著者は、富士通のLifebook U729ノートパソコンでLinuxを使用した体験を共有しています。このノートパソコンは非常に快適で、Linuxが完璧に動作し、すべてのハードウェアが追加の設定なしで正常に機能することに感心しています。唯一の課題はSecure Bootを無効にすることでしたが、これを解決しました。

著者は以前、MacBook Airを使用していましたが、画面が壊れたために富士通のLifebook U729に切り替えました。このノートパソコンのスペック（16 GiBのRAM、512 GiBのSSD）や軽量なデザイン（1.1 kg）を気に入っており、250オーストラリアドルで購入しました。LinuxのインストールにはSecure Bootを無効にする必要がありましたが、最初にWindows 11をインストールし、BIOSを更新することで解決しました。

このノートパソコンには、Absolute Persistenceという企業のスパイウェアが含まれていますが、BIOSで無効にすることができます。WiFi、Bluetooth、音声、タッチスクリーンなどのほとんどの機能は、初めから問題なく動作しています。著者はマイクや指紋センサーのテストは行っていません。

全体として、著者はこのノートパソコンとLinuxの体験に満足しています。

要約がありません。

シャルル・ルブランは17世紀の画家で、動物の特徴を用いて人物の性格を表現した独特な肖像画を制作しました。例えば、牛の顔を持つ男性は勤勉そうに見え、一方で狐の顔を持つ男性は泥棒のように見えます。ルブランはルイ14世のヴェルサイユ宮殿の装飾も手掛けており、彼の絵画ではさまざまなキャラクターを区別する必要がありました。

彼はまた、ゴベリン工房やアカデミー・ロワイヤル・ド・ペインチュール・エ・デ・スキュルプチュールといった重要なフランスの芸術機関の設立にも関与しました。1671年に行われた講義は失われていますが、そこで彼は人間と動物の特徴が性格にどのように関連するかについて議論しました。この内容は、彼の作品と弟子のクロード・ニヴロンの洞察をまとめた出版物で再構成されています。

ルブランの教えは、感情と身体の表現との関連を強調しており、これはルネ・デカルトの感情に関する考え方に影響を受けています。彼の方法は、アーティストが感情を正確に表現できるようにすることを目指し、以前の芸術に見られる無表情な顔からの脱却を図りました。

付随する論文では、性格を示す身体的特徴について探求していますが、道徳的な指針ではありません。特定の身体的特徴、例えば目立つ鼻が英雄的な性格と関連付けられる一方で、さまざまなバリエーションが異なる性格を示唆することを強調しています。全体として、ルブランの作品は身体的外見と性格の特徴を結びつけることで芸術を進展させることを目指していました。

この記事では、ウェブページのスナップショットを保存できるサイト「Archive.today」に関する調査について述べています。FBIはこのサイトを調査しており、運営者であるデニス・ペトロフに関する情報を求める召喚状を発行したと報じられています。これは著作権や児童性的虐待素材に関連する懸念から来ているようです。

最近、フランスの団体「ウェブ虐待協会防衛（WAAD）」が、Archive.todayが違法なコンテンツをホストしているとして、AdGuard DNSに対してブロックを求めました。しかし、AdGuardは自社がホスティングプロバイダーではないため、この要求は異常だと感じ、法的アドバイスを求めた結果、フランスの法律に従う必要があるかもしれないことが分かりました。

AdGuardはArchive.todayに連絡を取り、違法なコンテンツを削除する意向があることを確認しました。また、問題のURLについては以前に通知を受けていなかったと述べ、WAADが彼らに対する虚偽の苦情キャンペーンの一環である可能性があると示唆しました。

さらに調査を進めたところ、WAADの登録や運営には疑わしい点があり、限られた情報しか得られず、実在の弁護士を偽装している可能性もあることが判明しました。違法なコンテンツは削除されましたが、苦情の正当性や関与する可能性のある犯罪行為についての懸念が残っています。AdGuardはこれらの調査結果をフランスの警察に報告する予定であり、FBIによるArchive.todayの調査も続いています。

「インターネットは素晴らしい。ありがとう、TCP」という記事では、インターネットの信頼性を確保するためのTCP（伝送制御プロトコル）の重要性と機能について説明しています。

TCPは、インターネット上で送信されるデータが信頼でき、順序が正しく、破損がないことを保証するために不可欠です。ウェブサイトやメールなど、さまざまなアプリケーションをサポートしています。

インターネットは信頼性が低いことがあります。例えば、データパケットが失われたり、破損したりすることがあります。TCPはトランスポート層で動作し、データがデバイス上の正しいアプリケーションに正しく送信されるようにします。

TCPは、受信側の機械が処理できるデータ量に基づいて送信データの量を管理します（フロー制御）。また、ネットワークの状況に応じてデータの流れを調整し、ネットワークの混雑を防ぎます。

記事では、クライアントからのメッセージをエコーするTCPサーバーを作成するための簡単なC言語のコード例も紹介しています。

各TCPセグメントには、送信元ポートや宛先ポート、シーケンス番号や確認応答番号、接続管理のためのフラグなどの重要な情報を含むヘッダーがあります。

TCPは接続を確立するために三者間ハンドシェイク（SYN、SYN-ACK、ACK）を使用し、接続を終了するためには四者間ハンドシェイクを行います。

TCPは、データの整合性を確保するためにチェックサムを使用し、失われたパケットの再送信やデータの順序を維持するためのシーケンス番号を用いて信頼性を確保しています。

この記事は、TCPの背後にある素晴らしい技術が、今日のインターネットの信頼性と継続的な機能を可能にしていることを強調しています。これにより、単純なデータ転送から高画質のストリーミングまで、さまざまなことが実現されています。

全体として、TCPはネットワークの本質的な信頼性の低さに対処することで、現代のインターネット通信を可能にする重要な技術として説明されています。

C言語はネイティブにジェネリクスをサポートしていませんが、既存のツールを使って型安全なジェネリクスを実装することができます。一般的な方法には、関数のようなマクロ、ボイドポインタ、マクロを使ったディスパッチ特殊化があります。関数のようなマクロはシンプルですが、型が緩くなることがあります。ボイドポインタを使うとジェネリック関数を作成できますが、型の再キャストが必要で、未定義の動作を引き起こす可能性があります。マクロを使ったディスパッチ特殊化は型特有の関数を作成しますが、コード補完機能に影響を与えることがあります。

推奨される方法は、ヘッダのインスタンス化を使用することです。これにより型安全が保たれ、マクロの過剰使用を避けることができます。まず、型とオプションのサフィックスを定義します。これにより、例えば vector_push_num という関数が生成されます。

実装手順としては、まず名前のマングリングのためのマクロを定義します。これにより、関数や構造体の名前に型を追加して一意性を確保します。次に、VEC_ITEM_TYPE が定義されていることを確認し、VEC_SUFFIX にデフォルトを提供します。関数の定義は、G マクロでラップして適切に特殊化されるようにします。再宣言エラーを処理するために、条件付きコンパイルを使用して宣言と実装を管理し、クリーンなヘッダの使用を可能にします。最後に、ヘッダの終わりで #undef を使って定義をクリアし、再宣言エラーを防ぎます。

最終的なヘッダ構造は、型定義をチェックし、必要なライブラリを含め、ベクター構造体と関数を定義する要素をすべて組み合わせます。この方法を使うことで、C言語で柔軟で再利用可能なジェネリックベクタライブラリを作成し、型安全を保ちながらマクロやボイドポインタに関連する一般的な落とし穴を避けることができます。

毎分、9つの異なるAIモデルが新しい時計を作り出しています。

2025年11月13日、著者はウェブスクレイパーが公共のウェブサイトに過剰な負荷をかけることがあると述べ、小規模なウェブサービスの運営者が保護のアドバイスを求める状況について触れています。著者は、これらのスクレイパーに対抗する方法として、マルコフ連鎖を利用した「バブラー」というツールを使って偽のデータを提供することを提案しています。

多くのボットがウェブサイトをスクレイピングし、しばしば悪意を持って敏感なファイル（.envや.phpなど）を探し出そうとします。著者は通常、これらのリクエストをブロックしますが、今回は偽のデータで応じることにしました。

著者は、既存のデータに基づいてリアルな内容を生成するバブラーを作成しました。このバブラーは、スクレイパーの時間とリソースを無駄にすることを目的としています。

効率を高めるために、著者は静的サーバーを開発し、公共のドメインにあるテキスト（例：『フランケンシュタイン』）を使用して、偽のコンテンツを迅速に提供できるようにしました。これにより、無限に投稿を生成することが可能になります。

このプロジェクトは楽しく魅力的ですが、著者はこのような手法を使用することで、検索エンジンにスパムと誤分類されるリスクがあることを警告しています。これにより、正当なサイトに悪影響を及ぼす可能性があります。

このプロジェクトは遊び心のある実験であり、ウェブスクレイピングに対抗する手段として意図されていますが、重要なサイトに対しては特に注意が必要です。著者は、これらの技術が楽しめるものである一方で、慎重に扱うべきであると結論付けています。

右手の機能を失った女の子のために、一手用キーボードの製作依頼を受けました。私たちが設計したキーボードは、トラックボールを搭載したメカニカルモデルで、QMKファームウェアを使用しています。このプロジェクトにはQMKコミュニティからの貢献もあります。

このキーボードは一手での使用を考慮して設計されており、トラックボールを取り入れることでナビゲーションが容易になっています。また、異なる3つのモデルのハードウェアの詳細や仕様も含まれています。プロジェクトはオープンソースで、必要なファイルはGitHubやGiteeで入手可能です。

キーボードにはFR-4素材で作られた複数の基板があり、左利き用と右利き用の異なるレイアウトが用意されています。組み立て、配線、ファームウェアのインストールに関するガイドラインも含まれています。キーキャップやキーボードケースなど、さまざまな部品に推奨される材料も示されています。

組み立て手順は以下の通りです。まず、小型基板をメイン基板に接続し、ファームウェアをアップロードします。次に、キー スイッチやトラックボールを取り付け、すべての部品が正しく機能することを確認します。キーボードを正しい順序で組み立て、すべての部品が適切にフィットするようにします。最後に、キーキャップを挿入して組み立てを完了します。

このプロジェクトは私たちの初めてのオープンソースの試みであり、改善のためのフィードバックを歓迎します。ご支援ありがとうございます。

要約がありません。

HelixMLは、AIエージェントのためのインタラクティブなデスクトップ環境を作成するシステムを開発しています。このシステムでは、ユーザーがリアルタイムでエージェントを観察し、協力することができます。最初はさまざまなストリーミングプロトコルを検討しましたが、最終的に速度と効率性で知られるMoonlightというゲーム用プロトコルに決定しました。しかし、Moonlightは単一ユーザー向けに設計されており、複数のユーザーが同時に同じAIエージェントにアクセスする必要があるHelixMLにとっては課題がありました。

この問題を解決するために「アプリモード」という回避策を実装しましたが、いくつかの制限がありました。最近、彼らは「ロビー モード」という新機能を発見しました。これにより、複数のユーザーが簡単に共有セッションに接続できるようになります。このモードは、アーキテクチャを簡素化し、アプリモードで直面していたいくつかの問題を解決します。

現在、HelixMLはロビー モードへの移行を進めており、これによりより良いマルチユーザーサポートとエージェントセッションの管理が容易になります。新しいモードでのバグ修正にも取り組んでいます。彼らが使用しているストリーミング技術は低遅延で高品質な映像を提供し、AIアプリケーションに適しています。

全体として、HelixMLはニーズに合ったプロトコルを使用する重要性を強調し、AIエージェントとのユーザー体験を向上させることにコミットしています。興味のあるユーザーには、ストリーミング技術を体験するためのプライベートベータへの参加を呼びかけています。

キャプションはしばしば話された言葉をそのまま表現しますが、これにより声のトーンや音量といった感情のニュアンスを伝えるのが難しくなります。この研究では、フォントの太さや間隔など、声の特性を反映する視覚的要素を追加することでキャプションを改善する提案がされています。研究者たちは、音声の大きさや音程に応じて変化する新しいタイプのタイポグラフィを参加者に見せて、このアイデアをテストしました。参加者にこれらの視覚的表現を元の音声に合わせてもらったところ、約65%の確率で正しく音声を特定できました。参加者からのフィードバックによると、この新しいタイポグラフィの理解度には大きなばらつきが見られました。

Teams for Linuxは、Linuxユーザー向けに設計された非公式のMicrosoft Teamsクライアントです。このアプリは、Teamsのウェブ版に以下のような機能を追加しています。

システム通知、システムトレイへの統合、カスタム背景やテーマ、画面共有、複数アカウントのプロフィールサポートなどがあります。このプロジェクトは独立しており、Microsoftとは公式に提携していないため、一部の機能には制限がある場合があります。

Recall.aiは、Microsoft Teamsを含むさまざまなプラットフォームで会議を録音し、文字起こしするためのAPIを提供しています。このスポンサーシップを支援することで、Teams for Linuxの開発が進むことになります。

Teams for Linuxをインストールするには、パッケージリポジトリを使用するか、手動でダウンロードすることができます。DebianやUbuntuの場合は、まずキーリングとリポジトリを設定し、その後に「sudo apt update && sudo apt install teams-for-linux」を実行します。RHELやFedoraの場合は、リポジトリキーをインポートし、「sudo dnf -y install teams-for-linux」でインストールします。また、GitHub ReleasesからAppImage、deb、rpm、またはsnapファイルをダウンロードすることも可能です。

インストール後は、「teams-for-linux」を実行してアプリを起動します。必要に応じて、設定ファイルを作成することで構成を行うことができます。

このプロジェクトでは、インストールガイド、設定オプション、トラブルシューティングのヒントなどを含む詳細なドキュメントが提供されています。コミュニティサポートは、チャットやバグ報告システムを通じて利用可能です。

セキュリティを向上させるために、FlatpakやSnapなどのシステムレベルのサンドボックスオプションを使用することが推奨されています。これは、Electronの組み込み機能が無効化されているため、機能性を高めるための措置です。

このプロジェクトはGPL-3.0のライセンスの下で提供されており、アイコンはIcon Duckから取得されています。

要約がありません。

Googleがテスト中の新しいAIモデル、ジェミニは、手書き文字の認識能力と推論能力において驚くべき進歩を示しています。GoogleのAIスタジオのユーザーは、このモデルが手書きの文書をほぼ専門家レベルの精度で書き起こすことができることを発見しました。文字誤り率（CER）はわずか1.7%、単語誤り率（WER）は6.5%でした。句読点の誤りを除外すると、精度はさらに向上し、CERは0.56%、WERは1.22%に達しました。

著者である歴史家は、このモデルを難解な歴史文書に適用し、その書き起こし能力だけでなく、文脈や意味を推測する能力にも感銘を受けました。例えば、商人の帳簿から価格情報を基に砂糖の重さを推測することに成功し、AIがこれまで達成不可能と考えられていた推論レベルを示しました。

この能力は、AIモデルが単に視覚的にテキストを処理するだけでなく、歴史文書を意味のある形で解釈できる可能性を示唆しています。認識と推論のギャップを埋めることができるのです。この傾向が続けば、歴史家や研究者がAIを利用して歴史的なテキストを理解する方法に革命をもたらす可能性があり、AIの抽象的な推論能力や文脈理解の大きな進展を示しています。

ウィスコンシン州とミシガン州の議員たちは、子供を守るために厳しい年齢確認法を推進しています。この法律は、バーチャルプライベートネットワーク（VPN）の使用を禁止する可能性があります。ウィスコンシン州で提案されている法案A.B. 105/S.B. 130は、性的コンテンツの可能性があるウェブサイトに対して、ユーザーの年齢を確認し、VPNへのアクセスをブロックすることを求めています。この法案により、「未成年者に有害」とされる内容の定義が広がり、教育コンテンツや人間の解剖に関する議論、さらにはLGBTQ+に関するリソースも含まれる可能性があります。

この法案はすでにウィスコンシン州議会を通過しており、多くのユーザー、特にプライバシーやセキュリティのためにVPNに依存している企業や学生、脆弱な立場の人々に影響を与える可能性があります。VPNをブロックすることは、ユーザーがコンテンツにアクセスするために個人情報を提出しなければならなくなり、データ漏洩のリスクを高めることにつながります。

批判者たちは、この法律が技術的に実現不可能であると主張しています。ウェブサイトは、ユーザーがウィスコンシン州からVPNを通じて接続しているのか、他の場所から接続しているのかを正確に判断することができません。仮に法案が通ったとしても、ユーザーは回避策を見つける可能性が高く、正当なユーザーが不利な立場に置かれる一方で、有害なコンテンツへのアクセスを効果的に防ぐことはできないでしょう。

全体として、プライバシーを守ることに焦点を当てるべきであり、制限を設けるのではなく、親への教育やサポートを強化することを議員たちは考慮すべきです。ウィスコンシン州に住んでいる場合、この法案がプライバシー権に与える影響について、あなたの意見を上院議員に伝えることが重要です。

要約がありません。

2025年11月10日、Goプログラミング言語はオープンソースとしてのリリースから16周年を迎えました。ブログの主なポイントは以下の通りです。

最近のリリースとして、Go 1.24が2月に、Go 1.25が8月に公開されました。これらのバージョンでは、ソフトウェアの信頼性とセキュリティを向上させるための新しいツールや機能が追加されています。

新しいテストツールとして、testing/synctestパッケージが登場しました。これにより、並行コードのテストが簡素化され、迅速かつ信頼性の高いテストが可能になります。また、新しいAPIもテスト体験を向上させています。

Go 1.25では、コンテナに対応したスケジューリングが導入され、コンテナ内で動作するGoアプリケーションのパフォーマンスが向上しました。

セキュリティ面でも大きな進展がありました。Goは安全なソフトウェア開発において成功したセキュリティ監査を実施し、暗号化パッケージの進化により、FIPS 140-3認証を取得する準備が整いました。

パフォーマンスの向上も図られています。内部的な変更として、マップの実装が完全に再設計され、新しいガベージコレクタ「Green Tea」が導入されました。これによりオーバーヘッドが削減され、パフォーマンスが向上しています。

開発プラットフォームの成長も見られます。Go言語サーバーであるgoplsは複数回のアップデートを受け、開発者を支援する新機能が追加されました。コードの近代化を支援する新しいツールも、コーディング基準や互換性の維持に役立っています。

AI開発にも力を入れており、新しいSDKやフレームワークがリリースされ、AIアプリケーションの構築をサポートしています。

今後の計画として、Goチームは開発者の生産性を向上させ、ライブラリの改善を図り、コミュニティを開発プロセスにより積極的に関与させることを目指しています。

全体として、Goチームは現代の開発ニーズに応えるために言語を進化させつつ、その基本原則を維持することにコミットしています。

この文章では、Haskellにおける二つの興味深い関数、loebとmoebについて説明しています。これらの関数は、プログラミングにおける「ストレンジループ」の概念を示しており、実装は簡単ですが理解するのは難しいものです。

loeb関数は、型定義がloeb :: Functor f => f (f a -> a) -> f aであり、関数のリストを基に値を計算します。このリストは、自身が生成する結果を参照するため、依存関係のループを作り出します。例えば、loebはスプレッドシートの動作を模倣するのに使えます。各セルの値が他のセルの値に依存することができるからです。具体的には、過去の結果に基づいて値を計算する関数のリストを評価する際に、loebを使うことで、スプレッドシートのように動的に更新することが可能になります。

loebの具体例として、例えば[1, 2, 3, 4]のような数列を生成する関数があるとします。これらの関数は、自身が生成する結果に基づいて定義されるため、柔軟な評価が可能です。

一方、moeb関数は、型定義がmoeb :: (((a -> b) -> b) -> c -> a) -> c -> aであり、loebの動作を一般化しています。これは、マッピング関数（fmap）に対する抽象化を可能にし、使用ケースを広げます。また、moebは再帰関数を定義するために使われるfix関数と似た動作をします。これにより、moebとfixは異なる種類の再帰を示していることがわかります。

loebとmoebは、関数型プログラミングにおける高度な概念を示しており、特に関数が自身を参照したり、複雑に相互作用したりする様子を表しています。これは、スプレッドシートのセルが互いに計算のために参照し合う様子に似ています。

このテキストは、「カギ」と「オリオン」に関連するウェブサイトやアプリのナビゲーションメニューやセクション見出しのようです。具体的な詳細は提供されていないため、これ以上の要約はできません。もし他に文脈や要約してほしいテキストがあれば、ぜひお知らせください。

要約がありません。

もちろん！ただし、要約してほしいテキストを教えてください。その内容を提供していただければ、わかりやすくまとめるお手伝いをします。

要約がありません。

アメリカの初期の鉄道の歴史は、独立戦争の後すぐに始まり、18世紀末から19世紀初頭にかけて最初の蒸気機関車が開発されました。初期の鉄道は主にイギリスで発展しましたが、アメリカの鉄道は広い距離や人口の少なさといった異なる条件に適応する必要があり、曲がりくねったルートや頑丈さに欠ける構造が特徴でした。

アメリカでの注目すべき革新の一つは「ストラップレール」システムです。これは、木材に薄い鉄板を取り付けたもので、イギリスの固体鉄レールよりもはるかに安価に建設できました。しかし、ストラップレールは早く劣化し、高いメンテナンスコストがかかるため、安全性の問題が生じました。1847年にはニューヨークで公共の使用が禁止され、1860年までに主に鉄レールに置き換えられました。

商業鉄道では衰退したものの、ストラップレールは19世紀後半まで馬車軌道や一部の私鉄で使用されました。また、低コストの選択肢として「ポールロード」も伐採用に使われましたが、同様の劣化問題から珍しくなりました。全体として、アメリカにおける鉄道技術の発展は、経済的制約や特有の地形の課題に影響されました。

この記事は、ジェニファー・ジャスティスによって書かれたもので、著者の祖母であるビュラ・カルペッパーについて振り返っています。ビュラは約30年間、学校の給食室で働き、八人の子供を主に家庭料理で育てました。その後、ジョージア州のブルーリッジ小学校で愛されるランチレディとなりました。彼女は寛大さで知られ、困っている生徒にはいつも余分な食べ物を提供し、誰もが空腹で帰ることがないようにしていました。

この記事では、今日の学校栄養士が直面している課題についても触れています。予算削減や健康的で新鮮な食事を提供することの難しさが挙げられています。現代のランチレディであるステファニー・ディラードやリサ・サイバー・ガーランドは、ビュラの遺産を受け継ぎ、すべての生徒により良い栄養と食事へのアクセスを求めています。彼女たちは、食事だけでなく、生徒たちに対する感情的なサポートの重要性も強調しています。

また、学校の給食に影響を与える政治的な状況についても言及されています。資金削減や食の質に関する議論があり、手作り料理や地元の食材を使うためのリソースがもっと必要であることが示されています。給食室のスタッフはコミュニティに対して深い献身を持ち、ビュラの時代と同様に、すべての子供が食べられるように尽力しています。全体として、この物語は学校給食の重要な役割と、一人の祖母がコミュニティに捧げた献身の持続的な影響を称えるものとなっています。

Spec-Driven Development（SDD）は、コーディングの前に詳細な文書を重視する現代的なアプローチで、古いウォーターフォールモデルを思い起こさせます。この手法はAIを活用したプログラミングに構造を提供することを目指していますが、過剰なMarkdown文書によって開発者の機動性を妨げる可能性があります。

SDDの主なポイントは、開発者がコーディングエージェント（AIなど）を活用するために、詳細な仕様やタスクを生成することです。これには、Spec-Kit、Kiro、Tesslといったツールが含まれます。

しかし、SDDにはいくつかの問題があります。まず、コーディングエージェントが既存の重要な機能を見落とす「コンテキスト盲目」があります。また、開発者は過剰なテキストに直面し、エラーを見つけるのが難しくなる「Markdownマッドネス」も問題です。文書作成プロセスが複雑すぎる「体系的官僚主義」や、「ユーザーストーリー」といった用語の誤用による混乱もあります。さらに、開発者は仕様と最終コードの両方をレビューしなければならず、作業負担が増加します。コーディングエージェントが仕様に正確に従わない「偽の安全感」や、新しいプロジェクトには効果的でも、大規模な既存コードベースには苦労する「収穫逓減」も指摘されています。

著者は、SDDが開発者をコーディングエージェントに置き換えようとしていることが逆効果であると主張しています。これは、広範な文書を必要とするウォーターフォールモデルの失敗を繰り返すものです。

一方で、アジャイル手法は、重い文書なしで反復的かつシンプルな問題解決を可能にする、より柔軟な開発アプローチを提供します。著者は、コーディングエージェントが簡単な指示と協力を通じてソフトウェアを構築する「自然言語開発」という方法を提案しています。

著者はSDDを後退と批判し、開発者を力づけるために、よりシンプルで反復的な実践を推奨しています。全体として、この記事は、開発プロセスを複雑にするのではなく、機動性と協力を高める形でコーディングエージェントを活用する方向へのシフトを促しています。

SQLORMは、Python向けに設計された新しいORM（オブジェクト関係マッピング）ツールで、SQLAlchemyに触発されつつも、シンプルさと制御に重点を置いています。

このツールの特徴として、まず、SQLクエリを即座に実行できること、異なるデータベース間でオブジェクトを扱えること、そしてクエリビルダーを使わずに直接SQLを書くオプションが挙げられます。

SQLORMでは、標準のPython関数を使ってSQLクエリを作成できます。クエリは関数のドックストリング内で定義でき、パラメータは安全にエスケープされます。

データベース接続やトランザクションの管理にはコンテキストマネージャを使用しており、コードがよりクリーンで管理しやすくなっています。

データの柔軟性も特徴で、行を辞書として返したり、オブジェクトにマッピングしたりできます。また、Active Recordパターンに従っており、モデルクラスに対して簡単にCRUD（作成、読み取り、更新、削除）操作が行えます。

ユーザーは、オプションの型注釈を使ってモデルクラスを定義でき、これによりコードの品質が向上します。これらのモデルには独自のSQLメソッドを持たせることも可能です。

モデルクラスは特定のデータベースエンジンに依存しないため、レプリカから読み込み、プライマリデータベースに書き込むといった操作が簡単に行えます。

SQLORMは、包括的なドキュメントを提供し、Flaskとの統合機能も備えています。

全体として、SQLORMはSQLとPythonの強みを融合させ、シンプルで柔軟なORM体験を提供することを目指しています。

著者は、Plannar EL640.480-AMシリーズのモノクロLCDパネルについての経験を語っています。このパネルは特定のコントローラーが必要で、デュアルスキャン方式を採用しており、120Hzでの連続リフレッシュが求められます。また、ピクセルデータの伝送方法も独特です。

主な課題としては、適切なSTN LCDコントローラーを見つけることが難しい点が挙げられます。多くのコントローラーが廃れてしまったためです。代替案としては、高速マイクロコントローラーやFPGAを使用することが考えられます。著者はRP2040マイクロコントローラーを選び、その強力なI/Oエンジン（PIO）を利用してディスプレイを駆動しました。

最初の試みでは、シンプルなビットバンギング方式で画面を直接制御しましたが、CPUの全サイクルを消費し、目立つちらつきが発生しました。その後、著者はPIOを使用してデータをより効率的に送信する方法に切り替えましたが、ディスプレイを駆動する状態機械間の同期の問題に直面しました。

改善策として、PIOの状態機械を同期させることで、適切なタイミングとデータ転送を確保し、ちらつきを解消することに成功しました。さらに、ダイレクトメモリアクセス（DMA）を使用してCPUからデータコピーの負荷を軽減し、ディスプレイのリフレッシュ中に他のタスクを実行できるようにしました。

最終的な実装では、PIOとDMAの両方を使用して効率的なデータ転送と同期を実現しました。これによりCPUの負荷が大幅に軽減され、マルチタスク能力が向上しました。コードはタイミングを最小限のCPU介入で処理できるよう最適化され、ディスプレイリフレッシュ中のCPU使用率は約0.009%に達しました。

著者は、この方法がうまく機能しているものの、さらなる最適化の余地があることを指摘しています。提供されたコードはすべてMITライセンスのもとで公開されています。

2015年の「Il Covile」誌の号では、ステファノ・ボルセリが編集を担当し、タイポグラフィの歴史的および理論的側面について論じています。特に、動的フォントの概念に焦点を当てています。動的フォントは、文字のデザインに変化を持たせることができ、手書きのテキストを模倣することが可能です。著者のジャック・アンドレとブルーノ・ボルギは、1989年にこの種のフォントに関する先駆的な研究を行ったことで知られています。

この記事では、動的フォントが現実の書き方の複雑さを捉えることができると強調しています。現実の書き方は決定論的ではないため、動的フォントはその多様性を反映しています。また、タイポグラフィの基準や方法論の進化についても触れ、技術の進歩がフォントの入手可能性や品質を向上させたことを指摘しています。タイポグラフィがデザイン、広告、個人の通信においてどのように応用されているかについても言及しています。

さらに、フォントにおけるランダム化技術を用いた新しいクリエイティブデザインの可能性についても言及し、より個性的で多様なタイポグラフィへの移行を示唆しています。全体として、この記事はデジタル時代における技術、デザイン、タイポグラフィの進化の交差点を探求しています。

マイケル・インフェルドのブログ記事では、INSTAR IN-8401 2K+ IPカメラの脆弱性を悪用するプロセスについて説明されています。この脆弱性を利用することで、無許可のリモートコード実行（RCE）が可能になります。

まず、研究の背景として、著者はARMデバイスの脆弱性を悪用する以前の作業に基づいており、IoTデバイスをターゲットにしています。

IN-8401はウェブインターフェースを持つ監視カメラで、他のモデルとファームウェアを共有しているため、一般的な攻撃対象となっています。オンライン上には約12,000台のこれらのデバイスが確認されています。

著者はUARTインターフェースを通じてデバイスのファームウェアにアクセスし、さらなる調査と分析を行いました。

デバイスのアーキテクチャを研究し、ウェブスタックを調査した結果、主に悪用の可能性がある二つのコンポーネント、fcgi_serverとipc_serverが特定されました。

著者はファジングや静的・動的解析を用いて脆弱性を特定し、fcgi_serverの基本認証ハンドラーにおけるスタックベースのバッファオーバーフローを発見しました。

悪用戦略としては、NXやASLRといったセキュリティ対策が存在するため、リターン指向プログラミング（ROP）チェーンを利用しました。この戦略では、アドレスリークなしでASLRを回避するために、グローバルオフセットテーブル（GOT）を操作しました。

記事では、ROPチェーンの構築過程が詳述されており、ガジェットの選択やレジスタの調整、最終的にはデバイスの制御を得るためにsystem関数への実行のリダイレクトが行われました。

この成功した悪用により、カメラ上でのルートシェルが取得でき、脆弱性の深刻さが示されました。著者はその結果をINSTARに責任を持って開示し、INSTARはその後パッチをリリースしました。

全体として、この記事は現代のIoT悪用における手法や技術を包括的に紹介しており、技術的な課題と倫理的責任の重要性を強調しています。

要約がありません。

Winamp for macOSは、MP3やFLAC音声ファイルを再生するために設計されたアプリケーションで、クラシックなWinampの体験を再現します。主な機能には、MP3とFLACの再生サポート、Winampにインスパイアされたユーザーインターフェース、プレイリスト管理（M3U）、再生コントロール（再生、一時停止、停止、次、前）、スペクトラムアナライザーのビジュアライゼーション、10バンドイコライザー、ドラッグアンドドロップ機能を持つファイルブラウザ、全画面表示と歌詞オーバーレイを含む複数のビジュアライゼーション（Milkdrop）があります。

必要な条件は、macOS 13.0以降とXcode 15.0以降です。

アプリケーションはXcodeまたはSwift Package Managerを使用してビルドできます。

ライセンスはMITライセンスのもとにあり、ユーザーは自由に使用や改変が可能です。開発のサポートは「Buy Me a Coffee」を通じて提供できます。

HugstonOneチームは最近、AIアプリケーションのために独自の機能を開発しました。それは、ユーザーがAIに過去のやり取りを記憶させるかどうかを選べる「メモリトグル」という機能です。成功を祝った直後、ChatGPTプラットフォームで同様の機能が発表され、アイデアの盗用についての懸念が高まりました。

このチームの革新は、ユーザー体験を向上させ、AIをより人間らしくすることを目的としていましたが、クレジットや同意なしに複製されたことにショックを受けています。彼らは以前にも別の機能を開発した際、すぐにChatGPTで似たようなものが現れた経験があり、アイデアがコピーされているのではないかと心配しています。データスクレイピングなどの手段を通じて、自分たちのアイデアが盗まれている可能性があると感じています。

HugstonOneは、ChatGPTとの有料プランの下で運営されており、彼らのデータはトレーニングに使用されないことが明記されています。しかし、彼らは自分たちのアイデアが盗用されているのか、それとも単なる偶然なのか不明です。急速に進化するAI業界において、知的財産を保護することの重要性を強調し、彼らの革新を記録して自分たちの仕事を守る決意を示しています。

チームはオープンイノベーションを信じていますが、創作者の権利を尊重し、明確な境界を求めています。革新が奨励され、認識されることを確保したいと考えており、業界がこれらの懸念に対処し、小規模企業を大企業から保護する必要があると強調しています。彼らは、AI分野の革新者のためにより良い保護を求めながら、引き続き自分たちの仕事に取り組むことを約束しています。

エドワード・バーティンスキーはカナダの写真家で、人間の環境への影響を示す「変わった風景」に焦点を当てています。1999年、彼はカリフォルニア州モデスト近くの巨大なタイヤの山を撮影しました。その光景は非現実的で、タイヤが高く積み上げられ、遠くまで広がっていました。数ヶ月後、そのタイヤの山が火災を起こし、25万ガロン以上の溶けた油が流出し、地元の土壌や水を脅かしました。

バーティンスキーの作品は、環境問題に対する警告としての役割を果たすことが多いです。2012年以降、彼は「手つかずの風景」を捉え、希望を与えることを目指しています。最近では、オーストラリアのシャークベイを撮影しました。この場所は古代のストロマトライトで知られていますが、彼は現地を傷つけることなく、空から自然を記録しました。環境の損傷を強調しながら、手つかずの美しさを示すこのバランスが、彼の写真の中心的なテーマとなっています。

要約がありません。

10月20日に、AWSの障害が発生し、多くの開発者に影響を与えました。この障害はDNSサービスのバグが原因でした。これを受けて、Hightouchはシステムをアップグレードし、より多くのイベントを処理できるようにすることを決定しました。しかし、10月23日にアップグレードを試みた際、AWSのAurora RDSに別のバグが見つかり、データベースのフェイルオーバーが成功しませんでした。

Hightouchのイベント製品は、組織がユーザーデータを収集し、分析やリアルタイムアプリケーションのために管理するのを助けます。彼らのシステムは、イベント処理にKubernetes、Kafka、Postgresを使用しています。障害の間、AWS Kafkaへの接続に問題が発生し、イベントのバックログが生じました。

Auroraデータベースのアップグレードを試みる際、Hightouchは計画された手順に従いましたが、フェイルオーバーは期待通りに機能せず、元のライターインスタンスがアクティブのままで、新しいインスタンスが昇格しませんでした。2回の失敗後、調査を行った結果、両方のインスタンスが同時に書き込みを処理しようとしていたことが原因でクラッシュが発生していることがわかりました。

この問題は、AWSによってフェイルオーバーの処理に関連するバグとして確認され、特にその過程でのレースコンディションが原因でした。AWSはこの問題を認識しており、修正に取り組んでいます。

最終的に、Hightouchはフェイルオーバー中に書き込みを一時停止することでアップグレードを成功させ、今後同様の問題を防ぐためにシステムやプロセスにいくつかの更新を行いました。得られた重要な教訓には、アップグレード中の予期しない問題に備えること、良好な監視を維持すること、テスト環境が本番環境を正確に反映しない場合があることを認識することが含まれます。

「継続的アーキテクチャ：変化のための十年の設計」の要約

継続的アーキテクチャという概念は、十年前に導入され、アーキテクチャの仕事自体に焦点を当てるべきであり、建築家個人に注目すべきではないと強調しています。時間が経つにつれて、建築家はすべての決定を下すのではなく、チームを導く役割に移行してきました。これは、アーキテクチャのアプローチが変化していることを反映しています。

継続的アーキテクチャの目的は、ビジネス価値を安定的に提供することです。これは、急速な技術の変化や、シームレスなデジタル体験を求めるユーザーの期待に適応することを意味します。

アーキテクチャのアプローチは、包括的なモデル作成から、継続的な意思決定の流れへとシフトしています。これにより、複雑なシステムの要求に迅速に対応できるようになりました。

アジャイルやDevOpsの実践が広がる中で、ソフトウェアアーキテクチャは独立したコンポーネントを持つシステムを管理するために重要になっています。これには、少数の建築家に依存するのではなく、より多くのチームメンバーの協力が必要です。

継続的アーキテクチャには、次の六つの原則があります。まず、プロジェクトだけでなく製品を設計することが重要です。短期的な解決策ではなく、長期的な製品の創造に焦点を当てます。次に、品質属性を優先することが求められます。機能要件だけでなく、回復力やセキュリティ、スケーラビリティを重視します。また、設計の決定は実際のニーズに基づいて行い、仮定に基づくものは避けるべきです。変化に対応できるよう、小さく柔軟なコンポーネントを使用することも大切です。アーキテクチャ設計では、構築、テスト、展開、運用の全ライフサイクルを考慮する必要があります。最後に、チームの組織をアーキテクチャに合わせて構成し、コンウェイの法則に従うことが重要です。

これらの原則は依然として関連性が高く、実用的であり、クラウドコンピューティングやマイクロサービスといった現代のソフトウェア提供の課題に適応するのに役立ちます。今後の課題は、これらの原則が実際に一貫して適用されることを確保することです。

著者は今後の議論で、品質属性の重要性やアーキテクチャがソフトウェア提供ライフサイクルをどのように支えるかについて探求する予定です。

著者はプログラミング言語の設計と並行処理に関する自分の信念の矛盾について考察しています。シングルスレッドの並行プログラミングの利点の一つは、同時に実行されるのが一つの関数だけであるため、ミューテックスが不要になることです。これによりデータ競合が防がれます。しかし、著者は論理的な競合を避けるために、特に非同期関数を使用する際には、相互排除を明示的にコードに記述する必要があることを認めています。

著者は、TigerBeetleというシステムでの作業について説明しています。このシステムは、暗黙の排除のためにシングルスレッドの実行に依存しています。データの圧縮中、TigerBeetleは多数の同時ディスク操作を管理します。共有状態との相互作用を示すコードが共有されており、同時変更を防ぐ必要性が強調されています。

もし著者が厳格な相互排除を適用するなら、圧縮プロセス全体をミューテックスで囲む必要があり、これにより単一のグローバルロックを持つ非効率的なシステムになる可能性があります。この状況は、並行処理に対する二つのアプローチの根本的な違いを浮き彫りにしています。一つは非同期/待機モデルで、通常は独立したスレッドに焦点を当てています。もう一つはTigerBeetleの状態遷移機械/アクタースタイルで、共有状態に中心を置き、非同期構文の代わりに手動のコールバックを使用しています。

著者は、TigerBeetleのようなシステムにおける並行処理の管理の複雑さと、共有リソースへの安全なアクセスを確保することの難しさを認識しています。

この記事では、「チャットコントロール2.0」と呼ばれる新しいEUの取り組みに対する懸念が述べられています。この取り組みは、オンラインメッセージを監視することを目的としています。著者のパトリック・ブライヤーは、このシステムが人々のプライバシーを侵害し、特にティーンエイジャーのアクセスを制限する可能性があると警告しています。彼は、EUがこのプログラムの意図や影響について一般の人々を誤解させていると考えています。ブライヤーは、このような措置は必要ないだけでなく、個人の自由に対しても有害である可能性があると主張しています。

要約がありません。

これはテキスト生成のために設計されたキャラクターレベルの言語モデルです。NanochatのGPTモデルを改良したもので、Tiny Shakespeareを用いて訓練されています。パラメータは1070万しかなく、ローカルのコンピュータでも簡単に動かすことができます。

ucs-detectは、ターミナルエミュレーターがさまざまなUnicode機能をどの程度サポートしているかをテストするツールです。具体的には、ワイド文字や絵文字のゼロ幅結合子（ZWJ）、バリエーションセレクター16（VS-16）シーケンスなどが含まれます。

インストールやアップグレードは、コマンド「$ pip install -U ucs-detect」を実行することで行えます。使用する際は「$ ucs-detect」と入力するだけで簡単に利用できます。詳細なテストや結果の保存を行う場合は、「$ ucs-detect --save-yaml=data/my-terminal.yaml --limit-codepoints=5000 --limit-words=5000 --limit-errors=500」というコマンドを使います。

Windows、Linux、Mac向けの20以上の最新ターミナルエミュレーターがテストされ、その結果は指定されたURLで確認できます。また、特定のバージョンに関する発見や更新を詳しく説明した記事もあります。

多くの東アジアの言語では、ワイド文字が使われており、これらの文字は通常の文字よりも多くのスペースを必要とします。また、一部の文字は全く幅を持たないこともあります。これにより、ターミナルエミュレーターでの表示に問題が生じることがあります。特に、これらのエミュレーターが新しいUnicode標準に対応していない場合に問題が顕著になります。

ucs-detectは、特別なカーソル位置のクエリを使用して、wcwidthライブラリに準拠しているかどうかをチェックし、文字がどのように表示されるかを判断します。

既存のターミナルの結果を更新したり、新しい結果を提出したりするための特定のコマンドも用意されています。また、ユーザーはエラーが発生した時点でテストを停止するオプションを使って、特定の言語の問題を調査することができます。

このツールは、さまざまな言語におけるターミナルのサポートを評価するために、世界人権宣言（UDHR）の翻訳をデータセットとして使用しています。文書には、ucs-detectの更新履歴や変更点についての簡単な説明も含まれています。

要約がありません。

Generalist AIチームは、ロボティクス向けに設計された新しいタイプの基盤モデル「GEN-0」を発表しました。このモデルの主な目的は、従来の視覚と言語のモデルを超えて、実世界の相互作用データを活用することでロボットの知能を向上させることです。

GEN-0の特徴には、リアルタイムで思考と行動を結びつける「調和的推論」が含まれています。これにより、ロボットは物理的な環境で迅速に反応できるようになります。また、モデルはサイズが大きくなり、より多くのトレーニングデータを使用することで性能が向上します。特に、7Bパラメータを超えるとその傾向が顕著になります。小型モデルは複雑なデータから学ぶのが難しいため、スケーラビリティが重要です。さらに、GEN-0はさまざまなロボットタイプで機能し、異なる物理的相互作用において多様性を示します。

データとトレーニングに関しては、GEN-0は27万時間以上の多様な実世界の操作データで事前トレーニングされています。毎週1万時間のデータが追加されており、トレーニングデータの質と多様性がモデルの性能を向上させる要因となっています。

研究によると、モデルのサイズやトレーニングデータが増加することで性能が予測可能に向上することが示されており、リソースの最適な配分に役立つ指針となっています。

GEN-0は、実世界の経験から効果的に学ぶモデルへの移行を示しており、ロボットの能力に大きな進展をもたらす可能性があります。全体として、GEN-0は物理的な相互作用データを活用して、より賢く、能力の高いロボットを創出するための画期的なステップと位置づけられています。

Minisforum MS-R1は、12コアのArm CPUとMali G720統合GPUを搭載した新しいミニPCです。これは、以前レビューされたOrion O6モデルに似ています。AppleのM1 Mac miniなどのデバイスと競争することを目指していますが、実際の性能は一様ではありません。

MS-R1は、9つのUSBポートやデュアル10Gbpsのネットワークインターフェースカード（NIC）を含む堅牢なハードウェア構成を持っています。また、フルサイズのPCIeスロットや追加ストレージオプションを利用してハードウェアのアップグレードも可能です。

ベンチマークテストでは、MS-R1は基本的なシングルボードコンピュータ（SBC）を上回る性能を示しましたが、AppleのM1には及びません。4Kビデオのストリーミングなどのタスクではスムーズに動作しますが、アイドル時の電力効率は懸念材料で、予想以上のエネルギーを消費します。

実際のテストでは、実行するタスクによって性能が大きく異なることがわかりました。一部のベンチマークでは、CPUアーキテクチャによる予期しない結果が見られました。特にアイドル状態でのエネルギー効率は標準以下で、Armプロセッサの一般的な利点とは逆の結果となっています。

内蔵GPUは基本的な作業には適していますが、ゲームやAI作業には専用のGPUを推奨します。MS-R1は互換性のあるGPUカードを搭載できますが、提供されているLinux OSでのドライバーインストールは難しい場合があります。

MS-R1は、特に愛好者にとっては有能なArmデスクトップですが、価格が500ドルから600ドルの範囲ではその価値が疑問視されます。IntelやAMD、Mac miniの代替品と比較すると、性能の一貫性やエネルギー効率に関する懸念が残ります。Armデスクトップ市場において興味深い選択肢を提供していますが、解決すべき課題があります。

要約がありません。

著者は「貧しい」と「金欠」の違いについての誤解を論じています。

金欠とは、一時的な状況で、限られたお金しか持っていないが、次の給料日まで基本的な生活は維持できる状態を指します。一方、貧しいということは、経済的な苦境が続き、解決策が見込めない深刻な状況を意味します。

多くの人は、貧しい人々はスキルが欠けているか、怠け者だと考えがちです。彼らは新しいスキルを学んだり、より多くの仕事をすることを提案しますが、実際には貧しい人々はすでに一生懸命働いており、多くのスキルを持っていることが多いのです。それでもなお、経済的に苦しんでいるのです。

著者は、バンの修理が必要な例を挙げています。たとえスキルがあっても、修理に必要な部品を買う余裕がないことを示しています。これは、貧困が能力の欠如ではなく、お金の不足であることを示しています。

貧しい人々は、すでに外食やサブスクリプションなどの非必需品を削減しています。小さな贅沢を排除してお金を節約するという一般的なアドバイスは、彼らには当てはまりません。彼らはすでに質素な生活を送っているからです。

著者は、貧しい人々がフードバンクで食料を得るために長い列に並ばなければならない現実を強調しています。これは、彼らが自分自身を養うことができない状況にあることを示しており、自宅で料理をするというアドバイスは無意味です。

要するに、著者は、貧しいという状態が単に一時的な金欠とは異なり、より複雑で永続的なものであることを理解するよう読者に促しています。また、一般的なアドバイスは貧しい人々が直面している実際の問題に対処できていないことが多いと指摘しています。

サシャ・チャピンは、社会的なつながりを学ぶ過程を振り返ります。彼にとって最初は難しかったこの旅には、六つの段階がありました。

最初の段階は「眩しいペルソナ」です。子供の頃、彼は不器用でいじめられることが多かったため、他人に印象を与えようと知識や面白さをアピールしましたが、反応はまちまちでした。

次に「ゲームをプレイする」段階では、レストランで働く中で、成功しているサーバーたちが顧客の社会的なダイナミクスに適応していることに気づきました。彼は固定されたキャラクターにこだわるのではなく、会話の中で柔軟に反応することを学びました。

「グリップを緩める」段階では、独特で無頓着な同僚を観察し、その姿勢が人々をリラックスさせることに気づきました。彼も同様に、より遊び心のあるアプローチを取り入れることで、つながりを深めることができました。

「音楽に合わせて踊る」段階では、瞑想を通じてボディランゲージや感情のサインに気づくようになり、より本物の関わりを持つことができるようになりました。これにより、より豊かな交流が生まれました。

「愛と受容を投影する」段階では、ライティングコーチとしてオープンでいることを試みた結果、意外にも他者との深いつながりを育むことができました。

最後の「つながりは選択である」段階では、つながりを求める気持ちと自己完結のバランスが必要であることに気づきました。状況に応じてアプローチを調整することで、深い感情の交流から軽い挨拶まで、さまざまな会話を楽しむことができました。

全体を通して、チャピンは社会的スキルは生まれつきのものではなく、練習と自己認識を通じて発展できるものであると強調しています。彼は本物のつながりの価値を理解しつつ、個人の境界の重要性も認識しています。

言語の翻訳は、線形代数における基底の変更に例えられます。ベクトルは選ばれた基底によって異なる形で表現されるように、同じ概念も異なる言語で表現できますが、異なる長さや複雑さが必要になることがあります。

私たちの心の中の概念は、抽象的な数学的対象のようなものです。それを伝えるためには、選んだ言語の単語を使います。これは、選ばれた基底に基づいてベクトルを座標で表現するのと似ています。

ある言語の単語には、別の言語に直接対応するものがない場合があります。このため、翻訳する際にはより多くの言葉を使わなければならず、その過程でニュアンスが失われることがあります。例えば、日本語の「もののあわれ」という言葉は、英語では簡潔に表現できない複雑なアイデアを含んでいます。

翻訳者は、伝えられる内容に実際的な限界があります。言葉を多く使いすぎると誤解や誤訳を招くことがあり、言語の有限性から一部のニュアンスを完全に捉えることはできません。

この比喩は、実際に翻訳不可能な現実を浮き彫りにしています。数学的な比喩は有用ですが、言語には単なる言葉を超えた微妙な違いがあり、異なる言語間で意味を伝えることの複雑さを示しています。

営業利益率は、企業の収入を売上で割ることで計算され、売上の中でどれだけが利益として残るかを示します。この指標は、企業の行動を理解するのに役立ちます。例えば、アマゾンがクラウドホスティングのような高利益率の事業に注力する理由を示しています。

2025年には、1万社以上の上場企業の営業利益率がさまざまなカテゴリーで分析されました。ほとんどの企業の中央値は約10%でしたが、大企業は価格設定力があるため、はるかに高い利益率を持つことが多いです。

高利益率のカテゴリーには、独占企業が含まれます。例えば、有料道路運営会社や証券取引所は平均して約49%の利益率を示しています。これらは規制された独占であり、競争が制限されています。また、NvidiaやMastercardのような準独占企業は、競合他社にとって大きな資本投資の障壁があるため、それぞれ61%と54%の高い利益率を示しています。セメントや建材のカテゴリーも、平均して約15%の利益率を持っていますが、これは新規参入者に対して既存企業が価格を下げているためと考えられます。

フランチャイズの成功も見られます。ピザのカテゴリーは、フランチャイザーが店舗を運営せずに利益を上げるため、20%の強い利益率を持っています。同様に、飲料のカテゴリーも29%の高い利益率を示しています。

一部の企業、例えば健康補助食品を扱う浙江NHU株式会社は、原材料よりもはるかに価値のある製品を作ることで37%の高い利益率を達成しています。

国によって営業利益率は大きく異なり、資源の利用可能性などの要因に影響されます。例えば、南アフリカは平均82%の高い利益率を持っているのに対し、アメリカは22.6%とかなり低いです。

営業利益率を理解することは、企業のパフォーマンスを評価する上で重要です。この分析は、業界の特性や市場のダイナミクスが収益性に与える影響を強調しています。

リンクを提供されたようですが、私は外部のコンテンツやリンクにアクセスできません。要約してほしいテキストを共有していただければ、そのお手伝いができます。

IncusOSは、新しいオペレーティングシステムで、効率的で使いやすいことを目指しています。このシステムの主な目的は、個人用コンピュータやサーバーを問わず、ユーザーにスムーズな体験を提供することです。IncusOSはシンプルさとパフォーマンスに重点を置いており、ユーザーがさまざまなアプリケーションを簡単に操作できるように設計されています。また、このシステムは生産性を向上させ、幅広いデバイスをサポートするように作られています。

ジェイソンとマットは、ユーザーが簡単にウェブサイトをカスタマイズできる新しいブラウザ拡張機能「Tweeks」を紹介しています。従来のユーザースクリプトマネージャーであるバイオレントモンキーやタンパーモンキーとは異なり、Tweeksはユーザーが望む変更を簡単な言葉で説明するだけで、必要な修正を自動的に生成します。

インターネットには不要な広告や要素が多く、ブラウジングがストレスになることがあります。Tweeksは、完全に自動化されたブラウジングエージェントに頼ることなく、ユーザーが自分のウェブ体験をパーソナライズできるようにすることを目指しています。

ユーザーはTweeksの拡張機能を開き、リクエストを入力するだけで（例えば、クッキーバナーを削除するなど）、AIがそのリクエストを処理し、リアルタイムで変更を適用します。これらの修正は保存でき、オンオフの切り替えや他の人と共有することも可能です。

ユーザーが行った具体例としては、YouTubeショートの削除、Hacker Newsの投稿フィルタリング、1970年代の端末のようにGoogleのテーマを変更することなどがあります。Tweeksは現在無料で利用できますが、悪用を防ぐためにトークンシステムを導入しています。ユーザーにはフィードバックを提供し、自分のカスタマイズを共有することが奨励されています。

詳細については、tweeks.ioを訪れてください。

この記事では、OpenAIのメンバーが持つ人工一般知能（AGI）に対する信念について述べており、この信念が実際のエンジニアリング努力を妨げる可能性があることを強調しています。

OpenAIの共同創設者であるイリヤ・サツケバーを含むメンバーは、AGIの実現が可能であると強く信じており、それが人類にとって有益であるか有害であるかのいずれかと見なしています。エロン・マスクは、競合他社が悪意のある目的でAGIを作り出すことを恐れ、OpenAIを設立しました。

OpenAIのアプローチは、言語モデルの強化を重視しており、言語だけでAGIに至ることができるという前提に基づいていますが、現実世界の理解が必要であることを無視しています。AGIの追求は、大規模なデータセンターを生み出し、環境に悪影響を及ぼし、データ作業者を搾取する結果を招いていますが、これはAGIの潜在的な高い価値によって正当化されています。

AGIを支持する議論は、しばしば誇張された確率や価値に依存しており、社会や環境に対する具体的な悪影響を無視しています。著者は、AGIの夢を追うのではなく、生成モデルを用いた実際の問題解決に焦点を当てるべきだと主張しており、より効率的で倫理的なエンジニアリングアプローチを採用することを提案しています。

全体として、AGIの追求は効果的で責任ある技術開発からの気を散らす要因であると示唆されています。

要約がありません。

この記事では、著者が約5年間i3wmを使用した後、XMonadというタイル型ウィンドウマネージャに切り替えた経緯について述べています。著者は最初にFedoraでGnomeに移行しましたが、タイル型ウィンドウマネージャが提供する制御感が恋しくなりました。その後、Haskellを学びながらXMonadを使い始め、その強力な設定機能を評価しています。

著者はHaskellでXMonadの設定を書くことを楽しんでおり、強力な型システムを活用してキーバインディングを管理し、モジュール構造を使ってより整理された形にしています。著者の設定には、キーバインディング、レイアウト、テーマを管理するためのさまざまなディレクトリやファイルが含まれています。また、異なるシステムに簡単にクローン、コンパイル、インストールできる単一のプロジェクトを作成しました。

XMonadは、ワークスペースごとにカスタマイズされたレイアウトを可能にし、タイトルバーの変更によって見た目を向上させることができます。著者はPDFの可読性を高めるために拡大されたレイアウトを使用しています。キーバインディングを関数型スタイルで記述することで、安全性が確保され、エラーが減少します。

著者は、アプリケーションに迅速にアクセスするためのスクラッチパッドを利用し、効率を高めるためにキーバインディングを再マッピングしています。全体として、この記事は著者のXMonadに対するポジティブな体験を強調し、他の人々にもその機能やカスタマイズオプションを探求することを勧めています。

Magitプロジェクトに関する問題が報告されています。具体的には、magit.vcとemacsair.meのウェブサイトが現在ダウンしています。ユーザーの「ador」は2025年11月4日にこの問題を指摘し、ウェブサイトが機能していないためにチュートリアルにアクセスできないと述べました。その後、いくつかのコメントが寄せられ、問題の確認や、IPアドレスやドキュメントのミラーサイトなどの代替アクセス方法についての問い合わせがありました。

「tarsius」という貢献者は、ウェブスクレイピングの影響でホスティングコストが大幅に増加し、ホスティングアカウントが停止されたと説明しました。彼は、MagitのマニュアルはEmacsの内蔵ドキュメントビューア（M-x info）を通じてアクセスするのが最も良いと述べ、これは常に利用可能であると強調しました。

2025年11月8日には、ウェブサイトが再びオンラインになったとの報告がありましたが、マニュアルはまだ見つかっていません。この問題は後に解決済みとしてマークされましたが、ドキュメントへのアクセスは依然として懸念されています。

この投稿は、著者がZigプログラミング言語を使ってクロスプラットフォームのデスクトップGUIアプリケーションを構築するシリーズの始まりを示しています。著者は、完璧さよりも学びを重視し、プロセスを通じて得た洞察や経験を共有することを目的としています。

著者は、コーディングにおける創造性を発揮できる挑戦的なプロジェクトを求めており、コードをアートに例えています。選ばれた技術スタックには、革新性と挑戦を求めてZigが含まれています。また、Web互換性のためにWebAssembly（Wasm）を使用し、他のプラットフォーム向けにはネイティブコードを利用します。グラフィックスにはOpenGL/WebGLを使用し、まずはWebGLから始めてブラウザ間の互換性を確保します。さらに、クロスプラットフォームのウィンドウ管理と基本的な入力処理のためにSDL2を採用します。

アプリケーションはモジュール方式で構成され、プラットフォームごとのモジュールが共通のAPIを共有します。主要なモジュールには、アプリケーションのエントリーポイント、プラットフォームの実装、グラフィックスライブラリが含まれます。著者は、プロジェクトが進むにつれてアーキテクチャを徐々に洗練させていく計画です。

著者は、WebAssemblyの制限、特にPOSIX機能に関連する課題に直面しています。また、ログ記録やイベント処理のためにクロスプラットフォームコードを作成する必要があります。ウェブとのインタラクションにはJavaScriptを利用し、ZigとJSの間の通信を容易にするためのカスタムバインディングを開発しています。

プロジェクトは、OpenGL/WebGLを使用してウィンドウの色をクリアするシンプルなグラフィックスデモから始まります。著者は、ネイティブビルドのためにSDL2を統合し、ウェブ版の基本的なHTML構造を設定します。

著者は、OpenGLバインディングのコード生成を改善し、ウェブとネイティブ環境の開発プロセスを効率化することを目指しています。プロジェクトが進化する中で、進捗や洞察を引き続き共有する計画です。

全体として、この投稿は著者がゼロからGUIアプリケーションを作成する過程を描写しており、クロスプラットフォーム開発の複雑さを乗り越えながら学びを重視するアプローチを強調しています。

著者は、個人的な経験に基づいてGrafana製品に対する失望を表明しています。最初は、小さなソフトウェア会社でLokiやPrometheusを使ってGrafanaを成功裏に活用していました。しかし、Kubernetes環境に転職した後、Grafanaの進化するツールや頻繁な変更に直面し、非推奨の機能や新しい複雑な設定が問題となりました。

過去には満足していた著者ですが、現在はGrafanaの急速な開発ペースに苦しんでおり、安定性が難しくなっています。Grafana Alloyのような新製品は期待できるものの、既存の標準に対する完全なサポートが欠けており、複雑さを招いています。著者は、監視設定を常に適応させる必要に圧倒されており、Grafana製品の管理について疑問を抱いています。

最終的に、著者は頻繁な再構築を必要としない安定したシンプルな監視ソリューションを望んでおり、監視は信頼できる必需品であるべきで、常に変化の源であってはならないと強調しています。

xqerlは、Erlangで書かれたXQuery 3.1プロセッサおよびXMLデータベースです。ErlangやElixirのアプリケーション内で使用することも、スタンドアロンツールとして利用することもできます。ユーザーはXQueryでコードを書き、それがErlangとElixirの仮想マシンであるBEAMにコンパイルされます。

主な特徴としては、シリアライズと高階関数のサポート、XQuery Update Facility 3.0の実装があります。ただし、スキーマに基づくデータ機能や全文検索には対応していません。

制限事項としては、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）やウェブベースの管理ツールがないことが挙げられます。また、アクティブな開発状態にあるため、機能が変更される可能性があり、バージョン間でのデータ互換性は保証されていません。

xqerlの使用方法としては、xqerl:compile(FileName)を使ってXQueryモジュールをコンパイルし、xqldb_dml:insert_doc(DocUri, Filename)でデータをロードし、xqldb_dml:delete_doc(DocUri)で削除します。これはrebar3を使用して構築されており、テストはrebar3 ct --spec "test/test.specs"で実行されます。

コード、ドキュメント、アイデアなどの貢献を歓迎します。今後の改善には、クエリの再構築フェーズ、コストベースの実装、インデックス機能の追加が含まれます。詳細については、GitHubページを訪れるか、xqerlのSlackワークスペースに参加してください。

要約がありません。

このテキストでは、ゲームやソフトウェアサービスのデジタルプラットフォームのさまざまなセクションについて説明しています。主なセクションには、まず「ストア」があり、ここではユーザーがゲームやソフトウェアを閲覧し、購入することができます。「コミュニティ」セクションでは、ユーザー同士の交流ができるディスカッションやワークショップ、市場、放送などの機能があります。「サポート」セクションでは、支援やヘルプリソースが提供されています。また、「言語オプション」では、ユーザーが選べる言語のリストが表示されています。

さらに、ナビゲーションエリアにツールチップを提供する技術的な機能についても言及されています。これにより、ユーザーの体験が向上します。

2025年9月19日、ロシアはエストニアの領空に約12分間の短い空中侵入を行いました。これらの侵入は通常は小規模ですが、NATOとの緊張を高める要因となります。歴史的に見て、NATOはロシアの航空機を迎撃し、その準備と能力を示してきましたが、これまでの侵入はロシアを思いとどまらせることはありませんでした。

ロシアのミグ31フォックスハウンドは、高速で長距離をカバーできる迎撃機であり、しばしばこのような侵入を行います。その速度と広い作戦範囲を活かしています。NATOは従来の迎撃方法が効果的でないことを認識し、これに対処するためにアプローチを変更することを決定しました。これにより、NATOはこれらの挑発をもはや容認しない姿勢を示すことを目指しました。

今回の事件では、イタリアのF-35が重要な役割を果たしました。F-35はステルス性と先進技術を駆使して、ロシアの航空機を発見されることなく監視しました。また、スウェーデンのグリペンも追加の監視を行い、F-35はロシアの航空機に関するデータを収集し、通信システムを効果的に妨害しました。

ロシアのパイロットはNATOの存在に気づいていなかったため、緊急無線での指示を受けてエストニアの領空を離れることを余儀なくされました。この作戦はNATOの優れた能力を示し、ロシアに強いメッセージを送ることに成功しました。その結果、以降の侵入は著しく減少しました。この事件は、NATOの空中戦における進展とロシアの挑発に対する決定的な対応の準備が整っていることを浮き彫りにしました。

要約がありません。

RegreSQLは、PostgreSQLアプリケーションにおけるSQLクエリのテストを強化するためのツールです。このツールは、PostgreSQLの開発で使用される回帰テストの手法を適用し、変更が本番環境に反映される前にバグやパフォーマンスの問題を特定するのに役立ちます。

RegreSQLの目的は、SQLクエリにおける正確性のバグとパフォーマンスの回帰を捉えることです。これは、SQLのテストが不十分であるという一般的な問題に対処しています。

テスト手法として、RegreSQLは標準的なテスト手法とは異なり、SQLクエリを単なるコードとして扱うのではなく、文字列として扱い、体系的にテストを行います。これには、スキーマ変更後の不一致をチェックしたり、時間の経過に伴うパフォーマンスを追跡したりすることが含まれます。

ユーザーは、自分のクエリに対して回帰テストを実行でき、期待される結果と実際の結果が一致するかを検証します。これにより、スキーマやクエリの変更が行われた際に問題を早期に発見することが可能になります。

パフォーマンス回帰テストでは、RegreSQLはパフォーマンスの基準を追跡し、インデックスの欠如や非効率なクエリ実行計画などのパフォーマンス問題を捉え、変更後もクエリが効率的であることを保証します。

また、RegreSQLはオブジェクトリレーショナルマッパー（ORM）によって生成されたSQLをキャプチャし、テストすることができ、ORM生成のクエリから生じる可能性のあるパフォーマンス問題を特定するのに役立ちます。

このツールには、ユーザーがYAMLファイルでテストデータを定義できるフィクスチャシステムが含まれており、テストが一貫性のある再現可能なデータを持つことを保証します。このシステムは、現実的なデータ生成をサポートし、テスト間でデータの整合性を維持します。

RegreSQLはまだ進化中であり、さらなる改善やより良いドキュメント、コミュニティとの連携を通じてその機能や使いやすさを向上させる計画があります。

全体として、RegreSQLはSQLクエリのテストに構造化されたアプローチを提供し、PostgreSQLアプリケーションの信頼性とパフォーマンスを向上させることを目指しています。

ウィリアム・エドワーズ・デミングは「品質管理の父」として知られ、特に第二次世界大戦後の日本において、生産プロセスや品質管理に大きな影響を与えました。彼の考え方は、生産における問題は個々の作業者ではなく、システム自体に起因することが多いと強調しています。

デミングは、企業全体を一つのシステムとして管理することを重視しました。彼は、個々のパフォーマンスを評価するのではなく、プロセスが結果にどのように影響するかに注目しました。彼の「赤いビーズ実験」は、システムの設計によってパフォーマンスがランダムになることを示し、個々の作業者を報酬や罰で評価することがしばしば誤りであることを示唆しています。

デミングは、品質管理に統計的手法を用いることを提唱しました。彼は「シェワートサイクル」（計画・実行・確認・行動）の概念を導入し、これを「デミングサイクル」と改名しました。彼は単に「確認」するのではなく、「学ぶ」ことの重要性を強調しました。

また、デミングは変動の原因を「共通原因」と「特別原因」に区別しました。共通原因はプロセス内の通常の変動であり、特別原因は特定の問題です。これらを異なる方法で扱うことが重要です。共通原因に対してはプロセス全体を改善し、特別原因には個別に対処する必要があります。

制御チャートはプロセスを監視し、共通原因と特別原因を区別するために使用されます。プロセスが「管理下にある」とは、共通原因の変動のみが存在する状態を指します。

これらの原則を実践することで、組織は品質と効率を向上させ、検査に依存する品質管理から、最初から生産プロセスに品質を組み込むシステムへと移行することができます。

サンディエゴ大学の科学者たちは、タコや他の頭足類がカモフラージュするのを助ける天然色素であるザントマチンの生産において重要な進展を遂げました。彼らは、この色素を細菌で大規模に生産する新しい方法を開発し、従来の実験室の方法に比べて最大1,000倍の量を得ることが可能になりました。

この革新は、細菌の生存をザントマチンの生産に結びつけるバイオエンジニアリングを含んでおり、化粧品、環境センサー、色が変わる材料など、さまざまな産業での色素の利用の可能性を広げます。

この研究は『ネイチャー・バイオテクノロジー』に発表され、化石燃料から離れ、自然にインスパイアされた代替品を取り入れることで持続可能な素材生産の可能性を強調しています。研究者たちは、特にスキンケアや軍事技術の分野におけるザントマチンの将来の応用に期待を寄せています。

Mullvad VPNは「チャットコントロール」と呼ばれる懸念すべき提案を取り上げています。この提案は、子どもを虐待から守るという名目で、EU市民の通信を大規模に監視することを目的としています。このアイデアは以前に欧州議会で拒否されたにもかかわらず、一部のEU諸国によって少し変更された形で再提案されています。

重要なポイントは以下の通りです。まず、提案はすべてのプライベートメッセージ、暗号化されたものも含めて強制的にスキャンすることを可能にする可能性があり、プライバシー権やEUの法律に違反する恐れがあります。次に、この提案の推進は、アシュトン・カッチャーの組織であるソーンによるロビー活動と関連しています。ソーンは自らが提唱するスキャン技術を販売しており、子どもの権利団体にもチャットコントロールを支持するよう影響を与えています。

また、国連を含むさまざまな法的機関は、この提案が基本的人権と矛盾していると批判しており、広範な監視や市民の自己検閲への懸念が高まっています。政治的な動きとしては、EU委員会がこの提案を理事会に通そうとし、ソーシャルメディアでのマイクロターゲティングなどの手法を使って支持を集めようとしています。

Mullvad VPNは、人々に透明性を求め、プライバシーを脅かす取り組みに反対するよう呼びかけています。公の抵抗がなければ、ヨーロッパは広範な監視と個人の自由の喪失に直面する可能性があると警告しています。状況は進行中であり、チャットコントロールの未来は不透明ですが、プライバシーを守るための闘いは続いています。

GNOMEデスクトップ環境は、X11ディスプレイサーバーから新しいシステムへ移行しています。この変更は、数十年にわたって使用されてきたX11時代の終わりを意味します。新しいシステムは、パフォーマンスの向上とユーザー体験の現代化を目指しています。この移行の利点や、Linuxデスクトップ環境の進化における重要性が強調されています。

最近のAI画像生成の進展について、特にGoogleが発表した新しいモデル「ナノバナナ」、別名「ジェミニ2.5フラッシュイメージ」に焦点を当てています。他のモデル、例えば「ステーブルディフュージョン」や「イメージン」が人気を集めている中で、ChatGPTの画像生成機能は使いやすさとバイラルなプロンプト能力により基準となっています。

ナノバナナの特徴として、詳細な指示に従う能力が強いことが挙げられます。これにより、特定のニュアンスを持つ画像を生成するのに適しています。また、ユーザーはジェミニアプリやGoogle AIスタジオを通じて無料で画像を作成でき、開発者向けには低コストでAPIを利用した画像生成のオプションも提供されています。

著者は、ナノバナナをさまざまな複雑なプロンプトでテストした経験を共有し、創造的で文脈に合った画像を生成する能力を示しています。既存の画像の編集も行えることが特徴です。ナノバナナは詳細なプロンプトに従う性能が高く、詳細なJSON記述やHTMLレイアウトのレンダリングなどの複雑なタスクもこなせますが、スタイル転送には苦労しているようです。また、人気のある知的財産を含む画像生成が可能であることも指摘されています。

一方で、モデレーションや不適切なコンテンツの生成の可能性についての懸念も示されています。ナノバナナは他のモデルに比べてこの点で寛容であることがわかっています。

著者は、ナノバナナの能力と可能性を示しつつ、効果的なプロンプトエンジニアリング技術についての洞察を提供し、創造的な分野における生成AIの成長する可能性を強調しています。

「アルファニューメリック（alnum）」とは、英数字のことを指します。アルファニューメリック文字は、文字または数字のいずれかです。

「数字」とは、0から9までのいずれかの数を意味します。「文字」とは、小文字のアルファベット、大文字のアルファベット、または特定のUnicode文字を含むことができます。

要約がありません。

要約がありません。

あなたのコンピューターネットワークに異常な活動が見られました。続行するには、下のボックスをクリックしてロボットではないことを確認してください。

なぜこのようなことが起こったのでしょうか？ブラウザがJavaScriptとクッキーをサポートしていること、そしてそれらがブロックされていないことを確認してください。

サポートが必要ですか？質問がある場合は、サポートチームにお問い合わせいただき、参照IDを含めてください：e3a90bfe-c23c-11f0-be2b-e26548ebcda1。

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

この記事では、Anthropicが主張したAIを利用したサイバー諜報活動についての懐疑的な見解が述べられています。著者は、ウォール・ストリート・ジャーナルやニューヨーク・タイムズなどの主要なテクノロジー出版物が、これらの攻撃におけるAIの役割について重要な質問をしなかったことを批判しています。

まず、専門家の不足が指摘されています。サイバーセキュリティとAIの両方において専門家が不足しているため、記者が正確にこのような話題を報道するのが難しい状況です。

また、著者はセキュリティベンダーの主張に対して慎重なアプローチを求めており、Anthropicが言及した攻撃に関する具体的な証拠が必要であると強調しています。

攻撃に使用されたツールはオープンソースで簡単に入手できるため、AIの関与が特異なものであるかどうか疑問が生じています。

さらに、AIの能力を人間のように表現することが、誇張された主張につながる可能性があると著者は指摘しています。大規模言語モデル（LLM）は人間のように考えるわけではなく、攻撃におけるその役割が過大評価されているかもしれません。

最後に、この記事は、主に自動化されたサイバー攻撃の主張が新しいものではないことを示唆し、1990年代の事例を引用しています。

著者は機械学習のセキュリティの重要性を認識しつつも、これらの問題を理解するためには現実的で地に足のついたアプローチが必要であると呼びかけています。

ブログ記事では、ロブ・パイクのアイデアに触発された構造的正規表現エンジンの実装について説明しています。特に、彼のサムテキストエディタに関する仕事からの影響が強調されています。構造的正規表現は、分析対象のテキストの構造をよりよく捉える方法で正規表現を組み合わせることを可能にします。

構造的正規表現は、ロブ・パイクによって提案され、テキストを意味のあるセグメントに分解するのに役立ちます。これにより、一貫性のないフォーマットでも作業がしやすくなります。

著者は、Pythonスクリプトと構造的正規表現を使用して、テキストブロックから名前やプログラミング言語を抽出する方法を示しています。実行手順としては、テキストをブロックに分割し、関連性のないブロックをフィルタリングし、必要な情報を抽出して結果を表示します。

このエンジンでは、マッチングやフィルタリングのための演算子（例えば、x、g、y、v）と、テキストを操作するためのアクション（例えば、a、i、c、d、p）が組み合わされています。また、著者は、複数のパイプラインを同時に実行できる並列処理の概念を紹介し、異なる種類のデータを一度に処理できるようにしています。

「structex」と呼ばれるRustのクレートが開発され、マッチングロジックとアクションを分離したより汎用的なエンジンを作成することが可能になりました。ブログでは、structexを使用してテキスト操作タスクを実行するためのコードスニペットも提供されており、単語の入れ替えや条件に基づくテキストの修正などが示されています。

著者は、エンジンのパフォーマンス向上やAWKのような完全な言語の構築の可能性を含む、将来の改善や拡張についても言及しています。全体として、構造的正規表現を使用してテキスト処理能力を向上させ、開発者にとってより直感的で柔軟なものにすることがテーマとなっています。

要約がありません。

要約がありません。

テスラは最近、フルセルフドライビング（FSD）システムに関する新しい事故データを発表しました。このデータによると、FSDを搭載したテスラは、従来のモデルやFSDを搭載していないテスラと比べて安全性が向上していると主張しています。新しいデータは、以前の自動運転機能に関する批判を受けた報告を置き換えるもので、誤解を招く内容でした。FSDを搭載したテスラは、FSDなしの類似モデルと比べて市街地での衝突が約1.5倍少なく、非常に古いモデルと比べると4倍も安全性が高いことが示されています。

テスラの以前の報告では、自動運転機能を使用した運転が平均的な車よりも10倍安全であると誤って示されていましたが、これは主に高速道路での運転のみを比較していたためです。新しいデータは、さまざまな種類の道路や条件における詳細な比較を提供しており、より正確な評価が可能になっています。

しかし、FSDのようなシステムを使用する際にドライバーが気を抜くことへの懸念もあります。これにより、一部のドライバーが注意を怠る可能性があります。データはFSDが一般的に安全性を高めることを示唆していますが、テスラの過去の誤解を招く統計に照らして、透明性に対する懐疑的な見方も存在します。テスラは四半期ごとの更新を計画していますが、過去のデータをまだ提供しておらず、時間の経過に伴う傾向を示すことができていません。

全体として、新しいデータはFSDが安全性を向上させる可能性があることを示していますが、完全に無監視での運転にはまだ準備が整っていません。今後の四半期からのさらなる分析とデータが、その効果を完全に理解するためには必要です。

要約がありません。

研究者たちは、一般的な半導体であるゲルマニウムを初めて超伝導体に変換することに成功しました。この画期的な成果は、ゲルマニウムの結晶構造にガリウム原子を慎重に組み込むことで達成されました。その結果、改良されたゲルマニウムは抵抗なしに電気を伝導できるようになり、コンピュータや量子技術にとって重要な進展となります。

この研究は『ネイチャー・ナノテクノロジー』に発表され、新しい形のゲルマニウムが電子機器の性能を向上させ、エネルギー消費を削減できる可能性があることを強調しています。科学者たちは分子ビームエピタキシーという技術を用いて、ガリウム原子を正確に組み込みました。この技術により、結晶構造は安定したまま、非常に低温（3.5ケルビン）で超伝導性を発揮することが可能になりました。

この成果は、より効率的な量子回路やデバイスの開発につながる可能性があります。ゲルマニウムはすでに電子機器で広く使用されているため、超伝導特性を日常的な材料に統合するための重要なステップとなります。この研究は、さまざまな機関の科学者たちの共同作業によるもので、技術における新たな可能性を示しています。

要約がありません。

Code Wikiは、ソフトウェア開発に新しいアプローチを提供するプラットフォームで、AIエージェントによって常に最新のドキュメントが生成されます。主な特徴には、インタラクティブなドキュメントがあります。リポジトリを接続することで、コードの変更があるたびに自動的に更新されるライブでインタラクティブなCode Wikiが利用できます。

ユーザーは、コードをセクションごとに探索でき、特定の部分に深く入り込んでその動作を理解することができます。また、複雑なコードを視覚的な図に変換し、アーキテクチャをより分かりやすく示します。さらに、自然言語での対話が可能で、コードベースに関する質問をすると、日常的な言葉で回答が得られます。まるで常にそばにいるエンジニアのような存在です。

全体として、Code Wikiはコードの理解を深めることを目指し、古いドキュメントの問題を解消します。

AMDのGPUを人工知能（AI）アプリケーションに活用するための進展について、特にHipKittensというプログラミングフレームワークを通じての取り組みが紹介されています。

AIには大きな計算能力が必要であり、チームはAMDハードウェアに最適化する方法を模索しています。AMDの最新MI355X GPUは優れた性能を持っていますが、AIタスクに対するソフトウェアサポートが成熟していないため、HipKittensを使ってその可能性を引き出すことを目指しています。このフレームワークは特化したプログラミングツールを提供します。

MI355Xは256の処理ユニットを備えていますが、NVIDIAのGPUと比較するとSRAMが少なく、特定の高度な機能に対応していないという制約があります。それでも、より大きなレジスタファイルと多くの処理ユニットを持っています。AMDはチップレット設計に移行しており、プロセッサを小さなユニットにまとめることでスケーラビリティを向上させていますが、メモリアクセスのパターンが複雑になるという課題もあります。

メモリアクセスの最適化やタスクのスケジューリングに関する課題と解決策が示されています。従来のNVIDIAの戦略、例えばウェーブの専門化は、AMDのハードウェアの制約によりうまく機能しません。AMD GPUに対する効果的なスケジューリング技術として、8ウェーブピンポンと4ウェーブインターリーブの二つが紹介されています。前者は二つのウェーブ間でメモリと計算タスクを交互に行い、後者は一つのウェーブ内でメモリと計算タスクを切り替えます。

AMDの分散メモリ構造を考慮した新しいタスクスケジューリング戦略も提案されており、キャッシュの再利用とパフォーマンスの向上を図っています。HipKittensフレームワークを使用することで、AMD GPUはAIのワークロードにおいて競争力のある性能を達成し、他のハードウェア基準に挑戦しています。

著者たちはAI開発における多様なハードウェアオプションの必要性を強調し、高性能コンピューティングリソースへのアクセスを向上させることを望んでいます。チームは革新的なプログラミング手法を通じてAMD GPUのAI利用を進め、ハードウェアの制約に対処しながら、より良い性能と広範なアクセスを目指しています。

Mozillaは、Firefoxのために「Window AI」という新しいAIアシスタントを開発中です。これは、通常のタブやプライベートタブに加えて新たなブラウジングモードとして提供される予定です。この機能はまだ開発段階にあり、試してみたいユーザーは参加することができます。しかし、初期のユーザーからのフィードバックは非常に否定的で、あるフォーラムでは52件すべての意見がこのアイデアを拒否し、Mozillaに対してFirefoxからAI機能を削除するよう求めています。

著者は、この否定的なフィードバックが大多数のFirefoxユーザーの意見を反映しているかは不明だと指摘していますが、AIを嫌うユーザーとAI機能を望むユーザーの利害を調整することがMozillaにとっての課題であることを示しています。Mozillaは、Firefoxを通じてユーザーが自分の選択をコントロールできるようにし、異なるユーザーのニーズに応じた柔軟なブラウジング体験を提供することを目指しています。

AI機能のないブラウザを好むユーザーには、LibreWolfやWaterfox、Zen Browserなどの代替ブラウザが利用可能です。

要約がありません。

自動車業界ではリコール問題が高額なコストを伴うため、ある企業は保証請求に特化した分析部門を設立しました。従来、このチームはデータの分類にSQLを使用していましたが、SQLは請求書の複雑な言語に対応できず、効率が悪化していました。

2023年、企業は監視モデルを用いて保証分類の自動化を始めましたが、データのラベリングや前処理に課題がありました。混乱した請求データを処理するための複雑なパイプラインを構築しましたが、開発には時間がかかりました。

さまざまなモデリング手法を試した結果、XGBoostが最も効果的であることが分かりましたが、生産に移行する際にデータ不足に直面しました。最初はGPT-3.5を使用しましたが、結果は芳しくありませんでした。しかし、2年後に大規模言語モデル（LLM）の進展があったため、既存の分類器と比較するために6つの最新モデルをベンチマークしました。

その結果、XGBoostは全体的にLLMよりも優れているものの、Nova Liteはコストとパフォーマンスのバランスが良いことが分かりました。Nova Liteのプロンプトデザインを繰り返し改善することで、いくつかのカテゴリーで従来のモデルの性能に匹敵するか、わずかに上回る結果を得ることができました。

主なポイントは、LLMを使用することで、データが不足している場合や常に変化している状況でも、より柔軟で効率的な分類プロセスが可能になることです。これにより、企業は保証請求の処理方法を変革することができました。

KDE Plasmaに新しい機能が追加され、ユーザーは高コントラストのカラースキームにおいてフレームのコントラストをカスタマイズできるようになります。この機能は長い間求められていたもので、従来はフレームの輪郭が固定値に設定されていましたが、今後はユーザー自身がこの値を調整できるようになります。

この機能はPlasma 6.6に含まれ、現在KDE Linuxユーザーが試すことができます。設定インターフェースも更新され、簡単に調整できるようになりました。ただし、即時更新に関してはまだいくつかのバグが残っており、チームはそれを解決するために取り組んでいます。

全体のカラースキームを変更しない理由は、技術的な課題によるものです。多くのアプリが特定の色の混合方法に依存しており、これを変更するには多くのアプリケーションで広範な更新が必要になります。その代わりに、ユーザーはすべてのアプリを再作業することなく、フレームのコントラスト値を調整できるようになりました。

この機能の実装には、多くのライブラリやスタイルの更新を含む重要な開発作業が必要でした。すべてが正しく機能するようにするためです。また、チームは高コントラスト設定が必要なユーザーのために、この機能をデスクトップポータルインターフェースにリンクさせてアクセシビリティを向上させる計画も立てています。

長期的には、カラーマネジメントシステムを強化し、より使いやすくすることも目指しています。この新機能が高コントラストオプションを必要とするユーザーに大いに役立つことを期待しています。

イタリアのディープテック企業、ジェンルゴは、世界初の推進剤を使用しない宇宙推進システムを開発しました。この革新的な技術は、三つのミッションで宇宙でのテストに成功しており、国際特許によって保護されています。

従来の衛星は、操作のために推進剤を使用しており、これが重量やリスクを増加させ、運用時間を制限しています。ジェンルゴのシステムは、電気エネルギーと電磁インパルスを利用して推力を生成するため、推進剤を必要としません。これにより、有害な材料や加圧部品、宇宙汚染のリスクを伴わない持続可能な技術となっています。

この技術は広範なテストを経て、2022年以降、宇宙で700時間以上の運用を達成し、技術成熟度レベルは7から8に達しました。信頼性のある性能を示し、宇宙船の速度に測定可能な変化をもたらしています。

プロジェクトには複数のイタリアの機関が参加し、徹底的なテストと検証が行われました。ジェンルゴの技術は、宇宙ミッションに新たな可能性をもたらすもので、最初の商業利用は、衛星を安全に地球に戻すための制御されたデオービットに焦点を当てています。

VisiDataは、表形式のデータを扱うための強力なツールです。スプレッドシートの機能、ターミナルの効率性、Pythonの能力を組み合わせています。CSV、Excel、JSONなど、さまざまな形式の大規模データセットを簡単に処理できます。

このツールの主な特徴は、使いやすいターミナルインターフェースを備えており、迅速なデータ探索や洞察が可能です。CSV、TSV、JSON、データベースなど、12種類以上のデータ形式をサポートしています。また、ヒストグラムや散布図などの即時視覚化が可能です。セッションを保存して後で使用することができ、データパイプラインのためのバッチ処理もサポートしています。

ユーザーからは、そのデザインと機能性が高く評価されています。インストールも簡単で、始めるためのチュートリアルやリソースにもアクセスできます。

要約がありません。

申し訳ありませんが、要約するためのテキストが提供されていないようです。要約してほしいテキストを教えていただければ、喜んでお手伝いします。

デジタルストアとコミュニティプラットフォームの構成について説明しています。これは、ゲームやソフトウェア向けのものと思われます。ストアには、ホーム、発見キュー、ウィッシュリスト、ポイントショップ、ニュース、統計といった機能があります。

コミュニティセクションには、ホーム、ディスカッション、ワークショップ、市場、放送が含まれています。また、サポートエリアもあり、ユーザーが助けを求めることができます。

さらに、ログインオプションがあり、簡体字中国語からウクライナ語まで、さまざまな言語が利用可能です。ユーザーインターフェースを向上させるためのツールチップに関する機能についても言及されています。

この記事は、自宅でインターネットサービスプロバイダー（ISP）を運営するためのシリーズの最終部分です。ここでは、発信するIPアドレスの地理的位置を変更する方法について説明します。これにより、北朝鮮や南極などの珍しい場所からのIP位置を表示できるようになります。

IPの地理的位置を変更する目的は、主に次のようなものです。まず、あまり知られていない場所からのIPを表示することができます。また、1つの仮想プライベートサーバー（VPS）を使用して、世界中のIPアドレスを管理することが可能です。さらに、地域制限のあるコンテンツにアクセスしたり、一人でインターネットデータセンター（IDC）を運営したりすることもできます。

必要なものとして、IPデータベースがあります。これは、IPアドレスと地理的位置のマッピングを提供します。代表的なものには、MaxmindやIPInfoがあります。また、Cloudflareが提供するWARPというVPNサービスも必要です。これは、ユーザーの接続場所に基づいてIPアドレスを割り当てます。

IPの位置情報は不正確な場合があるため、データベースではユーザーからの修正を受け付けています。修正を提出するには、まずRIPEデータベースでIPの割り当てを更新し、その後、MaxmindやIPInfoなどのIPデータベースに変更をリクエストします。

WARPを使用してIPv4アドレスを設定することも可能です。データベースが変更を反映していれば、希望する地理的位置に合ったIPv4アドレスを提供できます。サーバーでWARPを設定するためのガイドに従ってください。

多くのIPを持っている場合は、Geofeedを使用することで、データベースに位置情報を一括で自動更新することができます。

新しいIPの地理的位置をテストした後は、VPS上にプロキシを設定して、新しく割り当てられたIPを使用することができます。

このシリーズでは、ISPを運営するためのさまざまな技術的側面、特にBGPの設定やIPの地理的位置の偽装について詳しく説明してきました。この記事は、IPの地理的位置やISPの設定を自宅で試してみたい技術愛好者に向けた詳細なガイドを提供しています。

先週、Checkout.comは「ShinyHunters」というグループによる犯罪的な恐喝の試みを受けました。このグループは、2020年以前に使用されていた古いクラウドストレージシステムからデータにアクセスしたと主張しています。このシステムは内部文書用であり、重要なことに、私たちのライブ決済処理プラットフォームには影響がなく、加盟店の資金やカード情報は漏洩していません。

この事件について、私たちは全責任を負います。古いシステムが適切に廃止されていなかったことをお詫び申し上げます。このことでパートナーの皆様にご心配をおかけしたことを残念に思っており、問題解決のために法執行機関や規制当局と協力しています。

身代金を支払う代わりに、その金額をカーネギーメロン大学とオックスフォード大学のサイバーセキュリティセンターに寄付し、サイバー犯罪の研究を支援します。私たちはセキュリティ、透明性、そして加盟店との信頼関係の維持にコミットしています。質問や支援が必要な加盟店は、通常のCheckoutの連絡先にご連絡ください。

著者はエプスタインのファイルを整理し、透明性を高めることを目指しています。この作業が研究に役立つことを期待しています。今後、組織や個人に関するデータをさらに精緻化する予定ですが、現時点では現在のバージョンでも十分に役立つと考えています。

Genie 3は、Google DeepMindによって開発された新しい汎用の世界モデルです。この技術は、さまざまなインタラクティブな環境を作り出すことができます。Genie 3は、多様で魅力的な設定を提供することで、体験を向上させることを目指しています。

要約がありません。

UnisonDBは、エッジAIおよびエッジコンピューティング向けに設計されたオープンソースのデータベースです。このデータベースは、ログネイティブでリアルタイムの機能を持ち、メッセージバスのように動作します。これにより、複数のノード間で瞬時にデータを複製することが可能です。

主な特徴としては、マルチモーダルストレージがあり、キー・バリュー、ワイドカラム、大きなオブジェクトをサポートしています。また、ストリーミング複製機能により、100以上のエッジレプリカへの迅速な複製が可能で、遅延は1秒未満です。リアルタイム通知機能もあり、最小限の遅延で即座に更新が行われます。信頼性を確保するために、B+ツリーを利用したストレージと、先行書き込みログ（Write-Ahead Logging）を採用しています。エッジコンピューティング環境に最適化された設計であり、名前空間ベースの隔離を通じて複数のテナントをサポートしています。

UnisonDBは、データと計算が密接に統合されたシステムに最適で、迅速な応答と遅延の軽減を実現します。データベースの機能とアプリケーションのニーズを融合させ、効率的なリアルタイム操作を可能にします。

クイックスタートの手順は、まずリポジトリをクローンしてプロジェクトをビルドします。次に、レプリケーターモードで実行し、HTTP APIを使用してデータベースと対話します。

パフォーマンステストでは、UnisonDBはBadgerDBやBoltDBと比較され、スループットと遅延に焦点を当てています。Redis互換のインターフェースを持ち、効率的な複製と低遅延の応答を強調しています。

アーキテクチャとしては、UnisonDBはストレージ、複製、ストリーミングを統合したシステムを構築しており、効率的なデータ処理のために特化した先行書き込みログファイルシステム（WALFS）を活用しています。

UnisonDBを選ぶ理由は、従来のデータベースやストリーミングシステムがリアルタイムデータの伝播や整合性に制限があるためです。UnisonDBは両方の機能を統合し、複数のシステムを必要とせずにシームレスな体験を提供します。これにより、瞬時のデータ利用可能性と強い整合性を確保します。

コアコンポーネントには、書き込みと読み込みの両方に最適化されたWALFSがあり、継続的な複製とリアルタイムデータストリーミングを促進します。エンジンは、WAL、メモリ内バッファ、および永続的なインデックスを使用してデータストレージを管理します。複製アーキテクチャは、ノード間で効率的かつリアルタイムにデータを分配するためにWALベースのストリーミングを採用しています。

UnisonDBは、高いパフォーマンス、低遅延、エッジでの効果的なデータ管理を求める現代のアプリケーションに対して、堅牢なソリューションを提供します。

ディザリングは、デジタル画像でより多くの色をシミュレートするための技術です。特に、色の記憶容量が限られていた時代に使われていました。この技術は、量子化によって生じる厳しい色の移行を和らげ、滑らかな色のグラデーションを実現します。

簡単に言うと、ディザリングは近くの色を使ってノイズを加え、目を騙して滑らかなグラデーションを見せる方法です。これは、ローパスフィルターに似ています。

ディザリングにはいくつかの方法がありますが、一般的なものとして二つの方法があります。

一つ目は「オーダーディザリング」です。この方法では、2x2のベイヤーマトリックスを使ってピクセルの値をしきい値マップと比較します。この手法は目立つパターンを作り出し、通常は数種類のグレーしか生成しません。

二つ目は「エラーディフュージョンディザリング（フロイド・スタインバーグアルゴリズム）」です。この方法では、各ピクセルを単一のしきい値と比較し、エラー（元の値と新しい値の違い）を周囲のピクセルに広げます。これにより、目立つパターンがなく、より自然なグラデーションが作られます。

過去には色深度が低かったため、ディザリングは重要な技術でしたが、現在では高ビット深度の色が普及しており、ディザリングは主にレトロな美学として使われています。