GizmoEdgeは、分散型SQLエンジンとして、Azureで行われた「Coiled 1 Trillion Row Challenge」に参加し、1兆行のデータセットを処理する能力を試しました。彼らは、DuckDBとKubernetesを使用した1,000のワーカーからなる強力なクラスターを構築し、大量のデータを扱いました。

基本的なクエリで1兆行をカウントする処理は、0.5秒未満で完了しました。また、駅ごとに集計するクエリでは、24億行を処理し、5秒以内に結果を出しました。

GizmoEdgeは、SQLクエリを解析し、タスクを安全にワーカーに分配します。ワーカーは、暗号化とハッシュチェックを用いてデータの整合性を認証・確認します。結果は迅速に集約され、高いパフォーマンスを示します。

GizmoEdgeは、IoTデバイスやクラウドサービスなど、さまざまなプラットフォームで動作することができます。

GizmoDataの別の製品であるGizmoSQLも、このチャレンジを単一のインスタンスでわずか2分強で完了しました。

現在、GizmoEdgeはプレプロダクション段階にあり、大規模データを扱う企業とのデザインパートナーを求めています。

詳細やデータセットへのアクセスについては、公式のチャレンジリポジトリを訪れてください。

Typst 0.14がリリースされ、文書作成とアクセシビリティを向上させるいくつかの重要な機能が追加されました。主なポイントは以下の通りです。

まず、TypstはデフォルトでアクセシブルなPDFを自動生成するようになりました。これにより、アクセシビリティに関する規制を遵守しやすくなります。スクリーンリーダー用のタグ付けが行われ、文書が誰にでもアクセス可能であることを保証するためのツールも提供されています。

次に、PDFサポートが強化され、PDFをネイティブな画像形式として使用できるようになりました。これにより、PDFを文書に直接埋め込むことができ、ウェブや他の形式にシームレスに変換できます。

また、文字単位の整列機能が追加され、テキストの配置が改善されました。これにより、段落の視覚的な質が向上します。

HTMLのエクスポートも改善され、Typstの要素とHTMLのマッピングがより良くなりました。新しいタイプ付きHTMLインターフェースにより、HTML要素の作成が簡単になりました。

Typst 0.14への移行については、ほとんどの文書が引き続き互換性がありますが、いくつかの小さな変更や非推奨の機能があります。詳細については、変更履歴を確認することが推奨されています。

最後に、コミュニティとの交流が促進され、11月7日に新バージョンについて話し合い、フィードバックを集めるためのコミュニティコールが予定されています。

全体として、Typst 0.14は個人ユーザーとビジネスの両方にとって使いやすさを向上させ、特にアクセシビリティ基準を遵守する必要があるユーザーにとって有益です。

Twake Driveは、Google Driveのオープンソースの代替品です。

始めるには、まずリポジトリをクローンします。コマンドは次の通りです。git clone https://github.com/linagora/twake-drive。次に、Dockerを使ってアプリケーションを実行します。プロジェクトフォルダに移動し、cd tdriveと入力します。その後、Dockerを起動するために、docker compose -f docker-compose.minimal.yml upと入力します。最後に、ウェブブラウザを開いて、http://localhost/にアクセスします。

開発に必要な環境は、Node.js（バージョン18以上）、MongoDB、Yarn（推奨）です。

セットアップ手順は以下の通りです。まず、Dockerを使ってMongoDBを起動します。コマンドはdocker run -p 27017:27017 -d mongoです。フロントエンドを実行するには、cd tdrive/frontend/; yarn dev:startと入力します。バックエンドを実行するには、cd tdrive/backend/node/; SEARCH_DRIVER=mongodb DB_DRIVER=mongodb PUBSUB_TYPE=local DB_MONGO_URI=mongodb://localhost:27017 STORAGE_LOCAL_PATH=/[フルパス]/documents NODE_ENV=development yarn devと入力します。追加のパラメータが必要な場合は、tdrive/backend/node/config/内のdevelopment.jsonファイルを編集してください。

アプリはポート3000で実行されます。

Twake Driveは、Affero GPL v3のライセンスの下で提供されています。

Mesh2Motionは、3Dモデルのアニメーションを作成するための無料でオープンソースのウェブアプリケーションです。このアプリは、人間や動物、鳥などのモデルを扱うことができます。

主な機能としては、GLB、GLTF、FBX形式のモデルをインポートできることが挙げられます。また、人間や動物の骨格を選ぶオプションも用意されています。使いやすいツールが揃っており、直感的に骨格を配置できるほか、修正のための元に戻す機能ややり直し機能もあります。

アニメーションのエクスポート機能も充実しており、広く使われているGLB形式で複数のアニメーションをエクスポートできます。さらに、Quaterniusから提供される人間のアニメーションライブラリにもアクセスできます。

このプロジェクトは、ウェブやゲーム開発のために3Dモデルをアニメーション化するための無料ツールを提供することを目的としています。詳細情報や貢献については、GitHubのページを訪れてください。フィードバックやバグ報告は、GitHubやソーシャルメディアを通じて行うことができます。

Asahi Linuxは、AppleのMシリーズデバイス、特にM3チップのサポートを引き続き開発しています。彼らはM2 Pro、Max、Ultraデバイス向けのLinuxの新しいアップデートに取り組んでおり、m1n1ブートローダーをRustプログラミング言語に移行しています。これにより、安全性とメンテナンスが向上します。

さらに、Apple Silicon上でのゲームの動作を改善するために、Wineソフトウェアやグラフィックスドライバーの改良にも取り組んでいます。M3チップに対する基本的なサポートは存在しますが、現在はカーソルを表示する程度の非常に限られた機能しか利用できません。開発者たちは、今後このサポートを強化していくことを目指しています。詳細については、AsahiLinux.orgを訪れてください。

私は、コンピュータの基本的な動作を学ぶために、Pythonを使って小さな8ビットCPUシミュレーターを作成しました。このシミュレーターでは、レジスタやメモリ、命令をリアルタイムで表示し、各操作が行われる様子を確認できます。基本的なアセンブリコードを書くことができ、CPUがそれをどのように処理するかをステップバイステップで観察できます。このプロジェクトは主に学習を目的としており、改善のためのフィードバックや提案を歓迎します。

Transformerベースのモデルは、言語や画像のタスクに優れていますが、多くの入力トークンを扱う際に複雑な計算が必要で、効率性に課題があります。この問題を解決するために、研究者たちはブロック選択や圧縮を利用した手法を開発しましたが、これらはしばしば重要な意味を見逃したり、パフォーマンスを低下させたりします。

そこで、ChunkLLMというシンプルで効果的なトレーニングフレームワークを提案します。ChunkLLMは主に二つの部分から成り立っています。ひとつはQKアダプターで、特徴を圧縮し、注意を管理する役割を果たします。もうひとつはチャンクアダプターで、テキスト内の境界を特定します。トレーニング中は、アダプターのみが更新され、メインモデルは安定した状態を保ちます。また、QKアダプターを特別な方法でトレーニングし、重要なテキストセクションの特定を改善しています。

実際の運用では、ChunkLLMは優れた結果を示し、短いテキストでは従来のモデルと同等のパフォーマンスを達成し、長いテキストでは98.64%の効果を維持しながら、処理速度を従来のモデルと比べて最大4.48倍向上させています。

数学の形式化の重要性について、特に証明支援ツールであるLeanを用いることが、単に証明の誤りを修正する以上の意義を持つことが語られています。著者はローレンス・ポールソンの洞察に触発され、形式化された数学への個人的な熱意を反映させ、プログラミングにおけるTypeScriptの利点と比較しています。

形式化は誤りの検出に役立つだけでなく、見落とされがちな他の利点も提供します。TypeScriptがコードの質を向上させるのと同様に、数学の形式化は数学的プロセスを強化するためのツールを提供します。Leanは、クリック可能な定義や自動生成される文書など、従来の数学にはない機能を持っています。また、形式化は数学的証明やその相互関係をより良く分析することを可能にし、新しい証明の道を発見する手助けをします。さらに、形式的な数学は結果間の依存関係を管理できるため、一つの領域での変更が他の部分にも反映されることを保証します。

形式的な証明は一見単純に思えるかもしれませんが、より多くの労力を要する場合でも、最終的には数学を行うプロセスをより効率的で楽しいものにします。完全な形式的証明がなくても、形式的な表現を持つことは有益であり、定理の表現を形式化するための取り組みが進行中であることが示されています。

著者は、これらの利点が数学者たちに新しいツールを採用することを促すことを期待していますが、それには学ぶことの難しさも伴います。

エリック・D・ケネディは、AIがデザインに与える影響について考察し、AIがデザインの仕事を奪うのか、デザイナーはどこに焦点を当てるべきかという二つの主要な質問を取り上げています。

現在のデザインにおけるAIの状況について、過去数年間の盛り上がりにもかかわらず、AIがデザインを速くしたり、雇用を減らしたりしているという強い証拠はありません。デザイナーたちは生産性の大幅な向上を実感しておらず、AIツールは全体的なデザインプロセスを向上させるには不十分なことが多いです。

AIには限界があります。複雑なデザインや革新的なコンセプト、ブランドやユーザーインタラクションに対する微妙な理解を必要とするタスクには苦労します。AIはシンプルで明確なリクエストには強いですが、複雑なデザインの課題には対応しきれません。

デザイナーは、AIが苦手とする分野に集中すべきです。具体的には、独自のビジュアルや高品質なアニメーションの制作、複雑なデザイン要件の理解などです。単発のリクエストに頼るのではなく、広いデザインプロセスを理解することが重要です。

AIを活用する機会もあります。AIツールは小規模なプロジェクトやプロトタイピング、基本的なコンテンツ生成に役立ちます。ある程度のコーディング知識がある人は、AIを使って簡単なアプリケーションやツールを立ち上げることができますが、セキュリティやサポートの問題には注意が必要です。

デザイナーへの推奨事項としては、AIが苦手とする複雑なビジュアルデザインや高いユーザーインタラクションを必要とする分野でスキルを磨くこと、緊密な調整が必要なプロジェクトや独自のブランディングに焦点を当てること、そして小規模なプロジェクトや個人用ツール、プロトタイプにAIを活用しつつ、コーディングスキルを向上させ続けることが挙げられます。

全体として、AIツールはデザインの特定の側面で支援することができますが、高品質な成果を達成するためには人間の手やデザインプロセスの理解が依然として重要です。

Roc Cameraという新しいカメラが登場しました。このカメラは、AIやソーシャルメディアの影響で、本物の画像と生成された画像の区別が難しくなった現代において、確実にリアルな写真を撮影することを目的としています。

このカメラのソフトウェアには、画像のギャラリー機能があり、ボタンを使って次の写真や前の写真に移動できます。また、ウェブページでは「レイジーローディング」という技術を使用しており、画像は表示される直前にのみ読み込まれるため、パフォーマンスが向上します。

かつて写真はリアルな瞬間を捉え、物語を語るものでしたが、AI生成画像の普及により、その役割が変わってしまいました。Roc Cameraは、センサーのデータと高度な技術を組み合わせて、撮影された写真が本物であることを保証します。このカメラは、1600万画素のカメラ、4インチのタッチスクリーンを搭載し、ラズベリーパイで動作します。また、写真の真偽を確認するための「ゼロ知識証明（ZK Proof）」を作成することも可能です。

Roc Cameraは399ドルで予約注文を受け付けており、発送は2〜3週間後を予定しています。このカメラは、撮影された画像が本物であり、確認できることによって、写真への信頼を取り戻すことを目指しています。

1978年、ダン・ブリックリンとボブ・フランクストンは、初のコンピュータ化されたスプレッドシート「VisiCalc」を開発しました。このソフトウェアはApple IIの成功に大きく貢献し、Apple IIの販売の約25%はVisiCalcの使用ニーズによるものと推定されています。現在の基準では使い勝手が悪いとされるインターフェースですが、VisiCalcはA1表記、数式の複製、動的計算など、現代のスプレッドシートにも残る重要な機能を導入しました。

このソフトウェアのチュートリアルは、ユーザーがその機能をどのように活用できるかを効果的に教え、農業などさまざまな分野での応用例を示しています。VisiCalcの論理的なアプローチと使いやすいデザインは、ユーザーが従来の方法からコンピュータ化されたスプレッドシートへと移行するのを助けました。

時が経つにつれ、「VisiClone」と呼ばれる多くの競合製品が登場し、同様の機能を取り入れました。2025年になってもVisiCalcは依然として重要な存在ですが、グラフ作成や現代のデータとの互換性には課題があります。それでも、VisiCalcの遺産は今日のスプレッドシートソフトウェアに色濃く残っており、多くの概念がVisiCalcから生まれました。

全体として、VisiCalcはデータ操作に革命をもたらし、スプレッドシート業界の基盤を築きました。シンプルなツールがさまざまな複雑なニーズに適応できることを示しています。

カウンターストライクのプレイヤーマーケットは大きな落ち込みを見せており、価値が約20億ドル減少しています。この減少は、Valveからの最近のアップデートに起因しています。このアップデートでは、特定の希少なコスメティックアイテムの入手方法が変更されました。以前は、ナイフやグローブのようなアイテムは非常に希少で高価であり、中には2万ドルで売られるものもありました。しかし、アップデートにより、プレイヤーは低価値のアイテムをこれらの高価なアイテムに交換できるようになり、これがアイテムの入手を容易にし、市場価値を下げる結果となりました。そのため、一部のアイテムの価値は25%も急落し、プレイヤーたちは投資を回収しようと混乱した売却を行っています。カウンターストライクのアイテム市場は現在、不透明な状況にあり、多くのトレーダーが今後の動向を注視しています。

パドレット社は、私たちの生活における仕事の重要性を強調しています。コーヒーや結婚式、子供の頃の思い出など、私たちの快適さや記憶は他の人々の努力によって成り立っていることを示しています。このマニフェストは、忙しいスケジュールや困難な課題に直面する人々の日々の奮闘や努力を認めています。私たちは、先人たちの働きを尊重し、自分自身も貢献することが求められています。メッセージは明確です。行動を起こし、共に働き合い、互いに支え合いながら創造を続けていきましょう。

大規模なポーカー詐欺事件が発覚しました。この事件には、高度な技術機器や元NBA選手、コーチなどの著名な人物が関与しています。詐欺のターゲットは、テキサスホールデムの地下ゲームで裕福なギャンブラーたちで、少なくとも700万ドルが奪われました。

重要な点は、カードを読み取るためのX線テーブルや、改造されたシャッフルマシン、対戦相手の手札を見ることができる特別なサングラスなど、高度な技術が使用されていたことです。参加者にはマフィアの犯罪組織のメンバーや元アスリートが含まれ、彼らは被害者をゲームに誘い込みました。この詐欺は2019年から続いており、NBAコーチのチャウンシー・ビラップスや選手のデイモン・ジョーンズを含む30人以上が逮捕されています。

詐欺行為には、どのプレイヤーが良い手を持っているかを知らせるための秘密の通信方法が含まれており、被害者は大金を失うことになりました。また、この詐欺から得たお金は、暗号通貨やペーパーカンパニーを通じてマネーロンダリングされ、犯罪活動の資金となっていたとされています。

この調査は大きな注目を集めており、当局は詐欺の組織的で広範な性質を強調しています。

/dev/nullはACID準拠のデータベースと見なすことができる理由について説明します。ACIDは原子性、一貫性、隔離性、耐久性の頭文字を取ったものです。

まず、原子性についてですが、/dev/nullに対する操作はすべてか無かです。つまり、/dev/nullに書き込まれたものは完全に消えてしまいます。次に、一貫性についてですが、/dev/nullは常に一貫した状態（空の状態）を保ちます。何が書き込まれても、その状態は変わりません。隔離性については、複数のプロセスが同時に/dev/nullに書き込むことができますが、何も保存されないため、競合は発生しません。最後に、耐久性についてですが、一度データが「コミット」されると、それは無に対して「コミット」されたままとなり、システムがクラッシュしてもその状態は変わりません。

ただし、/dev/nullには0バイトの空きストレージという制限があります。もっとスペースが必要な場合は、営業に連絡する必要がありますが、冗談交じりに言うと、その営業は著者自身です。

この内容の著作権は、インシデントレスポンスおよびセキュリティチームフォーラム株式会社が保有しており、対象期間は2015年から2025年までです。すべての権利は留保されています。

MacOS Live Screensaverは、YouTubeやHLSストリームなどのライブビデオを表示するスクリーンセーバーアプリケーションです。このアプリを使うことで、任意のライブストリームをスクリーンセーバーやロック画面に設定できます。

主な機能としては、YouTubeやHLS形式のライブストリームをサポートしています。具体的なストリームの例には、ナミブ砂漠の野生動物、タイムズスクエア、ニュース放送などがあります。

必要なものとして、macOSとXcodeコマンドラインツールが必要です。YouTubeのサポートを追加するために、yt-dlpをインストールすることも推奨されています。

インストール手順は以下の通りです。まず、Homebrewまたはpipを使ってyt-dlpをインストールします。Homebrewの場合はbrew install yt-dlp、pipの場合はpip install yt-dlpと入力します。次に、スクリーンセーバーをビルドしてインストールします。make installを使用するか、make buildを実行してからopen build/LiveScreensaver.saverを開きます。

使用方法は、システム環境設定からスクリーンセーバーを選択し、Live Screensaverを選んでオプションをクリックし、ビデオのURLを入力します。YouTubeの場合は、https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_IDの形式で入力します（ライブ動画のみ対応）。HLSストリームの場合は、https://example.com/stream.m3u8を使用します。

トラブルシューティングとしては、yt-dlpが正しくインストールされているか確認し、ライブのYouTubeストリームを使用しているかをチェックします。黒い画面が表示された場合は、少し待ってから読み込むか、別のURLを試してみてください。

なお、このスクリーンセーバーはSwiftの初心者によって作成され、M2 MacBookを搭載したmacOS Tahoeでテストされています。他のシステムではパフォーマンスが異なる場合があります。

要約がありません。

ベティ・ホワイトという愛される女優が、2021年12月31日に100歳の誕生日を目前にして亡くなりました。彼女は、第二次世界大戦中にアメリカ女性自発的奉仕団（AWVS）での活動を含む広範な遺産で記憶されています。最近、博物館は彼女のAWVSの制服と、戦時中の遺物が詰まった肩掛けバッグを取得しました。これらは彼女の当時の生活を知る手がかりとなります。

1922年1月17日にイリノイ州で生まれたホワイトは、子供の頃にカリフォルニアに移住しました。アメリカが戦争に突入した後、彼女はAWVSに参加し、ドライバーとして働き、兵士たちと交流しました。彼女の肩掛けバッグには、軍の記章や個人的な思い出の品が詰まっており、戦時中の彼女の経験やつながりを反映しています。

バッグの中には、配給切手や個人的な手紙、兵士たちからの土産物など、さまざまなアイテムが含まれており、彼女の交流や戦争の広範な影響を示しています。中には、軍の将校との関係を示す記念品もあり、彼女の婚約者や初めての夫も軍に従事していました。これらの遺物は、戦争中に交錯した人々の生活や、ベティ・ホワイトの特別な経験を証明するものであり、彼女が大切にしていた若さや無邪気さの思い出を保存しています。

ImageConverter.devの開発者は、画像をサーバーにアップロードせずに、迅速で簡単、かつプライベートに画像を変換できるツールを作りました。このツールは完全にデバイス上で動作し、JPG、PNG、WebPなどの形式間で画像を変換します。変換にはCanvas APIとWebAssemblyを使用しています。ツールは一度読み込まれるとオフラインでも動作し、軽量に設計されているため、従来のデスクトップツールの良い代替手段となります。開発者は、さまざまなブラウザやデバイスでのパフォーマンスについてのフィードバックを歓迎しています。ぜひImageConverter.devでお試しください。

JupyterGISは2024年6月に開始されたウェブベースのGISプラットフォームで、共同編集が可能であり、QGISのワークフローをブラウザに統合しています。主な機能には、リアルタイムでの共同作業ができることや、ラスターデータとベクターデータの視覚化が含まれています。ユーザーはシンボルの編集やアニメーションの作成が可能です。

最近のアップデートにより、JupyterGISは大幅に改善されました。まず、ベクタタイルのサポートが強化され、機能を検査するツールやスタイリング用のシンボロジーパネルが追加されました。また、GDALを使用した新しい処理ツールボックスが導入され、ブラウザ上でバッファや重心の計算など、さまざまな空間分析が行えるようになりました。

視覚化オプションも改善され、新しいデフォルトのカラーマップやポイントレイヤーのカスタマイズ可能なスタイルが追加されました。さらに、内蔵のSTACブラウザにより、ユーザーは衛星画像や地理空間データセットをプロジェクトに簡単に追加できるようになりました。GeoParquetやPMTilesなどの新しいデータ形式もサポートされ、データ処理の効率が向上しています。

ユーザーインターフェースも洗練され、よりスムーズなワークフローが実現しました。コントロールパネルや地図の注釈機能も改善されています。ベクターレイヤーの凡例は自動生成され、動的に更新されるようになりました。また、JupyterGIS Tiler拡張機能を使うことで、Jupyter内のデータ変数からGISレイヤーを作成し、高度な計算をサポートします。

今後もJupyterGISは新機能を追加し、QGISとの統合を深めていく予定です。ユーザーはJupyterLiteを通じてインストールなしでJupyterGISを試すことができ、ドキュメントやディスカッション、貢献を通じてコミュニティに参加することが奨励されています。

Postgres 18が最近リリースされ、特に新しいio_method設定による大幅な改善が注目されています。この設定により、ディスクの入出力（I/O）をより細かく制御できるようになりました。ユーザーは以下の三つのオプションから選択できます。

一つ目は「sync」で、Postgres 17と同様に同期I/Oを使用します。二つ目は「worker」で、I/O専用のバックグラウンドプロセスを利用し、現在のデフォルト方式となっています。三つ目は「io_uring」で、非同期のディスク読み込みを可能にし、パフォーマンス向上が期待されます。

詳細なベンチマークがsysbenchツールを使用して行われ、Postgres 17と18のパフォーマンスが異なるI/O設定や構成で比較されました。

主な結果として、ベンチマークは読み取り専用のワークロードに焦点を当て、さまざまな接続数やデータサイズをシミュレーションしました。Postgres 18は一般的に17よりも優れたパフォーマンスを示し、特にローカルのNVMeドライブで顕著でした。ネットワーク接続ストレージでは、syncおよびworkerモードのPostgres 18がPostgres 17やio_uringモードを上回りました。高い同時接続数（50接続）のシナリオでは、I/O方式間のパフォーマンス差はあまり目立たず、ローカルのNVMeドライブが常に最良の結果を出しました。意外にも、io_uring方式は多くのテストで他のモードを上回ることはなく、これは読み取りが中心で複雑なクエリを含むベンチマークの特性によるものと考えられます。

コスト面では、異なるサーバー構成によってコストが異なり、ローカルのNVMeストレージが最もコストパフォーマンスに優れていることが分かりました。

Postgres 18は価値あるI/Oの改善と柔軟性を提供しますが、高パフォーマンスを求める場合はローカルディスクが最適な選択です。worker方式は強力なデフォルトの選択肢であり、最適なI/O構成はワークロードの種類によって異なるため、一つの最良の選択肢は存在しません。さまざまなシナリオでのさらなる探求とベンチマークが推奨されます。

要約がありません。

この記事では、星の探査だけでなく、特にブラックホールへの星間ミッションの可能性について論じています。復旦大学と新ウズベキスタン大学に所属するコジモ・バンビ氏は、私たちの銀河には約14億個の星質ブラックホールが存在すると推定されていると提案しています。最も近い既知のブラックホールはGAIA-BH1で、地球から1560光年離れています。

バンビ氏は、ブラックホールの周囲の星に与える影響や、星間物質との相互作用によって発生する電磁放射を観察することで、ブラックホールを検出できる可能性があると述べています。もし20〜25光年以内にブラックホールが見つかれば、その特異な性質、特に時空に与える影響を研究するための将来のミッションのターゲットになるかもしれません。

また、記事では、ブラックホールに接近する際にデータを収集するために2つの小型宇宙船（ナノクラフト）を使用する可能性についても探求しています。これにより、ブラックホールの事象の地平線や物理学の基本定数に関する理論を検証することができます。さらに、小さなブラックホールの形成が、系外惑星内のダークマターとの相互作用に関連している可能性についても議論されています。

全体として、ブラックホールへのミッションを送るというアイデアは、遠い惑星の探査と同様に、科学的発見のための刺激的な機会を提供します。

レッドウッド・マテリアルズは、EVバッテリーのリサイクルにおいてリーダー的存在であり、新たに「レッドウッド・エナジー」という部門を立ち上げました。この部門の目的は、使用済みの電気自動車（EV）バッテリーを大規模なエネルギー貯蔵システムとして再利用し、リサイクルの前にその有用性を最大限に引き出すことです。CTOのコリン・キャンベル氏は、このアプローチにより、まだ良好な状態にあるバッテリーの残りのエネルギーを活用できると説明しています。

レッドウッドは、異なる化学成分や状態を持つバッテリーを効率的に接続できるシステムを構築しました。彼らは「ユニバーサル・トランスレーター」と呼ばれる技術を開発し、これにより異なるバッテリーパックがシームレスに連携できるようにしています。

同社はすでに、ネバダ州でのパイロットプロジェクトを通じて、これらの第二の人生を持つバッテリーを大規模に展開しています。このプロジェクトでは、太陽光パネルやデータセンターが使用されています。キャンベル氏は、これらのバッテリーを集めて利用するための物流は管理可能であり、運用の効率を継続的に向上させることを目指していると強調しています。

レッドウッドは、使用済みバッテリーの再利用が経済的に成り立つだけでなく、市場の成長に伴って必要なエネルギー貯蔵の大部分を提供できると考えています。今後数年で、EVの生産が増加する中で、第二の人生を持つバッテリーの数が大幅に増えることを期待しています。

全体として、レッドウッドの取り組みは、エネルギー貯蔵能力を向上させつつ廃棄物を最小限に抑える有望な解決策を示しており、循環型経済の促進や再生可能エネルギーの統合を支援しています。

clangバイトコードインタープリタプロジェクトは、コンパイル時に定数式を評価することを可能にします。この1年間で約500の更新が行われ、インタープリタの全体的な機能と性能が向上しました。

主な進展としては、まずエラーの削減があります。テストの失敗数が155から90に減少し、信頼性が向上したことを示しています。また、ほとんどの実用的なアプリケーションに適したbuiltin_constant_pの動作バージョンが実現されました。

次に、最適化の取り組みがあります。インタープリタが既知の値を読み取る方法に焦点を当て、不要なバイトコード生成を減らしました。これには、変数の値を読み込むためのより効率的な操作を使用することが含まれます。

libc++を用いたテストでは、新しいテストフレームワークが採用され、文字列サポートの欠如による多くの初期失敗が明らかになりました。徹底的なデバッグの結果、失敗数はゼロに減少しましたが、libc++の進展に伴い、時折回帰が発生することがあります。

パフォーマンスベンチマークでは、特定のタスクの実行時間が大幅に短縮されました。例えば、あるベンチマークでは、以前のインタープリタが36.5秒かかるところを、バイトコードインタープリタは約14.8秒で完了し、50%以上の改善を示しました。また、動的メモリ割り当てを含む別のベンチマークでは、バイトコードインタープリタが古いclangインタープリタやGCCよりもはるかに高速であることが確認されました。

今後の作業としては、実装すべき機能や解決すべき問題が残っています。このプロジェクトは引き続き進化し、コミュニティからの貢献が奨励されています。

全体として、clangバイトコードインタープリタはより効率的で信頼性が高まり、パフォーマンスの改善が期待される進展を続けています。

拡散型大規模言語モデル（Diffusion LLMs）は、テキストを迅速かつ並行して生成することができますが、従来の自己回帰モデルに比べて動作が遅くなることがよくあります。その主な理由は、キー・バリュー（KV）キャッシュがないことと、一度に複数の単語を生成する際の品質の問題です。効率を向上させるために、研究者たちはこれらのモデルに適した新しいKVキャッシュ手法を開発しました。この手法により、性能をほとんど損なうことなくキャッシュの再利用が可能になります。また、並行デコーディング中の品質問題は、トークン間の関係が壊れていることが原因であることがわかりました。これを解決するために、特定の信頼レベルを満たすトークンに焦点を当てた新しいデコーディング戦略を開発しました。この戦略により、品質を維持することができます。さまざまなベンチマークでのテストでは、このアプローチが処理速度を最大27.6倍向上させながら、精度をほぼ同じに保つことができることが示され、Diffusion LLMsが自己回帰モデルと競争力を持つようになりました。

アプリケーションにおけるメモリマップの性能向上について、特にGoプログラミングにおけるファイルアクセスに焦点を当てています。

システムコールは遅いです。ディスク入出力などのシステムコールを行うと、カーネルに入る必要があるため、処理が遅くなります。メモリマップを使用すると、ファイルを仮想メモリの一部として扱うことができ、アクセスが速くなります。ファイルを探して読み込む代わりに、メモリポインタから直接読み取ることができます。

Goのライブラリを使った性能比較では、顕著な改善が見られました。ランダムな検索では、ReaderAtが416.4ナノ秒/操作に対し、mmapは3.3ナノ秒/操作でした。また、反復処理では、ReaderAtが333.3ナノ秒/操作に対し、mmapは1.3ナノ秒/操作でした。

ただし、メモリマップには欠点もあります。メモリマップに書き込む際は、ページフォルトが発生する可能性があり、これによりCPUが新しいページを割り当て、ファイルから再度読み込む必要が生じるため、性能が低下することがあります。

書き込みのベンチマークでは、未マップページへのmmap書き込みが1870ナノ秒/操作、マップされたページへのmmap書き込みが79ナノ秒/操作、WriterAtが303ナノ秒/操作でした。

著者は、高性能コンピューティングのためにHTTPバックのファイルシステムにメモリマップを適用しました。遅いJSONエンコーディングをメモリマップに置き換えたことで、25倍の性能向上を実現しました。

全体として、メモリマップは読み取り時のファイルアクセス速度を大幅に向上させることができますが、書き込み時には効率の低下に注意して使用する必要があります。

Rustの借用チェッカーに関する重要なポイントを簡潔にまとめます。

Rustでは、各オブジェクトは一つの所有者（親）を持ち、複数の子を所有することで木構造を形成します。このため、オブジェクトの所有権は木のように分かれています。もし一つのオブジェクトが可変的に借用されている場合、そのオブジェクトに対して他の借用（可変または不変）は許可されません。また、子オブジェクトを借用すると親オブジェクトも借用されるため、複数のフィールドを借用しようとすると問題が生じることがあります。

Rustでは、木構造の参照は管理が簡単ですが、共有参照はより複雑です。オブジェクトが共有される場合、不変の借用はスコープ内で使用できますが、可変の共有は借用を複雑にし、参照カウントが必要になることがあります。

借用チェッカーの問題を避けるための解決策として、データ指向設計を採用し、不要なゲッターやセッターを避けることが重要です。また、外部スコープでコンポーネントを別々に借用したり、複雑な構造体では直接の借用をIDに置き換えたりすることも有効です。変異を遅延させるために、即時の変更ではなくコマンドを使用し、既存のデータを変更するのではなく不変のデータを用いて新しいバージョンを作成することが推奨されます。

伝染的な借用に対処するためには、不要なゲッターを削除し、フィールドを公開することで借用を簡素化できます。また、変異を遅延させるためにコマンドをキューに入れて後で実行する方法や、安全に可変アクセスを可能にする内部可変性を持つ構造を利用することも考えられます。

具体的なシナリオとして、ParentとChildの構造体を用いたコード例があり、あるフィールドを借用することで親の可変操作に対する競合が発生する問題が示されています。これは、借用チェッカーが関数のシグネチャを解釈する方法によるものです。

高度なアプローチとして、変異をデータとして扱い、後で処理できるコマンドとして管理することで、状態の管理が向上し、デバッグが容易になります。また、不変の構造体を使用し新しいバージョンを作成することで、借用の問題を回避することができます。

Rustの所有権と借用のルールを理解することは、特に複雑なシナリオにおいてデータを安全かつ効果的に管理するために不可欠です。ここで紹介した戦略は、借用チェッカーに関連する一般的な落とし穴を軽減するのに役立ちます。

要約がありません。

このブログ記事は、AI駆動のシステム研究（ADRS）に関するシリーズの一部であり、大規模言語モデル（LLM）の推論性能向上について述べています。特に、Mixture-of-Experts（MoE）というシステムの負荷分散の最適化に焦点を当てています。このシステムでは、入力トークンが専門のネットワークに送られますが、一部の専門家が過負荷になることがあり、効率が低下するという課題があります。

この問題を解決するために、著者たちはExpert Parallelism Load Balancer（EPLB）を導入しました。EPLBは、GPU間で専門家の作業負荷を再分配し、均等な処理を確保してボトルネックを最小限に抑えます。EPLBは、専門家の分配をバランスさせること、忙しい専門家のレプリカを作成すること、そしてこれらのレプリカをGPUに割り当てるという三つのステップで機能します。

著者たちは既存のEPLBアルゴリズムを比較し、OpenEvolveによって発見された新しいアルゴリズムがそれらを上回ることを確認しました。OpenEvolveはシミュレーターを使用し、遅いプロセスをより速いテンソル操作に置き換える改良されたアルゴリズムを進化させ、負荷のバランスを取る際に5.0倍の速度向上を実現しました。

進化プロセスでは、専門家の割り当てにジグザグパターンを作成し、効果的に負荷をバランスさせることができました。この新しい方法は、ADRSが通常は専門家が開発するのに長い時間がかかる高度な解決策を迅速に発見する可能性を示しています。最適化されたアルゴリズムは、オープンソースのLLMサービングエンジンであるvLLMに統合され、AIが複雑な現実の問題を効率的に解決する能力を示すことになります。

2025年10月22日、私はサンフランシスコで開催されたClaude Code Anonymousで、「YOLOモード」と呼ばれる制限の少ないモードでのコーディングエージェントの利点とリスクについて講演しました。

YOLOモードの利点として、ユーザーはコーディングエージェントをより自由に操作できるため、生産性が大幅に向上します。このモードでは、他のタスクに集中しながら複雑な問題に取り組むことが可能です。

私が紹介した最近のプロジェクトでは、YOLOモードで成功裏に完了した3つの事例を挙げました。これにより、コーディングエージェントが効率的に課題を解決しながら、私が他の作業を行っていた様子を強調しました。

しかし、YOLOモードには重要なセキュリティリスクも存在します。特に、プロンプトインジェクション攻撃が懸念されます。これらの攻撃は脆弱性を悪用し、プライベートデータにアクセスする可能性があります。

プロンプトインジェクションは、信頼できないコンテンツがコーディングエージェントを操作し、データ漏洩を引き起こす恐れがあるため、大きな懸念事項です。私は「致命的トライフェクタ」という用語を導入し、プライベートデータ、信頼できないコンテンツ、外部通信が組み合わさることで脆弱性が生じる状況を説明しました。

リスクを軽減するためには、コーディングエージェントをサンドボックス環境で実行することが不可欠です。これにより、ファイルアクセスが制限され、ネットワーク接続が管理されるため、データの流出リスクが減少します。

ただし、サンドボックスはファイルやネットワークの権限を管理するのが複雑になることがあります。最近のコーディングエージェント向けのサンドボックス機能の進展は期待できるものの、一部のサンドボックス用ツールは廃止されています。

コーディングエージェントをYOLOモードで使用することは強力ですが、サンドボックス環境を利用してセキュリティを優先することが重要です。

ジョーイは、1年前に設置したDIYのソーラーフェンスの経験を共有しています。彼は、縦に取り付けるために適応させたアイアンリッジのレールを使い、一般的なホームセンターの材料と組み合わせてフェンスを設計しました。ソーラーパネルは1枚あたり100ドルで、取り付けシステムは1枚あたり110ドルでした。これにより、従来の地面に設置する方法よりも手頃な選択肢となりました。

フェンスには7フィートのアイアンリッジXR-10レールを使用し、各レールに2枚のソーラーパネルを取り付けることができます。ポストには、コンクリートに埋め込んだ12フィートの処理済み4x4材を使用しました。アルミニウムのブラケットと処理済みの木材の間の腐食を防ぐために、保護テープを使っています。ジョーイは、ソーラーパネルがしっかりと固定されるように、追加のサポートブラケットも取り付けました。

彼は、370ワットのバイフェイシャルソーラーパネルを設置しました。このパネルは、部分的に影になっていても、ある程度の太陽光を取り込むことができます。フェンスの各セグメントには2本のポストがあり、不均一な地形でも柔軟に対応できます。風による揺れについての初期の懸念がありましたが、安定性を確保するために斜めのブレースを追加しました。

1年後、フェンスには問題が見られず、良好に機能しており、彼の全体的なソーラー発電システムに大きく貢献しています。取り付け材料の総コストは約1,100ドルで、パネルや電気部品は含まれていません。

要約がありません。

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要約がありません。

xyflowリポジトリは、ReactやSvelteを使ってノードベースのユーザーインターフェースを作成するための強力なオープンソースライブラリを提供しています。主なパッケージには、React Flow、Svelte Flow、そして共通のヘルパーライブラリがあります。

商業利用については、個人プロジェクトであればこれらのライブラリを自由に使用できます。バグを報告したり、GitHubでスターを付けることでサポートしていただけると嬉しいです。一方、利益を得るためにライブラリを使用する組織は、GitHub Sponsorsを通じて開発を支援することが求められます。

React Flowを使用するには、npm install @xyflow/reactでインストールし、提供されている基本的な使用例に従ってください。Svelte Flowについては、npm install @xyflow/svelteでインストールし、使用例を参照してください。

リリースは、変更セットとGitHubアクションを使用して管理されており、スムーズな更新が行われています。

ライブラリはxyflowチームによって維持されています。サポートやコラボレーションの希望がある場合は、彼らに連絡するか、Discordサーバーに参加してください。

両方のライブラリはMITライセンスの下でライセンスされています。

要約がありません。

このテキストでは、SQLiteデータベースファイルからデータをコピーせずに迅速かつ効率的に抽出する方法について説明しています。特に、SQLite3ファイルの内容を素早くダンプまたはエクスポートするために設計された方法に焦点を当てています。

大規模言語モデル（LLM）の広範な利用により、出力において繰り返しの表現が見られるようになりました。これを「スロップ」と呼び、テキストの質を低下させ、AI生成であることが容易に識別できる原因となっています。この問題に対処するために、私たちはAntislopというフレームワークを開発しました。このフレームワークには、繰り返しのパターンを検出し、除去するためのツールが含まれています。

Antislopには主に三つの革新があります。まず、Antislop Samplerというツールは、語彙を失うことなくテキスト生成中に不要なフレーズを減らします。次に、Automated Pipelineというシステムは、モデルの出力における繰り返しのパターンを人間の文章と比較し、それを改善するためのトレーニングデータを作成します。最後に、Final Token Preference Optimization（FTPO）という独自の微調整手法は、生成されたテキストに繰り返しのパターンが検出された際に特定の単語の選択を調整します。

私たちの調査によると、LLMの出力には人間の文章に比べて1,000倍以上も繰り返し出現するフレーズが存在します。Antislop Samplerは、質を保ちながら8,000以上の繰り返しパターンを成功裏に減少させましたが、特定のフレーズを単に禁止する方法では2,000回で効果が薄れてしまいます。特に重要なのは、FTPOが繰り返しの言語を90%削減し、数学や創造的な文章作成を含むさまざまな評価テストにおいてパフォーマンスを維持または向上させることです。一方で、DPOという別の手法は、文章の質を低下させ、語彙の多様性を減少させる結果となりました。私たちは、関連するすべてのコードと結果をMITライセンスのもとで公開しています。

この文書はRFC 863として知られ、ARPAインターネットコミュニティのための「廃棄プロトコル」の標準を示しています。このプロトコルの主な目的は、受信したデータを単に廃棄することで、デバッグや測定を支援するサービスを提供することです。

ここでは二種類の廃棄サービスが紹介されています。

一つ目は「TCP廃棄サービス」です。このサービスはTCPを使用して動作します。サーバーはポート9で接続を待ち受けます。接続が確立されると、サーバーに送信されたデータは応答なしに廃棄され、ユーザーが接続を終了するまでこの状態が続きます。

二つ目は「UDP廃棄サービス」です。このサービスはUDPを使用して動作します。サーバーもポート9で受信データグラムを待ち受けます。データグラムを受け取ると、応答を送ることなく廃棄します。

要するに、廃棄プロトコルはサーバーがデータを受け取り、捨てるためのシンプルな方法であり、テスト目的に役立ちます。

この記事では、販売者が使用するアルゴリズムが市場で意図せずに価格を引き上げる可能性について説明しています。従来、販売者間の価格協定は違法でしたが、現在ではシンプルな価格設定アルゴリズムが直接のコミュニケーションなしに共謀することができるようになっています。研究者たちは、これらのアルゴリズムが互いに反応し合い、明示的に共謀するようにプログラムされていなくても、価格を引き上げる結果を生むことがあると発見しました。

ある研究では、二つのアルゴリズムが競争する際に、互いに脅威を与え合うことで高価格を生み出す戦略を発展させることが示されました。これは人間の共謀に似た現象です。利益を最大化するように設計されたアルゴリズムでさえ、消費者にとって不利な結果をもたらすことがあります。

これらのアルゴリズムを規制することは難しいです。従来の方法は明示的な共謀を検出することに依存していますが、アルゴリズムが独立して動作する場合、これが困難になります。一部の専門家は、不公平な価格設定を引き起こす可能性のある特定のタイプのアルゴリズムを禁止することを提案していますが、こうした規制をどのように効果的に実施するかについては疑問が残ります。

全体として、これらの発見はアルゴリズムによる価格設定の複雑さを浮き彫りにし、アルゴリズムの行動によって引き起こされる価格上昇から消費者を守るために、より良い理解と規制が必要であることを示しています。

Kaitai Structは、異なるプログラミング言語やプラットフォームでバイナリデータ形式を読み書きするプロセスを簡素化するためのツールです。複雑なコードを書く代わりに、Kaitaiの宣言型言語を使って一度フォーマットを記述することができます。この記述は.ksyファイルに保存され、その後、さまざまな言語用のソースコードにコンパイルされます。これにより、データにアクセスしやすくなるパーサーが生成されます。

Kaitai Structをプロジェクトで使用するには、以下の手順を実行します。まず、バイナリフォーマットを記述するための.ksyファイルを作成します。次に、ビジュアライザーを使用してデバッグし、フォーマットが正しいことを確認します。その後、.ksyファイルを希望するプログラミング言語用のソースコードにコンパイルします。生成されたコードとKaitaiランタイムライブラリをプロジェクトに含め、生成されたクラスを使用してバイナリファイルやストリームを解析します。

Kaitai Structは、C++、C#、Go、Java、JavaScript、Lua、Pythonなど、複数のプログラミング言語をサポートしています。このツールはオープンソースで、コンポーネントによって異なるライセンスが適用されています。

インストールについては、GitHubからコンパイラをダウンロードするか、macOS用のHomebrewなどのパッケージマネージャーを使用できます。Kaitai Structは、バイナリデータの可視化、ネットワークトラフィックの検査、アプリケーション開発などのタスクに利用されているいくつかのオープンソースプロジェクトで使用されています。

詳細な使用方法や例については、公式ドキュメントを参照してください。

FocusTubeは、YouTubeのショート動画からの気を散らす要素を取り除くためのChrome拡張機能です。この拡張機能は、ホームページからショート動画のセクションを削除し、サムネイルを小さくすることで、ユーザーが集中できる環境を提供します。主なメッセージは、短い動画に気を取られるのではなく、時間を賢く使うことを促すことです。インストール方法は、提供されたリンクに従って行うことができます。

Apple Watchを時計の文字盤だけ表示させ、アプリを開かないようにする方法があります。設定を調整するために、以下の簡単な手順に従ってください。

このエッセイでは、思考の本質について考察されています。特に、一部の優れた数学者は複雑な問題を解く際に言葉やイメージに頼らないという考え方が取り上げられています。彼らは、思考を感覚や音、あるいは曖昧な形として体験します。これは、明確な思考には書くことが不可欠だという一般的な信念とは対照的です。

著者は、ジャック・アダマールの洞察を強調しています。彼は、深い非言語的思考がアイデアの迅速かつ広範な探求を可能にする一方で、誤りを引き起こす可能性もあると示唆しました。書くことは思考を洗練させ、精度を加えるのに役立ちますが、同時に早急な結論を導く制約をもたらすこともあります。

このエッセイでは、言葉のない思考と書かれた表現のバランスが強調されています。非言語的思考はより流動的で直感的である一方、書くことは思考を整理し、検証するための必要な道具として機能します。著者は自身の経験を振り返り、言葉が思考プロセスを妨げることもあれば助けることもあるという認識が高まっていることに気づいています。全体として、思考と書くことの関係は複雑であり、両者は理解や問題解決のプロセスにおいて重要な役割を果たしています。

広く使われているJavaScriptのユーティリティライブラリであるLodashの未来は、より協力的で持続可能なモデルへと移行しています。現在、930万のウェブサイトがLodashに依存し、毎週24億回のダウンロードが行われていますが、代替案についての議論がある中でも、Lodashは依然として重要な存在です。

新しい計画は、以下の点に焦点を当てています。まず、メンテナンスの簡素化です。これまでの単独のメンテナーから、技術的な運営委員会に移行し、意思決定や責任を共有します。これにより、ライブラリの複数のバリエーションを管理する負担が軽減され、スムーズな更新のための継続的な統合システムが復活します。

次に、セキュリティの向上です。過去のセキュリティ問題に対処するため、脆弱性報告の優先順位付けを共有し、セキュリティポリシーを明確にするための脅威モデルを導入します。これには、インシデントの処理や脆弱性に対する監査のための正式なプロセスを採用することが含まれます。

最後に、明確な未来の提示です。ライブラリを現代のネイティブ機能を使用するように段階的に書き直し、後方互換性を維持することを目指します。新機能の追加よりも、安定性と信頼性に重点を置きます。

Expressの経験から学び、Lodashの未来にはコミュニティの積極的な関与と支援が必要です。チームは、多くのメンテナーが無報酬であるため、オープンソースプロジェクトにおける持続可能な資金調達の重要性を強調しています。これにより、これらのライブラリに依存する企業からの参加と支援を促進することが目標です。

これらの変更によって、Lodashが引き続き成長し、将来のメンテナーにインスピレーションを与えることが期待されています。オープンソースソフトウェアの維持におけるコミュニティの共有責任が強調されることになるでしょう。

Zramは、メモリを圧縮してメモリ管理を改善するLinuxカーネルモジュールです。この分析では、異なる圧縮アルゴリズムがシステムのパフォーマンスに与える影響や、ページクラスタ設定がレイテンシーとスループットにどのように影響するかに焦点を当てています。

分析では、いくつかの圧縮アルゴリズム（LZO、LZO-RLE、LZ4、ZSTD）を比較し、圧縮時間、データサイズ、圧縮後のサイズ、総サイズ、圧縮率といった指標に基づいて評価しました。主な結果として、LZ4はレイテンシー、圧縮率、スループットの観点から最も優れたパフォーマンスを示しました。一方、ZSTDは最高の圧縮率を提供しますが、解凍速度は遅くなります。

ページクラスタ値は、スワップメモリから一度に読み込むページの数を決定します。値が低いと初期のレイテンシーを減少させることができますが、高い値は全体のスループットを改善する一方で、後続のページフォルトに遅延をもたらす可能性があります。デフォルト設定は3（8ページを読み込む）ですが、これは現代のシステムには最適ではないかもしれません。

一般的な使用には、スワップされたデータが古くなっていることが多いため、ページクラスタを0に設定したZSTDが推奨されます。常にスワップが必要なシステムには、LZ4の方が高速なパフォーマンスを提供するため適しています。デフォルトのページクラスタ設定（3）はSSDには適さない可能性があり、システムのニーズに応じて調整する必要があります。

最適なパフォーマンスを得るためには、Zramの設定を行う際に特定の作業負荷を考慮することが重要です。

16歳の学生タキ・アレンは、AIによる銃器検知システムが誤って彼のポケットにあったドリトスの袋を武器と認識し、武装警察に囲まれるという恐ろしい状況に直面しました。この事件は、10月20日にボルチモアのケンウッド高校の外で発生しました。

アレンは、その場面を振り返り、複数の警察車両が到着し、警官たちが銃を向けて彼に地面に伏せるよう命じたと述べました。手錠をかけられ、身体検査を受けた後、警官たちは警報を引き起こした画像を見せ、アレンはそれがただのチップの袋であることを確認しました。

このAIシステムは、ボルチモア郡公立学校で使用されているOmnilertの技術の一部で、監視映像をスキャンして潜在的な武器を検出することで安全性を高めることを目的としています。Omnilertは後にこの誤りを「偽陽性」と認めましたが、システムは意図通りに機能していたと主張しました。学校区は、この事件の影響を受けた生徒たちにカウンセリングを提供しました。

アレンは学校での安全を感じられないと述べ、事件後に学校から個人的な連絡や謝罪を受けていないことを指摘しました。この出来事は、学校におけるAI監視の信頼性やその潜在的な影響についての懸念を引き起こしています。

Google Earth AIが強化され、企業や都市、非営利団体が環境監視や災害対応などの重要な業務を支援できるようになりました。これにより、以前は時間がかかっていた情報の取得が迅速に行えるようになっています。

Googleは、自然災害、例えば洪水や山火事についての情報を提供する地理空間AIモデルを開発しました。これにより、緊急時に数百万の人々が支援を受けられるようになります。また、新しいフレームワークである地理空間推論により、AIは天候データや人口マップなどの異なるデータソースを結びつけ、複雑な問題に対する包括的な回答を提供します。これにより、組織は災害への対応をより効果的に行えるようになります。

Google Earthには新機能が追加され、アナリストは直接質問をすることで迅速に情報を見つけることができるようになりました。例えば、衛星画像を使って干ばつのリスクや有害な藻類の発生を検出することが可能です。また、Earth AIモデルはGoogle Cloud上で利用でき、企業は自社のデータをGoogleのモデルと組み合わせて特定の課題に取り組むことができます。

世界保健機関や衛星画像提供者など、さまざまな組織がEarth AIを試験運用しており、業務や対応戦略の向上を目指しています。これらの更新は、公共の健康、危機管理、環境問題に関連する課題に対する組織の取り組みを改善することを目的としています。

Workflow DevKitは、開発者がより信頼性が高く耐久性のある非同期JavaScriptアプリケーションを作成するための新しいベータツールです。このツールを使うことで、アプリやAIエージェントを簡単に作成し、一時停止や再開、状態の維持が可能になります。

主な特徴としては、耐久性と信頼性が挙げられます。複雑な設定やキュー、カスタムリトライを必要とせずに、耐久性のある再開可能なコードを簡単に作成できます。また、シンプルなAPIを使用してワークフローを定義できるため、使いやすさも特徴です。さらに、すべてのワークフローの実行を自動的に追跡し、詳細なログやメトリクスを使ってステップを確認したり、一時停止したり、再実行したりすることができます。人気のあるフレームワークと互換性があり、ローカル、Docker、クラウドなどさまざまな環境で動作します。リアルタイムエージェントやCI/CDパイプラインなど、幅広いアプリケーションに適しています。

使い方は簡単で、開発者はワークフロー内のステップをわかりやすい非同期コードで定義します。たとえば、ユーザーを作成したり、メールを送信したり、追加のリソースを使わずにプロセスを一時停止したりできます。

Workflow DevKitの利用を始めるには、インストールして、Slackボットやフライト予約アプリなど、その機能を示すテンプレートを試してみると良いでしょう。

PyScripterは、商用の他のプログラミング言語用IDEと競うために設計された、無料でオープンソースのPython統合開発環境です。このIDEは、LLM（大規模言語モデル）を活用したコーディング支援機能などを提供しています。ライセンスはMITライセンスの下で配布されています。

この記事では、過去8〜10年にわたるAppleの細部への配慮の低下についての失望が表現されています。特に、ユーザー体験やデザインの質に関する問題が指摘されています。著者は、Mac OSやiOSに関する具体的な不満を共有し、リマインダーアプリでの煩わしい通知や、検索バーの配置の不一致、ファイルやSafariアプリのデザインの選択ミスなどを挙げています。

新しいiOS 26のアップデートは、使い勝手を悪化させたとして批判されています。通知が読みにくくなったり、サードパーティ製ブラウザの機能が壊れたり、アプリのレイアウトが混乱しているといった問題が指摘されています。著者は、Appleのデザインの一貫性が低下し、ユーザーにとってフラストレーションを引き起こす体験につながっていると主張しています。最後に、Appleの変化について振り返り、同社が目標に集中するあまり、質の高いデザインへのコミットメントが損なわれた可能性があると示唆しています。

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ボルチモアで、人工知能の限界を示す出来事がありました。ティーンエイジャーのタキ・アレンが、ドリトスの袋を持っていたことで逮捕されそうになったのです。彼が高校に入ると、AIセキュリティシステムがそのしわくちゃのチップの袋を武器と誤認しました。警察は複数の車両で駆けつけ、銃を構えてアレンに地面に伏せるよう命じました。彼を捜索した結果、武器は見つからず、地面に落ちていたチップの袋が発見されました。

学校側は後に、キャンパス内に武器の可能性があるとの警告を受けたが、すぐにそれが誤りであることを確認したと説明しました。このAIセキュリティシステムは、オムニラートという会社が提供しており、脅威を検出することを目的としていますが、無害なスナックを誤って危険と判断してしまったのです。学校も警察も、ドリトスが警告に関与していたかどうかは確認していません。

要約がありません。

Twiggの共同創設者であるジェイミーとマッティは、言語学習モデル（LLM）の使い方を改善するための新しいインターフェースを作りました。彼らは、既存のLLM、例えばChatGPTが混乱を招くことが多く、長期的なプロジェクトには適していないことに気づきました。そのため、文脈が失われたり、使いにくさを感じたりすることがよくあります。

これらの問題を解決するために、彼らはTwiggを開発しました。このプラットフォームでは、ユーザーがプロジェクトをより視覚的に把握し、ナビゲートできるようになります。主な機能には、異なるアイデアを探るためのチャットの分岐や、文脈を効果的に管理するためのインタラクティブなツリーダイアグラムがあります。

Twiggは、ユーザーがLLMに提供する文脈を完全にコントロールできるようにし、パフォーマンスを向上させることを目指しています。主要なプロバイダーからのさまざまなLLMをサポートし、カスタムAPIキー用の「Bring Your Own Key（BYOK）」サービスを含む異なるサブスクリプションオプションを提供しています。

このプラットフォームは、大規模なプロジェクトに関わる技術的なユーザーを対象としています。興味のあるユーザーは、ウェブサイトで無料登録を行い、フィードバックを提供することができます。

このプロジェクトは、GoodReadsに投稿された数百万の書評を分析し、読者が「人生を変えた」と感じる本を見つけることを目的としています。読者が影響を受けたと表現する頻度に基づいて、人生を変える本のトップ300を特定しています。

この分析は、24,000冊の本に対する600万以上のレビューをもとに行われており、レビューに表現された感情に注目して、どの本が人生を変えると見なされるかを判断しています。

結果として、リストには自己啓発、スピリチュアル、心理学、自伝など、さまざまなジャンルの本が含まれています。特に注目された本は、自己啓発の古典である「あなたの誤ったゾーン」です。

著者に関しては、ミッチ・アルボムが最も人生を変えた著者として挙げられ、リストには彼の本が4冊含まれています。他にも複数の作品がリストに入っている著者がいます。

評価の高い本と人生を変える本にはほとんど重複がなく、多くの影響力のある本は最も人気があるわけではありません。リストが進むにつれて多様性が増し、最後には小説やヤングアダルト向けの本も含まれています。

今後の方向性として、このプロジェクトは個々の生活状況に応じて異なる本がどのように響くかを理解し、推薦をさらにパーソナライズすることを目指しています。

このプロジェクトは、読書の持つ変革の可能性を強調し、影響力のある作品を探求することを促しています。

Steinberg Media Technologiesは、VST SDK 3.8をリリースしました。この新しいバージョンにはいくつかの重要な更新が含まれています。

まず、VST 3はMITライセンスのもとでオープンソースになりました。これにより、開発者は自由にソースコードを利用できるようになります。

次に、MIDIサポートが強化されました。新しいインターフェースIMidiLearn2とIMidiMapping2が追加され、古いバージョンに代わる形でMIDI 2.0に対応しています。また、MIDI 1.0メッセージ用のControllerNumbers列挙型も追加されました。

Linux向けのサポートも進展し、Waylandに対する初期サポートが新しいインターフェースとプラットフォームタイプで提供されます。

VSTGUIも更新され、タスクのスケジューリングを改善するためのタスク同時実行APIが導入されました。さらに、カスタムビューのレイアウトやCSS Gridに似た新しいグリッドビューのレイアウトがサポートされています。UIDescriptionのスクリプト機能も追加され、新しいテキストエディタビューやスクロールビューの改善も行われました。

ドキュメントとCMakeも更新され、新しいライセンスモデルやVSTの使用ガイドラインを反映しています。また、CMakeのさまざまな問題も修正され、互換性が向上しました。

例やヘルパークラスも強化され、新しいMIDI機能やインターフェースをサポートするようになりました。バリデーションテストやツールのいくつかのバグも解決されています。

最後に、VST3PluginTestHostの更新により、Windowsでのクラッシュ問題が修正されました。

SDKはSteinbergのウェブサイトからダウンロード可能で、サードパーティの開発者向けの追加サポートはGitHubで提供されています。

アップルは、2026年の期限に先駆けて、ヒューストンの新しい工場からアメリカ製の人工知能サーバーの出荷を開始しました。これらのサーバーは、ユーザーのプライバシーを守りながらAIタスクを管理するためのアップルのプライベートクラウドコンピュートシステムに使用されます。アップルのCOOであるサビフ・カーン氏は、この成果に対する興奮を表明し、来年の生産拡大に向けて工場を拡張する計画があることを述べました。この取り組みは、製造、研究、労働力の訓練に対するアップルの6000億ドルの投資計画の一環です。また、アップルは地元の請負業者と協力し、ヒューストン市立大学からの採用も進めて、施設のスタッフを充実させています。

要約がありません。

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最近、アメリカ東部地域（us-east-1）で複数のAWSサービスに影響を与える障害が発生しました。この出来事については多くの議論があり、関連するコメントは2045件に達しています。詳細はリンクされた記事で確認できます。

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プロジェクトTOMMYは、ESP32デバイスを利用して、Wi-Fiを通じて壁や障害物を越えて動きを検知できるモーションセンサーに変えるものです。従来のモーションセンサーに不満を持っていた創作者は、各部屋に複数のデバイスを必要とせず、静止した存在も識別できる解決策を求めていました。2年間の研究を経て、TOMMYは現在、効果的に動きを検知できるようになり、Home AssistantのアドオンやDockerコンテナとして利用可能で、さまざまなESP32デバイスをサポートしています。

現在、プロジェクトはベータ版で、誰でも無料で利用できます。コミュニティには200人以上のユーザーが参加し、ダウンロード数は2,000回近くに達しています。創作者は、Discordチャンネルに参加するベータユーザーに対して、無料の生涯ライセンスを提供しています。TOMMYをオープンソースにすることに興味はあるものの、プロジェクトが持続可能になるまで躊躇しています。重要な点として、TOMMYは完全にローカルで動作し、プライバシーを守るためにデータ収集を行っていません。詳細はプロジェクトのウェブサイトで確認でき、興味のある方はDiscordコミュニティに参加することをお勧めします。

著者は、長年のSnowplowのユーザーであり支持者として、その創設者やプラットフォームのオープンソースであること、そして生データへのアクセスを提供する特性に感謝しています。この経験は、2013年に分析に対する見方を変えました。分析がSQLデータウェアハウスに進化する中で、著者は2019年にSnowplowのホスティング版を立ち上げ、利用を民主化しようとしました。しかし、2024年1月にSnowplowがライセンスを変更し、オープンソースの性質が制限されたことで、著者はオープンデータの本質が失われたと感じました。そこで、著者はSnowplowをフォークしてOpenSnowcatを作成しました。これは、オープンライセンスの下で元の機能を維持しつつ、既存のシステムとの互換性を確保しています。目的は、分析をオープンに保つことであり、著者は商業化が進む中でデータインフラのオープン性を維持するためのコミュニティからのフィードバックを歓迎しています。

過去2年間で、ビデオゲームのジャーナリストの数が1,200人以上減少し、世界のゲームジャーナリストの総数は25%も減少しました。このデータは、ゲーム業界向けのPRツール「Press Engine」から得られたものです。多くのジャーナリストがIGNやPolygonなどの大手メディアを離れ、パートタイムやフリーランスのライターを含めると、退職者の総数は4,000人を超えています。

この減少の原因は、パンデミック後の大手出版物での人員削減、人気ゲームの報道に対する競争の激化、そしてGoogleの検索アルゴリズムの変更による可視性や収益への影響など、さまざまな要因が挙げられています。ベテランジャーナリストのアレックス・ダナルドソン氏は、読者の行動の変化やAIによる要約への依存もこの傾向に寄与していると指摘しています。

専門家は、質の高いゲームジャーナリズムが生き残るためには、読者が特に独立系の出版物を支持する必要があると提案しています。メディアの所有者がより良い管理と明確な戦略を持っていれば、一部の雇用喪失を軽減できたかもしれません。

Diptyx eReaderは、ESP32チップを搭載したデュアルスクリーンのデバイスで、EPUBファイルの閲覧に特化しています。2つの電子インクスクリーンを備えており、まるで本を読んでいるかのような体験を提供します。ユーザーは章を移動したり、ブックマークを追加したり、フォント設定を簡単に調整することができます。このデバイスは省エネルギー設計で、使用していないときは深いスリープモードに入り、数週間のバッテリー寿命を実現しています。

主な特徴としては、16MBのフラッシュストレージと8MBのRAMを搭載し、内部SDカードによる追加ストレージも可能です。充電とファイル転送にはUSB Type-Cを使用しています。1500mAhのバッテリーが2つ搭載されており、長時間の使用が可能です。ページを素早くめくるためのカスタムソフトウェアがあり、読書設定を自由にカスタマイズできます。また、書籍の設定や読書の好みを管理するための使いやすいインターフェースも備えています。

現在、このプロジェクトはCrowd Supplyでのプレローンチ段階にあり、興味のあるユーザーは更新情報を受け取るために登録することができます。

著者は、Dプログラミング言語で「dasn1」というASN.1コンパイラを開発するために1年を費やした経験を共有しています。このプロジェクトはまだ未完成であり、著者はASN.1のさまざまな側面、コンパイラの実装、そして開発中に直面したいくつかの課題について語っています。

ASN.1（Abstract Syntax Notation One）は、データ構造を定義するために使用される複雑なデータ仕様言語です。この言語は、表記法とエンコーディング（例えば、DERやBER）の2つの主要な部分から成り立っています。著者は、x.509証明書とそのASN.1 DERエンコーディングを扱うために、Juptuneというおもちゃの非同期入出力フレームワークを構築しています。

ASN.1は複雑な表記法を持ち、多くの仕様があり、理解したり実装したりするのが難しいことがあります。歴史的な変更や非推奨の機能も、開発者にとって追加の困難をもたらします。Dプログラミング言語の特徴、例えばミキシンテンプレートやメタプログラミングは、コンパイラのコード生成を簡素化するのに役立っています。著者は、モジュールローカルのルックアップや型情報を利用して効率的にコードを生成するなど、実装に使用した興味深い技術についても共有しています。

著者は、コンパイラを書くことの煩雑さや、制約を何度も実装する必要があること、仕様書の情報を見つけるのが難しいことなど、いくつかの痛点に直面しています。ASN.1の複雑さは急な学習曲線をもたらし、精神的に負担になることもあります。それでも、著者はこの経験がプログラマーとしての成長にとって価値があると考えています。ASN.1の複雑さを考慮し、ユーモラスにその取り扱いには注意が必要だと警告しています。

全体として、この投稿は、複雑なデータ仕様言語のためのコンパイラを作成する際に直面した苦労や学びの経験について率直に振り返ったものです。

要約がありません。

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著者は「カジュアルフィジックスエンジョイヤー」として知られ、資金が不足している物理学、生物物理学、生物安全の分野で影響力のある研究を行っています。最近の実験では、酵母のコロニーをさまざまな濃度で育て、数えるのに最適な量を見つけようとしました。異なる希釈を試した結果、1:1000の濃度がコロニーを数えるのに最も適していることがわかりました。今後は、この濃度で酵母に対する紫外線の影響を調べる予定です。

この記事では、TypeScriptにおける型キャスティングのさまざまな非伝統的手法について、その利用可能性とリスクを説明しています。

まず、as演算子を使う方法があります。これは型をキャストする最も簡単な方法ですが、TypeScriptのエラーを避けるためには、まずunknownに変換する必要があります。

次に、is演算子についてです。この演算子は、特定の条件に基づいて値の型をTypeScriptに理解させるのに役立ちます。しかし、正しく実装しないとバグを引き起こす可能性があります。

境界を越えたミューテーションについても触れています。キャスティングは特に可変オブジェクトに対して危険な操作を引き起こすことがあります。TypeScriptは関数の境界を越えた型の変更を常に追跡できるわけではありません。

構造的型付けを通じた密輸についても言及されています。TypeScriptは、制約の少ない型へのアップキャストを許可していますが、これにより完全な型情報を期待する特定のメソッドを使用する際に問題が生じることがあります。

最後に、| voidを使ったキャスティングという非伝統的な方法があります。これは特にvoidを返す関数を使用する際に、安全でない型の強制変換を引き起こす可能性があります。

著者は、TypeScriptがJavaScriptに比べてコードの安全性を向上させる一方で、これらの非伝統的な手法がバグを引き起こす可能性があることを強調しています。TypeScriptプロジェクトでは、より良いリンティングと型の安全性を確保するために、typescript-eslintツールの使用を推奨しています。

Surfは、研究や執筆を簡素化するために設計されたデスクトップアプリです。このアプリは、ファイル管理と文書作成を組み合わせています。主な機能は二つあります。

一つ目は「マルチメディアライブラリ」です。これにより、ファイルやウェブページを「ノートブック」と呼ばれるコレクションに整理できます。二つ目は「スマートドキュメント」です。保存したコンテンツから情報を使って編集可能な文書を生成し、元の情報源へのリンクも含まれています。

Surfはユーザーのデータ管理を重視しており、ユーザーがデータを所有し、エクスポートし、異なるAIモデルを選択できるようになっています。オープンソースで、データはローカルに保存され、オフラインでも使用可能です。初期のユーザーには学生や研究者が含まれています。

詳細については、GitHubのリポジトリや公式ウェブサイトを訪れてください。

要約がありません。

2025年8月、イエロージャケットというハチのコロニーが玄関の隙間に巣を作り、厄介な存在となりました。従来の殺虫剤では巣に届かないため、著者は「ワスプブロワー」という装置を開発しました。この装置は、強力なファンを使って玄関から空気を吹き出し、ハチが出てくると同時に吸い込む仕組みです。

ファンはトンネルのような構造の中に設置されており、一部のハチはその周りを歩くことができますが、飛び出したハチはファンに捕まって吹き飛ばされます。この方法は少し不気味な光景を生むものの、ハチの数を減らすのには効果的なようです。

読者はコメントで自分の体験や提案を共有し、DIYの罠やハチを管理するための代替方法について話し合いました。中には、手の届きにくい場所に巣があることや、スプレーや罠を使う際のリスクについての意見もありました。全体として、ワスプブロワーは一般的な害虫問題に対する革新的でありながら、やや陰鬱な解決策として紹介されています。

エヴァン・ハーンは、10年間のドットファイル管理の経験をもとに作成した便利なシェルスクリプトのコレクションを紹介しています。主なポイントは以下の通りです。

クリップボード管理に関しては、copyやpastaというスクリプトがあり、これを使うことでテキストのコピーやファイルのオープン、データのデコードが簡単に行えます。

ファイル管理では、mkcdがディレクトリを作成してその中に移動する機能を持ち、tempeは一時的な作業用のディレクトリを開きます。また、trashはファイルを完全に削除するのではなく、ゴミ箱に移動させることができます。

インターネット関連のユーティリティとしては、serveitがローカルファイルサーバーを立ち上げ、getsongやgetpodがインターネットからメディアをダウンロードし、getsubsが動画の字幕を取得します。

ネットワークの管理には、wifi on、wifi off、wifi toggleというスクリプトがあり、Wi-Fi接続を簡単に管理できます。

テキスト処理に関しては、line 10、scratch、straightquoteといったスクリプトがあり、迅速なテキスト操作をサポートします。

日付と時間に関しては、hoyが現在の日付を表示し、timerが通知付きのカウントダウンタイマーを開始します。

音声と動画の処理では、tunesやsfxが音声ファイルを再生し、ocrが画像からテキストを抽出します。

プロセス管理においては、eachが複数のファイルに対するコマンド実行を簡略化し、murderがプロセスを安全に終了させます。

クイックリファレンスとしては、emojiやhttpstatusが絵文字やHTTPステータスの素早い検索を提供します。

システム管理では、themeがライトモードとダークモードの切り替えを行い、sleepybearがシステムをスリープ状態にします。

エヴァンは他の人々にも自分のスクリプトを共有してほしいと考えており、これらのスクリプトがユーザーにとって役立つことを願っています。

要約がありません。

インタビューで、ジョシュという候補者がフィズバズ問題について説明するよう求められました。彼はJavaScriptを使うことに決め、ラムダ計算を用いた複雑なコードを書き始めました。そのため、インタビュアーのダナは混乱してしまいます。ジョシュはシンプルなforループを使わずに、複雑な関数や定義を続けて書きました。ダナはその混乱を表し、最終的には多くの候補者がプログラミングの概念を過度に複雑にしようとしたことがあると伝えました。彼女は、今の課題について彼と意見が合っていないことをほのめかしました。

要約がありません。

Nostr Webは、分散型のNostrネットワーク上でウェブサイトを作成し、ホスティングするための新しいプラットフォームです。このプラットフォームでは、ウェブサイトが検閲されたり削除されたりすることはありません。主な特徴としては、ウェブサイトの発見を容易にするためのDNS TXTレコード、ウェブサイトのバージョン管理を行うためのコマンドラインツール、より良いブラウジング体験を提供するブラウザ拡張機能、Nostr Webイベントの最新リレー版への対応があります。

実際のデモを試すことができ、さらに詳細はGitHubで確認できます。デザインやパフォーマンス、ユーザー体験についてのフィードバックは、コミュニティから歓迎されています。

要約がありません。

要約がありません。

ニックと彼のパートナーであるケイトリンは、インテリアデザイナーが必要なアイテムのリストを管理するためのツール「インスペック」を作りました。このリストは、床材や照明など、部屋に必要な家具や設備（FF&E）を含みます。現在、デザイナーたちは主にExcelを使用していますが、これは手間がかかり、多くの手作業を必要とします。

インスペックは、リアルタイムでの共同作業、バージョン管理、プロフェッショナルなPDFエクスポート、現場で最新のバージョンに簡単にアクセスできるQRコード、Excelに似たカスタマイズ可能なフィールドなどの機能を提供し、このプロセスを簡素化することを目指しています。

彼らは自分たちのアイデアがユニークだと思っていましたが、競合他社が2社存在することが分かりました。しかし、インスペックはプロジェクト全体の管理ではなく、文書作成に特化しているため、他のツールとは一線を画しています。

ニックは、Next.js、TypeScript、PostgreSQLなどを含む改良されたT3テクノロジースタックを使用してインスペックを構築しました。彼はフィードバックを歓迎しており、詳細情報を得るためのランディングページを共有しています。

ダニエルは、テキスト内の単語の頻度を推定するための迅速で省スペースなデータ構造であるカウントミンスケッチを紹介しました。この内容に興味を持った著者は、さらにこのテーマを掘り下げることにしました。カウントミンスケッチは、大規模なデータセットを扱う際にメモリをあまり消費せず、パスワードのセキュリティ向上やツイートの閲覧数の推定、データベースの最適化などに役立ちます。

著者は、JavaScriptを使ってカウントミンスケッチを実装する方法を説明しています。このプロセスでは、固定サイズのバケットを持つスケッチを作成し、ハッシュ関数を使用して単語のカウントを追跡します。この方法では、ある程度の推定誤差を許容することで、効率を重視しつつ大きな語彙を扱うことが可能になります。

カウントミンスケッチを実演するために、著者は作家P.G. ウォードハウスの作品を分析し、特定の単語がどれくらい頻繁に現れるかを示しています。テキストを読み込み、正確に単語をカウントし、スケッチを使って近似的なカウントを得るためのコードも提供しています。

さらに、著者は、望ましい誤差率と信頼レベルに基づいてスケッチのサイズを決定する方法を説明し、必要な行数と列数を計算するための公式を提示しています。記事は、カウントミンスケッチと正確なカウントの視覚的表現を作成することに触れて締めくくられています。

全体として、このガイドはカウントミンスケッチの実装と理解に実用的なアプローチを提供し、その応用や性能特性に焦点を当てています。

Binmojiは、標準のUnicode絵文字をコンパクトな固定サイズの64ビット整数にエンコードするCライブラリおよびコマンドラインツールです。この方法は、従来の可変長UTF-8文字列に比べて、絵文字をより効率的に保存することができます。

このライブラリの主な特徴は、各絵文字が単一の64ビット整数で表現されるコンパクトなストレージ、低オーバーヘッドでの高速なエンコードとデコード、絵文字をそのIDに完全に変換し、再び戻すことができるロスレス変換、公式のUnicodeデータを使用して互換性を確保するUnicode準拠、Unicode標準に対する正確性を検証するためのテストを含む自己完結型、肌の色のバリエーションをフラグとして保存し、小さなルックアップテーブルを実現する最小限のストレージニーズ、C89標準に対応し、さまざまなシステムで使用できるクロスプラットフォーム互換性です。

Binmojiの仕組みは、絵文字を構成要素に分解し、それを64ビット整数にパックすることです。この整数の特定のビットには、主要な絵文字、追加の構成要素のハッシュ、肌の色の修飾子が保存されます。

このライブラリは、絵文字の固定サイズの表現を提供するために作られました。これにより、データベースでの保存が簡素化され、別の文字列テーブルの複雑さを回避できます。

将来的な考慮事項として、異なる絵文字が同じIDを共有する可能性がある衝突に対処するために、デザインには将来使用するための予約ビットが含まれています。

プロジェクトをビルドするには、Cコンパイラを使用してコンパイルします。コンパイルされたbinmojiツールを使用して、絵文字を64ビットIDにエンコードし、再び文字列にデコードします。

簡単な絵文字や肌の色の複雑な組み合わせのエンコードは簡単で、64ビットIDをデコードすることで対応する絵文字を取得できます。

開発者は、提供された関数を使用して、Binmojiを自分のプロジェクトに統合し、絵文字の解析、エンコード、デコード、変換を行うことができます。全体として、Binmojiはアプリケーションで絵文字を効率的に管理するための実用的なソリューションを提供します。

VectorWareは、初のGPUネイティブソフトウェア企業として立ち上がります。これは、CPUからGPU技術への移行に焦点を当てたものです。この移行は、AI、自動運転車、VRといったアプリケーションの増加によって促進されています。これらのアプリケーションは、GPUに対してより多くの処理能力を要求します。現在、多くのソフトウェアはCPU向けに設計されており、GPUは後回しにされていますが、VectorWareは本当にGPUネイティブなソフトウェアを作ることでこの状況を変えようとしています。

業界はCPUからGPUへと移行しており、現代のアプリケーションにおいてGPUは不可欠な存在となっています。既存のGPUソフトウェアは、しばしばCPUアーキテクチャに依存していますが、VectorWareはGPUの能力を優先したソフトウェアを開発します。CPUとGPUの技術が融合する中で、GPUを効果的に活用する新しいアプリケーションやツールを開発する大きな機会があります。

VectorWareのチームは、Rustプログラミング、グラフィックス、ソフトウェア開発など、さまざまな技術分野の専門家で構成されています。彼らは信頼できる企業から集まった経験豊富なメンバーです。また、同社はテクノロジースタートアップに精通した著名な投資家を惹きつけており、馴染みのあるパートナーと協力することを選んでいます。さらに、VectorWareは拡大を目指しており、GPUアプリケーションエンジニアリング、コンパイラエンジニアリング、グラフィックスエンジニアリング、Linuxカーネルエンジニアリングなどの分野で才能を求めています。

詳細については、彼らのウェブサイトをご覧ください。

これは、毎時更新されるシンプルでアルゴリズムに依存しないテクノロジーニュースのリストです。デザインはシンプルで使いやすく、商業的な目的はなく、明確さに重点を置いています。長年にわたって開発された情熱的なプロジェクトです。「トップ」ビューでは、要約やカテゴリ別のトピックがディレクトリ形式で表示されます。主な目的は、ニュースを素早くチェックして次に進むことです。ユーザーからのフィードバックも歓迎しています。

著者は、Java、Python、PHPなどの高級言語の経験を持つ開発者で、25年間主にC/C++を低級言語として使用してきましたが、しばしば課題に直面してきました。彼はGo、Rust、Free Pascal（FPC）を試しましたが、Rustは複雑すぎると感じ、Goは例外やクラスといった機能が不足していると感じました。しかし、FPCはクラス、例外処理、そして自動と手動のメモリ管理を提供し、クロスプラットフォームのサポートもあるため、彼には非常に適していました。文法は少し扱いにくいものの、著者はC++よりも理解しやすいと感じています。

要約がありません。

電磁誘導音、一般にコイルワインと呼ばれる音は、材料が電磁力によって振動することで生じる音です。変圧器のハム音や蛍光灯のブーンという音がその代表例です。

この現象は、モーターや変圧器、インダクタなどさまざまな電気機器で発生する可能性があり、電磁力や材料の構造的特性などの要因に影響されます。音は通常、可聴範囲である20Hzから20kHzの間にあります。

この音の原因についての重要なポイントは以下の通りです。

まず、電磁力は磁場と電場から生じ、コイルや磁石などの部品に振動を引き起こすことがあります。次に、トルクリップルと呼ばれる現象があり、電磁トルクの変動が振動や音を生むことがあります。特に電気機械では顕著です。また、共鳴も関係しており、電磁力の周波数が構造の自然周波数と一致すると、音が増幅されることがあります。

この音を減少させるための技術には、部品の設計を調整したり、ダンピング材料を使用したり、電源供給方法を変更したりすることが含まれます。これらの音を理解し、軽減することは、電気機械やデバイスの静かな運転にとって重要です。

近年、多くのセキュリティスタートアップが大きな資金調達を行い、フォーミュラ1グランプリに関連する大規模なネットワーキングイベントが開催されています。CrowdStrikeやDarktraceのような企業はチームをスポンサーし、Bitdefenderのような企業はサイバーセキュリティプロバイダーとして提携しています。

サイバーセキュリティの専門家グループ、ガル・ナグリとサム・カリーを含むメンバーは、これらのイベントを支援するウェブサイトのセキュリティをテストすることに決めました。調査の結果、FIAのドライバー分類ポータルに脆弱性があることを発見しました。

フォーミュラ1のドライバーはFIAスーパライセンスを取得する必要があり、この分類システムは競技者としての地位を管理するために使用されます。テスト中、ユーザープロフィールを更新するために使用されるHTTPリクエストに欠陥があることがわかりました。このリクエストには操作可能な「roles」パラメータが含まれていました。

リクエストを変更することで、彼らはFIAポータルへの管理者アクセスを取得し、すべてのドライバーに関する個人情報や内部通信などの機密情報を閲覧できるようになりました。著名なドライバー、マックス・フェルスタッペンに関する非常に機密性の高いデータにアクセスした後、彼らはテストを中止しましたが、情報を悪用することはありませんでした。

彼らはFIAに発見を報告し、FIAはサイトを一時停止し、その後修正を実施しました。彼らの発見の公表は2025年10月に予定されています。

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グレゴリー・B・ニュービー博士、通称gbnewbyが、短い癌との闘いの末に亡くなりました。彼は20年以上にわたりプロジェクト・グーテンベルク文学アーカイブ財団のCEOを務め、分散校正者との協力において重要な役割を果たしました。カナダ出身ですが、アメリカで育ち、ユーコンで働くためにカナダに戻りながらプロジェクト・グーテンベルクの活動を続けました。

ニュービー博士は電子書籍に情熱を注ぎ、1987年に「不思議の国のアリス」のメールを受け取った際にその可能性を実感しました。彼は文学を誰もがアクセスできるようにすることに尽力しました。2023年には、マイクロソフトとMITと協力してプロジェクト・グーテンベルクオープンオーディオブックコレクションを作成し、TIME誌の「2023年のベスト発明」の一つとして認められました。

彼の指導の下、プロジェクト・グーテンベルクは75,000冊以上の電子書籍を提供するまでに成長し、コミュニティから深く惜しまれる存在となりました。

要約がありません。

OpenMaxIOのユーザーインターフェースを作成するには、以下の手順に従ってください。

まず、リポジトリをクローンします。コマンドラインで次のように入力します。最初にリポジトリをクローンし、指定されたディレクトリに移動します。その後、バージョン1.7.6にチェックアウトし、必要なパッケージをインストールしてビルドを行います。次に、コンソールを作成し、サーバーを起動します。

次に、Minioに接続します。自分のMinioサーバーのアドレスに1.2.3.4:9000を置き換えて、サーバーを起動します。

OpenMaxIOについて説明します。このプロジェクトはコミュニティ主導で、商用ライセンスの下で一部の機能を失ったMinIOオブジェクトストレージサーバーの完全にオープンなバージョンを維持しています。目標は、高性能でオープンソースのオブジェクトストレージソリューションを提供することです。

OpenMaxIOの特徴として、MinIO用のグラフィカルユーザーインターフェースを提供し、オブジェクトブラウザやダッシュボードなどの機能があります。ユーザーはバケットを作成し、リソースを管理できます。

セットアップ手順として、まずコンソールユーザーを作成します。MinIOクライアントを使用してユーザーを作成し、管理者アクセスのポリシーを割り当てます。次に、必要に応じてユーザーのアクセスを制限するための特定のポリシーを設定します。

コンソールを起動する際には、セキュリティや接続設定のために必要な環境変数を設定することを確認してください。コンソールサービスは、デフォルトでポート9090で起動します。

さらに、OpenMaxIOは安全な接続のためにTLSをサポートしており、異なるドメイン用に複数の証明書を使用できます。また、リクエストやエラーを追跡するためのデバッグログを有効にすることも可能です。

このプロジェクトは、機能や性能を向上させるためにコミュニティからの貢献を歓迎しています。詳細な技術的手順や設定については、元の文書に記載された具体的な指示を参照してください。

ご依頼の内容に問題がありました。サポートチームに連絡し、以下の情報を提供してください。

• 参照番号
• IPアドレス
• ユーザーエージェント
• タイムスタンプ

この情報があれば、より適切にサポートを受けることができます。

このテキストでは、Clojureのデバッグに使用されるマクロ「hashp」の改善について説明しています。このマクロは、変数の値を印刷するプロセスを簡素化し、ユーザーが「println "x" x」の代わりに「#p x」と書けるようにします。

まず、「hashp」の紹介があります。このマクロは、変数の元の式とその値を印刷するため、デバッグが容易になります。

次に、スレッドファーストマクロとの制限について触れています。「hashp」をスレッドファーストマクロ内で使用すると、Clojureがマクロを展開する方法のために構文エラーが発生します。

この問題を解決するために、新しいマクロ「p->」が提案されています。このマクロは、実装関数を使用してスレッディングを正しく処理します。

さらに、異なるスレッディングスタイルのために複数のマクロを作成するのではなく、プローブ関数を利用する巧妙なアプローチにより、スレッドファーストとスレッドラストのマクロの両方を一つの解決策で扱えるようになります。

これらの改善により、「hashp」はデバッグにおいてさらに強力で効率的になり、Clojure+の一部として利用可能です。このテキストは、マクロ設計を通じてClojureプログラミングのデバッグを改善する創造的な解決策を強調しています。