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接線空間は、3Dグラフィックスにおける法線マッピングに欠かせない概念です。接線空間とは、3D表面の各点における局所的な座標系であり、2Dテクスチャ座標（UV）を3D表面の幾何学に結びつける役割を果たします。

接線空間が重要な理由は、表面上の正確なライティングやシェーディングを可能にするからです。これは、テクスチャの動きが表面上の実際の動きとどのように関連するかを定義します。

接線空間は、各表面点における接線平面から構成されます。接線平面は、表面に対して垂直な法線ベクトルと、表面上の方向を定義する2つの接線ベクトルによって定義されます。

UVマッピングは、表面上の各点に対する2D座標を提供し、接線フレームの向きを決定するのに役立ちます。接線ベクトルは、テクスチャ座標が表面の幾何学にどのように対応するかから導き出されます。正確なライティングのためには、これらのベクトルが直交（垂直）である必要があります。

法線マッピングにおける接線空間の使用では、法線マップが表面の向きを色として保存します。これをサンプリングする際には、ライティングと正しく相互作用するために接線空間に変換する必要があります。

グラフィックスプログラミングでは、接線空間は通常、メッシュ処理中に構築され、シェーダーで使用されて低解像度モデルの視覚的な詳細を向上させます。

接線空間は、単なるレンダリングのテクニックではなく、表面がどのように定義され、テクスチャがどのように相互作用するかに根本的に関わっているため、3Dグラフィックスにおけるリアルな外観にとって非常に重要です。

トランスメタは、ドットコム時代の最後の大規模な新規株式公開（IPO）で、2000年11月7日に上場し、2億7300万ドルを調達しました。一部の人々は、2004年のグーグルまで成功したテクノロジーIPOの最後の例と考えていますが、ハードウェア会社であるため、完全にドットコムのモデルには当てはまりませんでした。IPO後、テクノロジーやインターネット関連のIPO市場は大きく低迷し、特に9.11の攻撃以降はその傾向が顕著でした。

トランスメタはCPUを製造しており、Linuxの創始者であるリーナス・トーバルズが社員として在籍していたことでも知られています。同社は、ソフトウェア翻訳レイヤーを使用して効率的なx86互換CPUを作ることを目指しましたが、インテルやAMDとの性能競争に苦しみました。彼らの製品であるクルソーとエフィシオンCPUは、主に低消費電力の用途で限られた成功を収めました。

最終的にトランスメタは、2005年にCPUの販売から技術のライセンス供与にシフトし、2009年にはノバフォラに売却されましたが、その後ノバフォラは事業を停止しました。現在、トランスメタの製品は珍しいコレクターズアイテムとなっていますが、強いノスタルジーを持つファンは少ないです。

Micro.blogは、YouTubeの代替として「Studio」という新しい動画ホスティングプランを開始しました。2017年にManton Reeceによって設立されたMicro.blogは、ユーザーが自分のオンラインプレゼンスを所有できるよう支援することに重点を置いており、ポッドキャストのホスティングやブックマーク、さまざまなソーシャルネットワークへのクロスポスティングなどの機能を提供しています。

新しいStudioプランでは、ユーザーは最大20分の動画をアップロードでき、PeerTubeやBlueskyなどのプラットフォームへの自動共有が可能です。この取り組みは、動画コンテンツの分散化を目指しており、YouTubeへの依存を減らし、独立したホスティングを促進します。

Micro.blogは、ユーザーが自分のウェブサイトでコンテンツを公開し、他の場所でも共有できるようにしており、「自分のサイトで公開し、他で配信する（POSSE）」というフレームワークに従っています。Studioプランは、ユーザーフレンドリーな形で動画ホスティングをサポートし、コンテンツを優先するアルゴリズムがない点でこの機能を強化しています。

Studioプランは価格が高めに設定されていますが、異なる価格帯でより柔軟な動画の長さオプションを提供する提案もされています。これにより、アップグレードを促進する狙いがあります。ユーザーたちは、従来のソーシャルメディアがアルゴリズムを優先するのに対し、ユーザー中心の動画プラットフォームとしてのMicro.blogの可能性に期待を寄せています。

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チェルノブイリの災害地域で、クレイドスポリウム・スフェロスパーマムという種類の黒い菌が発見されました。この菌は、核放射線を「栄養」として利用するために変異しています。この種は、放射線合成と呼ばれるプロセスを通じて、有害なガンマ放射線を化学エネルギーに変換することができます。これは、植物が太陽光を利用する方法に似ています。

1986年に発生したチェルノブイリの事故は、周辺地域に深刻な放射線汚染を引き起こし、何千年も人が住めない場所となりました。ほとんどの生物が放射線によって害を受ける中、この菌はそのような環境で繁殖しています。

科学者たちは、この菌が宇宙飛行士の長期間の宇宙ミッション中に放射線シールドを作る手助けになる可能性を探っています。宇宙放射線は健康に大きなリスクをもたらすためです。国際宇宙ステーションでの研究によると、この菌は有害な放射線を大量に吸収できることが示されており、将来の宇宙探査において有益である可能性があります。

NTPプロジェクトを支援してください。

2025年の資金調達目標は4,000ドルで、現在の集まった金額は2,130ドルです。NTPプロジェクトは、ネットワーク時刻プロトコル（NTP）に取り組んでおり、これは世界中のコンピュータの時計を同期させるための技術です。正確な時刻管理は、衛星、GPS、5G、医療など、多くの技術にとって非常に重要です。このプロジェクトでは、NTPのオープンソースの参照実装を提供し、文書やプロトコルの開発も行っています。

ネットワークタイム財団はこのプロジェクトを支援しており、毎月、時刻に関連するテーマでオンラインの資金調達イベントを開催しています。これらのイベントのチケットは限られているため、ぜひお早めにお求めください。

詳細については、NTPをダウンロードしたり、バグを報告したりすることができます。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の機械工学部で約60年にわたり活躍したイオアニス・V・ヤナス教授が、90歳で10月19日に亡くなりました。彼は、数多くの火傷患者を救った人工皮膚の開発で知られています。彼の研究は、かつて不可能とされていた臓器再生の分野において重要な進展をもたらしました。

ヤナス教授は1981年にジョン・バークと共同で画期的な人工皮膚を開発しました。この皮膚は、シリコンと牛の腱やサメの軟骨から作られた材料を組み合わせたもので、インテグラという名前で知られています。現在でも、重度の火傷や慢性的な皮膚の傷の治療に広く使用されています。

ヤナス教授はキャリアの中で、医学の国家アカデミーや発明家の殿堂への選出など、数多くの栄誉を受けました。また、MITでは影響力のある教師やメンターとして、多くの学生に生物工学や再生医療の分野でのインスピレーションを与えました。

ギリシャのアテネで生まれたヤナス教授は、化学と化学工学の学位を取得した後、MITに入学し、亡くなるまで同大学に在籍しました。彼には子供や孫が生存しており、今後彼の人生を祝うイベントが計画されています。

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Bluetooth 6.2がリリースされ、いくつかの重要なアップデートが行われました。

まず、接続速度が向上しました。Bluetooth Low Energy（LE）の最小接続間隔が7.5ミリ秒から375マイクロ秒に短縮され、特にゲームやAR/VRアプリケーションにおいて応答性が改善されました。

次に、セキュリティが強化されました。新たに導入された振幅ベースの無線周波数攻撃に対する保護機能により、特に自動車やスマートホームのシナリオでデバイスの安全性が向上しました。

また、USB通信の改善もあります。「バルクシリアル化モード」という新しい機能により、USBを介したデータ伝送が簡素化され、LEオーディオの統合が進みます。

さらに、LEテストモードの改善により、ケーブルを使わずにワイヤレステストが容易になりました。

Bluetoothの仕様は今後6ヶ月ごとに更新される予定で、次のバージョンであるBluetooth 6.3は2026年5月に登場する見込みです。

Stickertop.artは、世界中のクリエイティブなステッカーで飾られたユニークなノートパソコンのコレクションを紹介するプロジェクトです。このプロジェクトは、ノートパソコンを個性的にカスタマイズするアートを称賛しています。各ノートパソコンのステッカーは、所有者の個性を反映し、物語を語っています。

あなたのコンピュータネットワークで異常な活動が検出されました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットでないことを確認してください。

この問題は、あなたのブラウザがJavaScriptとクッキーをサポートしていないか、これらがブロックされているために発生した可能性があります。

サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、参照ID：53c5fa76-bfe1-11f0-832c-fc6ed8657749を提供してください。

また、Bloomberg.comに登録することで、重要な世界の市場ニュースを受け取ることもできます。

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インフルエンザワクチンを接種した後、著者は血圧検査を受け、その結果に懸念を抱きました。薬剤師は、24時間のモニタリングを提案し、著者の腕に装置を取り付けて定期的に測定を記録することになりました。著者はデータに興味を持ちましたが、ストレスを避けるために見るべきではないと言われました。

オフィスに戻った著者は、Microlife WatchBP O3という装置について調べ、利用可能なソフトウェアを使ってデータにアクセスしようとしました。しかし、いくつかの困難があり、Windowsの仮想マシンを設定してソフトウェアを使用しましたが、使い勝手が悪いと感じました。

データを分析する決意を固めた著者は、Wiresharkを使って装置と仮想マシン間の通信をキャプチャしました。データパケットの中に血圧の測定値や心拍数が含まれているパターンを特定しました。データ構造やタイムスタンプに混乱がありましたが、装置が情報をどのようにエンコードしているかを理解する進展がありました。

著者はデータをより良く抽出するためのコードを書くことを試みましたが、課題や締め切りに直面しました。最終的には装置を返却することになり、リバースエンジニアリングの経験を得て、「ノルモテンション」（正常血圧）や「白衣高血圧」（医療機関での高い測定値）といった新しい医療用語を学びました。著者は、インフルエンザワクチン接種直後に血圧を測るのはあまり良いアイデアではないとユーモラスに締めくくりました。

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著者はゲーム「Sim Earth」に対する懐かしさを表現し、現代には地球の複雑なプロセス、例えば地殻変動や海流をシミュレーションする代替ゲームが少ないことに気づきました。ゲームの制作者に続編を求めるのではなく、著者は自らシミュレーションを作成することに決め、その過程をブログで記録しています。

最初はポリゴンベースの手法を使ってリアルな世界を生成しようとしましたが、地殻プレートのモデル化には効率が悪いことがわかりました。そこで、著者はGPUプログラミングやコンピュートシェーダーを探求し、より効果的なシミュレーションが可能になりました。さらに、スムーズ粒子流体力学（SPH）を発見し、リアルな地殻変形やその他の自然現象をシミュレーションすることができました。

このプロジェクトは挑戦的ですが、やりがいもあり、著者は海流、気象パターン、地質形成などの機能を追加してシミュレーションをさらに強化する計画です。今後の進捗を共有することを楽しみにしています。

.NET MAUIは、Avalonia技術を使用してLinuxやウェブブラウザをサポートするために開発されています。このプロジェクトは当初テスト段階でしたが、現在は本格的な取り組みとなり、新しいプラットフォームで動作するアプリケーションも既に存在しています。

主な特徴として、Avalonia MAUIバックエンドがあります。これにより、開発者は既存のMAUIコードを維持しつつ、レンダリング層をAvaloniaに置き換えることができます。これにより、MAUIアプリはデスクトップLinux（Ubuntu、Debian、Fedoraなど）、組み込みLinuxデバイス（Raspberry Piなど）、およびWebAssemblyを介したウェブブラウザで動作することが可能になります。

パフォーマンスの向上も見られます。初期のテストでは、macOS上のMAUIアプリケーションが以前のMac Catalystアプローチを使用したものよりも優れたパフォーマンスを示し、場合によっては2倍以上の性能を発揮しています。

一貫した開発が可能になる点も重要です。Avaloniaという一つのプラットフォームに焦点を当てることで、異なるプラットフォームの動作の違いによる問題を避けることができ、開発がより迅速で予測可能になります。

MAUI開発者にとっての利点も多く、AvaloniaバックエンドはLinuxサポートやプラットフォーム間での一貫したユーザーインターフェース体験を求める長年の要望に応えています。ハードウェアアクセラレーションによるレンダリングやスムーズなアニメーション、幅広いプラットフォームのサポートを提供します。

さらに、Googleとのコラボレーションも進行中で、GoogleのFlutterプロジェクトからの先進的なレンダリング技術を統合し、すべてのプラットフォームでのパフォーマンスと効率を向上させる取り組みが行われています。

この取り組みは、MAUIの機能を強化し、開発者に既存のアプリケーションを大幅に変更することなく、より多くの選択肢を提供することを目指しています。プロジェクトは安定した段階に達した際にオープンソース化され、コミュニティからの貢献やさらなる開発が可能になります。

Perkeepは、データを永続的かつ安全に保存するためのツールです。これはオープンソースのシステムで、ファイルやツイート、大きな動画など、さまざまな種類のデータを保存、検索、共有するために設計されています。データにはスマートフォンやウェブブラウザ、特別なファイルシステムを使ってアクセスできます。

Perkeepは現在も開発中であり、バグや未完成の機能があるかもしれませんが、技術に詳しいユーザーは今すぐにでも利用を始めることができます。コミュニティは、貢献やバグ報告を歓迎しています。

Perkeepの主要な信念には、データに対する完全なコントロール、オープンソースの原則へのコミットメント、プライバシーへの強い配慮（デフォルトで全てがプライベート設定）、データ保存において特定の一つの団体に依存しないこと、そして、あなたがいなくなった後もデータが長期間アクセス可能であることが含まれます。

最新バージョンは0.12で、2025年11月11日にリリースされました。ダウンロードや設定に関する指示があり、過去のイベントからのビデオデモも利用可能です。

この記事では、ターミナルインターフェースの進化について述べ、より良いターミナル体験を描いています。ターミナルの構成要素を四つの主要な部分に分けています。

一つ目は「ターミナルエミュレーター」で、ターミナルのインターフェースを表示します。二つ目は「擬似ターミナル（PTY）」で、エミュレーターとプロセスグループを接続します。三つ目は「シェル」で、コマンドやプロセスを管理します。四つ目は「プログラム」で、ターミナル環境内で動作します。

著者は、現在のターミナルシステムが時代遅れで限界があると指摘し、Jupyterノートブックに触発された新しいモデルを提案しています。このモデルは、インタラクティブな出力やコマンドの簡単な再実行といった高度な機能を提供します。しかし、これらの機能を従来のシェルに統合するには、長時間実行されるプロセスの管理やリアルタイム入力の必要性など、いくつかの課題があります。

この記事では、現代的なターミナルを構築するためのいくつかの段階を示しています。まず「トランザクショナルセマンティクス」として、コマンドをロールバックできるようにし、ユーザーのコントロールを向上させます。次に「永続セッション」を導入し、セッションの状態を失うことなく切断と再接続ができるようにします。三つ目は「構造化RPC」で、入力と出力にメタデータタグを付けて、より良い追跡とログ記録を可能にします。最後に「Jupyterのようなフロントエンド」を設計し、すべての改善を取り入れたターミナルインターフェースを再構築します。

著者は、この新しいターミナルを構築するには時間と協力が必要だが、ユーザー体験を大幅に向上させることができると信じています。

多くのユーザーは、複雑なJavaScriptの日付ピッカーを必要としないことが多いです。複雑なインターフェースはエラーを引き起こし、フォームを放棄される原因となります。日付を選択するためのシンプルな代替手段が存在します。

もし日付ピッカーが必要な場合は、最新のブラウザに対応したネイティブのHTML入力タイプ（date、time、datetime-local）を選ぶと良いでしょう。これらは実装が簡単で、アクセシビリティやパフォーマンス、国際化にも適しています。

日、月、年を別々の入力フィールドにすることで、ユーザーが日付を選びやすくなります。また、選択肢が限られている場合は、ドロップダウンメニューを使うことでミスを減らし、操作を簡素化できます。

inputmode、maxlength、autocompleteなどの属性を利用することで、使いやすさを向上させることができます。日付のフォーマットを助けるためにマスクされた入力を使用することもできますが、慎重に行う必要があります。

入力フィールドには必ずラベルを付け、地域ごとの日付形式を考慮し、柔軟な入力解析を可能にすることが重要です。不要な機能や複雑なUI、例えば二つのカレンダーを使った日付範囲選択は避けるべきです。

正確な日付が必要ない場合は、提案機能を持つテキスト入力を使用することをお勧めします。

アクセシビリティに関するガイドラインに従い、ユーザーテストを行ってインターフェースが使いやすいことを確認することが重要です。機能を実現するためにJavaScriptに依存しすぎないようにしましょう。

完璧な日付ピッカーは存在しないため、シンプルな解決策を維持することがしばしば最良です。ユーザーからのフィードバックを集めて、デザインを継続的に改善していくことが大切です。このガイドは、開発者に対して複雑なJavaScriptの日付ピッカーよりもシンプルな解決策を優先するよう促しています。

確率計算は、情報を表現し処理するためにランダムなビットの流れを使用する計算方法です。従来のアナログコンピュータのように正確な電圧レベルに依存するのではなく、より柔軟なアプローチを取ります。この方法は1960年代にさかのぼり、ブライアン・ゲインズやヴォルフガング・ポッペルバウムといった研究者たちの初期の貢献があります。

確率計算の主な利点には、まず「ノイズ耐性」があります。アナログシステムでは計算が歪む可能性があるノイズに対して、確率システムはビット数にわずかな影響を与えるだけで、全体の計算を保つことができます。次に「設計のシンプルさ」が挙げられます。確率回路はアナログ回路よりも複雑さが少なく、構築が容易でコスト効果も高い可能性があります。さらに「エネルギー効率」も重要です。現代の技術の進歩により、数十億の信頼性の高いトランジスタを統合できるため、確率計算は深層学習やニューラルネットワークで使用される現在の方法よりもエネルギー効率が良い可能性があります。

著者は、この技術が機械学習などの計算効率を大幅に向上させることができると期待しています。特に従来の計算方法や量子コンピューティングなどの新興技術と比較して、確率計算はさまざまな応用において画期的な進展をもたらす有望な代替手段となるでしょう。

国防省は、1962年に導入された古い計画・プログラミング・予算制度（PPBS）から脱却し、武器調達プロセスに大きな変更を加えました。コスト重視から、迅速かつ効率的に先進的な武器を提供することを優先する方針に転換しました。この変化は、必要な軍事装備を提供するのに数年かかっていた従来のシステムの遅さや煩雑さを解消することを目的としています。

主な変更点は次の通りです。まず、国防省は既存の商業製品を購入することで、武器の迅速な提供を優先します。これにより、カスタムソリューションの開発に時間をかけることを避けます。次に、ポートフォリオ調達責任者（PAE）の設置により、さまざまな機能を統合したマトリックス組織を作り、調達プロセスを迅速化します。

また、リーン手法を採用し、反復的かつ段階的な開発を促進します。これにより、技術の調整や展開を迅速に行えるようになります。さらに、非連邦調達規則を活用することで、革新的な企業にとって調達プロセスを簡素化し、軍への供給を容易にします。最後に、PAEは納期や効果に対して責任を持ち、これらの成果に基づいてインセンティブが与えられます。

これらの変更は、より機敏で応答性の高い防衛調達システムを構築し、米軍が世界の敵に対抗し、商業技術を効果的に活用できるようにすることを目指しています。国防省はスタートアップや革新的な企業との協力を強調しており、彼らが軍と関わるユニークな機会を提供しています。

Knokkeは、高速性、品質、コントロールを重視する写真家向けに設計された高解像度の35mmフィルムスキャナーです。このスキャナーは、4064 DPIの解像度と48ビットの色深度で、フィルム1本を5分以内でスキャンします。先進的な光学系と最新のセンサーを搭載しており、優れた画像品質と最大120 dBのダイナミックレンジを提供します。

主な特徴としては、フィルム1本を5分未満でスキャンできるスピード、高解像度のスキャン（4064 DPI）による真の色再現、各フレームごとにカスタマイズ可能なスキャン設定があり、再現性のある結果を得られます。また、オープンソースのソフトウェア「Korova」を使用しており、Windows、macOS、Linuxに対応しているため、プラグアンドプレイの設定でユーザー体験を向上させています。

仕様は、サイズが250 × 150 × 63 mm、重量が1400グラム、インターフェースはUSB-C（3.1）です。価格は999ユーロで、最終的な小売価格は1599ユーロとなります。

今後の計画としては、さまざまなフィルムフォーマットに対応し、ソフトウェアの継続的なサポートや交換部品の入手可能性を考慮して設計されています。Knokkeは2026年第1四半期にKickstarterで予約注文を受け付ける予定です。

全体として、Knokkeは最先端の技術と使いやすいデザインを組み合わせることで、フィルムスキャンの革命を目指しており、個人の写真家やプロのラボの両方に適しています。

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このブログ記事では、フリードリヒ・ニーチェの哲学が、現代社会における人工知能（AI）の課題を理解する手助けになることについて論じています。AIが仕事や人間関係、倫理観を変革する中で、多くの人々はニーチェが産業革命の時代に取り上げたような存在の危機に直面しています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、ニーチェは個人が自己を乗り越え、自らの価値や意味を創造すべきだと考えていました。この考え方は、AIが伝統的な職業や社会構造を脅かす中で、多くの人々が意味を見失う危機に直面している今、特に重要です。

次に、AIの台頭は数百万の仕事を奪っており、特に低スキルや中スキルの労働者に影響を与えています。この仕事の喪失は生計に影響を及ぼすだけでなく、個人のアイデンティティや社会的な認知にも影響を与え、メンタルヘルスの問題を引き起こしています。

また、AIは人々のつながり方を変え、機械が感情的なやり取りを模倣するようになっています。これにより、真の人間関係が人工的なものに置き換わることで、孤独感や空虚感が生まれる可能性があります。

さらに、AIシステムはしばしば透明性を欠いた決定を下すため、共有される倫理基準が侵食され、個人が信頼や責任の明確な指針を持てなくなっています。

ニーチェの思想は個人の強さや本物性を促進しますが、現代の技術が抱えるシステム的な問題には完全には対処していません。著者は、ニーチェの洞察を活かしつつ、AI時代における集団的責任や倫理的ガバナンスの必要性を理解した新しい哲学が求められていると主張しています。このアプローチは、ますます自動化が進む世界において、個人の意味と共有された目的意識の両方を育むことを目指しています。

著者は、Vornado 633DCファンの改造を行い、WiFiを通じてリモートコントロールできるようにしました。この改造はファン内部に隠されており、外見には影響を与えません。主な部品には、手動ではなく電子的にファンの速度を制御するためのデジタルポテンショメーター（デジポット）が含まれています。このプロジェクトは、ファンの速度をリモートで制御したいという思いから始まりました。スマートプラグを使うと基本的なオンオフの制御しかできなかったためです。

著者はファンの内部構造を調査し、速度制御の仕組みを理解しました。その結果、従来のポテンショメーターをデジタルな方法で置き換えられると判断しました。コンセプトをブレッドボードでテストした後、ファンのハウジングに収まるカスタムPCBを設計しました。この設計は、ファンを永久に改造することなく、内部に収めることができるようになっています。

設計プロセスでは、部品の選定に慎重を期しました。接続にはESP32チップを使用し、物理的な速度制御にはロータリーエンコーダーを採用しました。PCBは、ほとんどの部品が事前にハンダ付けされている状態で組み立てられ、作業が簡単になるよう配慮されています。

最終的な改造により、ファンの速度をリモートで制御できるようになり、RGB LEDを通じて状態のフィードバックも得られます。また、元の手動制御も維持されています。このプロジェクトは完全に元に戻すことができ、ファンの元の状態を保つことができます。プロジェクトを再現したい方のために、回路図、PCB設計、設定の詳細へのリンクも提供されています。

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Herokuは、.NET 10 LTSをサポートするようになりました。これは、このフレームワークを使用している開発者にとって重要なニュースです。まず、開発者はHeroku上で.NET 10アプリケーションを問題なく実行できることが確認されています。また、Herokuでは.NET 10 LTSに対して定期的なアップデートとサポートが提供されます。さらに、プラットフォーム上で.NETアプリケーションをデプロイするための手順も簡単です。Herokuは、開発者がスムーズに始められるように、ドキュメントやリソースも提供しています。

このように、Herokuが.NET 10 LTSをサポートすることで、開発者はアプリケーションの構築と運用がより容易になります。

この記事では、「階層的ナビゲーション可能なスモールワールド」ネットワークについて説明しています。このネットワーク構造は、ナビゲートしやすいように設計されています。階層的であるということは、レベルや層が存在することを意味し、スモールワールドであるということは、ほとんどのノード（点）が他のノードから数ステップで到達できることを示しています。この構造により、大規模なシステム内での効率的なコミュニケーションや組織が可能になります。社会ネットワークや交通、情報システムなど、さまざまな分野で役立つ特性です。重要なポイントは、階層的な組織、ナビゲーションのしやすさ、そしてネットワークの効率を保つスモールワールド特性です。

LateNiteSoftは、iOS向けの写真編集アプリを15年間開発してきた経験を活かし、600回以上のテストを実施して異なるAIモデルの画像編集性能を比較しました。目的は、さまざまな編集タイプにおいてどのモデルが最も優れているかを明らかにすることです。

同社はAIサービスのためのクレジット制の料金システムを開発し、使用量に基づいた公正な価格設定を実現しました。彼らのアプリ「MorphAI」は、このシステムの実証例となっています。

テストでは、OpenAIのgpt-image-1、Gemini、Seedreamの3つのAIモデルを評価しました。評価には、人気のある写真テーマに関連する一般的なプロンプトが使用されました。主な結果は以下の通りです。

OpenAIは、創造的な変換や生成タスクにおいて優れていますが、リアルな編集には苦労しています。Geminiはリアリズムを維持するのが得意ですが、アートスタイルではパフォーマンスが劣ることがあります。Seedreamはバランスの取れた性能を提供し、多用途に使える選択肢となっています。

結局、最も優れたモデルは存在せず、各モデルは必要な画像編集のタイプによって強みが異なります。チームは、異なる編集タイプに最も適したモデルを自動的に選択する「プロンプト分類器」の開発を検討しています。

サイモン・ウィリソンは、AIモデルにペリカンが自転車に乗っているSVG画像を生成させるという非公式なベンチマークを作成しました。このタスクは一見 absurd ですが、AIモデルが「エージェンティックループ」と呼ばれる反復プロセスを通じて出力を改善できることを示しています。このプロセスは、生成、評価、改善のステップから成り立っています。

実験では、モデルが自分の出力を確認し、自己修正を行うことが許可されました。彼らはSVGを生成し、それをJPGに変換し、その後JPGで観察した内容に基づいてSVGを改善しました。この実験には、異なるバージョンのClaudeやGPTを含む6つのマルチモーダルAIモデルが使用されました。

結果はモデルによって異なりました。Claude Opus 4.1はリアリズムと機械的な一貫性において大きな改善を見せました。Claude Sonnet 4.5は形状や詳細の微妙な改良に焦点を当てました。Claude Haiku 4.5は6回の反復を通じて広範な調整を行いましたが、結果は劇的には改善されませんでした。GPT-5 MediumとGPT-5-Codex Mediumは画像を洗練させましたが、アプローチは異なり、Codexは出力を不必要に複雑にしました。Gemini 2.5 Proは画像内の要素の配置を根本的に変更しました。

重要なポイントとしては、一部のモデルは考慮深い改善を行ったのに対し、他のモデルは小さな調整にとどまったことが挙げられます。自己批評を行い、いつ改善を止めるべきかを知る能力は、効果的な出力改善にとって重要です。エージェンティックアプローチはゼロショット生成とは異なり、モデルの評価能力や自己改善能力を明らかにしています。

全体として、この実験はモデルが自分の作品を洗練させることができる一方で、その能力が設計や判断力に依存していることを示しています。

テクトロニクスのTDS220オシロスコープを25ドルでフリーマーケットで購入しました。画面のちらつきやコンデンサーの漏れなどの問題があることは知っていましたが、電源を入れてみると、画面の不具合は断続的で、オシロスコープ自体はまだ使用可能でした。

TDS220の主な特徴は、1997年に登場した軽量でポータブルなオシロスコープで、2チャンネル、100MHzの帯域幅を持ち、測定オプションは限られています。

修理の手順は以下の通りです。まず、オシロスコープのハンドル、ネジ、拡張モジュールを取り外し、背面カバーを慎重に外しました。一般的な問題としては、電源供給用のコンデンサーの漏れ、LCDのバックライトの弱さ、接地接続の問題がありました。

電源供給用のコンデンサーを確認すると、電解液が漏れているのを見つけ、すべてのコンデンサーを交換しましたが、画面の不具合は解決しませんでした。LCDパネルの不具合は、パネル内部のコンデンサーに関連していることがわかり、パネルを慎重に取り外した後、特定の3つのコンデンサーを交換しました。

また、LCDのバックライトが弱かったため、新しいCCFLチューブに交換しました。信号の問題を解決するために、BNCコネクタのピンを再はんだ付けし、これにより矩形波の歪みが解消されました。

現在、TDS220は正常に動作しており、画面の不具合もなく、測定も正確で、明るさも満足のいくものになっています。現在は作業台で使用しています。

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このエッセイは、著者が効果的な個人インフラを通じて生産性を追求する様子に焦点を当てています。著者は28年以上リモートでCEOを務めており、仕事環境や日常のルーチンを最適化することが生産性向上に重要であると強調しています。

著者は、これまでに様々な「インフラハック」を開発し、仕事のプロセスを効率化しています。テクノロジーや個人の組織化を活用しているのです。主に自宅で働き、バーチャルコミュニケーションツールを使って会社を効率的に管理し、オフィスに物理的にいる必要はありません。

デスクは整理整頓されており、雑然さを減らし、エルゴノミクス（人間工学）を促進するように設計されています。調整可能なモニターや、作業中に歩けるトレッドミルが含まれています。著者は日常生活に歩くことを取り入れ、トレッドミルや後に導入したウォーキングデスクを使って、屋外での生産性を維持しつつ健康にも良い影響を与えています。

リモートワークのツールとして、著者はビデオ通話よりも画面共有を好み、会議では高音質の音声に重点を置いています。物理的なアイテムについて話す際にはドキュメントカメラを使用し、クリアな音声のために有線ヘッドセットを選んでいます。

デスクから離れる際には、軽量のノートパソコンと携帯電話を持ち歩き、生産性を維持しています。アイデアをメモするために、ペンと紙を使ったシンプルなノートテイキング方法を採用しています。

また、著者は様々な状況に対応できるように充電器やコネクタを備えた「テックサバイバルキット」を用意し、どこにいてもつながり、生産的であることを確保しています。

全体として、このエッセイは、著者がテクノロジーと組織化を通じて生産性を個別にアプローチし、仕事と私生活を効果的に管理している様子を示しています。

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この記事では、特にスタートアップ企業における過度なコラボレーションのデメリットについて述べています。著者は、車の運転に例えて、過剰なコラボレーションが進捗を遅らせることを説明しています。ある程度のフィードバックは有益ですが、他者からの過剰な意見は生産性やモチベーションを妨げる可能性があります。

重要なポイントとして、コラボレーションのバランスが挙げられます。適切な量のフィードバックは重要ですが、過剰になると努力が台無しになることがあります。また、PostHogでは、従業員が自分の仕事に責任を持ち、不必要なコラボレーションを減らすことが奨励されています。

一般的なコラボレーションの落とし穴として、人々はフィードバックを提供する義務を感じることが多く、これが本来のタスクから逸れた議論を引き起こすことがあります。このようなことは時間を無駄にし、成果を減少させる原因となります。

著者は、コラボレーションを減らすための戦略として、議論よりも行動を優先し、フィードバックを特定の個人に限定し、チームリーダーが過剰な意見なしに決定を下すことを奨励することを提案しています。

最終的に、この記事は、ある程度のコラボレーションは必要であるものの、その限界を意識することでチームが目標をより効率的に達成できることを強調しています。

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著者は、マンデルブロ集合をプログラミングする際の経験を、J言語とUiua言語の二つの言語で語っています。最初に著者はJを使ってマンデルブロ集合を作成しましたが、再度見直すと理解が難しいことに気付きました。そこで、Jを再学習するのではなく、コードをスタックベースの配列プログラミング言語であるUiuaに翻訳することに決めました。

マンデルブロ集合は、プログラミングを通じて視覚化される複雑な数学的集合です。著者は、JからUiuaに移行することで、Uiuaのスタックベースのアプローチや関数の記述がより使いやすいと感じました。Uiuaのユニークな特徴として、インタラクティブに実行すると出力のGIFが自動生成される点が挙げられます。これにより、複雑な変換を視覚化する際の即時性と使いやすさが向上します。

著者は、配列言語が結果を迅速に生成できることを評価しており、これが創造的なプロジェクトにおいて効果的であると感じています。全体として、著者はUiuaの機能が革新的で、視覚芸術プロジェクトに役立つと考えています。

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デジタル製品におけるサブスクリプションモデルの普及について、Goodnotesアプリを例に挙げて説明しています。まず、ユーザーはアプリやデジタルコンテンツを本当に所有しているわけではなく、企業が支払い条件を変更するまでの間、アクセスを借りている状態にあるという点が指摘されています。

現在、多くのサービスがサブスクリプションを提供しており、無料トライアルを忘れると予期しない料金が発生することがあります。企業は安定した収入を重視し、製品の品質よりも収益を優先する傾向があります。そのため、解約手続きを複雑にして顧客が支払いを続けるように仕向けることがよく見られます。

著者は、Goodnotesの生涯ライセンスの選択肢が失われたことや、望ましくないAI機能の統合について失望を表明しています。このように、デジタル時代における消費者の権利や所有権に対する懸念が高まっていることが強調されています。

2024年4月現在、最新のWindows Terminal（バージョン1.19）はレイテンシを大幅に削減し、WSLttyなどの他のターミナルオプションと競争力を持つようになりました。2009年以降、Windowsのターミナル環境は改善され、MinTTYやWindows Terminalなど、いくつかの選択肢が利用可能です。

良いターミナルを選ぶ際の重要なポイントには、24ビットカラーのサポートや良好なフォント（絵文字を含む）、低い入力レイテンシ、効率的な出力処理、そしてマルチタブ機能があります。ただし、tmuxを使用すればタブのニーズも満たせます。

さまざまなターミナルをテストした結果、以下のことが分かりました。レイテンシに関しては、Conhost.exeが常に最も低い値を示し、MinTTYがそれに続きました。他のターミナル、特にWezTermやWindows Terminalは、レイテンシが高くなりました。スループットに関しては、MinTTYが大きな出力を迅速に処理するのに優れており、他のターミナルは遅れをとりました。CPU使用率では、Conhost.exeがアイドル時のCPU使用効率が最も良く、新しいターミナルであるWezTermはかなり多くのリソースを使用しました。

総じて、MinTTYは低レイテンシと良好なパフォーマンスから依然として最良の選択肢ですが、すべてのターミナルオプションには改善の余地があります。安定したターミナル体験を求めるユーザーは、WSLのデフォルトとしてMinTTYを使用することを検討すべきです。

要約がありません。

要約がありません。

今、何に取り組んでいるのか、また新しいアイデアを考えているかどうかを尋ねています。

この文書では、さまざまなオープンソースのビデオゲームや商業ゲームのリメイクを紹介しています。ゲームはジャンルごとに分類されています。

アクションゲームには、マップエディターを備えた競技型シューティングゲームの「Hypersomnia」が含まれています。アドベンチャーゲームでは、宇宙冒険をテーマにした「Pioneer」や、クラシックなアドベンチャーゲームを実行する「ScummVM」が注目されています。ビジネスやタイクーンゲームには、「RollerCoaster Tycoon 2」のリメイクである「OpenRCT2」や、「Transport Tycoon Deluxe」を基にした「OpenTTD」があります。

都市建設ゲームには、都市管理をシミュレーションする「Akhenaten」や「Citybound」が特徴的です。ファーストパーソンゲームには、クラシックなFPS体験を提供する「DOOM」や「Quake」が含まれています。プラットフォーマーには、「Super Mario 64」や「Sonic Robo Blast 2」があり、プラットフォームゲームの魅力を示しています。パズルゲームには、3Dパズルゲームのアダプテーションである「BlockOut II」が含まれています。

レースゲームには、クラシックなレースゲームのリメイクである「wipEout」があります。リアルタイムストラテジーゲームには、「0 A.D.」や「OpenRA」が戦略的なゲームプレイの例として挙げられます。ローグライクゲームには、ダンジョン探索に焦点を当てた「NetHack」や「Dungeon Crawl Stone Soup」が含まれています。ロールプレイングゲームには、クラシックRPGを再現する「Daggerfall Unity」や「OpenMW」があります。

サンドボックスゲームには、Minecraftのクライアントである「Minosoft」が例として挙げられます。シューティングゲームには、クラシックゲーム「Sopwith」のポートが含まれています。スポーツゲームには「Open Golf」や「Pooltool」があります。サードパーソンゲームには、「OpenLara」や「Overgrowth」が注目されています。タワーディフェンスゲームの例として「Izowave」が挙げられます。ターン制ストラテジーゲームには、「FreeCiv」や「The Battle for Wesnoth」が特徴的です。

さらに、この文書ではオープンソースゲーム、ゲームリメイク、ゲームエンジンプロジェクトに関する他のリソースへのリンクも提供されています。

Dynalangは、言語を使って世界を理解し、対話するために設計された高度なエージェントです。従来のエージェントが単純な言語コマンドに従うのに対し、Dynalangは幅広い言語を活用して未来の出来事や行動を予測します。この言語と視覚的経験を結びつける能力により、タスクのパフォーマンスが向上します。

Dynalangの主な貢献は、未来予測を通じて言語を視覚的経験に基づかせることです。さまざまなタイプの言語を扱うことを学び、複雑なタスクでは既存のモデルをしばしば上回る成果を上げています。また、このモデルは、行動や報酬を必要とせずにデータセットを使って事前学習を行い、言語を生成することができます。

Dynalangは、環境との相互作用を通じて経験から継続的に学習します。テキストと画像を圧縮して未来の出来事、報酬、観察を予測するために使用できる形式に変換する世界モデルを利用しています。このモデルは、言語と視覚的入力を統一的に処理し、人間が世界を認識する方法に似ています。

評価環境には、いくつかの異なるシナリオがあります。HomeGridでは、言語のヒントを使ってタスクを完了する能力が試されます。Messengerでは、複雑なテキストから学び、推論を統合して意思決定を行います。Habitatでは、自然言語の指示に従って現実的な環境をナビゲートします。LangRoomでは、エージェントが環境で観察した内容に基づいて言語を生成します。

Dynalangは、大規模なテキストデータセットで事前学習が可能で、行動や報酬のラベルを必要としません。これにより、タスクのパフォーマンスが向上します。また、モデルは一貫したテキストを生成することができ、言語理解と生成を統合する可能性を示しています。

全体として、DynalangはAIエージェントにおける言語と視覚理解の統合において重要な進展を示しています。

この記事では、高品質な作品を作るための努力が、認識される品質が上がるにつれて大幅に増加することについて述べています。著者は、アートを創造することが、アイデアを生み出す探求と、そのアイデアを洗練させる実行という二つのプロセスを同時に行う複雑な作業であると主張しています。

プロジェクトの解像度が高くなるにつれて、受け入れられる変更の幅が狭くなり、品質を損なうリスクを避けながら改善することが難しくなります。その結果、思った以上に多くの微調整や編集が必要になることがあります。例えば、音楽では、わずかなタイミングの変更がグルーヴに大きな影響を与えることがありますが、散文では、うまく組み合わさる選択肢が多く存在します。

また、異なる創造的な分野を対比させ、ジャズや絵画のようにリアルタイムでの探求や失敗が許容される分野もあれば、より精密さや練習が求められる分野もあることが指摘されています。最終的に、著者は創造的な作品を洗練させるプロセスが挑戦的であり、高品質を追求するためにはかなりの努力が必要であると結論づけています。

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デジタル音の生成について、プログラミングを使った具体的なC言語のコード例を通じて説明しています。まず、デジタル音の基本について触れます。デジタル音は、音波を一定の間隔でサンプリングすることで作られます。一般的な音声のサンプルレートは、低価格のデバイスでは約8000 Hzです。音は、量子化された振幅値で表現され、通常は符号なし8ビット整数の形式が使われます。

次に、音の生成について説明します。C言語のシンプルなループを使うことで、振幅値を時間に応じて操作することで、ノコギリ波、矩形波、正弦波などの異なるタイプの音波を生成できます。それぞれの波形は異なる音質を生み出します。

メロディを演奏するためには、ステップシーケンサーを使用して、あらかじめ決められた音符のシーケンスに基づいて時間とともに音の高さを変えることができます。提供されたコードでは、各音符の周波数を増加させる方法が示されています。

バイトビート音楽についても触れています。バイトビートは、簡潔なC言語の式を使って音楽を作るニッチな音楽ジャンルです。これらの式は、繰り返しや複雑な音のパターンを生成することができます。

また、低域通過フィルターやディレイラインなどのシンプルな音響効果についても説明されています。これらは、周波数を滑らかにしたりエコーを加えたりすることで音を強化します。

プログラミングを使った音響効果や音楽制作には多くの可能性があり、著者は読者に音の生成や合成、効果の実験を奨励しています。全体として、プログラミングが音を作り出し、操作するための強力なツールであることを示し、音楽とコーディングの交差点をさらに探求することを促しています。

今年の初め、私はイギリスのブライトンで開催されたdConstructウェブカンファレンスに参加し、友人たちと再会しました。カンファレンスの後、私たちは公園でリラックスし、近くの博物館でのエジプト展について話し合いました。友人のマイクが展示のタイトルについて面白いコメントをしたことで、5000年前のヒエログリフを読むことができる人がいることに感心しました。

そのインスピレーションを受けて、冗談で「こんにちは、世界」とヒエログリフで書かれたTシャツを作ろうと提案しました。しかし、古代エジプト語には「L」の文字に相当するヒエログリフがないことがわかりました。それでも、私たちはエジプト学の専門家に翻訳を手伝ってもらうことにしました。最終的には「ようこそ、全土」というフレーズに決まりました。これは失われた文化からのユニークな挨拶です。

ヒエログリフは芸術的にデザインされ、私はそれをTシャツに印刷しました。理解できる人が少ないことが気に入っており、他の人にもこのデザインを自分のアイテムに使ってほしいと思っています。この楽しいプロジェクトに協力してくれたマイクとエジプト探検協会に特別な感謝を伝えます。

現代のコンピュータは複数のCPUコアを持っており、並列計算を効果的に活用することが重要です。しかし、スレッド間で共有データを管理することは非常に複雑です。

データレースは、複数のスレッドが同じメモリ領域に同時にアクセスすることで発生し、予測できない結果を引き起こします。例えば、二つのスレッドが同じ銀行口座から引き出そうとすると、残高が不正確になることがあります。

ミューテックスは、データレースを防ぐための一般的な手段で、同時に一つのスレッドだけがリソースにアクセスできるようにします。しかし、ミューテックスには限界があります。デッドロックが発生することがあり、これは二つのスレッドが互いに待ち続ける状態です。また、ミューテックスを使うとコードが複雑になり、管理が難しくなります。

ミューテックスを使用する場合、カプセル化を破ったり、同期操作と非同期操作のためにコードを重複させたりする必要があり、設計が複雑になります。

ソフトウェアトランザクショナルメモリ（STM）は、ミューテックスの優れた代替手段として提案されています。STMでは、複数の操作を一つの原子トランザクションとして扱うことができ、データレースやデッドロックを防ぎます。トランザクション中に競合が発生した場合は、ロールバックして再試行できるため、コードが簡素化され、安全性が向上します。

アクターシステムや通信する逐次プロセス（CSP）などの並行性パターンは、共有可変状態の落とし穴を避けながら並行性を管理するための代替アプローチです。

著者は、STMをサポートするプログラミング言語を検討したり、不変データ構造を採用することで、多くの並行性の問題を回避することを提案しています。

ミューテックスは一般的に使用されていますが、並行プログラミングにおいては大きな課題を引き起こします。STMのような代替手段は、より信頼性が高く管理しやすい解決策を提供し、並列処理に関わる多くのシナリオで好まれる傾向があります。

Cactoideは、登録なしでイベントを作成し、共有できる使いやすいモバイルファーストのプラットフォームです。主な特徴は以下の通りです。

まず、イベントの作成が非常に簡単で、数秒で設定できます。特別なアカウントは必要ありません。各イベントには、覚えやすいリンクが付与され、どのプラットフォームでも共有できます。また、RSVP（出席確認）や参加可能な人数を一つの場所で簡単に確認できるため、メッセージを探し回る必要がありません。

参加者数については、無制限のRSVPを許可することも、必要に応じて制限を設けることもできます。さらに、特別な招待リンクを使って、招待制のイベントを作成することも可能です。Cactoideは他のインスタンスと連携できるため、ネットワーク全体でイベントを発見し、共有することができます。

Cactoideはオープンソースで、自己ホスティングが可能なため、カスタマイズや管理が容易です。多くの人々と共に、スムーズで思い出に残る集まりを企画しましょう。

勾配降下法は機械学習モデルのトレーニングに不可欠ですが、処理が遅くなることがあります。そのため、研究者たちは最適化の改善方法を常に模索しています。中でも、Adamは最も人気のある最適化手法です。しかし、新しい手法であるスペクトルホワイトニング最適化器は、Adamを上回る性能を主張しています。

勾配はモデルのパラメータを調整し、損失を減少させるために重要です。しかし、従来の方法では単純なユークリッド距離を前提としており、すべてのパラメータに最適とは限りません。より複雑なメトリックを使用することで、性能を向上させることができます。

現代の最適化器は「ホワイトニング」メトリックを使用することが多く、これによりすべてのパラメータが最適な速度で更新されることが保証されます。このメトリックは、損失関数の曲率を近似するガウス・ニュートン行列から導き出されます。

ホワイトニングメトリックは、いくつかの最適化手法と関連しています。ニュートン法はヘッセ行列を使用しますが、計算コストが高くなります。自然勾配降下法はフィッシャー情報行列を使用し、損失関数ではなく確率分布の形状に焦点を当てます。スペクトルノルム降下法は、行列の最大特異値に基づいて距離を測定します。

人気のある最適化器には、AdamやRMSPropがあり、ホワイトニングメトリックの要素ごとの近似を使用します。ShampooやSOAPは、より良い性能を得るためにクロンネッカー因子を用いて勾配共分散を追跡します。PSGDは前処理行列を更新する反復的なアプローチです。Muonは、最適化を改善するためにSVDを効率的に近似します。

実験によると、SOAPのようなスペクトルホワイトニング最適化器は、特にハイパーパラメータが適切に調整されている場合、勾配ステップごとの性能でAdamを上回ることが示されています。

一般的に、スペクトルホワイトニング手法はAdamを改善します。SOAPはその効果的な性能で注目され、Muonは計算効率の面で評価されています。さらに効果的な最適化手法の開発に向けて、さらなる探求が奨励されています。

ウェブサイトが正常に機能するためには、一部のクッキーやソフトウェアツールが必要です。これらはセキュリティを強化し、不正行為を防ぎ、購入を可能にします。ブラウザでこれらのクッキーをブロックすることもできますが、その場合、サイトの一部の機能が正しく動作しなくなることがあります。

DARPAはテキサス州と協力し、先進的な半導体技術に特化した新しい工場に14億ドルを投資しています。この取り組みは、3D異種統合技術の開発を目指しており、オースティンのテクノロジー産業における地位を強化することが期待されています。DARPAのマネージングディレクターであるマイケル・ホームズ氏は、このプロジェクトの目標や運営方法について説明し、半導体製造に与える可能性のある影響についても強調しました。

RPN科学計算機R47は、高性能でプログラム可能なデバイスで、複雑な計算に対応しています。スイスの会社SwissMicrosによって開発され、以前の計算機モデルから進化した洗練されたソフトウェアが特徴です。

この計算機の主な特長には、先進的な数学機能があります。方程式の解法、積分、行列の処理、複素数の計算などが可能で、34桁の精度を持ち、さまざまな科学的機能をサポートしています。

プログラミング機能も充実しており、ユーザーはマルチラインエディタを使ってプログラムを作成でき、ループやフラグなどの機能を活用できます。

使いやすいインターフェースも魅力です。高解像度のディスプレイ、カスタマイズ可能なキーボード、ソフトキーのメニューにより、簡単に操作できます。

データ管理機能も備えており、USBを通じてデータの入出力が可能で、状態やプログラムを保存するための内蔵メモリもあります。

仕様としては、R47はステンレススチールのケースを持ち、強力なARMプロセッサ、高コントラストのディスプレイ、長寿命のバッテリーを搭載しています。5年間の保証が付いています。

現在、ファームウェアはベータ版で、開発チームを通じて更新が可能です。この計算機は2025年11月17日に発送予定で、価格はCHF259.00です。

「マーブルファウンテン」というプロジェクトは、手続き型生成技術を用いて作られた複雑なアルゴリズムアート作品で、3Dプリント用に設計されています。著者は2023年9月にFormlabsに入社し、高度な3Dプリンターの能力を活かした精巧な構造をデザインすることを目指しました。

プロジェクトの開発では、最初にランダムな点をつなげて経路を作成し、傾斜を調整することから始まりましたが、初期のデザインには限界がありました。著者は、プリンターの容量内でより多くの動きを収めるために、経路解決プログラムを開発しました。

経路解決プログラムは、特定の条件を維持しながら経路を作成するためにさまざまなアルゴリズムを使用しています。例えば、境界内に留まることや傾斜を滑らかにすることです。しかし、著者はマーブルの速度に関する課題に直面し、スピードとカーブのバランスを取ることで、マーブルがコースから外れないようにする必要がありました。

支えとなる構造は、パーティクルシステムとして作成され、美しさを重視しつつ、構造的な強度も確保しています。著者は、幾何学的な形状をさらに最適化できることを認識しており、より有機的なデザインのために異なるツールの使用を検討しています。また、システム内の速度推定や衝突防止の改善にも興味を示しています。

プロジェクトのタイムラインは、2024年2月に始まり、9月にはギャラリー展示に至りました。過熱したモーターや小さな不具合などの課題があったものの、著者は作品を展示することに成功しました。

著者は、プロジェクトの間に支援や意見をくれた友人に感謝の意を表しています。全体として、マーブルファウンテンプロジェクトは、3Dプリントと手続き型デザインにおける創造性と技術的な挑戦を融合させ、著者の複雑なシステムへの情熱を反映しています。

「iPodソックス」に関する話題があり、Hacker Newsというウェブサイトでの議論へのリンクが提供されています。

本日、TorrentFreakが創立20周年を迎えました。このサイトは、海賊行為や著作権問題を扱うことに特化しています。2005年に設立され、急速に進化するファイル共有の状況を記録するために始まりました。メディアにおける一方的な反海賊行為のメッセージに対抗する役割を果たしています。

このサイトは、インターネットとトレント技術の台頭に魅了された大学院生によって立ち上げられました。トレント技術は新しいオンラインコミュニティを可能にしました。年月が経つにつれて、トレントだけでなく、海賊行為や著作権の課題についても広く取り上げるようになりました。特に、海賊行為の現場での犯罪活動が増加する中で、焦点が変わってきました。

サイトは独立性を保ち、小規模なチームによって運営されています。海賊行為に関する議論の両側をバランスよく報道し、批判的な分析を行うことを重視しています。最近は記事の発信頻度が減少していますが、創設者たちは独自の視点を提供できるテーマに焦点を当てながら、サイトを無期限に運営し続ける意向を示しています。彼らは、これまでの旅を支えてくれた読者や寄稿者に感謝の意を表しています。

要約がありません。

著者は、プログラミングとの出会いを振り返ります。子供の頃、BASICプログラミングに戸惑いながら始めた彼らは、試行錯誤を重ねる中で成長していきました。C言語に出会ったものの、依然として迷いを感じていました。転機は、ブリッジトーナメントの際にエンジニアから「ループを使わずに数を合計する方法は？」という質問を受けたことでした。この問いをきっかけに、Prologにおける再帰の概念を発見しました。

Erlangというプログラミング言語について学ぶことで、著者のプログラミングへの興味はさらに深まりました。Erlangはスウェーデンで開発された関数型プログラミング言語で、分散システムや障害に強いシステムを構築するために設計されています。著者はErlangのシンプルさと優雅さに魅了され、特にプロセス間のメッセージ通信モデルに感銘を受けました。このモデルでは、共有状態なしでプロセスがコミュニケーションを取ることができます。

最終的に、著者は競技ブリッジよりもErlangでのプログラミングに専念することを選びました。Erlangには、エラーを受け入れ、多くのプロセスを作り、隔離によって安全性を確保し、メッセージでコミュニケーションを取るという哲学があり、これが著者に響いたのです。著者は自分のブログでErlangや他のプログラミング言語についての知識を共有し、他の人がもっと早く学んでおけばよかったと思う概念を理解できる手助けをしたいと考えています。

Zマシンは、1979年にインフォコムによって作られた初期のファンタジーコンソールで、開発者がテキストアドベンチャーゲームを作成するためのものです。このシステムは、仮想マシンとバイトコードを使用することで、さまざまなプラットフォーム間でのゲームの互換性を確保するという課題を解決しました。現在の多くのテキストアドベンチャーゲームは、より進んだグルルクスを使用していますが、依然としてZマシンを利用するものも多く存在します。

Zマシン向けのプログラミングを始めるには、低水準言語のZILや、Zマシンのバイトコードにコンパイルされる高水準言語のインフォーム6を使用できます。インフォーム6は、より使いやすく、開発者がZILの複雑さに悩まされることなくゲームを作成できるようになっています。

この記事では、著者がインフォーム6を使って「アドベント・オブ・コード」の課題に対する解決策をコーディングした経験が詳述されています。Zマシンの16ビット整数の制限により必要となる長整数の数学処理や、ユーザー入力の読み取り方法についても触れています。著者は、インフォーム6の手続き型とオブジェクト指向の機能を強調し、クラスやオブジェクトを使って問題をモデル化する方法を示しています。

全体として、著者はインフォーム6を学ぶ過程を振り返り、その構造や創造的な機会を評価しています。低水準プログラミングの課題にもかかわらず、インフォーム6を使ってゲームを作成する計画を立てており、Zマシンによる制約が創造性にとって有益であると考えています。

超高速の帯域幅により、ノード間で迅速なデータ転送が可能になります。これにより、大規模なAIタスクの処理に最適です。

「テレパシーテープス」は、自閉症の子どもたち、特に言葉を話せない子どもたちが心を読むことができると主張するシリーズです。キーディケンズが監督を務めるこの番組は、厳しい診断を乗り越える家族の感情的な物語を描き、言葉を話さないすべての子どもたちが普遍的な意識にアクセスする特別な能力を持っている可能性があることを強調しています。

しかし、このシリーズの主張はセンセーショナルでありながら、ダイアン・ヘナシー・パウエル博士という神経精神科医による逸話的な証拠や未検証の研究に基づいています。番組は人気を博し、ジョー・ローガンのような有名なポッドキャストをも上回る視聴者を獲得しています。多くの影響力のある人物がこれらのアイデアに興味を示し、テレパシーについての議論が意識や技術を含む広い文脈で行われています。

しかし、シリーズの主張には強い科学的根拠が欠けています。批評家たちは、言葉を話さない人々が使用するコミュニケーション方法、例えばサポーテッドタイピングやスペリングが、ファシリテーテッドコミュニケーション（FC）と呼ばれる物議を醸す手法に由来していることを指摘しています。この手法は、ファシリテーターのバイアスが伝えられるメッセージに影響を与える懸念から、信用を失っています。

この記事は、これらの主張が自閉症の家族を持つ人々に与える感情的な影響について考察しています。未検証の理論を受け入れる危険性を強調し、つながりや理解を求める気持ちは深いものの、科学的な検証がない主張には批判的なアプローチが必要であることを示しています。最終的に、著者は自閉症の人々の本来の価値を強調し、テレパシーのセンセーショナルな概念ではなく、彼らの尊厳と人間性を擁護しています。

Firefoxは、バージョン145でプライバシーの大幅なアップグレードを行い、ブラウザフィンガープリンティングに対抗しています。この手法は、ユーザーのブラウザやデバイスの詳細に基づいてユニークなデジタルIDを作成し、秘密裏に追跡するものです。この追跡は、クッキーをブロックしている場合やプライベートブラウジングモードでも行われることがあります。

主なポイントは以下の通りです。まず、Firefoxは2020年から既知のトラッカーをブロックしており、フィンガープリンティングに対する防御を強化しました。その結果、追跡可能なユーザーの数を半減させています。

次に、Firefoxはレイヤードディフェンスシステムを導入し、ウェブサイトと共有する情報を制限することでユーザーのフィンガープリントを小さくしています。これにより、必要なウェブサイトの機能を維持しつつ、フィンガープリンティングスクリプトをブロックし、ユーザー情報の一般的な漏洩から保護しています。

また、新しい保護機能は、ユーザー体験を損なうことなく追跡を妨害することを目指しています。Firefoxはプライバシーと機能性のバランスを慎重に考慮し、正当なウェブサイトの機能が正常に動作するようにしています。

さらに、FirefoxはプライベートブラウジングモードやETPストリクトモードでプライバシー機能を自動的に強化し続けており、トラッカーがユーザーを特定するのをより難しくしています。

全体として、Firefoxはユーザーに強力なプライバシー保護を提供しつつ、自由にウェブを楽しむことができるよう努めています。ユーザーには最新バージョンへのアップグレードを推奨しています。

要約がありません。

ジェームズ・グラハム（1745年–1794年）は、「アースバス」と呼ばれる健康法の初期の支持者でした。この方法は、新しく掘り起こした土に体を数時間浸すもので、彼はこの実践が痙攣や神経障害などのさまざまな病気を治すと信じていました。グラハムは地球を育む存在と見なし、人間も土からできているため、このつながりから恩恵を受けることができると考えていました。

彼は土の質の重要性を強調し、茶色や赤みがかった肥沃な土を好み、特定の色の土を使うことを避けるようにアドバイスしました。グラハムは自身のアースバスの体験を語り、これが彼を若返らせたと主張しました。また、埋まっている間に歌うことを勧め、健康効果を高めるとしました。

アースバスを広める前に、グラハムはロンドンの「健康の神殿」で電気を使った治療法などの医療革新で名を馳せました。彼はまた、電気と磁気を利用して性的快楽と生殖力を高めるために設計された「天体ベッド」という装置を作りました。グラハムは1794年に断食の研究中に亡くなり、エディンバラに埋葬されました。

2025年、小規模なインディスタジオでの開発者の採用は、限られた資金と多くの応募者のため、これまで以上に難しくなっています。著者のビクター・フルドゥガチは、当時メンバーが3人しかいなかったバラードゲームズでの採用経験を共有しています。彼らはソーシャルメディアに求人を掲載し、わずか2日間で159件の応募を受け取りました。

大量の応募を手作業で処理するために、スタジオは二段階の審査プロセスを採用しました。最初に不適切な応募を素早くふるい落とし、その後、より詳細な審査を行いました。効率を重視し、候補者に期待する給与と勤務可能日を事前に尋ねることで、予算を超える給与を要求する応募者を排除しました。

給与で競争するのではなく、スタジオは小規模チームで働く利点を強調しました。具体的には、プロジェクトに対するコントロールや影響力が増すことです。また、従来のコーディングテストの代わりに、役割に関連した実践的な持ち帰り課題を使用しました。この課題は、候補者のスキルを評価し、実際に行う仕事についての理解を深める手助けとなりました。

採用プロセスには、ビデオ面接や持ち帰り課題についてのディスカッションが含まれ、候補者が自分の仕事を理解しているか確認しました。全体のプロセスは約4週間かかりました。

採用に関する重要なポイントは次の通りです。シンプルなメールラベリングシステムを使って応募を追跡すること、実際の業務を反映した持ち帰り課題を設計すること、候補者の時間を尊重し、課題を管理しやすく関連性のあるものにすること、そして候補者が課題について質問できるチャンネルを提供することです。

全体として、小規模なインディスタジオでの採用プロセスは、効率的で公平、かつ候補者に対して敬意を持ちながら、チームに適した人材を見つけることが重要です。

バンク・オブ・アメリカは、主要なテクノロジー企業が人工知能（AI）プロジェクトの資金調達のために借入を大幅に増加させていると報告しました。9月と10月には、メタやオラクルなどの企業が750億ドルの債券やローンを発行し、過去10年間の年間平均借入額の2倍以上に達しました。

企業がAIに多額の投資を行う中で、2025年と2026年には資本支出が営業キャッシュフローの94%に達すると予測されています。これは2024年の76%からの増加です。この変化は、企業がAIのためのインフラを資金調達する際に借入に依存する可能性が高まるため、持続可能な成長に対する懸念を引き起こしています。

テクノロジー企業は、これまでAIの拡大をコアビジネスからの強力なキャッシュフローで支えてきました。しかし、データセンターへの投資規模が現在の水準に達しているため、外部からの資金調達を求めるようになっています。全体としてキャッシュフローは健全ですが、投資の急速なペースは内部資金が支えられる範囲を超えています。

多くのテクノロジー企業はすでにかなりの負債を抱えており、メタのように大きな現金準備を持つ企業もありますが、オラクルのように金利が上昇すると困難に直面する可能性があります。小規模な企業は、信用格付けが低いために借入コストが上昇すると、さらに苦しむことになるでしょう。

AIへの投資にはリスクが伴います。借入に依存することで成長が加速する一方で、市場の変動に対する脆弱性も増す可能性があります。マイクロソフトやアマゾンのように多様な収益源を持つ企業は、これらのリスクを管理しやすい立場にあります。しかし、負債バブルの可能性や現在の高い評価の持続可能性については懸念があります。

投資家は、AI関連企業への投資に慎重になるべきであり、負債水準や資本支出のリターンを監視しながら、AI資金調達の状況の変化に注意を払う必要があります。

このブログ記事では、ZigとC++というプログラミング言語を統合し、両者が構造体やクラス内でデータ型を共有できる方法について説明しています。

まず、相互運用性が重要です。著者は、Zigのデータ型をC++で、またその逆も可能にしたいと考えています。プログラミング言語に制約されることなく、データ型を利用できることが目指されています。

次に、型の定義についてです。一方の言語から別の言語に型を埋め込むためには、完全な定義ではなく、サイズとアライメント情報だけが必要です。著者は、正しいサイズとアライメントを保証するための不透明型を作成するマクロ（SIZED_OPAQUE）を導入しています。

コンパイル時の検証も重要なポイントです。ZigとC++の両方は、これらの型のサイズとアライメントをコンパイル時にチェックできるため、早期にエラーを発見するのに役立ちます。

実際の使用例として、著者はZigの型（例えばstd.http.Client）をC++のクラスに格納する方法を示しています。この際、最適化フラグに応じたサイズの変化にも配慮されています。

ポインタの使用についても触れています。言語間で共有ポインタを渡す際には、直接コピーするのではなく、適切に管理するための関数を使用することが重要です。

最後に、キャストの改善についてです。新しいマクロにより、Zigの不透明型とC++の具体的な型との間の変換が簡素化されました。これにより、コード内での繰り返しキャストの必要が減り、よりクリーンで管理しやすいコードになります。

全体として、このブログ記事はZigとC++間での効率的かつ安全なデータ共有を強調し、型管理における複雑さやエラーの可能性を最小限に抑えることを目指しています。

Linuxカーネルは、ビルドシステムに2つのパッチを追加することで、Microsoft C拡張機能を有効にすることを検討しています。この変更により、GCCやLLVM/Clangで-fms-extensionsというコンパイラオプションを使用できるようになります。このオプションは、Microsoftのヘッダーファイルに含まれる特定の非標準C/C++機能をサポートします。これらのパッチは、次期Linux 6.19カーネルバージョンに提出される可能性があります。

過去には、このオプションを有効にしようとする試みがありましたが、あまり進展しませんでした。しかし、今回の新しいパッチによって、開発者たちはコードの可読性を向上させ、スタックスペースを節約できると考えています。主要な開発者であるリーナス・トーバルズは、この変更に対して前向きな姿勢を示しており、Linuxカーネルにおけるこれらの拡張機能の標準化が期待されています。全体として、-fms-extensionsを有効にすることで、より良いコーディングプラクティスが可能になるかもしれませんが、一部の人々はLinuxのコードベースにMicrosoftのような機能を導入することに懸念を抱いているかもしれません。

この記事では、生物のさまざまなサイズや形状について述べており、より良い理解のために定量的な比喩を使う重要性を強調しています。生物学は小さな分子から大きな生物まで幅広く、比較を用いないと理解が難しいことが示されています。

生物学における比喩は、複雑な概念を簡略化しますが、具体的な数値の文脈が欠けていることが多いです。例えば、「DNAは細胞の設計図である」と言っても、その実際のサイズや体積は伝わりません。

定量的な比喩は、サイズをより明確に理解する手助けをします。例えば、水分子を砂粒の大きさに拡大すると、タンパク質はブルーベリーに例えられ、最も大きなヒトのタンパク質であるチチンは、ダブルガレージの扉と同じ長さになります。

さまざまな生体分子、例えばDNAやタンパク質のサイズについても、身近なサイズで説明されています。人間の染色体は拡大するとイギリス海峡を横断できるほどの長さになり、人間の細胞はホテルの部屋の大きさに例えられます。

細菌やウイルスのサイズは大きく異なり、例えば大腸菌は牛に例えられ、一部のアメーバは数キロメートルの大きさに達することもあります。

典型的な人間の細胞はホテルの部屋に例えられ、目や脳などの器官のサイズは非常に大きく表現され、そのスケールを示しています。

生物の構造を人間が作った物体と比較することで、生物の存在がどれほどコンパクトであるかを強調しています。例えば、1セント硬貨を拡大すると、高さが1キロメートルを超える巨大な円盤になります。

スケールの課題として、砂を水分子に例える比喩は、大きな生物学的スケールを考えると明確さを失います。これは、生物学を日常的な用語で視覚化することの複雑さを浮き彫りにしています。

要するに、この記事は、定量的な比較を通じて広大で複雑な生物学の世界をより具体的に理解できるようにし、さまざまなスケールでの生命の理解を深めることを目指しています。

XORTRANは、XOR問題を解決するために設計されたシンプルなニューラルネットワークプログラムで、FORTRAN IVで書かれています。このプログラムは、RT-11オペレーティングシステムを使用するPDP-11/34AコンピュータやSIMHシミュレーター上で動作します。

ネットワークの構造は、4つのニューロンを持つ1つの隠れ層から成り、活性化関数にはリーキーReLUが使用されています。学習方法は、平均二乗誤差を損失関数とするバックプロパゲーションを通じて行われ、重みの初期化にはHeの手法が用いられています。トレーニングでは、学習率が0.5から0.01に徐々に減少し、出力層にはtanh関数が使われています。実際のハードウェアでのトレーニングプロセスは数分しかかからず、数百回のトレーニングサイクル後には正しいXOR出力に収束します。

プログラムの実行方法は、まずSIMHでRL1ドライブにXORTRANファイルを接続し、次にRT-11のコマンドを使用してプログラムをコンパイルし実行します。このプロジェクトは、初期のコンピュータシステムが基本的なニューラルネットワークを実装できたことを示しており、歴史的なコンピューティングと現代の機械学習を結びつけています。

コードはMITライセンスの下で公開されており、著者に適切なクレジットを与えることで自由に使用や改変が可能です。

フェイフェイ・リー博士は、人工知能（AI）の未来について「空間知能」に焦点を当てて語っています。空間知能はAI開発の次のフロンティアとされており、AIの進歩があったにもかかわらず、実世界の理解や相互作用には依然として課題が残っています。空間知能は、創造性やロボティクス、科学的発見にとって重要であり、現実と仮想の環境とのより良い相互作用を可能にします。

リー博士は、現在のAIがテキストや画像を生成できる一方で、物理的な空間を理解したり物体を操作したりするような空間的推論を必要とするタスクには苦労していると説明しています。AIにおける真の空間知能が実現すれば、物語作りやロボティクス、科学研究などの分野に革命をもたらし、機械がより直感的で効果的な協力者となるでしょう。

この目標を達成するために、リー博士のチームは「ワールドモデル」の開発に取り組んでいます。これにより、AIが複雑な環境を理解し生成できるようになります。これらのモデルは生成的であり、多様な情報源からの入力を理解しながら、物理的かつ幾何学的に一貫性のある世界を作り出すことが求められます。

リー博士は、人間の能力を補完するAIの開発が重要であると強調し、空間知能が創造性、ロボティクス、医療、教育を向上させる可能性を示しています。全体として、複雑な課題に取り組み、人間の生活を向上させる真のパートナーとなるAIの創造を目指しています。

TigerBeetleは、正確性に重点を置いた金融取引データベースです。しかし、個々の正しい部分から信頼性のあるシステムを構築するのは難しいことがあります。この記事では、トランザクションなしでの整合性の維持、外部状態の管理、障害からの回復方法について説明します。

TigerBeetleは、資金移動のような金融取引を扱うことに特化しており、Postgresは口座保有者情報のようなマスターデータを管理します。この分離により、スケーラビリティとセキュリティが向上します。

トランザクションとは、成功するか失敗するかの完全な操作のセットです。しかし、TigerBeetleとPostgresの操作を組み合わせても、完全なトランザクションが保証されるわけではありません。

安全性の特性として、Postgresのすべての口座にはTigerBeetleに対応する口座が必要であり、その逆も同様です。また、TigerBeetleにプラスの残高がある口座はPostgresにも存在しなければならず、これにより資金の損失を防ぎます。

記録システムと参照システムの違いについて、記録システムは真実の主要な情報源であり、TigerBeetleがそれに該当します。一方、参照システムはその記録を支えるもので、Postgresがこれに当たります。操作の順序が重要で、まず参照に書き込み、その後記録に書き込む必要があります。

「最後に書き、最初に読む」という原則は、アプリケーションの整合性を保つために重要です。操作の正しい順序を守ることがエラーを避けるために不可欠です。

クライアントは、サブシステム間の操作を調整するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を通じて相互作用します。このAPIは、操作が冪等性を持つことを保証します。つまり、最初の適用後に操作を繰り返しても結果は変わりません。

システムはエラーを検出し、管理する必要があります。操作が期待される順序を違反したり、競合を引き起こした場合、システムはオペレーターに警告を発します。

トランザクションがない場合、正確性を維持するためには慎重な調整が重要です。システムの役割を明確に定義し、秩序ある操作を行うことで、信頼できるコンポーネントから信頼性のあるアプリケーションを構築できます。詳細については、元の投稿にリンクされたGitHubリポジトリを訪れてください。

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このテキストには、Facebook Researchによるプロジェクト「OmniaSR」に関連するデモとGitHubリポジトリへのリンクが含まれています。デモはHugging Faceでアクセス可能で、GitHubのリンクにはプロジェクトに関する詳細情報が掲載されています。

著者は「Gametje」というカジュアルなゲームプラットフォームを作りました。このプラットフォームは、対面またはビデオチャットを通じて遠隔で楽しめるシンプルなマルチプレイヤーゲームに焦点を当てています。Android TVのアプリを通じてアクセスでき、Discordでも利用可能です。Gametjeは9つの言語をサポートしており、ダウンロードが不要なため、「ゲーマー」と自認しない人でも利用しやすくなっています。

Gametjeは、著者がJackboxゲームをプレイした経験からインスパイアを受けました。Jackboxゲームは他の言語への対応が不十分で、異なるプラットフォーム間でのゲームライセンスに問題があったと感じていました。Gametjeでは、ゲームパックを購入することなく簡単にゲームにアクセスできるようになっており、特にオランダの非英語話者に向けたサービスを目指しています。

「Gametje」という名前は、「ゲーム」という言葉とオランダ語の小さなものを表す接尾辞「-tje」を組み合わせたもので、「小さなゲーム」という意味を持っています。ユーザーはゲストとしてプラットフォームを試したり、ゲームルームを作成したり、AIや他のプレイヤーと一緒に遊んだりすることができます。著者はプラットフォームに対するフィードバックを求めており、改善のための提案にもオープンです。詳しい情報を知りたい方は、ウェブサイトや著者のブログを訪れることができます。

この記事では、1970年代後半から1990年代にかけてのシンガポールにおけるソビエト製自動車の歴史について述べています。この時期、シンガポールは主にさまざまな国から自動車を輸入しており、特にトヨタやホンダといった日本のブランドが人気でした。しかし、1970年代後半にはソビエト連邦との貿易が大幅に増加し、ラーダやボルガといったソビエトの車がシンガポールに導入されました。

1977年には、ボルガタクシーが手頃で快適な車両として登場し、ラーダ1200もフィアット124に似たモデルとしてデビューしました。競合他社よりも価格が安かったものの、ラーダは販売や品質の問題に苦しみ、1981年には販売権を失うことになりました。1980年代後半にはラーダサマラなどのモデルが一時的に復活しましたが、デザインや信頼性の課題が続きました。

また、1991年のソビエト連邦崩壊後、ラーダの評判は低下し、最終的にはシンガポールの道路から姿を消しました。現在、シンガポールで最も珍しい自動車ブランドには、さまざまなビンテージや高級モデルが含まれており、各ブランドの登録台数はわずかです。

最近、物理学者たちは量子力学を実数のみを用いて再定式化しました。これにより、長い間混乱の原因となっていた虚数 (i)（-1の平方根）が排除されました。100年以上にわたり、量子物理学の方程式は、粒子や原子の挙動を説明するために実数と虚数の両方を含む複素数に依存していました。

最初に (i) が使われた際には懐疑的な意見もあり、物理学者エルヴィン・シュレーディンガーは自らの方程式の純粋な実数版を見つけたいと考えていました。しかし、計算上の実用的な利点があったため、(i) は使われ続けました。最近の研究では、複素数が量子力学に不可欠であるという考えが支持されていました。しかし、ドイツとフランスの研究チームによる新しい研究は、実数のみを用いて同等の理論を構築することが可能であることを示しました。

この新しいアプローチは (i) を避けていますが、複素数の特有の性質の一部を反映しており、量子力学の数学的構造が複素数の算術と何らかのつながりを持つ可能性を示唆しています。複素数が必要かどうかについての議論は続いており、一部の研究者はそれが理論に自然にフィットし、よりシンプルで優雅にするとの意見を持っています。

全体として、物理学者たちは虚数を使わずに量子現象を説明することができますが、量子力学における複素数のシンプルさと効果は、現実の本質を理解する上で依然として重要な意味を持つかもしれません。

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新しいバージョンのデータフォーミュレーターをリリースしました。このツールでは、ユーザーインターフェースと自然言語を使ってAIエージェントと対話しながらデータを探索し、視覚化を作成できます。主な機能は以下の通りです。

データのインポートが簡単に行えます。テーブルのスクリーンショットやExcelシート、CSVファイルなど、さまざまなデータ形式をAIのサポートを受けながら取り込むことができます。

探索モードは柔軟に選べます。自動エージェントモードを選ぶと簡単に操作でき、インタラクティブモードを選ぶとデータ分析に対するコントロールが増します。

探索結果は「スレッド」として整理されます。これにより、自分の探索やAIの探索を簡単にナビゲートし、アプローチを調整することができます。

結果は明確に表示されます。このツールはAIが生成したコードの背後にある概念を説明してくれるため、理解しやすくなっています。また、視覚化に基づいたレポートを作成し、洞察を共有することも可能です。

オンラインデモはdata-formulator.aiで試すことができ、さらにカスタマイズしたい場合は、GitHubでソースコードを確認できます。

Netflixの制作における生成AIの利用についての概要です。生成AI（GenAI）ツールは、動画、音声、テキスト、画像などのユニークなコンテンツを作成するために、Netflixのメディア制作でますます活用されています。これらのツールは、責任を持って透明性を保ちながら使用することで、創造性を高めることができます。このガイダンスは、映画製作者や制作パートナーが、法的および倫理的基準を守りながらGenAIを効果的に使用する方法を理解するためのものです。

制作パートナーは、新しいツールが登場する中で、GenAIの使用意図をNetflixの担当者に伝える必要があります。使用に関する基本的な原則としては、著作権で保護された素材を複製しないこと、ツールが制作データを保存したり悪用したりしないこと、GenAIを安全な環境で使用すること、生成されたコンテンツは一時的なものであり最終製品の一部にしないこと、同意なしにタレントのパフォーマンスを置き換えないことが挙げられます。

特定のケースでは、書面での承認が必要です。個人データやNetflix所有の素材を使用する場合、GenAIが重要な創造的要素や重要なコンテンツを生成する場合、デジタルレプリカやパフォーマンスの重要な変更を行う場合、誤解を招くコンテンツや労働組合の役割に影響を与える可能性がある場合です。

機密性とデータ保護については、敏感なデータを保護するために企業向けの安全なツールを使用することが求められます。敏感な情報の使用に関する潜在的な問題は、常にNetflixの担当者に報告する必要があります。

最終的な出力に関しては、GenAIが生成したコンテンツが最終カットに含まれる場合、特に制作において重要な役割を果たす場合は、早期に法的レビューのためにフラグを立てる必要があります。

タレントの強化に関するガイドラインとしては、デジタルレプリカの作成やパフォーマンスの変更には同意が必要であり、タレントの作品の整合性を維持するために品質保証チェックを行うことが求められます。

カスタムのGenAIワークフローを使用する場合は、Netflixのデータ保護および創造的整合性に関する基準に準拠していることを確認する必要があります。これらのガイドラインに従うことで、制作パートナーは法的および倫理的な境界を尊重しながら、GenAIツールを効果的に活用することができます。

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ユニックスの重要な歴史的バージョンである第四版の再発見に関する記事へのリンクがあります。この再発見は、コンピュータの歴史に興味がある人々にとって注目すべき出来事です。特に、ユニックスが現代のオペレーティングシステムに与えた影響について考えると、非常に興味深いです。提供されたリンクをクリックすると、この出来事に関連する詳細な議論や発表を読むことができます。

JavaScriptはインターネット上で広く使用されており、攻撃者の標的になりやすいです。アプリケーションを保護するために、より安全なJavaScriptを書くための重要なポイントをいくつか紹介します。

まず、クロスサイトスクリプティング（XSS）は大きなセキュリティリスクです。攻撃者が悪意のあるコードをアプリケーションに注入する可能性があります。ユーザーからの入力は常に検証し、出力エンコーディングを使用してXSSを防ぎましょう。

次に、ReactやAngular、Vue.jsなどの安全なフレームワークを使用することが重要です。これらのフレームワークは出力を自動的にエンコードし、XSSのリスクを減少させます。

インラインスクリプトは避け、JavaScriptは別のファイルに保管することで、セキュリティと整理を強化し、インラインの脆弱性を防ぎます。

厳格モードを有効にすることで、JavaScriptのコードがよりクリーンで安全になります。厳格な構文ルールを適用するためです。

オープンソースのツールを活用することも推奨されます。DomPurifyやRetire.jsなどの無料ツールを使って、セキュリティリスクを特定し、軽減しましょう。

コード内のテキストは、実行可能なコードとしてではなくデータとして扱うことが重要です。innerHTMLの代わりにinnerTextを使用することで、これを実現できます。

ユーザー入力から値を設定する際は、安全な静的属性のみを使用し、動的属性の使用を制限します。これにより、潜在的なリスクを避けることができます。

サーバー側での入力検証も欠かせません。フロントエンドの検証は回避される可能性があるため、必ずサーバー側でも検証を行いましょう。

eval()やinnerHTMLのような危険な関数は避けるべきです。これらはユーザーデータを扱う際に脆弱性を引き起こす可能性があります。

最後に、一般的なセキュリティプラクティスを実施することが重要です。入力検証や暗号化、安全な開発ライフサイクル（SDLC）を使用することで、全体的なセキュリティを向上させることができます。

これらのベストプラクティスのいくつかを実践し、他の人と知識を共有することで、開発者はJavaScriptアプリケーションのセキュリティを大幅に向上させることができます。

この記事では、イギリスのユーザーがAppleのサービスから移行する必要性について述べています。これは、Appleの高度なデータ保護機能（ADP）が、イギリス政府の調査権限法に従って撤回されるためです。ADPを有効にしていたユーザーは、iCloudアカウントを維持するために手動で機能をオフにする必要があります。

主なポイントは以下の通りです。まず、ADPの撤回についてですが、AppleはイギリスでADPを終了するため、新規ユーザーはこの機能を利用できず、既存のユーザーは自分で無効にしなければなりません。次に、データ保護に関しては、特定のiCloudデータカテゴリは標準の暗号化によって保護されますが、エンドツーエンド暗号化（E2EE）に依存しているユーザーは、機密データをiCloudから移動させるべきです。

データ管理については、ユーザーはiCloudアカウントを整理し、ProtonやStandard Notes、Obsidian、JoplinなどのE2EEを提供する代替サービスを検討することが推奨されています。また、これらの変更は現在イギリスのユーザーにのみ影響を及ぼしており、他の地域ではADPが維持されています。しかし、イギリスのユーザーのデータセキュリティは、政府のiCloudデータへのアクセス要求によって危険にさらされています。

最後に、この記事ではイギリス政府からの二度目の要求についても言及されており、ユーザーの国籍に基づくデータセキュリティの懸念が高まっています。著者は個人データのセキュリティ管理の重要性を強調し、読者に情報を保護するための行動を促しています。

垂直統合は、開発者の生産性やツールの効果を向上させるために重要です。垂直統合とは、ワークフロー内のさまざまなツールを密接に結びつけることで、シームレスな相互作用と効率を実現することを指します。

垂直統合の定義は、開発プロセスにおけるさまざまなツールの緊密な統合を含み、時間を節約し摩擦を減らすワークフローを可能にします。具体的な利点としては、共有アーティファクトによる迅速なビルド、失敗したテストとコードエディタ間の簡単なナビゲーション、デプロイメントの失敗を自動的に処理すること、プロジェクトや言語を超えた関連コードへの即時アクセスなどがあります。

現在の課題としては、既存のツールが効果的な統合に必要な協力を欠いているため、非効率なワークフローが生じていることが挙げられます。また、オープンソースプロジェクトは規模が小さく、複雑な統合を採用する動機が薄い傾向があります。業界のユーザーは、統合システムへの移行に高いコストや既存のワークフローの複雑さが障害となり、切り替えに苦労しています。

市場の実現可能性については、商業的に成功する垂直統合スタックを構築するのは難しく、広範な統合が必要であることや、大企業が新しいツールを採用することに消極的であるためです。小規模な企業も、ベンダーの不安定さや高い移行コストを懸念して統合ソリューションの採用をためらうことがあります。

垂直統合は開発者ツールの価値を最大化するために不可欠ですが、そのような統合システムを作成し販売することは複雑で多くの課題を伴います。そのため、効果的な垂直統合を達成することは業界における大きな障害となっています。

サイとアユシュは、ハイパーキュービックというAIプラットフォームを開発しています。このプラットフォームは、大企業が依然として重要な役割を果たしているメインフレームシステムを管理・更新するのを支援することを目的としています。多くのメインフレームシステムは1960年代に登場したプログラミング言語COBOLを使用しており、フォーチュン500企業の70%がこれに依存しています。しかし、これらのシステムに詳しいエンジニアが退職しており、システムの機能に関する知識が失われつつあります。

ハイパーキュービックは、この課題に対処するために、システムの背後にある重要な人間の洞察や推論を捉えようとしています。主なツールは二つあります。

一つ目は「ハイパードキュメント」です。このツールはCOBOLや関連するコードを分析し、明確なドキュメント、アーキテクチャ図、依存関係グラフを作成します。従来のリバースエンジニアリングの方法と比べて、時間を節約できます。

二つ目は「ハイパーツイン」です。このツールは、現在の専門家の作業を観察し、AIを活用したインタビューを行うことで知識を集めます。専門家がシステムをトラブルシューティングし、維持管理する方法のデジタル表現を構築します。

これらのツールを組み合わせることで、コード、システム、そしてそれに関連する人間の推論を結びつけた包括的な知識グラフが作成されます。ハイパーキュービックは、重要な知識を保存することでレガシーシステムの近代化をより簡単かつ効果的にすることを目指しています。

彼らは、メインフレームやレガシーシステムの近代化に経験のある方からのフィードバックを特に歓迎しています。

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テキストレンダリングは、開発者にとって難しい課題であり、レイアウト、Unicode、レンダリング速度などの複雑な問題が関わっています。著者は、GPU技術を使って迅速にテキストエフェクトを作成することに焦点を当て、アンチエイリアスやその他の効果にサイン距離フィールド（SDF）を使用することを強調しています。

この記事では、GPU上でSDFを計算する方法が説明されています。これは、特にモバイルデバイスにおいてCPUでの計算よりも速くなります。主なプロセスは次の通りです。

まず、グリフの抽出があります。グリフは、ベジェ曲線で構成されたアウトラインによって定義されます。著者は、これらのアウトラインをハードコーディングする方法を示し、シェーダー内で効率的に管理する方法を提供しています。

次に、距離計算があります。点から形状までの距離は、グリフを構成するすべてのベジェ曲線をチェックし、最短距離を選択することで決定されます。

最適化についても言及されています。著者は、計算を減らすためにバウンディングボックスを使用したり、距離の初期推測を見つけることでパフォーマンスを向上させる方法を説明しています。

形状の内部か外部かを判断するために、ワインディングナンバーアルゴリズムが実装されています。これは、形状を通る光線の交差点を数えることで、点が形状の内外を判定します。

記事では、重なり合う形状や特定のグリフのレンダリングの複雑さなどの課題についても触れています。これらは視覚的な不具合を引き起こす可能性があります。

限界があるにもかかわらず、距離フィールドを持つことで、アンチエイリアス、アウトライン、グロー効果など、さまざまな視覚効果を実現でき、テキストの可視性や美しさが向上します。

著者は、自身の経験がテキストレンダリングに興味を持つ他の人々の助けになることを願っていると結論付けています。

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