ボーズは、SoundTouchスマートスピーカーのAPIドキュメントをオープンソース化することを決定しました。このスピーカーは、もともと2026年2月18日にサポートが終了する予定でしたが、その期限が2026年5月6日まで延長されました。この日以降、アプリの更新により、ユーザーはスピーカーをローカルで操作できるようになり、BluetoothやAirPlay、Spotify Connectを通じて音楽をストリーミングし続けることが可能になります。また、リモート操作や設定のオプションも維持されます。

APIのオープンソース化により、ユーザーはクラウドサポートなしでスピーカーを機能させるための独自のツールを作成できるようになります。このアプローチは珍しく、多くのデバイスはクラウドサービスが終了すると使用できなくなることが一般的です。ボーズの決定により、ユーザーはSoundTouchスピーカーを引き続き利用できるようになり、無駄にすることなく使い続けることができます。

「ジェフ・ディーンの事実」は、著名なGoogleの社員であるジェフ・ディーンの卓越したプログラミングスキルをユーモラスに表現したジョークです。これらはチャック・ノリスのジョークに似ていますが、コーディングやテクノロジーに関するテーマに焦点を当てています。

このコレクションには、さまざまな面白い主張が含まれています。例えば、ジェフ・ディーンはP=NPを証明するような複雑な問題を難なく解決できるとされています。また、彼のスキルの高さから、コードを提出する前にエラーをチェックするためにコンパイルして実行することができるというジョークもあります。さらに、彼の影響力は非常に大きく、彼が休暇に出かけるとGoogleのサービスが苦労するとも言われています。

これらのジョークは彼の能力を誇張しており、1行のコードでウェブサーバーを作成したり、データを圧縮しすぎてブラックホールを生み出すことができるといった不可能なタスクをこなすとされています。このリポジトリは、もともとQuoraなどのプラットフォームに登場したこれらのジョークを保存するために作成されました。

光は私たちが物を見るために欠かせないものであり、周囲にさまざまな影響を与えます。この記事では、光の特性について、力、位置、角度、色に焦点を当てて探ります。

光の力はワット（W）で測定され、これは1秒あたりに放出されるエネルギーを示します。明るさの感じ方は、光の力が変化するにつれて非線形に変わります。低い光の力での小さな増加は、高い力のときよりも目立ちやすいです。

光は表面で反射することで、私たちは物体を見ることができます。光源の角度や距離は、表面の見え方に影響を与えます。光の位置を変えることで、表面の異なる部分に当たる光の量が変わります。

物体が遠ざかると、視野の中で占める角度が小さくなるため、物体は小さく見えます。角度は度数やラジアンで測定され、ラジアンはより普遍的な単位です。

三次元空間では、立体角が物体が占める球の部分を測定します。物体が遠ざかると、視野の中で占める割合が小さくなります。

表面の各点は、その上の半球からの光しか見ることができず、光源や角度によって明るさが変わります。

放射輝度は面積あたりおよび立体角あたりの光の力を測定します。輝度は、物体が私たちの目にどれだけ明るく見えるかを示し、人間の目が異なる波長に対してどれだけ敏感かによって影響を受けます。

異なる表面は光を異なって反射します。滑らかな表面（鏡）は光を明確に反射しますが、粗い表面は光をさまざまな方向に散乱させます。

影の大きさや鮮明さは、光源の大きさや位置によって決まります。小さな光源は、よりシャープな影を作ります。

光は加法的であり、色はさまざまに混ざります。表面は特定の波長を反射し、それによって当たる光に基づいて色が決まります。

光は表面で反射し、他の領域を照らすことができます。反射するたびに光の強度は減少し、シーンの色や明るさの感じ方に影響を与えます。

光源でシーンを囲むことで、均一な照明を作り出すことができます。これは、曇りの日に空がすべての方向から光を放つのに似ています。

光と表面との相互作用を理解することで、コンピュータグラフィックスで現実的な環境をシミュレーションすることが可能になり、日常の視覚体験の背後にある複雑さが明らかになります。

AIコーディングアシスタントの効果が低下していると、ジェイミー・トゥイスは指摘しています。彼は、新しいモデルが見落とされがちな方法で失敗することが多く、それが大きな問題を引き起こす可能性があると強調しています。トゥイスはデータサイエンスと人工知能の交差点で働いており、これらのツールの改善が必要だと訴えています。

私は、滑らかな動画を生成できるPyTorch DeepDreamツールのバージョンを作成しました。このバージョンは、ちらつきを最小限に抑え、さまざまな設定をサポートしており、GoogLeNetなどの異なる画像分類器にも対応しています。主な特徴は以下の通りです。

光学フローを使用して、前のフレームからの画像をブレンドし、滑らかさを実現しています。また、物体が動く際にはオクルージョンマスキングを用いてゴースト効果を防ぎます。さらに、レイヤー、オクターブ、イテレーションの高度な設定を維持しています。GPU、CPU、Apple Siliconにも対応しています。

サンプル動画はリポジトリでご覧いただけます。

Project Patchouliは、電磁式の描画タブレットを作成することに焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトには、コイルアレイやRFフロントエンドといったハードウェアコンポーネントが含まれており、デジタル信号処理アルゴリズムも使用されています。設計はさまざまな商業用ペンと互換性があり、カスタマイズされたプロジェクトに対して迅速で反応の良い描画体験を提供します。

また、プロジェクトではEMR技術に関する詳細なドキュメントも提供しており、技術の仕組みや回路設計、信号処理、異なるベンダーのペンプロトコルについて説明しています。

重要な更新情報として、2024年1月にプロジェクトが開始され、2024年3月には最初のハードウェアプロトタイプが成功裏にテストされました。2025年1月には、ドキュメントがRead the Docsにホストされる予定です。

プロジェクトのリーダーはYukidamaで、連絡を取りたい場合は[email protected]にメールを送るか、公開のDiscordサーバーに参加することができます。

このプロジェクトは、NLnet FoundationのNGI Zero Core Fundによって支援されています。

ライセンスについては、ドキュメントとリソースはクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0ライセンスの下で提供され、ハードウェア設計はCERNオープンソースハードウェアライセンスの下でライセンスされています。コードは一般的にGPLv3の下でライセンスされています。

このプロジェクトは現在も活発に開発が進められています。

私は、プレイヤーがランダムな聖書の節をできるだけ少ない試行回数で当てるという日々のゲームを作りました。このアイデアは、私の正教会での背景や、以前の信仰に関連するコーディングプロジェクトから得たものです。新しい開発者として、役に立ち、共有できるものを作りたかったので、友人や家族の日常の一部になりました。

プロジェクトは午前1時に始め、数時間で基本的なバージョンを完成させました。開発にはSvelteKitを使用し、データベースにはSQLiteを使いました。ホスティングは自宅のUbuntuマシンで行っています。広告やサインアップはなく、ゲームは完全に無料です。より魅力的で教育的なものにするためのフィードバックや提案を歓迎します。

2026年1月2日、サイバーセキュリティに関するニュースレターが、ベネズエラの国営ISPであるCANTV（AS8048）に関するBGPルーティングリークを報告しました。このリークは、12月以降に発生した11件の類似事件の一部です。BGPルートリークは、ネットワークが不適切にルーティング情報を共有することで発生し、インターネットの経路が遅くなり、効率が低下します。報告によると、このリークはCANTVの不適切なルーティング慣行によるものであり、悪意のある意図はなかったと考えられています。

BGP（ボーダーゲートウェイプロトコル）は、ネットワーク間のインターネットトラフィックを、顧客やプロバイダーとしての関係に基づいて指示するために重要です。ルートリークは、ネットワークがプロバイダーから別のプロバイダーへのルートを誤って共有することで発生し、小規模なネットワークに負荷をかける可能性があります。

このケースでは、CANTVがプロバイダーであるSparkle（AS6762）から別のネットワークであるV.tal GlobeNet（AS52320）にルートを漏洩させました。このリークは、トラフィックを傍受しようとしたのではなく、緩いルーティングポリシーから生じた偶発的なものである可能性があります。このような異常はBGPでは一般的であり、必ずしも悪意のある行動を示すわけではありません。

さらに、報告では、セキュリティ対策であるRPKI（リソース公開鍵基盤）がこの特定のリークを防ぐことはできなかったと指摘されています。RPKIは正しいルートの起源に関するものであり、経路の検証には関与しません。将来的に同様の問題を防ぐために、新しい標準であるASPA（自律システムプロバイダー認証）が提案されています。

この記事は、BGPのセキュリティを向上させ、ルーティングリークのリスクを減少させるために、ネットワーク運営者間の協力とルーティング慣行の改善が必要であることを強調しています。

著者は、数ヶ月間Goプログラミング言語を使った個人的な経験を共有しています。現在、Rustに戻ることを考えており、Goの良い点と悪い点を挙げています。

著者がGoの好きな点の一つは、並行処理のサポートです。GoはGoroutineとChannelを使って並行処理を簡単に管理できるため、他の言語と比べて扱いやすいと感じています。また、Goの型システムはシンプルで、複雑な継承なしに構造体の埋め込みが可能です。型は明示的なインターフェース宣言なしに動的に使用できる点も評価しています。さらに、Goの文法は直感的で、型注釈や可視性のルールが簡素化されていることに感謝しています。

一方で、著者がGoの嫌いな点もいくつかあります。まず、Goにはネイティブな列挙型がないため、定数のセットを安全に作成・管理するのが面倒です。また、Goの定数変数はコンパイル時に知られている必要があり、柔軟性が制限され、APIの使用に問題を引き起こす可能性があります。さらに、Goのエラーハンドリングシステムは効果的ではないと見なされています。エラーは値として返されますが、効果的に処理するために必要な詳細情報が不足しており、エラーの種類を区別するのが難しいと感じています。

全体として、著者はGoが並行処理とシンプルさにおいて強みを持つ一方で、型管理、イミュータビリティ、エラーハンドリングにおいて弱点があると考えています。

要約がありません。

Linuxカーネルにおける125,183件のバグの分析によると、平均してバグが発見されるまで約2.1年かかり、中には20年も放置されるものもあります。特定のサブシステム、例えばCANバスドライバーでは、平均的なバグの寿命が約4.2年とさらに長くなっています。重要な発見として、導入されたバグの57%は1年以内に見つかり、これは2010年の0%から2022年には69%に改善されています。また、VulnBERTというツールは、92.2%のバグを特定し、誤検出率は1.2%と低いことが示されています。

この研究は、特にレースコンディションと呼ばれるバグの検出が難しいことを強調しています。これらのバグは平均して5.1年かかって発見されます。最近のバグ検出の改善は、より良いツールとコードレビューの増加によるものですが、古いバグの backlog（未解決の問題）は依然として存在しています。

手法としては、「Fixes:」タグを使用してコミット履歴を分析し、バグとその寿命を追跡しました。この結果はカーネルのセキュリティ向上にとって重要であり、継続的な監視と高度な検出ツールの統合の必要性を強調しています。

要するに、バグ検出は改善されているものの、多くの脆弱性が何年も隠れたままであり、効果的な管理のためにはより良いツールと戦略が求められています。

要約がありません。

健康は食事から始まります。新しいアメリカの食事ガイドラインは、栄養価の高い全体的な食品の重要性を強調し、健康問題を引き起こす高度に加工された食品から離れることを促しています。

アメリカでは、多くの人々が前糖尿病や糖尿病、慢性的な健康問題に悩まされていますが、その主な原因は不適切な食生活です。この新しいガイドラインでは、実際の食品を豊富に含む食事を推奨しています。具体的には、高品質の動物性および植物性のタンパク質を優先し、体重1ポンドあたり0.54〜0.73グラムを目指すことが推奨されています。また、新鮮な野菜を1日3サービング、果物を2サービング摂取することが勧められています。さらに、食物繊維が豊富な全粒穀物を1日2〜4サービング取り入れ、精製された炭水化物は避けるようにします。

健康的な脂肪も重要で、肉や乳製品、ナッツ、アボカドなどの自然な脂肪を含めることで、全体的な健康をサポートします。特に子供に対しては、添加された砂糖を避けることが推奨されますが、全体の果物や無糖の乳製品に含まれる自然な糖分は問題ありません。また、食事中は水や無糖の飲料を飲むことが推奨されています。

この新しいピラミッドは、厳格なダイエットを強いることなく、文化的な好みや個人の嗜好を考慮しながら、より健康的な食事選択を促す柔軟なガイドです。

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ナポレオン・テクニックは、生産性を高めるための方法で、すぐに関与しなくても解決する可能性のあるタスクを先延ばしにすることを奨励します。例えば、急ぎでないメールの返信を一日遅らせることで、送信者が自分で解決策を見つけるかもしれないと考えることができます。

このテクニックは、ナポレオン・ボナパルトが手紙を三週間開封せずに放置したことに由来しています。この方法により、多くの手紙は返事を必要としないことが多かったのです。このアプローチを使うことで、時間とエネルギーを節約し、不必要なタスクをフィルタリングし、他の人がより自立できるように促すことができます。

ナポレオン・テクニックを適用する際は、行動を先延ばしにすることの潜在的な良い結果と悪い結果を考慮することが重要です。この方法は、リスクが低い小さな急ぎでない事柄に最も効果的です。先延ばしを避けるために明確な締切を設定し、単に嫌なタスクを避けているだけにならないようにしましょう。

一般的な落とし穴には、ネガティブな情報を無視するオーストリッチ効果、先延ばし、そしてパーキンソンの法則（タスクは利用可能な時間を満たすように膨張する）に注意が必要です。全体として、このテクニックはリソースを節約し、思慮深いコミュニケーションを促すことで生産性を向上させる助けとなります。

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2026年1月5日、Goプログラミングにおけるgo.sumファイルはロックファイルではなく、依存関係のグラフを分析するためには使用すべきではないと強調されました。go.sumはモジュールのバージョンとその暗号ハッシュのローカルキャッシュとして機能し、ビルドのバージョン解決には影響を与えずにセキュリティを確保します。依存関係の実際の管理は、すべての直接的および間接的な依存関係とその正確なバージョンをリストするgo.modファイルを通じて行われます。

go.modとgo.sumに関する混乱は、他のプログラミング言語ではマニフェストとロックファイルの両方が存在し、どちらもバージョン解決に影響を与えるために生じます。それに対して、go.modは両方の役割を果たし、依存関係の管理を簡素化しています。

この記事では、Goモジュールが効率的であり、パッケージの解決を遅くしないことが強調されています。これは、解決時間が問題となる他のエコシステムとは対照的です。著者は、Goのシンプルなモジュールと依存関係のアプローチを評価することを促しています。

ハッシュマップのマージは通常、効率的なO(N)の操作と考えられています。しかし、多くのキーを扱う場合、パフォーマンスが大幅に低下し、マージに時間がかかることがあります。このガイドでは、なぜいくつかの人気ライブラリがこの問題に苦しむのか、そしてパフォーマンスを向上させる方法について探ります。

マージの際のパフォーマンス問題として、特にAbseilやBoostのようなライブラリでは、ハッシュテーブルの同じ部分にキーが配置される「プライマリクラスタリング」が原因で、ハッシュテーブルを作成するよりも20倍以上遅くなることがあります。

著者は、大規模なデータセットを用いてさまざまなハッシュテーブルライブラリのマージ時間をテストしました。

効率的なマージのための解決策として、まず「ソルト付きハッシュ関数」があります。これは、ハッシュ計算にランダムなシードを追加することで、キーを両方のハッシュテーブルにより均等に分散させ、クラスタリングを避ける手助けをします。次に「プレアロケーション」があり、これは両方のハッシュテーブルに十分なスペースを確保することで、空のバケットが十分にあることを保証し、クラスタリングを防ぎます。また「ストライドイテレーション」という方法もあり、これはキーを非線形の順序で訪れることで、キーをランダムに分散させ、マージ速度を向上させます。

比較的なパフォーマンスでは、プレアロケーションが最も速い方法であることが多く、特に重複キーが少ない場合に効果的です。ソルト付きハッシャーはパフォーマンスを改善しますが、プレアロケーションよりは遅くなります。ストライドイテレーションは効率的ですが、実装がより複雑です。

最適なマージ戦略は具体的な使用ケースによりますが、プレアロケーションは一般的に最も簡単で効果的な方法です。ソルト付きハッシュ関数やストライドイテレーションも有効な代替手段を提供します。

要するに、ハッシュテーブルのマージは正しくアプローチしないと非効率的になることがありますが、パフォーマンスを向上させるための効果的な戦略があります。

音声誘導ループ（ヒアリングループとも呼ばれる）は、聴覚に障害のある人々が音を直接補聴器に伝えることで助ける装置です。以下にその概要を説明します。

歴史的には、最初の磁気誘導ループシステムは1937年にジョセフ・ポリアコフによって発明されました。このシステムは、補聴器に搭載されたテレコイルを使用して磁場を受信し、電話の会話を明瞭に聞くことを可能にします。

設計については、システムは特定のエリアの周囲に配置されたケーブルのループで構成されており、電磁場を生成します。この電磁場は、テレコイルを備えた補聴器や人工内耳が受信できるため、ユーザーは周囲の雑音を気にせずに音を聞くことができます。

実装には、干渉を避け、音質を確保するための特定の機器が必要です。また、聴力の程度が異なる人々に対しても一貫した音量を維持できるように設計される必要があります。

干渉の問題として、音声誘導ループは高い磁場を生成することがあり、他の電子機器に干渉する可能性があります。この問題を解決するためには、シールドされたケーブルを使用したり、すべての機器が同じ電源を共有することが重要です。

基準や法律については、音声ループ信号の強度に関する国際基準があり、補聴器のマイクロフォンに適合するように定められています。イギリスでは、2010年の平等法により、可能な限りヒアリングループを設置することが義務付けられています。

代替手段として、アメリカではFM伝送システムがコストが低いため一般的であり、特に劇場では赤外線システムも使用されています。

全体として、音声誘導ループは聴覚に障害のある人々のアクセシビリティを向上させ、さまざまな公共の場で明瞭な音を楽しむことを可能にします。

要約がありません。

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大規模言語モデル（LLM）における注意機構は、クエリ（Q）、キー（K）、バリュー（V）の三つの重要な行列を基に構築されています。これらの行列により、トランスフォーマーは従来の再帰型ニューラルネットワーク（RNN）のように単語を順番に処理するのではなく、入力の重要な部分に同時に焦点を当てることができます。

注意機構は、私たちの脳が文中の関連する単語に集中するのと同様に、トランスフォーマーがQ、K、Vを使って文脈を理解するためにどの単語に注意を向けるべきかを決定します。

クエリ（Q）は、各単語が何に焦点を当てるべきかを尋ねる質問を表しています。キー（K）は、各単語が提供する情報を含んでいます。バリュー（V）は、注意スコアに基づいて次に渡される実際の内容を保持しています。

文中の各単語はベクトルとして表現され、重み行列（Wq、Wk、Wv）がこれらのベクトルをQ、K、V行列に変換します。注意スコアが計算され、各単語が他の単語にどれだけ注意を向けるかが決まります。

RNNとは異なり、トランスフォーマーは各単語が他のすべての単語を同時に見ることを可能にし、モデルの処理速度を向上させ、単語間の関係をより良く捉えることができます。

Q、K、V行列の次元はモデルの性能に影響を与えます。次元が小さいと計算が速くなりますが、複雑な関係を見逃す可能性があります。一方、次元が大きいとより複雑なパターンを捉えることができますが、リソースを多く消費します。

注意スコアは、ある単語が他の単語にどれだけ注意を向けるべきかを示し、モデルがこれらのスコアに基づいてバリューのベクトルの加重和を作成することを可能にします。

要するに、Q、K、V行列はトランスフォーマーの注意機構にとって不可欠であり、関連する入力部分に同時に焦点を当てることで、言語を効率的に処理し理解することを可能にしています。

LaTeX Coffee Stainsパッケージは、Hanno Reinによって作成され、Patrick Bideaultによって維持されています。このパッケージは、文書にリアルなコーヒーのシミを追加するもので、手動で追加するよりも時間を節約できます。

このパッケージには、4種類のコーヒーのシミがあります。270度の円形シミに2つの飛び散り、60度の円形シミ、薄い色の飛び散り、そしてカラフルなツインスプラッシュです。

インストール方法は、coffeestains.styファイルをプロジェクトのディレクトリに置くか、使用しているLaTeXの配布に従って正しくインストールします。文書のヘッダーに\usepackage{coffeestains}を含める必要があります。

シミを追加するには、\coffeestainA{alpha}{scale}{angle}{xoff}{yoff}のようなコマンドを使用します。ここで、alphaは透明度（0から1）、scaleはサイズを調整するもので、デフォルトは1です。angleはシミの回転角度（0から360度）、xoffとyoffはページ上のシミの位置を指定します。

このパッケージは自由に配布でき、シミはHanno Reinによって作成されました。コーヒーでの寄付も歓迎されています。将来的には、茶や油のシミなど、さらに多くのシミの種類や、文書への追加を簡単にするためのツールが追加されることが期待されています。

このパッケージは2009年の初リリース以来、いくつかのバージョンを経て進化しており、機能性や使いやすさが向上しています。「コーヒーは素晴らしい。コーヒーが世界を救う。」というモットーも掲げられています。

要約がありません。

Vamosは、ユーザーがMacやPC上でAmigaOSのm68kコマンドラインバイナリを実行できるツールです。これは、グラフィックやユーザーインターフェース機能を使用しないコンソールアプリケーション向けにAmigaOSの機能をエミュレートします。主に古いコンパイラやアセンブラを実行するために設計されています。

Vamosの主な特徴には、Musashiを使用した高速なm68k CPUエミュレーション、ネイティブライブラリやさまざまなDOSおよびExecライブラリ機能の読み込みサポート、トレースおよびログ機能の提供があります。

インストールに関する詳細は、amitoolsのインストールREADMEに記載されています。設定はコマンドラインまたは.vamosrcという設定ファイルを通じて行うことができ、.iniファイルに似た構文を使用します。重要な設定項目には、ボリュームマッピング、パスのエイリアス（アサイン）、コマンドパス、ライブラリ設定、ハードウェア構成が含まれます。

プログラムを実行するには、コマンドvamos ami_bin arg1 arg2...を使用します。Shell-Segバイナリを-xオプションと共に提供することで、実際のAmigaシェルを実行することも可能です。ログ記録、メモリトレース、CPU選択のためのさまざまなオプションを指定できます。

ボリュームは、ホストファイルシステムの一部をAmigaエミュレーション内でアクセス可能にするものです。アサインはAmigaパスのショートカットを作成し、エミュレートされた環境内でのナビゲーションを向上させます。

Vamosでは、68000、68020、68040などの異なるCPUタイプを選択できます。メモリは単一のブロックとして管理され、ユーザーはスタックサイズやメモリ制限を定義できます。

実行中のハードウェア例外の処理方法を設定することも可能で、無視、ログ記録、または中止することができます。

Amigaバイナリを実行するには、単に./vamos a68kを実行すればよいです。詳細な操作ログを得るために、冗長出力を有効にすることもできます。

Vamosは、現代のシステム上でAmigaOSのコマンドラインアプリケーションを実行するための強力なエミュレーターであり、Amigaソフトウェアに興味のある開発者や愛好者に適しています。

Musashiは、68000や68010などのさまざまなMotorola 680x0プロセッサをエミュレートするためのポータブルエミュレーターです。C言語で書かれており、ポータビリティと速度を重視してANSI C89の仕様に準拠しています。

Musashiの目的は、Motorola 680x0プロセッサをエミュレートし、速度とポータビリティを追求することです。このソフトウェアは無料で使用、改変、配布が可能ですが、保証はありません。

基本的な設定には、いくつかのメモリの読み書き関数を実装し、リセットコールでコアを初期化する必要があります。また、正確なエミュレーションのために、1つまたは複数の割り込みを適切に処理する設定が可能です。

Musashiは複数のCPUインスタンスをサポートしており、それらを管理するための特定の関数が必要です。LinuxやDOS向けのサンプルコードが提供されており、ソースからエミュレーターをビルドするための手順も含まれています。

最新のMusashiのバージョンは、GitHubのページで入手できます。

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著者は、ヴィンテージテレビの効果を生み出すWebGL CRTシェーダーをオープンソースとして公開します。このシェーダーは、ゲームやエミュレーター、さまざまなアプリで使用できます。ウェブブラウザ内でデバイスのGPUを利用して動作し、キャンバスに描画します。iPhone XS以降の低電力デバイスでも問題なく動作し、さらに最適化することも可能です。科学的に正確ではありませんが、魅力的な視覚効果を生み出します。

このシェーダーは、2025年初頭にLove2D向けのプロジェクトとして始まり、その後ウェブ用に適応されました。ユーザーが試せるライブデモも用意されています。

詳細については、GitHubでプロジェクトを確認できます。

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イリノイ州でのデータ漏洩により、60万人以上の患者に影響が及びました。人間サービス省（IDHS）は、個人情報が数年間にわたり誤って公開されていたことを報告しました。2021年から2025年の間に、機関の計画用に作成された地図が、32,000人以上のリハビリサービスの利用者の名前や住所、約670,000人のメディケイドおよびメディケアの節約プログラムの受給者に関する詳細情報を明らかにしました。

この問題は9月22日に発覚し、すぐにプライバシー設定が修正され、アクセスが許可された職員のみに制限されました。また、今後のデータが公のサイトにアップロードされないようにするための新しい方針も策定されました。影響を受けた個人には、漏洩について通知され、さらなる情報を得るための連絡先が提供される予定です。

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人間の活動が都市化や温室効果ガスの排出を通じて地球に大きな影響を与えていることが、NASAの衛星画像からも明らかになっています。主な観察結果は以下の通りです。

ヨーロッパの農場からの栄養素の流出がバルト海でのプランクトンの異常発生を引き起こしています。また、研究によると、海水温の上昇が大西洋での同時多発的なハリケーンの増加につながっています。イラクでは、気候変動が原因で湖ハバニヤが縮小し、水資源が歴史的な低水準に達しています。

オーストラリアのクイーンズランドでは、極端な降雨が深刻な洪水を引き起こし、気候変動によって状況が悪化し、多くの人命が失われました。韓国では気温の上昇により山火事のリスクが高まり、大規模な被害が出ています。ロサンゼルスでも温暖化が山火事の発生確率を倍増させ、広範囲にわたる被害と高い死者数をもたらしました。

インドでは、ナーマダ川に新たに設置された大規模な太陽光発電所が、排出量が増加する中でも再生可能エネルギーの進展を示しています。この報告は、気候変動の課題が続く中でも、世界的に再生可能エネルギーの導入が進んでいる兆しがあることを強調しています。

著者は、A4用紙を使った独自の測定方法を紹介しています。この方法は正確ではありませんが、カジュアルな測定には十分な場合が多いと述べています。A4用紙のサイズは21.0 cm x 29.7 cmで、半分に切っても特定のアスペクト比を保つことができる点を説明しています。

著者は、A0からA4までの大きなサイズの用紙を、アスペクト比を保ちながら繰り返し半分に切ることでA4用紙を得ることができると説明しています。また、A4用紙を使ってコンピュータモニターのサイズを測定したエピソードも紹介しており、簡単な計算と推定を通じて画面サイズが27インチであることを確認しています。

全体として、この文章は日常生活におけるA4用紙の実用性を強調しつつ、その数学的特性や寸法についての理解を深める内容となっています。

要約がありません。

要約がありません。

Notion AIには、間接的なプロンプトインジェクションという手法を通じてデータが盗まれるセキュリティの問題があります。この問題は、ユーザーの承認なしにAIが編集内容を保存することで発生し、ユーザーが確認を求められる前に機密情報が漏洩する可能性があります。

攻撃の仕組みは次の通りです。まず、ユーザーが隠された悪意のあるコードを含む履歴書をアップロードします。次に、ユーザーがNotion AIに採用トラッカーの更新を依頼すると、AIは知らずに攻撃者のサーバーへのリンクを画像として偽装して挿入します。このリンクは、ユーザーが変更を承認する前にアクティブになり、ユーザーの機密データ（給与の期待や候補者に関するフィードバックなど）が攻撃者に送信されてしまいます。

さらに、Notion MailのAIドラフトアシスタントも、ユーザーがメールドラフト内で信頼できないリソースに言及するとデータを漏洩する可能性があります。

ユーザーや組織への推奨事項としては、データソースの審査プロセスを実施し、機密データにアクセスするコネクタを制限することが挙げられます。また、Notion AIのウェブ検索機能を無効にし、Notion AIを使用する際には機密の個人情報を共有しないようにすることが重要です。ウェブリクエストにはユーザーの確認を求めることも推奨されます。

Notionへの提案としては、Notion AIの文書やメール内で信頼できない画像が自動的に表示されないようにし、無許可のデータリクエストをブロックするための強力なコンテンツセキュリティポリシーを確立することが求められます。

この脆弱性は2025年12月24日に報告され、Notionによって認識されましたが、最終的には適用外とされました。公に開示されたのは2026年1月7日です。

分子視覚に発表された研究では、非常に低周波の電磁場（ELF-EMF）が人間の胎児の強膜線維芽細胞（HFSF）に与える影響を調査しました。この研究では、網膜色素上皮（RPE）細胞からの条件付き培地を用いています。

研究の主な結果として、まず、ELF-EMFにさらされたHFSFの増殖率が低下しました。さらに、RPE細胞の培地を加えることで、細胞の増殖がさらに減少しました。

次に、コラーゲンの合成についてですが、ELF-EMFはHFSFにおけるCOL1A1の生成を大幅に減少させました。RPE培地が存在すると、この減少がさらに強まることが分かりました。

また、MMP-2の発現についても調査されました。ELF-EMFにさらされることでMMP-2のレベルが増加し、RPE培地によってその増加がさらに促進されました。MMP-2はコラーゲンを分解する役割を持っており、強膜のリモデリングの可能性を示唆しています。

最後に、ELF-EMFの曝露は特定の細胞内シグナル伝達経路（ERK1/2およびp38 MAPK）を活性化しました。これらの経路はコラーゲンやMMP-2の発現調整に関連しています。

この研究の結果は、ELF-EMFが強膜におけるコラーゲンの生成に悪影響を及ぼし、眼球の伸長や関連する問題に寄与する可能性があることを示唆しています。電磁場が眼の健康に与える影響について、さらなる研究が必要であることが強調されています。

2025年、キャロライン・クランプトンは、幅広く異なる本を読むことを目指し、121冊を読了しました。これは彼女が記録した中で最も多い数です。しかし、彼女はいつものジャンルに縛られ、新しいスタイルや挑戦的な作品を探求できなかったと感じています。ブログを通じて読書について話し合い、読者と交流することは楽しんでいましたが、ポッドキャスト関連の本以外の選択肢に方向性が欠けていることを認識しました。また、気分に合わせて本を読むことが多すぎたとも感じています。

クランプトンは本の購入を減らしましたが、自分のコレクションを読む代わりに図書館の電子書籍貸出に頼り続けました。彼女が読んだ本のうち、115冊はフィクションで、特にミステリーや犯罪小説が好きなジャンルです。彼女のお気に入りの本のトップ10には、クラシックと現代の作品が混ざっており、「ザ・コンジャーマン・ダイズ」や「ザ・ヒート・オブ・ザ・デイ」といった注目すべきタイトルが含まれています。

2026年には、読書の目標をなくし、既に持っている本に焦点を当て、選書のバリエーションを増やすことを計画しています。寝る前に短編小説を読み、本を読み終えたらレビューを書くことや、特定の著者の作品に焦点を当てたプロジェクトに取り組むことも考えています。全体として、数字や期待に縛られずに読書を楽しむことを目指しています。

Trail of Bitsは、広く使用されている楕円曲線暗号のためのJavaScriptライブラリにおいて、2つの重大な脆弱性を特定しました。このライブラリは、毎週1000万回以上ダウンロードされており、攻撃者が署名を偽造したり、有効な署名の検証に失敗する可能性があります。

最初の脆弱性はCVE-2024-48949で、これはEdDSA署名の可変性に関連しています。チェックが欠けているため、攻撃者は既知のメッセージと署名のペアに対して署名を偽造できる可能性があります。次の脆弱性はCVE-2024-48948で、これは先頭にゼロがあるハッシュに対するECDSA署名の検証に失敗するもので、有効な署名が誤って拒否される原因となります。

これらの脆弱性は、暗号アルゴリズムのテストツールであるWycheproofを使用して発見されました。研究者はテストケースと概念実証コードを作成し、問題を確認しました。

脆弱性は2024年7月にライブラリの管理者に非公開で報告されましたが、2024年10月までに1つは未解決のままでした。これは90日間の開示期間を過ぎた後のことです。このプロセスでは、問題を確認し、修正案を提案し、追跡のためにCVE IDを要求しました。

これらの発見は、Wycheproofのようなツールを使用して暗号ライブラリの継続的なテストの必要性を強調しています。これにより、脆弱性に対するセキュリティを確保することができます。

これらの脆弱性は、楕円曲線ライブラリを使用するシステムのセキュリティに深刻なリスクをもたらし、迅速な修正と継続的なテストの重要性を強調しています。

サーシャ・プチリンは、「目覚めたリラクゼーション」としての瞑想を探求しています。これは、リラックスと警戒心を対立するものではなく、両者を組み合わせる実践です。彼は瞑想中にリラックスすることが難しいと感じており、体の中で緊張が移動するため、苦労しています。意図的なリラクゼーションはしばしば不安や感情的な反応を引き起こします。

プチリンは「筋肉の緊張」という概念について話し、これが私たちの精神状態に影響を与える身体の計算の一形態であると強調しています。彼は、意識的にコントロールできる骨格筋と、そうでない平滑筋の違いを強調しています。平滑筋は持続的な緊張パターンや「ラッチ」を形成し、身体の不快感やストレスの原因となることがあります。

彼は、平滑筋をリラックスさせることが緊張を和らげ、全体的な健康を改善するために重要であると述べています。サウナや冷水浴、緊張している部分に焦点を当てた瞑想などの技術が、この緊張を解放するのに役立つかもしれません。プチリンは、平滑筋のリラクゼーションを特にターゲットにした瞑想法の開発に興味を持っており、意識を高める実践と収縮と解放のサイクルを促す方法を組み合わせようとしています。

このテキストでは、2億9100万回の実際のシティバイクの利用を示すビジュアライゼーションについて説明しています。各動く矢印は1回のライドを表しています。シティバイクを利用したことがある方は、Cmd + Kを使ってレシートを検索することで、自分のライドを見つけることができます。これにより、ライドの時間や駅が表示されます。このプロジェクトはオープンソースで、詳細はGitHubで確認できます。

技術的な詳細としては、バックエンドサーバーはなく、データはCloudflareのCDNに保存され、DuckDB WASMを使用してアクセスされます。また、deck.glとMapboxを利用して、多くのアニメーションされた自転車のライドを迅速に描画しています。ウェブワーカーがルートのデコードや事前計算を行い、パフォーマンスを向上させています。ルートは、2400以上の自転車ステーション間の最短経路を見つけることで生成されています。

Dependabotは、開発者がプロジェクトの依存関係を管理するのを助けるツールで、更新を提案します。GitHub内で動作しますが、その中核となるコードであるdependabot-coreはオープンソースで、Rubyで書かれています。このツールは自動的に更新をチェックしますが、実行のたびに記憶を保持せず、毎回新たにスタートします。

Dependabotの動作は、賢いボットではなく、状態を持たないRubyライブラリとして、ジョブ定義に基づいて更新を実行します。リポジトリをチェックする際には、それをクローンし、依存関係ファイルを分析し、見つかった更新に対してプルリクエストを作成します。

dependabot-coreのコードベースは非常に大規模で、約33万行のRubyコードがあり、複数のパッケージエコシステムをサポートしています。各エコシステムには、ファイルの取得、依存関係の解析、更新のチェック、変更の適用に特化したクラスがあります。

Dependabotは過去の実行を記憶しないため、各ジョブは既存のプルリクエストやセキュリティアドバイザリーに関する情報を含む必要があります。Dependabotは自身の過去のプルリクエストを照会したり、独自に脆弱性データベースを維持することができず、この情報はGitHubのインフラに依存しています。

Dependabotの独自の部分には、ジョブのスケジューリング、状態の追跡、脆弱性のマッチングが含まれ、これらはオープンソースでは利用できません。他のツールであるdependabot-gitlabは、これらの機能がどのようにオープンに構築できるかを示しています。

現在、Dependabotは定期的に更新をチェックするポーリング方式を使用しており、不要なチェックが多く発生しています。代替案として、依存関係に変更があったときのみ反応するイベント駆動型の更新を実装することが考えられます。

将来的には、dependabot-coreやdependabot-gitlabのようなオープンソースコンポーネントを組み合わせ、スケジュールされたチェックではなくリアルタイムの更新を活用することで、より効率的なシステムを構築する可能性があります。

Dependabotは依存関係を管理するための貴重な機能を提供していますが、その現在の運用はGitHubの閉じられたインフラに大きく依存しており、オープンソースの革新を通じて改善の余地があります。

新しい研究によると、現在の人工知能（AI）を用いた乳がん検出ツールは、約3分の1の症例を見逃す可能性があることがわかりました。具体的には、AIシステムは414件の診断されたがんのうち127件を見逃し、見逃し率は30.7%に達しました。この問題は、特に乳腺が密な女性や小さながんにおいて顕著です。

研究者たちは、拡散強調画像法（DWI）という特殊なMRI技術を解決策として試しました。2人の放射線科医がDWIを用いてMRIスキャンを評価したところ、AIが見逃したがんの大部分を特定できることがわかりました。一人の放射線科医は見逃した病変の83.5%を、もう一人は79.5%を検出しました。

この研究は、DWIがAIの効果を高める可能性があることを示唆していますが、著者たちはこの結果が広範な集団には当てはまらないかもしれないと警告しています。研究は特定の機関でがんと診断された女性のグループに対して行われたためです。著者たちは、DWIがAIを用いた乳がん検出の改善に役立つかどうかを確認するために、さらなる多施設試験を行うことを推奨しています。

Amifuseは、ユーザーがmacOS、Linux、Windows上でAmigaのファイルシステムイメージをマウントできるツールです。これは、FUSEを介してネイティブのAmigaOSファイルシステムハンドラーを使用し、Amigaのm68k CPUをエミュレートして、逆アセンブルされたシステムに依存せずにAmigaのハードディスクイメージを読み取ります。

必要なものとして、macOSではmacFUSEをインストールする必要があります。LinuxではFUSEを、WindowsではWinFSPをインストールします。また、Pythonのバージョンは3.9以上が必要で、ファイルを解凍するために7zも必要です。ファイルシステムハンドラーの例としてはpfs3aioがあります。

インストール手順は、まずAmifuseのリポジトリをサブモジュールと共にクローンします。次に、Pythonの仮想環境を設定することをお勧めします。その後、pipを使って必要なパッケージをインストールします。

クイックスタートとしては、テスト用のPFS3ディスクイメージとハンドラーをmake downloadでダウンロードし、make unpackでファイルを解凍します。最後に、amifuse mount pfs.hdfを使ってイメージをマウントします。

使用コマンドには、amifuse inspect <image>を使ってパーティション情報を表示する方法や、amifuse mount <image>でファイルシステムをマウントする方法があります。

マウントオプションとしては、パーティション名やインデックスを指定したり、必要に応じてマウント場所やファイルシステムドライバーを選択できます。また、実験的な読み書きモードやアイコン変換（macOSのみ）を有効にすることも可能です。

追加のツールとしては、Rigid Disk Blockイメージを分析するためのrdb-inspectや、ファイルシステムハンドラーのバイナリを確認するためのdriver-infoがあります。

サポートされているフォーマットには、HDF/RDB、Emu68スタイルのMBRイメージ、ADFフロッピイメージが含まれます。サポートされているファイルシステムは、PFS3、SFS、FFS/OFS、BFFSでテストされています。

注意点として、デフォルトのマウントは読み取り専用で、実験的な読み書きが可能です。このツールはフォアグラウンドで動作し、アンマウントはCtrl+Cで行えます。

このブログでは、HomechartのためにWebDAV/CalDAVクライアントとサーバーを作成する際の課題について述べています。最初は明確な仕様があるため、簡単に進むと思っていましたが、いくつかの問題に直面しました。

まず、既存のライブラリを調査したところ、Go言語のライブラリであるgo-webdavがありましたが、必要な機能が不足していることがわかりました。次に、RFC文書が混乱していて古くなっているため、仕様の完全な実装を断念せざるを得ませんでした。

その代わりに、既存のクライアントやサーバーをリバースエンジニアリングすることにしました。これにより、必要なAPIを理解するためにHTTPリクエストとレスポンスをキャプチャするツールを使用することで、より迅速に進めることができました。

また、Go言語でのXML処理に苦労し、XMLノードをより簡単に管理するためのカスタムラッパーを作成しました。最小限の製品（MVP）を構築した後、AppleやGoogleなどの大手プロバイダーがRFCに完全には従っていないことが多く、互換性が複雑になることがわかりました。

著者は、基準を厳密に守らなければならない一方で、大企業が基準から逸脱しても問題がないことに対するフラストレーションを表明しました。全体として、数多くの複雑さがあるため、WebDAV/CalDAVライブラリの作成を試みることは避けるべきだとアドバイスしています。

要約がありません。

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研究者に役立つリンクに関するメタデータを収集・整理した公共データベースを共有したいと思います。このプロジェクトには、以下の情報を含むデータセットがあります。

ページのタイトル、説明や要約、発行日（利用可能な場合）、サムネイルやプレビュー画像です。

このデータベースの目的は、RSSやフィード分析、ニュース分析、リンクの劣化（リンクロット）分析などの実験に役立つリンクメタデータのセットを作成することです。

データベースにはこちらからアクセスできます：RSS Link Database 2025。過去の年のデータベースもあります。

ロドニー・ブルックスは、2018年1月1日に行った自動運転車、ロボティクス、AI、人間の宇宙飛行に関する予測を振り返り、その正確性を評価し、これまでの驚きについて語っています。

彼は全体的に自分の予測がかなり正確だったと感じていますが、一部の分野では楽観的すぎたことを認めています。また、2050年まで自分の予測を追跡し、責任を持つつもりです。2023年頃にAIの大きな進展を予測しましたが、それが大規模言語モデル（LLM）であるとは明言していませんでした。

自動運転車については、アメリカ市場の主要プレイヤーとしてウェイモ（グーグル）とゾックス（アマゾン）を挙げ、テスラは遅れをとっていると指摘しています。特に、ウェイモの車両が停電時に苦戦した事例を通じて、これらの企業が直面している課題についても言及しました。

スペースXについては、ファルコン9の打ち上げの急成長を過小評価していたことを認めており、期待を大きく上回る成果を上げています。

2026年から2035年にかけての新たな予測として、量子コンピュータは一般的な計算ではなく特定の問題に焦点を当てるだろうと述べています。自動運転車の成功はウェイモとゾックスに依存し、人間の介入率が重要な指標となるとしています。ヒューマノイドロボットの進展は、人間の手に比べて器用さが限られるままでしょう。神経計算に関しては、新しいシステムが期待されるものの、2036年までに明確な勝者は現れないと予測しています。LLMについては、将来のモデルは出力を説明できる必要があり、安全メカニズムに囲まれるべきだと強調しています。

ブルックスは、技術の進展の速度とそれが社会に与える影響を理解することの重要性を、自身の豊富な経験に基づいて強調しています。

NASAは国際宇宙ステーション（ISS）での医療状況について最新情報を提供しました。現在、1人のクルーは安定しており、ミッションの安全が最優先とされています。NASAはCrew-11のミッションを早期に終了する可能性を含む選択肢を検討しています。このような状況に備えており、今後24時間以内にさらに情報を共有する予定です。最新情報はISSのソーシャルメディアをフォローするか、NASAの週刊ニュースに登録することで得られます。

研究者たちは、がん免疫療法が心臓に炎症を引き起こす理由を調査しています。この研究は、がん治療と心臓の健康との関連を理解することを目的としています。

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この記事では、特定の方法（O_DIRECT）を用いてデータベース（InnoDB）にデータを書き込む際のファイル同期操作（fsyncおよびfdatasync）におけるソリッドステートドライブ（SSD）の性能について説明しています。

まず、fsyncの性能についてですが、電源喪失保護のない一般向けSSDでは、書き込み速度は速いものの、fsync操作は遅くなる傾向があります。このため、fsyncが頻繁に呼び出されると、全体の性能に悪影響を及ぼす可能性があります。

次に、SSDの選択について著者は、Samsung 990 Pro SSDからCrucial T500に切り替えることを推奨しています。これは、fsyncの待ち時間を改善するためであり、企業向けSSDは電源喪失保護機能が備わっているため、データ損失のリスクを減らすことができる点が強調されています。

テスト結果では、さまざまな構成とSSDを使用した結果が示されています。具体的には、一般向けSSDは企業向けSSDに比べてfsyncの待ち時間が長いこと、O_DIRECT_NO_FSYNCを使用することでfsyncの呼び出し頻度が減り、性能が向上することが確認されています。

最後に、構成の影響についてですが、SSDの種類や電源喪失保護の有無によって性能が大きく異なることが分かりました。テスト結果から、企業向けに設計されたSSDは、書き込み操作時の待ち時間において一般的に優れた性能を発揮することが明らかになっています。

これらの結果は、SSDの特性や性能を理解することが、データベースの操作を最適化し、性能問題を避けるために重要であることを強調しています。

申し訳ありませんが、外部リンクにはアクセスできません。ただし、要約してほしいテキストを提供していただければ、喜んでお手伝いします。

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サポートが必要な場合は、サポートチームに連絡し、リファレンスID「f1c0d564-ecab-11f0-9c70-77bd14833f0c」を含めてください。

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ベクターグラフィックスは通常、CPUによって描画されますが、GPUを活用することでパフォーマンスを向上させる必要があります。ここでは、GPU上でベクター形状を効果的に描画する方法について、ラスタライズ、アンチエイリアス、最適化技術に焦点を当てて説明します。

ラスタライズの基本は、ベクター形状の内部にあるピクセルを特定することです。これには、形状のセグメントとの交差点を数える「ウィンドウ数」を使用します。ウィンドウ数がゼロの場合、そのピクセルは塗りつぶされず、非ゼロの場合は形状の色で塗りつぶされます。

GPUは多くのスレッドを並行処理できるため、ピクセルごとのラスタライズに最適です。各スレッドは、対応するピクセルが形状の内部にあるか外部にあるかを、形状のセグメントとの交差をチェックすることで計算します。

アンチエイリアス技術にはいくつかの方法があります。スーパサンプリングは、高解像度で画像を描画し、その後縮小する方法ですが、リソースを多く消費します。一方、解析的アンチエイリアスは、ピクセルのどれだけが形状で覆われているかを計算する効率的なアプローチで、重いリソースを必要とせずに高品質を提供します。

カバレッジの計算では、形状の各セグメントについて、面積（セグメントがピクセルとどれだけ重なっているか）とカバー（セグメントの左側にあるピクセルの量）の2つの値を計算します。これらの値を組み合わせて、ピクセルの不透明度を決定するアルファ値を生成します。

パフォーマンスを最適化するために、画像エリアを小さなブロックに分割し、それぞれに関連する形状とピクセルカバレッジのカバーテーブルを含めます。これにより、各ピクセルに対して処理されるセグメントの数が減り、速度が向上します。

最終的な描画プロセスでは、GPUが各ピクセルに対して並行アルゴリズムを実行し、ピクセルの色を初期化し、カバーテーブルからアルファを計算し、不透明度に基づいて形状の色をブレンドします。

このアプローチは、ベクターグラフィックスの描画においてパフォーマンスを向上させることができ、計算集約的なタスクのほとんどがGPUによって処理されます。他のプロジェクトからのさまざまな方法や最適化が存在しますが、この方法は実用的な使用のためにシンプルさと効率のバランスを取っています。

GPUを活用したベクターグラフィックスの描画は、特に複雑な画像においてパフォーマンスを大幅に向上させる可能性があり、現代のグラフィックスアプリケーションにとって有望なアプローチです。

要約がありません。

著者は、在宅勤務中に忙しいことを知らせるためのカスタムデバイスを作成しました。単にドアをロックするだけでは、両親に効果がなかったためです。最初はカレンダーを共有しようとしましたが、電話の取り逃しや突然の会議、迅速なアクセスが必要になるなどの問題が発生しました。

ESP32マイクロコントローラーを使用して、カメラの状態（オンまたはオフ）を画面に表示するシステムを設計しました。しかし、Appleがカメラの状態を簡単に確認する方法を提供していないため、システムログを監視することで回避策を考え出しました。

このプロジェクトは、次のような複雑な解決策に進化しました。まず、動的IP管理を行い、mDNSを使用してIPアドレスの変更によるデバイスの再構築を避けました。次に、リアルタイムの更新のために通信をHTTPからBluetooth Low Energy（BLE）に切り替えました。さらに、macOS用のメニューアイコンをデザインし、効率的なデータ伝送のための独自のバイナリプロトコルを作成しました。

デバイスのプロフェッショナルなケースを作成するために3Dモデリングを学んだ著者は、3Dプリントにおける物理的な公差の問題に直面しました。いくつかの不完全さはあったものの、機能的でスタイリッシュなデバイスを作り上げ、目的を果たすことができました。

著者はこのプロジェクトを楽しみ、今後の改善のアイデアにもオープンであり、顔認識などの可能性を考えています。

2026年には、初の商業宇宙ステーションが地球を周回し始め、宇宙探査の新しい時代が幕を開けます。約30年間、国際宇宙ステーション（ISS）は、宇宙飛行士や実験を低軌道に送る唯一の選択肢でした。しかし、NASAが今後10年以内にISSを運用終了する計画を立てる中、民間企業がその役割を引き継ごうとしています。

スタートアップ企業のVastは、SpaceXのファルコン9ロケットを使ってHaven-1宇宙ステーションを打ち上げる計画です。Haven-1はISSよりも小型でシンプルであり、宇宙観光や微小重力実験を目的としており、最大4人の乗組員をサポートします。これは、ISSの後継となる大規模なステーションHaven-2の前段階と見なされています。

別の企業、Sierra Spaceは、2026年にOrbital Reefプロジェクトの一環として、拡張可能な宇宙ステーションモジュールのプロトタイプを打ち上げる予定です。この商業宇宙ステーションへの移行は、業界内での競争と革新を生み出し、コストを下げ、宇宙へのアクセスをより容易にすることが期待されています。

新しい商業ステーションへの期待が高まる一方で、政府機関以外に十分な需要があるかどうかは不透明です。製薬業界や素材産業などは宇宙での機会を見出す可能性がありますが、その成長はこれらの新しいステーションの成功に依存するでしょう。

2020年、キム・マクマホンはV8エンジンがRISC-Vアーキテクチャ向けにオープンソース化されることを発表しました。それ以来、RISC-VのサポートがV8のメインリポジトリに統合され、現在ではx86_64やARM64アーキテクチャとほぼ同等の機能を持つようになっています。RISC-Vコミュニティは、このサポートを積極的に維持し、テストを行っています。

最近の更新内容には以下のようなものがあります。

まず、プールの改善です。V8のRISC-Vポートでは、コード内のジャンプを管理するために定数プールとトランポリンプールが使用されています。これらのプールを扱うロジックが簡素化され、メモリの整理が向上し、将来のセキュリティ強化に備えています。

次に、アトミックジャンプテーブルのパッチ適用です。WebAssembly（Wasm）実装におけるジャンプテーブルに関するバグが修正されました。新しい方法では、更新がアトミックに行われ、レースコンディションを防ぐことで、関数呼び出しの信頼性が向上しています。

パフォーマンスの向上も図られました。アドレス計算を高速化するためにshxadd命令が使用され、タグ付きポインタのデコンプレッションに新しい方法が導入され、必要な命令の数が大幅に削減されました。

また、メインの変更に追随する努力も続けられています。RISC-Vのメンテナは、V8の進行中の変更に合わせてポートを更新するために多くの労力を注ぎ、機能性とパフォーマンスを確保しています。

さらに、ベクターサポートの改善も進んでいます。RISC-Vの柔軟なベクター拡張に対するサポートが向上し、SIMD操作の処理がより良くなり、実際のハードウェアテストを通じて新たなバグが修正されました。

最後に、RISC-Vの32ビット版は、主に小型の組み込みシステムで使用されていましたが、その利用が限られているため、2026年5月までサポートを継続しつつ、段階的に廃止される予定です。

全体として、V8のRISC-Vポートは大きな進展を遂げており、広範なベンチマークを実行できる能力を持ち、さまざまなワークロードに適したものとなっています。

著者は、CubeAuthnという新しい認証システムを開発しました。このシステムは、デジタルセキュリティのためにルービックキューブを物理的な鍵として使用します。ルービックキューブは、4300兆通りの配置が可能で、その独自の配置を認識することで、FIDO2に対応した認証情報を生成します。従来のトークンが情報を保存するのに対し、CubeAuthnではキューブの物理的な状態を利用して鍵を作成します。この概念実証には、ユーザーがキューブの配置を暗号鍵として使用してWebAuthn対応のウェブサイトにログインできるブラウザ拡張機能が含まれています。このプロジェクトはGitHubで公開されています。

LMArenaは、AIコミュニティでモデルの性能を評価するために使用されるオンラインのリーダーボードですが、その評価方法には問題があると指摘されています。このシステムは、事実の正確さよりも、長さやフォーマットといった表面的な要素を重視しているため、欠陥があるとされています。ユーザーはしばしば回答を素早く流し読みし、見た目に基づいて判断を下すことが多く、正確性が軽視されています。

主な問題点としては、まず表面的な評価が挙げられます。ユーザーは、たとえ間違っていても、長くて視覚的に魅力的な回答を好む傾向があります。また、LMArenaのオープンでゲーム感覚のある性質は、質の管理や不適切な評価に対する責任がないため、操作されやすいという脆弱性を持っています。さらに、リーダーボードはモデルに対して真実性よりもエンゲージメントを最適化することを促進し、誤った情報を報酬するサイクルを生んでいます。このようなシステムは、短期的な利益のために正確性が犠牲にされる文化を生み出し、AI業界を後退させる要因となっています。

AI分野が進展するためには、単なるマーケティング戦略ではなく、モデルの信頼性と安全性を確保するための厳格な評価方法を優先する必要があります。開発者は、ランキングを追い求めるのか、品質と有用性の原則に従うのかを選ばなければなりません。

ターゲットはミネアポリスに非常に高度な法医学ラボを設立しました。このラボは多くの警察署のラボよりも洗練されています。2003年に設立されたこのラボは、万引き対策のために監視映像を分析する役割を果たしています。2023年には、万引きによってターゲットが約10億ドルの損失を被りました。このラボには、万引き犯を特定できる専門家が在籍しており、殺人や放火などの重大犯罪の解決にも警察を支援しています。

例えば、ラボはヒューストン警察が放火事件の容疑者を特定するために必要な損傷した映像を回復する手助けをしました。さらに、ターゲットは政府機関に対して犯罪解決のための技術に関するトレーニングを提供し、潜入調査を組織することで支援しています。全体として、ターゲットの法医学ラボは、盗難の防止と犯罪捜査の支援において重要な役割を果たしています。

要約がありません。

フランスの地質学者ミシェル・シフレは、1962年にフランスのアルプスの洞窟で63日間一人で生活し、外部の時間の手がかりがない状態で人間が時間をどのように認識するかを研究しました。彼の実験はもともと氷河の研究を目的としていましたが、時間に関する情報がない生活に対する人間の反応を調査する最初の試みとなりました。この実験から、人間の体には独自の内部時計があることが明らかになり、クロノバイオロジーという分野が発展しました。現在、80歳近くになったシフレはニースに住んでおり、彼の冒険の思い出に囲まれながら、宇宙開発競争が彼の研究に与えた影響、特に宇宙飛行士の長期ミッションの影響について考えています。

このテキストは、AIツールとPythonを使ってウェブサイト用のアニメーションピクセルアートを作成するプロセス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。

目的は、重たいGIFの代わりに、個性的でレトロなアニメーションピクセルアートのプロフィールをウェブサイトに追加することでした。

作成プロセスでは、まずChatGPTを使って初期画像を生成し、次にMidjourneyでアニメーションを作成しました。最終的にはPhotoshopで画像を調整し、クリーンなピクセルアートスタイルを維持しました。

Pythonを使った処理では、カスタムスクリプトを作成し、動画の品質を向上させました。具体的には、色数を特定のパレットに減らしてレトロな見た目を実現する「色量子化」と、アニメーション内の静止した部分が一貫性を保つようにしてちらつきを修正する「時間的スムージング」を行いました。

最終的なアニメーションスプライトシートは、HTMLのCanvas要素を使って表示され、シャープな描画と効率的なアニメーション制御が可能です。

完成したスプライトシートは46KBと軽量で、1秒間に10フレームでスムーズにアニメーションし、ウェブサイトに高品質な視覚体験を提供します。

全体として、このプロセスはAIツール、画像処理、コーディングを組み合わせて、個性的なアニメーションピクセルアート効果を実現しました。

要約がありません。

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多くのディスクドライブを持つコンピュータは、ディスクから直接プログラムを実行できましたが、コモドール64（C64）は常にBASICプロンプトから起動し、ユーザーがプログラムを読み込むためのコマンドを入力する必要がありました。1980年代にダン・カーミケルが開発した技術を使うことで、一部のプログラムは読み込み後に自動で起動することが可能でした。

C64の起動プロセスは、他のシステムとは異なり、常に最初にBASICに移行します。そのため、ユーザーはディスクからプログラムを読み込むためのコマンドを入力しなければなりません。カーミケルの手法は、システムのメモリや制御ベクタを操作することで、プログラムを自動的に起動させることを可能にしました。

C64のBASICは柔軟なメモリ管理を持っており、読み込むプログラムの種類に応じてポインタを調整できます。この技術は、特定のメモリ領域に小さなプログラムを読み込み、その後システムベクタを上書きして制御を読み込んだプログラムにリダイレクトするという仕組みです。

プログラムの種類によって、BASICとマシン語プログラムの読み込みプロセスは異なります。それぞれのタイプに適した特定の手順があり、正しく実行されるように工夫されています。元々のオートローダーにはスペースの制限や非効率性がありましたが、この記事では現代の改善点や最適化についても触れています。

更新されたオートローダーのバージョンは、GitHubで編集可能なテンプレートとして入手でき、現代のワークフローにより良く統合できるようになっています。この記事は、C64プログラムを自動で読み込むための巧妙な方法と、これらの技術をより使いやすくするための最適化や現代化に関する洞察を詳述しています。

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タマリンドバイオのデニズとシェリーが、同社の紹介を行いました。タマリンドは、薬の発見に役立つAIツールを提供しています。彼らは、バイオファーマ企業が高度なモデル、例えばアルファフォールドを利用して、新しい薬を設計できるよう支援しています。これにより、専門的な技術知識がなくても利用できるようになります。

デニズは最初、スタンフォード大学の研究室で研究者向けにモデルを運用していました。その経験から、プロセスを効率化するためにタマリンドを設立するアイデアが生まれました。現在、多くの大手製薬会社やバイオテクノロジー企業が、計算生物学のニーズにタマリンドを利用しています。

タマリンドは、使いやすいウェブアプリと開発者向けのプログラムインターフェースを提供しています。ユーザーはさまざまなAIモデルをワークフローに組み込んだり、自分のモデルをアップロードしたりできます。このサービスは、パフォーマンスと効率を最適化するよう設計されており、科学者が技術的な問題ではなく研究に集中できるようにしています。

タマリンドは機能を拡充しており、フィードバックを歓迎しています。また、現在人材を募集しており、興味のある方はぜひ問い合わせてほしいと伝えています。

このテキストは、インターネットトラフィックを通常のメールとして偽装し、ファイアウォールによる検出を回避する高速なSOCKS5プロキシについて説明しています。

このプロキシの仕組みは、クライアントがローカルマシン上でSOCKS5プロキシを実行し、トラフィックをメール通信としてサーバーに送信するというものです。ファイアウォールはこれをVPNやプロキシではなく、正当なメールセッションとして認識します。

このプロキシの特徴には、LinuxのVPS上で簡単に一つのコマンドでインストールできること、複数のユーザーをサポートし、それぞれに秘密情報やIPホワイトリストを設定できることがあります。また、自動的にクライアントパッケージを作成し、簡単に実行できるようになっています。接続が失われた場合には自動的に再接続します。さらに、SOCKS5をサポートする任意のアプリケーションと互換性があります。

使用されている技術には、Python、非同期処理のためのasyncio、TLS 1.2以上、認証のためのHMAC-SHA256が含まれています。

詳細については、GitHubのページを訪れてください。

2026年1月5日、著者はOpus 4.5という新しいAIコーディングエージェントの変革的な能力について語っています。このエージェントは開発のワークフローを大幅に向上させるもので、以前は懐疑的だった著者も、今ではAIエージェントが開発者を置き換える可能性があると信じています。

Opus 4.5の使いやすさは際立っており、著者は追加のツールや計画がほとんど不要であることを発見しました。音声入力や内蔵機能を効果的に活用しています。

プロジェクトの成功例として、まず画像変換ユーティリティが挙げられます。Opus 4.5は迅速に画像を変換するユーティリティを構築し、自動的にエラーを修正し、デプロイメントプロセスも管理しました。また、著者はGIF録画アプリを作成し、数時間で多くの機能を追加しました。さらに、Opus 4.5は著者の妻のビジネス向けに、ソーシャルメディアの投稿を自動化するアプリを開発し、複雑なバックエンドの作業も容易に処理しました。加えて、著者の妻の庭の看板フランチャイズのために、注文管理とルーティングを効率化するアプリも構築されました。

ただし、著者はOpus 4.5が生成したコードを完全には理解していないことを認めており、コードの品質やセキュリティに関する懸念を表明しています。慎重な監視が必要であることを認識しています。

著者は、AI主導の開発へのシフトを強調し、開発者は従来のコーディングの慣習を心配するのではなく、創造に焦点を当てるべきだと提案しています。

AIが従来のコーディングスキルを置き換えることに対して複雑な思いを抱きつつも、著者は他の人々に新しい能力を受け入れ、革新的なソリューションを構築し続けるよう促しています。全体として、著者はOpus 4.5の可能性に興奮しており、開発作業の効率性を強調し、この急速に変化する環境に適応するよう開発者に呼びかけています。

視覚的に魅力的で使いやすい歯車設計のためのシンプルなローカルツールを作成します。

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二年前、Hacker Newsで、120回/分（bpm）で点滅し、その後60回/分に遅くなる小さなLEDを使ったADHDの管理方法が紹介されました。この方法は集中力を高めるのに役立つと言われています。著者は、古いデバイス用に作られたADHD_Blinkというバージョンを見つけ、新しいモデルであるM5StickC Plus2に適応させました。その際、点滅のしやすさやスリープ設定などの改善を行いました。

著者はこの方法が実際に効果があるかどうかは分からないものの、試してみることにワクワクしています。コーディングやデバイスの改造にはAI（Claude Code）を活用し、その体験は非常に不思議なものでした。この経験から、将来的にAIに接続されたデバイスがユーザーのリクエストに応じて機能を変えることができるのではないかと考えています。

著者は、このLEDの方法を試したことがある人からのフィードバックを聞きたいと思っています。

この記事では、2026年のメール暗号化に関する課題と失敗について述べています。以下が主なポイントです。

2025年末、研究者たちはPGPソフトウェア、特にGnuPGに深刻な脆弱性があることを明らかにしました。これにより、メールセキュリティに関する議論が再燃しました。

メールはしばしば機密情報として扱われますが、実際には真のプライバシーが欠けています。SMTPやSTARTTLSといったプロトコルはメールを十分に保護しておらず、攻撃に対して脆弱です。

ユーザーは、暗号化されたメールに対して無意識に暗号化されていない返信を送信することが多く、これがプライバシーの侵害につながることがあります。Signalのようなメッセージアプリとは異なり、メールには平文情報を簡単に露呈させる機能があります。

メールの内容が暗号化されていても、受信者情報やタイムスタンプなどの重要なメタデータは公開されて送信されます。このメタデータは通信内容について多くの情報を明らかにし、プライバシーを脅かす可能性があります。

DKIMのような技術はメールの真正性を保証しますが、特定のメッセージを送信した証拠となるため、ユーザーにリスクをもたらします。これによりプライバシーが損なわれることがあります。

メールセキュリティを向上させるための努力は、技術的な問題だけでなく、政治的な障壁にも直面しています。大手テクノロジー企業は現状を変えるインセンティブがほとんどありません。

VPNやProtonMailのようなサービスはセキュリティを保証するものではなく、鍵管理や暗号化プロセスに脆弱性が残る可能性があります。

この記事は、メール暗号化のセキュリティを確保しようとする試みは、プライバシー対策を強化するための政治的および企業の意志の大きな変化がなければ無駄である可能性が高いと示唆しています。

この研究では、現代のデータベースがLinuxのio_uringインターフェースを利用して、入出力の効率を向上させ、オーバーヘッドを減らす方法を探ります。io_uringは、ストレージとネットワークのタスクを組み合わせることで、非同期操作をより迅速に行えるようにしますが、単にこれに切り替えるだけでは必ずしもパフォーマンスが向上するわけではありません。研究者たちは、ストレージに特化したバッファーマネージャーの強化と、ネットワークを多く使用する分析タスクにおけるデータ転送の向上という二つのシナリオでio_uringをテストしました。彼らは、登録されたバッファーなどのio_uringの高度な機能が全体のパフォーマンスにどのように影響するかを調査しました。結果は、これらの最適化が効果的な場合や、設計の選択がパフォーマンス向上にどのように影響するかを示しています。研究者たちは、io_uringを用いた入出力が重いシステムの構築に関する実用的なガイドラインを提供しており、PostgreSQLのケーススタディで検証した結果、14%のパフォーマンス向上が見られました。

グーグルの共同創設者であるセルゲイ・ブリンが、退職期間を経て人工知能（AI）の開発に再び取り組んでいます。彼は、新しいAIプロジェクト「ジェミニ」の立ち上げ前に会社を離れたことを後悔していると述べました。最近、彼は会社に復帰してから初めてコードのリクエストを提出し、再び積極的に関与していることを示しています。

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2023年、T3Dセラピューティクスという医薬品開発会社は、アルツハイマー治療薬T3D-959の臨床試験で問題に直面しました。最初は、薬が認知機能の低下に効果があるという有望な結果が示されていましたが、参加者の詳細なデータを見直したところ、深刻な問題が発覚しました。具体的には、プラセボ群の一部の患者が改善を示したり、参加者の中にはアルツハイマーを患っていない人もいたことがわかりました。

T3Dは、試験を管理していたクリニラブスや南フロリダのいくつかのクリニックがデータを操作し、不適格な参加者を登録することで詐欺を行ったと非難しました。しかし、クリニラブスはこれらの主張を否定し、試験の設計が不十分だったとT3Dに責任を転嫁しました。

この状況は、特に南フロリダにおける臨床試験業界のより広範な問題を浮き彫りにしています。この地域では、多くの試験が同様の問題に直面しています。専門家は、試験サイトに対する金銭的インセンティブが、適格基準を満たさない人を登録したり、症状を偽るなどの非倫理的な行為を引き起こす可能性があると指摘しています。

他のいくつかの企業も、この地域での試験に関して同様の問題を報告しており、臨床研究の信頼性について疑問が生じています。T3Dや影響を受けた他の企業は、FDAに調査結果を報告し、参加者を保護し、正確な結果を確保するために臨床試験の監視を強化する必要性を強調しています。

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2025年のデータベース業界は、重要な進展やトレンド、出来事が見られました。まず、PostgreSQLが引き続きデータベース市場での主導権を握り、最新バージョン（v18）では非同期入出力やスキップスキャンのサポートといった新機能が追加されました。DatabricksやSnowflakeなどの大手企業は、PostgreSQL関連の企業を買収し、PostgreSQLサービスへの関心と投資が続いていることを示しています。

また、PostgreSQLのスケーラビリティを向上させる新しいプロジェクトも発表されました。SupabaseのMultigresやPlanetScaleのNekiなどがその例です。これらのプロジェクトは、より良いパフォーマンスを実現するための分散システムの構築に焦点を当てています。

2025年には、モデルコンテキストプロトコル（MCP）が登場しました。これは、大規模言語モデル（LLM）がデータベースとやり取りするための標準化された方法で、統合や機能の向上を可能にします。主要なデータベースシステムはすべてMCPのサポートを開始しました。

一方、MongoDBはFerretDBに対して特許や商標の侵害を理由に訴訟を起こし、NoSQL市場での緊張を浮き彫りにしました。また、いくつかの新しいオープンソースファイルフォーマットが登場し、Parquetの長年の優位性に挑戦しています。これにより、既存のフォーマットも競争力を維持するための改善が進められました。

市場では、IBMによるDataStaxの買収やDatabricksによるNeonの買収など、多くの取引が行われました。さらに、Fivetranとdbt Labsの合併も発表され、業界の統合が進んでいます。

資金調達のトレンドとしては、スタートアップへの初期段階の資金提供は減少しましたが、Databricksが40億ドルを調達し、ClickHouseが3億5000万ドルを確保するなど、注目すべきラウンドもありました。また、FaunaやPostgresMLなどの企業が閉鎖され、市場の厳しさを反映しています。

最後に、Oracleのラリー・エリソンがOracleの株価の急騰により世界一の富豪となり、データベース業界の経済的重要性がさらに強調されました。全体として、2025年はPostgreSQLのさらなる成長やデータベース管理の新技術、法的争い、重要な市場取引が特徴的な年となり、データベースの未来の風景を形作ることになりました。

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テレビの価格は過去25年間で大幅に下がり、2001年には50インチのテレビが約1,100ドルだったのが、現在では200ドル以下で購入できるようになりました。この価格の下落は、液晶ディスプレイ（LCD）技術の普及によるものです。LCDはもともとニッチな製品でしたが、今では市場の95%以上を占めるようになりました。

価格低下の主な要因には、いくつかの要素があります。まず、LCD技術の進歩があります。製造プロセスが大幅に改善され、効率的に生産できるようになりました。次に、LCDに使用されるガラスシートのサイズが大きくなったことです。大きなシートを使うことで、より効率的な生産が可能になり、単位あたりのコストが下がります。

また、製造プロセスの改善も重要です。新しい技術によって生産が効率化され、歩留まりが向上し、不良品が減少しました。例えば、「ワンドロップフィル」という技術により、液晶の充填プロセスが迅速化されました。さらに、大規模な工場では一度に何百万台ものディスプレイを生産できるため、コストを分散させ、効率を高めることができます。

最後に、競争の激しい市場も影響しています。メーカー間の競争が激化することで、技術への投資や改善が続けられ、利益率は薄いものの、価格が下がる要因となっています。これらの技術革新や生産方法の拡大、そして市場競争の組み合わせが、テレビ価格の劇的な低下をもたらしました。

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この記事では、2006年から2014年までの間におけるダイナミックランダムアクセスメモリ（DRAM）産業の進化について、供給と需要の大きな変動、いわゆる「シリコンサイクル」に焦点を当てています。

シリコンサイクルでは、2006年から2008年にかけてDRAM産業は製品不足から過剰供給へと劇的に変化し、価格が崩壊しました。このサイクルは、生産能力を急速に拡大しようとする動き、いわゆる「チキンゲーム」によって特徴づけられました。

業界のダイナミクスとして、価格が下がる中でも企業は生産を減らすことに消極的で、これが財務的な圧力を生み出し、弱小企業が市場から撤退する結果となりました。特に、キモンダやエルピーダメモリが市場から姿を消し、サムスン電子、SKハイニックス、マイクロングループの3社が市場を支配するようになりました。

時間が経つにつれて、DRAM産業に参入するために必要な資本が大幅に増加し、新たな競争相手が現れることが難しくなりました。この変化は、競争市場からオリゴポリー（少数の企業が支配する市場）への移行に寄与し、数社が市場を支配することで価格が安定する結果をもたらしました。

競争戦略において、サムスンの成功は、技術と生産能力への積極的な投資に起因しています。この戦略により、生産コストを下げ、製品の差別化を図ることができました。また、現金準備が増加したことで、サムスンは競合他社に比べて景気後退時の影響を受けにくくなりました。

長期的な影響として、この研究は、業界サイクルの増幅と参入障壁の上昇がDRAM市場の安定性を高め、将来的な景気の波の可能性を減少させる可能性があることを示唆しています。

全体として、この記事はDRAM産業の課題や構造的変化が、競争環境や市場のダイナミクスにどのように影響を与えてきたかを強調しています。

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ディスクワールドは、巨大な亀に支えられた平らな世界で、23冊の小説やさまざまな商品が展開されています。創造以来、非常に高い人気を誇っています。

ディスクワールドMUDは、テリー・プラチェットのディスクワールドの本を基にしたオンラインマルチプレイヤーゲームです。このゲームは、小説のユーモアや楽しさを保ちながら、プレイヤーがキャラクターと交流したり、多様なエリアを探検したりできるようになっています。

プレイヤーはギルドに参加したり、ショップや家を所有したり、新聞に記事を書くこともできます。ゲームは無料でプレイでき、ボランティアによって運営されています。ウェブブラウザを使って簡単にキャラクターを作成することができます。

最近のアップデートでは、ゲーム機能の変更やメンテナンスのお知らせが含まれています。最新のアップデート時点で、74人のプレイヤーがログインしています。

ゲームからの引用：「もし恐ろしい生き物が夜明けの時代の前からあなたのベッドの下で手を振っていたら、私に文句を言いに来ないでください。」 - ワンダードッグのガスパード。

私は、Tailscale、古いノートパソコン、Claude Code、Termiusを使って、インターネットに接続できるときにスマートフォンからコーディングをしています。これは、パーティーのような場面で自宅にいてプロジェクトに取り組むのに最適です。

コンピュータゲームの進化について、特に20世紀後半のロールプレイングゲーム（RPG）やウォーゲームの成長に焦点を当てた内容です。

1960年代後半から1970年代にかけて、サイエンスフィクションやテーブルトークゲーム、ファンタジーロールプレイングといった趣味が「オタク」と呼ばれる人々を惹きつけ、彼らは想像上の世界を探求することを楽しみました。

1970年代中頃に登場した「ダンジョンズ＆ドラゴンズ（D&D）」は、プレイヤーが物語を語り、キャラクターを演じることを可能にした画期的なゲームでした。物語性と統計的なゲームプレイを組み合わせたこのゲームは、多くの人々に影響を与えました。

D&Dの原則に触発された最初のコンピュータロールプレイングゲーム（CRPG）が登場しました。これらのゲームはキャラクターの統計を保持していましたが、物語の柔軟性には限界がありました。初期の例としては「ドラゴンメイズ」や「テンプル・オブ・アプシャイ」があります。

「テンプル・オブ・アプシャイ」はロールプレイ要素とダンジョン探索で注目されました。「ウィザードリィ」と「ウルティマ」はCRPGジャンルをさらに定義し、ウィザードリィはキャラクターの最適化に焦点を当て、ウルティマは物語とキャラクターの選択の重要性を強調しました。

RPGの成長と並行して、ボードゲームのコンピュータ版も登場しました。ジョエル・ビリングスらは「ビスマルク」のようなゲームのコンピュータ版を作成し、ゲームプレイを自動化し、人間の審判を必要としない形にしました。

CRPGやウォーゲームの成功は、ゲームをニッチな趣味からより広い市場へとシフトさせ、従来のオタク層を超えた多くのプレイヤーにアピールしました。

1980年代初頭には、コンピュータがビデオゲーム機と区別されるようになり、より複雑な戦略ゲームが登場しました。これらのゲームは、より多くの計算能力とメモリを必要としました。

テーブルトークゲームと新たに登場したコンピュータ技術の交差点が、新しいゲームジャンルを生み出し、ビデオゲームとオタク文化の風景を大きく変えたことがわかります。