天文学者たちは、遠い宇宙で太陽の質量の100万倍に相当する謎の暗い天体を発見しました。この天体は、これまで測定された中で最も低い質量の暗い天体であり、約100億光年離れた場所に位置しています。この時期は宇宙が65億歳だった頃にさかのぼります。この発見は、国際的な電波望遠鏡のネットワークを利用して行われ、微細な重力効果を検出できる仮想的な超望遠鏡が形成されました。

光を放出しない暗黒物質は、銀河の形成を理解するために重要です。この研究では、重力レンズ効果と呼ばれる手法が用いられました。これは、遠くの銀河からの光が巨大な天体の重力によって歪められる現象です。研究チームは、複雑なデータを分析するための新しいアルゴリズムを開発し、暗い天体の重力の影響を可視化することに成功しました。

研究者たちは、このような暗い天体をさらに発見し、暗黒物質に関する既存の理論を検証することを目指しています。もし星を持たないこのような天体がさらに見つかれば、現在の暗黒物質に関する理解に挑戦することになるかもしれません。

要約がありません。

要約がありません。

超音波技術は、がん治療において非侵襲的な方法で腫瘍を標的にし、破壊する新しいアプローチを提供しています。ミシガン大学のゼン・シューによって発見されたヒストリプシーは、その重要な進展の一つで、高周波の音波を使用して手術なしでがん組織を破壊します。この方法は肝臓の腫瘍に対してFDAの承認を受けており、研究では95％の成功率が示されています。

ヒストリプシーは、小さな腫瘍の領域に超音波を集中させ、微小な泡を生成します。この泡が崩壊することで組織が破壊されます。手続きは迅速で、通常1時間から3時間で完了し、患者は同日中に帰宅することができます。

ただし、ヒストリプシーはすべてのがんタイプに適しているわけではなく、合併症の可能性についての懸念もありますが、腎臓や膵臓の腫瘍など他のがんに対しても研究が進められています。また、確立された超音波技術である高強度焦点式超音波（HIFU）は、熱を生成して腫瘍を破壊し、特に前立腺がんに対して効果的です。

研究者たちは、超音波の効果を高めるために、免疫療法や薬物送達システムなど他の治療法と組み合わせる方法も検討しています。これにより、がん治療の全体的な効果が向上する可能性があります。

超音波治療は期待が持てますが、長期的な影響や異なるがんタイプにおける適用可能性を完全に理解するためには、さらなる研究が必要です。これらの超音波技術の進展は、がん治療においてより安全で侵襲性の少ない選択肢を提供することを目指しています。

この論文では、Telegramのエンドツーエンド暗号化（E2EE）システムのセキュリティについて分析し、特定の攻撃手法であるアルゴリズム置換攻撃に対する脆弱性を強調しています。CISPAヘルムホルツ情報セキュリティセンターの著者であるベノワ・コグリアティ、ジョーダン・イーサン、アシュウィン・ジャは、これらの攻撃がTelegramで使用される暗号化を効率的に危険にさらす可能性があることを示しています。これにより、国家によるプライベートな通信の監視が可能になるかもしれません。

Telegramの公式クライアントは安全性を考慮して設計されていますが、第三者のアプリケーションが侵害されるリスクは残っています。著者たちは、重要な暗号鍵を高い成功率で、かつ最小限の労力で回収できる方法を提示しています。問題は、Telegramの暗号化プロトコルであるMTProto2.0がランダムパディングを扱う方法にあると指摘しています。

セキュリティを向上させるために、著者たちはパディング手法の変更を推奨しており、これにより攻撃に対する抵抗力が高まる可能性があります。また、MTProto2.0の暗号化スキームの新しい一般化であるMTProto-Gを提案しており、これにより複数のユーザーに対して強化されたセキュリティが提供されます。

論文は、Telegramがこれらの脆弱性に対処し、ユーザーのプライバシーを潜在的な監視の脅威から守るべきであると結論付けています。

Wireshark 4.6.0がリリースされ、macOSのpktapをサポートするようになりました。これにより、ユーザーはプロセスIDや名前などの追加情報とともにネットワークデータをキャプチャできるようになります。使用するには、コマンドでpktapインターフェースを指定するだけです。

例えば、特定のインターフェースからデータをキャプチャするには、次のようなコマンドを使用します。ループバックとen0からデータを取得する場合は「tcpdump -i pktap,lo0,en0 -w outfile.pcapng」と入力します。また、すべてのインターフェースから特定のホスト（192.168.0.6）を指定する場合は「tcpdump -i pktap,all host 192.168.0.6 -w outfile.pcapng」となります。

キャプチャしたデータはPcap-ng形式で保存され、Wiresharkの「フレーム」メニューから「プロセス情報」を選択することでプロセスの詳細を確認できます。また、プロセス名やIDに基づいて結果をフィルタリングすることもでき、特定のプロセスに関連するネットワーク活動を理解しやすくなります。

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。ただし、リンクの内容や主なポイント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。

「Don't Look Up: There Are Sensitive Internal Links in the Clear on GEO Satellites」という論文では、静止軌道（GEO）衛星通信におけるセキュリティの脆弱性について論じています。著者たちは39機のGEO衛星を対象に包括的なスキャンを行い、通信リンクの50%に暗号化されていないIPトラフィックが含まれていることを発見しました。このことにより、通信、軍事、小売、公共事業などのさまざまな分野からの敏感な情報が漏洩していることが明らかになりました。

この研究は、39機の衛星を25の経度にわたって調査した初めての広範なGEO衛星トラフィック分析です。411のトランスポンダーが関与しています。調査の結果、多くのGEO衛星リンクが暗号化されておらず、携帯電話のバックホールトラフィックや軍事資産の追跡、企業や政府機関の内部通信などの重要なデータが露出していることが分かりました。

研究者たちは、衛星システムで使用されるさまざまなプロトコルからトラフィックをキャプチャし、デコードするための新しい方法とツールを開発しました。これにより、信号品質やプロトコルの多様性に関する以前の課題を克服しました。結果として、敏感な内部トラフィックが平文で送信されていることが多く、これらの衛星リンクに依存する組織のセキュリティ対策が不十分であることが示されました。

研究者たちは法的および倫理的基準を遵守し、発見した内容を影響を受けた組織に開示して、セキュリティの向上を支援しました。この結果、GEO衛星通信業界は低リソースの攻撃者による傍受のリスクがあることが示唆され、これらのネットワークを通じて送信される敏感なデータのセキュリティに対する懸念が高まっています。

この研究は、GEO衛星通信エコシステムにおける暗号化とセキュリティ対策の改善が急務であることを強調しています。

オランダの裁判所は、半導体会社ネクスペリアの管理権を凍結しました。この決定は、国家安全保障に対する懸念から出たものです。この問題は、中国のウィングテックが関与しており、両国間の技術と安全保障に関する緊張が高まっていることを示しています。

研究者たちは、深刻な病気を引き起こす可能性のある異常なミトコンドリアの修復に向けて進展を見せています。ミトコンドリアは細胞内小器官で、自らのDNAを持っていますが、従来のCRISPR遺伝子編集ツールではこのDNAにアクセスするのが難しいのです。ミトコンドリア病は約5,000人に1人の割合で影響を及ぼし、視力の喪失や筋肉の問題などの症状を引き起こすことがあります。

ミトコンドリアDNA（mtDNA）を編集するために、科学者たちは新しい方法を模索しています。最近の進展には、mtDNAを切断できる酵素を使用することが含まれています。これにより、健康なコピーが増殖し、損傷したものを置き換えることが可能になります。また、特定のDNA塩基をガイドRNAなしで変更できる「ベース編集」と呼ばれる技術にも可能性があります。これにより、mtDNAに適した編集が行えるようになります。

これらの方法は遺伝的な病状の治療に対して期待が持たれていますが、まだ主に研究段階にあり、臨床での応用には至っていません。もし成功すれば、これらの進展はミトコンドリア病に対する画期的な治療法につながる可能性があります。

css-extrasは、CSSの新しいネイティブ機能である@functionルールを使用した便利なカスタム関数のコレクションです。ビルドステップは不要で、現在はChrome 141以降でのみサポートされていますが、他のブラウザでも近日中に利用可能になる予定です。

インストール方法は、npmを使ってインストールするか、HTMLに直接リンクを追加する方法があります。npmを使う場合は「npm install css-extras」と入力します。HTMLにリンクを追加する場合は、「<link rel="stylesheet" href="node_modules/css-extras/index.css">」を使用します。

CSS内で使用できる関数には、さまざまな種類があります。計算を行うための数学関数、色を操作するための色関数、流動的なテキストスケーリングのためのタイポグラフィ、レスポンシブデザインや間隔調整のためのレイアウト、イージング関数を使ったアニメーション、グリッドレイアウトを補助するためのグリッド関数、ライトモードとダークモードに対応したスタイルを提供するテーマ関数などがあります。

具体的な例としては、条件付きのボーダーや滑らかな影を持つレスポンシブカードコンポーネントの作成、グリッドと間隔関数を使ったレスポンシブレイアウトの設定、ライトモードやダークモードに応じて調整されるテーマ対応スタイルの実装などがあります。

テーマ関数を機能させるためには、「color-scheme: light dark」を含める必要があります。

ライセンスはMITおよびCC0-1.0のもとで提供されています。

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KDEは今週、設立29周年を迎え、年末までに5万ユーロ以上を集めることを目指した年次募金活動を開始しました。皆さんの寄付は、KDEが高品質で無料のソフトウェアを制作するのに役立ち、特にゲーマーや専門家など多くのユーザーに支持されています。この財政的支援により、KDEは独立性を保ち、プライバシー重視のソフトウェアを提供し続けることができます。

さらに、KDEは国際電子廃棄物の日に合わせて環境意識を高める活動を行い、人々に電子機器の廃棄を減らし、まだ使えるデバイスを埋立地に送らないよう呼びかけています。皆さんの寄付は、このメッセージを広める手助けとなります。

KDEは、新しいデバイスを購入できない人々を支援することも目指しており、最新のハードウェアや常時インターネット接続に依存しないソフトウェアの開発に取り組んでいます。また、公共機関が自由なソフトウェアに移行する手助けをし、より大きなコントロールとデータの安全性を提供することにコミットしています。

寄付を行った方には、デジタルバッジやカードなどの特典が用意されています。

スティーブ・ブランクの「科学がなければスタートアップもない：私たちが切り離そうとしているイノベーションのエンジン」という記事では、アメリカにおけるイノベーションとスタートアップの成長における科学の重要性について論じています。特に最近の政治的な課題を背景に、科学が何であるか、どのように機能するか、そして社会にとっての価値についての理解が不足していることを批判しています。

科学とは、科学者が好奇心に基づいて仮説を立て、実験を行い、新しい知識を発見するプロセスです。この知識は、医療や技術、さまざまな産業の進歩につながります。

科学者にはいくつかのタイプがあります。理論家はモデルや理論を開発しますが、実験は行いません。一方、実験者は理論を検証するために実験を行います。実験者はさらに、知識そのものを追求する基礎科学者と、科学的発見の実用的な応用に焦点を当てる応用科学者に分かれます。

アメリカの研究大学は、政府の助成金によって支えられ、基礎科学研究において重要な役割を果たしています。これらの大学は未来の科学者を育成し、新しい発見の大部分を担っています。

エンジニアは科学的な発見を利用して製品を作り、起業家はそれらの製品をビジネスに変えます。彼らの協力は、科学研究を市場に出せる解決策に変えるために欠かせません。

ベンチャーキャピタリストは、科学的なイノベーションに基づいてスタートアップに資金を提供します。彼らは通常、迅速なリターンが期待できるプロジェクトに投資し、これらのプロジェクトはしばしば過去の科学的発見に依存しています。

科学への資金削減は、イノベーションのエコシステムを弱体化させ、国家の力や経済成長に影響を及ぼします。アメリカは歴史的に科学への投資によって繁栄してきたため、これを怠ることは科学研究を重視する他国への依存を招く可能性があります。

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それぞれイノベーションにおいて重要な役割を果たしていることを強調しており、科学への資金削減がアメリカ経済や国際的な地位に深刻な影響を与える可能性があることを示しています。

テスラは、韓国で多くのバッテリーの不具合が発生したため、補助金を失う可能性があります。これにより、同社の販売や市場での競争力に影響が出るかもしれません。バッテリーの問題は、電気自動車の性能や安全性に直結するため、消費者の信頼にも関わる重要な要素です。テスラはこの問題に対処し、信頼性を回復する必要があります。

Kubernetesでは、Podが最適なネットワークパフォーマンスのためにスケジュールされることが難しく、特に外部リソースに依存する場合に問題が生じます。このプロジェクトは、Kubernetesと外部ネットワークトポロジーを統合することでこの問題に対処します。軽量なサービスがリソースのドメイン名をIPアドレスに解決し、そのネットワークゾーン（AWSのアベイラビリティゾーンのようなもの）を特定します。この情報はWebhookによって使用され、Podの作成時にノードアフィニティルールが適用されます。これにより、Podは必要な外部リソースと同じゾーンに配置され、レイテンシが減少します。

主な構成要素には、リソースのドメイン名をIPアドレスにマッピングし、アベイラビリティゾーンを特定するAPIであるルックアップサービスと、ルックアップサービスのデータに基づいてPod作成リクエストを変更するポリシーエンジン（Kyvernoなど）を利用するミューテイティングWebhookがあります。

この方法はパフォーマンスを大幅に向上させ、レイテンシに敏感なワークロードにおいて、1秒あたりのトランザクション数（TPS）が175%から375%増加することがベンチマークで示されています。

実装手順は、まずネットワークのサブネットとそれに対応するゾーンの情報を収集し、次にゾーンマッピングを提供するルックアップサービスを展開します。その後、Kyvernoを使用してPodリクエストに適切なノードアフィニティを追加するミューテイティングポリシーを展開し、正しいアノテーションを持つPodを実行して最適なゾーンに配置されることを確認します。

テストでは、Podが外部リソースと同じアベイラビリティゾーンにスケジュールされることで明確なパフォーマンス向上が示され、レイテンシの低下がアプリケーションのパフォーマンス向上につながることが確認されました。

今後の計画としては、複数のAレコードを返すエンドポイントのサポートや、GCPやAzureなど他のクラウドプロバイダーへの適用範囲の拡大があります。このサービスは低レイテンシを必要とするアプリケーションにとって価値があり、ゾーン間のデータ転送に伴うコストを削減するのに役立ちます。

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2025年10月6日、ThalamusはCortex Core Clerkshipの成績と成績表の正規化機能に関する更新情報を発表しました。この更新は、応募者や医療機関からのフィードバックを受けたものです。

まず、Cortexに表示される自動生成された成績にいくつかの不正確さが報告され、確認後に迅速に修正されました。Cortexは自動技術を用いて成績表から臨床実習の成績を抽出し、効率的なレビューのための参考レポートを提供します。ただし、これらの抽出された成績は意思決定には使用されず、応募者は公式な成績表に基づいて評価されるべきです。

また、不正確さが応募者に悪影響を及ぼすのではないかという懸念もありますが、プログラムのディレクターはレビューの際に公式な文書を用いて正しい成績を特定することに成功しています。成績表の正規化は参考として使用し、公式な成績表と照らし合わせて確認することが推奨されています。応募者は成績表の問題についてプログラムに連絡しないようにアドバイスされています。公式な文書は正確であるためです。医療機関は学生に対し、教員が公式な記録を確認することを伝えるべきです。

Thalamusは、ユーザーのフィードバックに基づいてCortexツールの改善に取り組み、公正で効率的な採用プロセスを確保することにコミットしています。応募者、プログラム、医療機関の協力を促進し、採用体験の向上を目指しています。

add_a_bというシンプルな関数があります。この関数は、二つの数字であるaとbを入力として受け取り、それらの合計を返します。

要約がありません。

コマンド内の「SELECT」という単語を「QLINE-SELECT」に変更するよう指示しています。また、グラフの軸や値の作成に関するガイドラインも提供しています。

X軸については、数値の値を持つ列名としてx1、x2などを使用します。テキストの値には列名「l」を、Unix時間の数値には列名「t」を使用します。

Y軸については、数値の値を持つ列名としてy1、y2などを使用します。また、HEX形式で指定された色のラインも使用します（例：y_cFF00FF）。

オプションとしては、HEX形式で指定された点の色（例：c FF00FF）や、数値で指定された点の半径があります。

さらに、さまざまな選択タイプの例として、QLINE-SELECT、QAREA-SELECT、QBAR-SELECT、QPIE-SELECT、QBUBBLE-SELECTが挙げられています。

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新たに登場したボットネット「Aisuru」は、これまでで最大かつ最も破壊的な種類のものであり、主にアメリカのインターネットプロバイダーであるAT&T、Comcast、Verizonからの侵害されたIoT（モノのインターネット）デバイスを利用しています。この感染したデバイスの集中により、攻撃による被害を制限することが難しくなっており、最近では攻撃のトラフィックが30テラビット毎秒に達するという記録を更新しました。

Aisuruは登場以来、他のIoTボットネットを上回るパフォーマンスを発揮しており、世界中で約30万台の侵害されたデバイスを利用しています。これには、セキュリティ設定が古いルーターや監視カメラが含まれています。特に、Minecraftなどのゲームサービスに対する攻撃は、インターネット全体に大きな混乱を引き起こしています。最近の攻撃では、サービスプロバイダーが圧倒され、ネットワークの混雑を引き起こし、一部の企業は顧客を失う事態にまで至っています。

専門家は、これらの大規模な攻撃に対する防御を強化する必要性を強調しています。多くのインターネットサービスプロバイダーは、自社の侵害されたデバイスから発生するアウトバウンドトラフィックに対して準備が整っていないからです。Aisuruは、IoTデバイスの脆弱性を悪用し、競合するボットネットの取り締まりが行われたことを利用して急速に拡大したと考えられています。

このボットネットは、3人の主要なオペレーターに関連しており、そのうちの1人「Forky」は、長い間DDoS攻撃の依頼を受ける業界に関与してきました。Aisuruのオペレーターを特定し、その影響を軽減しようとする試みが行われていますが、このボットネットからの脅威は依然として増大しており、インターネットセキュリティの未来に対する懸念が高まっています。

この記事では、特に南アフリカの人々がスマートフォンに費やす時間について述べています。平均して1日5時間以上も使っていることがわかります。これは、約8時間の睡眠と8時間の仕事を考えると、自由時間のかなりの部分をスマートフォンに使っていることになり、しばしば気が散ってしまうことが懸念されています。

著者は、ソーシャルメディアや短い動画に没頭するのではなく、意味のある生活を送り、今この瞬間に存在したいという思いを表現しています。そのため、通知をオフにしたり、ソーシャルメディアを避けたり、スマートフォンをあまり気を散らさないように工夫したりしています。

著者は、アプリの使用時間を制限するなどの従来の方法は、これらのプラットフォームの中毒性のためにあまり効果がないと指摘しています。その代わりに、YouTubeのような推薦機能を取り除いてスマートフォンをあまり面白くしないことや、実際に価値のあるアプリだけを使うことを提案しています。

最終的に、著者はスマートフォンの使用を減らすことで、より今を大切にし、友人や自然、個人のプロジェクトにもっと時間を使えるようになったと信じています。他の人々にも、デバイスとの関係を改善し、より充実した生活を楽しむために同様の戦略を試してみることを勧めています。

カリフォルニア州で発生した致命的なパリセーズ火災に関連して、29歳のジョナサン・リンダークネヒトが逮捕されました。この火災は2025年1月に起こり、12人が死亡し、数千の建物が破壊されました。リンダークネヒトは放火の罪で起訴されており、5年から20年の懲役刑を受ける可能性があります。

捜査官は、リンダークネヒトが火災の前にChatGPTを使用して燃える森林や都市の画像を作成していたことを発見しました。これが放火の意図を示す証拠となる可能性があります。この事件は、AIが生成したコンテンツが刑事裁判で証拠として使用されることについての疑問を提起しています。ChatGPTの履歴がこのように利用されるのは初めてのケースかもしれません。

アメリカ合衆国の検事は、OpenAIのユーザープライバシーに関する方針にもかかわらず、デジタル通信は法的手続きを通じてアクセス可能であると強調しました。この事件は、AI関連の証拠に関する法律の変化と、それが刑事捜査においてどのように重要であるかを浮き彫りにしています。

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XNUカーネルは、Appleのオペレーティングシステムの中心的な部分です。ハイブリッドカーネルと説明されることもありますが、通常はモノリシックカーネルのように機能します。これは、すべてのシステム機能が一つの安全な領域に存在することを意味します。この設計はセキュリティリスクを伴います。なぜなら、カーネルがハッキングされると、システム全体に影響が及ぶからです。最近、Appleはセキュリティを向上させるために、より分割されたマイクロカーネルのような設計に移行しています。

この論文では、新しいセキュリティ機能を分析し、特にセキュアプロセストラストモデル（SPTM）とそのセキュリティメカニズムに焦点を当てています。これらはこれまであまり議論されてこなかったものです。SPTMはメモリ管理を制御し、システム内に異なる信頼領域を作り出します。これにより、異なる機能が互いに隔離されます。これらの機能の一つに、コード署名や権限チェックを扱うTXMがあります。

また、論文ではExclavesという新しいセキュリティ機能と、その通信方法についても検討しています。これには、安全なリクエストのためのxnuproxyや、Tightbeam IPCフレームワークが含まれます。これらのアーキテクチャの変更により、敏感なコンポーネントがXNUカーネルから直接アクセスされないように移動され、システムのセキュリティが強化されます。つまり、たとえカーネルが侵害されても、システム内の最高レベルの信頼が脅かされる可能性は低くなります。

ブログ記事では、PostgreSQLのジャストインタイム（JIT）コンパイラの改善点と、既存のインタープリタよりも速くするための課題について述べています。

最近の進展として、著者はARM64への移植や特定の操作の最適化を進めているものの、インタープリタを上回る方法を模索しています。

現代のCPUは、性能を向上させるために、アウトオブオーダー実行や分岐予測といった技術を使用しています。これにより、複数の命令を同時に処理でき、アイドル時間を減少させることが可能になります。

従来のインタープリタは、多くの分岐を含むループを使用することが多く、CPUが正しい経路を予測しにくくなり、実行速度が遅くなります。「計算されたgoto」などの技術を使うことで、ジャンプをより予測可能にし、性能を向上させることができます。

著者は、PostgreSQLが単純なクエリをどのように処理するかを分析し、関数呼び出しにおける不要なnullチェックを減らすなどの最適化の機会を特定しました。これにより、処理時間を節約できる可能性があります。

性能テストでは、関数の処理を最適化し、不要なチェックを減らすことで、実行時間が大幅に改善されることが示されました。例えば、インライン化を使用することで、平均クエリ時間が127ミリ秒から98ミリ秒に短縮されました。

改善があったにもかかわらず、著者は現代のCPU最適化がJITコンパイラの性能向上を抑える可能性があることに気づきました。インタープリタはすでにこれらのCPU機能の恩恵を受けています。

著者は、限られた時間とリソースのため、このプロジェクトのさらなる開発に対する支援を求めています。

全体として、この記事はJITコンパイラの最適化の複雑さと、PostgreSQLの性能向上に向けた継続的な努力を強調しています。

現在、アメリカ経済は安定していますが、製造業の低迷や消費者信頼感の低下といった懸念材料もあります。これらの問題にもかかわらず、人工知能（AI）への投資が急増しているため、経済は支えられています。トランプ政権下で課された関税がさまざまな産業に影響を与えているものの、AI分野は成長を続けており、経済成長の重要な原動力と見なされています。一部の報告によると、AIがなければ国内総生産（GDP）の成長率は大幅に低下していた可能性があります。

しかし、AIバブルの懸念もあります。投資家がAIの可能性を過大評価すると、株価の暴落を引き起こし、融資のデフォルトによって広範な経済的苦境を招く恐れがあります。多くの企業がAIへの投資から十分なリターンを得ていないという証拠もあり、AI業界には失望を招く可能性のある課題が存在します。

アメリカ経済の将来は、AIセクターの安定性にかかっているかもしれません。もしAIが高い期待に応えられなければ、過去の金融危機に似た重大な経済的および政治的影響を引き起こす可能性があります。したがって、AIのパフォーマンスはアメリカの未来に大きな影響を与えることになるでしょう。

申し訳ありませんが、リンクや動画の内容にアクセスしたり、要約したりすることはできません。ただし、動画の主なポイントや内容を教えていただければ、それをもとに要約するお手伝いができます。

Import AIは、人工知能（AI）の進展について議論する週刊ニュースレターです。最新号では、ジャック・クラークがAIの二面性について探求しています。AIの可能性に対する興奮と、その予測不可能性への恐れがテーマです。

クラークは、AIの理解を子供の暗闇への恐れに例えています。子供が形をモンスターと見間違えるように、人々もAIの複雑さを過小評価し、単なる道具として扱いがちです。その潜在的なリスクを認識することが重要です。

彼は自らを技術的楽観主義者と位置づけ、AIが急速かつ大きく進化すると信じています。AIシステムの成長は生き物を育てることに似ており、その能力は急速に向上しています。しかし、この成長には慎重さが求められると強調しています。

楽観的である一方で、クラークはAIの発展に対する真剣な懸念も表明しています。これらのシステムが賢くなるにつれ、その目標が人間の利益と乖離する可能性があり、予測不可能な行動を引き起こす恐れがあります。彼は自己満足に陥らないよう警告し、AIの複雑さを認識することの重要性を強調しています。

また、クラークはAIの影響についてオープンな議論を促し、公共の懸念に耳を傾ける必要があると述べています。さまざまなコミュニティと関わることで、より良い政策解決策が生まれ、技術の影響を深く理解できると信じています。

ニュースレターでは、AIが経済に与える影響についても触れています。AIは生産性を向上させる可能性がある一方で、雇用やバイオセキュリティなどの分野で重大な混乱や倫理的懸念を引き起こすリスクもあると指摘しています。

クラークはAIの未来に希望を抱いていますが、慎重さと共にその課題を理解し対処するための共同の努力を呼びかけています。

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Strudelは、ブラウザで音楽を作成するための無料でオープンソースのライブコーディングプラットフォームです。初心者から専門家まで幅広く利用できます。使い方は簡単で、再生ボタンを押して変更を加え、更新ボタンを押すだけです。インタラクティブなチュートリアルから始めることができ、質問やフィードバックのためにDiscordチャンネルにも参加できます。Strudelは、人気の音楽コーディング言語であるTidalCyclesに基づいており、GNU Affero General Public Licenseのもとでライセンスされています。ソースコードはCodebergで入手可能です。継続的な開発へのサポートも歓迎されています。

jsonriverは、ネットワークリクエストなどのソースからストリーミングされるJSONデータを解析するための軽量で高速なツールです。JavaScript環境で動作し、追加の依存関係は必要ありません。

jsonriverの主な特徴は、受信したデータに応じて段階的に完全なJSON値を提供する「インクリメンタルパース」です。例えば、JSON {"name": "Alex", "keys": [1, 20, 300]} を1バイトずつ受信すると、最初は {} や {"name": ""} などの部分的な結果を返し、最終的に完全なオブジェクトを得ることができます。

jsonriverの出力は、標準のJSONパースと一致し、無効な入力に遭遇した場合やデータストリームが予期せず終了した場合には処理を停止することでエラーを処理します。

解析中に値の型は維持され、例えば文字列が配列に変わることはありません。真偽値（true、false）、null、数値などの原子的な値は、完全に受信されるまで出力されません。また、文字列は成長し、配列は拡張でき、オブジェクトにはプロパティを追加または変更することができます。

ストリーミングデータに関しては、jsonriverは組み込みのJSON.parseよりも高速ですが、ストリーミングが不要な場合はJSON.parseの方が約5倍速いです。別の選択肢としてstream-jsonがありますが、こちらはより複雑で遅くなりますが、機能が豊富です。

jsonriverをセットアップするには、npm ciを実行して依存関係をインストールします。テストを実行するにはnpm test、コードのリントにはnpm run lintを使用し、自動修正オプションも利用できます。このツールは、全データセットを待つのではなく、到着するJSONデータを処理する必要があるシナリオに最適です。

2025年10月11日、CDCの主要な出版物であるMMWRに対する大幅な削減が発表されましたが、数時間後にはその決定が撤回されました。

プログラミング言語を学ぶ重要性について、二つの主要な質問を通じて考察しています。一つは新しいプログラミング言語を設計する理由、もう一つはプログラミング言語の定義です。

新しいプログラミング言語が作られる理由はさまざまです。抽象化の向上、性能の改善、使いやすさの向上などが挙げられますが、これらの理由は主観的で測定が難しいことが多いです。自然言語と同様に、プログラミング言語も進化し、お互いの特徴を取り入れています。これにより、以前は表現できなかった新しいアイデアや表現が可能になります。

プログラミング言語は、その文法（書き方）や意味（構造の意味）だけではありません。ライブラリやコミュニティのサポートなど、エコシステムも含まれます。包括的な定義では、文法、意味、エコシステムの三つの要素が、プログラミングにおける探求や表現をどのように支えるかに焦点を当てています。

著者は、言語設計における創造性を奨励しており、目指すべきは測定可能な結果だけにとらわれず、新しい概念やアイデアを探求することだと強調しています。

工場環境でのコード展開は、制御されたクラウド環境での作業とは大きく異なります。工場では、ほこりや油、機械の干渉など厳しい条件があり、信頼できる接続や電力が不安定です。

まず、クラウドは無限のリソースを提供しますが、工場では限られたリソースしか利用できず、これが大きな課題を生み出します。また、クラウドではリクエストが失敗した場合、再送信が可能ですが、物理的な環境では同じコマンドを再送すると、最初のコマンドが成功していた場合に損傷を引き起こす可能性があります。

工場の機械は、インターネット接続なしで独立して動作する必要があるため、「オフラインファースト」のアプローチが求められます。これにより、失敗を避けるためにローカルで判断を下すことが重要です。また、デバイスの時計がずれると、ログが信頼できなくなり、システムイベントの理解が難しくなるという問題もあります。

多くのIoT（モノのインターネット）プロジェクトは、開発者が現実の課題を過小評価し、帯域幅の利用可能性を過大評価するために失敗します。厳しい環境に合わせてシステムを構築することで、より耐久性のあるシステムが生まれます。開発者は接続の問題に適応できるシステムを作成し、コードを潜在的なリスクとして扱うことを学びます。

物理的な世界での作業は、エンジニアにアプローチを簡素化し、回復力に焦点を当て、現実の環境の予測不可能性に立ち向かうことを教えます。これにより、より良いエンジニアリングの実践が促進されます。

Nexperiaはオランダに本社を置くグローバルな半導体企業で、12,500人以上の従業員を抱えています。さまざまな業界向けの重要な半導体を専門としており、毎年1100億個以上の製品を出荷しています。企業は革新性、効率性、持続可能性を重視し、厳しい業界基準を満たしています。

最近の動きとして、まず経営陣の変更があります。前CEOの張学政氏は、経営方針に関する懸念から一時的に職務を停止されました。現在、CFOのステファン・ティルガー氏が暫定CEOを務めており、アヒム・ケンペ氏はCOOとして引き続き活動しています。

また、オランダ政府が介入しました。これは、経営上の深刻な問題が欧州における業務や半導体の供給に影響を与えているためです。Nexperiaは、今後1年間は政府の承認なしに重要な決定を行うことができません。

さらに、アメリカはNexperiaに対する輸出管理措置を延長しました。これは、Nexperiaが米国のエンティティリストに載っているWingtech Technologyと関係があるためです。Nexperiaは中国からの輸出制限にも直面しており、免除を得るために努力しています。

この要約は、Nexperiaの最近の経営および業務の変化、そして困難な状況の中でビジネスの継続性を維持するための取り組みを示しています。

ユーザーは「エージェンティックコーディング」の効果について疑問を持ち、その周囲の過剰な期待に懐疑的です。彼らは、GPT-5やGemini Proのような高度なモデルでさえ、コーディングタスクにおいて簡単な指示に従うのが難しく、重要な詳細を省略したり忘れたりすることにフラストレーションを感じています。このため、ユーザーはこれらのモデルがバックグラウンドでの変更に対して信頼できるかどうか疑問を抱いています。彼らは、エージェンティックコーディングを信じて成功させている他の人々からの意見を求めており、さまざまな視点を理解したいと考えています。

要約がありません。

ミシガン州立大学のジェイク・スティッド氏が、アメリカの地上設置型太陽光発電に関する包括的なデータセット「GM-SEUS」を発表しました。このデータセットには、アメリカ本土とワシントンD.C.にあるユーティリティおよび商業用の太陽光発電所からの15,000のソーラーアレイと290万枚のソーラーパネルが含まれています。このプロジェクトは、NOAA（アメリカ海洋大気庁）、NASA（アメリカ航空宇宙局）、USGS（アメリカ地質調査所）などの専門家からなるチームによって作成されました。

GM-SEUSデータセットは、ソーラーアレイ用とソーラーパネル用の2つの部分に分かれています。このデータセットの分析には、データ処理のためのDuckDBや地図作成のためのQGISなどの強力なソフトウェアとツールが使用されています。

データセットの主なポイントは以下の通りです。ソーラーアレイのファイルには、容量、設置年、地理情報などの詳細を含む15,017件の記録があります。一方、ソーラーパネルのファイルには、各パネルの仕様や位置に関する290万件の記録が保存されています。

分析の結果、5,358のソーラーアレイにのみパネルが設置されていることがわかりました。また、データには設置年、情報源、ソーラー機器の構成に関する関係性も含まれています。

著者は、将来的にパネル検出の精度を向上させた改良版のデータセットを提供することを期待しています。太陽光エネルギーに関するコンサルティングサービスに興味のある方は、著者にLinkedInを通じて連絡するよう呼びかけています。

2025年10月4日、Varlink RPCプロトコル用の新しいCライブラリ「vali」が発表されました。Varlinkは、クライアントがUnixソケットを介して送信されたJSONオブジェクトを通じてサービスのメソッドを呼び出すことを可能にします。

Varlinkはシンプルなリモートプロシージャコール（RPC）プロトコルで、クライアントはサービスにJSONリクエストを送り、サービスはJSONレスポンスで応答します。既存のlibvarlinkライブラリはコード生成機能が不足しており、メンテナンスも行われていなかったため、valiが開発されました。valiはコーディングの冗長性を減らし、型安全性を向上させることを目的としています。

クライアントはサービスに接続し、JSONリクエストを送信しますが、データの手動エンコードやパースが必要であり、これがエラーの原因となることがあります。サービスはvali_service_create()で初期化し、クライアントからの呼び出しに対するコールバックを設定し、接続を待ち受けます。このAPIは呼び出しの非同期処理を可能にするように設計されています。

valiは入力および出力パラメータ用の関数や構造体を生成し、明確さと型安全性を向上させます。この設計により、将来のAPIの変更に対する互換性を維持することができます。また、valiは複数のインターフェースをサポートし、サービスがレジストリを通じてメタデータを提供できるようにすることで、機能性と組織性を高めています。

今後の開発には、クライアント側の非同期処理の実装や、生成される構造体の改善が含まれ、より良い定数の正確性が追求される予定です。全体として、valiはVarlinkサービスを実装するための堅牢で効率的な方法を提供し、プロセス間通信の複雑さを減らし、安全性を高めます。

この記事では、GPT-5やClaude 4.5などの大規模言語モデル（LLM）が、文字単位のテキスト操作や文字数のカウント、デコードといったタスクにおいて進展を遂げていることについて述べています。

まず、文字操作の改善についてです。新しいモデルは、以前のバージョンに比べて個々の文字を操作する能力が大幅に向上しています。例えば、GPT-4.1以降のモデルは、文中の文字を正確に置き換えたり変形させたりできる一方で、以前のモデルはこのようなタスクで一貫して誤りを犯していました。

次に、文字数のカウントについてですが、これは従来LLMにとって難しいタスクでした。しかし、GPT-4.1以降のバージョンは、文中の文字数を正確にカウントすることができ、以前のモデルはしばしば失敗していました。

さらに、エンコードとデコードのテストも行われました。特にBase64やROT20でエンコードされたメッセージのデコードを試みたところ、ほとんどの新しいモデルがBase64を成功裏にデコードできました。これは、単なる暗記ではなく、エンコードプロセスをよりよく理解していることを示しています。

全体として、これらの結果は、大規模で新しいLLMが、文字の置き換えや暗号のデコードなどの複雑なテキスト操作タスクをより効果的に処理できるようになっていることを示唆しています。最近のLLMは、文字単位のテキスト操作やデコードタスクにおいて大きく進歩しており、これらの分野での能力が向上していることが明らかです。

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ルード・ファン・アッセルドンクの「構文ではなく抽象化」という記事では、YAMLに対する不満が高まっていることと、TOMLやJSONのスーパーセット形式、KDLなどの代替設定形式の台頭について論じています。著者は、単純な形式が魅力的である一方で、問題の本質は構文の違いではなく、使用されるデータモデルにあると主張しています。

クラウドストレージの例を用いて、単に形式を変更することはバグを隠すだけで、根本的な解決にはならないことを示しています。代わりに、ループやより動的な構造を使った抽象化に焦点を当てることで、設定ファイルの冗長性やエラーを減らすことができると述べています。たとえば、より抽象的な設定言語を使用することで、ミスを防ぎ、ファイルの保守が容易になります。

また、抽象化を使用する際のトレードオフについても触れています。具体的には、設定を生成するために追加の手順が必要になったり、コード内を検索する際に問題が生じる可能性があります。最終的に著者は、設定をデータとして扱うこととコードとして扱うことのバランスを見つける重要性を強調し、複雑な設定における重複を最小限に抑え、保守性を向上させるための抽象化の重要性を訴えています。

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ロジャー・ディーンは、ビデオゲーム業界での影響力のある作品で知られるイギリスの著名なアーティストです。彼のキャリアはそれだけにとどまらず、1944年に生まれたディーンは、ギリシャと香港での幼少期が彼の芸術的なビジョンに大きな影響を与えました。彼は最初に「シーアーチンチェア」のデザインで名声を得た後、ロックバンドのイエスやアジアのアルバムカバーアートに移行し、その作品は高く評価されました。

ディーンは1980年代にビデオゲーム業界に参入し、アイコニックなゲームカバーやロゴを制作しました。特に、サイグノシスの有名なフクロウのロゴが知られています。彼の最初のビデオゲームカバーは、あまり知られていないタイトル「ザ・ブラック・オニキス」で、日本のロールプレイングゲームの発展に寄与しました。

インタビューの中で、ディーンは彼の創作プロセスについて語り、ゲーム開発者からの説明をもとにカバーをデザインすることが多く、実際のゲームを見るのは後になってからだと述べました。音楽からゲームへのスタイルの適応に挑戦することを楽しんでいました。

また、ディーンは1997年にテトリスのロゴも制作し、ヘンク・ロジャースと密接に協力しました。ロジャースは「ザ・ブラック・オニキス」の続編のためにもディーンの助けを求めましたが、そのプロジェクトは最終的に完成しませんでした。それでも、ディーンはそのゲームのために開発された革新的なコンセプトやアートワークに誇りを持っています。これにはリアルなモーションキャプチャ技術も含まれています。

業界の変化について振り返ると、ディーンは年々ゲームパッケージの品質や配慮が低下していることを嘆いています。彼は現代のビデオゲームアートにはあまり関与していませんが、ゲームデザインのルーツを大切にし、新しいプロジェクトを探求し続けています。彼の作品のための博物館展示の可能性も検討しています。

2025年10月14日、プリンスホールディンググループの会長であるチェン・ジーが、カンボジアでの強制労働を伴う暗号通貨詐欺の運営に関与したとして起訴されました。彼の会社であるプリンスグループは、トラフィックされた人々が詐欺を強要されるスキャンプラウドを運営していたとされています。この詐欺は「豚の屠殺」と呼ばれ、世界中の被害者から数十億ドルを奪いました。

アメリカ政府は、チェン・ジーの詐欺行為に関連する約150億ドル相当のビットコインを取り戻すため、史上最大の押収措置を進めています。この取り組みは、人身売買やサイバー犯罪に対する大規模な対策と見なされています。

チェン・ジーは現在逃亡中で、電子詐欺やマネーロンダリングなどの深刻な罪に直面しています。有罪判決を受ければ、最大40年の懲役刑が科される可能性があります。司法省とFBIは、この事件に共同で取り組んでおり、こうした犯罪組織の広範な影響力を浮き彫りにしています。

当局はまた、プリンスグループおよびその関連個人に対して制裁を課し、これを国際的な犯罪組織として認識しています。この事件は、脆弱な人々を利用する巧妙な金融詐欺に対する警戒の必要性を強調しています。

著者は、最近のプロジェクトについてのブログ記事を共有しています。このプロジェクトでは、古いPlayStation 2のコンソールを扱っています。過去の経験からの古い写真やデータもいくつかあり、以前の投稿ではNintendo Wiiのコントローラーについて触れています。

このプロジェクトでは、約9台のPlayStation 2を手に入れ、単なる清掃だけでなく、興味深い修理や改造に焦点を当てました。主な問題は、清掃、壊れたプラスチックの修理、古いバッテリーやサーマルパッドの交換でした。

著者は、マザーボードの清掃やレーザーモジュールの交換、プラスチック部品の復元など、さまざまな修理について説明しています。また、劣化したコネクタを清掃することで、電源スイッチの改善も行いました。

改造としては、機能を向上させるためにFree McBoot（FMCB）やFree HDD Boot（FHDB）をインストールしました。これには新しいハードドライブやメモリーカードが必要で、ゲームの保存用にうまく設定しました。

さらに、いくつかのコントローラーをテストして修理し、べたついた表面を清掃したり、必要に応じて再塗装したりしました。

最終的に、著者はアップグレードされた6台の完全に機能するPS2システムを作成しましたが、努力にもかかわらず買い手は見つかりませんでした。それでも、学びの経験を前向きに振り返り、遊ぶための動作するPS2を持つことを楽しんでいます。

著者は、別の最近のプロジェクトについての今後の投稿をほのめかして締めくくっています。

新しいプロジェクト「nanochat」が、Andrej Karpathyの指導のもとで進められています。このプロジェクトでは、ChatGPTに似た言語モデルを約100ドルでトレーニングできる仕組みを作っています。プロジェクトは主にPythonで書かれた約8,000行のコードで構成されており、トークナイザーには一部Rustが使用されています。

モデルをトレーニングするためには、8XH100のNVIDIAノードを使用することが推奨されており、これは1時間あたり約24ドルのコストがかかります。4時間のトレーニング（約100ドル）で会話ができるモデルが生成され、12時間のトレーニングを行うと、GPT-2をわずかに上回る性能のモデルが得られます。このモデルは5億6100万のパラメータを持ち、Raspberry Piのような安価なデバイスでも動作することができます。

モデルは24GBのデータセットでトレーニングされており、さまざまなソースからのトレーニング例が含まれています。また、ユーザーがモデルと簡単に対話できるように、ウェブサーバーのコードも提供されています。

最近のアップデートでは、このモデルがHugging Faceで利用可能になったことが伝えられています。ユーザーはCUDAとCPUの両方でモデルを実行できるようになっており、使用方法についての指示も提供されています。モデルとの対話の例では、犬について好意的に応答する様子が示されています。

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マルチパスTCP（MPTCP）は、標準のTCPを拡張したもので、デバイスが単一の接続で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ます。この方法により、帯域幅が増加し、速度が向上し、1つの経路が失敗した場合のバックアップオプションが提供されます。

MPTCPの主な特徴には、複数の経路を利用できることがあります。これにより、Wi-Fiとモバイルデータなどの接続を組み合わせてデータ転送速度を向上させることができます。また、接続を切断することなく経路を切り替えることができるため、スマートフォンなどのモバイルデバイスにとって非常に便利です。さらに、MPTCPは遅延や帯域幅などの要因に基づいて最適な経路を選択することができます。

技術的な側面としては、MPTCPを使用して新しい接続が確立されると、サブフローと呼ばれる個別の経路が動的に管理されます。パスマネージャーは、サブフローの作成や削除を管理し、通常はクライアント側から新しい接続を開始します。また、パケットスケジューラーは、データパケットを送信するためにどのサブフローを使用するかを選択し、帯域幅と遅延を最適化することを目指します。

現在の開発状況として、Linuxのバージョン6.10では、必要に応じて標準TCPにフォールバックする機能やパス管理オプション、デバッグツールが含まれています。

MPTCPは、GitHubなどのプラットフォームで開発リソースを維持するコミュニティによってサポートされており、メールリストやIRCチャンネルを通じてコミュニケーションが行われています。

要するに、MPTCPは複数の接続を同時に使用することでネットワークの利用を向上させ、データ伝送のパフォーマンスと信頼性を高めます。

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ここ4年間、私はVisual Studio CodeのAIコーディング拡張機能、例えばGitHub CopilotやOpenAI Codexのインストール数を追跡してきました。これらのツールのインストール数を日ごとに表示するインタラクティブなダッシュボードを作成しました。デフォルトの表示はGitHub Copilotですが、他の20以上のツールと比較することも可能です。このダッシュボードでは、価格変更や主要なリリースなどの重要なイベントがどのように日々のインストール数に影響を与えたかを強調しています。

いくつかの重要な注意点があります。まず、データはVS Codeの拡張機能のみを対象としており、他のツールや異なるIDEでの使用状況は含まれていません。また、Cursorは別のエディタであるため含まれていませんが、そのディスカッションフォーラムの活動を示すチャートを追加し、成長を示しています。ダッシュボードは日々のインストール数を表示しており、総インストール数ではなく、チャートを面白く保つための工夫です。このダッシュボードはAIコーディングアシスタントを使って構築しました。

SQLite Cloudの創設者であり、Gravityプログラミング言語の開発者であるマルコ・バンビーニ氏は、CRDT（Conflict-free Replicated Data Types）を活用したローカルファーストアプリケーションが、SQLiteデータベースにおけるデータ同期をどのように管理するかについて説明しています。

彼は、ユーザー（アリスとボブのような）がローカルデータベースに変更を加えると、その変更が個々のカラムレベルのイベントに分解され、同期時の競合を避けることができると述べています。各変更は、ユニークな識別子やタイムスタンプを含むメタデータと共に記録され、後で正しく更新を統合できるようになっています。

このプロセスは次のように進行します。まず、変更検出が行われます。ユーザーが変更を加えると、システムはトリガーを通じてその変更をキャッチし、各カラムに関する詳細情報を記録します。次に、同期の段階では、ユーザーが再接続した際に欠落している変更を特定し、その更新のみを送信します。これにより、両方のユーザーのデータベースが競合なく整合します。更新や削除の処理については、更新が新しいレコードを作成し、古い値を履歴として保持します。また、削除は即座に消去するのではなく、マークされることでデータの整合性が保たれます。

このアーキテクチャにより、ユーザーはオフラインで作業でき、すべての変更がローカルに記録されます。再びネットワークに接続すると、システムはシームレスに変更を同期し、すべてのユーザーのデータベースが時間とともに正確に一致することを保証します。

バンビーニ氏は、このアプローチの信頼性と効率性を強調しており、ローカルファーストアプリケーションが不安定な接続環境でもスムーズに動作できることを示しています。この技術に基づいた同期エンジンは、実験用に利用可能です。

2025年のノーベル経済学賞は、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・アジョンとピーター・ハウイットは、「創造的破壊」という理論に基づいて持続的な成長を説明したことで、残りの半分を分け合いました。

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著者は自宅のラボでの経験を共有し、ProxmoxクラスターとRaspberry Pi 5を含むネットワーク設定に焦点を当てています。重要なポイントは以下の通りです。

Raspberry Pi 5は従来のSDカードの代わりにNVMe SSDを使用でき、パフォーマンスが向上します。しかし、OSのインストールには課題があり、Piは主にSDカード用に設計されているため、手間がかかります。

Raspberry Piへのオペレーティングシステムのインストールは複雑になっており、公式のOSはUSBインストールに対して簡単ではないため、工夫が必要です。

著者はProxmoxでメモリ管理の問題に直面し、Pi上の仮想マシンが予期せずメモリ不足で終了することがありました。これらの問題は、カーネルのページサイズを正しく設定し、適切なBIOS設定を使用することで解決できることが分かりました。

Proxmoxバックアップサーバー（PBS）は、ストレージボリュームが完全に満杯になると使用できなくなり、必要なメンテナンスタスクを実行できなくなります。著者は、ストレージスペースを回復するためにZFSスナップショットを削除することを簡単な解決策として提案しています。

著者は、CyberPowerのUPS管理ツールやカレンダー共有のためのDavisなどの便利なソフトウェアについても言及し、料理レシピを整理するためのmealieレシピマネージャーを楽しんでいることを述べています。

読者には自分自身のサーバーを構築することを試してみるよう促し、それが充実した経験になることを保証しています。

多くの開発者は、スタートアップの特性を考慮せずに、大手テクノロジー企業（FAANG）を模倣した複雑なアーキテクチャを採用する傾向があります。特に、スケーラビリティを最初に解決すべき問題として重視することが批判されていますが、実際には財務の持続可能性を優先すべきです。

著者は、多くのスタートアップがマイクロサービスや分散データベースといった複雑なシステムに早すぎる段階で飛び込んでしまうことが、コストのかかる複雑さや非効率を招くと指摘しています。代わりに、明確に定義されたモジュールを使用したシンプルなモノリシックアーキテクチャから始めることを提案しています。これにより、管理が容易になり、開発が迅速に進む利点があります。

このアプローチの主な利点には、モジュール間の明確な分離があり、混乱した相互依存関係を防ぐことができます。また、APIを迅速に変更できるため、バージョン管理を気にする必要がありません。同じプロセス内での関数呼び出しが速くなるため、パフォーマンスも向上します。

ただし、この方法には欠点もあり、個々のコンポーネントを独立してスケールさせることが難しいという課題があります。著者は、スタートアップはコストを節約し、効率を高めるために、分散アーキテクチャの導入を本当に必要になるまで遅らせるべきだと強調しています。

「サンタの魔法の電話」という魅力的なプロジェクトについて紹介します。このプロジェクトでは、ユーザーがAI版のサンタクロースと対話することができます。著者はAIサンタとの会話に興奮しており、特にサンタが話すジョークを楽しんでいると述べています。このプロジェクトでは、GitHubにあるリソースを使って自分自身のバージョンを作成することが可能です。具体的には、「libpeer」や「pion」といったライブラリが利用できます。ユーザーはさまざまな音声AIプロバイダーに接続したり、自分自身で作成したりすることができます。著者は、困難に直面している人に対して助けを提供し、GitHubのプロフィールには追加のハードウェアリソースも共有しています。

オーストリアのデータプライバシー団体noybが、マイクロソフトに対して勝訴しました。マイクロソフトは、365 Educationプラットフォームを通じて学生を「不正に」追跡していたとされます。オーストリアのデータ保護当局は、マイクロソフトがユーザーに対してデータの使用について適切に通知せず、データプライバシーの責任を学校に不適切に転嫁したと判断しました。

この問題は、COVID-19パンデミックの際に多くの学校がオンライン学習に移行した時期に発生しました。個人データへのアクセスについての苦情が寄せられた際、マイクロソフトは苦情を申し立てた人を学校に案内しましたが、学校側は必要な情報を提供する能力が限られていました。

この判決により、マイクロソフトは学生データの使用方法を開示し、データ処理に関する条件を明確にする必要があります。マイクロソフトは、アイルランドでの事業がこの問題に適用されるべきだと主張しましたが、当局は決定がアメリカで行われたと主張しました。

マイクロソフトは、教育ツールがデータ保護基準に準拠していると述べ、判決の見直しを計画しています。このケースは、大手テクノロジー企業がユーザーデータをどのように管理し、欧州のデータ保護法の下でどのような責任を負っているのかについての懸念を引き起こしています。

視覚と言語のモデル（VLM）は、リアルタイムのアシスタントや自律エージェントの作成に役立ちますが、動画のストリームを理解する際に遅延やメモリ使用量が増加する問題があります。従来の方法、例えばフル動画を処理することやスライディングウィンドウを使用することには、高い計算コストや一貫性の喪失といった欠点があります。

これに対処するために、私たちはStreamingVLMというモデルを開発しました。このモデルは、連続した視覚入力をリアルタイムで安定して理解することができます。トレーニングとデータ処理をリアルタイムで一致させる統一されたフレームワークを使用しています。このプロセスでは、最近の視覚データとテキストデータを再利用することで、情報のコンパクトなキャッシュを維持します。トレーニング方法は、短い重なり合った動画セグメントに焦点を当てることで、モデルの効率的なリアルタイムパフォーマンスを準備します。

StreamingVLMの評価には、Inf-Streams-Evalという新しいベンチマークを使用しました。これは、フレームとテキストの正確な整合性が求められる非常に長い動画で構成されています。このテストでは、StreamingVLMはGPT-4O miniを66.18%の確率で上回り、NVIDIA H100上で最大8フレーム毎秒の安定したパフォーマンスを維持しました。さらに、私たちのトレーニング方法は、特別な調整なしにモデルの一般的な動画質問応答（VQA）能力を向上させ、関連するベンチマークでのパフォーマンスを向上させました。私たちのモデルのコードはオンラインで公開されています。

著者は、野生動物や厳しい冬から鶏を守るために頑丈な鶏小屋を作りましたが、鶏のために自動ドアが必要だと気付きました。そこで、既存のドアを交換することなくこの問題を解決するために「チキンスクイッシャー3000」という装置を開発しました。

このプロジェクトでは、最新の技術を活用してプロセスを簡素化しました。主要な部品には、金属製のワームギアモーター、プロジェクトボックスに収められたシンプルな制御回路、昼夜を感知するための光センサーが含まれています。このシステムは12Vの電源で動作し、モーターの速度を管理するマイクロコントローラーによって制御され、安全にドアが動くようになっています。

マイクロコントローラーは光のレベルを読み取り、昼と夜の条件に基づいてドアを開けるか閉めるかを判断します。この設計は効率的でコスト効果も高く、鶏がドアに挟まれるのを防ぐため、鶏小屋にとって信頼できる解決策となっています。

著者は、アマチュア無線技術を使ってシンプルな気象観測所をインターネットに接続するプロジェクトについて語っています。

著者はアマチュア無線の愛好者で、気象データを共有したいと考えていますが、市販の気象観測所は高価であることに悩んでいます。そこで、Temuから購入した基本的なワイヤレス温度計を使って、低コストの解決策を作ることに決めました。

この装置には、屋外の温度を測定する送信機と、そのデータを室内に表示する基地局が含まれています。著者はRTL-SDRドングルを使用して、温度計からの433MHzの信号を受信します。

次に、著者はオープンソースのrtl_433アプリケーションを使って、気象観測所からの信号をデコードし、アップロードに適した形式でデータを保存します。

さらに、PowerShellスクリプトを作成し、rtl_433からのデータを受信して処理し、APRS（自動パケット報告システム）サーバーに送信します。これにより、適切な機器を持っている人は誰でも気象データを確認できるようになります。

アクセスを広げるために、著者はMastodonというソーシャルメディアプラットフォームにボットを設定し、気象情報を共有しています。このボットは、温度と湿度のデータを1時間ごとに投稿します。

このプロジェクトは、シンプルな気象観測所をオンラインおよびソーシャルメディアを通じてアクセス可能にする方法を示しており、他の人々がリアルタイムの気象情報を得やすくしています。

この記事では、2004年に発見されたグラフェン技術の現状について、20年後の状況を紹介しています。グラフェンは、その優れた特性、例えば鋼よりも強く、紙よりも軽いことから、当初は大いに注目されました。しかし、イギリスの企業の中には、その可能性をうまく活かせていないところもあります。例えば、2D Photonicsという企業は、グラフェンを使った光学マイクロチップを開発し、シリコンチップよりも効率的でコスト効果の高い製品を提供していますが、他の企業は市場を見つけるのに苦労しています。

ケンブリッジ大学発のスタートアップである2D Photonicsは、製造を拡大するための資金を確保し、データセンターやモバイルシステムなどの高技術用途向けにグラフェンチップを製造する計画を立てています。また、Paragrafのような企業も成功を収めており、グラフェンを用いた電子機器やセンサーを生産しています。一方で、Applied Graphene MaterialsやVersarienなどの企業は、課題に直面し、閉鎖したり、財政的な問題を抱えたりしています。

全体として、この記事はグラフェン産業の成功がまちまちであることを強調し、研究から量産、そして市場での受け入れに至るまでの難しさを示しています。

Fastmailは、Mac、Windows、Linux向けの専用デスクトップアプリをリリースしました。これにより、メールへのアクセスがさらに簡単になります。主な機能は以下の通りです。

ドックやタスクバーからの迅速なアクセスが可能です。また、Fastmailをデフォルトのメールクライアントとして設定することもできます。オフラインでも完全にサポートされており、インターネット接続がなくてもメールを読み、カレンダーを管理できます。オンラインに戻ると、変更内容が同期されます。さらに、オペレーティングシステムにぴったり合った使いやすい体験が提供され、ネイティブ通知やメニューも利用できます。

始めるには、まず自分のプラットフォーム用のアプリをダウンロードし、サインインするだけで準備完了です。

PyTauriは、クロスプラットフォームのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を作成するためのライブラリであるTauriのためのPythonバインディングを提供するオープンソースプロジェクトです。これにより、Python開発者は広範なRustのコーディング経験がなくても、Tauriの機能を利用してアプリケーションを構築できます。

PyTauriの主な特徴には、簡単に実行できるデモが用意されていること、pytauri-wheelを使用すればRustコンパイラが不要でPythonだけで作業できること、tauri-cliを使ってスタンドアロンの実行可能ファイルを作成・パッケージ化できることがあります。また、プロセス間通信（IPC）のオーバーヘッドを排除することで、セキュリティと速度を提供します。公式のTauriプラグインをサポートし、カスタムプラグインの開発も可能です。Pythonにおける非同期プログラミングを完全にサポートし、TauriのRust APIに似た使いやすいAPIを提供します。さらに、シームレスな統合のためにTypeScriptの型を自動生成します。

PyTauriは、NiceGUIやGradio、FastAPIなどのフレームワークと統合でき、Node.jsを使用せずに包括的なフルスタックPython開発が可能です。プロジェクトの哲学としては、PyWebviewやPystrayなどの他のPython GUIフレームワークの代替となることを目指し、豊かな開発体験を提供します。また、PythonとRustの開発者間のコラボレーションを促進し、両言語の強みを活かすことを重視しています。

まだ新しいプロジェクトですが、PyTauriはすでにAIを活用したファイルマネージャーなどの興味深いプロジェクトで使用されています。このプロジェクトはコミュニティの貢献とサポートに依存して成長しています。ライセンスはApache License 2.0の下で提供されています。

詳細については、PyTauriのドキュメントやGitHubのソースコードを参照してください。

RustPythonは、Rustで書かれたオープンソースのPython 3インタープリタです。これにより、Rustアプリケーション内でPythonをスクリプト言語として使用でき、WebAssemblyにコンパイルしてウェブブラウザで利用することも可能です。

RustPythonの主な特徴は、CPythonに依存せずに完全なPython 3環境をRustで構築している点です。高速で信頼性が高く、安全な実装が特徴で、Rustやウェブでの使用に適しています。また、MITライセンスのもとで無料でオープンソースとして提供されています。

インストール方法にはいくつかの選択肢があります。Cargoを使ってインストールする場合は、cargo install --git https://github.com/RustPython/RustPython rustpythonと入力します。WAPMを利用する場合は、wapm install rustpythonを使用します。Condaを使う場合は、conda install rustpython -c conda-forgeと入力します。また、ソースからビルドすることも可能です。

RustPythonの目標は、Jython（Java）やIronPython（.NET）などの他のPython実装と同様の利点を提供することですが、特にRustに特化しています。これにより、Rustアプリケーションとの統合が容易になり、WebAssemblyを通じてブラウザ内でPythonコードを実行できるようになります。

著名な貢献者には、windelbouwmanやcoolreader18などが含まれています。詳細情報や貢献については、RustPythonのGitHubページを訪れてください。

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提供していただければ、そのお手伝いができます。

Strimziのデバッグプロジェクトは、Kafkaクラスターのトラブルシューティングや管理に関するいくつかの重要な領域を含んでいます。主なポイントは以下の通りです。

まず、Kafkaクラスターのデプロイについては、クラスターを設定するための手順が示されています。次に、監視指標に関しては、Kafkaのパフォーマンスを追跡し、分析する方法が説明されています。診断データの収集も重要で、問題を特定するための情報を集めることが求められます。

TLS認証については、安全な接続を設定する方法が紹介されています。また、Apicurio Registryを使用することで、API設計ツールとKafkaを連携させることができます。Kafka ConnectとDebeziumを統合することで、データベースの変更をキャプチャする手法も説明されています。

Mirror Maker 2は、バックアップや災害復旧のために利用されるツールです。Kafkaブローカーのストレージを復元する手順についても触れられています。さらに、Cruise Controlを使用してリソースの分配を管理するリバランシングの方法も解説されています。最後に、整合性のあるトランザクションを必要とするアプリケーションを実行するためのトランザクショナルアプリケーションについても言及されています。

このガイドは、ユーザーがKafka環境を効果的に管理し、トラブルシューティングを行うための手助けとなります。

CLOCKSSは、デジタル学術資料の長期保存を確保するために、学術出版社と研究図書館が協力している国際的なプロジェクトです。彼らは革新的な技術を用いて、持続可能なオンラインアーカイブを作成し、書籍や学術雑誌、デジタルコレクションを無期限に保護しています。

CLOCKSSは、デジタルコンテンツを安全に保存し、特定の「トリガー」イベントが発生した際にのみアクセスを可能にします。保存は、世界中の主要な研究図書館にある12のアーカイブノードで行われており、さまざまな学術資料の信頼できるバージョンを守っています。コンテンツは研究図書館によって選ばれ、信頼性のある学術出版社によって審査されています。

保存されたすべての資料には、クリエイティブ・コモンズのオープンアクセスライセンスが付与されており、誰でも自由に利用できるようになっています。また、CLOCKSSは図書館や出版社、関係者と協力し、デジタル保存におけるリスクを軽減し、コストを削減する取り組みを行っています。

CLOCKSSは、財政的に安定した独立した非営利団体であり、学術資料の保存の未来に焦点を当てています。

後藤組のリーダーである後藤氏が、特別ビザを取得してアメリカに正式に入国しました。彼は以前、アメリカへの入国を禁止されていましたが、これはFBIとの合意によるものです。

pdflyは、2022年にマーティン・トーマによって開発されたコマンドラインインターフェース（CLI）ツールで、PDFファイルの操作を目的としています。py-pdf組織の一部であり、Pythonを使用して構築されており、fpdf2とpypdfというライブラリを活用しています。

主な機能には、PDFのメタデータを表示する「pdfly meta」コマンドや、PDFの結合や特定のページの抽出を行う「pdfly cat」、ページの削除を行う「pdfly rm」、画像をPDFに変換する「pdfly x2pdf」、PDFの圧縮を行う「pdfly compress」、ブックレットの作成を行う「pdfly 2-up」や「pdfly booklet」が含まれます。また、画像や注釈付きテキストを抽出する「pdfly extract-images」や「pdfly extract-annotated-text」コマンドも利用可能です。さらに、「pdfly update-offsets」コマンドを使用することで、手動で編集されたPDFの修正もサポートしています。

最新のリリースであるバージョン0.5.0では、新機能が追加されました。文書に署名する「pdfly sign」コマンドや、署名を確認する「pdfly check-sign」コマンドが新たに導入されました。また、注釈付き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」機能も追加されています。

今後の開発において、チームはフィードバックや改善提案を求めています。また、新機能の計画もあり、新しい開発者からの貢献を歓迎しています。

Wireguard FPGAプロジェクトは、インターネットのセキュリティを向上させるために、FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）を使用してWireguard VPNプロトコルのオープンソースのハードウェア実装を作成することを目指しています。従来のVPNソリューションは時代遅れになりつつあり、Wireguardは現代的で効率的な代替手段を提供します。しかし、既存のハードウェアソリューションは高価で独占的なものが多く、このプロジェクトはその問題を解決しようとしています。

このプロジェクトの目的は、Artix7 FPGA上で、オープンソースツールを用いて、Verilog/System Verilogを使った手頃な価格の独立したWireguard実装を開発することです。以前のBlackwireプロジェクト（100GbpsのWireguardハードウェア実装）での経験から、コストや独占的な依存関係の問題が浮き彫りになり、よりアクセスしやすいソリューションの必要性が生じました。

プロジェクトは段階的に進められ、最初の段階では概念実証を行い（フェーズ1）、コミュニティからのフィードバックに基づいて将来の改善を計画します。主な課題には、ハードウェアとソフトウェアの統合、リアルタイムテスト、十分な資金とリソースの確保が含まれます。システムは、VPN接続を管理するための制御プレーン（ソフトウェア）と、高速でトラフィックを処理するためのデータプレーン（ハードウェア）を持つアーキテクチャになります。

プロジェクトは、ハードウェアのセットアップ、ソフトウェアの開発、テストなど、さまざまな段階を経て進行します。各フェーズでは、安全なVPNトンネルの確立やパフォーマンスの最適化など、機能の実装と改善に焦点を当てます。

Wireguard FPGAプロジェクトは、コスト効果の高いオープンソースの安全な通信ソリューションを創出する革新的な取り組みであり、インターネットセキュリティの分野でのアクセスの向上を目指しています。

Cine Remoteは、WiFiを使ってCanonのカメラを遠隔操作できるアプリです。

現在対応しているカメラは、Canon C100II、EOS 70D、EOS R7です。このアプリはリバースエンジニアリングに基づいているため、一部の機能が完璧に動作しないことがあります。

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、最近使用したカメラを接続して記憶するペアリング、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コントロール、録画の開始・停止や写真撮影、リアルタイムで露出やフレーミングを確認できるライブビュープレビュー、対応カメラがなくてもアプリを試せるデモモードがあります。

制限事項として、Canon C100IIは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。

今後の計画としては、カメラの発見機能を改善し、さらに多くのカメラモデルをサポートし、エラーハンドリングを強化することが挙げられています。

全体として、Cine Remoteは特定のCanonカメラを遠隔操作するための便利なツールであり、機能を拡張するための開発が進められています。

Windows 10は2025年10月14日以降、サポートが終了します。これにより、技術サポートや機能更新、セキュリティ更新が受けられなくなります。Windows 10を搭載したデバイスをお持ちの場合は、セキュリティと効率を向上させるためにWindows 11へのアップグレードを検討することをお勧めします。もしお使いのデバイスがWindows 11を実行できない場合は、Windows 10の拡張セキュリティ更新プログラム（ESU）に登録するか、Windows 11に対応した新しいデバイスを購入することができます。

選択肢としては、まずWindows 11へのアップグレードがあります。PCが要件を満たしている場合は、設定から無料アップグレードの確認ができます。次に、Windows 11がプリインストールされた新しいPCを購入することも可能です。現在のPCが対象外の場合は、新しいPCの選択肢を探してみてください。また、もしもう少し時間が必要な場合は、ESUプログラムを利用することで、サポート終了後最大1年間Windows 10デバイスを保護することができます。

重要なポイントとして、2025年10月14日以降もWindows 10は動作しますが、更新がないためセキュリティリスクにさらされることになります。Microsoft 365アプリや非サブスクリプション版のOfficeのサポートも終了するため、Windows 11へのアップグレードが推奨されます。新しいPCへのファイル移行は、Windowsバックアップを使えば簡単に行えます。また、新しいPCを購入する際には、古いコンピュータの下取りやリサイクルの選択肢も考慮してください。

要するに、Windows 11へのアップグレードは、今後のサポートとセキュリティのために重要です。

arXivのようなプレプリントリポジトリは、科学者が研究結果を迅速に共有する手助けをしていますが、同時にセキュリティリスクも伴います。これらのプラットフォームでは、元のソースファイルを含むさまざまな資料にアクセスできるため、意図せずに機密情報が漏れる可能性があります。最近の研究では、100,000件のarXiv投稿から1.2TB以上のデータを分析し、これらのリスクを特定しました。研究者たちは、ファイルやコメントに隠れた機密情報を見つけるための四段階のフレームワーク「LaTeXpOsEd」を開発しました。また、情報漏洩を検出する能力を評価するために、25の高度な言語モデルをテストしました。

調査の結果、個人情報の漏洩、GPSデータ、プライベートリンクや認証情報の露出など、多くのセキュリティ問題が明らかになりました。これらの情報は、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問題を解決するための行動を呼びかけており、方法論を公開しつつ、機密性の高い発見については不正使用を防ぐために秘密にしています。詳細は彼らのプロジェクトウェブサイトで確認できます。

2025年10月6日現在、Wagtailプロジェクトにおける継続的インテグレーション（CI）ダウンロードで、インストーラー「uv」が「pip」を上回り、CIダウンロードの66%を占めています。これに対し、pipは34%です。この傾向は、Wagtailのコアチームがインストールガイドやテンプレートを更新し、uvの人気の高まりを反映させる必要があることを示唆しています。uvはしばしばより良い選択肢と見なされています。

DjangoやFastAPIなど他のプロジェクトでも同様の傾向が見られ、uvはCIでの使用が顕著です。具体的には、Djangoの総ダウンロードの21%がuvによるもので、CIダウンロードでは43%を占めています。FastAPIでは、総ダウンロードの31%がuvで、CIダウンロードでは60%に達しています。

2025年9月のWagtailのダウンロード統計によると、総ダウンロード数は48万回で、そのうち55%がpip、28%がuvによるものでした。特にCIでは、uvのダウンロードが66%を占めており、ユーザーの好みの明確な変化を示しています。

データは月ごとに変動する可能性がありますが、全体的な傾向はuvが主流のインストーラーになりつつあることを示しています。詳細な洞察や統計については、PythonフォーラムのPyPIダウンロード統計を参照することができます。

ラインサイクルルートは、オランダの北海からスイスアルプスまで続く1,450キロメートルの自転車道で、その87％は車の通行がありません。このルートは、2030年までに自転車でヨーロッパをつなぐことを目指すユーロヴェロ自転車ネットワークの一部です。道中では、オランダのポルダーやラインの滝、歴史的な名所など、文化的な体験と美しい景色を楽しむことができます。

著者は、自転車をフランスに運ぶのが難しかったため、この旅に挑戦しました。荷物を最小限に抑え、毎日約145キロメートルを走ることを目指しました。オランダからスタートし、よく整備された自転車道を利用しながら、現地の自転車ルールに慣れていきました。旅の途中では、道が不明瞭だったり、天候が変わったりするなどの困難に直面しましたが、美しい風景や地元の人々との出会いも楽しみました。

進むにつれて、目的地だけでなく、旅そのものに喜びを見出すようになりました。旅はスイスアルプスのライ・ダ・トゥーマで終わり、ここがライン川の源です。この経験を通じて、ゆっくりとした旅行の利点や、道中でのつながりの大切さを実感しました。

現代のLinuxツールは、従来のUnixコマンドに比べてパフォーマンスや使いやすさが向上したコマンドラインツールの集まりです。

主要なコマンドラインインターフェース（CLI）の代替ツールには、次のようなものがあります。まず、batは、catの強化版で、構文のハイライト機能があります。exaはlsの現代的な代替品ですが、現在は積極的にメンテナンスされていません。ezaはexaのフォークで、同様の機能を持っています。lsdはlsの進化版で、互換性を保っています。deltaはgitやdiffの出力を表示するためのツールです。ncduは視覚的なインターフェースを持つ使いやすいディスク使用量ツールです。dustはRustで書かれた、より直感的なduの代替品です。dufはディスク使用量のためのdfの改良版です。brootはインタラクティブなツリービューのツールで、ナビゲーションが可能です。fdは高速で使いやすいfindコマンドです。ripgrepはgitignoreファイルを考慮した迅速なgrepの代替品です。agはackに似た高速なコード検索ツールです。fzfはコマンドライン検索のためのファジーファインダーです。bfsは幅優先探索の代替品です。mcflyはシェルの履歴を迅速にナビゲートするためのツールです。chooseはcutやawkのより速く使いやすい代替品です。jqはJSONデータを処理するためのコマンドラインツールです。sdは使いやすい検索・置換ツールです。bottomはグラフィカルなシステムモニターです。glancesはシステムモニタリングのためのtopやhtopの代替品です。gtopはターミナルベースのシステムモニタリングダッシュボードです。hyperfineはコマンドラインコマンドのベンチマークツールです。gpingはグラフィカルなpingツールです。procsはpsコマンドのRustベースの代替品です。httpieは使いやすい現代的なHTTPクライアントです。curlieはcurlの機能とhttpieのシンプルさを組み合わせたツールです。xhはhttpieのパフォーマンス重視の代替品です。zoxideはディレクトリを賢くナビゲートする方法です。microはターミナル用の現代的なテキストエディタです。nnnは軽量なターミナルファイルマネージャーです。

新しいCLIツールとしては、upがあり、パイプのライブプレビューを行うためのツールです。

ヘルプツールには、ManKierがあり、シェルコマンドの説明を簡素化します。tldrは実用的な例を含む短縮版のmanページです。tealdeerはtldrの高速なRustベースの実装です。explainshellはコマンドライン引数とヘルプテキストを照合します。cheat.shは統一されたチートシートのコレクションです。

GUIツールとしては、baobabがあり、グラフィカルなディスク使用量分析ツールです。stacerはシステムの最適化とモニタリングを行うツールです。

これらのツールは、Linuxユーザーにとってより効率的で使いやすいコマンドラインおよびGUIユーティリティへの移行を示しています。

マヌエル・エスパルサは、1979年製のチノンCM-4フィルムカメラを購入し、その使い方を理解するための計画を立てました。彼のアプローチは三つのステップから成り立っています。

まず、カメラの理解です。彼はマイケル・バトカスによる詳細なマニュアルを参考にし、各機能が写真の質にどのように影響するかを学びます。

次に、レンズについて学ぶことです。彼はレンズの仕様を理解し、光学が写真にどのように作用するかを把握することを目指しています。

最後に、実際に写真を撮ることです。実践を通じて、自分の技術的なスキルの不足を見つけ出そうとしています。

彼はカメラの仕様についての洞察を提供し、いくつかの重要な用語を説明しています。例えば、35mm SLRはカメラの種類とフィルムのサイズを指します。露出はISO、絞り、シャッタースピードを含み、これらは光の感度や画像の明るさに影響を与えます。ビューファインダーはペンタプリズムを使用してシーンを正確に表示し、ピント合わせを助ける機能があります。

また、カメラのシャッターとミラーのメカニズムについても触れています。これらは振動を最小限に抑え、画像の質を向上させるように設計されています。

フィルムの装填に失敗し、空の写真が撮れてしまったこともありましたが、彼はカメラの仕様を理解することが写真にとって重要であると結論づけ、新しいトピックを学ぶことに対する好奇心と探求心を促しています。

1985年にセガから発売された「スペースハリアー」は、画期的な3Dアーケードゲームで、フライトシミュレーターと没入型ジェットコースターの要素を組み合わせています。プレイヤーはハリアーというキャラクターを操作し、鮮やかで幻想的な風景を飛び回りながら、エイリアンの敵と戦います。当初は軍事的なフライトシューティングゲームとして企画されていましたが、ファンタジー映画にインスパイアされたカラフルな冒険へと進化しました。

「スペースハリアー」の大きな特徴は、モーションキャビネットです。これはゲームのアクションに応じて物理的に動き、プレイヤーに完全な没入感を提供します。また、キャッチーなシンセポップのサウンドトラックや音声プロンプトもあり、感覚的な体験をさらに高めています。

デザイナーの鈴木裕は、プレイヤーを完全に巻き込む「身体感覚」を重視したゲームを作ることを目指し、その結果「アウトラン」や「アフターバーナー」といった他のヒット作も生まれました。「スペースハリアー」は今や40年の歴史を持ちますが、アーケード文化の衰退やヴィンテージ機器の維持の難しさにもかかわらず、今なおプレイヤーを魅了し続ける不朽の名作です。

この記事では、コンウェイの法則について説明しています。この法則は、システムがそれを作成する組織の構造やコミュニケーションパターンを反映することを示しています。一見すると、この法則は組織の構造にのみ関連しているように思えますが、実際にはシステム内の曖昧さや優柔不断といった深い問題も明らかにします。

チームが明確な決定をせずに複雑なシステムを作成すると、その結果として生まれるデザインは混乱し、不明瞭になることがあります。例えば、システムの異なる部分が「承認済み」といった同じ用語を異なる意味で使うと、共通の理解が欠けてしまいます。

これらの問題に対処するために、記事では成果主導のモデリングを提案しています。このアプローチは、ユーザーが何を達成したいのかに焦点を当て、単に誰であるかに留まらないため、システムデザインを明確にします。

さらに、ドメイン駆動設計の概念であるバウンデッドコンテキストも紹介されています。これは、システムの異なる部分がそれぞれ独自の意味を持つことを強調しており、時には重複が混乱を引き起こすのではなく、明確さを高めることがあると述べています。

最終的に、この記事はシステムが組織の構造を反映するだけでなく、その創造者の優柔不断や手抜きも浮き彫りにすることを強調しています。私たちが構築するシステムにおいて、自分自身について何を認める準備ができているのかを考えることが重要だと促しています。

著者はGitの使用に苦労しており、そのコマンドが混乱を招き、扱いが難しいと感じています。何年もGitを使ってきたものの、問題を解決するために回避策に頼っていました。JujutsuというGitを簡素化したバージョン管理システムについて良い話を聞いていましたが、最初はそれを軽視していました。しかし、実際に試してみたり、助けを求めたりするうちに、Jujutsuの使い方を理解し、より直感的で楽しいと感じるようになりました。

JujutsuとGitの主な違いは以下の通りです。まず、コミットの構造についてですが、Gitではコミットは不変であり、特定の時点を示します。一方、Jujutsuではコミットが柔軟に扱われ、リモートリポジトリにプッシュする前に簡単に修正できます。次に、ステージングエリアがない点です。Jujutsuではすべての変更が自動的にコミットに含まれるため、作業の流れがシンプルになります。また、ブランチの作成もJujutsuでは形式的ではなく、新しいコミットを作成する際にブランチ名を付ける必要がありません。これにより、プロセスが簡素化されます。さらに、コンフリクトの管理についても、Jujutsuはより柔軟に対応し、ユーザーがすぐにコンフリクトを解決することなく作業を続けられます。最後に、Jujutsuは中間的な変更を自動的に保存し、ユーザーが以前の状態に簡単に戻れるようにします。

著者は読者にJujutsuを試してみるよう勧めており、作業の流れをスムーズにし、バージョン管理の理解を深めることができると述べています。また、Jujutsuを始めるためのコマンドや個人的なエイリアスも提供しています。全体として、JujutsuはGitに比べてよりアクセスしやすく、 intimidateしないバージョン管理のアプローチを提供しています。

NTNUの研究者たちは、SmartNavという新しいGPS技術を開発しました。この技術は、特に高い建物が信号を歪める都市部でのGPSナビゲーションの精度を向上させることを目的としています。自動運転車にとって、正確な位置情報は安全に運転するために非常に重要です。現在のGPSシステムは、都市では建物からの信号反射によって正確な位置を特定するのが難しくなっています。

SmartNavは、高度なアルゴリズムを利用し、さまざまな技術を組み合わせてGPS信号の精度をセンチメートル単位まで向上させます。従来のコード信号の代わりに、衛星信号のキャリアフェーズを使用する新しい方法を取り入れており、都市環境でも影響を受けにくくなっています。また、研究者たちはGoogleの3Dマッピング技術を活用し、都市の景観における信号の挙動を予測することで、モバイルデバイスでのナビゲーションを改善しています。

トロンハイムで行われたテストでは、SmartNavは90%の確率で10センチメートル未満の精度を達成しました。この技術は、高精度のGPSを高価な機器やサービスなしで一般の人々が利用できるようにする可能性があり、自動運転車や日常のユーザーにとってナビゲーションを大きく変えることが期待されています。

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NVIDIA DGX Sparkは、スーパーコンピューティングの能力を持つコンパクトなデスクトップ型ワークステーションです。洗練されたデザインの全金属製シャーシを備え、複数のUSB-Cポートや高速イーサネットなど、優れた接続オプションを提供しています。

DGX Sparkは、NVIDIAのGB10 Grace Blackwell Superchipによって動作し、20のCPUコアを搭載しています。このため、AI性能が大幅に向上しています。また、128GBの統一メモリを持ち、CPUとGPUの両方からアクセス可能です。これにより、大規模なAIモデルをデータ転送の遅延なしに効率的に操作できます。メモリ帯域幅は限られていますが、複雑なモデルを扱うことができるため、プロトタイピングや実験に適しています。

ベンチマークテストによると、DGX Sparkは良好な性能を発揮しますが、大規模なGPUシステムには及びません。しかし、バッチ処理を使用することで、小規模なモデルでは優れた結果を出します。また、推測デコーディングのような高度な技術をサポートしており、ドラフトモデルが出力を事前に予測することで性能を向上させることができます。

DGX Sparkは、モデルのプロトタイピングや軽量なオンデバイスAI推論、メモリコヒーレントアーキテクチャの研究に最適です。Dockerがあらかじめインストールされているため、ユーザーは簡単にモデルを提供し、OpenAI互換のAPIを通じてそれらと対話できます。

NVIDIA DGX Sparkは、開発者や研究者が高度なAIツールを利用できるようにする重要なステップを示しています。高性能と使いやすいデザインを効果的に組み合わせており、クラウドインフラに依存せずにローカルでAI実験を行うことが可能です。

サイバー犯罪は、重大な経済的損失や死亡を引き起こし、コンピュータシステムの深刻な脆弱性を浮き彫りにしています。これらの問題の大きな原因は、メモリの安全性に関する問題であり、ソフトウェアの脆弱性の約70%を占めています。現在のCPUはこれらの脆弱性を防ぐのに効果的ではなく、従来のソフトウェア修正も不十分です。

この危機に対処するために、二つのアーキテクチャ的アプローチが登場しました。

一つは、ケンブリッジ大学が開発したCHERI（Capability Hardware Enhanced RISC Instructions）です。CHERIは、従来の命令セットにハードウェア機能を追加し、安全なメモリアクセスを確保します。強力な参照安全性と空間安全性を提供しますが、時間的安全性はソフトウェアに依存しているため、実装が複雑になることがあります。CHERIは、CやC++などの言語を使用する組み込みシステムに最適です。

もう一つは、Doubtless Computingが開発したOMA（Object Memory Architecture）です。OMAは、メモリ管理を根本的に再考し、すべての割り当てを独自のアイデンティティを持つハードウェアオブジェクトとして扱います。このアーキテクチャは、ハードウェアによるガーベジコレクションを通じて時間的安全性を提供し、PythonやJavaなどの管理された言語のパフォーマンスを大幅に向上させます。OMAは、サーバークラスのプロセッサやデータセンター向けに設計されています。

これら二つのアプローチにはそれぞれ異なるトレードオフがあります。CHERIは段階的な導入を可能にし、既存のシステムとの互換性を維持します。一方、OMAは優れたパフォーマンスを提供しますが、より深いアーキテクチャの変更を必要とします。両方のアーキテクチャは、メモリ安全性の脆弱性を排除することを目指しており、異なる環境に適しています。

CHERIとOMAは、メモリ安全性の危機に対する補完的な解決策であり、それぞれ特定の使用ケースに最適化されています。サイバー脅威が増加する中で、これらのハードウェアソリューションの導入はサイバーセキュリティの向上に不可欠です。

2016年3月、トルコのソフトウェアエンジニア、メフメト・ヌリ・オズトゥルクは、新しくリリースされたKotlinプログラミング言語を使ってコードをコンパイルしようとした際に、厄介なバグに直面しました。この問題は、Kotlinコンパイラがトルコ語の設定を処理する際のもので、特に大文字と小文字の変換に関するものでした。この問題の特定と解決には数年を要しました。

最初にオズトゥルクは不明瞭なエラーメッセージを受け取り、Kotlinのフォーラムに投稿しました。その後、別のプログラマーであるムハンマド・デミルバシュが、コンパイラの失敗がトルコ語の文字処理に関連していることを発見しました。トルコ語では、小文字の「I」は点のない「ı」であり、これがコンパイラが文字列を小文字に変換しようとした際に不一致を引き起こしました。

このバグは持続し、2018年末にKotlin 1.3でコルーチンが導入されると、さらに問題が悪化しました。このバージョンにアップグレードしたトルコの開発者たちは、同じロケールに敏感な変換の問題により、存在しない関数名に関連するエラーに直面しました。

数年にわたり、トルコの開発者からの複数のバグ報告の後、ファティフ・ドアンが2019年9月に問題の原因を特定し、Kotlin 1.3.6で修正が行われました。しかし、同様の問題は引き続き発生し、特にintArrayOf()関数に関する顕著なバグがあり、最終的には2021年5月のKotlin 1.5で解決されました。

Kotlinチームは、より堅牢な解決策の必要性を認識し、ロケールに依存しない新しい関数を作成する作業を進めました。その結果、Kotlin 1.5ではロケールに依存しない大文字小文字変換関数が導入されました。さらに、Kotlin 2.1では曖昧なcapitalize()関数が削除され、将来の混乱を防ぐことができました。

この話は、プログラミング言語の標準ライブラリの重要性を浮き彫りにし、単純な操作であっても言語の違いによって複雑な課題が生じる可能性があることを示しています。

著者は、広告が表示されたり基本機能に料金が必要な既存のホワイトノイズ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、雨や波の音などの無料の環境音を提供するシンプルなインターフェースを持っています。ユーザーは音を組み合わせ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。最初は個人的な使用のために作られましたが、著者は他の人にも役立つことを願っており、フィードバックを歓迎しています。

このテキストは、Visual Studio Code（VS Code）を使ったiOS開発の設定ガイドです。ユーザーがiOSアプリケーションの作成を始めるためのステップバイステップのプロセスを提供しています。ガイドには、必要なツールのインストール方法や環境の設定、VS Codeを効果的に使用するための指示が含まれていると思われます。全体として、開発者が設定プロセスを簡単に理解できるようにすることを目的としています。

ktxは、KotlinとJVM用のコマンドラインツールで、Maven CentralのパッケージやKotlinスクリプトを簡単にインストールして実行できます。

インストール方法は以下の通りです。まず、推奨される方法はSDKMANを使い、コマンドsdk install ktxを実行することです。次に、インストールスクリプトを使用する方法があります。curl https://raw.githubusercontent.com/mpetuska/ktx/master/scripts/install.sh | bashを実行してください。また、ソースからビルドすることも可能で、curl https://raw.githubusercontent.com/mpetuska/ktx/master/scripts/install-snapshot.sh | bashを使います。

アンインストール方法については、まず推奨される方法として、インストールされているバージョンを確認するためにsdk list ktxを実行し、アンインストールはsdk uninstall ktx <version>で行います。もう一つの方法は、$HOME/.ktx/uninstall.shにあるアンインストールスクリプトを実行することです。

インストール後は、ターミナルでktxコマンドを使用できます。ヘルプが必要な場合は、ktx -hを入力してください。主なコマンドには、ウェブやローカルファイルからスクリプトを実行するktx run [URL]や、スクリプトをインストールするktx install [URL]があります。

具体的なコマンドの例としては、スクリプトを実行するためにktx run https://raw.githubusercontent.com/mpetuska/ktx/master/kts-samples/gw.main.kts -- clean build -Pversion="0.0.0"を使ったり、スクリプトをインストールするためにktx install https://raw.githubusercontent.com/mpetuska/ktx/master/kts-samples/gw.main.ktsを実行したりします。また、スクリプトをクリーンアップするにはktx clean --scriptsを使用します。

練習用に、kts-samplesリポジトリ内のサンプルスクリプトも確認できます。

2005年、スウェーデンの潜水艦HMSゴトランドが、カリフォルニア沖での訓練演習中に、約60億ドルの価値を持つアメリカの空母USSロナルド・レーガンに対して攻撃を模擬しました。この出来事は、発見が難しい空気独立推進（AIP）潜水艦の効果を浮き彫りにしました。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、対潜水艦戦術の向上を図りました。

重要なポイントは、AIP潜水艦のようなゴトランドは、長時間水面に出ることなく静かに作戦を行うことができるため、追跡が難しいということです。また、アメリカ海軍は、こうした静かな潜水艦に対処するための訓練が不足していることを認識しました。過去数年は陸上の紛争に重点を置いていたためです。この経験を通じて、対潜水艦技術や戦術が向上し、静かな敵に対する訓練が再び重視されるようになりました。

この協力関係は、アメリカ海軍にとっては能力向上につながり、スウェーデンにとってはアメリカの対潜水艦戦術についての洞察を得る機会となりました。この出来事は、現代の脅威、特に静かな潜水艦に効果的に対抗するために海軍戦略を適応させる重要性を強調しています。これにより、空母が将来の作戦においても保護され、効果的であり続けることが期待されています。

この記事では、プログラミングにおける環境変数（envvars）の複雑さと制限について説明しています。環境変数は、アプリケーションに実行時に情報を渡すために使用されます。

まず、環境変数は古い方法であり、アプリケーションの設定を管理する際に名前空間や型といった機能が欠けているため、グローバルな文字列の平坦な構造になっています。次に、環境変数は親プロセスから子プロセスに実行中に渡されます。これは、execveというシステムコールを通じて行われ、環境変数は配列として渡されます。

プログラミング言語における環境変数の管理方法は異なります。Bashでは、ハッシュマップのスタックを使用して環境変数を管理し、ローカル変数をエクスポートすることができます。C言語（glibc）では、動的配列を使用していますが、アクセスに線形時間がかかるため、効率が悪くなることがあります。Pythonでは、Cライブラリの環境変数を使用していますが、Python内での変更はCの配列に反映されない一方向の更新システムになっています。

Linuxカーネルは、環境変数にさまざまな形式を許可していますが、非標準の文字を含むことができるため、適切に管理しないと問題が発生する可能性があります。ベストプラクティスとして、POSIX標準では環境変数名に大文字を使用することが推奨されていますが、衝突を避けるために小文字の使用も奨励されています。名前の推奨形式は、大文字、数字、アンダースコアを使用し、値は理想的にはUTF-8またはPOSIXポータブル文字セットに従うべきです。

著者は、これらの特性や制限を理解することが、ソフトウェア開発において環境変数を効果的に使用するために重要であると強調しています。

要約がありません。