OpenPCCは、Appleのプライベートクラウドコンピュートに触発されたオープンソースのフレームワークで、プライベートなAI推論を実現します。このフレームワークを使用すると、ユーザーはプロンプトや出力などの機密情報を明らかにすることなくAIモデルを実行できます。暗号化されたストリーミングやリンクのないリクエストといった技術を用いて、プライバシーを保護しています。目的は、AIデータプライバシーに関するコミュニティ主導の標準を作ることです。

OpenPCCクライアントには、Goクライアント用のコードと、PythonやJavaScriptクライアントをサポートするCライブラリが含まれています。また、テスト用のインメモリサービスも提供されています。

GoでOpenPCCクライアントを使用するには、APIのURLとキーを設定した構成を作成し、推論リクエストを送信するためのクライアントを作成します。提供された例では、OpenPCCフレームワークを通じてプライバシーを確保しながら質問をするためのリクエストのフォーマット方法が示されています。

開発はGoツール「mage」で管理されており、コマンドを実行したりライブラリをテストしたりできます。開発中にはインメモリサービスを実行し、テストリクエストを行うことが可能です。

著者は、Resident Advisorのデータを使ってナイトクラブのラインナップを分析した経験を共有しました。「Clubster Analysis」というプロジェクトを立ち上げ、クラブデータを視覚化することに重点を置き、データの収集、分析、効果的な提示を行いました。

まず、データ収集の段階では、著者はBeautiful Soupを使ってPythonでスクレイパーを作成し、数千ページからデータを収集しました。サーバーに負担をかけないように注意しながら、主要な地域やクラブに焦点を当て、2019年のラインナップ情報を集めました。

次に、データのクリーニングと分析を行い、データの質を確認した後、Pandasを使用して包括的なデータセットを作成しました。クラブ間の類似性を計算するために、アーティストの共有を測るジャッカード指数を用いました。

視覚化の段階では、D3を使ってデータを視覚化し、ラインナップに基づく類似クラブのクラスターを示しました。ユーザーがデータを探索できるインタラクティブな機能も追加し、クラブ間のブッキングの重複が驚くほど少ない（平均でわずか1%）ことを強調しました。

分析の結果、ヨーロッパのクラブは予想以上に多様なラインナップを持ち、レジデントアーティストの役割が予想よりも小さいことが明らかになりました。

技術的な課題として、D3とReactの統合に苦労しましたが、最終的には視覚化においてスムーズなユーザー体験を実現し、魅力的なトランジションを作り出しました。

このプロジェクトは、ウェブスクレイピング、分析、インタラクティブな視覚化を組み合わせ、ダンスミュージックシーンに関する有意義な洞察をもたらしました。著者は、文化データ分析に興味のある人々に対して、コラボレーションや議論のために連絡を取ることを勧めています。

以下は、さまざまなターミナルアプリケーションについての簡潔な要約です。

Atuinは、シェルの履歴をSQLiteデータベースに置き換え、コマンドにより多くの文脈を追加します。Bandwhichは、プロセスや接続ごとのネットワーク使用状況を表示します。Binsiderは、ターミナル内でバイナリファイルを分析します。Bottomは、カスタマイズ可能なシステムモニターです。Crosswordでは、ターミナルでクロスワードパズルを楽しむことができます。Csvlensは、'less'コマンドのように動作するCSVファイルのビューワーです。Duaは、不要なファイルを特定して削除するのに役立つ高速なディスクスペース分析ツールです。Fzf-makeは、ファジーファインダーを使用してmakeターゲットを実行します。Gituiは、Gitのためのターミナルインターフェースです。Gpg-tuiは、GnuPG暗号化のためのターミナルインターフェースです。Joshutoは、Rustで作られたRangerに似たターミナルファイルマネージャーです。Materialは、ターミナルデザイン用のカラーパレットツールです。Minesweep-rsは、Rustで作成されたマインスイーパーゲームです。Oatmealは、使いやすいターミナルインターフェースを持つLLM向けのチャットアプリケーションです。Ohaは、ウェブアプリケーションを読み込み、リアルタイムデータを表示するシンプルなツールです。Oxkerは、Dockerコンテナを管理するためのターミナルインターフェースです。Openapi-tuiは、ターミナルでOpenAPIドキュメントを簡単に表示できます。Rainfrogは、ターミナルからデータベースと対話するためのツールです。Rucolaは、マークダウンノートを管理し、HTMLに変換します。Scope-tuiは、ターミナルオシロスコープおよびスペクトロスコープです。Slumberは、コマンドラインHTTP/RESTクライアントです。Steerは、開発と自動化のためのAIコーディングアシスタントです。Taskwarrior-tuiは、ターミナルでタスクを管理するためのインターフェースです。Televisionは、さまざまなデータソースを迅速に検索するためのファジーファインダーです。Trippyは、tracerouteとping機能を組み合わせたネットワーク診断ツールです。Xplrは、ターミナル用のミニマルで高速なファイルエクスプローラーです。Yaziは、非同期I/Oで構築された高速なターミナルファイルマネージャーです。Yozefuは、SQLのようなクエリを使ってKafkaクラスターデータを探索するアプリケーションです。

この要約は、各アプリケーションの本質をわかりやすく捉えています。

著者は、ピアノロールに基づいた新しい音楽記譜法を作成しました。このシステムでは、12色を使って西洋の調和の異なる側面を表現しています。主音は常に白で示され、各和音は3色から4色の組み合わせで表現されます。マイナーコードには暗い色が使われ、メジャーコードには明るい色が使われます。

音楽作品は、シンプルな和音から複雑な和音へと整理されており、記譜法を理解するための説明も提供されています。このシステムを使うことで、従来の分析方法を必要とせずに和音進行を簡単に覚えることができます。

著者はこの方法についてロシア語で講義を録音しており、英語版の作成も計画しています。また、彼らのウェブサイトでは、この方法についてより親しみやすい紹介も行っています。このシステムは色覚異常のある人には適しておらず、オープンソースとして提供されているため、他の人もアクセスして利用することができます。

全体として、このシステムは調和的に似た音楽を理解し、認識することをより簡単で直感的にすることを目指しています。

「大規模な数学的探求と発見」というタイトルの論文は、ボグダン・ゲオルギエフ、ハビエル・ゴメス・セラーノ、アダム・ゾルト・ワグナー、テレンス・タオの共同執筆によるもので、人工知能を活用した数学問題解決を促進するために設計されたGoogleのAlphaEvolveツールを使った実験について述べています。

AlphaEvolveの概要として、従来の最適化手法とは異なり、言語モデル（LLM）を使用して数学関数の入力を生成するコードを進化させることで、より構造的なアプローチで解決策を見つけることができる点が挙げられます。

実験では、チームが67の数学問題をさまざまな分野（解析、組合せ論、幾何学）でテストし、AlphaEvolveが従来のツールを使う専門家と同等の結果を出すことが多かったと報告しています。

AlphaEvolveの利点には、スケールと効率性があります。問題ごとにプロンプトや検証方法を適応させることができ、生産性が向上します。また、特定の専門知識が少なくても設定でき、自らパラメータを導き出すことができるため、性能が向上します。さらに、このツールは解決策に対する洞察を示すコードを生成できるため、結果を理解しやすくします。

性能については、AlphaEvolveは一般的に良好な結果を出し、既知の最適解を見つけたり、特定の数学的集合に対して新しい構成を発見したりしました。ただし、数論の問題には苦戦しており、すべての数学分野において普遍的に効果的ではない可能性があることを示しています。

最後に、AlphaEvolveは主要な未解決の予想を否定することはありませんでしたが、最適化の候補を見つけたり、有名な予想のあまり研究されていない変種に関する新しい観察を行ったりしました。

総じて、AlphaEvolveは数学的探求と発見のスケーリングにおいて期待が持てるツールであり、効率性、適応性、解釈可能性において顕著な利点がありますが、特定の数学分野には限界もあることがわかります。

Cloudflareは、各国のサイトブロック措置が正当なオンラインサービスに与える悪影響について、アメリカ政府に懸念を伝えました。2026年の国家貿易見積もり報告書への提出の中で、同社はイタリア、スペイン、フランス、韓国における問題を指摘しました。

イタリアでは、「海賊行為防止法」がネットワークプロバイダーからのブロック通知に迅速に従うことを求めています。このため、多くの正当なサイトがブロックされており、Google Driveなどの主要サービスも影響を受けて、ユーザーやビジネスに大きな混乱をもたらしています。

スペインでは、スペインの裁判所が広範なIPアドレスのブロックを許可しており、これにより一度に数千の正当なウェブサイトが影響を受ける可能性があります。このような措置は、影響を受けた当事者に異議を唱える機会を与えず、 collateral damage（間接的な被害）を引き起こしています。

フランスでは、最近の反海賊法により、DNSリゾルバーやVPNがサイトをブロックすることが求められています。このため、過剰なブロックが発生し、アメリカ企業が市場から撤退する恐れがあります。

韓国では、新しい規制により、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）が広範なブロックリストを維持することが求められ、アメリカ企業にとって大きなコンプライアンス負担となっています。

Cloudflareは、アメリカの貿易代表部に対して、今後の報告書でこれらの障壁に対処するよう求めています。この問題は、サイトブロックの強化を求める著作権団体の利益と対立する可能性があります。報告書では、これらの懸念がどのように扱われるかが明らかにされる見込みです。

Pythonは特に整数のメモリ割り当てを頻繁に行います。整数は一般的に使用されるデータ型であり、これによりメモリの割り当てが多くなります。

CPythonでは、各整数はPyLongObjectとして表現され、ヒープに格納されます。このため、算術演算を行う際にヒープの割り当てが頻繁に発生し、オーバーヘッドが大きくなります。

著者はCPythonを改造してメモリの割り当てを追跡しました。その結果、整数を印刷する際には多くの割り当てが発生しましたが、整数を単純に加算する場合は、加算プロセスの最適化により割り当てが少なくなりました。

Pythonは整数のために以前に割り当てられたメモリを再利用するフリーリストを使用しており、これにより新しい割り当ての数が減少します。テスト中のほとんどの割り当てはこのフリーリストから再利用されました。

最適化が行われているにもかかわらず、メモリの割り当てによるオーバーヘッドは操作を遅くする可能性があります。整数を加算する際には、理想的には割り当てプロセスよりもはるかに速くなるべきです。

著者は、Pythonには小さな整数のヒープ割り当てを回避するための「タグ付きポインタ」という一般的な最適化が欠けていると指摘しています。この方法は他のプログラミング言語で使用されています。

Pythonのメモリアロケータはプール戦略を用いてメモリを効率的に管理し、断片化を減らし、割り当てを迅速に行います。

全体として、Pythonは非常に頻繁にメモリを割り当てますが、最適化が行われています。それでも、特に整数の加算のような基本的な操作において、割り当てのオーバーヘッドを減らす余地があります。Pythonのメモリ管理には最適化があるものの、頻繁なメモリ割り当てがパフォーマンスに影響を与えることがあります。

サハラ以南のアフリカでは、革新的な太陽光発電ソリューションを通じてエネルギーインフラが変革されています。伝統的な電力網を回避し、信頼できる電力がない6億人以上の人々に新しい選択肢を提供しています。スタートアップ企業は、支払いプランを通じて太陽光パネルを販売しており、2024年には3000万以上の太陽光製品が販売され、市場の50％を占める見込みです。

伝統的な電力網の課題として、農村地域への電力網の拡張が経済的に不可能で、多くの人々が電力を得られない状況が続いています。これが長年の問題となっています。一方で、太陽光パネルの価格は大幅に下がり、太陽光技術がより手頃でアクセスしやすくなっています。

モバイルマネープラットフォームであるM-PESAのようなサービスが、小額の支払いを可能にし、ユーザーが徐々にシステムを所有できる「使った分だけ支払う」モデルを実現しています。これにより、電力へのアクセスが向上し、農業生産性も高まっています。Sun KingやSunCultureといった企業が成功事例として挙げられ、太陽光発電ソリューションを通じて地域の電力供給を改善しています。

さらに、これらの企業はカーボンクレジットを活用してコストを補助し、環境と地域経済の両方に利益をもたらす持続可能な財務モデルを構築しています。このモデルは他の発展途上地域でも再現可能であり、生活の質や経済機会の大幅な改善につながる可能性があります。

アフリカのエネルギーインフラへのアプローチは、分散型でデジタル、地域主導のモデルとして未来の指針とされており、他の地域にも教訓を提供しています。

オープンソースソフトウェア（OSS）のメンテイナーが直面している課題について、AIによって生成された脆弱性レポートの増加が影響を及ぼしています。これらのレポートは「AIスロップ」と呼ばれ、実際のセキュリティ問題の特定を難しくしています。

著者は、HackerOneでバグハンターや脆弱性トリアージャーとしての豊富な経験を持ち、AIによるレポートの増加に対するフラストレーションを表明しています。多くのAI生成の提出物は、コードの本当の理解に基づくものではなく、パターンマッチングに依存しているため、誤ったレポートが多く、メンテイナーの時間を無駄にしています。あるメンテイナーは、提出物の20%がAI生成であり、そのうち有効な脆弱性はわずか5%だったと指摘しています。

これらの誤ったレポートを評価する負担が、OSSメンテイナーの間で深刻な疲弊を引き起こしています。調査によると、多くのメンテイナーが無効な提出物や詳細な確認が必要なものが多すぎるため、辞めることを考えているといいます。

脆弱性追跡のシステムであるCVEも苦境に立たされており、多くの提出物が無効または重複しているため、セキュリティチームが依存するシステムの信頼性が損なわれています。

著者は、この問題に対処するためのいくつかの戦略を提案しています。まず、提出者にAIを使用したかどうかを開示させること、報告された脆弱性が再現可能であることを証明する証拠を求めること、提出者の信頼性を高めるためのレピュテーションシステムを作ること、低い努力のレポートを抑制するために提出に料金を課すこと、無効な提出物をフィルタリングするためにAIツールを活用すること、提出されたレポートを公開して不正な提出を抑止することが挙げられます。

OSSメンテイナーの疲弊を防ぎ、持続可能性を確保するためには、財政的な支援と文化的な変化が急務です。ボランティアのメンテイナーが適切な支援なしに搾取される現状は、OSSエコシステム全体の大きな問題を反映しています。オープンソースのセキュリティの未来は、これらの根本的な原因に対処し、メンテイナーが認識され、必要なリソースを受け取ることができるかにかかっています。

著者は、Emacsを主なコンピューティング環境として使用する経験と動機について述べています。著者は、Emacsを使って迅速かつ効率的にタスクを完了できるシームレスなワークフローを作りたいと考えています。これは、トッププロフェッショナルが働く方法に似ています。

現在の設定では、著者はHyprlandをウィンドウマネージャとして使用し、メモ取りやファイルブラウジング、メール管理などのさまざまなタスクを処理できるようにEmacsを広範囲にカスタマイズしています。Emacsは、重いメディア作業を除いて、日常のコンピューティングのほぼすべての側面に統合されています。

EXWM（Emacsウィンドウマネージャ）の使用も検討しましたが、Emacsのシングルスレッド性やX11への依存に懸念を抱いており、ほとんどの開発がWaylandに移行しているため、躊躇しています。

著者は、Emacsコマンドを効率的に管理するためにGoスクリプトを作成し、ワークフローを大幅にスピードアップしました。さまざまなキー操作を設定して、ターミナル（vterm）、メモ、カレンダー、パスワード管理、ファイルブラウジング、ブックマーク、メール、フィードリーダー、音楽再生などの機能に迅速にアクセスできるようにしています。

Emacsは、データの迅速なキャプチャと管理を可能にし、すべてを一か所に整理することで生産性を向上させています。著者は現在の設定を楽しんでいますが、将来的にはEXWMを使用する可能性も考えています。

他の人々にも自分のEmacs設定を共有してほしいと呼びかけ、彼らの支援に感謝の意を表しています。

現在、コンテンツを作成することがほぼ無料でできる時代にあり、その結果、低品質なAI生成の素材が溢れています。一見するとこれは良いことのように思えますが、実際には消費者や企業の間で信頼が大きく低下しています。

あるB2B SaaS企業の営業マネージャーは、メールでのアプローチをほとんど無視していると語っています。なぜなら、送信者が本物なのか自動化ツールを使っているだけなのか判断できないからです。これは、潜在的な購入者が製品が機能するかどうかではなく、無数の似たようなオファーの中で特定の企業をなぜ信頼すべきかを問う傾向を反映しています。

従来のマーケティング手法は、リードやコンバージョンを生み出すことに焦点を当てていましたが、これが効果を失いつつあります。代わりに、関係性や忠誠心を築くことを重視した「信頼のファネル」が必要です。AIの普及により、信頼できるアプローチを作成するコストがほぼゼロに近づき、スパムとして無視されるメッセージが増加しています。

人々は受け取るコミュニケーションの量に圧倒され、何が本物かを判断するのが難しくなっています。その結果、ほとんどのアプローチは信頼性に欠けると見なされるため、企業は真摯な人間の関与と、自社の信頼性や競合との差別化を明確に伝えることによって信頼を築く必要があります。

成功するためには、企業はAIの効率性と人間のつながりを融合させ、マーケティング戦略が即時の売上だけでなく、信頼と長期的な関係の構築に焦点を当てることが重要です。

Pico-100BASE-TXは、RP2040またはRP2350マイクロコントローラーから100 MBit/sのイーサネット接続を介して約11 MByte/sのデータストリーミングを可能にするライブラリです。この方法は、10 MBit/sのみをサポートするPico-10BASE-Tの進化版です。

重要な注意点として、Power over Ethernet（PoE）デバイスには接続しないこと、そして安全のためにパルストランスフォーマーや抵抗（47 + 470オーム）を使用することが挙げられます。GPIOをイーサネットケーブルに直接接続することも可能ですが、リスクが伴います。

動作の仕組みについては、エンコーディング方式がいくつかあります。MLT-3エンコーディングは、データを表現するために三つの電圧レベル（-1, 0, +1）を使用し、GPIOが各レベルに対して特定のコードを出力します。スクランブリングでは、11ビットの線形フィードバックシフトレジスタ（LFSR）を用いて擬似乱数列を生成し、データ内のパターンを避けます。4B5Bエンコーディングは、4ビットのデータを5ビットのシンボルに変換し、データが正しく送信されるようにします。特別なシンボルがイーサネットフレームの開始と終了を示します。

チェックサムの計算にはDMAを使用し、フレームチェックシーケンス（FCS）を計算してエラーをチェックします。

Pico-100BASE-TXをセットアップするには、最新のpico-sdkをインストールし、一連のコマンドを使用してリポジトリをクローンし、アプリケーションをビルドします。

具体的なアプリケーションの例としては、16ビットのカウンタ値を生成してUDP経由でストリーミングするカウンターアプリ、内部ADCからデータをストリーミングする内部ADCアプリ、PCM1802 ADCボードから音声データをストリーミングするPCM1802オーディオアプリがあります。

このライブラリは、スティーブ・マークグラフによって開発され、以前の作業を基にしています。

Dilloは、個人のセキュリティとプライバシーを重視した、速くて軽量なウェブブラウザです。複数のプラットフォームで動作し、FLTK 1.3というGUIツールキットを使用して構築されています。Dilloのインストール方法については、提供されているインストールガイドに従ってください。現在のリポジトリには、主に元のコードが含まれており、いくつかの小さな更新があります。貢献も歓迎されています。2023年12月時点で、公式ウェブサイトのdillo.orgはDilloの開発者によって管理されていませんが、アーカイブ版はGitHub PagesやWayback Machineで見ることができます。

要約がありません。

IKEAは、普遍的なスマートホーム基準であるMatterに対応した21種類の新しいスマートホーム製品を発表しました。この新製品の発売は、スマートホーム技術をより使いやすく、手頃な価格で、日常生活に役立つものにすることを目的としています。

新しい製品には、さまざまな形やサイズのスマート電球が含まれており、色の選択や調光機能を提供しています。また、動きや空気の質、湿度、水漏れを監視するセンサーもあり、家庭の安全性や健康を向上させる役割を果たします。さらに、リモコンやスマートプラグなどの制御デバイスも用意されており、ユーザーがスマート製品を簡単に管理できるようになっています。

IKEAの新しいDIRIGERAハブは、これらのMatter対応製品にとって重要な役割を果たし、さまざまなブランドのデバイスと接続します。この発売の目標は、スマートホームの体験を簡素化し、誰でも利用できるようにすることです。IKEAは今後も、より使いやすく手頃な価格のスマートホーム製品を拡充していく計画です。

要約がありません。

2025年10月14日から、Firefoxは新しいプロファイル管理機能を導入します。この機能により、ユーザーは仕事、学校、個人プロジェクトなど、異なる生活の側面に応じた別々のプロファイルを作成できるようになります。各プロファイルには独自のブックマーク、ログイン情報、閲覧履歴、拡張機能、テーマが含まれ、ユーザーが整理された状態を保ち、集中できるようサポートします。

この機能の主な利点は、データの分離です。プロファイルを使うことで、データが混ざることを避けられ、精神的な混乱を減らし、あるプロファイルの情報が別のプロファイルに現れることを防ぎます。また、Firefoxはユーザーのプライバシーを重視しており、各プロファイルはデータを分離して保持します。さらに、年齢や位置情報などの個人情報を収集することはありません。

ユーザーはプロファイルを異なる色やテーマ、アバターでカスタマイズできるため、一目でそれぞれを識別しやすくなります。Firefoxのプロファイルは、ユーザーがオンライン体験をよりコントロールできるように設計されており、すべてのユーザーにプライバシーとアクセスのしやすさを提供します。

日本のSUMOコミュニティは、2025年10月22日に導入された新しいツール「sumobot」に関する問題から解散することを決定しました。コミュニティのリーダーであるmarsfは、sumobotに対する不満を表明しました。具体的には、sumobotが翻訳ガイドラインに従わず、日本のユーザー向けの既存のローカライズを無視し、すべてのナレッジベースの記事に対して英語の翻訳を即座に承認すること、コミュニティの承認や連絡なしに運用されること、さらに300以上の記事を書き換えたためにコミュニティの貢献が失われたことが問題視されています。

marsfはSUMOからの辞任を発表し、自身の翻訳がsumobotやAIのトレーニングに使用されないよう求めました。他のコミュニティメンバーも、sumobotが新しい貢献者のトレーニングに与える影響や翻訳に対するコントロールの欠如について同様の懸念を示しています。

Mozillaのスタッフはmarsfに連絡を取り、問題についてさらに話し合う意向を示しましたが、コミュニティのリーダーは辞任の決意を変えていません。一部の貢献者は、sumobotの導入が適切に管理されていなかったと考えており、今後の翻訳プロセスにおけるコミュニケーションとコントロールの改善を求めています。

要約がありません。

イラクサは春に生える栄養価の高い植物で、皮膚を刺す能力があるため、しばしば厄介者と見なされます。イラクサは鉄分、カルシウム、カリウム、ビタミンA、B、C、K1が豊富で、抗炎症効果もあります。スープやリゾットなど、さまざまな料理に利用でき、イギリスの多くの場所で無料で見つけることができます。

イラクサを安全に収集するためには、刺されないように手袋を着用することが重要です。持ち帰ったら、数分間茹でることで刺すのを止めることができます。著者はイラクサのリゾットを作るのを楽しんでいます。

また、テキストではビーガン食の利点についても触れています。ビーガンは肉食者に比べて、より多様な植物を摂取する傾向があり、肉食者は一般的に数種類の肉に偏りがちです。このため、植物ベースの食事を選ぶ人々は、より多様で興味深い食生活を送ることができます。

著者は、大企業を管理する際の課題と「エンシティフィケーション」という概念について論じています。これは、成長するソフトウェアが多様なユーザーのニーズに応えようとするあまり、過度に複雑になってしまう現象です。この複雑さは、ユーザーにとって助けになるどころか、逆に負担となることが多いです。成功する製品の成長には、思慮深い選択が重要であり、いつ簡素化するか、製品について効果的にコミュニケーションを取るかを知ることが求められます。

初期段階では、コミュニケーションは本物で直接的であり、創造者のビジョンを反映しています。しかし、企業が成長するにつれて、メッセージが薄まってしまい、すべての人にアピールしようとするあまり、既存のユーザーを疎外するリスクが生じます。

著者は、自分たちが誰であり、何を大切にしているのかを明確に伝えることの重要性を強調しています。すべての人を喜ばせようとするのではなく、自分たちの立場をしっかり示すことが大切です。著者は、以前の会社での経験を挙げ、その会社が目的を効果的に伝えるシンプルなマニフェストを持っていたことを紹介しています。著者は、製品はシンプルであるべきだが、単純すぎてはいけないと考えており、ユーザーがソーシャルメディアのプレッシャーを感じることなく、簡単に文章を書く手助けをすることを目指しています。

この記事では、知性と幸福の関係について考察し、賢い人がより幸せであるという一般的な信念に疑問を投げかけています。心理学者のアダム・マストロイアニによって書かれたこの文章は、いくつかの重要なポイントを強調しています。

まず、知性の定義についてです。知性は、単なる学問的なスキルではなく、推論や問題解決、学習を含む広範な精神的能力として定義されます。

次に、知性と幸福の関係についての研究結果があります。高い知性が必ずしも大きな幸福につながるわけではないことが示されています。知性が低い人々はやや幸福度が低いかもしれませんが、賢い人々が特に幸福を感じているわけではありません。

知性テストの問題点についても触れています。知性テストは欠陥がある可能性があり、努力や特権などの要因に影響されることがあります。そのため、真の知性を測定したり、幸福を予測したりする能力に対して懐疑的になることがあります。

また、明確に定義された問題と不明確な問題の違いについても説明しています。数学の問題のように明確に定義された問題と、幸福や意味のある人間関係を見つけるような不明確な問題を区別しています。知性テストは通常、明確に定義された問題に対するスキルを測定しますが、人生の課題はしばしば不明確な問題を含み、異なるスキルが求められます。

知恵の役割についても言及されています。知恵は不明確な問題をうまく乗り越える能力を含みますが、従来の知性テストでは測定されません。著者は、感情的なサポートや指導を提供する家族のように、これらの分野で優れた人々の価値を強調しています。

最後に、明確に定義された問題と不明確な問題の違いを理解することが、人生や幸福の複雑さに対処する助けになると提案しています。知恵や、人生の課題を思慮深く乗り越える人々の洞察を重視することが重要であると促しています。

全体として、この記事は知性と幸福の見方を再考するよう読者に促し、従来の指標が充実した人生の重要な側面を見落とす可能性があることを強調しています。

この記事では、Cプログラミング言語における再帰マクロの複雑さと課題について説明しています。以下は、主要なポイントを簡潔にまとめたものです。

Cマクロの概要として、Cプリプロセッサ（CPP）はマクロを通じてコンパイル時にコードを生成することができますが、その設計には限界があります。特に、再帰を容易にサポートしていません。

マクロは独特な特性を持っていますが、いくつかのシステムにとっては非常に重要です。マクロは複雑さを管理し、コーディングにおける人為的なエラーを防ぐのに役立ちます。

Cで再帰マクロを作成しようとすると、混乱やエラーが生じることがあります。これは、CPPが再帰呼び出しをうまく処理できないためで、コンパイル時に問題が発生します。

記事では、関数のようなマクロに渡された引数の数をカウントするマクロを作成しようとする例が紹介されています。この例は、再帰の制限によって直面する困難を浮き彫りにしています。

Cマクロの限界を回避するためのいくつかの対策も議論されています。これには、再帰を管理するための追加のマクロを作成したり、レイヤリングや間接参照のような技術を使用することが含まれます。

複雑な議論を経て、著者は可変引数を効果的に処理するカウントマクロの最終的な実装を共有しています。この実装は、議論を通じて得られた洞察を活用しています。

著者は、C標準委員会に対して、引数をカウントするための組み込みマクロや再帰をより優雅に扱う機能を追加することを検討するよう提案しています。

最後に、C開発者がマクロに関して直面している継続的な課題について振り返り、将来のC標準においてより明確で使いやすい機能の必要性を強調しています。

この記事は、Cのマクロシステムの複雑さに取り組む技術的な探求と個人的な物語の両方を提供しています。

Flutter Compositionsは、FlutterでVue 3のComposition APIパターンを利用する方法を提供し、開発者が反応的で構成可能なアプリケーションを簡単に作成できるようにします。

この技術の主なポイントは、状態やロジックを管理するためのクリーンで宣言的なAPIを提供することです。主要なパッケージには、主な反応的コンポーネントを含む「flutter_compositions」と、ベストプラクティスのためのカスタムリントルールを提供する「flutter_compositions_lints」があります。

簡単な例として、カウンターアプリがあり、ref、computed、watchを使用して反応的な状態管理を示しています。特徴としては、馴染みのあるAPI（ref、computed、watch）を持ち、alien_signalsを使った細かい反応性、状態を再利用するための構成可能なロジック、型安全な依存性注入、コントローラーやアニメーション、非同期データのための組み込みユーティリティ、最小限のボイラープレートコードがあります。

開発は、パッケージ管理を容易にするためにMelos管理のモノレポを使用しています。貢献はプルリクエストを通じて受け付けています。また、alien_signalsやflutter_hooksなどの他のオープンソースプロジェクトの成果を基に構築されています。

詳細については、ユーザーは完全なドキュメントやインストールガイドを参照できます。

カーロ・M・チポラの「人間の愚かさの基本法則」の要約です。

第一法則では、人々は愚かな人がどれだけ存在するかを過小評価しがちだと述べています。自分が思っている以上に、愚かな人が周りにいることに驚かされることが多いです。

第二法則によれば、愚かさはすべての人々のグループに均等に分布しています。これは、愚かな人がどのような背景や教育を受けているかに関係なく、愚かである可能性があることを意味します。

第三法則では、人々は四つのタイプに分類されます。知的な人、他人の犠牲の上に利益を得る盗賊、意図せずに損失を引き起こす無力な人、そして愚かな人です。愚かな人は、自分に何の利益ももたらさずに他人に害を与えます。

愚かさの力については、愚かな人はその行動が予測不可能で非合理的であるため、非常に危険だとされています。このため、他の人々が彼らに対して防御するのが難しくなります。

第四法則では、非愚かな人々は愚かな人が引き起こす害を過小評価することが多いと指摘しています。これにより、判断において高くつく間違いを犯すことがあります。

第五法則では、愚かな人は盗賊よりも危険であると述べています。彼らは何の利益も得ずに損失を引き起こし、その行動は社会の衰退を招くことになります。

全体として、チポラは愚かさが社会において常に存在する要因であり、その存在が個人やコミュニティに悪影響を及ぼす可能性があると主張しています。愚かさを理解し認識することは、その結果を避けるために重要です。

この記事では、RubyがSmalltalkから受けた影響について説明しています。RubyはSmalltalkと多くの文法を共有していませんが、オブジェクト指向の原則を多く取り入れています。SmalltalkはXerox PARCで生まれ、1980年代と1990年代に特に航空業界で人気を博しました。最初に広くリリースされたバージョンはSmalltalk-80で、その後オープンソース版のSqueakが開発されました。

Smalltalkの環境は独特で、ほとんどの現代のプログラミング言語とは異なり、UnixやCの影響を受けていません。文法はシンプルで、すべての変数をオブジェクトとして扱い、すべての式をオブジェクトへのメッセージとして表現します。演算子の優先順位はなく、制御構造は特別な文法ではなくメッセージとして表現されます（例えば、条件文は真と偽のオブジェクトへのメッセージとして表されます）。

Smalltalkのオブジェクトモデルには、Rubyの開発者にとって馴染みのある特徴が含まれています。例えば、Objectという基本クラスからの継承やプライベートインスタンス変数があります。しかし、複数継承やいくつかの現代的な機能は欠けています。Smalltalkはシステムを直接変更できるため、開発は柔軟ですが、コードの共有や他のシステムとの統合には課題もあります。

全体として、RubyはSmalltalkから重要な概念を受け継ぎ、特にオブジェクトモデルを取り入れつつ、現代のプログラマーにとってより親しみやすい文法を採用しています。著者はSmalltalkを使用した際の良い経験を振り返り、その強力なデバッグやテスト機能を強調していますが、急速に進化するコンピュータ環境における課題にも言及しています。

申し訳ありませんが、外部リンクや特定の記事に直接アクセスすることはできません。ただし、要約したいテキストの主なポイントや抜粋を提供していただければ、それを簡単にまとめるお手伝いをします。

要約がありません。

要約がありません。

この文章では、さまざまな数学的関数とそのグラフについて、従来のグラフとファジーグラフを比較しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、グラフの比較が行われ、いくつかの方程式とそれに対応するグラフが示されています。従来の表現とファジー表現の両方が紹介されています。

次に、方程式の例が挙げられています。比率関数として、( \frac{y}{x^2+y^2} = \frac{x+1}{x^2+y^2} ) や ( \frac{x}{x^2+y^2} = 0 ) などが含まれ、異なるグラフの形状が示されています。ゼロ関数の例としては、( x^2 + y^2 = 0 ) や ( \frac{1}{x^2+y^2}=0 ) があり、関数がゼロになる条件を説明しています。また、積関数として ( (y-x)(y+x)=0 ) が示され、表現の積が特定のグラフの挙動を生み出す様子がわかります。

さらに、三角関数についても言及されており、特に ( y=4\sin(x)+\sin(2.7y) ) や ( y=4\sin(x)+\sin(2.8y) ) という方程式が含まれています。

全体として、異なる数学的表現が従来のグラフ化技術とファジーグラフ化技術を通じてどのように視覚化されるかが対比されています。

要約がありません。

Chibi Izumiは、ScalaのIzumiプロジェクトの主要な機能を再実装したTypeScriptライブラリで、ステージド依存性注入（DI）に焦点を当てています。このプロジェクトはまだ初期開発段階にあり、問題が発生する可能性があります。

Chibi Izumiの主な機能には、依存性注入のための流暢なAPIがあり、TypeScriptを使用して強い型安全性を提供します。また、@Reflectedデコレーターを使用して依存関係を自動的に管理する機能や、独立した非同期ファクトリを並行して実行できる非同期サポートも備えています。リソースの取得とクリーンアップを自動で管理するライフサイクル管理機能や、計画段階で不足している依存関係や循環依存を検出するエラー検出機能もあります。

インストールはnpmを通じて行い、TypeScriptの設定で実験的デコレーターを有効にする必要があります。クイックスタートの例としては、依存関係を持つクラスを定義し、これらの依存関係を管理するモジュールを作成し、Injectorを使用してインスタンスを生成することができます。

コアコンセプトには、インスタンスの作成方法を定義するためのDSLであるModuleDefや、型安全なファクトリを持つ依存関係のコンストラクタを表すFunctoid、実行時の設定に基づいて異なる実装を可能にするAxis Taggingがあります。

Chibi Izumiは、他のTypeScript DIライブラリにはあまり見られない自動型安全性、非同期サポート、ライフサイクル管理などの機能を提供しています。開発にはNix環境を使用し、ビルドやテストのためのコマンドが用意されています。

ライセンスはMITライセンスです。この要約は、Chibi Izumiライブラリの主な側面を簡潔に示し、その機能、使用法、開発設定を強調しています。

この記事では、繊維染色が環境に与える影響について述べています。染色は大きな汚染源であり、膨大な水を必要とします。従来の染料は主に石油化学製品から作られており、生態系や地域社会に悪影響を及ぼします。イギリスの企業、Colorifixは、この分野で革新を進めており、エンジニアリングされた微生物を使って、より持続可能な方法で染料を作り出しています。

Colorifixは、有害な化学物質に依存するのではなく、砂糖と塩を使ってラボで色素を育てます。この方法は水の使用量が少なく、毒性の添加物を避けることができます。創業者たちは自然からインスピレーションを受けており、生物に見られる色を模倣するプロセスを開発しました。このアプローチは評価され、革新的な環境ソリューションを支援するアースショット賞のファイナリストにも選ばれました。

Colorifixは、H&MやIKEAなどのブランドから資金を受け取り、既存の染色施設に大きな変更を加えることなく、商業用に技術を拡大することが可能になりました。広範な採用には規制の壁や繊維製造の低い利益率といった課題がありますが、Colorifixはすでにさまざまな国の工場と協力しており、さらなる拡大を目指しています。彼らの技術は、最終的には化粧品など他の産業にも広がる可能性があります。

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テスラは「マルチパス」機能を新たに多くの場所で導入しました。これにより、顧客は第三者の充電ステーションで車を充電しやすくなります。この取り組みは、テスラのドライバーにとって充電プロセスを簡素化することを目的としています。

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コモンクローラー財団は、膨大なインターネットコンテンツをアーカイブする非営利団体ですが、AI企業が主要なニュースサイトの有料記事を無料で利用できるようにしているとして批判されています。このことは著作権侵害やジャーナリズムへの影響について倫理的な懸念を引き起こしています。コモンクローラーは、公開されているコンテンツのみを収集していると主張していますが、ニューヨーク・タイムズやウォール・ストリート・ジャーナルなどのサイトから適切な同意なしに数百万の記事を収集しています。

出版社からのコンテンツ削除の要請にもかかわらず、多くの記事がコモンクローラーのアーカイブに残っていることを示す証拠があり、削除プロセスは遅く、効果的ではありません。財団のエグゼクティブディレクターであるリッチ・スクレンタは、AIはオンラインのすべての情報にアクセスすべきだと主張し、出版社の懸念を軽視しています。彼はインターネットはオープンであるべきだと考え、出版社がコンテンツを制限しようとするのは誤りだと述べています。

さらに、コモンクローラーは最近、AI企業から資金を受け取っており、業界との関係が深まっていることを示しています。批評家たちは、この関係がコンテンツクリエイターの権利を損なうものであり、出版社が有料壁を強化することを促す可能性があると指摘しています。最終的には、ウェブのオープン性が損なわれる恐れがあります。

Wozはサンフランシスコで、ファウンダー・イン・レジデンスというユニークな職業機会を提供しています。彼らは、ビジネス品質のモバイルアプリを迅速に構築できるAIアプリファクトリーを設立しました。この役割では、志望する創業者がWozのプラットフォームを利用して実際のアプリビジネスを立ち上げることができ、給与やマーケティング予算、生成した収益の一部を得ることができます。

求める候補者は、技術的なスキルを持ち、特にReact NativeやTypeScriptの経験があることが望ましいです。また、過去に製品やビジネスを立ち上げた経験があること、マーケティングや成長戦略、特にクリエイティブやバイラルなアプローチを理解していることが求められます。さらに、学ぶ意欲があり、最初の3ヶ月間はサンフランシスコで対面で働くことができる人を探しています。

興味がある方は、提供されたリンクから情報を提出することができます。

Qardio社が破産した際、QardioArmアプリが消失し、ユーザーは機能しないデバイスを抱えることになりました。これを解決するために、LibreArmプロジェクトが立ち上げられ、QardioArmを復活させることが目指されました。

まず、開発者は公式なドキュメントがない中で、Bluetooth探索アプリを使ってデバイスのサービスや特性を特定しました。次に、試行錯誤を重ねて、デバイスと通信し血圧の測定値を取得するために必要なバイトの特定のシーケンスを理解しました。

その後、QardioArmに直接接続するiOSアプリが開発されました。このアプリはユーザーフレンドリーで、アカウントやクラウドストレージを必要とせず、データは直接Apple Healthに保存されます。

アプリをApp Storeに提出する際には、医療機器に接続するため、規制上の課題をクリアする必要がありました。ウェルネスログアプリであることを明確にした結果、承認されました。

さらに、LibreArmはGitHubでオープンソースとして公開され、誰でも利用したり改善したりできるようになりました。これにより、アプリがApp Storeから削除されてもアクセス可能であることが保証されます。

LibreArmはユーザーがQardioArmデバイスを引き続き使用できるようにし、ハードウェアを機能させるためのソフトウェアの重要性を強調しています。現在、アプリはApp StoreとGitHubで入手可能で、多くの人々がデバイスを復活させる手段を提供しています。

ニューヨークのクイーンズにあるベンジャミン・N・カルドーゾ高校では、スマートフォン禁止令が施行されて以来、昼食の時間がより賑やかで社交的になっています。15歳のヒメナ・ガルシアのような生徒たちは、スマートフォンの代わりにボードゲームやさまざまなアクティビティに参加し、昼食の時間を楽しく過ごしています。学校は生徒同士のつながりを促進し、新しい友達を作る手助けとしてゲームを提供しており、多くの生徒がこれを感謝しています。

この禁止令は、特定の理由がある生徒を除いて、学校の時間中にインターネットに接続できるデバイスの使用を禁じています。カルドーゾ高校では、生徒がスマートフォンを磁気ポーチに保管することが求められています。教師たちは、89%が学校環境の改善や生徒の参加意欲の向上を報告しており、ポジティブな変化を感じています。

多くの生徒が読書を楽しんだり、ディスカッションに参加したりしている一方で、16歳のライアン・トリパティのように、スマートフォンの便利さを恋しく思う生徒もいます。中には、こっそりスマートフォンを持ち込もうとする生徒もおり、気づかれずにコミュニケーションを取るためにメモを回すことが増えているという報告もあります。全体として、この禁止令は教室内での交流や生産性を高めているものの、すべての生徒がこの制限に賛成しているわけではありません。

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異なる種類の地図座標を扱うプロジェクトのために、NPMモジュールを作成しました。このモジュールは、十進法の度数、度分、度分秒の間で変換することができます。特定のツールですが、きっと役に立つと思います。

バイエルン州は、年末までに政府機関向けにMicrosoft 365を導入する計画を立てています。この取り組みは、州の省庁や自治体がマイクロソフトのクラウドオフィスサービスを利用するための中央契約を作成することを目的としています。しかし、地元のIT企業やオープンソース企業の代表者を含む批評家たちは、この計画が5年間で約10億ユーロのライセンス費用をもたらす可能性があると警告しています。彼らは、この費用が地元経済に悪影響を及ぼし、資金がアメリカの企業に流れることになると主張しています。また、緑の党や社会民主党（SPD）などの野党も、国内企業を支援する代わりに外国の提供者に依存することに懸念を示しています。彼らは、政府に対して財政的な影響やアメリカからのデジタル独立の欠如について質問しています。

エンジニアのハリシャンカールは、自身のiLife A11スマート掃除機がデータ収集をブロックした後にリモートで無効化されたことを発見しました。この掃除機は製造元にログを送信するように設計されていましたが、彼はその同意をしていませんでした。掃除機が動かなくなったことに気づいた彼は、製造元のサーバーとの通信を防いだためにリモートで停止命令が出されたことを知りました。

サービスセンターから動作する状態で返却されたにもかかわらず、掃除機は彼のネットワークに接続すると再び故障しました。これは、テレメトリーをブロックした状態で接続したためです。ハリシャンカールは、セキュリティを回避し、カスタムハードウェアとPythonスクリプトを使用してオフラインで掃除機を復活させることに成功しました。

彼は、掃除機のソフトウェアが不十分であり、個人データへのアクセスが容易であることを明らかにしました。この事件は、スマートデバイスのプライバシーに対する懸念を引き起こしました。多くの類似製品が同様のリスクを抱えている可能性があるからです。ハリシャンカールは、消費者はIoTデバイスに対して自宅の主要なWiFiネットワークを使用すべきではなく、慎重に扱うべきだと結論づけました。

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この記事では、機械学習の新しいアプローチであるBaNEL（ベイジアン・ネガティブ・エビデンス・ラーニング）について説明しています。この手法は、成功率が非常に低く、ポジティブなフィードバックがほとんど得られない複雑な問題を解決することを目的としています。著者であるカーネギーメロン大学のサンギュン・リー氏とジュリア・ファンティ氏は、この分野での二つの主な課題を指摘しています。

一つ目は「報酬の希少性」です。難しいタスクでは、モデルがトレーニング中にポジティブな報酬をほとんど受け取れないことが多く、これが学習を妨げます。二つ目は「評価のコスト」です。生成された解決策の質を評価することは高額でリスクが伴う場合があり、広範なシミュレーションや実世界でのテストが必要になることがあります。

BaNELは、失敗した試みからのみ学ぶことを可能にし、ネガティブな報酬を利用してパフォーマンスを向上させることで、評価を最小限に抑えることを目指しています。この手法は、失敗のパターンを特定する生成モデルを作成し、システムが何を避けるべきかを理解する手助けをします。これにより、成功に向かう道筋を示します。

著者たちは、BaNELの効果を実験を通じて示しており、伝統的な方法と比較して、敵対的攻撃や推論問題などの難しいタスクにおいて成功率が大幅に向上することを確認しています。このアプローチは、ポジティブな報酬が稀な状況での効率的な探索を可能にし、失敗から学ぶことの重要性を強調しています。これにより、生成モデルの能力を向上させることが期待されています。

「時代を超えて：フェルナン・ブローデルの変遷」という記事は、40年前に亡くなった歴史家フェルナン・ブローデルの遺産について考察しています。著者のジェフリー・パーカーは、1967年にブローデルと初めて会った時のことを振り返ります。歴史家に必要な資質について尋ねられたブローデルは、批判的分析や運といった伝統的な要素よりも「想像力」の重要性を強調しました。この想像力に富んだアプローチこそが、ブローデルを20世紀の最も重要な歴史家の一人にしたのです。

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Brain-ITは、fMRI脳記録を用いて人が見た画像を再構築する新しい手法です。この技術は、脳の活動を非侵襲的に洞察することを可能にし、従来の方法が抱える画像再現の精度の問題を改善しています。

Brain-ITの特徴の一つは、データ効率です。この手法では、新しい被験者からわずか15分のfMRIデータを使用するだけで、意味のある画像再構築が可能です。これは、従来の方法が通常40時間を必要とするのに対して大幅な短縮です。

また、Brain-ITは革新的なアーキテクチャを採用しています。Brain Interaction Transformer（BIT）という仕組みを使い、似たような脳ボクセルのグループ間で効果的なコミュニケーションを促進します。この共有構造により、限られたデータでのトレーニングがより効果的に行えます。

BITは、画像の特徴を二つのタイプで予測します。一つは高次の意味的特徴で、画像の全体的な意味に合わせた再構築を助けます。もう一つは低次の構造的特徴で、画像の基本的なレイアウトを提供します。

性能面では、Brain-ITの画像再構築は視覚的により正確で、客観的な基準にもよりよく適合します。たった1時間のデータでも優れた結果を出し、より大規模なデータセットを使用する方法と同等の成果を上げています。

技術的な枠組みとして、BITモデルはfMRI信号を処理し、意味のある画像特徴を生成します。これを拡散モデルを通じて洗練させ、構造的な整合性を保ちます。

全体として、Brain-ITは脳活動からの画像再構築の分野において重要な進展を示しており、従来よりもはるかに少ないデータで正確な画像を作成することを可能にしています。

この記事では、QUIC（Quick UDP Internet Connections）がピアツーピア（p2p）ネットワーキングをどのように改善できるか、特にネットワークアドレス変換（NAT）がもたらす課題を克服する方法について説明しています。

NATの課題として、NATは複数のデバイスが1つのパブリックIPアドレスを共有できる一方で、NATの背後にあるデバイス同士の直接通信を妨げることがあります。これにより、p2p接続に困難が生じます。

従来の解決策には、STUN、ICE、TURNがあります。STUNは、サーバーにリクエストを送信してデバイスのパブリックIPを発見するために使用されます。ICEは、2つのデバイスが同時にパケットを送信することで直接接続を確立するための「ホールパンチング」を促進します。TURNは、直接接続が失敗した場合にリレーサーバーとして機能しますが、遅延やコストがかかる可能性があります。

QUICの改善点としては、接続の移行が可能であることが挙げられます。QUICは、IPアドレスをシームレスに切り替えることができ、p2p利用に適応できます。また、QUICはSTUNを置き換えることができるアドレス発見機能を備えており、ノードが自分のパブリックアドレスを安全かつ効率的に発見できます。さらに、QUICは新しいフレーム（ADD_ADDRESSやPUNCH_ME_NOWなど）を導入し、ホールパンチングプロセスを効率化し、ノード間のコミュニケーションを円滑にします。

QUICは、HTTPを介したUDPパケットのプロキシをサポートしており、NATが関与している場合でも通信を維持するのに役立ちます。今後の開発として、QUICのマルチパス拡張が予定されており、複数の経路を同時に使用できるようになり、p2p通信の信頼性とパフォーマンスが向上します。

現在、多くの概念はRFCとして文書化され標準化されていますが、完全な実装はまだ実用化されていません。QUICは、p2p接続のNATトラバーサルを大幅に簡素化し、効率的で信頼性の高いネットワーキングソリューションにつながる可能性があります。

著者のティフ氏は、ハードウェアやソフトウェアの発明者に正確にクレジットを与えるために、1万時間以上を費やしてきました。彼は、歴史的な発明に関与した人々と話すことの重要性を強調しています。記憶は時間とともに薄れていくため、事実の正確性を確保するためには直接の対話が必要です。AIFFオーディオ規格を調査している際、彼はTIFF画像フォーマットの起源を追跡する難しさに直面しました。このフォーマットには明確な個人の創作者が記載されていなかったからです。

広範な調査の結果、彼は初期の仕様書の中に、TIFFの実際の発明者であるスティーブン・E・カーセンの名前が白い文字で隠されていることを発見しました。カーセンは、アルダス社での活動中にTIFFをスキャン画像の業界標準として普及させる重要な役割を果たしました。著者は最終的にカーセンと連絡を取り、彼の貢献を確認しましたが、残念ながら彼とのやり取りが始まった直後にカーセンが亡くなったことを知りました。

著者は自身の研究の意義を振り返り、TIFFのWikipediaページを更新してカーセンを正しく創作者として称えることにしました。これは、技術革新の背後にいる人々を認識することに対する著者のコミットメントを示しています。

スピーカーは、経済にとって重要なExcelにAI（コ・パイロット）が導入されることについて懸念を示しています。彼らは、Excelに熟練した中堅社員のブレンダの重要性を強調しています。ブレンダは財務報告書を作成する上で欠かせない役割を果たしています。スピーカーは、AIがブレンダの専門知識を置き換えると、報告書に間違いが生じる可能性があると心配しています。AIはExcelを十分に理解していないため、誤った結果を出すことがあります。それに対して、ブレンダはソフトウェアを完璧に理解しており、ミスを犯すことはありません。

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エンジニアが企業を離れる理由は、単に給与が良いからだけではありません。技術的な決定に対する発言権や自由度が欠如していることも大きな要因です。2018年のあるSaaS企業のケースでは、シニアエンジニアがスケールしないデータベースシステムについて懸念を示しましたが、その警告は無視されました。その結果、数名の退職者が出た後、組織内のコミュニケーションの問題が原因で、経営陣は従業員の不満に気づくのが遅れたことが明らかになりました。

組織内の階層構造は、重要な情報をフィルタリングしてしまい、エンジニアと経営陣の間にギャップを生むことがあります。中間管理職は、コントロールを維持するために悪いニュースを抑え込むことが多く、その結果、経営陣は古い情報や修正された報告を受け取ることになります。このようなフィルタリングは、小さな問題が早期の介入によって防げた危機に発展する原因となります。

エンジニアが離職する主な理由は以下の通りです。まず、エンジニアは自分の専門知識が意思決定において軽視されていると感じることがあります。また、重要なインフラの問題が無視され、予測可能な失敗につながる技術的負債が放置されることもあります。さらに、有能なエンジニアが自分のスキルを活かせない無意味な仕事を割り当てられることもあります。

これらの問題を防ぐためには、経営陣がオープンなコミュニケーションを促進することが重要です。経営陣が直接下位のエンジニアと話す「スキップレベル」の会話を定期的に行うことで、現場の視点を集めることができます。このアプローチにより、問題を早期に特定し対処することができ、従業員の定着率が向上し、採用コストが削減されます。

最終的に、明確なコミュニケーションとエンジニアの懸念に対する迅速な対応を重視する組織は、才能を保持し、高額な離職を防ぐことに成功します。

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このテキストでは、Unicodeの重要な概念とPythonにおける文字の表現方法について説明しています。主なポイントは以下の通りです。

まず、視覚的な表現と機械的な表現の違いについてです。私たちが見る文字（グリフ）は、コンピュータ内では数値（コードポイント）で表されます。見た目が同じでも、機械レベルでは異なる文字であることがあります。

次に、正準等価性について説明します。例えば、「é」という文字は、単一のコードポイント（NFC）または二つのコードポイント（NFD）で表すことができます。Pythonではこれらの形式を異なるものとして扱うため、混乱を招くことがあります。

文字を正確に比較するためには、Pythonのunicodedata.normalize()関数を使って形式を標準化することが重要です。正規化を行うことで、見た目が同じ文字がコードポイントの観点から同じように扱われるようになります。

また、len()関数はコードポイントをカウントするため、視覚的な文字数とは異なる結果を返します。これにより、テキストの切り詰めなどの作業が複雑になることがあります。文字列をカウントする前に正規化することが推奨されます。

さらに、ゼロ幅スペースのような目に見えない文字がテキスト処理に問題を引き起こすことがあります。repr()を使用することで、これらの隠れた文字を確認することができます。

最後に、同形攻撃についても触れています。攻撃者はUnicodeの類似性を利用して、見た目が正当なドメイン名に見える誤解を招く名前を作成し、フィッシング詐欺を引き起こすことがあります。

全体として、テキストの視覚的な外観だけでなく、コード内の実際のデータ表現に注目することが、正確な処理を確保し、潜在的なセキュリティリスクを避けるために重要であるという教訓が得られます。

この記事では、アメリカの経営者が日本の経営手法から学べる貴重な教訓について、特に意思決定、雇用政策、研修制度に焦点を当てています。

日本の組織では、意思決定の前に合意形成を重視します。このプロセスでは、解決策に飛びつくのではなく、問題を明確にするために徹底的な議論が行われます。この方法は西洋の経営者にはイライラさせることもありますが、全員が納得した上で決定が実行されるため、効果的な結果をもたらします。

多くの日本の労働者は雇用の安定を享受していますが、「終身雇用」の概念は複雑です。一般的に、労働者は深刻な経済危機がない限り、自分の役割に安定しています。日本の企業は景気後退時に人員を調整することができますが、最も必要な人を守る形で行います。また、退職制度も労働の柔軟性に寄与しています。

日本の従業員はキャリアを通じて継続的な研修に参加します。この制度は、適応力や職務スキルの向上を促進し、西洋で一般的な専門的な研修とは対照的です。継続的な研修は、労働者が変化を受け入れる手助けをし、全体的な生産性を高めます。

日本の企業は、将来のリーダーを社内から育成することに重点を置いています。上級管理職は若手社員を理解し、指導するために時間を投資し、適切な人材がリーダーシップの役割に備えられるようにしています。

この記事全体を通して、日本の経営手法は独自の文化的伝統に根ざしていますが、意思決定の効率、労働力の柔軟性、従業員の育成を改善するための洞察を提供していることが示唆されています。

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人間の視覚システム（HVS）は、標準的な50mmカメラレンズとはいくつかの重要な違いがあります。

まず、視覚の形状についてですが、HVSは楕円形をしており、カメラが生成する長方形の画像とは異なります。HVSは両目で見る部分（両眼視）と片目で見る部分（単眼視）を含んでいます。

次に、両眼視についてです。人間の視覚は主に両目を使うため、より広い視野を得ることができます。水平の視野は約190〜200度で、そのうち120度が両眼視で、残りは単眼視です。

垂直の視野は約130度で、目の水平視線の上に50度、下に70〜80度の範囲があります。

最後に、画像の知覚についてですが、人間のような画像をカメラで捉えるのは難しいです。特別なレンズが必要で、視界を歪める必要がありますが、HVSは自然にその調整を行います。

全体として、HVSは複雑で、カメラ技術とは異なる独自の世界の知覚を可能にしています。

著者は、1993年から家族の卸売業で使用されているテキストベースのユーザーインターフェース（TUI）アプリケーションについての経験を共有しています。このシステムは顧客管理から請求書の発行までを扱い、古い端末から現代のエミュレーターに移行しました。著者はソフトウェアエンジニアとなり、当初はMicrosoft AccessとVBAを使ってこのシステムのタスクを自動化しました。現在もWindows XPのマシンが古いスクリプトを実行しており、これにより大幅な時間の節約ができています。

最近、著者はPythonを使ってこれらのスクリプトを更新するために戻ってきました。Pythonを使うことでエラーハンドリングが改善されました。著者は、他の企業も同様のTUIシステムに依存しているのか、それとも家族が長年の効率向上のためにこのシステムを使い続けているのか疑問に思っています。また、他の人々がまだTUIアプリケーションを使用しているのか、古い自動化スクリプトを現代のフレームワークに移行している人がいるのかを知りたいと考えています。このシステムはもともとADPによって作成され、現在はEpicorが所有しています。

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Appleの次期iOS 26.2では、日本のユーザーがデバイスにサードパーティ製のアプリストアをインストールできるようになります。これは、開発者向けにリリースされるベータ版から始まります。この変更は、大手テクノロジー企業の影響力を減らすことを目的とした新しい日本の法律に対応したものです。現在、代替アプリストアにアクセスできるのはEUのユーザーのみです。

日本の国会は2024年6月に、Appleがサードパーティ製のアプリストアや決済サービスを許可することを義務付ける法律を可決しました。さらに、日本の公正取引委員会からの新しいガイドラインにより、AppleやGoogleのような企業が自社のプラットフォーム上で代替アプリストアをブロックすることが禁止されます。これらのルールは、iOS 26.2がリリースされる予定の2025年12月18日までに施行される見込みです。Epic Gamesは、2025年末までに日本でFortniteゲームとストアをiOSに導入する計画を立てています。

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qqqaは、異なるプラットフォームを切り替えることなく、シンプルなコマンドを管理しやすくするために作成したオープンソースのツールです。このツールには主に二つのコンポーネントがあります。

一つ目は「qq（クイッククエスチョン）」です。これは、よく忘れられるコマンドのための読み取り専用ツールです。二つ目は「qa（クイックエージェント）」で、こちらはコマンドを実行できるツールですが、実行前にユーザーの承認が必要です。

このプロジェクトは、集中したシンプルなツールを使用するというUnixの哲学に従っており、多くの他のコーディングエージェントとは異なり、状態を保持せずに動作します。私は、gpt-oss-20bと一緒にGroqを使用して迅速な応答を得ることに成功していますが、OpenAI互換のAPIであればどれでも動作します。他の人々がこのツールを役立ててくれるかどうかに興味があり、質問も歓迎します。

ハーメルンの伝説は、グリム兄弟やロバート・ブラウニングによって広められたもので、実際の歴史的な出来事に基づいている可能性があります。ドイツのハーメルンでは、マイケル・ボイヤーがパイプを吹く人に扮して町のツアーを行い、この物語とのつながりを強調しています。物語によれば、パイプを吹く人は町のネズミを追い払うために雇われましたが、町の人々が報酬を支払わなかったため、彼は子供たちを誘拐してしまったと言われています。この民話には、子供を失うことへの深い恐れが反映されています。

歴史的記録によると、1284年6月26日に130人の子供が行方不明になったことが記されています。これには移住や子供の十字軍が関係している可能性があります。一部の理論では、彼らはリクルーターに連れ去られたか、「ダンシング・マニア」と呼ばれる現象の犠牲になったとされています。この現象は、グループが制御できないほど踊り続けることを指します。彼らの失踪した特定の日付は、異教徒の夏至祭と重なっており、若者に関わる悲劇的な出来事があったのではないかという憶測を呼んでいます。

パイプを吹く人の物語は世界中で共鳴し、共有された文化遺産を象徴していますが、同時に歴史的な謎を示唆しており、歴史家や訪問者たちの興味を引き続けています。

XDP（eXpress Data Path）は、Linuxにおける強力なパケット処理フレームワークで、高速で受信トラフィックを効率的に処理します。しかし、従来は送信トラフィックに対応していないため、高性能なワークロードのライブマイグレーションを必要とするアプリケーションには大きな制約がありました。

Loophole Labsのチームは、仮想イーサネット（veth）インターフェースを活用することで、XDPを送信トラフィックに利用する方法を発見しました。これらの仮想インターフェースを通じてパケットが送信されると、それは受信トラフィックとして扱われ、XDPが処理できるようになります。このアプローチにより、パフォーマンスが大幅に向上し、従来の方法と比べて最大10倍の改善が見込まれ、既存のDockerやKubernetesの設定とシームレスに連携し、インフラに変更を加える必要がありません。

この技術の主な利点は、まずパフォーマンスです。従来のトラフィックコントロール（TC）やiptablesと比較して、ほぼラインレートの速度（最大194 Gbps）を達成します。次に効率性があり、Linuxカーネルのオーバーヘッドを回避することでCPU使用率を低下させ、パケットルーティングを迅速化します。さらに、既存のコンテナネットワーク設定を変更することなく実装できるため、即座に利点を享受できます。

Loophole Labsは、この技術を利用したDockerネットワークプラグインをオープンソース化する計画を立てており、コンテナネットワーキングの能力をさらに向上させることを目指しています。この発見は、ライブマイグレーションプロセスの最適化だけでなく、より良いネットワーキングソリューションを通じてアプリケーションのパフォーマンス向上にも寄与します。

SPyは、パフォーマンス向上を目指した静的型付けのPython用インタープリターとコンパイラーを作成するためのオープンソースプロジェクトです。従来のPythonコンパイラーが100%の互換性を追求するのに対し、SPyはすべてのPython機能、特に動的な機能をサポートしないことを認めています。SPyで書かれたプログラムは、標準のPythonファイルと区別するために、*.spyという拡張子を使用します。

SPyの開発動機は、Pythonの最適化に関する課題から生まれました。Pythonは本質的に動的で複雑なため、多くの既存のソリューションはPythonとの完全な互換性を目指すもの（例えばPyPy）や、Pythonの表現力を欠いたサブセットを作成するもの（例えばCython）です。SPyは、一部の動的機能を削除しつつ、Pythonらしいコーディングスタイルを可能にする新しい機能を導入することで、バランスを取ることを目指しています。

SPyの主な目標は以下の通りです。使いやすさを重視し、実装が簡単であること。CやRustのような言語に匹敵するパフォーマンスを目指すこと。型注釈を強制し、信頼性と速度を向上させる静的型付けを導入すること。Pythonに似た高度なプログラミング技術をサポートするメタプログラミング機能を提供すること。そして、予測可能なパフォーマンスを実現し、予期しない遅延がない一貫した性能特性を提供することです。

現在、SPyは開発中であり、広範な使用にはまだ適していませんが、デモアプリケーションでは有望な速度改善が見られています。将来的にはPythonライブラリのインポートをサポートする計画があり、標準のPythonでは利用できないユニークな機能も提供します。

このプロジェクトは、過去の経験や実際にPythonを最適化する中で得た洞察、そして多くの開発者がパフォーマンス向上のために制約のあるPythonのサブセットでコーディングしていることに気づいたことからインスパイアされています。SPyは、これらの制約を形式化しつつ、Pythonの人気の理由である柔軟性と力を維持することを目指しています。

SPyに興味があるユーザーや開発に貢献したい方は、プロジェクトのリポジトリやDiscordサーバーを通じてコラボレーションや議論が可能です。

レイモンド・チェンからの2025年11月3日の質問です。SHFormatDateTime関数が整列されていないFILETIME構造体を使用している理由について尋ねています。

マイクロソフトは、EUのデータをアメリカの当局から保護できないことを認めました。フランスの上院の調査において、マイクロソフトのフランス担当ディレクターであるアントン・カルニオーは、フランス市民のデータがフランスの同意なしにアメリカの当局と共有されることはないと保証できないと述べました。アメリカのクラウド法により、アメリカの企業はデータの保管場所に関わらず、データ提供の要求に従わなければなりません。カルニオーは、これまでそのような要求はなかったと指摘しましたが、これはヨーロッパにおけるデータ主権に対する深刻な懸念を引き起こします。

この問題は、マイクロソフト、オランジュ、キャップジェミニが関与するプロジェクト・ブルーに特に関連しています。このプロジェクトは、敏感な健康データの安全性に関する疑問を提起しています。この状況は、マイクロソフトやAWSなどの大手アメリカのクラウドプロバイダーに依存するリスクを浮き彫りにしています。彼らは安全なサービスを提供していると主張していますが、実際にはリスクが伴います。ヨーロッパでは、真のデータ主権を確保するために地元のソリューションを作る動きが高まっています。現在、アメリカの企業がヨーロッパのクラウド市場の69%を占めているのに対し、EUの企業はわずか13%にとどまっています。

slackfsは、Slackのチャンネルやメッセージに、コンピュータ上のファイルやフォルダのようにアクセスできるプロジェクトです。この機能はFUSEという特別な方法を使って実現されており、通常のコマンドラインツールを使ってSlackとやり取りすることができます。

設定するには、以下のコマンドを実行する必要があります。まず、Goモジュールを整理するために「go mod tidy && go mod vendor」を実行します。次に、「go build ./cmd/slackfs」でアプリケーションをビルドします。そして、「./slackfs -mountpoint /tmp/slackfs-mnt」を使ってSlackをディレクトリにマウントします。

プログラムを停止したい場合は、Ctrl+Cを押すと、クリーンにアンマウントしようとします。もしマウントに接続されているシェルがまだ開いている場合は、5秒後に強制終了します。停止後は、「umount /tmp/slackfs-mnt」を実行してすべてをクリーンアップし、マウントディレクトリを削除することを忘れないでください。

Chromeは、2026年11月までにブラウザからXSLT（拡張スタイルシート言語変換）を削除する計画を発表しました。これはセキュリティリスクが理由です。XSLTはXML文書をHTMLなどの形式に変換するために使用されますが、その利用が続くことで脆弱性が生じ、現代のウェブ開発がJavaScriptやJSONに依存するようになったため、重要性が低下しています。

2025年10月からChromeに警告メッセージが表示され始め、2025年12月にはXSLT機能が正式に非推奨となります。2026年3月には初期のChromeバージョンでXSLTがデフォルトで無効化され、2026年11月にはほとんどのユーザーに対してXSLTが機能しなくなります。

XSLT処理ライブラリであるlibxsltは古く、セキュリティの脆弱性があるため、この措置はリスクを減らし、ブラウザをシンプルにすることを目的としています。

移行のための代替手段としては、サーバー側での変換を行い、クライアントにはHTMLを送信する方法や、データ処理にXMLからJSONへの移行、XSLT処理のためにSaxonなどのJavaScriptベースのライブラリを使用することが挙げられます。また、既存のアプリケーションでXSLT機能を維持するためにポリフィルやブラウザ拡張機能を実装することも可能です。

特定の使用例としては、RSSやAtomフィードに対しては直接XMLリンクの代わりにHTMLリンクを追加し、ユーザー体験を向上させることが推奨されます。XMLデータを生成する埋め込みデバイスに対しては、更新なしで可読性を維持するために拡張機能が役立ちます。

XSLTの削除は、セキュリティを強化し、ウェブ開発の実践を現代化するための広範な取り組みの一環です。開発者には、削除日までにアプリケーションを移行することが奨励されています。

マット・ブレイクの「ダークネスの炉」とケイトリン・ブラックウェル・ベインズの「ハウ・トゥ・ビルド・ア・ハウンテッド・ハウス」という二冊の本が、幽霊屋敷に関する内容を扱っています。

1991年、ジェフリー・スタンボフスキーはニューヨークの家の所有者を訴えました。その理由は、その家が幽霊が出ることを明かさなかったからです。この訴訟により、裁判所はその家を法的に幽霊屋敷と認定しました。日本のように幽霊物件についての開示が求められる地域もありますが、アメリカやイギリスではその法律は緩やかです。マット・ブレイクはウォルサムストウで家を購入した後、奇妙な出来事を体験し、その家が暴力的な犯罪者に関する暗い歴史を持っていることを後に知りました。

ブレイクの探求は、なぜ家がしばしば幽霊屋敷と見なされるのかに焦点を当てています。彼はゴーストハンターや心理学者、エクソシストにインタビューし、人々が恐怖にどう反応するかは選択できることを強調しています。一方、ベインズは彼女の本の中で、暴力的な歴史が家の幽霊の評判を高めることはあるが、幽霊が出るためには必ずしも必要ではないと主張しています。彼女は現代の幽霊屋敷の概念をホレース・ウォルポールに遡り、彼がゴシック小説「オトラントの城」でその原型を作り出したことを説明しています。

ベインズは、幽霊に関する文化的信念とそれが家族のダイナミクスや個人の歴史にどのように関連しているかを探ります。多くの幽霊屋敷の物語が未解決の家族問題や社会的な恐れを反映していることに言及しています。また、幽霊屋敷が商業化され、観光業が幽霊の物語を利用していることも指摘しています。しかし、いくつかの物語は痛ましい歴史を隠すことがあり、例えばマートルズ・プランテーションのケースでは、作り話の幽霊物語が奴隷制度の現実から目を逸らさせています。

両著者は、幽霊屋敷の物語が過去のトラウマに向き合ったり、逃れたりする手段として機能することが多いと結論づけています。そして、読者に超自然的な存在への信念の本質について考えるよう促しています。

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2025年11月、PostgreSQLインスタンス間で特定のテーブルを移動するプロセスについて議論されました。以下は、その手順を簡潔にまとめたものです。

まず、ソースデータベースと宛先データベースの両方で、ユーザーにレプリケーションアクセスを付与します。次に、テーブルのスキーマが両方のインスタンスで同一であることを確認します。pg_dumpを使用して、制約やインデックスなしでスキーマをエクスポートし、復元します。

論理レプリケーションには二つのモードがあります。一つは「初期ダンプ」で、ソースから宛先にデータを転送します。もう一つは「変更データキャプチャ（CDC）」で、初期ダンプ後のリアルタイムの変更を適用します。

レプリケーションの設定では、移行するテーブルのためにソースでパブリケーションを作成し、宛先でデータを受け取るためのサブスクリプションを作成します。初期データ転送が完了するまで待ち、レプリケーションの状態を確認します。

レプリケーションがアクティブになったら、テーブルにインデックスや外部キーを追加します。次に、ANALYZEを実行してクエリ最適化のための統計情報を更新し、必要に応じてVACUUMを実行します。

スイッチオーバーの際には、シーケンス値を手動で更新して競合を避けます。ソースインスタンスへの書き込みを停止し、レプリケーションの遅延がゼロになったら宛先に切り替えます。

PgBouncerを使用すると、再起動なしで迅速に接続を変更できるため、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。最後に、移行が成功したら、パブリケーションとサブスクリプションを削除して設定を整理します。

このプロセスは、スムーズな移行を実現し、ダウンタイムを最小限に抑えるために、慎重な計画と実行が必要です。

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アメリカのユニセックスの赤ちゃんの名前について、社会保障局のデータを使った分析が行われました。著者のアーロン・J・ベッカーは、名前の性別中立性を定義することの難しさについてのコメントに応え、男女両方に一般的に付けられる名前の視覚化を示しています。

著者は、社会保障局の赤ちゃんの名前データを用いて、男女両方に人気のある名前を特定しました。この分析は1940年以降と2000年以降の二つの期間にわたっています。

分析にあたって、著者はデータに含める出生数の基準を設定しました。1940年以降の名前については25,000件、2000年以降の名前については10,000件の出生数が必要です。この基準に基づいて、性別の分布からユニセックスと見なされる名前のリストが作成されました。

分析の結果、1940年以降に25,000件の出生数を満たす名前が40個、2000年以降には39個見つかりました。著者は、通常男の子に付けられる名前が女の子にも使われる傾向があり、その逆よりも多いことに注目しています。

データは、これらの名前の性別分布を示す横棒グラフを用いて視覚化されており、人気の度合いをわかりやすく示しています。

著者は、データや名前についてのフィードバックやさらなる議論を歓迎しており、特に性別のバランスが取れた名前に対する好みを述べています。この投稿は、現代社会における赤ちゃんの名前とその性別に対する関連性が進化していることを強調しています。

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Intervaltreeクレートは、Rustで実装されたインターバルツリーを提供しており、PyO3を通じてPythonでも使用できます。これにより、ユーザーはインターバルツリーを作成し、インターバルを追加し、重複するインターバルを検索し、インターバルを削除することができます。操作には（左、右）のキーを使用します。

必要なものは、Rustツールチェーン（コンパイル用）、Python 3.8以上、パッケージのビルドとインストールに必要なmaturinです。

クイックスタートとして、まず仮想環境を作成します。次に、maturinをインストールし、パッケージをビルドしてインストールします。また、直接pip install intervaltree_rsでインストールすることも可能です。

Pythonでインターバルツリーを使用するには、まずインターバルを持つツリーを作成します。次に、新しいインターバルを挿入し、重複するインターバルを検索します。最後に、特定のインターバルを削除することができます。

検索オプションとして、検索が包含的か排他的かを指定するためのinclusiveフラグがあります。

PyPI用の配布可能なホイールを作成するには、maturin build --releaseを実行します。生成されたホイールはtarget/wheels/ディレクトリに保存されます。

テストを実行するには、cargo testを使用します。これにより、Rustのユニットテストを通じてPythonバインディングのテストが行われます。

chemparseプロジェクトは、Pythonを使って化学式を辞書に変換し、各元素の数を示します。このツールは、さまざまなタイプの化学式に対応しています。例えば、単純な化学式（「H2O」）、分数の化学量論（「C1.5O3」）、グループ化された元素（「(CH3)2」）、入れ子になったグループ（「((CH3)2)3」）、および角括弧表記（「K4[Fe(SCN)6]」）などです。

著者は、Factorプログラミング言語を使用して、同様のツールを作成しています。EBNF構文を用いて解析を簡素化することを目指しています。このプロセスでは、まず記号と数字を定義し、次に元素とその数のペアを作成します。最後に、解析したデータを平坦化し、各元素をその数にマッピングする形式にします。

テストの結果、このツールは複数の例の化学式に対して意図通りに機能することが確認されています。コードはGitHubで公開されています。

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マイクロソフトとグーグルは、チリにあるデータセンターが数千の雇用を生むと主張していますが、許可申請の内容は異なる現実を示しています。両社とチリ政府は、81,000以上の潜在的な雇用を発表しましたが、実際のデータによると、フルタイムの職は約1,547件にとどまり、主にセキュリティや清掃の役割に限られています。

地元のコミュニティは、これらの外国投資からほとんど恩恵を受けておらず、多くの住民はデータセンターが消費する大量の水やエネルギーによる環境への影響を懸念しています。地元住民向けのデータセンターで働くための研修プログラムがあるものの、求められるスキルは専門的であり、地域の人々が簡単に就ける職ではありません。

新しいデータセンターの大半は大手テクノロジー企業が所有しており、チリの再生可能エネルギー資源を活用するために建設されています。しかし、批評家は、創出される雇用は新しいものではなく、多くが外国人労働者に向けられると指摘しています。コンサルティング会社の推計では、間接的な雇用や一時的な職も含まれることが多く、雇用創出の主張が誇張される傾向があります。全体として、これらのデータセンターからの雇用創出の現実は、当初の宣伝よりもはるかに低いようです。

デイビッド・クックは、SimpleTextを起動時に小さなテキストウィンドウで開くように改造した経験を共有しています。最初は簡単だと思っていましたが、実際には複雑な作業になりました。コードを修正するためには、コードエディタが必要で、SimpleTextのコードを逆アセンブルする必要があることを学びました。

ウィンドウのサイズを変更するには、画像や動画のような特定のタイプのウィンドウを避ける必要があることがわかりました。定数を直接変更するのではなく、テキストウィンドウを検出してサイズを調整する新しいルーチンを作成しなければなりませんでした。この作業には、すべてがエラーなく動作するように慎重なコード管理が求められました。また、文書の内容に基づいてウィンドウのサイズを変更するためのコードの追加部分も修正する必要がありました。

デイビッドは、コード内に変数を保存したり、関数呼び出しを効率的に管理したりするなど、いくつかの技術的な戦略を詳しく説明しました。使用したツール、例えばResEditに関しては問題が発生しましたが、彼はそれに対する回避策を見つけました。

最終的に、彼は改造したSimpleTextのバージョンを共有し、自身の洞察が他の人々が古いソフトウェアを修正する手助けになることを願っています。

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RISC-V InternationalのCEO、アンドレア・ガッロ氏は、同組織がISO/IEC合同技術委員会（JTC 1）から公に利用可能な仕様（PAS）提出者として認定されたことを発表しました。この地位により、RISC-V Internationalは、RISC-V命令セットマニュアルをはじめとする仕様を国際標準として提案することが可能になります。

RISC-Vは、USBやWi-Fiと同様のオープンな業界標準であり、世界中のエンジニアが製品を設計し、グローバルなエコシステムと連携できるようにしています。RISC-V Internationalの意思決定プロセスは協力的であり、RISC-V命令セットアーキテクチャ（ISA）の更新において透明性と一貫性を確保しています。

国際標準は、異なるメーカーの製品間の互換性を保証し、統合コストを削減するために重要です。ガッロ氏は、ISO/IEC標準の地位を獲得することで、RISC-Vの市場アクセスと信頼性が向上し、準拠した製品と非準拠の製品を区別できるようになると強調しています。

RISC-VのISAは過去9年間安定しており、広く採用されています。組織は、ISAの進化と拡張に向けてJTC 1との協力を続けることを約束しており、オープンコンピューティングの未来におけるRISC-Vの役割を強固にすることを目指しています。

ガッロ氏は、他の人々にもRISC-Vコミュニティに参加し、このオープン標準の形成に貢献するよう呼びかけています。

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Phoenix R&Dは、グループメッセージングの安全性を確保するために重要なMessaging Layer Security（MLS）プロトコルをサポートしています。MLSは、グループメンバーが共有鍵に合意できるようにし、フォワードセキュリティやポストコンプロマイズセキュリティといったセキュリティ機能を提供します。しかし、MLSはメッセージの順序を管理するために中央サービスを必要とし、これは分散型システムにおいて課題となります。

この問題に対処するため、チームはDMLSという新しい仕様を提案しています。DMLSでは、グループの状態がフォーク（分岐）できるようになり、厳密なコミットの連鎖ではなく、有向非巡回グラフ（DAG）を作成します。これにより、複数のグループ状態のバージョンを管理できるようになりますが、フォワードセキュリティの維持が複雑になります。

フォワードセキュリティは重要で、グループの鍵が漏洩した場合でも過去のメッセージが復号できないことを保証します。チームは「パンチャリング」と呼ばれる技術を採用しており、これにより古い鍵の情報を削除しながら新しいコミットを処理できるため、セキュリティを維持します。

DMLSの実装には、パンチャブル擬似乱数関数（PPRF）の作成と、複数のエポックをサポートするためのストレージシステムの変更が含まれます。これにより、いくつかの複雑さやストレージの要件が増加しますが、DMLSは分散型メッセージングシステムのセキュリティを向上させます。

DMLSを試したり、その理論的背景について学びたい方のために、OpenMLSに基づいた概念実証の実装が利用可能です。フィードバックやコラボレーションを歓迎しています。

Plexeは、VaibhavとMarcelloによって設立され、シンプルな言語の説明から機械学習（ML）モデルを作成します。ユーザーは解決したいMLの問題を説明し、自分のデータを接続することで、Plexeがデータ処理からモデルの展開までをすべて行います。

Plexeの主な利点は、通常MLチームが多くの時間を費やす反復作業を自動化できることです。また、データの分析や特徴量のエンジニアリングも自動で行います。さらに、さまざまなモデルアーキテクチャを試すことができ、実用的な洞察を含む詳細な評価レポートを提供します。最適なモデルを展開し、そのパフォーマンスを時間とともに管理することも可能です。

前回の更新から5ヶ月が経過し、インタラクティブなモデルの改良や分析ダッシュボードなどの高度な機能を備えた商用プラットフォームを立ち上げました。このプラットフォームは、MLプロセスのさまざまな段階に特化したエージェントを使用しており、ユーザーは実験を追跡し、Pythonコードをエクスポートすることができます。

Plexeはオープンソース版を無料で提供しており、使用量に基づく料金の有料製品もあります。興味のあるユーザーはサインアップし、割引のためのプロモーションコードを利用できます。プラットフォームに対するフィードバックも歓迎されています。

言語モデルの事前学習を改善する方法について、データ量が固定されているが計算能力に制限がない場合のアプローチが議論されています。重要なポイントは以下の通りです。

現在の方法では、トレーニングのエポック数やモデルのパラメータを増やすと、最終的に過学習が発生します。過学習とは、モデルが訓練データに過剰に適応しすぎて、新しいデータに対してうまく機能しなくなる現象です。

正則化の調整を適切に行うことで、最適な重みの減衰率が通常使用されるものよりもはるかに大きいことが分かりました。これにより、損失を減少させることができます。

パフォーマンスの評価については、固定された計算レベルで測定するのではなく、理論的なスケーリング法則に基づいて最良のパフォーマンスを推定します。

複数の独立に訓練されたモデルを組み合わせることで、通常の方法に比べて損失が大幅に低下します。これをアンサンブルモデルと呼びます。

私たちの最良のアプローチは、トレーニング戦略とモデルのスケーリングを組み合わせることで、データを大幅に少なくしてもより良い結果を得ることができます。

モデル蒸留を用いることで、アンサンブルの利点をほとんど保持した小型モデルを作成でき、プロセスがより効率的になります。

トレーニング方法の改善は、他のタスクにおいてもパフォーマンスの向上につながり、効率が大幅に向上することを示しています。

全体として、これらの発見は、シンプルな調整が豊富な計算資源を持つ未来において、言語モデルの事前学習をより効率的に行うことにつながる可能性を示唆しています。

DynGenは、EEL2言語を使用してSuperColliderサーバー上で動的なデジタル信号処理（DSP）スクリプトを作成し、実行できるツールです。これは、Max MSPのgen~オブジェクトに似た機能を持っています。

DynGenの主な特徴には、リアルタイムでスクリプトを作成・修正できる動的スクリプト実行機能があります。これにより、ライブコーディングによるDSPが可能になります。使用例としては、信号の振幅を半分にする簡単なスクリプトや、オーバーサンプリングを用いたクロスフェーズ変調による複雑な音の生成が挙げられます。また、調整可能なディレイ効果を簡単に作成できるモジュレータブルディレイラインも特徴です。

現在、DynGenのインターフェースはベータ版であり、今後変更される可能性があります。特にWindowsとの互換性について、コミュニティからのフィードバックを歓迎しています。

開発者は、コミュニティメンバーからのサポートに感謝し、ユーザーにDynGenを使って新しい音や革新的なDSP技術を試すことを奨励しています。

OpenAIは、AIインフラの大規模な拡張に向けて、米国政府からの支援を求めています。このプロジェクトには1兆ドル以上の費用がかかる可能性があります。ウォール・ストリート・ジャーナルのイベントで、CFOのサラ・フライヤーは、連邦政府の融資保証を検討していると述べました。これにより、資金調達が容易になり、借入コストが下がると期待されています。このアプローチは、通常、エネルギーやインフラなどの産業が政府の支援を受けるのに対し、テクノロジー企業としては珍しいものです。

OpenAIの要請は、オラクルとの3000億ドルの契約や、オラクルとソフトバンクとの5000億ドルのデータセンター計画など、重要な財務コミットメントの中で行われています。OpenAIは今年、数十億ドルの収益を見込んでいますが、その収入はAI事業に必要なコストにはまだ遠く及びません。フライヤーはまた、現在は新規株式公開（IPO）を考えていないと述べ、会社は能力の拡大と将来の目標に必要な資金調達に集中していると強調しました。

著者は、内部のKubernetes（k8s）プラットフォームがインターネットに依存しないようにすることの重要性を強調しています。特に、ポッドが作成される際、k8sノードはデフォルトでインターネットから「ポーズイメージ」を取得するため、信頼性に影響を与える可能性があります。

この依存関係を避けるためには、コンテナランタイム（containerd）を設定して、ポーズイメージのローカルバージョンを使用することができます。具体的には、containerdの設定ファイルを更新し、ポーズイメージが保存されている自分のレジストリを指すようにします。

ポーズイメージは、ポッドのサンドボックス環境を管理するコンテナとして重要です。以前はゾンビプロセスを処理していましたが、k8sのバージョン1.8以降ではこの機能が主な役割ではなくなりました。

著者は、外部サービスの信頼性に関する問題を避けるために、ポーズイメージをローカルにミラーリングすることを推奨しています。公式のレジストリは稼働時間を保証していないためです。

そのため、k8s環境を設定する際には、ポーズイメージのローカルコピーを使用してインターネットへの依存を最小限に抑えることが推奨されます。

PennyLaneは、量子コンピューティング、機械学習、化学のための無料のオープンソースPythonライブラリです。このライブラリを使うことで、ユーザーは量子回路を構築し、シミュレーションを実行し、量子アルゴリズムを適用することができます。

まず、量子プログラミングの機能があります。さまざまなゲートや測定を使って量子回路を作成し、シミュレーターや実際のハードウェアで実行できます。次に、量子アルゴリズムにアクセスでき、短期的な量子コンピューティングや耐障害性のある量子コンピューティングのアルゴリズムを分析し、その性能を評価し、回路を可視化することが可能です。

また、PennyLaneは機械学習ライブラリであるPyTorchやTensorFlowと統合でき、量子コンピューティングを活用したモデルのトレーニングが行えます。さらに、高品質なデータセットを利用して研究やアルゴリズムの開発を加速することができます。性能面では、ワークフローのコンパイルやリアルタイムフィードバックの実験的なサポートも提供されています。

PennyLaneをインストールするには、Python 3.11以上が必要で、pipを使ってインストールできます。また、Dockerのサポートもあります。PennyLaneは、デモやクイックスタートガイド、詳細なドキュメントなどのリソースを提供しており、ユーザーが始めやすいようにサポートしています。このライブラリは研究で活発に使用されており、貢献も歓迎されています。ユーザーはGitHubで問題を報告したり、機能の提案を行ったりできます。

PennyLaneは、量子コンピューティングや関連分野の研究者を支援し、コミュニティ内での協力と革新を促進することを目指しています。