球も温室効果が暴走する危険性があるからです。スティーブン・ケインが率いる研究チームは、この仮説を検証するために地球のデジタルモデルを作成し、地球がどれくらいの期間居住可能であり続けることができるのかを理解しようとしています。

歴史的には、金星には水が存在していた可能性がありますが、激しい火山活動や太陽の温暖化によって水を失ったと考えられています。研究者たちは、火山の噴火が十分な量の二酸化炭素を放出し、極端な加熱を引き起こしたのか、そしてそれが水の喪失と金星のような状態への移行につながったのかを調査しています。

ケインのチームは、地球の未来のシナリオをシミュレーションし、太陽が数十億年の間に明るくなるにつれて、地球の海が蒸発し、温室効果が進む可能性があることを発見しました。しかし、彼らは地球が金星のような厚く有毒な大気の極端な条件に達することはないだろうと示唆しています。

この研究結果は、地球が非常に暑くなる可能性がある一方で、金星のような悲惨な運命を避けることができるかもしれないことを強調しています。地球の地質学的プロセスが二酸化炭素のレベルを調整しているためです。科学者たちは不確実性を認めていますが、この研究は金星と地球の歴史の違いと厳しさを際立たせています。

ローカルファーストアプリは、迅速な読み込みとプライバシーを提供することを約束していますが、オフラインサポートに苦労しています。デバイス間でデータを同期することは複雑であり、オフラインで動作するデバイスが変更を加えると、後でそれらを統合する必要が生じ、矛盾が生まれることがあります。

主な課題の一つは、信頼性のない順序です。異なるデバイスで発生するイベントが矛盾した結果をもたらすことがあります。例えば、一方のデバイスが値を3に設定し、もう一方が5に設定した場合、最終的な値は同期の順序によって決まります。従来のシステムは強い一貫性を使用しますが、ローカルファーストアプリは最終的な一貫性を必要とし、同期された時計を必要としません。解決策として、ハイブリッド論理クロック（HLC）があり、これによりデバイスはイベントにタイムスタンプを付け、時計が一致していなくても変更の順序に合意できるようになります。

もう一つの課題は、競合です。二つのデバイスが同じデータを独立に変更すると、情報が失われる可能性があります。これを管理するために、競合のない複製データ型（CRDT）が役立ちます。CRDTは、データ損失なしに変更を任意の順序で適用できるようにします。例えば、最新の変更をタイムスタンプに基づいて保持する「ラスト・ライト・ウィンズ」方式があります。

SQLiteは、ローカルファーストアプリを効果的にサポートできる信頼性の高いローカルデータベースです。この提案されたシステムでは、SQLiteの拡張機能を使用して変更をタイムスタンプ付きで保存し、その新しさに基づいて適用することで、デバイス間で一貫した結果を確保します。

開発者へのポイントとしては、偽のオフラインサポートを避けること、同期のための実績のある技術を使用すること、システムを小さく依存関係のないものに保つことが挙げられます。これらの原則に従うことで、開発者はユーザーのプライバシーを優先しつつ、従来の同期方法の複雑さを避けた効率的なオフライン対応アプリを作成できます。生産準備が整ったソリューションとして、SQLite-Sync拡張機能が推奨されます。

他人に影響を与える方法について、操作的ではなく自然な形で行うことが重要であると述べています。影響力はすべての人間関係において自然な一部であり、五つのスタイル、つまり「ドア」が紹介されています。それは、合理化、主張、交渉、インスピレーション、そして架け橋です。各スタイルには強みとリスクがあり、自分のデフォルトスタイルを理解し、他者のニーズに応じて適応することが鍵です。

合理化は、論理や事実を使って説得するスタイルです。データを重視する人には効果的ですが、使いすぎると冷たく感じられることがあります。

主張は、自信と明確なコミュニケーションに基づいています。尊敬を得ることができますが、バランスを欠くと攻撃的に見えるリスクがあります。

交渉は、共通の基盤や妥協点を見つけることに焦点を当てています。このアプローチは協力を促進しますが、使いすぎると不必要な譲歩を引き起こすことがあります。

インスピレーションは、物語やビジョンを通じて他者を引き込み、より大きな可能性を考えさせるスタイルです。しかし、現実に根ざしていない場合、実用性に欠けることがあります。

架け橋は、つながりや社会的証明を通じて信頼を築きます。関係を育む一方で、他者の意見に依存することを生む可能性があります。

この記事では、影響力は自分のスタイルを押し付けるのではなく、人々を理解し、彼らの立場に寄り添うことが重要であると強調しています。自分の好みや他者のスタイルを認識することで、効果的なコミュニケーションを選び、ポジティブな影響を与えることができるのです。

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著者は、6歳の誕生日に贈られたФахівець-85コンピュータのシミュレーション体験を共有しています。ウクライナのコンピュータの歴史に関する本に触発され、自分自身でエミュレーターを作成することに決めました。

エミュレーターはWeb Assemblyにコンパイルされ、シンプルなゲーム「Rain」を実行できます。このゲームでは、成長するサボテンを避けながら雨滴をキャッチすることが目的です。

著者は、Intel 8085 CPUの仕様に基づいてコードやテストを生成するためにAIを活用しました。このプロセスでは、コマンドテーブルを作成し、CPUの命令セットを徐々に実装していきました。

エミュレーターのデバッグでは、キーボード操作や表示システムのサポートを追加しました。進捗には、入出力マッピングの問題を修正し、適切なグラフィックスのレンダリングを確保することが含まれています。

必要なコンポーネントを実装した後、著者は「Rain」ゲームを正常にロードしてプレイすることに成功しました。ゲームはプレイ可能ですが、CPUエミュレーションにはまだ注意が必要な問題が残っています。

著者は進捗に興奮しており、エミュレーターの改良やさらなるゲームの探索を続ける計画を立てています。このプロジェクトは、懐かしさと技術的な挑戦の充実した旅となっています。

この文章では、論文について説明し、それに関連するさまざまなリソースを提供しています。リソースには、論文の異なるバージョンや、引用のためのBibTeX形式の情報が含まれています。また、論文に関する講演の動画やスライドもあり、内容を異なる理解レベルで説明しています。

著者は、8年間続いているDell Inspiron 5567ノートパソコンの厄介な問題について述べています。この問題は、ノートパソコンをスリープ状態にしようとすると、しばしば再起動してしまうというものです。この現象は複数のオペレーティングシステムで発生しており、ソフトウェアの問題ではなく、ファームウェアに根本的な問題があることを示しています。

著者はファームウェアのソースコードを徹底的に調査した結果、ACPI（高度な構成と電源インターフェース）コードに特定のバグを発見しました。このバグは、スリープコマンドを適切に処理できていません。問題の核心は、ノートパソコンをスリープモードにするためのメソッドが、どのスリープ状態を使用するかを正しく示さずに指示している点です。この不備が原因で、コンピュータはスリープする代わりに再起動してしまいます。

著者は、問題のあるコードの技術的な詳細を共有し、ノートパソコンをスリープさせるためのメソッドが必要なコマンドを正しく設定できていないことを説明しています。ハードウェアをスリープの準備をする代わりに、重要なステップを省略してしまい、その結果として予測できない動作が発生しています。

著者のノートパソコンのスリープ機能に対する長年の苦闘は、特定のファームウェアのバグを浮き彫りにしています。彼らは、コードの詳細な検査を通じてこの問題を発見しました。また、ユーザーがこうした問題をよりよく理解できるように、透明性や技術的レビューの重要性を強調しています。

2025年10月、フレデリック・ラムはダウンロードサーバーの改善を発表し、ダウンロードがより迅速かつ効率的になることを伝えました。新機能により、ユーザーがファイルをリクエストすると最新のバージョンに自動的にリダイレクトされるようになります。ラムは、サービスがすべての人にとって速くアクセスしやすい状態を保つために「責任を持ってダウンロードするように」と呼びかけました。

一部のユーザーが大きなファイルを過剰にダウンロードしているため、他のユーザーのためにサーバーが遅くなることがあります。この問題を軽減するために、ラムは三つの推奨事項を提供しました。まず、地球全体のデータをダウンロードする際は、個別のファイルではなく、planet.openstreetmap.orgから完全なプラネットファイルをダウンロードすることを勧めています。次に、ヨーロッパや北アメリカなどの大きな地域の場合は、pyosmium-up-to-dateプログラムを使用してファイルを効率的に更新し、ネットワークのトラフィックを大幅に削減することができます。最後に、ダウンロードを自動化する場合は、スクリプトを監視し、不必要な繰り返しダウンロードを避けるようにしてください。

ラムは、より良いダウンロード体験のために、皆がこれらのガイドラインに従うことを奨励しています。

バークレー研究所の研究者たちは、材料合成の最適化プロセスを迅速化する自動化されたAIプラットフォーム「AutoBot」を開発しました。わずか数週間で、AutoBotは高品質な金属ハライドペロブスカイトの合成に最適な条件を特定しました。この材料はLEDやレーザーに利用されるもので、従来の方法では一年かかるところを短期間で実現しました。

AutoBotは機械学習を活用し、ロボットシステムが異なる合成パラメータを試すのをサポートします。可能な組み合わせのうちわずか1%をサンプリングすることで、最良の結果を見つけ出し、実験にかかる時間を大幅に短縮しました。このプラットフォームは、さまざまな光学材料の産業生産に向けてスケールアップする可能性があります。

研究の結果、高品質なフィルムは湿度が5%から25%の範囲で作成できることが示され、大規模な製造が容易になります。AutoBotのアプローチは、複数のデータ分析技術を組み合わせて材料の品質を評価し、プロセスをより迅速かつ効率的にしています。

全体として、AutoBotは材料研究における大きな進展を示しており、ロボティクスとAIを組み合わせて新しい材料の探索と最適化を促進しています。

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文書内の行や段落を見つける作業は、二段階のクラスタリング問題としてアプローチします。まず、単語を表すテキスト検出ボックスから始めます。これらのボックスをグループ化することでテキストラインが形成され、さらにラインをグループ化することで段落が作られます。この構造は、文書のレイアウトを示す二段階の木のような形になります。テキストボックス間の関係を特定し、クラスタを作成するために、グラフ畳み込みネットワークを利用します。実験の結果、この統合された方法は効率的であり、公共のベンチマークや実際の画像において段落を検出する際に高品質な結果を達成することが示されました。

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nvmath-pythonは、NVIDIAの強力な数学ライブラリをPythonのエコシステムに統合するパッケージです。このパッケージは、NVIDIAのライブラリのすべての機能にアクセスできる使いやすいAPIを提供し、既存のPythonの配列やテンソルフレームワークを強化します。

主な機能として、まず「行列の乗算」があります。ユーザーはMatmulオブジェクトを使用して、高度な行列乗算を行うことができ、計算タイプやエピログ操作（バイアスの追加など）を設定できます。また、デバイス側のAPIを利用することで、開発者はカスタムデバイスカーネル内でNVIDIAのライブラリ関数を使用でき、NumbaでコンパイルされたCUDAコード内でFFT関数を利用することが可能です。さらに、ユーザーはFFT関数の入力や出力を変更するためのカスタムプロログやエピログを作成することもできます。例えば、正規化を適用することができます。

具体的な使用例としては、まず行列の乗算があります。入力テンソルを設定し、Matmulクラスを使用して効率的に行列乗算を計画し実行します。次に、FFT操作では、NVIDIAのライブラリからFFTを利用するカスタムCUDA関数を書いて、複雑なデータに対して操作を行います。

このソフトウェアはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。なお、nvmath-pythonは現在ベータ版であり、問題が発生する可能性があり、ユーザーのフィードバックに基づいて変更されることがあります。

LinkedInは2025年11月3日から、欧州のユーザーのデータを利用してAIモデルのトレーニングを開始する予定です。この取り組みは、GDPRに基づく「正当な利益」に基づいて行われ、ユーザーは自分のデータがこの目的で使用されることを拒否することができます。プライベートメッセージはトレーニングデータには含まれません。

この決定は、データ使用に対する批判を受けて2024年に一時停止した後のものです。使用されるデータには、プロフィールの詳細や投稿、コメントなどの公開コンテンツ、保存された履歴書や求人応募の回答が含まれます。ユーザーは「生成AI改善のためのデータ」という機能を通じて、自分のデータ設定を管理できます。

さらに、LinkedInは同じ日にMicrosoftとのユーザーデータの共有方法を変更し、よりパーソナライズされた広告を提供することになります。欧州以外のユーザーには異なるデータ共有の取り決めが適用されます。

11月3日以降、ユーザーが何もしなければ、プロフィールの一部がAIトレーニングに使用される可能性があります。しかし、オプトアウトを選択すれば、今後のデータ使用を停止できます。ユーザーはアカウント設定でオプトアウトのオプションを確認し、アカウントの通知に更新が表示されることを期待してください。

sj.hは、約150行のC99コードで書かれた小さなJSONパースライブラリです。このライブラリの特徴は、メモリの割り当てを行わず、状態管理が最小限であることです。また、エラーメッセージは明確で、行番号や列番号の情報が含まれています。ただし、数値や文字列のパースは行わないため、ユーザーがこれらの処理を自分で管理する必要があります。

このライブラリを使って、長方形を表すJSON文字列をパースすることができます。例えば、次のようなJSON文字列があります。「{"x": 10, "y": 20, "w": 30, "h": 40}」。ここで、長方形の寸法（x, y, 幅, 高さ）を保持するためのRect構造体が定義されています。メイン関数では、JSON文字列から値を読み取り、それをRect構造体に格納する方法が示されています。

このライブラリは自由に使用でき、パブリックドメインとして公開されています。さらに多くの例については、デモフォルダを確認してください。

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厳密に必要なクッキーは、ウェブサイトが正常に機能するために欠かせません。これらのクッキーは、セキュリティを強化し、詐欺を防ぎ、購入を可能にします。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部の機能が正しく動作しない可能性があります。

欧州連合は「チャットコントロール」と呼ばれる法律を提案しています。この法律は、テクノロジー企業に対して、暗号化されたメッセージを含むプライベートメッセージをスキャンすることを義務付けるものです。具体的には「クライアントサイドスキャン」という方法が使われ、送信前にデータが読み取られる可能性があるため、プライバシーやセキュリティが脅かされることになります。この法律が施行されると、暗号化が弱まり、オンラインプライバシーが侵害され、プライベートな会話がハッカーや政府の監視にさらされる危険があります。

Mozillaコミュニティは、EUの政策立案者に対して、暗号化を守り、セキュリティを弱める措置を拒否し、解決策を作成する際には専門家に相談するよう求めています。また、チャットコントロールに反対するための請願に署名し、自分の代表者に意見を伝えるよう呼びかけています。

クライアントサイドスキャンは、子供の安全を高める手段として正当化されることが多いですが、新たなセキュリティリスクを生む可能性があり、他の種類のコンテンツを監視するために拡大される恐れもあります。この法律が通過すれば、WhatsAppやSignal、Google Driveなどの人気のメッセージングやクラウドサービスにも影響を与え、すべての通信やデータの監視が可能になるかもしれません。

要するに、Mozillaコミュニティはチャットコントロール提案に反対し、暗号化を守り、オンラインでのプライベートなコミュニケーションの権利を保護することを訴えています。

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GitHub ActionsのNode 20は、2026年4月にサポートが終了するため、廃止される予定です。GitHubは2025年秋からNode 24への移行を計画しています。

最新のGitHubランナーはNode 20とNode 24の両方をサポートしており、デフォルトはNode 20です。Node 24を早期にテストしたい場合は、環境変数FORCE_JAVASCRIPT_ACTIONS_TO_NODE24=trueを設定してください。2026年3月4日以降はNode 24がデフォルトになりますが、ユーザーは2026年夏まで一時的にNode 20を使用することも可能で、その場合はACTIONS_ALLOW_USE_UNSECURE_NODE_VERSION=trueを設定する必要があります。

Node 24はmacOSのバージョン13.4以下とは互換性がなく、ARM32アーキテクチャもサポートしていません。アクションのメンテナーは、アクションをNode 24に更新する必要があり、ユーザーはワークフローをそれに合わせて調整する必要があります。詳細についてはGitHubのドキュメントを参照してください。

この記事では、最近のコーディングエージェントの現状について述べています。これらのエージェントは、信頼性が低下し、まるで遅いダイヤルアップインターネット接続を使っているかのように感じられます。特に、Anthropicのような企業は信頼性の問題に直面しており、OpenRouterのデータによるとAIトークンの使用量は大幅に増加していますが、これは世界市場全体を正確に反映しているわけではありません。

著者は、コーディングエージェントの使用経験を三つの段階に分けて説明しています。最初の段階は「GPT-3.5時代」で、限られた成功と頻繁な誤りがありました。次の「GPT-4/Sonnet 3.5時代」では、応答が改善され、コーディング支援がより役立つようになりましたが、インターフェース間での手動コピーが必要でした。現在の「監視付きCLIエージェント」では、コーディングエージェントが大いに支援していますが、ユーザーが出力を監視する必要があります。

著者は、将来的にはより高速なモデルが登場し、無監視でコーディングができるようになることを期待しています。これにより、複数の解決策を同時に生成し、最適なものを選ぶことができ、生産性が大幅に向上する可能性があります。しかし、AIリソースの需要は急速に増加しており、インフラの改善が追いつかない可能性があります。

また、AIサービスの価格モデルがピーク時の使用に対応するように進化し、オフピーク時の利用を促す可能性も示唆されています。全体として、著者は開発者がAI技術の進展について常に情報を得て、その可能性を効果的に活用する必要があると強調しています。特に、技術の進化が急速に進んでいるため、情報を把握することが重要です。

LEDライトアップキャタピラーのプロジェクトでは、遊びの粘土、LED、9ボルトのバッテリーを使って楽しいキャタピラーを作ります。このプロジェクトは、子供たちに基本的な回路について楽しく学ぶ機会を提供します。

必要な材料は、さまざまな色の遊びの粘土または塩粘土、いくつかのLED（発光ダイオード）、9ボルトのバッテリー、オプションで9ボルトのバッテリーリードです。

まず、バッテリーを接続します。バッテリーリードがあれば、それをバッテリーに取り付けます。リードがない場合は、粘土を使ってバッテリーの端子に直接接続します。次に、キャタピラーの形を作ります。粘土を丸めて並べ、電気が流れるように接触させます。LEDを置く部分には隙間を空けておきます。

次に、電源を加えます。バッテリーの黒いワイヤーを最初の粘土の部分に挿入し、赤いワイヤーを最後の部分に挿入します。LEDを使って接続します。LEDの短いリードを一つの粘土の部分に挿入し、長いリードを次の部分に挿入します。この作業をすべての隙間で繰り返します。正しく接続されていれば、LEDが点灯します。

もしライトが点灯しない場合は、「バグ探偵」のように接続を確認してみてください。このプロジェクトは、子供たちが回路について学びながら光るキャタピラーを作る手助けをします。完成したら、#AWEProjectsを使ってコミュニティと作品を共有し、作業が終わったら片付けることを忘れないでください。

NPMのサプライチェーンに対する攻撃が増加しています。そのため、開発者向けのセキュリティ対策リストを作成しました。こちらでご覧いただけます：NPMセキュリティのベストプラクティス。ぜひチェックして、自分の知見も共有して、このリソースをみんなで改善していきましょう。ありがとうございます。

アイザック・ニュートンは、ゴットフリート・ライプニッツとのライバル関係で知られていますが、彼は手紙の中で自身の初期の数学的発見についての個人的なエピソードを語っています。彼は円の一部の面積を求めることを目指し、円周率を近似しようとしました。ニュートンは、複雑な曲線を変数xの冪を使った単純な無限和に置き換える方法を考えました。

彼はまず、単位円に関連するさまざまな曲線を調べ、これらの曲線の下の面積を計算する際、整数の冪を持つ曲線の方が容易であることに気付きました。ニュートンは、これらの単純な曲線の面積を導出するために既存のルールを使用し、円の一部の面積を求めるためのギャップを埋めようとしました。

パターン認識を通じて、ニュートンは面積計算における項の係数が、今日では二項係数として知られるパスカルの三角形に関連する数列に従っていることを特定しました。彼はこの理解を拡張し、半冪の公式を導き出し、円の一部の面積を求めるのに成功しました。

最終的に、彼は円の下の面積を表すことができる冪級数を定式化し、それを用いて円周率を近似しました。この研究は微積分の発展に寄与しただけでなく、問題を再考することでより大きな発見につながることを示しました。ニュートンの洞察は、数学における冪級数の広範な応用の基礎を築き、さまざまな問題を効率的に解決する道を開きました。

連邦エネルギー規制委員会（FERC）は、電力の信頼性基準に関する新しい規則を提案しています。主なポイントは以下の通りです。

FERCは、北米電力信頼性公社（NERC）の用語集において、4つの新しい定義を承認し、18の既存の定義を修正する計画です。また、11の重要インフラ保護（CIP）信頼性基準が、仮想化などの新技術をサポートするために更新されます。

これらの更新は、物理的なハードウェアの必要性を減らす仮想化の利用を可能にすることで、電力システムの信頼性と安全性を向上させることを目的としています。仮想化により、稼働時間の増加や迅速な復旧といった利点が期待されます。

提案された変更については、連邦官報に掲載されてから60日以内に関心のある関係者がコメントを提出できます。

FERCは更新を支持していますが、提案された言語の変更が監視や透明性を低下させる可能性があるとの懸念もあります。委員会はこれらの問題に関して公の意見を求めています。

仮想化についての背景として、仮想化はハードウェアの仮想版を作成することを可能にし、リソースのより効率的な利用を実現します。提案された基準は、組織が仮想化を安全かつ効果的に実施するのを助けるものです。

全体として、提案された変更は、進化する技術に対応して信頼性基準を現代化しつつ、堅牢なセキュリティ対策を確保することを目指しています。

Timesketchは、共同でフォレンジックタイムライン分析を行うためのオープンソースツールです。このツールは、ユーザーがデータに注釈やコメント、タグ、評価を追加することで、タイムラインを整理し、分析するのを助けます。

Timesketchは、タイムラインを分析するためのチームワークを促進するツールです。ユーザーは、Timesketchをインストールし、データをアップロードする方法についての手順を簡単に学ぶことができます。また、コミュニティのリソースを利用して、他のユーザーとつながり、貢献することも可能です。

開発者がこのツールを改善するために協力したい場合のガイドラインも用意されています。なお、Timesketchは公式のGoogle製品ではなく、Googleが所有するコードに過ぎません。

このツールを作ったのは、20の異なるリポジトリで同じ行を更新するのが面倒だったからです。「Infra as AI」を使えば、変更したい内容を伝えるだけで、エージェントがすべてのリポジトリで同時に作業を進めます。彼らはドキュメントを読み、いくつかのプルリクエストを作成し、説明も追加してくれます。ウェブサイトでダッシュボードのデモを見ることができますので、ぜひご覧ください。皆さんのフィードバックをお待ちしています。

このシリーズの最終回では、手続き型の島生成について説明します。このプロセスは、メッシュの基盤を作成し、高低差の詳細を追加し、水系をシミュレーションし、地形に色を付けるといういくつかのステップから成り立っています。現在の焦点は、CartoKitを使用して最終的な島の結果をパッケージ化することです。

最終出力の重要な要素には、まず「ベイクドテレイン出力」があります。これは、標高、湿度、バイオームタイプなどの重要な情報を含むコンパクトなメッシュです。初期生成から不要な部分を取り除き、メッシュを簡単にエクスポートしたり、さらに使用したりできるように準備します。

次に「CPUデバッグレンダラー」があります。すべての画像はCPUを使用して作成され、このモジュールには地形のさまざまな視覚化をレンダリングするためのツールが含まれています。これにより、異なるプラットフォーム間で一貫した出力が保証されます。

「インタラクティブビューワー」は、ユーザーがパラメータを調整し、地形のリアルタイム更新を確認できるインターフェースです。また、高低差のヒントを描画したり、画像やアニメーションをエクスポートしたりするオプションも提供しています。

さらに、「エクスポートヘルパー」には、生成された地形をさまざまな形式でエクスポートするためのツールがあります。これには、3Dモデリングソフトウェア用のGLBファイルや画像用のPNGが含まれます。

生成プロセスは効率的で、最終ステップにおいて最小限の遅延で進行します。将来的な改善点としては、リアルタイムレンダリングの強化、追加の地図タイプのエクスポート、天候のような動的要素の追加が考えられます。

全体として、このシリーズは手続き型の方法を用いて詳細でインタラクティブな島を作成する方法を成功裏に示しています。モジュール設計により、地形生成の実験やさらなる開発が可能になります。

iNapGPUは、基本的な電子部品、特にTTLゲートを使用して作られたシンプルなグラフィックカードです。主な特徴は以下の通りです。

仕様としては、800x600のVGA解像度で60Hzの表示が可能で、400x300の低解像度オプションもあります。50x18の文字を表示でき、1MbitのEPROMに保存された4つの異なる文字セットから最大255文字をサポートします。また、21個の集積回路（IC）を使用し、ArduinoやZ80のようなマイクロコントローラーに接続できます。

デザインのインスピレーションは、Ben Eaterの「世界最悪のビデオカード」に基づいており、タイマー回路の最適化を目指して改良されています。

技術的な詳細としては、20MHzのピクセルクロックで動作し、タイミングには12ビットのカウンターを使用しています。設計にはカウンター、NANDゲート、フリップフロップが含まれており、同期を取るために使われています。文字の保存にはSRAMを使用し、色の選択も可能です。

課題としては、画像のちらつきや電気ノイズに対する感度などの問題があります。画像品質は良くなく、文字が不明瞭で背景に奇妙な線が現れることがあります。

最後に、制作者はこのカードの構築が実用的ではないとし、FPGAを使用することを推奨しています。欠点はあるものの、マイクロコントローラーなしでDIYグラフィックカードを示す楽しいプロジェクトとしての役割を果たしています。

Miri Forbesとその同僚による研究「精神病理の再構築」は、14,800人の多様な参加者を対象にした大規模なオンライン調査を通じて、精神的な症状の構造を探求しています。この研究は、DSM-5に基づく症状を、データに基づいた新しい分類システムである「階層的精神病理分類（HiTOP）」に再編成することを目指しています。

主な発見は以下の通りです。まず、参加者は症状をランダムな順序で報告したため、質問の順番によるバイアスを避けることができました。この分析では、139の症状クラスターと81の単独症状が特定され、8つの広範なメンタルヘルスのカテゴリーに分類されました。

次に、研究の結果、従来のDSMの障害、例えば大うつ病性障害（MDD）、全般性不安障害（GAD）、および外傷後ストレス障害（PTSD）などは、明確なクラスターを形成しないことがわかりました。これらの障害は、さまざまな重複する症状や症候群に分解されることが示されました。

このことは、MDDや類似の障害が固定された存在ではなく、変動する症状の組み合わせから成り立っていることを示唆しています。DSMの基準は、これらの状態の複雑さを十分に捉えていない可能性があり、精神的な分類の再考が必要であることを浮き彫りにしています。

ただし、この研究は自己報告された症状のみに依存しているため、臨床医の観察や文脈を見落とす可能性があります。著者たちは、さまざまな方法や集団を用いたさらなる研究の必要性を認めています。

全体として、これらの発見は精神的診断に関する従来の見解に挑戦し、メンタルヘルス障害に対するより繊細な理解を求めています。

航空宇宙構造物は、航空機や宇宙船などの強度、軽量性、耐久性が求められます。これらの構造物は、空気力学的な力やエンジンの負荷、着陸時の衝撃に耐えるように設計されています。

学習の目標としては、航空宇宙構造物の歴史、耐える負荷（引張、圧縮、せん断、ねじり、曲げ）、建設方法、設計のための有限要素法（FEM）、および座屈や疲労といった課題を理解することが挙げられます。

航空宇宙構造物の進化は、ジョージ・ケイリーやオットー・リリエンタール、ライト兄弟といった先駆者たちによって始まりました。彼らは軽量材料の重要性を強調しました。初期の設計は木材や布で作られた複葉機でしたが、1930年代にはアルミニウム製の応力皮膜構造に移行しました。現在では、強度と軽量性に優れたカーボンファイバー複合材料が多く使用されています。

航空宇宙構造物は、主に五つのストレスにさらされます。圧縮は材料を押しつぶし、引張は材料を引っ張って伸ばします。せん断は層が滑り合う原因となり、ねじりは材料をねじります。曲げは引張と圧縮を組み合わせた力です。

翼は揚力にとって重要であり、強度と軽量性のバランスが求められます。通常、内部にスパーやリブを持つセミモノコック設計が採用されています。胴体はトラス型またはモノコック/セミモノコックで、現代の設計では強度を確保するために応力皮膜が使用されています。

リベットは強度と軽量性から一般的に使用されるファスナーですが、取り付けには技術が必要です。現代の胴体は加圧されており、設計においては大きなストレスを管理する必要があります。

温度変化による熱膨張は、ストレス集中を避けるために管理されなければなりません。また、圧縮負荷の下での座屈を防ぐように構造物を設計する必要があります。

アルミニウムから複合材料への移行が進んでおり、性能向上が期待されています。複合材料の設計は高い強度を保ちながら軽量化を実現し、飛行の効率にとって重要です。

宇宙船は、特に低温推進剤や再突入時の熱ストレスの管理といった独自の課題に直面しています。

航空宇宙構造物は、強度、軽量性、効率を最適化するように設計されています。有限要素法や先進的な材料の使用により、航空宇宙工学は進化し、より高性能で安全な航空機や宇宙船が実現しています。

このテキストには、オンライン書籍への直接リンクが含まれています。リンクは「https://fhetextbook.github.io/」です。

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この記事では、チップ製造に使われる特殊な顕微鏡の歴史について説明しています。この顕微鏡は、RCAの家庭用ビデオプロジェクトが失敗したことから生まれました。この特注の走査型容量顕微鏡は、半導体メーカーが自社の製品を分析し理解するために欠かせないものとなりました。技術の予期しない失敗から革新が生まれることを強調しています。

Hammerspoonは、OS X用の強力な自動化ツールで、Luaスクリプトを使用してさまざまなシステム機能を制御します。これは、オペレーティングシステムとLuaの間の橋渡しをする役割を果たします。

インストール方法は二つあります。手動でのインストールでは、Hammerspoon.appをダウンロードしてアプリケーションフォルダに移動します。Homebrewを使用する場合は、brew install hammerspoon --caskとコマンドを実行します。

インストール後、Hammerspoonは~/.hammerspoon/init.luaに設定ファイルを作成するまで何も動作しません。役立つリソースには、入門ガイド、APIドキュメント、よくある質問、ユーザーからのサンプル設定、IRCチャンネル（Liberaの#hammerspoon）、サポート用のGoogleグループがあります。

Hammerspoonは、ミニマリズムに焦点を当てたMjolnirのフォークです。Hammerspoonは、より統合された体験を目指しています。

今後の計画としては、システムAPIのカバレッジを拡大し、拡張機能間の統合を強化し、ユーザー体験を向上させることを目指しています。

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セルフホスティングを考える際には、その利点とリスクを理解することが重要です。まず、利点としては、データやサービスに対する完全なコントロールが得られることがあります。また、長期的にはコストが抑えられる場合もあります。さらに、自分の特定のニーズに合わせて設定をカスタマイズできる点も魅力です。

一方で、リスクも存在します。セキュリティやメンテナンスに対する責任は自分にありますし、技術的な問題が発生することもあり、その際にはトラブルシューティングのスキルが求められます。また、効果的にセルフホスティングを行うためには、時間とリソースを投資して学ぶ必要があるかもしれません。

初めのステップとしては、自分のニーズに合ったソフトウェアとハードウェアを調査し、選ぶことが大切です。ネットワーキングやセキュリティの基本をしっかり理解しておくことも重要です。最初は小規模に始め、徐々に自信と経験を積みながら拡大していくと良いでしょう。

全体として、セルフホスティングは魅力的な選択肢ですが、慎重な計画とコミットメントが必要です。

多くのイギリスの銀行は、1960年代や1970年代に作られた古いソフトウェアをまだ使用しています。最近の調査によると、200の銀行のうち16%が1960年代のコードを使用しており、約40%が1970年代のコードに依存しています。このようなレガシーソフトウェアは、退職が近い少数の従業員しか理解していないことが多いです。

一部の銀行は、パンチカードやメインフレームなど、古い技術向けに設計されたシステムで運営されています。この古いソフトウェアへの依存は、重要な銀行インフラの故障や顧客のニーズに迅速に対応できないといった重大なリスクを伴います。

専門家によると、この古い技術は単純な取引には信頼性があるものの、Cobolのような古いプログラミング言語に熟練した新しい専門家が不足しているため、銀行がこれらのシステムを維持するのがますます難しくなっています。経験豊富な労働者が退職するにつれて、銀行は現代の要求に応えるために技術をアップグレードすることに課題を抱えています。

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AIコーディングアシスタントのClaude Codeは、開発のワークフローに欠かせない存在となっていますが、その使用状況を追跡することが重要です。モニタリングがなければ、チームは生産性やコスト、システムのパフォーマンスを効果的に把握することができません。この問題に対処するために、OpenTelemetryという観測フレームワークとSigNozというプラットフォームを使用して、Claude Codeの使用状況を測定可能にするパイプラインが構築されました。

重要なポイントとして、Claude Codeのモニタリングは、その使用頻度や関連コスト、開発者のワークフローにおける全体的な効果を特定するのに役立ちます。トークンの総使用量、セッション数、パフォーマンストレンドといった指標は、ユーザーの行動やツールの信頼性についての洞察を提供します。OpenTelemetryは柔軟なデータ収集を可能にし、SigNozはそのデータの可視化と分析を行います。管理者はテレメトリ設定を中央で構成できるため、チーム全体の観測性を管理しやすくなります。

モニタリングの設定は、Claude Codeでテレメトリを有効にすることから始まり、その後データがSigNozにストリーミングされて分析されます。これには、セッション数、プルリクエスト、ユーザーの意思決定などの指標を追跡することが含まれ、Claude Codeの利用状況を包括的に把握できます。

最終的に、この観測性はチームにClaude Codeのワークフローへの統合を最適化するための洞察を提供し、その導入を正当化し、AI支援コーディングのスケーリングに関する情報に基づいた意思決定を行うための助けとなります。

ゲーム「Space Station 14」のARM64ビルドをサポートするために、開発者はWindows ARM64でゲームクライアントがクラッシュする問題に直面しました。開発中は問題なく動作していたものの、SDL（シンプル・ダイレクトメディア・レイヤー）の初期化後にエラーログもなくクラッシュしました。

最初の調査では、開発者はWinDbgを使用してクラッシュの原因を調べました。その結果、USER32ライブラリ内のGetDC()呼び出し中にクラッシュが発生していることがわかりました。この関数はWindowsのウィンドウ管理に不可欠です。しかし、WinDbgはC#コードのデバッグに苦労し、.NETランタイムコンポーネントが欠けていたため、デバッガが正しい環境で動作しているのか混乱しました。また、SDLがGDIコマンドでウィンドウの背景をクリアする際、ARM64では予期せぬクラッシュが発生し、x64では問題がありませんでした。

根本原因の分析では、開発者はMicrosoftのDirectX Graphics Infrastructure（DXGI）が最適化のためにGetDC()呼び出しを変更しているのではないかと疑いました。特に、効率的なウィンドウ処理（フリップモデル）を有効にするための変更がARM64ビルドでうまく機能していないようでした。クラッシュは、実行ファイルがSS14.Loader.exeという名前のときのみ発生しました。これは、Microsoftが特定のゲームに対して最適化を適用しており、このゲームがそのリストに名前から含まれていたためです。

デバッグの過程で、クラッシュはMicrosoftのウィンドウゲーム向けの最適化に関連していることが明らかになりましたが、これがARM64版のSpace Station 14とは互換性がありませんでした。開発者は、OpenGLドライバーとDXGIの問題が解決されるまで、Windows ARM64ビルドの公式サポートを延期することを決定しました。

さらに、開発者はWindowsのARM64向けOpenGL実装に問題があることも指摘し、OpenGLアプリケーションを実行するためにANGLE（互換性レイヤー）に依存する必要があると述べました。また、ARM64環境でのデバッグの複雑さや既存のツールやライブラリの限界に対するフラストレーションも表明しました。

オックスフォード大学が、2026年版のタイムズ・グッド・ユニバーシティ・ガイドによると、初めてイギリスの大学ランキングでトップ3から外れました。現在、オックスフォード大学はケンブリッジ大学と並んで4位に位置しています。一方、ダラム大学は3位に上昇しました。ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスが1位を維持し、セント・アンドリュース大学が続いています。

ダラム大学は、タイムズの「今年の大学」に選ばれ、学生からの教育の質に関する評価が大きく向上しました。このランキングは、オックスフォード大学とケンブリッジ大学の国民学生調査におけるパフォーマンスへの懸念を反映しています。

2026年のイギリスの大学ランキング上位5校は以下の通りです。
1位：ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス
2位：セント・アンドリュース大学
3位：ダラム大学
4位/5位：オックスフォード大学
4位/5位：ケンブリッジ大学

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストをここにコピーして貼り付けていただければ、喜んでお手伝いします。

AIがプログラミングを完全に引き継ぐかどうかについての議論が広がっていますが、意見は変わりつつあるようです。最初は、AIがジュニア開発者の質の高いコード作成を助けると考えられていました。しかし、実際には、企業はAIと共に働くシニア開発者を必要としていることが最も効果的であることが分かってきました。

AIは基本的なコード構造の作成や、繰り返し作業の自動化、アイデアの迅速な検証、機能の迅速な提供などのタスクに優れていますが、これらの利点は経験豊富な開発者によって最大限に活用されます。ジュニア開発者はAIの出力を価値ある作業に変えるのが難しい場合があります。

一方で、AIはコードレビューや良いプロンプトの生成、ソフトウェアアーキテクチャの設計、コード品質の維持、セキュリティの確保といった重要なタスクには苦労しています。ジュニア開発者とAIだけに頼ると、バグやプロジェクトの成果が悪化するなどの重大な問題が生じる可能性があります。

AIはシニア開発者にとって脅威ではなく、むしろ彼らの仕事を強化することができます。現在、AIの最も効果的な利用法には、迅速なプロトタイピングや既知のルーチンの自動化、異なる分野のプロジェクトへの支援、簡単な機能テストの実施が含まれます。

全体として、AIには可能性がありますが、経験豊富な開発者が持つ微妙な理解を置き換えるほどの信頼性はまだありません。AIはプログラミングの民主化を進めるのではなく、むしろ熟練した専門家の重要性を再確認させるようです。AIの未来には期待が持たれていますが、現時点では過度な期待は控えるべきでしょう。

Flickrプラットフォームの特徴やセクションについて説明します。「新着情報」、「最近の写真」、「トレンド」、「イベント」などのセクションがあり、コンテンツを探索することができます。また、「プリントショップ」を通じて写真を印刷したり、フォトブックを作成したりするオプションも用意されています。プロプランや、統計ダッシュボード、自動アップローダーといったツールに関する情報も提供されています。さらに、Flickrブログへのリンクや求人情報、ガイドラインもあります。特定のプロフィールが存在しない場合は、代わりに人気の写真を閲覧できる機会が提供されます。Flickrは、写真を通じて人々をつなげることを目指しています。

Obsidian Note Codesプラグインは、Obsidianのボールト内の各ノートにユニークな4文字のコードを割り当てます。これにより、他の文書から簡単に参照できるようになります。コードは見た目が整っており、似たような文字による混乱を避けるように設計されています。

主な機能には、ノートのパスをハッシュ化して生成されるコードがあります。このため、ノートの名前を変更するとコードも変わります。また、リンク形式を使ってノートを直接開くことができるプロトコルハンドラーも備えています。例えば、obsidian://note-codes/open?code=XX-XXという形式です。

ただし、誕生日の逆説によるコードの衝突の可能性があり、名前を変更したノートは元のコードを失います。このプラグインはオープンソースで、GitHubで入手可能です。

開発者は、名前を変更したノートの以前のコードをキャッシュとして保持するなどの改善を検討しています。これにより、Obsidianプラットフォームに依存せずにコードの安定性を向上させることが目指されています。

要約がありません。

Jet-Nemotronは、高い精度を保ちながらテキスト生成を大幅に高速化する新しいタイプのハイブリッド言語モデルです。このモデルは、Post Neural Architecture Search（PostNAS）という手法を用いて作られました。PostNASは、事前に訓練されたフルアテンションモデルを基に、その構成要素を最適化することでモデル設計を改善します。PostNASは、アテンション層の最適な配置を見つけること、線形アテンションブロックの選定、新しいアテンションブロックの設計、ハードウェア性能のためのパラメータ最適化の4つの主要な分野に焦点を当てています。

Jet-Nemotron-2Bモデルは、Qwen3やLlama3.2などの他の先進的なモデルと比較して、同等またはそれ以上の精度を達成しています。また、テキスト生成では最大53.6倍、テキストの事前入力では6.1倍の速さを実現しています。さらに、このモデルは、他の大規模なモデルよりも特定のベンチマークで優れた性能を発揮しています。

要約がありません。

ジョン・グラハム・カミングは自身のブログで、目立たないバッグを使ってノートパソコンを運ぶことの好みについて語っています。最近、Cloudflareの取締役会でシンプルな茶色の紙袋を使った際に、適切なバッグが必要だというコメントが寄せられたことを紹介しています。彼は、理想的なノートパソコン用のバッグは普通に見え、注目を集めないものであるべきだと考えています。しかし、従来の紙袋は弱いことに気づき、映画の小道具として使われる紙袋を検討するようになりました。これらの小道具は普通の茶色の紙袋に見えますが、耐久性のある生地で作られており、音も静かで、彼のMacBook Proにぴったりのサイズです。

Mojoは最新のリリースでApple Silicon GPUへの初期サポートを導入しました。これにより、開発者は最新のMac上でGPUを活用したアルゴリズムやAIモデルを作成できるようになります。この機能を利用するには、Apple Silicon Mac（M1からM4チップ）を搭載し、macOS 15以降およびXcode 16以降が必要です。

基本的なGPU機能は利用可能ですが、多くの機能はまだ開発中です。現在、一部の例や機能、特定のGPUパズルやAIモデルの操作などはまだ動作していません。チームはこれらの制限を解消するために積極的に取り組んでおり、さまざまな機能のサポートを強化する計画です。

MojoをApple Silicon GPUで使用する際の技術的な詳細については、最近のコミュニティミーティングでのプレゼンテーションを参照することができます。サポートが拡大する中で、チームはこのハードウェアを最適に利用するためのリソースやドキュメントを提供することを目指しています。

エニは、バージニア州に建設中のコモンウェルス・フュージョン・システムズの核融合発電所から電力を購入するために、10億ドルの契約を結びました。この契約により、エニはコモンウェルスの最初の商業核融合発電所の二番目の主要顧客となります。この発電所はまだ計画段階にあり、2030年代初頭に稼働を開始する予定です。

コモンウェルス・フュージョン・システムズは、MITからスピンアウトした企業で、核融合エネルギーの分野でリーダー的存在です。これまでに約30億ドルの資金を調達しており、核融合エネルギーを実験室の概念から実用的なエネルギー源に変えることを目指しています。エニは再生可能エネルギーへのシフトを進めており、この投資をエネルギー革新に遅れを取らないための戦略の一環と見ています。

この核融合発電所では、トカマク炉を使用します。トカマク炉は超伝導磁石を使ってプラズマを生成し、核融合反応を引き起こします。最初のデモンストレーション炉であるスパークは、65％以上の完成度を誇り、2年以内にプラズマの生成を開始する見込みです。一方、商業用発電所であるアークは、2027年または2028年に建設を開始する予定です。

核融合エネルギーが商業的に実用化されるまでにはまだ数年かかるとされていますが、大手テクノロジー企業であるグーグルやマイクロソフトが将来の核融合発電所から電力を購入する契約を結ぶなど、業界には多くの投資が流れ込んでいます。しかし、専門家は資金が増加している一方で、商業用核融合エネルギーに必要な科学的ブレークスルーはまだ完全には実現されていないと強調しています。

要約がありません。

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SGS-1は、Spectral Labsによって開発された新しい生成モデルで、3D CADデザインを生成することができます。ユーザーは画像や基本的な3Dモデルを入力することで、STEP形式のパラメトリックCADファイルを出力でき、従来のCADソフトウェアで簡単に編集可能です。

SGS-1の主な特徴には、複雑で多様なCAD形状を生成できる能力があり、製造可能な形状を特定の寸法に合わせて編集することができます。また、画像やテキストの説明に基づいて、アセンブリ用のブラケットなどの部品を設計することができる実用的な応用もあります。さらに、GPT-5などの他のモデルと比較した場合、SGS-1は正確で使える3Dデザインを作成する能力において優れており、空間理解力が高いことが示されています。

SGS-1は、スケッチや工学図面をCADジオメトリに変換する機能や、メッシュファイルをパラメトリック形式に自動変換する機能も備えています。しかし、創造的なデザインや有機的な形状、完全なアセンブリを一度に作成することには課題があります。

今後、Spectral LabsはSGS-1の機能を向上させ、より複雑なエンジニアリングタスクや物理的な推論を改善することを目指しています。また、コラボレーションを求めており、新しいチームメンバーの採用も行っています。

家庭用に設計された世界初の超音波シェフナイフが登場し、現在予約注文を受け付けています。この革新的なナイフは、超音波技術により、食材を切る際の負担やくっつきが少なくなります。超音波は1秒間に4万回以上振動し、切れ味を向上させています。

ナイフの刃の長さは200mm（8インチ）で、日本のAUS-10鋼を使用しています。バッテリーは1100mAhで、USB-Cから充電可能です。また、防水性能はIP65等級を持っています。価格は58,200円です。

ナイフとワイヤレス充電タイルがセットになったバンドルも購入可能で、こちらは70,500円です。予約注文は2026年1月までに発送され、発送前であればいつでもキャンセルできます。

最近、GitHub上のZigプログラミング言語プロジェクトに関する更新があり、新しいリンカー「Elf2」が導入されました。これにより、パフォーマンスとインクリメンタルサポートが向上しました。

新しいリンカーはゼロから開発され、インクリメンタル更新が従来よりも11倍速くなりました。また、新しいリンカーを使用したビルドと、コード生成やリンクを行わないビルドを比較した場合、わずか4%の遅延が見られるだけです。

ユーザーはコマンドラインオプションやビルドスクリプトを通じて新しいリンカーを有効にできます。特定の設定ではデフォルトとして使用されるようになります。

これらの変更はレビューされ、承認された後、いくつかのコミットがメインブランチに統合されました。

コミュニティからはこれらの更新に対して好意的な反応があり、多くの人が興奮を表明しています。

GPU Killは、NVIDIA、AMD、Intel、Apple SiliconなどのさまざまなベンダーのGPUを管理するためのコマンドラインツールです。このツールを使うことで、ユーザーはGPUのパフォーマンスを監視し、プロセスを制御し、セキュリティを強化することができます。

主な機能には、リアルタイムでのGPU使用状況、メモリ、温度、アクティブなプロセスの追跡が含まれています。また、応答しないGPUプロセスを終了させることができ、無許可の暗号通貨マイナーや疑わしい活動を検出するセキュリティ機能も備えています。ガードモードでは、ポリシーを適用してリソースの不正使用を防ぎます。さらに、GPUクラスターを監視するためのウェブインターフェースや、複数のサーバー上のGPUをリモートで管理する機能もあります。AIツールを管理するためのMCPサーバーとの統合も行われています。

このツールは、Linux、macOS、Windowsに対応しており、ソースからビルドするためにはRustのバージョン1.70以上が必要です。使用を開始するには、ソースからビルドするか、Cargoを使用してインストールします。GPUの一覧を表示し、リアルタイムで使用状況を監視することができます。一般的なコマンドには、プロセスを終了させたり、GPUをリセットしたりするものがあります。

ダッシュボードは、GPUの活動やセキュリティを監視するためのウェブインターフェースです。バックエンドとフロントエンドのサーバーが同時に稼働している必要があります。セキュリティ機能では、脅威をスキャンし、検出ルールを設定することができます。ポリシーを適用することで、リソースの使用を管理することも可能です。

リモート管理機能を使えば、SSHを介してリモートサーバー上のGPUを管理し、GPUの一覧表示やリセットなどのタスクを実行できます。テストとCI/CD機能もあり、さまざまなハードウェアに対する自動GPUテストが含まれています。異なる環境でのテストのために複数のセットアップオプションも用意されています。

インストール、セットアップ、さらなる機能に関する詳細なガイドも提供されています。このツールはFSL-1.1-MITライセンスの下でライセンスされています。

イギリス、オーストラリア、カナダが正式にパレスチナの国家としての地位を認め、トランプ政権との間に外交的な亀裂が生じています。イギリスのキア・スターマー首相は、この認識が平和と二国家解決を促進することを目的としていると述べ、ハマスの行動への報酬ではないことを明確にしました。彼は、ハマスの指導者に対する制裁を発表し、イスラエルに対してガザへの人道支援を増やすために制限を緩和するよう求めました。イスラエルの外務省は、この認識をハマスへの報酬と批判しています。カナダはG7諸国の中で最初にパレスチナを認め、マーク・カーニー首相はパレスチナとイスラエルの両方にとって平和な未来を望む意向を示しました。フランスを含む他の国々も、国連総会で同様の発表を行うことが期待されています。

新しい研究論文が、ヨンジ・ワン氏とサム・ブラックウェル氏によって発表されました。この研究では、流体力学における長年の問題に対処するためにAIを活用する方法が紹介されています。流体力学は、ハリケーンや飛行機の飛行といった現象を理解するために重要です。

数学者たちは、複雑な方程式に直面しており、これが「特異点」と呼ばれる非現実的な状況を引き起こすことがあります。特異点では、速度などの値が無限大になることがあります。この研究では、新たな不安定な特異点のファミリーが提案され、流体力学の理解を深める手助けとなる可能性があります。特に有名なナビエ・ストークス方程式の解決にも寄与するかもしれません。

研究者たちは、特に物理に基づいたニューラルネットワーク（PINNs）という高度なAI技術を用いて、新しい不安定な特異点を発見し、その挙動におけるパターンを特定しました。このアプローチにより、計算の精度が高まり、地球の直径を数センチメートル単位で予測するのと同様の精度が実現されています。

このブレークスルーは、深い数学的洞察とAIを組み合わせる重要な一歩を示しています。これにより、数学研究の進め方が革新される可能性があります。著者たちは、この研究が難しい数学的問題を解決する新しい方法につながることを期待しています。

要約がありません。

Bluefin LTSとBluefin GDXが、9ヶ月の開発を経てダウンロード可能になりました。

Bluefin LTSは、長期的なサポートを重視し、現代的なデスクトップ体験を求めるユーザー向けに設計されています。安定したリリースサイクルは3年から5年で、CentOS Stream 10を基盤にしています。これには、GNOME 48デスクトップのバックポート版やARMベースのイメージ、更新されたLinuxカーネルを含むオプションのハードウェア有効化（HWE）ブランチが含まれています。インストールは新しいAnacondaウェブインターフェースにより簡素化されており、定期的な更新は毎週行われますが、一部の問題はまだ解決中です。

一方、Bluefin GDXはAIや機械学習の専門家を対象としており、NvidiaドライバーやCUDAが含まれています。Bluefin LTSとBluefin Developer Experienceの要素を組み合わせており、オープンソースのAIツール向けに効率的なプラットフォームを提供することに重点を置いています。完全なセキュアブートサポート、Nvidia CUDAの統合、AIモデルのローカル管理機能が特徴です。

Bluefin LTSは、以前のバージョンよりも持続可能性が高く、時間が経つにつれて必要な更新が少なくなることが期待されています。また、Bluefin GTSとBluefin LTS HWEは、類似のカテゴリーで競合します。Bluefinのチームは拡大しており、機能の向上やコミュニティとの関わりに取り組んでいます。

新しいストアもオープンしており、テーマに沿った商品が販売されています。売上はプロジェクトのアートワーク支援に使われます。

長期的で安定したLinuxデスクトップやAIに特化したワークステーションを求めるユーザーにとって、Bluefin LTSとGDXはそれぞれのニーズに応じたソリューションを提供します。

BYDは、テスラのメガパックと競合する新しい製品を発表しました。この新製品は、テスラのものの2倍の蓄電容量を持っています。

AIが生成する動画は、動画制作の方法を変えています。最近、プロジェクトのために動画が必要になり、いくつかの優れたツールを見つけました。Synthesia、InVideo、LunaBloomAIを使ってみたところ、彼らが作り出す動画の質と明瞭さに驚かされました。このことから、フリーランスの動画編集者の未来について考えさせられました。これらのツールが素晴らしい結果を出しているので、今後どうなるのか気になります。あなたはどう思いますか？

iPhone Airは、厚さ5.64mmでAppleの最も薄いスマートフォンですが、そのスリムなデザインにもかかわらず、修理のしやすさが保たれています。一般的に薄型デバイスは修理が難しいですが、Airはバッテリーが中央の大部分を占め、その上にロジックボードが配置されている巧妙なレイアウトを採用しています。この設計により、重要な部品へのアクセスが容易になり、修理のしやすさは10点満点中7点と評価されています。

主なポイントは以下の通りです。デザインの革新により、Airは部品の重ね合わせを最小限に抑え、分解が簡単になるフラットな経路を作り出しています。バッテリーはデュアルエントリー設計と電気的に剥がれる接着ストリップのおかげで、工具なしで安全に取り外すことができ、交換も簡単です。USB-Cポートはモジュラー式ですが、Appleは自社での修理や交換用ポートの販売を行っておらず、サードパーティ製の部品が入手可能になるかもしれません。

耐久性については、強度を考慮してチタンで作られていますが、一部の弱点がストレスによる破損につながる可能性があります。ただし、テスト結果では簡単に曲がることはないとされています。全体的に、iPhone Airは機能や部品が少なく設計されており、修理が迅速に行えるようになっています。

このように、AppleのiPhone Airは、薄型のスマートフォンでも修理がしやすいことを示しており、スマートフォンデザインにおける重要な成果と言えます。

Hack Clubは、ティーンエイジャーにプログラミングを教える非営利団体ですが、最近、コミュニケーションツールのSlackから突然の財政的要求を受けました。Slackは、追加で5万ドルを即座に支払わなければ、彼らのワークスペースを無効にすると脅迫しました。また、年間20万ドルの支払いも求められました。11年間Slackを利用してきた彼らにとって、この予期しない料金の引き上げは大きな混乱を引き起こし、データやシステムの移行に追われることになりました。

幸運なことに、SlackのCEOが連絡を取り、彼らの状況がオンラインで注目を集めた後に、より良い解決策を提案しました。この経験は、データの所有権の重要性を再認識させ、Hack ClubはMattermostに移行することを決めました。彼らは、他の団体にもデータを守るために同様の移行を検討するよう呼びかけています。

LIDAR（光検出と測距）は、距離と時間を測定するセンサーを使用して情報を収集します。モジュールには二つのタイプがあります。

一つ目はdToF（直接飛行時間）で、これは短距離用に完全に統合されています。二つ目はiToF（間接飛行時間）で、こちらはVCSEL（垂直共振器面発光レーザー）を使用した照明装置を備えており、これも短距離用です。

さらに、長距離LIDARシステム向けに設計されたレーザー光源も存在します。

WeAct Display FSは、手頃な価格のUSBディスプレイドングルで、コンピュータやシングルボードコンピュータ（SBC）に小さな情報画面（0.96インチ）を追加します。フルカラーの160×80解像度を持ち、WeActのソフトウェアを使ってカスタマイズが可能です。

このデバイスの主な仕様は、ディスプレイサイズが0.96インチ、解像度が160×80、インターフェースはUSB 2.0タイプA（リバーシブル）、サイズは43 x 14.5 mmです。USBポートはリバーシブル設計になっており、誤った向きでの接続を防ぎます。また、ショートサーキットを避けるためのパッドを取り付けることもできます。

提供されるソフトウェアは2つあります。1つ目は「WeAct Studio System Monitor」で、ユーザーはテキストや画像、天気情報を使ったカスタムディスプレイを作成できます。これはWindowsで動作し、Python 3.9以上をサポートする他のオペレーティングシステムでも利用可能です。2つ目は「WeAct Studio Screen Projection」で、ウィンドウやプログラムを小さな画面に移すためのディスプレイをエミュレートしますが、こちらもWindows専用です。

WeAct Display FS V1はAliExpressで約2ドルで購入でき、より大きな3.5インチバージョンは約11ドルで販売されています。

要約がありません。