この記事では、アメリカにおけるイノベーションと経済成長を促進する科学の重要な役割について述べています。科学者、エンジニア、起業家、ベンチャーキャピタリストの違いを強調し、それぞれが技術やビジネスの進展にどのように貢献しているかを説明しています。

科学とは、新しい知識を発見するために疑問を持ち、仮説を立て、実験を行うことです。科学者は主に二つのカテゴリーに分けられます。一つは理論家で、モデルや概念を開発します。もう一つは実験家で、理論を検証するために実験を行います。

アメリカの大学は基礎科学研究において重要な役割を果たしており、その約50%を占めています。大学は将来の科学者を育成し、研究のためのインフラを提供しています。この研究は主に政府機関からの資金によって支えられています。

1982年の規則変更以降、企業は基本研究から応用研究に焦点を移し、利益を最大化することを優先するようになりました。その結果、企業の基礎科学への投資は減少しています。

科学的発見を実用的な製品に応用するのがエンジニアの役割です。起業家はイノベーションを市場に持ち込むためのビジネスを展開し、試行錯誤を重ねることが多いです。ベンチャーキャピタリストは、これらの起業家に資金を提供し、高いリスクを取る代わりに高いリターンを期待します。

科学への強い投資は、国家の力と経済の安定性に関連しています。科学研究への資金を削減することは、アメリカの長期的な成長とイノベーションを脅かすことになります。

もしアメリカが科学へのコミットメントを減らすと、科学研究を重視する他国、特に中国に遅れを取るリスクがあります。

この記事は、科学者、エンジニア、起業家、ベンチャーキャピタリストがイノベーションを促進する上で補完的な役割を果たしていること、そして科学への投資が経済的および国家的な強さを維持するために不可欠であることを強調しています。

コマンド「SELECT」を「QLINE-SELECT」に変更します。X軸については、Xは数値を表し、Lはテキストの値、TはUnix形式の時間を示します。Y軸では、Yは数値を表し、YにはHEX形式で表現された色を持つことができます。オプションには、ポイントの色をHEX形式で指定する「C」と、ポイントの半径を数値で指定する「V」が含まれます。さまざまな選択肢の例として、QLINE-SELECT、QAREA-SELECT、QBAR-SELECT、QPIE-SELECT、QBUBBLE-SELECTが提供されています。

この記事では、スマートフォンが人々をどのように気を散らせ、現在の瞬間に集中することを妨げるかについて述べています。平均して、人々は1日に4時間以上をスマートフォンに費やしており、これは自由時間の大部分を占めることになります。著者は、より意図的な生活を望んでおり、通知をオフにしたり、ソーシャルメディアを避けたりするなど、電話の使用を減らすための戦略を実施しています。

技術との関係を改善するために、著者はYouTubeなどのアプリのおすすめ機能を削除することで、スマートフォンをあまり魅力的でなくしました。多くの人が画面時間を制限しようとする一方で、真の変化は気を散らすコンテンツに全く関与しないことから生まれると強調しています。著者は、スマートフォンの使用を減らすことで、より現在に集中できるようになり、自然や人間関係をより深く楽しめるようになったと感じています。彼らは、他の人々にも同様の変化を考慮し、生活の質を向上させることを勧めています。

pdflyはPDFファイルを操作するためのコマンドラインツールで、2022年にマーティン・トーマによって開発され、py-pdf組織の一部です。このツールはPythonとfpdf2およびpypdfライブラリを使用して構築されています。

主な機能には、PDFファイルの詳細を表示する「メタデータ表示」があり、コマンド「pdfly meta」を使うことでファイルサイズや作成日などの情報を確認できます。また、複数のPDFを結合する「pdfly cat」、特定のページを削除する「pdfly rm」、画像をPDFに変換する「pdfly x2pdf」、PDFを圧縮する「pdfly compress」、ブックレットを作成する「pdfly 2-up」や「pdfly booklet」などのファイル操作も可能です。さらに、画像や注釈付きのテキストを抽出する「pdfly extract-images」や「pdfly extract-annotated-text」、手動で編集された構造が壊れたPDFを修正する「pdfly update-offsets」機能も備えています。

最新バージョン（0.5.0）では、PDFに署名するための新しいコマンド「pdfly sign」と署名を確認する「pdfly check-sign」が追加されました。また、注釈のあるページのみを抽出する「pdfly extract-annotated-pages」や、特定のページを回転させる「pdfly rotate」コマンドも新たに利用可能です。

今後の計画として、チームは新機能のアイデアを持っており、新しい開発者からの貢献を歓迎しています。ユーザーからのフィードバックや提案も積極的に受け付けています。

要約がありません。

著者は、自宅のラボネットワークを管理する中での経験や学びを共有しています。このネットワークには、Proxmoxクラスタ、TrueNASバックアップ、Raspberry Piデバイスが含まれています。

Raspberry Pi 5では、従来のSDカードの代わりにNVME SSDを使用できることが特徴です。SDカードは時間が経つと故障することがありますが、SSDを使うことでパフォーマンスが大幅に向上することが分かりました。

Raspberry Pi 5にオペレーティングシステムをインストールするのは複雑で、通常のSDカードの方法ではなくUSBドライブを使用する必要がありました。

Proxmoxの設定では、仮想マシンを動かしているときにメモリ不足による問題が発生しました。著者は、カーネル設定やBIOSの種類を調整することでこれらの問題を解決できることを発見しました。

Proxmoxバックアップサーバーでは、ZFSボリュームが満杯になるとガーベジコレクションが行えず、デッドロックの状況に陥ることがあります。著者は、スナップショットを削除することでこの問題を解決できると提案しています。

著者は、CyberPowerのUPSが便利な管理ソフトウェアを提供していることにも触れています。このソフトウェアを使うことで、UPSの状態を監視することができます。

また、カレンダー用のDAVサーバーを設定し、家族のレシピを整理・試すためにMealieというレシピ管理ツールを使った良い経験も共有しています。

著者は、他の人にも自分のサーバーを構築することを勧めており、その過程で得られる学びや満足感を強調しています。全体として、テキニカルな課題や解決策が自宅のネットワークやサーバー管理に関連して述べられ、料理やレシピ管理に関する個人的なプロジェクトも紹介されています。

要約がありません。

Cine Remoteは、WiFiを通じてCanonカメラを遠隔操作できるアプリです。

現在、このアプリはCanon C100II、EOS 70D、EOS R7に対応しています。ただし、逆アセンブルされた通信を使用しているため、すべての状況において完璧に動作するわけではありません。

主な機能には、近くの対応カメラを見つけるネットワーク発見機能、最近使用したカメラを接続して記憶するペアリング機能、絞り、ISO、シャッター角度、ホワイトバランスなどの設定を調整するカメラ制御機能、動画の録画を開始・停止したり、画像をキャプチャしたりする録画機能、露出や構図を確認するためのライブビュー機能、対応モデルがなくてもカメラの反応をシミュレーションできるデモモードがあります。

制限事項として、C100IIはアプリを通じて画像をキャプチャできず、EOS 70DはWiFiがオンの状態では動画を録画できません。

今後の開発では、カメラの発見機能を強化し、より多くのモデルをサポートし、接続性を向上させるためのエラーハンドリングを改善する計画があります。

開発プロセスの詳細については、クリエイターのブログをチェックしてください。

2026年の連邦選挙が近づく中、人工知能（AI）がアメリカの政治において重要な役割を果たし始めています。これにより、誤情報や選挙プロセスへの影響に対する懸念が高まっています。さまざまな政治関係者がAIを異なる方法で活用しています。

政治キャンペーンを行う人々は、効率を高めるためにAIを利用しています。資金調達のメール作成や有権者のターゲティングなどの作業を自動化し、データに基づいたキャンペーンを展開しています。一部の候補者は、キャンペーン用のアバターなどのAIツールを試験的に導入しています。

政治的な組織者は、AIを使って市民との対話を促進し、意見を集めています。AIを活用した市民集会などの革新は、公共政策の改善に寄与する可能性があります。労働組合もAIを利用して、組合員の関与を高め、組織活動を強化しています。

一般市民もAIを活用して政治的な表現や活動を行っています。チャットボットのようなツールを使って、選出された公務員とコミュニケーションを取ることができるほか、選挙中の誤情報に対抗するためにAIを利用する人もいます。しかし、政府がAIを悪用して政治的な発言を監視・抑圧するリスクも存在します。

全体として、今後の中間選挙におけるAIの影響は不確実であり、さまざまな関係者が異なる方法で利用しています。規制の監視がほとんどなく、変化する状況が選挙プロセスに予測できない結果をもたらす可能性があります。

要約がありません。

マルチパスTCP（MPTCP）は、標準TCPの拡張機能であり、RFC 8684で説明されています。この技術は、デバイスが複数のネットワークインターフェースを同時に使用してデータを送受信できるようにし、接続の信頼性と速度を向上させます。MPTCPの主な特徴は以下の通りです。

MPTCPは、異なるインターフェースの帯域幅を組み合わせたり、遅延が最も少ない経路に切り替えたりすることができます。一つの経路が失敗した場合でも、トラフィックは別の経路にシームレスにリダイレクトされます。

具体的な利用ケースとしては、ユーザーがネットワーク経路を切り替えても接続が途切れない「シームレスハンドオフ」があります。これは特にスマートフォンに便利です。また、MPTCPは遅延や帯域幅などの要因に基づいて最適なネットワーク経路を選択することができます。さらに、Wi-Fiとモバイルなど複数の接続を組み合わせて、より速いファイル転送を実現する「ネットワーク集約」も可能です。

技術的な概念として、MPTCPを使用する新しいソケットは「サブフロー」を作成します。各サブフローは特定のインターフェースを通じた標準TCP接続です。このシステムには、これらのサブフローを管理する「パスマネージャ」と、データ送信にどのサブフローを使用するかを決定する「パケットスケジューラ」が含まれています。

Linuxバージョン5.19以降、MPTCPはカーネル内のパスマネージャとユーザースペースのパスマネージャの両方をサポートし、より柔軟な制御が可能になりました。最近のアップデート（Linux 6.10以降）では、ソケット呼び出しでのMPTCPのサポート、必要に応じて標準TCPへのフォールバック、さまざまなデバッグ機能が追加されています。

さらに詳しい情報を得るには、ユーザーはMPTCPコミュニティのメーリングリストやIRCチャンネルに参加できます。また、MPTCPに関連するさまざまなプロジェクトやツールも利用可能です。

要約がありません。

2005年、スウェーデンの潜水艦HMSゴトランドが空気独立推進（AIP）を搭載し、カリフォルニア沖での演習中にアメリカの空母USSロナルド・レーガンに対して検出を回避し、攻撃を模擬しました。この出来事は、アメリカ海軍の対潜水艦戦（ASW）能力における脆弱性を浮き彫りにしました。海軍は、静かな潜水艦に対する訓練を十分に行っていなかったのです。

これを受けて、アメリカ海軍はゴトランドを2年間リースし、現代の潜水艦に対する訓練を強化しました。この結果、戦術や技術、乗員の訓練が改善されました。ゴトランドの設計は、長時間静かに運航できるため、検出が難しい混雑した沿岸水域で特に効果的でした。

この経験から得られた教訓は、海軍がASWシステムをアップグレードし、静かな潜水艦の脅威に備えるための訓練に重点を置くきっかけとなりました。ゴトランドの性能は、海軍戦争における継続的な訓練と適応の重要性を再認識させるものでした。また、この協力はスウェーデンにも利益をもたらし、将来の潜水艦設計に役立つ貴重なデータと洞察を提供しました。

イギリスのオンライン安全法を監督するOfcomは、ウェブサイト4chanに対して子供を有害なコンテンツから守らなかったとして、2万ポンド（約2万6680ドル）の罰金を科しました。4chanが必要な情報を提供しない場合、最大で60日間、1日あたり6000ポンドの罰金が科される可能性があります。

調査は6月10日に始まりました。Ofcomは4月に4chanにリスク評価の提出を求めましたが、同サイトはこれに応じていませんでした。これは、オンライン安全法が3月に施行されて以来、初めて科された罰金です。Ofcomは、同様の問題で他のプラットフォームにも対策を講じています。

不遵守に対する最大の罰金は、1800万ポンドまたは企業の世界的な収益の10%に達する可能性があります。Ofcomは3月以降、21件の調査を開始しており、イギリスのユーザーをブロックすることでコンプライアンスを改善した他のサービスも監視しています。

オンラインの安全性に関する懸念に応じて、イギリス政府は特に子供を有害なコンテンツから守るためにオンライン安全法の重要性を強調しています。Ofcomはプラットフォームを引き続き監視し、規制に従わない場合はさらなる措置を講じる可能性があります。

arXivのようなプレプリントリポジトリの利用は、科学的な成果を迅速に共有する手段となっていますが、一方でセキュリティリスクも生じています。これらのプラットフォームでは、PDFだけでなく、元のファイルやコード、コメントにもアクセスできるため、悪用される可能性のある機密情報が含まれていることがあります。

最近行われた大規模なセキュリティ監査では、100,000件のarXiv提出物から1.2TB以上のデータが調査されました。研究者たちは、これらのファイルに隠された機密情報を検出するためのフレームワーク「LaTeXpOsEd」を開発しました。また、25の高度な言語モデルがそのような秘密を見つける能力をテストするためのベンチマーク「LLMSec-DB」を導入しました。

監査の結果、個人情報やGPSデータ、文書や資格情報へのプライベートリンクの漏洩など、多くのセキュリティ問題が明らかになりました。また、機密の通信や内部の対立も発見され、研究者や機関の評判に悪影響を及ぼす可能性があります。研究者たちは、これらのセキュリティの脆弱性に対処するための行動を呼びかけており、機密の発見内容を悪用されないように保護しつつ、彼らの方法を共有しています。このプロジェクトのソースコードはオンラインで公開されています。

要約がありません。

この記事では、GoogleがAndroid向けに新たに導入するサイドロードのルールについて説明しています。これはユーザーにとって大きな後退と見なされています。2025年10月から、開発者はGoogleモバイルサービスを使用するデバイスにアプリをインストールするために、政府発行の書類で自分の身元を確認しなければならなくなります。この変更により、NewPipeやBlokadaのようなGoogle Playストアにない人気のサードパーティアプリへのアクセスが制限される可能性があります。

Googleはこれらの変更がセキュリティを強化し、悪意のあるアプリからユーザーを守るためのものであると主張していますが、批評家たちは、Google Play Protectなどの既存の安全対策で十分だと反論しています。彼らは、新しいルールがユーザーの自由を制限し、独立した開発者やニッチなアプリが成長するのを妨げると考えています。

要するに、サイドロードが完全に禁止されるわけではありませんが、新しい要件によりユーザーが望むアプリをインストールするのが難しくなり、Androidエコシステムがより閉鎖的になる可能性があります。

著者は、アマチュア無線技術を使って、Temuのシンプルな気象ステーションをインターネットに接続した経験を共有しています。

従来の気象ステーションは、APRS（自動パケット報告システム）を通じてデータを送信するため、しばしば高価です。著者は、気象データを共有したいと考え、より手頃な解決策を作ることにしました。

著者が購入したのは、433MHzの周波数で動作する基本的なワイヤレス温度計です。これは、バッテリー駆動の屋外送信機と屋内ディスプレイで構成されています。

信号を解読するために、著者はrtl_433というオープンソースのプログラムを使用しました。このプログラムは、気象ステーションからのデータをキャッチし、JSON形式に整形します。JSONは扱いやすい形式です。

さらに、著者はPowerShellスクリプトを作成し、気象データをAPRSサーバーに送信しました。このスクリプトは、気象ステーションからのデータを待ち受け、温度と湿度を抽出し、重複した報告を頻繁に送信しないようにしています。

APRSに加えて、著者はMastodonというソーシャルネットワークでも気象データを共有することにしました。気象ステーション用のボットアカウントを作成し、誰でも最新の更新をオンラインで確認できるようにしました。

このプロジェクトは、シンプルな気象ステーションをAPRSネットワークとソーシャルメディアプラットフォームに接続することに成功し、地域の気象情報を広く共有できるようになりました。

グラフェン技術の現状とイギリスにおける商業化について、発見から20年が経過した今、さまざまな状況が見られます。グラフェンは、鋼よりも強く、紙よりも軽い素材ですが、その潜在能力はまだ十分に発揮されていません。イギリスの企業の中には成功を収めているところもあれば、苦戦しているところもあります。

グラフェンは2004年に発見され、炭素の一原子厚のシートで、熱や電気をよく伝導します。マイクロチップや建設など、さまざまな産業での応用が期待されています。現在、グラフェンの生産では中国が先行しており、マイクロチップなどの分野での利用を目指しています。

マンチェスター大学のグラフェン工学イノベーションセンターでは、グラフェンを使用した低炭素コンクリートが開発されました。また、スタートアップ企業の2Dフォトニクスは、従来のシリコンチップよりも効率的にデータを伝送できるグラフェンベースのフォトニクス技術を創出しています。

しかし、多くの企業は研究から量産への移行に苦労しています。製造コストが高く、既存の技術と競争する必要があるため、進展が妨げられています。成功を収めている企業もあれば、パラグラフやグラフェンイノベーションマンチェスターのように大きな投資を受けてグラフェン製品を生産しているところもありますが、アプライドグラフェンマテリアルズやヴェルサリエンのように財政的に苦しみ、閉鎖に追い込まれる企業も存在します。

2Dフォトニクスは、生産の拡大とさらなる資金調達に対して楽観的な見通しを持っています。グラフェン市場全体は発展を続けていますが、多くの企業は依然として収益性や市場での受け入れに関する課題に直面しています。

CLOCKSSは、学術出版社と研究図書館の間で行われている国際的な協力プロジェクトで、デジタル学術資料を将来の世代のために保存することに重点を置いています。このプロジェクトは、書籍、学術誌、デジタルコレクションを保護するための長期的で持続可能なオンラインアーカイブを提供します。

CLOCKSSの主な特徴は、持続可能なアーカイブです。これは、特定の「トリガー」イベントが発生した後にのみアクセスできるデジタルコンテンツの長期的な保存を保証します。また、アーカイブは世界中の主要な研究図書館にある12のノードで構成されており、さまざまな学術資料の権威あるバージョンを保存しています。

コンテンツは研究図書館によって選定され、信頼できる学術出版社によって品質が保証されています。CLOCKSSは、先進的なLOCKSS技術を使用して、コンテンツを元の形式で保存し、将来の利用に適応させることで、デジタルデータの喪失から保護します。

すべてのトリガーされた出版物にはクリエイティブ・コモンズライセンスが付与され、誰でも自由にアクセスできるようになっています。さらに、CLOCKSSは図書館や出版社と協力して、デジタル保存に伴うリスクを管理し、コストを削減する取り組みを行っています。

全体として、CLOCKSSはコミュニティ主導のアプローチと革新的な技術的解決策を通じて、学術資料の保護に尽力しています。

MicroPythonOSは、ESP32のようなマイクロコントローラーやデスクトップコンピュータ向けに設計された、迅速で軽量なオペレーティングシステムです。このOSは、Androidに似た使いやすいインターフェースを持ち、アプリのダウンロードが簡単にできるアプリストアを備えています。また、無線でのアップデートにも対応しています。

MicroPythonOSの主な特徴には、ESP32マイクロコントローラーやデスクトップとの互換性、ジェスチャー操作に対応したタッチスクリーンインターフェース、便利なアプリへのアクセスを提供するアプリストア、簡単なメンテナンスを可能にする無線アップデート、タッチスクリーン、センサー、カメラのサポートがあります。

このOSの利点は、MicroPythonに基づいているため開発が簡単で、さまざまなデバイスで動作することです。また、軽量でリソースが限られたデバイスにも適しており、起動時間が短く、パフォーマンスも優れています。さらに、現代的なタッチスクリーン機能を備えています。

MicroPythonOSを使うことで、スマートホームコントロールのようなIoTデバイスを作成したり、インタラクティブな機能を持つ教育ツールを開発したり、分散型の決済システムを構築したりすることが可能です。また、ポータブルなタッチスクリーンガジェットを設計したり、センサーやカメラを搭載したロボットシステムを動かしたり、ジェスチャー操作を利用したスマートウェアラブルを作成したり、DIYプロジェクトのプロトタイプを簡単に作成することもできます。

PyTauriは、Python開発者がクロスプラットフォームのデスクトップアプリケーションを作成できるようにするための、無料でオープンソースのプロジェクトです。このプロジェクトはPyo3を使用して構築されており、PythonとRustを統合することができます。

PyTauriの主な特徴には、簡単なセットアップがあり、広範なRustの知識がなくてもデモを実行できます。pytauri-wheelを使えば、Rustコンパイラなしで完全にPythonで作業できます。また、tauri-cliと連携してスタンドアロンアプリを構築でき、公式のTauriプラグインやカスタムプラグインもサポートしています。非同期プログラミングをネイティブにサポートしており、asyncioのようなフレームワークと組み合わせて使用できます。APIは使いやすく設計されており、TauriのRust APIに密接に関連しています。完全な型安全性を提供し、Pythonとフロントエンド間の通信のためにTypeScriptの型を自動生成します。

Python側ではコマンドを定義したり、通知を処理したりできます。フロントエンドからPythonのコマンドを簡単に呼び出すことが可能です。

PyTauriはコミュニティのサポートに依存しており、ユーザーはプロジェクトが役立つと感じた場合、GitHubでスターを付けることが奨励されています。このプロジェクトは、pywebviewやPystrayなどの他のGUIフレームワークの代替手段を目指しており、ElectronやPySideに似た包括的な開発体験を提供します。

新しいプロジェクトでありながら、すでにAIを活用したファイルマネージャーなどのプロジェクトで利用されています。PyTauriはApache License 2.0の下でライセンスされており、Tauriプログラムとは公式に関連していない独立した取り組みです。

詳細については、ドキュメントやソースコードを参照してください。

現在取り組んでいるプロジェクトについて教えていただけますか？また、新しいアイデアを考えていることはありますか？

メモリ安全性の脆弱性が深刻なサイバー攻撃を引き起こし、企業に数十億ドルの損失をもたらす問題が増加しています。ソフトウェアの脆弱性の約70%はメモリ安全性に起因しており、現在のCPUアーキテクチャではこれを十分に防ぐことができていません。

この問題に対処するために、ハードウェアレベルでの二つの解決策が登場しました。

一つ目は、ケンブリッジ大学で開発されたCHERI（Capability Hardware Enhanced RISC Instructions）です。CHERIはハードウェアによってメモリアクセスの安全性をチェックする能力を持ち、既存のシステムとの互換性を保ちながらも、ソフトウェアに大きな変更を必要とします。特に、解放されたメモリへのアクセスを防ぐための時間的安全性を確保する必要があります。CHERIのポインタは埋め込まれたメタデータのために大きく（129ビット）なり、これが性能上の課題を引き起こす可能性があります。

二つ目は、Doubtless Computingによって作られたOMA（Object Memory Architecture）です。OMAはハードウェアベースのオブジェクトを通じてメモリを管理する異なるアプローチを採用しています。小さなポインタ（65ビット）を使用し、ハードウェアにガーベジコレクションを統合することで、性能の向上とメモリ管理の容易さを実現しています。OMAはCHERIに比べて、より強力な時間的安全性の保証を提供します。

これら二つのアーキテクチャは直接の競争相手ではなく、それぞれ異なる市場に対応しています。CHERIはC/C++を使用する組み込みシステムに適しており、OMAはPythonやJavaなどの管理言語が普及しているサーバークラスの環境をターゲットにしています。両者はメモリ安全性の脆弱性を排除することを目指しており、その成功は導入される文脈に依存します。

最終的に、CHERIとOMAはどちらも効果的な解決策であり、メモリ安全性の危機に対処し、将来のサイバー脅威から守るためには両者の組み合わせが必要になるかもしれません。

CRT（ブラウン管）スクリーンがピクセルアートに与える影響と、それに関する誤解について、スーパーマリオRPGのピーチを使った物議を醸すミームがきっかけとなっています。

現代のピクセルアートは、古典的な技法が欠けていることが多く、結果としてブロック状に見えることがあります。CRTスクリーンは、ピクセルアートを自然にブレンドし、滑らかにするため、全体的な見栄えを向上させます。

ピクセル化されたピーチのスプライトをCRTと通常の表示で比較したミームは、イラストが不十分であるとして批判されています。焦点が合っていないことが多く、使用されている映像接続の種類も明確にされていません。

接続の質、例えばコンポジットとRGBの違いは、異なるスクリーンでのピクセルアートの見え方に大きく影響します。接続が悪いと、ぼやけや色のにじみが発生することがあります。

スクリーンのクローズアップ写真は詳細を示すことができますが、通常の距離での視覚体験を捉えることはできません。画像の認識は、技術的な詳細よりも重要です。

ゲームボーイのグラフィックスについても触れられており、アーティストたちはハードウェアの制限に合わせてピクセルアート技法を効果的に活用していました。

CRTは視覚体験を変えるものの、見えるピクセルを消すわけではありません。ピクセルアートの全体的な質は、アーティストの技術と表示技術の両方に依存しています。

CRTの影響は複雑で、伝えるのが難しいことが多いです。表示技術とアーティストのスキルの両方が、ピクセルアートの質において重要な役割を果たすことが強調されています。要するに、CRTはピクセルアートの視覚体験を向上させますが、ピクセルの可視性に対する魔法の解決策ではありません。信号の質やアーティスティックな技法を理解することが、このアート形式を楽しむためには不可欠です。

開発者がRaspberry Pi、Asterisk、Twilioを使って、幼児が安全に国際電話をかけられるシンプルな電話システムを作りました。このプロジェクトは、海外に住む子どもたちが家族とつながる手助けをすることを目的としています。システムの設定については詳細が文書化されており、関連するコードやAnsibleのプレイブックはGitHubで公開されています。作成者は、同様のプロジェクトに経験がある人や、このシステムを自分で構築しようとする人からのフィードバックを歓迎しています。

詳細については、文書をこちらで確認でき、GitHubのリポジトリはこちらとこちらで見つけることができます。

最近のLinuxツールについての概要を紹介します。これは、一般的なUnixコマンドラインツールの現代的な代替品のリストと、Linuxユーザー向けの追加リソースを提供しています。

まず、現代のUnixコマンドの代替として、新しいコマンドラインツールが登場しています。これらは従来のUnixコマンドよりも速く、使いやすいものです。また、さまざまなコマンドラインツールやチートシートのコレクション、推奨されるLinuxアプリケーションやユーティリティのリストも役立ちます。

具体的なCLIの代替品としては、catの改良版であるbatや、lsやtreeの現代的な代替であるexa、その更新版のeza、古いコマンドと互換性のある次世代のlsツールであるlsdなどがあります。さらに、Gitの差分を表示するdeltaや、使いやすいディスク使用量ツールのncdu、Rustで書かれた直感的なduの代替であるdust、改善されたdfの代替であるdufなどもあります。

他にも、ナビゲーションに便利なツリービューアのbroot、速くてシンプルなfindの代替であるfd、Gitファイルを無視する超高速のgrep代替であるripgrep、コード検索ツールのag、コマンドライン用のファジー検索ツールfzf、幅優先探索の代替であるbfs、シェルの履歴を簡単にナビゲートするツールのmcflyなどがあります。

また、JSONデータを処理するためのjqや、シンプルな検索・置換ツールのsd、グラフィカルなプロセスモニターのbottom、topやhtopの代替であるglances、システムモニタリング用のターミナルダッシュボードgtop、コマンドのベンチマークツールhyperfine、グラフィカルなpingツールのgping、Rustベースのpsの代替であるprocs、使いやすいHTTPクライアントのhttpie、curlの機能をhttpieの使いやすさと組み合わせたcurlie、パフォーマンス重視のhttpieの代替であるxh、強化されたcdコマンドのzoxide、現代的なターミナル用テキストエディタのmicro、高速なターミナルファイルマネージャのnnnなどもあります。

新しいCLIツールとしては、パイプのライブプレビューを提供するupがあります。

ヘルプツールとしては、シェルコマンドの説明を簡素化するManKierや、例付きの簡潔なマニュアルページを提供するtldr、tldrの高速実装であるtealdeer、コマンドライン引数をヘルプテキストにマッチさせるexplainshell、チートシートの統一コレクションであるcheat.shがあります。

GUIツールには、グラフィカルなディスク使用量分析ツールのbaobabや、システム最適化とモニタリング用のGUIであるstacerがあります。

この概要は、Linuxのコマンドライン体験を向上させる現代的なツールを強調し、さらなる探索のためのリソースを提供しています。

要約がありません。

gsayスクリプトは、英単語の発音をGoogleから取得するシンプルなツールです。このスクリプトは、検索結果の一番上に表示されるGoogleの回答ボックスにある音声ファイルを再生します。

主な機能としては、2020年と2024年の音声ファイルを取得でき、イギリス英語とアメリカ英語のアクセントに対応しています。デフォルトでは、音声ファイルをディスクに保存します。

必要なものとしては、curlと以下のいずれかのmp3プレーヤーが必要です：ffplay、mpv、またはpw-play。

インストールは、Debian系のシステムで以下のコマンドを使って行えます。sudo apt install curl ffmpeg（またはmpv）。

スクリプトの使用方法は、gsay [OPTIONS] QUERYと入力します。使用できるオプションには次のようなものがあります。-yはデータベースの年を選択（デフォルトは2020年）、-aはアクセントを選択（デフォルトはイギリス英語）、-lは発音のリンクのみを取得、-nはキャッシュを無効に、-vはデバッグログを有効に、-Vはスクリプトのバージョンを表示、-hはヘルプ情報を表示します。

例としては、gsay legendや、gsay -y 2024 -a us Leicester、gsay -n -y 2020 -a gb Forte、gsay -l perfectなどがあります。

注意点として、2024年の発音は合成音声に聞こえることがあるため、品質の良い2020年版の使用を推奨します。

さらに楽しめる点として、スクリプトを使って単語のリストを発音させたり、オックスフォード3000語リストの最初の1000語の発音をダウンロードすることもできます。

開発に関する注意として、以前はスクレイピングモードがありましたが、Googleは現在スクレイピングを制限しており、カスタム検索JSON APIは発音の出力を提供していません。

ボーダフォンは、イギリスで13万人以上の顧客に影響を与える大規模なサービス障害を認めました。この障害は、ブロードバンドとモバイルネットワークの両方に影響を及ぼしています。問題は午後3時頃に始まり、多くのユーザーがサービスにアクセスできなかったり、カスタマーサポートに連絡できなかったりしています。ボーダフォンはイギリスで約1800万人の顧客を抱えており、この障害は同社のネットワークに依存している他の通信会社にも影響を与えています。ボーダフォンは問題の解決に向けて取り組んでおり、顧客の忍耐に感謝の意を示しています。

テキストを提供してください。翻訳を行います。

正しいコードが必ずしもバグがないことを意味するわけではありません。日常的には「正しい」とはバグがないことを指しますが、形式的手法においては、コードが特定の仕様を満たしていることを意味します。

形式的に検証されたコードが失敗する可能性はいくつかあります。まず、無効な証明です。時には、コードが正しいと主張する証明が欠陥を抱えていることがあります。これは、証明チェッカーにバグがある場合や、証明過程でショートカットが使われた場合に起こります。次に、誤った特性です。コードは仕様に従って正しいと見なされることがありますが、実際の要件を満たしていない場合もあります。例えば、ある関数が特定の長さを返すことは保証していても、表示の視覚的な整列を保証していないことがあります。最後に、誤った仮定です。多くの証明は、実際の状況では成り立たない仮定に依存しています。これらの仮定が間違っていると、証明はコードの正しさを保証しなくなります。環境要因、例えばメモリの利用可能性や他のコードへの依存関係も含まれます。

「証明された正しさ」というラベルが本当に何を意味するのかを理解することが重要です。開発者は、そのようなコードを安全に使用する方法やタイミングについて効果的にコミュニケーションを取る必要があります。形式的な検証は正しさに役立つことがありますが、完璧ではなく、その限界を理解することが不可欠です。

2025年のバードフォトグラファーオブザイヤーコンペティションは、野生動物写真家の情熱と技術を際立たせました。カナダの写真家リロン・ガーツマンが、皆既日食の際に撮影した美しいマグニフィセント・フリゲートバードの写真で最高賞を受賞しました。この作品は、撮影に向けた入念な計画と下見が反映されています。

今年のコンテストには、世界中から33,000点以上の応募があり、若者向けのカテゴリーも含まれています。また、鳥類保護活動を支援する慈善団体「バード・オン・ザ・ブリンク」のために5,000ポンド以上が寄付されました。

特に注目された受賞者には以下のような人々がいます。飛行中の鳥部門で金賞を受賞したリロン・ガーツマンの作品「フリゲートバードとダイヤモンドリング」、ベストポートレート部門で金賞を受賞したステッフェン・フォアスターの「ブラッディ・ペトレル」、11歳以下の部門で金賞を受賞したサシャ・ジュマンカの「野生の花の上を優雅に飛ぶ」、環境の中の鳥部門で金賞を受賞したフランコ・バンフィの「夕日の中での饗宴」があります。

他にも、さまざまな鳥の種の印象的な写真があり、それぞれのユニークな行動や生息地が紹介されました。このコンペティションは保護意識を高めることを目的としており、2026年の応募も受け付けています。

VPN（仮想プライベートネットワーク）は、インターネットのセキュリティに欠かせないもので、異なるネットワーク間で安全な接続を提供します。Wireguardは、OpenVPNやIPSecなどの従来のソリューションよりもシンプルで高速な最新のVPN技術です。しかし、現在のWireguard対応ハードウェアは高価で、独自技術を使用していることが多いです。

このプロジェクトの目標は、Verilog/SystemVerilogを用いて低コストのFPGAプラットフォーム上にオープンソースのWireguard実装を作成し、教育や研究の目的でよりアクセスしやすくすることです。

これまでの取り組みには、迅速なWireguard実装を作成したBlackwireプロジェクトがありましたが、高価で法的な問題にも直面しました。新しいプロジェクトは、より手頃でオープンソースの代替手段を提供することを目指しています。

プロジェクトは複数のフェーズに分かれています。第一フェーズでは、将来の開発の基盤となる基本的なWireguardシステムを開発します。今後のフェーズでは、コミュニティのフィードバックに基づいて機能を強化し、効率や管理インターフェースの改善を計画しています。

課題としては、ハードウェアとソフトウェアの開発のバランスを取ること、統合やデバッグを確実に行うことが挙げられます。また、複雑なプロジェクトは予算を超えることが多いため、財政的な制約もあります。

プロジェクトは進行中で、システム設計、ハードウェアとソフトウェアの統合、テストに焦点を当てたさまざまなフェーズがあります。初期のタスクには、ハードウェアのセットアップ、基本的なWireguardプロトコルの開発、ネットワーク制御のための管理ソフトウェアの作成が含まれます。

このプロジェクトは、オープンソースの原則に従った安定した効率的なVPNソリューションを提供することを目指しています。プロジェクトに関与した支援団体や貢献者への感謝も表明されています。

HTTP/3 Explainedは、HTTP/3およびQUICプロトコルに関する情報をまとめるための共同プロジェクトです。このプロジェクトに貢献したり、情報をウェブまたはPDF形式でアクセスしたりすることができます。ウェブサイトのアドレスはhttp3-explained.haxx.seです。コンテンツはプロジェクトの変更に応じて自動的に更新されます。最後の更新は1年前に行われました。

ジェフリー・ハドソン（1619年 - 約1682年）は、イングランドのヘンリエッタ・マリア女王のために仕えた著名な宮廷の小人でした。彼は約45センチの身長で、体型が整っていたため「ロード・ミニマス」と呼ばれていました。ハドソンは、王室の宴会でパイから現れる姿を女王に見せたことで名声を得ました。彼は女王の宮廷で人気を博し、機知に富んだ会話や華やかなパフォーマンスで楽しませました。

イングランド内戦の際には王党派として戦い、「騎馬隊の大尉」に任命されました。しかし、決闘で人を殺してしまったため、女王の宮廷から追放され、バーバリー海賊に捕らえられ、北アフリカで25年間奴隷として過ごしました。

1669年にイングランドに戻ったものの、その後の生活についてはほとんど知られていません。彼は貧困に苦しみ、反カトリックの風潮により投獄されることもありました。1682年頃に亡くなり、無名の墓に埋葬されました。彼の人生は、王の恩恵、悲劇、そして17世紀における障害者が直面した困難を反映しています。

要約がありません。

最近の英国規格協会の調査によると、AIの普及が新卒者を含むエントリーレベルの職に大きな影響を与えていることが明らかになりました。主な調査結果は以下の通りです。

まず、39%の企業リーダーがAIを導入するためにジュニア職を削減しており、さらに43%が来年中にこれらのポジションを減らす計画を立てています。半数のリーダーは、AIが人員削減に役立つと考えています。

次に、AIの導入が進んでいるにもかかわらず、95%の企業がAI投資からのリターンを報告していないことが分かりました。多くのリーダーは、実際の成果よりも競争に遅れを取ることへの恐れからAIを導入しているようです。

また、この調査は若いプロフェッショナルに対する影響についても警告しています。職を失うことで、スキルや経験を得る機会が減り、フラストレーションを抱える若者が増える可能性があります。

さらに、多くのリーダーはエントリーレベルの職にいることを避けられていることに安堵を感じており、55%がAIの利点が労働力への混乱を上回ると考えています。

最後に、従業員のトレーニングよりも自動化を重視することは、将来的に熟練した労働者の不足を招く恐れがあります。これは、AIが再現できない創造性や共感といった人間のスキルが必要な時に、企業にとって悪影響を及ぼす可能性があります。

全体として、企業がAIの導入に急ぐ中で、労働力の発展や従業員の士気に対する長期的な影響を見落としているかもしれません。

3D-PAWS（3Dプリント自動気象観測所）は、手頃で信頼性の高い気象観測所を3Dプリントと一般的なセンサーを使って作成することを目的とした国際的なプロジェクトです。このプロジェクトは、アメリカの大気研究大学法人（UCAR）と国立気象局の協力により、USAIDの支援を受けて開発されました。

このプロジェクトの主な目標は、まず、地方やサービスが行き届いていない地域での気象観測を拡大することです。これにより、地域住民が自ら気象観測所を建設できるようになります。次に、極端な気象、例えば洪水や嵐からのリスクを管理するために、早期警戒システム向けの正確な気象データを提供し、気象関連のリスクを軽減します。また、地域社会が自らの気象観測ネットワークを構築し、維持できるようにすることで、地域の力を高めることも目指しています。さらに、オープンソースの設計やソフトウェアを共有し、環境データ収集における革新を促進します。

3D-PAWSの気象観測所は、製造コストが300ドルから500ドルで、地元の材料とマイクロセンサーを使って約1週間で作成できます。この観測所は、温度、湿度、風速など、さまざまな気象関連のパラメータを測定します。地元の機関がシステムを組み立てたり修理したりできるため、地域の所有感が育まれます。

現在、3D-PAWSはコロラド州やバージニア州、さらにはケニアやバルバドスなどの国際的な場所でテストされています。これまでに成功した設置も行われています。

3D-PAWSからのリアルタイムデータは、地球科学データセットを共有するために設計されたCHORDSプロジェクトを通じてオンラインでアクセスできます。

3D-PAWSのデータは、気象予測、洪水警報、農業モニタリング、健康モニタリングなどに利用され、病気の発生を軽減するのに役立ちます。

さらに詳しい情報が必要な場合は、UCAR/COMETチームに連絡してください。電話番号やメールアドレスが提供されています。

ヤクブと彼の共同創設者であるアニエシュカとネイサンは、開発者向けに高品質な生理データを提供するウェアラブルデバイス「Aidlab」を作りました。一般的な健康トラッカーとは異なり、Aidlabは無料のソフトウェア開発キット（SDK）を提供しており、複数のプラットフォームへの簡単な統合を可能にし、さまざまな健康指標のリアルタイムストリーミングを実現しています。

Aidlabは、心電図（ECG）、咳、動き、体温など13種類のデータを提供しており、胸に装着する医療機器と同様の精度に重点を置いています。これにより、生理信号を測定するための最良の方法とされています。Aidlabは、不正確なスマートウォッチと高価な医療機器の間のギャップを埋めるために開発され、複雑さを排除しながら医療グレードのデータを手軽に提供します。

2年間の開発と、ブライアン・ジョンソンやボーイングなどのクライアントへの初期販売を経て、Aidlabは新機能を搭載した「Aidlab 2」を発表する準備を進めています。新しい信号の追加や、デバイス内での機械学習機能が含まれています。また、クラウドベースの処理からエッジコンピューティングに移行し、データ分析をより迅速かつプライバシーを重視したものにしています。

彼らは、健康技術への関心が高まっているため、進捗を共有しています。Aidlabがどのように活用されるかを見るのを楽しみにしています。さらに、一般公開用のテストデータセットを毎週無料で提供しています。

提供されたテキストは不完全または断片的なようです。完全なテキストやより多くの文脈を提供していただければ、喜んで要約いたします。

著者は、広告が多かったり基本機能に料金が必要な既存のホワイトノイズやアンビエントサウンドのアプリに不満を感じ、AmbiというiOSアプリを作りました。Ambiは、雨や波、鳥の音などの無料のサウンドを提供し、シンプルなインターフェースを持っています。ユーザーは音を混ぜたり音量を調整したりでき、アプリはオフラインでも利用可能で、隠れた料金はありません。著者は最初は個人用に作成しましたが、他の人にも役立つと考えています。フィードバックや提案も歓迎されています。

ReactOSは、Windowsと互換性のあるオープンソースのオペレーティングシステムを開発するプロジェクトです。これまで多くの人々が異なる目標を持ってReactOSに貢献してきましたが、最近ではハードウェアサポートの向上が重要な焦点となっています。

ハードウェア管理における大きな変化は、Windows Vistaで導入されたWindowsディスプレイドライバーモデル（WDDM）によってもたらされました。このモデルは、GPUドライバの構造を変更し、ドライバベンダーにGPUに対するより多くの制御を与えました。ReactOSはこれらの変化に適応し、WDDMのサポートを強化するために取り組んでいます。

WDDMは、Windows 8から古いWindowsディスプレイドライバーモデル（XDDM）に取って代わりました。現代のWindowsシステムにはXDDMの名残が残っていますが、WDDMが効果的に機能するためには、ReactOSに安定したXDDMの基盤が必要です。ReactOSは、基本的な表示機能を含むWDDMドライバのサポートを進めており、これにより最新のグラフィックドライバを実行し、高解像度のディスプレイをサポートできるようになっています。

プロジェクトはハードウェアサポートの改善に積極的に取り組んでおり、今後さらに多くのアップデートを共有する予定です。寄付やGitHubでの貢献、ReactOSの情報を広めることなど、コミュニティの参加を歓迎しています。

PG Linterは、開発者や運用チームがデータベースの潜在的な問題やパフォーマンスの問題、ベストプラクティスを分析するために設計されたPostgreSQLの拡張機能です。特に専任のデータベース管理者（DBA）がいない環境で役立ち、開発プロセスの早い段階で問題を発見することができます。

主な機能には、未使用または欠落しているインデックスを特定するパフォーマンス分析、適切な主キーや外部キーのインデックス、全体的なスキーマ設計を確認するスキーマ検証、セキュリティリスクや設定の問題を検出するセキュリティ監査、CI/CDツール用の標準フォーマットでレポートを提供するSARIF出力、特定のルールを有効または無効にし、設定を調整できる柔軟なルール管理があります。

ルールは、全体的なデータベースの健康状態をチェックする基本ルール、PostgreSQLクラスタの設定を確認するクラスタルール、個別のテーブルに対する特定のチェックを行うテーブルルール、スキーマレベルの問題を確認するスキーマルールの4つのカテゴリに分かれています。

使用を開始するには、CREATE EXTENSION pglinter;を実行してインストールし、SELECT pglinter.perform_base_check();でデータベースを分析します。ルールの管理は、表示、無効化、説明を行うコマンドを使って行います。

PG LinterはCI/CDパイプラインやデータベースの移行、定期的な監視に組み込むことができ、データベースの品質を維持するための貴重なツールです。サポートが必要な場合は、GitHubで問題や議論を確認できます。

P.I.W.Oでのドロタの講演では、フリーソフトウェアが「勝利」していない一方で、オープンソースソフトウェアが広く受け入れられ、主流になったという考えが語られました。彼女は、オープンソースのツールが現在、技術や革新にとって重要であり、商用ソフトウェアの代替手段を提供していることを強調しました。

ドロタは、フリーソフトウェアがユーザーに技術に対するコントロールを提供する重要性を強調し、ソフトウェアが生活のさまざまな側面にますます統合されていることに言及しました。しかし、彼女は多くのデバイスが依然として閉じられたソフトウェアに依存しており、特にソーシャルメディアや家電、ファームウェアの分野でユーザーの自由や選択肢が制限されていることを指摘しました。

彼女は、現代のデバイスでフリーソフトウェアを使用する際の課題を説明しました。特にハードウェアの制約や閉じられたシステムの普及が問題を引き起こし、電子廃棄物の増加や古いデバイスへのサポート不足につながることがあります。ドロタは、ソフトウェア開発者に対して、ユーザーの自由を守るためにGPLのようなコピーレフトライセンスを使用するよう促しました。

講演では、企業がソフトウェア開発に与える影響や、よりオープンなシステムを推進するための政治的・社会的な活動の必要性についても触れられました。ドロタは、フリーソフトウェアに優しいメーカーを支持し、ユーザーの自由を守るための政治的な取り組みに参加するよう個人に呼びかけました。

要するに、オープンソースは受け入れられていますが、真のフリーソフトウェアのための闘いは続いており、技術におけるコントロールと自由を確保するためには、開発者、ユーザー、支持者の協力が必要です。

著者は機械式キーボードを多数持っており、それらを収納し展示する方法を探していました。レーザーカットのホルダーに触発され、レーザーカッターとCADソフトを使ってカスタムキーボードホルダーを作成することを学びました。

デザインツールのCuttleを使って、さまざまなキーボードサイズに対応できる柔軟なデザインを開発しました。ホルダーは、壁に取り付けるためのバックプレート、安定性を持たせるための底板、そしてキーボードを支えるフィンで構成されています。このデザインには、分割キーボードなどのさまざまなキーボードに合わせたサイズや形状のパラメーターが含まれています。

著者はプロトタイピングの過程を経て、複数のデザインを作成し、テストに基づいて調整を行いました。レーザーカッターは効率的で、迅速な反復と調整を可能にしました。15種類のバージョンを作成した後、最終的なデザインを決定し、エッジをサンディングしたり接続部分を接着したりする仕上げを行いました。

現在のホルダーは機能的ですが、著者はさらに改善を計画しており、すでに第二世代のデザインに取り組んでいます。

「タイニーチーム」という概念について説明しています。これは、組織内で小規模かつ効率的なグループであり、従業員数以上の収益を上げることができるチームです。企業がより高度なAI機能に移行する中で、これらのチームはますます重要になっています。

タイニーチームの定義は、年間の定期収益（ARR）が従業員数を上回るチームであり、規模よりも効率を重視しています。成功するタイニーチームは、経験豊富なジェネラリストを採用し、ユーザーからのフィードバックを重視し、信頼と透明性の文化を維持し、自立性とレジリエンスを優先します。

運営面では、会議を最小限に抑え、タスクを自動化し、仕事に深く集中することを強調します。技術的なアプローチとしては、シンプルでモジュール化された技術を好み、実験やベンチマーキングを重視します。

具体的な例としては、Gamma、Gumloop、Bolt.newなどがあり、それぞれ独自の採用戦略や優先順位、運営方法を示しています。組織が進化するAIの環境に適応する中で、タイニーチームモデルを採用する企業は成功する可能性が高いと示唆されています。

最近、経済学のノーベル賞がジョエル・モキール、フィリップ・アギオン、ピーター・ハウイットに授与されました。彼らはイノベーションによる経済成長に関する研究で評価されました。

歴史的に見ると、産業革命までは生活水準の変化はほとんどありませんでした。産業革命は技術革新のサイクルを始め、持続的な経済成長をもたらしました。

この成長の過程は「創造的破壊」と呼ばれ、新しい技術が古い技術に取って代わることで経済が進展します。モキールは、科学的な発見とその実用化が成長の自己持続的なサイクルを生み出すことを説明しており、変化に対してオープンな社会が必要だと述べています。

経済成長は国内総生産（GDP）で測定されますが、医療や教育、技術の向上など、生活の質の改善も含まれます。

モキールは成長に必要な有用な知識を二つのタイプに分けています。一つは「命題的知識」で、物事がなぜ機能するのかを理解すること、もう一つは「処方的知識」で、実践的な指示を提供することです。これらの知識の組み合わせは、科学革命の時期に特に重要でした。

アギオンとハウイットは、企業が競争力を維持するために研究開発（R&D）に投資するモデルを開発しました。これにより、継続的なイノベーションと成長が促進されます。

彼らのモデルは、市場競争とイノベーションの必要性が勝者と敗者を生むことを示しており、技術変化によって影響を受ける人々を支援する重要性を強調しています。

受賞者の研究は、イノベーションを促進する政策が必要であることを示しています。また、経済の変化に影響を受ける労働者を支援することも重要で、持続的な成長には独占や知識への障壁に対する警戒が求められます。

最後に、持続的な成長は保証されていないこと、そして社会がイノベーションや経済進展に対する潜在的な脅威に対処する必要があることが警告されています。

全体として、受賞者の研究は、イノベーションを通じた持続的な経済成長の重要な要素と、それを促進する社会的条件についての洞察を提供しています。

インターネット上の知識の大きなギャップと、生成AI（GenAI）がこの問題を悪化させていることについての内容です。著者のディーパク・ヴァルヴェル・デニソンは、父親が伝統的なハーブ療法を使って腫瘍を治療した成功体験を語ります。これを、医者である姉や病院からの医療アドバイスと対比させています。この経験から、デジタル情報源の限界や、AIシステム内の偏見について考えさせられます。AIはしばしば西洋の知識を優先し、伝統的な知識や地域の知識を軽視する傾向があります。

デニソンは、多くの言語や先住民の知識体系がオンラインで十分に表現されていないことを指摘し、それが貴重な洞察や実践の喪失につながると述べています。たとえば、ヒンディー語やタミル語は何百万もの話者がいますが、デジタルデータセットにはほとんど存在しません。このような過小評価は、独自の生態的および文化的知識の存続を脅かします。

さらに、生成AIモデルは主に英語のデータで訓練されており、既存の権力の不均衡や文化的ヒエラルキーを強化しています。AIが情報の主要な源となるにつれて、あまり表現されていないアイデアや実践が集団的理解から消えてしまう「知識の崩壊」のリスクが高まります。

デニソンは、環境管理や地域社会の実践の例を通じて、多様な知識体系をAIの開発や意思決定に統合する重要性を示しています。彼は、先住民の知識を認識し、評価することが地域社会だけでなく、地球全体の持続可能性にとって重要であると主張しています。

最後に、デニソンは貴重な知識体系の消失を避けるために、多様な認識論に深く関与する必要があると呼びかけています。異なる知識のあり方に対して謙虚さと好奇心を持って接することの重要性を強調しています。

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このブログでは、著者のさまざまなアイデアや考えが紹介されています。異なるカテゴリーがあり、GitHubやTwitterへのリンクも含まれています。特に注目されている投稿には、借用チェッカーについてや、オープンソースコミュニティにおける共感の重要性についての内容があります。

Business Insiderは、興味深く革新的なストーリーを提供し、貴重な洞察を与えています。

この調査は、オープンソースのサプライチェーンにおけるセキュリティ侵害の一般的な原因を特定し、それを軽減することに焦点を当てています。主なポイントは以下の通りです。

まず、侵害の主な原因として、フィッシングが挙げられます。これは、二要素認証（2FA）を使用している人にも影響を及ぼす主要な要因です。また、アクセス権の移譲が問題となることもあります。これは、攻撃者に意図せずアクセスを与えてしまう場合です。さらに、GitHubの特定の機能、例えばpull_request_targetやissue_commentなどが脆弱性を引き起こすことがあります。

次に、さまざまなプロジェクトが直面した具体的な問題として、認証情報の盗難やシェルインジェクション、設定ミスや不適切なセキュリティ対策による不正アクセスが挙げられます。

これらの問題に対する軽減策としては、フィッシングに強い認証方法を導入することが推奨されます。具体的には、パスキーやWebAuthnによる二要素認証が効果的です。また、アクセス権の移譲を避け、厳格なアクセス管理を維持することが重要です。さらに、攻撃者が制御するコンテキストを許可するような危険なトリガーを使用しないことも勧められています。

長期間使用される認証情報については、トークンの盗難を防ぐために、長期的な認証情報の使用を最小限に抑え、可能な限り短期的なトークンを選ぶことが推奨されます。

追加の推奨事項としては、ドメインを長期間登録して乗っ取りを防ぐことや、ワークフローには可能な限り読み取り専用の権限を使用することが挙げられます。

この分析は、オープンソースプロジェクトのセキュリティ基準を向上させることを目的としており、メンテナーにベストプラクティスの採用を促しています。調査結果は、より安全なソフトウェア開発のための今後のガイドラインを形成するのに役立つでしょう。

2025年6月、GitHub Copilot Chatに深刻な脆弱性が発見されました。この脆弱性により、プライベートリポジトリからの機密情報への不正アクセスや、Copilotが生成する応答の改ざんが可能になりました。脆弱性の深刻度は非常に高く（CVSS 9.6）、セキュリティ対策を回避するための複数の手法が関与していました。

この脆弱性は、プライベートリポジトリから秘密やソースコードを静かに抽出できるものであり、Copilotの応答に悪意のあるコードを注入することも可能にしました。攻撃者は、プルリクエストの説明に見えないコメントを使用することで、ページを訪れたユーザーに対してCopilotが生成する内容に影響を与えることができました。これにより、攻撃者は応答を変更したり、カスタムMarkdownを注入したり、被害者の権限を利用してプライベートデータにアクセスすることができました。

GitHubの厳格なコンテンツセキュリティポリシー（CSP）は、当初特定の攻撃をブロックしていましたが、攻撃者はCamoプロキシURLを利用して情報を漏洩させる方法を見つけました。攻撃者は、隠された画像を表示するための事前生成されたCamo URLの辞書を作成し、プライベートデータをASCIIアートとして抽出することができました。

GitHubは、2023年8月14日以降、Copilot Chatでの画像レンダリングを無効にすることでこの脆弱性に対処しました。この事件は、AIツールのセキュリティの重要性と、開発ワークフローに統合された際の潜在的なリスクを浮き彫りにしています。

この投稿では、C++コードの性能を分析し改善するためにデータフローグラフを使用する重要性について説明しています。プロファイリングはコードの遅い部分を特定できますが、なぜ遅いのかを説明したり、早期に設計上の決定を助けたりすることはできません。性能モデルが必要であり、変更が性能にどのように影響するかを予測することが重要です。

投稿では、C++における計算に制約のあるループを分析するための簡略化されたマシンモデルを紹介しています。このモデルは64ビット整数レジスタを使用し、操作、メモリアクセス、制御フローをわかりやすく定義しています。性能を理解するためにはデータ依存性を把握することが重要であり、操作は有向グラフのノードとして表現され、エッジはその遅延を示します。

著者は、整数の配列を合計する例やリンクリストの例を使って概念を説明しています。配列の例では安定したスループットを達成する方法を示し、リンクリストの例ではメモリアクセスの遅延が性能に与える影響を強調しています。投稿では、操作を重ねることで一部の遅延問題を軽減できることも説明されています。

ループの展開は、反復のオーバーヘッドを減らす方法として提案されています。著者はまた、ループ内のクリティカルパスや依存関係が性能に与える影響についても議論しています。依存構造を分析することで、潜在的なボトルネックを特定し、コードを効果的に最適化できることが強調されています。

最後に、紹介された技術は単純なループにとどまらず、プロジェクトのスケジューリングや非同期処理にも応用できるため、性能最適化に関する洞察は広く関連性があります。

2020年7月20日、あるニュースレターでプログラミングにおける構文ハイライトの概念について議論されました。著者は、構文ハイライトが便利である一方で、構文を区別するだけでは情報を伝える重要な手段を無駄にしていると主張しています。単に構文を強調するのではなく、新しいコードを書く、最適化する、デバッグする、レビューするなど、特定の作業に基づいて異なるハイライトルールを適用できるようにすべきだと提案しています。

著者は、より意味のあるハイライトのいくつかの使用例を紹介しています。例えば、色を使ってネストのレベルを示す「レインボー括弧」、コードのネストの異なるレベルを強調する「コンテキストハイライト」、インポートされた識別子を区別する「インポートハイライト」、関数の引数を他の変数とは別に強調する「引数ハイライト」、変数をその型によって色分けする「型ハイライト」、未捕捉のエラーを引き起こす可能性のある関数をマークする「例外ハイライト」、最近のテスト失敗に関連する関数を強調する「メタデータハイライト」などがあります。

しかし、著者はこれらのアイデアを実装する際の課題についても触れています。具体的には、より深いコード分析が必要であること、ハイライトルールの潜在的な衝突、既存のコードエディタの限界などです。著者は、意味的ハイライトには可能性があるものの、完全に発展させるには時間がかかると考えています。

ニュースレターでは、著者の新しい本「プログラマーのための論理」が早期アクセスで入手可能であることも言及されています。

現在のSQLバリデーターにはいくつかの限界があり、より良いバリデーターの改善案が提案されています。

まず、現在のSQLバリデーターの問題点として、ほとんどのバリデーターが最初の構文エラーのみを報告し、曖昧なメッセージを表示するため、デバッグが難しくなっています。また、エラーがコードの外に表示されるため、作業の流れが妨げられます。さらに、修正案や説明がないため、特に経験の少ない開発者にとって混乱を招くことがあります。変更点を並べて比較する機能もありません。

改善案としては、より優れたSQLバリデーターは、複数のエラーを一度に特定し、明確な説明を提供し、修正案を提案するべきです。エラーをコード内で強調表示し、元のクエリと修正後のクエリを簡単に比較できるようにすることが求められます。

具体的な例として、複数の構文エラーを含む壊れたSQLクエリが示され、それぞれのエラーについて詳しく説明されています。

また、著者は人気のある3つのSQLバリデーター、RunSQL、Aiven、SQLValidatorをテストしましたが、いずれも最初のエラーのみを報告し、無効な修正クエリを提供するなどの欠点がありました。

このように、より包括的で使いやすいSQLバリデーターが必要であり、明確なエラーレポートや説明、修正提案を通じてデバッグを向上させることが求められています。

Minecraftでは、プレイヤーのインベントリに限りがあり、アイテムを効率的に管理することが重要です。プレイヤーは27個のアイテムスロットを持ち、さらに防具やクラフト用のスロットもありますが、さまざまなアイテムであっという間にいっぱいになってしまいます。

そこで、バンドルという機能を使うことで、プレイヤーは異なるアイテムを一つのスロットにまとめて収納でき、スペースを確保することができます。アイテムごとにスタックサイズが異なるため、バンドルに収める際に占有するスロット数も変わります。

著者は、MiniZincというツールを使って、インベントリの空きスロットを最大化するための最適化ツールを開発しました。このツールは、バンドルに収納するアイテムの最適な組み合わせを選ぶことを目的としています。

最適化の過程では、インベントリ内のアイテムとその容量を配列と制約を用いて表現しました。最初は完全にスタックできるアイテムに焦点を当てていましたが、後に異なるスタックサイズやスタックできないアイテムも考慮に入れました。

モデルは、アイテムの容量をスケール化して複雑な計算を避け、さまざまなアイテムタイプを管理しやすくしています。

結果として、最適化ツールはインベントリスペースを最大化するアイテムの組み合わせを特定することに成功しました。これにより、ゲーム内での問題解決における制約充足の有効性が示されました。

このプロジェクトは、制約充足問題の入門として機能し、MiniZincがこのプロセスをどのように簡素化できるかを示しました。

新しい研究によると、高齢者のフェンタニルや刺激薬の過剰摂取が過去8年間で9,000%も増加していることが明らかになりました。この傾向は、これまで主に若年層に影響を与えると考えられていましたが、高齢者も危険な薬の組み合わせ、特にコカインやメタンフェタミンに対してますます脆弱であることを示しています。専門家は、過剰摂取の予防や安全な痛みの管理について、患者と介護者の両方に対する教育の重要性を強調しています。

2015年から2023年にかけて、高齢者のフェンタニル関連の過剰摂取による死亡者数は大幅に増加しました。多くのケースでは、複数の薬物が関与しています。研究者たちは、高齢者も多剤使用の影響を受ける可能性があることを認識することの重要性を強調し、この年齢層にオピオイドを処方する際には慎重になるよう医療提供者に呼びかけています。適切な患者教育と定期的な薬の見直しが、この深刻な危機に対処するために不可欠です。

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この投稿では、二つの分散型ソーシャルメディアプロトコルであるNostrとATProtoの類似点と相違点について探ります。著者は、両者を対立させる意図はなく、それぞれの独自のアプローチと哲学を強調することを目的としています。

まず、両方のプロトコルは、Twitterのような中央集権的なプラットフォームへの不満から生まれました。ATProtoはBlueskyの取り組みから発展し、Twitterの代替となる分散型のプラットフォームを目指しています。一方、Nostrはソーシャルメディアにおける検閲に対する反発から生まれました。

哲学的な違いとして、Nostrは検閲への抵抗と高い可用性を重視していますが、ATProtoはユーザーフレンドリーなデザインと分散型のアイデンティティ管理を目指しています。

技術的な構造については、Nostrはクライアントとリレーのモデルで運営されており、クライアントが独自にデータを検証し、リレーを通じて情報を伝達します。公開鍵を用いたアイデンティティシステムを採用しており、分散型ではありますが、ユーザーが鍵を安全に管理する必要があるため、リスクも伴います。対して、ATProtoはパーソナルデータサーバー（PDS）を利用してユーザーのアイデンティティとデータを管理し、アカウントの復元が可能なよりユーザーフレンドリーな体験を提供しますが、これにはある程度の中央集権化が含まれます。

データ管理に関して、Nostrのデータは個々の自己完結型のイベントで構成されており、暗号的に署名されています。そのため、一度公開されたコンテンツを削除するのが難しいです。一方、ATProtoのデータはPDS内のレコードに保存されており、編集や削除が容易です。

信頼とプライバシーの面では、Nostrは特定のエンティティを信頼せず、クライアントが真偽を検証することに依存しています。ATProtoはユーザーが信頼する相手を選ぶことができますが、サーバーに対してある程度の信頼を前提としています。

開発アプローチにおいては、ATProtoはより中央集権的で意図的な開発プロセスを持つのに対し、Nostrはよりオープンでコミュニティ主導のモデルを採用し、多様な実装を奨励しています。

今後の方向性として、両プロトコルは互いにアイデアを取り入れながら接近しつつあり、異なる分散型プラットフォーム間の橋渡しの取り組みも進んでいます。これにより、ユーザーが異なるプロトコル間でシームレスにやり取りできる未来が期待されます。

NostrとATProtoは、中央集権的なプラットフォームの欠点に対処するための革新的なアプローチを提供しており、その進化はよりオープンでユーザーがコントロールできるソーシャルメディア体験の明るい未来を示唆しています。

NTNUの研究者たちは、都市環境でのGPS信号の精度を向上させる新しい技術「SmartNav」を開発しました。都市では、高い建物や反射面によってGPS信号が歪むことが多く、これは自動運転車にとって重要な問題です。自動運転車は、安全にナビゲートするために正確な位置データが必要です。

都市では、GPS信号が建物に反射して不正確になることがあります。SmartNavは、高度なアルゴリズムを使用してこれらの信号を修正し、手頃な価格のGPSデバイスでも高価なものと同じくらいの精度を実現します。このシステムは、都市の建物の3Dマップを利用して信号の反射を予測し、位置情報を改善する新しいGoogleのサービスなど、さまざまな技術を統合しています。

トロンハイムでのテストでは、SmartNavが90%の確率で10センチ以内の精度を達成できることが示されており、日常的な使用において信頼性が高いことが確認されています。この革新は、高精度のGPSを高価なインフラに依存せずに一般の人々が利用できるようにすることを目指しています。

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oavifは、ユーザーが設定した特定の品質レベルを達成することに焦点を当てた、高速かつ効率的な画像圧縮のための新しいツールです。この方法は「ターゲット品質エンコーディング」と呼ばれ、データを無駄にせず、視覚的な体験を損なうことなく、一貫した画像品質を確保します。

ターゲット品質エンコーディングは、ウェブサイトの運営者から大規模なコンテンツ配信ネットワークまで、さまざまなユーザーにとって重要です。特定の品質基準を満たす画像を生成することを目的としています。

oavifは、主に三つの分野を改善しています。まず、メトリックとして新しい指標「fssimu2」を使用しており、従来のPSNRやSSIMULACRA2よりも高速で効率的です。次に、libaomという効率的なオープンソースの画像エンコーダを利用し、速度と一貫性を確保しています。そして、収束アルゴリズムを用いて、望ましい品質が達成されるまでエンコーディング設定を調整する賢い方法を採用しています。

収束戦略には、最初に検索範囲を半分にして最適なエンコーダ設定を見つけるバイナリサーチ、過去のデータに基づいて結果を推定する補間、トレーニングされたモデルを使用して最適な設定を予測し、試行回数を大幅に減らす予測モデリングがあります。

予測モデリングのアプローチにより、エンコーディング時間が短縮され、ターゲット品質に到達するために必要なパスの数が減少しました。

oavifはZigで書かれており、メモリ内での画像処理を効率的に行い、高ビット深度のサポートなどの重要な機能を維持しながら高いパフォーマンスを目指しています。

今後の方向性としては、さらに良い予測のために追加の画像データを取り入れることや、メモリ管理のオプションを探ることが考えられています。全体として、oavifは高品質な画像圧縮を迅速かつ効率的に実現するプロセスを簡素化することを目指しています。

ヨーロッパの国々は、政府の機能においてオープンソースのソリューションをますます採用しています。ドイツのシュレースヴィヒ＝ホルシュタイン州はその一例で、全てのメールシステムをMicrosoft ExchangeやOutlookからオープンソースのOpen-XchangeやThunderbirdに切り替えました。この移行は2025年10月2日に完了し、約30,000人の従業員が関与し、40,000以上のメールボックスと1億通以上のメールが含まれています。

移行中にはダウンタイムやメールの遅延といった課題もありましたが、州政府はこの取り組みをオープンソースソフトウェアを受け入れるための大きな戦略の一環と見なしています。すでにMicrosoft OfficeをLibreOfficeに置き換える作業も始めています。デジタル化担当大臣のダーク・シュレーデター氏は、彼らの取り組みの独自性と重要性を強調し、この大規模な移行の先駆者であると述べました。

EdgeAIの初心者向け概要

まず、EdgeAIのGitHubリポジトリをフォークしてクローンします。次に、Azure AI FoundryのDiscordで専門家や開発者とつながりましょう。

このコースは多言語に対応しており、幅広い受講者がアクセスできるようになっています。

コースの内容としては、Edge AIとその応用について学ぶことができます。具体的には、エッジデバイス向けに最適化された小型言語モデル（SLM）や、プライバシーを確保しながらリアルタイムでAIを展開するための戦略、コスト効率が高く、耐障害性のある運用技術についても触れます。

Edge AIの重要性は、プライバシーとセキュリティの向上、データソースに近い場所での処理による遅延の削減、クラウドサービスにかかる費用の低減、インターネット接続なしでも機能を維持できる信頼性にあります。

コースの核心概念には、迅速な意思決定を可能にするためにローカルで動作するAIアルゴリズムであるEdge AIと、限られたリソースのデバイスに適した効率的なモデルである小型言語モデル（SLM）が含まれます。

コースは初心者から専門家向けまでのさまざまなモジュールで構成されており、基礎知識、モデルの最適化、生産運用などのトピックをカバーしています。また、チャットシステムやマルチエージェントオーケストレーションなどのアプリケーションを構築するための実践的なワークショップも含まれています。

学習の総時間は約36〜45時間で、初心者、中級者、専門家向けの推奨学習パスがあります。

このコースは、医療や製造業などの分野でエッジAIソリューションアーキテクトや機械学習エンジニアなどの役割に備えるためのスキルを身につけることを目的としています。

さらに、関連トピックに関する他のコースや、トラブルシューティングのためのコミュニティサポートも利用可能です。このコースは、Edge AIソリューションを効果的に実装し最適化するためのスキルを身につける手助けをします。

著者は「Spellscript」という独自のプログラミング言語を作成しました。この言語では、プログラムは「呪文」と呼ばれ、「グリモワール」という形式で記述されます。使用されるキーワードには、召喚、エンチャント、刻印、そして呼び出しがあります。文法は自然言語に似ており、コードは読みやすく、まるでエッセイのようです。

例えば、「hello, world!」を表示するには、次のように書きます。 begin the grimoire. inscribe whispers of "hello, world!". close the grimoire.

Spellscriptは、変数、関数、ループ、ユーザー入力などの機能をサポートしています。この言語の目的は、自然言語がプログラミングにどこまで使えるかを探求することです。多くの他の難解な言語とは異なり、理解しやすさを保ちながら自然言語を活用することを目指しています。

Spellscriptについての詳細はGitHubで確認できます。

2025年のスウェーデン国立銀行経済学賞は、イノベーションが経済成長を促進する仕組みを説明したことに対して授与されました。ジョエル・モキールは、技術を通じて長期的な成長に必要な要素を特定したことで賞の半分を受賞しました。フィリップ・アギオンとピーター・ハウイットは、「創造的破壊」という理論に関する研究で残りの半分を分け合いました。

ファウンディングモードは、スタートアップの創業者を対象としたニュースレターで、企業の構築、AI、商業の未来に関する実践的かつ理論的な洞察を提供しています。著者のメルト・デヴェジは、お金を稼ぐことの動機を自由や自立への欲望として捉え、伝統的な規範に対して「ふざけるな」と言いたいという気持ちを表現しています。

スタートアップが失敗する主な理由は、競争ではなく惰性です。多くの場合、誰も彼らの製品に関心を持たないため、既存の解決策を改善しようとしても、本当に異なるものや必要なものを提供できないことが原因です。

成功するスタートアップは、既存の問題を独自の方法で解決します。彼らは競合他社よりも優れていると主張するのではなく、際立った明確な価値提案を作り出します。

失敗の例として、クイビーやグーグルプラスが挙げられます。これらのスタートアップは市場を変革することなく、既存のサービスのより良いバージョンを提供したために失敗しました。

成功の例としては、ウーバーやエアビーアンドビーがあり、彼らは業界を根本的に変えることで成功を収めました。伝統的なモデルに対する明確な代替案を提供し、現状に対して強いメッセージを発信しました。

成功するためには、創業者は市場で挑戦したい相手や対象を明確にし、根本的に異なる存在であることに焦点を当てるべきです。

I/O多重化は、単一のイベントループを使用して複数の入出力イベントを処理する方法です。Unixでは、pollやselectといったシステムコールを使って実現されます。これらのコールを使うことで、プログラムは複数のファイルディスクリプタ（ソケットなど）を監視し、イベントが発生したときに通知を受け取ることができます。

まず、システムコールについてですが、kqueue（macOS）やepoll（Linux）は、pollやselectの現代的な代替手段です。これらは特に多くの接続を管理するウェブサーバーのようなシナリオで、より良いパフォーマンスを提供するように設計されています。

次に、selectの制限について説明します。selectコールは、すべてのファイルディスクリプタを直線的にチェックするため、処理が遅くなることがあります（時間計算量はO(n)）。また、1024個のファイルディスクリプタに制限があり、これを超えるとクラッシュする可能性があります。

pollは、selectのいくつかの制限を克服するために導入されました。これにより、より多くのファイルディスクリプタを監視でき、APIも簡素化されています。しかし、pollも各ディスクリプタをチェックするため、同様にO(n)の時間計算量がかかります。

kqueueの利点は、イベントを効率的かつスケーラブルに処理できる点です。kqueueは、イベントを登録するためのkevent構造を使用し、イベントの追加、変更、削除を容易に行えます。keventコールは、すべてのディスクリプタをループすることなくイベントを待つことができ、パフォーマンスが向上します。

具体的な使用例としては、kqueueを設定し、イベントを登録した後、プログラムはイベントが発生するのを待って処理するループに入ることができます。

全体として、現代のアプリケーションでは、多くの同時接続を効率的に処理するために、kqueueやepollの使用が推奨されます。

2025年10月に発表された研究では、一部の飼い犬が人間の行動依存症に似た行動を示すかどうか、特におもちゃで遊ぶことへの過剰な動機付けについて調査されました。研究者たちは、遊びに対する動機が高い105匹の犬をテストし、その約3分の1がおもちゃに対する強い執着、他の活動への関心の低下、おもちゃにアクセスしようとする持続的な試みといった特徴を示したことがわかりました。これは、これらの犬が依存症に似た行動を経験している可能性を示唆しています。

この研究は、犬のおもちゃへの動機付けと人間の行動依存症との類似点を強調しており、犬が外部からの刺激なしにこれらの傾向を自然に発展させる可能性があることを指摘しています。研究結果は、犬と人間の行動依存症の背後にある心理的メカニズムを理解するためにさらなる研究が必要であることを示唆しています。

全体として、この研究は遊びがどのように強迫的になるかについての新たな洞察を提供し、動物福祉への潜在的な影響についても考察しています。

著者は、Gitの理解に苦しんでいた経験と、Gitの多くの操作を簡素化するバージョン管理システムであるJujutsu（jj）への移行について語っています。Gitは複雑で直感的でないことが多いですが、Jujutsuはよりシンプルなアプローチを提供し、タスクを理解しやすく、実行しやすくしています。

著者は、何年もGitを使用してきたものの、しばしば混乱し、面倒に感じていると述べています。問題が発生した際には、個人的なエイリアスを使ってリポジトリをリセットすることに頼っていました。最初は躊躇していた著者ですが、Jujutsuを試してみると、その思考モデルが理解しやすく、結果的にGitの理解も深まりました。

GitとJujutsuの主な違いは、まずコミットの可変性です。Gitではコミットは不変ですが、Jujutsuではリモートリポジトリにプッシュするまでコミットを簡単に編集できます。また、Jujutsuではすべての変更が常にコミット内にあるため、ステージングエリアが不要です。ブランチの作成も、名前を付ける必要なく新しいコミットを追加するだけで簡単に行えます。

Jujutsuはコンフリクトの解決も柔軟に行え、ユーザーは他の作業を続けながら、自分の都合でコンフリクトに対処できます。さらに、Jujutsuは変更の自動スナップショットを提供し、ユーザーは作業を失うことなく以前の状態に戻ることができます。著者は、コミットやブランチの管理を容易にするために、視覚的なインターフェース（jjui）を使用することを勧めています。

一般的な質問にも触れ、コミットメッセージの追加やコミットのチェリーピック、ステージングエリアなしでの変更管理について説明しています。JujutsuはGitよりもバージョン管理を身近で恐れずに扱えるものにし、ユーザーが自由にコードを実験し管理できるようにしています。著者は、チュートリアルに対するフィードバックを歓迎しています。

全体として、JujutsuはGitに代わる強力な選択肢として提示されており、作業の流れをスムーズにし、ユーザーの負担を軽減します。

先週、ミシガン州立大学のジェイク・スティッド氏が率いるチームが、アメリカの地上設置型太陽光発電に関するデータセット「GM-SEUS」を発表しました。この広範なデータセットには、アメリカ本土とワシントンD.C.にある15,000の太陽光発電所と290万枚の太陽光パネルが含まれています。データセットは、NOAA、NASA、USGSの専門家たちの協力によって作成されました。

GM-SEUSデータセットは、太陽光パネルの配列用と個々のパネル用の2つの部分に分かれています。各太陽光発電所は配列として表現されており、このデータセットは太陽エネルギーの分布を分析するのに役立ちます。

データを分析するために、著者は強力なコンピュータ環境とさまざまなソフトウェアツールを使用しています。データベース管理にはDuckDB、地図作成にはQGISを利用しています。分析には、データセットをクリーンアップし、ストレージと処理に効率的なParquetファイルに変換する作業が含まれます。

太陽光パネルの配列データセットには15,017件のエントリーがあり、パネルのデータセットには290万件のエントリーがあります。主な知見としては、配列の平均傾斜角、方位角、面積などの特性が異なることや、多くの配列にパネルが存在しないことが挙げられます。また、著者は将来的にパネル検出の改善が期待されると述べています。

全体として、GM-SEUSデータセットはアメリカにおける太陽エネルギーの設置状況を包括的に把握することを目的としており、研究や産業応用にとって貴重な情報源となる可能性があります。著者は、興味のある方にコンサルティングサービスを提供しています。

パイプライン処理は、PostgreSQLの機能で、クライアントが前のクエリの結果を待たずに複数のクエリを連続して送信できるようにします。これにより、クライアント、ネットワーク、サーバー間での並行作業が可能になり、パフォーマンスが向上します。また、必要なネットワークパケットの数も減少します。

パイプライン処理は、バージョン7.4（2003年）から可能でしたが、PostgreSQL 14（2021年）でlibpqライブラリを通じて利用できるようになりました。最近リリースされたPostgreSQL 18では、コマンドラインクライアントであるpsql用のパイプラインコマンドが追加され、実装が容易になりました。

psqlでパイプライン処理を開始するには、\startpipelineを入力し、その後にSQLクエリを続け、最後に\endpipelineで終了します。また、\syncpipelineを使って同期を強制し、\getresultsで結果を取得することもできます。クエリが失敗した場合、最後の同期ポイント以降のすべての変更はロールバックされます。

パフォーマンステストでは、パイプライン処理の有無でデータインポート速度を比較しました。異なるバッチサイズやネットワーク接続（ローカルホスト、LAN、WAN）を使用して実施した結果、パイプライン処理を利用することで、ネットワークやバッチサイズに応じて1.5倍から71倍の速度向上が見られました。

パイプライン処理は、クエリ間のアイドル時間を減少させることでネットワークの利用効率を向上させます。他の最適化手法もありますが、パイプライン処理は特に複雑なクライアント側のロジックにおいてプロセスを簡素化します。psql 18のパイプラインコマンドは、古いサーバーバージョンでも動作するため、すぐにサーバーをアップグレードできないユーザーにも利用しやすくなっています。

C++26のリフレクションがQtフレームワークとそのメタオブジェクトコンパイラ（moc）に与える影響についての内容です。

C++26はmocを完全に置き換えることは難しいかもしれません。Qtの機能に必要なトークン注入や文字列ベースの検索などの特定の機能が不足している可能性があるからです。mocの役割は、QObjectクラスからメタデータを抽出することです。これは、Qtにおけるシグナルやプロパティなどの機能にとって重要です。

C++のリフレクションへの移行は、コンパイラが現在mocが行っている作業を処理できるようにすることで、プロセスを簡素化する可能性があります。これにより、テンプレート化されたQObjectのような改善が期待されます。今後の課題として、mocを純粋なC++のソリューションで置き換えられるのか、標準C++に欠けている機能は何か、ソースコードやビルドシステムへの影響はどうなるのかが挙げられます。

mocは現在、クラス名、プロパティ、呼び出し可能なメソッドなど、さまざまな要素を抽出しています。C++26では、同様の情報を抽出する方法が議論されています。mocを起動するためには、ソースファイル内の特定のキーワード（例：Q_OBJECT）がビルドシステムに指示を出します。

リフレクションをトリガーし、必要なデータを自動的に生成するためには、新しいマクロ（例：Q_GENERATE_METAOBJECT）が必要になるかもしれません。生成されるデータには、メタオブジェクトやシグナルの実装が含まれ、将来的なC++の機能が必要になる部分もあることが強調されています。

課題としては、後方互換性を維持し、新しい実装が既存のQt機能と整合するようにすることがあります。また、mocはメタ情報を含むJSONファイルも生成しますが、リフレクションでこれを再現するのは難しいかもしれません。

全体として、C++26のリフレクションがQtに与える影響を探求し、新機能の統合における機会と課題を浮き彫りにしています。

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この記事では、HTMLの<output>タグについて、その重要性と有用性が説明されています。<output>タグは、ウェブフォームにおける計算結果やユーザーのアクションの結果を表示するために設計されています。このタグを使うことで、ウェブアクセシビリティが向上し、入力に関連する結果を明確に示すことで、ユーザー体験が改善されます。著者は、多くの開発者がこのタグを見落としていることを指摘しており、ウェブサイトのインタラクティブ性を高める可能性があると強調しています。全体として、この記事はウェブ開発者に対して、<output>タグを活用してアプリケーションをよりユーザーフレンドリーで情報豊かにすることを促しています。

この論文では、現代コンピュータの発明者として知られるコンラート・ツーゼが開発した革新的な建設コンセプト「ヘリックス・タワー」について述べています。ツーゼは1989年にこの塔の設計を始め、高さを調整できる構造を目指しました。これは強風に耐え、観測や無線通信などの多目的に使用できることを目的としています。

重要なポイントとして、ツーゼは1993年に1/30スケールの小型プロトタイプ（HT1）を作成し、高さを2.7メートルまで伸ばすことができました。さらに、1/10スケールの大型バージョン（HT2）を計画し、76.8メートルに達することを目指しましたが、1995年に彼が亡くなったため、開発は中止されました。

この塔は、クレーンを使わずに簡単に組み立てたり解体したりできるモジュラー金属部品で構成されています。高さを伸縮させるための機械システムを使用し、縮める際には重力を利用しています。

ツーゼはヘリックス・タワーを見張り台や、ハリケーンが多発する地域の無線塔、風力エネルギーの設置に利用することを想定していました。

ヘリックス・タワーの設計は、大量生産された部品を使って小規模なチームが迅速に組み立てられるようになっており、他の建設方法とは一線を画しています。

論文では、ツーゼのアイデアに沿った現代の自動化建設技術が日本で進展していることにも触れ、彼の自己構築構造に対するビジョンが今なお relevant であることを示しています。ツーゼのヘリックス・タワーは、自動化、モジュラー設計、環境の課題に応じた適応性を組み合わせた先進的な建設アプローチを代表しています。

Together AIが開発した適応型学習推測システム（ATLAS）は、大規模言語モデル（LLM）の推論性能を大幅に向上させ、最大で4倍の速度を実現します。ATLASは手動での調整を必要とせず、変化する作業負荷に自動的に適応することで、推論の効率を改善します。

ATLASの主な特徴の一つは、動的学習です。従来の推測システムとは異なり、ATLASは過去の使用状況やリアルタイムデータから学習し、常に性能を最適化します。この適応性により、作業負荷が変化してもATLASは効果的に機能し続けます。

速度の向上も顕著で、テストでは特定のモデルに対して最大500トークン毎秒（TPS）を達成し、従来の方法や特化したハードウェアを上回りました。

ATLASは推測デコーディングという手法を用いています。この手法では、より高速なモデルが複数のトークンを一度に提案し、それをメインモデルが検証します。この方法により、処理速度が向上しながら出力の質も維持されます。

さらに、ATLASは静的モデルと軽量な適応モデルの二つのモデルシステムを採用しています。信頼度を考慮したコントローラーが、性能に基づいてどちらのモデルを使用するかを判断します。

ATLASは強化学習のトレーニングを加速することも可能で、進化するポリシーに適応することで、トレーニング全体の時間を大幅に短縮します。

全体として、ATLASはLLM推論における革新を象徴しており、速度、適応性、効率を兼ね備えた貴重なツールとして、さまざまなAIアプリケーションに役立ちます。

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著者は、リモートサーバー開発においてHelixエディタを使用した経験を共有しています。VimやNeovimよりも、サプライチェーン攻撃の懸念や複数のプラグイン管理の手間から、Helixを好んでいるとのことです。Neovimからの移行をスムーズにするために、特にtmuxの設定を変更し、新しいキーバインディングを使ってファイル管理やgitツールに素早くアクセスできるようにしました。

著者はtmuxを使ってターミナルセッションを管理しており、yazi（ファイルマネージャ）やlazygit（gitインターフェース）などのツールに簡単にアクセスできるようにキーバインディングを作成しました。また、Helix内でのターミナル出力の扱いも改善しました。

Vimのキーバインディングも一部適応させ、Helixでの作業効率を向上させています。特に、行の選択やテキストの削除に関して工夫をしています。

Helixのステータスラインもカスタマイズし、現在のgitブランチなどの重要な情報を表示するようにしました。ファイルの保存やバッファの閉じ方、空白の表示切替、gitコマンドの管理などのために、いくつかの便利なカスタムキーバインディングも作成しています。

使用を始めてから6ヶ月後、著者はHelixのさまざまな設定を発見し、機能を向上させるための真の色のサポートや自動保存オプション、行の長さを示す視覚的なルーラーなどを活用しています。また、コメント内の文法エラーをハイライトするために言語サーバーも追加しました。

著者は他のHelixユーザーにも、役立つヒントやコツを共有するよう呼びかけています。

ミュンヘン工科大学の研究者たちが「グローバルビルディングアトラス（GBA）」というデータセットを発表しました。このデータセットでは、地球上に約27.5億棟の建物が存在すると推定していますが、これは国連の推定値である40億棟とは異なります。GBAは主に二つのデータセットから構成されています。

一つ目は「レベル・オブ・ディテール1（LoD1）」で、サイズは1.1TBで、922のGeoJSONファイルが含まれています。これらは210GBのParquetファイルに変換され、使いやすくなっています。データはAWS S3にホストされています。

二つ目は「高さデータセット」で、こちらは35TBの大きなデータセットで、ラスターハイトマップが含まれています。これは別途処理される予定です。

GBAは、Planet Labsからの衛星画像を用いて、オープンソースの深層学習モデルを適用することで作成されました。Planet Labsは地球の陸地の画像を毎日撮影しています。

技術的なセットアップとして、著者はAMD Ryzen CPUを搭載した強力なワークステーションを使用し、96GBのRAMを持ち、データ分析のためにWindows上でUbuntuを実行しています。データ処理にはPythonやQGISなどのさまざまなツールを利用しています。

データ処理の過程では、著者はGeoJSONファイルをダウンロードし、圧縮してParquetファイルに変換し、より効率的なストレージと分析を実現しました。データセットには27.4億件の個別の建物記録が含まれており、DuckDBを通じてアクセスでき、QGISで表示することが可能です。

建物の数については、インドが4.67億棟、中国が1.65億棟、アメリカが1.51億棟と、さまざまな地域のデータが含まれています。

ただし、データセットにはいくつかの制限があります。例えば、古くなったOSMデータや、建物のフットプリントを生成するために使用された画像のタイムスタンプが欠如している点です。

高さデータは主にGeoTIFFファイルで構成されており、建物の追加の標高情報を提供します。

GBAは、世界中の建物データの精度を向上させることを目指しており、都市計画や地理的分析にとって貴重なリソースとなることが期待されています。

KDE Connectは、異なるデバイス同士がシームレスに通信し、相互作用できるツールです。主な機能には、デスクトップでの電話通知の受信やメッセージへの返信、電話からデスクトップの音楽をコントロールすること、デスクトップのリモコンとして電話を使用すること、接続されたデバイスからPCでコマンドを実行すること、デスクトップから電話のバッテリー残量を確認すること、失くした電話を鳴らして探すこと、デバイス間でファイルやリンクを共有すること、デスクトップから電話をブラウジングすること、電話からデスクトップの音量を調整することが含まれます。

KDE Connectは、安全な通信プロトコルを通じて動作し、デスクトップコンポーネントとモバイルアプリで構成されています。これは2013年から開発が続けられている無料のオープンソースソフトウェアです。

インストールと使用については、Linuxユーザーには「kde-builder」のようなビルドシステムを使用してKDEの依存関係とKDE Connectをインストールすることが推奨されます。また、KDE ConnectはWindows、Android、MacOSでも利用可能で、各プラットフォームに特有のアプリのビルド手順があります。

開発に関しては、KDE Connectは新しい貢献者に適したプロジェクトです。基本的なプログラミングの知識があると役立ちますが、必須ではありません。開発に関する議論は、MatrixやIRCなどのプラットフォームで行われます。貢献はGitLabを通じて提出され、「ジュニアジョブ」としてラベル付けされたタスクがあり、初心者が始めやすいように配慮されています。

リリースプロセスでは、Windows、Android、iOSなどの異なるプラットフォーム向けにビルドを準備し、テストを行い、各ストア（Google PlayやApple App Storeなど）にアップロードする必要があります。

全体として、KDE Connectはデバイス間の接続性を向上させ、通知の管理、メディアのコントロール、コンテンツの共有を容易にします。

RedstartはC++で作られたシンプルなLispインタープリターです。これはシェルスクリプト用に設計されており、ユーザーはLispの構文を使ってシェルコマンドを書くことができます。つまり、Lispの論理的な構造を利用しながらコマンドを実行し、出力を集め、プロセスを接続することができます。Bashでスクリプトを書くのと似ていますが、Lispを使う点が特徴です。

4chanは、イギリスの通信規制機関であるOfcomから、オンライン安全法に関する情報を提供しなかったため、2万ポンドの罰金を科されました。この罰金に加え、4chanは火曜日から毎日100ポンドの追加罰金が課せられ、最大60日間または遵守するまで続きます。

Ofcomの執行ディレクターは、規制に関与しないプラットフォームには深刻な結果が待っていると強調しました。イギリスのテクノロジー担当大臣リズ・ケンドールは、この措置を支持し、特に子どもたちを有害なコンテンツから守るために重要であると述べました。彼女は、この罰金がオンライン安全を十分に確保していない他のプラットフォームへの警告であると警告しました。

ティム・ハートネルは、初期の家庭用コンピュータ時代に著名な作家であり、さまざまなゲームジャンルや人工知能に関する書籍で知られていました。彼の1986年の著書「IBM PCでの人工知能の探求」からBASICプログラムのリストを集め、PC-BASICの実行環境とプログラムを試すための手順を用意しました。この本が出版されてから人工知能は大きく進化しましたが、これらのプログラムは1980年代におけるAIの基本的な理解を知る手助けとなるでしょう。ティム・ハートネルは1991年に40歳で亡くなりましたが、彼の作品は多くの人々がコンピュータの世界に足を踏み入れるきっかけとなりました。ティムに感謝します。

ジョヴァンニ・ピコ・デラ・ミランドラの生涯と思想についての内容です。彼はルネサンスの重要な人物であり、若い貴族としてローマの教皇に印象を与えるために、複雑なスピーチと900の哲学的な声明を用意しました。しかし、彼の考えは教皇によって異端と見なされ、若い頃に投獄され、最終的には殺害されました。ピコの作品は、人間の尊厳よりも神との神秘的な結びつきを強調しており、ルネサンス人文主義の現代的解釈に挑戦しています。

彼の「人間の尊厳についての演説」は、ルネサンス思想の基礎と見なされることが多いですが、実際には個人主義ではなく自己消滅を促進しています。ピコは、人間が肉体を超越できると信じ、キリスト教、ユダヤ教、古代の哲学など、さまざまな宗教や哲学の伝統の調和を証明しようとしました。

また、ルネサンスを黄金時代とする見方に対する批判も含まれています。この時代に特有とされる多くの特性は、中世にも存在していたと指摘しています。アダ・パーマーの著書「ルネサンスの発明」では、ルネサンスの独自性が過大評価されていることが多く、この時代はアイデアや影響の複雑な相互作用によって特徴づけられていると論じています。

全体として、ピコの神秘的な願望とルネサンスに典型的に関連付けられる人文主義の理想との間の緊張関係が明らかにされており、この変革の時代に対する私たちの理解が単純すぎるのではないかと問いかけています。

要約がありません。

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。要約してほしいテキストを提供していただければ、そのお手伝いができます。

Vergeは、医薬品開発を加速させることに特化したAI企業です。過去3年間で、同社は先進的なデータとツールを活用して2つの新薬を開発しました。Vergeは、エリ・リリーやアストラゼネカと提携し、16億ドルの契約と6700万ドルの現金を確保しています。

現在、同社のプラットフォームチームでは、いくつかのポジションを募集しています。具体的には、プロダクトおよびエンジニアリングの責任者、フルスタックエンジニア（Django）、シニア計算生物学者（AI/機械学習）、シニアデータエンジニアなどです。

興味のある方は、キャリアページから応募できます。その際、応募書類にHacker Newsについて言及することが求められています。チームはCONVERGEという薬剤発見エンジンに取り組んでおり、メンバーからの意見を大切にしています。すべてのポジションはアメリカ国内でリモート勤務ですが、サンフランシスコへの出張が必要です。また、ビザスポンサーシップは提供していません。

太平洋岸北西国立研究所（PNNL）の研究者たちは、「セルフフィクスチャリング」と呼ばれる新しい摩擦攪拌溶接の方法を開発しました。この技術は、溶接プロセスを支えるための堅固なアンビルを必要とせず、製造ラインのプロセスを大幅に改善する可能性があります。

摩擦攪拌溶接は、回転する工具を使って金属を柔らかくし、混ぜ合わせることで、リベットや接着剤を使わずに強力な溶接を行います。しかし、従来の方法では、高い力を扱うために重くて特注のアンビルが必要であり、複雑な部品にこの技術を適用するのが難しいという課題がありました。

セルフフィクスチャリング法は、溶接工具と小さなバックプレートをロボットアームに組み合わせることで、別のアンビルなしで必要な力を加えることができます。この革新は、車両部品など、製造におけるさまざまなコンポーネントに対して摩擦攪拌溶接をより適応させることを目指しています。

この高い力の応用を支えるために、PNNLは工具の能力を向上させるための油圧システムも開発しています。この技術が完成すれば、製造業者が複雑な金属部品をより効率的に、かつ低エネルギーコストで生産する方法を変革する可能性があります。

この記事では、人工知能（AI）が雇用市場に与える影響と、それに対する反発の可能性について述べています。重要なポイントは以下の通りです。

大手企業、特にIBMやSalesforceがAIを導入することで、従業員が置き換えられ、失業が増加しています。これにより、最近卒業した学生たちが仕事を見つけるのが難しくなっています。

調査によると、多くの人々がAIによって仕事を失うことを恐れており、この懸念は他の技術関連の問題よりも優先されています。労働者たちは、政府がこの不安に対処するための行動を求めています。

回答者は、再教育プログラムやAIの規制、社会的安全網の拡充といった政策を支持しています。しかし、貿易制限や移民の制約に対する支持もあり、これらは状況を悪化させる可能性があります。

政策立案者は迅速に行動するよう圧力を受けていますが、効果的な解決策を実施するのに苦労しています。歴史的な傾向から、政府は長期的な解決策よりも、移民制限のような短期的で簡単な対策を優先することが多いです。

もし政治家がAIによる失業に対して保護主義的な政策を採用すれば、ナショナリズムの悪循環やさらなる経済問題を引き起こす可能性がありますが、根本的な原因には対処できません。

著者たちは、政府が再教育への投資やAIの規制といった積極的な対策を講じる必要があると主張しています。これにより、影響を受けた労働者を支援し、公共機関への信頼を回復することが求められています。

この記事は、AIが雇用に与える影響を管理し、ポピュリスト的な反発を防ぐための効果的な政策の必要性を強調しています。

このチュートリアルは、AnthropicのAIであるClaudeのために効果的なプロンプトを作成する方法を学ぶことを目的としています。コースを修了すると、良いプロンプトの構造を理解し、一般的な間違いを特定して迅速な解決策を学び、Claudeの強みと弱みを把握し、さまざまなシナリオに対して強力なプロンプトを作成できるようになります。

コースは9つの章に分かれており、それぞれにレッスンと演習が含まれているため、プロンプトを書く練習ができます。各レッスンには実践的な体験ができる「例の遊び場」があり、解答も用意されています。

このチュートリアルでは、最もシンプルなモデルであるClaude 3 Haikuを使用しますが、より高度なモデル（Claude 3 SonnetやClaude 3 Opus）も利用可能です。コースは順番に進めることが推奨されており、Google Sheets上で使いやすくなっています。

コースの内容は以下の通りです。初級では基本的なプロンプトの構造や明確で直接的な表現、役割の割り当てについて学びます。中級では、データと指示を分けること、出力のフォーマットやClaudeのための発言方法、段階的に考える方法、例の使用について学びます。上級では、幻覚を避ける方法や、業界の使用例に基づいた複雑なプロンプトの構築について学びます。また、チャットボットや法律サービス、金融、コーディングなどのさまざまな分野における複雑なプロンプトの演習も用意されています。付録では、プロンプトの連鎖やツールの使用などの高度な技術についても触れています。

まずは第1章「基本的なプロンプトの構造」から始めてください。