벤젠은 1825년 마이클 패러데이에 의해 발견된 중요한 화합물로, 독특한 성질과 안정성으로 잘 알려져 있습니다. 화학에서 벤젠은 쉽게 분류되지 않는 특성과 많은 다른 화합물, 특히 유기 화학의 기초가 되는 역할 덕분에 두드러집니다.

벤젠은 무색의 방향족 액체로, 휘발성이 있으며 인화성이 있어 다양한 산업에서 용매로 유용하게 사용됩니다. 벤젠의 발견은 다환 방향족 탄화수소(PAHs)의 개발로 이어졌으며, 이 화합물들은 구조에 따라 독특한 성질을 가지고 있습니다. 이러한 화합물에 대한 연구는 나노그래핀과 맞춤형 특성을 가진 소재의 개발로 이어져, 유기 화학의 정밀성을 보여주고 있습니다.

특히 벤젠의 구조는 풀러렌과 탄소 나노튜브와 같은 소재의 창조에 영감을 주었으며, 이들은 뛰어난 강도와 전기 전도성을 자랑합니다. 그래핀은 벌집 구조로 배열된 탄소 원자가 한 층으로 이루어진 물질로, 벤젠의 다재다능함의 정점으로 여겨지며 전자기기, 에너지, 의학 등 다양한 분야에서의 응용 가능성이 있습니다.

벤젠의 200주년이 다가오면서 왕립 화학회는 벤젠의 영향력을 기념하고 다양한 과학 분야에서의 지속적인 관련성을 탐구하는 특별 호를 발행할 계획입니다. 이 호에서는 방향족 화합물, 그래핀 및 현대 과학에서의 응용에 대한 논의가 포함될 예정입니다.

이 논문에서는 ZjsComponent라는 간단한 웹 컴포넌트를 소개합니다. 이 컴포넌트는 개발자들이 재사용 가능한 사용자 인터페이스 요소를 손쉽게 만들 수 있도록 도와줍니다. HTML에서 직접 사용할 수 있으며, 코드 빌드나 컴파일과 같은 복잡한 설정 과정이 필요하지 않습니다. 브라우저가 JavaScript를 실행할 수 있는 한, ZjsComponent는 원활하게 작동합니다. 이 컴포넌트는 HTML과 JavaScript 부분을 쉽게 로드하고 분리할 수 있게 해주어, 개발자들이 인터페이스를 간단하게 구축할 수 있도록 합니다. ZjsComponent는 의존성이 없고, 코드와 DOM의 좋은 분리를 보장하며, 기본적인 생명주기 기능과 표준 클래스 메서드를 지원합니다.

저자는 소프트웨어 엔지니어로 Turso에 합류하게 되어 매우 기쁘다고 전했습니다. 특히 현재 수감 중이라는 점에서 더욱 의미가 있습니다. 이들의 여정은 거의 2년 전, 2017년 이후 소셜 미디어를 떠나 블로그 포스트를 게시하면서 시작되었습니다. 과거의 마약 관련 결정으로 수감 중이지만, 교도소의 대학 프로그램을 통해 프로그래밍에 대한 열정을 다시 찾게 되었습니다.

열심히 노력하고 오픈 소스 프로젝트에 기여한 결과, Unlocked Labs에서 원격 근무를 하게 되었고, 그곳에서 빠르게 개발 팀을 이끄는 자리로 승진했습니다. 이후 Turso의 Project Limbo를 발견하게 되었고, 이 프로젝트는 SQLite를 재작성하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트에 깊이 관여하게 되었습니다.

최근 법원의 결정으로 석방이 지연되는 어려움이 있지만, 저자는 여전히 낙관적인 마음을 유지하고 있습니다. 그들은 자신의 노력과 결단력의 좋은 본보기가 되어 자랑스럽게 생각하며, 자신을 지지해 준 사람들, 특히 메인 교정국과 가족에게 감사의 마음을 전했습니다. Turso에 기여하고 수감 중에도 경력을 계속 발전시킬 수 있게 되어 매우 기대하고 있습니다.

저자는 Rust 언어로 Zstandard의 시크 가능한 형식을 개발했습니다. 이 형식은 압축 파일을 처리하는 방식을 개선합니다. 일반 zstd 파일은 하나의 프레임만 가지고 있어, 압축을 해제하려면 항상 처음부터 시작해야 합니다. 반면, 시크 가능한 형식은 데이터를 여러 개의 독립적인 프레임으로 나누어, 파일의 특정 부분에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 이 방식은 전체를 압축 해제할 필요 없이 원하는 부분만 선택적으로 접근할 수 있게 해줍니다.

저자는 동시에 압축 해제되고 디스크에 저장되는 대용량 zstd 파일의 다운로드를 재개하고 싶었습니다. 처음에는 기존의 C 함수를 사용해 보았지만, 문제에 부딪히고 그 함수들이 한계가 있음을 알게 되었습니다. 상위 구현이 오래되어 잘 관리되지 않고 있다는 것을 깨달은 후, 저자는 Rust로 시크 가능한 형식을 처음부터 다시 작성하기로 결정했습니다. 이 과정에서 버전 1.4.0의 고급 zstd 압축 API를 활용했습니다.

결과적으로, 저자는 표준 zstd 도구와 유사하게 작동하는 라이브러리와 명령줄 도구를 만들었습니다. 저자는 자신의 작업에 대한 피드백을 환영합니다.

저자는 젊은 세대가 소중한 기술을 배우는 것을 돕는 것을 즐기며, 부모, 로봇 멘토, 학교 이사회 자문위원, 주일학교 교사 등의 역할을 맡아왔습니다. 그들은 경험이 적은 학생들을 위해 소프트웨어 개발을 지원하는 도구인 'dk'를 만들었습니다.

'dk'의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 개발을 위한 간단한 설정을 제공하며, 직관적인 프로그래밍 언어를 사용합니다. 둘째, 작은 테스트 가능한 스크립트를 작성하도록 장려하여 경험이 부족한 프로그래머가 더 큰 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕습니다. 셋째, 학교 컴퓨터나 오래된 안드로이드 태블릿과 같은 저사양 하드웨어에서 작동하도록 설계되었습니다.

'dk'는 OCaml 프로그래밍 언어의 일부를 사용하여 스크립트를 생성하는 독립형 도구입니다. Windows, macOS, Linux에서 실행할 수 있으며, 다양한 플랫폼으로 크로스 컴파일이 가능합니다. 일부 버그와 특정 기능에 대한 제한된 문서가 있지만, 기능적으로 작동하며 저자는 사용자들이 사용해보고 피드백을 주기를 권장합니다.

'dk'에 대한 자세한 내용은 GitHub 페이지에서 확인하고 문제를 보고할 수 있습니다.

Nanonets-OCR-s는 문서 이미지를 구조화된 마크다운으로 변환하는 고급 OCR 모델로, 기존의 텍스트 추출 방식을 개선합니다. 이 모델의 주요 기능은 다음과 같습니다.

LaTeX 수식 인식 기능을 통해 수학 공식을 LaTeX 형식으로 변환할 수 있습니다. 또한, 문서 내 이미지에 대해 구조화된 설명을 추가하는 지능형 이미지 설명 기능이 있습니다. 서명 감지 기능은 서명을 분리하여 <signature> 태그로 표시하며, 이는 법적 문서에 유용합니다. 워터마크 추출 기능은 워터마크를 추출하여 <watermark> 태그에 배치합니다. 체크박스 처리 기능은 체크박스를 유니코드 기호로 변환하여 일관성을 유지합니다. 복잡한 테이블 추출 기능은 테이블을 정확하게 추출하여 마크다운 및 HTML 형식으로 변환합니다.

이 모델을 사용하려면 Python과 통합하는 방법에 대한 예제를 참고할 수 있으며, transformers와 vLLM 서버를 사용하는 방법도 포함되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 처리하고 결과를 구조화된 형식으로 출력할 수 있습니다.

설치를 위해서는 pip install docext 명령어를 사용하고, 설정 방법에 대한 지침을 따르시면 됩니다.

더 자세한 기술 정보는 GitHub 저장소를 참조하시기 바랍니다.

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최근 Salesforce 연구자들의 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)을 사용하는 AI 에이전트가 고객 관계 관리(CRM) 업무에서 성과가 저조하고 기밀 유지에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 이 연구에서는 이러한 AI 에이전트가 간단한 단일 단계 작업에서는 약 58%의 성공률을 보였지만, 복잡한 다단계 작업에서는 성공률이 35%로 떨어진다고 밝혔습니다.

연구는 현재의 기준이 AI 에이전트가 민감한 정보를 처리하고 적절한 데이터 프로토콜을 따르는 능력을 충분히 테스트하지 못한다고 강조했습니다. AI가 기업의 효율성을 향상시킬 가능성이 있지만, 조직은 이러한 AI 에이전트의 효과가 더 확실히 입증될 때까지 신중하게 접근해야 한다고 경고하고 있습니다.

저자는 사용자가 socket.io 이벤트를 일반 함수처럼 호출할 수 있는 TypeScript 라이브러리인 "socket-call"을 만들었습니다.

서버 측에서는 이벤트가 함수로 정의됩니다. 예를 들어, 로그인 이벤트는 사용자 데이터를 설정하고 매초 클라이언트에 메시지를 전송합니다. 클라이언트 측에서는 사용자가 이러한 서버에서 정의된 이벤트를 일반 비동기 JavaScript 함수처럼 호출할 수 있습니다. 또한 서버에서 전송된 이벤트에 대한 핸들러를 생성할 수도 있습니다.

저자는 현재 자신의 프로젝트에서 이 라이브러리를 사용하고 있으며, 이에 대한 피드백을 받고자 합니다.

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전쟁, 지정학적 긴장, 기후 변화 등으로 인해 유럽은 인터넷 중단이 더 자주 발생할 가능성이 높습니다. 이러한 통신 장애에 대비하기 위해 '인터넷 회복력 클럽'이라는 소규모 그룹을 만드는 것이 유익할 수 있습니다. 이 그룹은 인터넷 전문가들로 구성되어 있으며, 저렴한 LoRa 무선기기와 Meshtastic 소프트웨어를 사용하여 중앙 집중식 인프라에 의존하지 않고도 소통할 수 있습니다.

인터넷 회복력 클럽을 만들기 위해서는 다음 단계를 따르면 됩니다. 먼저, 약 10킬로미터 이내의 사람들을 모으세요. 다음으로, Signal이나 이메일과 같은 통신 방법을 선택합니다. 모든 구성원에게 LoRa 무선기기와 보조 배터리를 제공하고, 무선기에 Meshtastic 소프트웨어를 설치합니다. 마지막으로, 통신 채널을 선택하고 정기적인 모임을 조직합니다.

LoRa 무선기기는 저렴하고 전력 소모가 적으며, 면허 없이도 몇 킬로미터 거리에서 문자 메시지를 주고받을 수 있는 장치입니다. 이는 더 많은 자원과 교육이 필요한 아마추어 무선기기보다 실용적인 대안입니다.

최근 여러 지역에서 발생한 정전과 같은 사건들은 이러한 클럽의 필요성을 더욱 강조합니다. 저자 발레리 오로라는 정부의 준비가 부족한 상황에서 개인들이 주도적으로 나서야 한다고 촉구합니다.

하드웨어 추천 및 설치 방법에 대한 더 많은 정보는 본문에 제공된 메일링 리스트에 가입하여 확인할 수 있습니다.

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물리학의 새로운 아이디어는 중력이 우주에서 무질서의 증가, 즉 엔트로피와 연결될 수 있다는 것을 제안합니다. 이 개념은 "엔트로픽 중력"이라고 불리며, 거대한 물체들이 기본적인 힘이 아니라 미세한 수준에서의 무작위 상호작용의 결과로 서로 끌어당긴다고 주장합니다. 이는 엔진이나 다른 시스템에서 열이 작용하는 방식과 유사합니다.

다니엘 카니와 그의 연구팀은 이 이론을 뒷받침하기 위해 두 가지 모델을 개발했습니다. 첫 번째 모델은 양자 입자들이 배열되어 주변 질량에 압력을 가하는 그리드를 포함하고 있으며, 이로 인해 중력과 유사한 힘이 생성됩니다. 두 번째 모델은 이러한 상호작용이 고정된 그리드 없이도 발생할 수 있음을 제안하며, 뉴턴이 설명한 중력의 효과를 포착합니다.

이 모델들은 흥미롭고 실험 가능하지만, 다른 물리학자들로부터 그 유효성과 중력의 본질을 제대로 포착하고 있는지에 대한 회의적인 시각을 받고 있습니다. 비평가들은 이 모델들이 이미 이해된 중력의 측면에만 초점을 맞추고 있으며, 중력의 더 복잡한 행동을 충분히 다루지 못한다고 주장합니다.

그럼에도 불구하고 엔트로픽 중력의 지지자들은 이 접근 방식이 중력과 양자역학의 본질에 대한 새로운 실험적 통찰을 가져올 수 있다고 믿고 있습니다. 그들은 중력에 대한 다양한 메커니즘을 탐구하는 것이 가치가 있다고 제안하며, 우리의 우주에 대한 이해가 아직 완전하지 않다고 강조합니다.

이 글에서는 공용 안드로이드 API에서 발견되는 유머 요소에 대해 다루고 있습니다. 개발자들을 위한 다양한 메서드와 상수들이 농담이나 이스터 에그를 포함하고 있습니다.

ActivityManager.isUserAMonkey() 메서드는 UI가 Monkey라는 테스트 도구에 의해 제어되고 있는지를 확인합니다. Monkey는 무작위 사용자 입력을 시뮬레이션하는 도구로, 테스트 중 의도치 않은 행동을 방지하기 위해 만들어졌습니다.

UserManager.isUserAGoat()는 처음에는 항상 false를 반환하는 농담 같은 메서드였으나, 나중에 Goat Simulator 게임이 기기에 설치되어 있는지를 감지하도록 수정되었습니다. 안드로이드 11에서는 사용자 프라이버시 보호를 위해 항상 false를 반환하도록 변경되었습니다.

UserManager.DISALLOW_FUN 정책은 사용자가 기기에서 "재미"를 즐기는 것을 제한합니다. 이는 심각한 제한처럼 보이도록 유머러스하게 작성되었습니다. 기기 소유자는 이 정책을 사용하여 사용자 활동을 제한할 수 있습니다.

Chronometer.isTheFinalCountdown() 메서드는 유머를 위해 유럽의 "The Final Countdown" 노래의 유튜브 링크를 열어줍니다.

PackageManager.FEATURE_TOUCHSCREEN_MULTITOUCH_JAZZHAND는 여러 터치 입력을 추적할 수 있는 기기를 유머러스하게 지칭하며, "Jazz hands"라는 용어를 사용합니다.

Log.wtf()는 심각한 오류를 기록하기 위한 로깅 메서드로, "WTF"는 유머러스하게 "What a Terrible Failure"를 의미합니다.

기타 유머러스한 요소로는 AdapterViewFlipper.fyiWillBeAdvancedByHostKThx()와 같은 이상한 메서드 이름, IBinder.TWEET_TRANSACTION 및 SENSOR_TRICORDER와 같은 상수들이 있습니다. 이들은 대중문화에 대한 경쾌한 언급을 포함하고 있습니다.

또한, <blink> 태그는 요소를 깜빡이게 만드는 숨겨진 기능으로, 오래된 웹 디자인을 회상하게 합니다.

전반적으로 이 글은 안드로이드 프로그래밍 프레임워크에 유머가 어떻게 통합되어 개발자들에게 더 매력적으로 다가가는지를 보여줍니다.

이 텍스트는 인용 및 참고 문헌 관리를 위한 기능이나 도구에 대해 언급하고 있는 것으로 보입니다. 사용자가 참고 자료를 정리할 수 있는 옵션과 출처를 추적하는 데 도움을 주는 인용 관리자가 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 그러나 제공된 정보가 구체적이지 않아 더 이상 요약할 내용은 없습니다.

이 논문은 복잡한 시스템에서 에이전트들이 서로의 목표를 인식하지 못한 채 적대적으로 행동하는 현상, 즉 "무지한 적대자"에 대해 논의합니다. 이러한 에이전트들은 지역적인 목표에 따라 작동하며, 공유된 환경에서 상호작용할 때 의도치 않은 방해와 비효율성을 초래합니다.

무지한 적대자는 두 개 이상의 에이전트로 정의되며, 이들은 독립적인 목표를 가지고 있고, 공통의 환경을 공유하며, 명시적인 소통 없이 서로에게 간접적으로 영향을 미치고, 그들의 목표나 시스템 효율성에 부정적인 영향을 미칩니다.

논문에서는 여러 사례 연구를 제시합니다. 예를 들어, 온도 조절을 위한 난방기와 에어컨 간의 갈등은 에너지를 낭비하게 만듭니다. 마케팅 플랫폼의 이메일 발송이 거래 시스템의 중요한 이메일 전달 능력을 해치는 경우도 있습니다. 도시 계획 부서와 교통 부서 간의 갈등은 각 부서가 목표를 달성하더라도 지속적인 교통 혼잡을 초래합니다. 또한, 독립적인 시스템이 무지한 적대적 역학으로 인해 광범위한 인터넷 문제를 일으킬 수 있는 라우팅 사건도 설명됩니다.

이 논문은 이러한 갈등을 해결하기 위한 새로운 전략을 제안합니다. 첫째, 관찰 가능성 원칙을 통해 에이전트가 자신의 행동 결과를 볼 수 있도록 피드백 채널을 개선해야 합니다. 둘째, 성공의 정의를 재정의하여 에이전트 간의 협력을 장려하고 경쟁을 줄이는 인센티브 원칙이 필요합니다. 셋째, 경쟁 자원을 직접 관리할 수 있는 중앙 권한을 설정하여 갈등 해결을 단순화하는 계층 원칙을 제안합니다.

무지한 적대자를 이해하는 것은 갈등을 예방하고 협력을 촉진하는 더 나은 시스템 설계를 안내할 수 있습니다. 이 프레임워크는 설계자가 실패 모드를 예측하고 강력한 시스템을 만들도록 돕습니다.

앞으로의 연구 방향으로는 "교육적 GAN"과 "그래디언트 기반 BGP 광고자"와 같은 새로운 모델의 실증적 검증을 포함하여 제안된 개념을 더 탐구할 것을 권장합니다. 이 프레임워크는 무지한 적대자에서 발생하는 갈등을 식별할 뿐만 아니라, 다양한 분야에서 더 효율적이고 협력적인 시스템을 설계하는 도구로 활용될 수 있습니다.

1990년대 중반, 넷스케이프와 마이크로소프트는 "브라우저 전쟁"에서 치열한 경쟁을 벌였습니다. 넷스케이프는 SSL 프로토콜을 만들었지만 초기 버전에는 결함이 있었습니다. SSL 2는 사용 가능한 첫 번째 버전이었지만, 여전히 해결해야 할 문제가 있었습니다. 이러한 경쟁에 대응하기 위해 마이크로소프트는 SSL 2를 수정하여 "PCT"라는 새로운 프로토콜을 만들었고, 이는 오직 인터넷 익스플로러에서만 작동했습니다.

넷스케이프는 마이크로소프트가 주도권을 잡지 않도록 SSL 2를 개선하기 위해 SSL 3.0을 개발했습니다. 그러나 갈등을 피하기 위해 두 회사의 산업 대표들이 모여 IETF를 통해 프로토콜을 표준화하는 해결책을 논의했습니다. 이 협력의 결과로 TLS 1.0이 만들어졌고, 이는 본질적으로 SSL 3.1과 같았습니다. 지금 되돌아보면, 이 상황은 사소하게 느껴집니다.

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이 연구는 손상을 스스로 감지하고 수리할 수 있는 새로운 유형의 부드러운 로봇 액추에이터를 소개합니다. 이 액추에이터는 액체 금속 미세 방울이 통합된 실리콘 엘라스토머로 설계되었습니다. 이러한 구성 요소는 스트레스가 가해질 때 전도성 경로를 생성하여 펑크나 압력과 같은 손상을 식별할 수 있게 해줍니다.

주요 특징으로는 손상 감지 기능이 있습니다. 액추에이터는 전기 전도성의 변화로 손상이 발생했음을 감지할 수 있습니다. 손상이 감지되면, 시스템은 줄 열(Joule heating)이라는 방법을 사용하여 재료를 재처리하고, 외부의 도움 없이 스스로 치유할 수 있습니다. 치유가 완료된 후에는 전기 경로를 조정하여 계속해서 제대로 작동할 수 있도록 합니다.

이 자가 치유 기술은 부드러운 로봇의 내구성을 향상시켜, 날카로운 물체나 거친 표면에 접할 수 있는 의료, 제조, 농업과 같은 동적인 환경에서도 적합하게 만듭니다. 이 혁신적인 액추에이터는 부상에 대한 생물학적 반응을 모방하여 실제 상황에서의 신뢰성과 성능을 개선하며, 수동 수리의 필요성을 없애줍니다. 그러나 치유 능력의 한계를 이해하기 위해서는 추가적인 테스트가 필요합니다.

더그 브라운의 블로그 글에서는 라즈베리 파이를 사용하여 HDMI 더미 플러그의 EDID를 수정하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.

HDMI 더미 플러그는 작은 장치로, 컴퓨터가 모니터가 연결된 것처럼 속여서 실제 디스플레이 없이도 시스템이 작동할 수 있게 해줍니다. 더그는 더미 플러그의 EDID를 변경하여 4K 모니터 대신 더 간단한 1080p 장치처럼 보이게 만들 필요가 있었습니다.

EDID는 확장된 디스플레이 식별 데이터의 약자로, 모니터에 대한 정보, 즉 지원하는 해상도와 오디오 채널 등을 포함하고 있습니다. 수정 과정은 라즈베리 파이의 I2C 인터페이스를 사용하여 더미 플러그의 EDID EEPROM을 읽고 쓰는 방식으로 진행됩니다. 이 과정에는 라즈베리 파이에서 I2C를 활성화하고 필요한 도구를 설치하며 올바른 I2C 버스를 사용하는 단계가 포함됩니다.

이 작업을 수행할 때는 주의가 필요합니다. 잘못된 명령을 입력하면 장치가 손상될 수 있기 때문입니다. 새로운 EDID를 더미 플러그에 성공적으로 작성한 후, 더그는 컴퓨터가 이를 의도한 장치로 인식하는지 확인했습니다.

그는 이 절차를 다른 사람들과 공유하며, 오래된 더미 플러그를 더 높은 해상도를 지원하도록 업그레이드할 가능성도 언급했습니다. 전체적으로 더그의 글은 라즈베리 파이를 사용하여 HDMI 더미 플러그를 수정하는 방법에 대한 튜토리얼로, 기술적인 단계와 필요한 주의사항을 강조하고 있습니다.

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1970년대 이전에는 소아 백혈병이 치명적이었고, 진단 후 5년 이상 생존하는 아동이 10%도 되지 않았습니다. 그러나 현재 부유한 국가에서는 약 85%의 아동이 이 질병을 극복하고 있습니다. 이러한 놀라운 개선은 더 나은 치료 방법, 연구, 그리고 의료 전문가 간의 협력이 이루어진 덕분입니다.

백혈병은 소아암 중 가장 흔한 형태로, 미성숙한 백혈구가 통제 없이 성장하여 혈액과 골수에 영향을 미치는 질병입니다. 소아 백혈병의 두 가지 주요 유형은 급성 림프모구 백혈병(ALL)과 급성 골수성 백혈병(AML)입니다. ALL은 더 흔하며, 생존율이 1960년대 14%에서 현재 94%로 증가했습니다. AML은 치료가 더 어려운 편이지만, 생존율이 14%에서 5년 내 60% 이상으로 개선되었습니다.

치료의 주요 발전 사항은 다음과 같습니다. 첫째, 여러 약물을 함께 사용하는 조합 화학요법이 있습니다. 이는 암세포를 보다 효과적으로 공격하는 방법입니다. 둘째, 위험 분류를 통해 개별 위험 요소에 따라 치료를 맞춤화하여 일부 아동은 덜 집중적인 치료를 받을 수 있습니다. 셋째, 유전자 연구를 통해 치료 선택에 도움이 되는 돌연변이를 확인하고, 이를 바탕으로 이마티닙과 같은 표적 치료제를 개발했습니다. 넷째, 면역 요법은 면역 체계를 활용하여 암과 싸우는 새로운 치료법입니다.

지지 치료 또한 발전하여 화학요법의 부작용을 관리하고 합병증을 줄이는 데 도움을 주고 있습니다. 혈소판 수혈과 항생제와 같은 혁신적인 방법은 감염과 심한 출혈을 예방하여 생존율을 높였습니다.

전반적으로 소아 백혈병은 치명적인 질병에서 대부분 치료 가능한 상태로 변화하였고, 많은 아동이 건강하고 희망찬 삶을 살 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 치료에 대한 접근은 여전히 많은 지역에서 도전 과제로 남아 있어, 모든 아동이 적절한 치료를 받을 수 있도록 하는 글로벌 노력이 필요합니다.

저자 피터 베르니고로프는 링크드인에서 퀸즈라는 게임을 즐기며, 자신이 좋아하는 프로그래밍 언어인 APL을 사용해 이 문제를 해결하기로 결정했습니다. 이 게임의 규칙은 보드의 각 색깔 영역에 하나의 퀸을 배치하되, 두 개의 퀸이 같은 행이나 열에 있거나 서로 인접하지 않도록 하는 것입니다.

해결 방법은 2차원 보드를 만들고 퀸을 0으로 표시하는 것입니다. 저자는 너비 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 색깔에 따라 퀸의 유효한 위치를 찾아가며, 각 단계에서 해결 공간을 확장합니다.

해결에 사용된 주요 함수는 다음과 같습니다.

• place: 보드에 퀸을 배치합니다.
• avl: 특정 색깔의 퀸에 대한 유효한 위치를 반환합니다.
• fill: 유효한 위치에 따라 보드에 퀸을 배치합니다.
• fills: 퀸을 배치한 후 여러 보드의 결과를 병합합니다.

완전한 해결책은 외부 의존성 없이 11줄의 코드로 구현되었습니다. 저자는 독자들이 APL에 흥미를 느끼기를 바라며, 이 언어를 더 탐구해보기를 권장합니다.

마지막으로, 저자는 APL 솔루션의 효과를 보여주는 더 큰 예제를 해결하는 과정을 시연합니다.

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이 기사는 ChemBench라는 새로운 프레임워크에 대해 다루고 있습니다. 이 프레임워크는 대형 언어 모델(LLM)의 화학 지식과 추론 능력을 인간 화학자와 비교하여 평가합니다. 연구자들은 2,700개 이상의 질문-답변 쌍을 만들어 다양한 LLM을 평가했으며, 가장 우수한 모델이 종종 최고의 인간 화학자보다 더 나은 성과를 보였지만, 기본적인 작업에서는 여전히 어려움을 겪고 과도하게 자신감 있는 예측을 하는 경향이 있음을 발견했습니다.

이 연구는 화학 분야에서 LLM의 인상적인 능력을 강조하면서도, 이들의 안전성과 효과성을 향상시키기 위한 추가 연구의 필요성을 지적합니다. 또한 화학과 같은 특정 분야에서 LLM을 평가할 수 있는 벤치마킹 프레임워크 개발의 중요성을 강조하며, 이는 화학 교육 접근 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 전반적으로 이 연구 결과는 LLM이 상당한 잠재력을 가지고 있지만, 안전하고 효과적으로 사용되기 위해서는 신중한 평가와 개선이 필요하다는 것을 시사합니다.

Twin은 마우스 입력, 창 관리 및 터미널 에뮬레이션을 지원하는 텍스트 기반의 윈도우 환경입니다. 사용자는 일반 텍스트 터미널, X11 및 다른 Twin 인스턴스를 포함하여 여러 디스플레이를 연결하고 관리할 수 있습니다.

Twin의 주요 기능으로는 다양한 디스플레이 유형을 지원하는 점이 있습니다. 여기에는 리눅스 콘솔, 터미널 에뮬레이터, X11이 포함됩니다. 또한, 리눅스, Mac OS X, FreeBSD에서 테스트할 수 있습니다. 디스플레이를 연결하거나 분리하는 기능과 네트워크 클라이언트를 사용하는 기능도 제공합니다.

문서에는 기능과 사용법에 대한 튜토리얼, 설치 방법, 개발자를 위한 설정 옵션, 소프트웨어에 대한 GPL 라이센스 및 라이브러리에 대한 LGPL 라이센스 정보가 포함되어 있습니다. 또한 Twin을 컴파일하고 설치하는 방법에 대한 지침도 제공됩니다.

설치 단계는 다음과 같습니다. 첫째, ./configure 명령을 실행합니다. 둘째, make 명령으로 컴파일합니다. 셋째, 루트 권한으로 make install 명령으로 설치합니다. 리눅스와 FreeBSD의 경우, 라이브러리 설정을 위한 추가 명령을 실행해야 합니다.

Twin을 사용하기 위해서는 호환되는 쉘, make, ANSI C 컴파일러가 필요합니다. 추천되는 패키지로는 X11, ncurses, zlib에 대한 개발 라이브러리가 있습니다.

더 많은 정보나 Twin 다운로드를 원하시면 Twin GitHub 페이지를 방문하시기 바랍니다.

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이 저장소는 하이퍼스펙트럼 이미징을 사용하여 그림을 분석하는 도구와 데이터를 제공합니다. 이는 기술적 미술사와 컴퓨터 그래픽 분야에서 색소 매핑 및 스펙트럼 데이터 향상에 도움을 줄 수 있습니다. 데이터에는 아홉 개의 역사적 재구성과 열 개의 역사적 색소에 대한 하이퍼스펙트럼 스캔이 포함되어 있습니다. 또한, 베르메르의 "우유 따르는 여인" 그림의 여러 단계도 포함되어 있습니다.

각 스캔은 Specim IQ 스캐너에서 얻은 원본 파일과 스캔을 처리하기 위한 코드, 그리고 색소를 분리하는 데 사용할 수 있는 처리된 데이터와 파이썬 노트북을 제공합니다. 이 연구는 델프트 공과대학교에서 진행되었으며, 데이터셋은 비상업적 용도로 CC-BY-NC-SA 라이선스 하에 공유되고, 코드는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다. 사용자들은 저장소를 인용하고 피드백을 제공할 것을 권장합니다.

데이터셋에는 다양한 예술가들이 재구성한 그림의 스캔과 예술에 사용된 특정 색소의 측정값이 포함되어 있습니다. 데이터를 사용하려면 제공된 파이썬 패키지를 설치하고 동봉된 노트북의 지침을 따라야 합니다. 이 저장소는 미술 분석 연구자들을 지원하고 열린 데이터 공유를 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다.

데이터 수집 과정이나 한계에 대한 질문이 있는 경우, FAQ 섹션에서 추가 정보를 확인할 수 있습니다. 이 데이터셋은 이미지 스티칭 알고리즘 실험이나 색소 식별과 같은 다양한 응용 프로그램에 유용할 수 있습니다.

크리스 미친스키는 메모리얼 데이 주말에 뉴욕의 미노우브룩 컨퍼런스 센터에서 논리 프로그래밍 워크숍을 개최했습니다. 참가자들은 Datalog과 논리 프로그래밍 언어를 탐구했습니다. 이 행사는 즐거웠지만, 복잡한 문제를 다루는 똑똑한 사람들이 모여 실용적인 결과를 얻지 못하는 등 일반적인 학문적 도전에 직면했습니다.

하이라이트 중 하나는 데니스 부에노의 ctdal에 대한 발표였습니다. ctdal은 Datalog에서 프로그램 분석을 위한 도구인데, 기술적인 문제로 인해 다소 실망스러운 경험이었습니다. 저자는 Rust에서 사용자 친화적이고 효율적인 Datalog 구현을 만들고자 영감을 받아, 사실과 규칙을 효과적으로 처리할 수 있는 인터랙티브 Datalog 시스템을 구축할 계획입니다.

이 프로젝트의 목표는 간단하고 사용하기 쉬우며 성능이 뛰어난 Datalog 엔진을 만드는 것입니다. 이를 위해 Datalog 구문 분석, 사실 관리, 규칙 평가와 같은 기본 개념부터 시작할 예정입니다. 저자는 이 과정을 "datatoad" 저장소에 문서화하고, 독자들이 개발 여정에 참여하도록 유도할 계획입니다.

Datalog은 사용자가 새로운 사실을 유도하는 규칙을 정의하는 논리 프로그래밍 언어입니다. 이 프로젝트는 기본적인 인터랙티브 셸로 시작하여 디스크 저장소와 확장성 같은 기능을 포함하도록 발전할 것입니다. 저자는 즉각적인 성능보다 인체공학과 미래의 확장 가능성을 중요시하며, 시스템이 발전함에 따라 개선할 계획을 가지고 있습니다.

펜주립대학교의 연구팀이 세계 최초로 2D 물질로만 만들어진 컴퓨터를 개발했습니다. 이 컴퓨터는 두께가 단 하나의 원자에 불과한 물질로 제작되어, 기존의 실리콘에 의존하지 않기 때문에 더 얇고 빠르며 에너지 효율이 높은 전자기기를 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 이 컴퓨터는 전류를 제어하는 필수 부품인 트랜지스터에 몰리브데넘 디설파이드와 텅스텐 디셀레나이드를 사용합니다.

새로운 컴퓨터는 현대 기기에서 흔히 사용되는 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 기술을 기반으로 작동하며, 낮은 전력으로 간단한 연산을 수행할 수 있습니다. 실리콘 기반 컴퓨터보다 작동 주파수는 낮지만, 전자기기 분야에서 중요한 진전을 나타냅니다.

연구팀은 특정 제작 기술을 사용하여 1,000개 이상의 트랜지스터를 제작하고, 이들의 성능을 조정하여 기능적인 논리 회로를 구축했습니다. 추가적인 최적화가 필요하지만, 이 발전은 향후 전자기기 개발에 2D 물질을 활용할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이 연구는 여러 미국 정부 기관의 지원을 받았으며, 2010년경부터 발전해온 이 비교적 새로운 분야에서의 빠른 진전을 강조합니다.

스타링크 미니 단말기는 내장된 Wi-Fi 라우터를 포함하고 있지만, 이 장치를 이더넷만으로 작동하도록 수정할 수 있습니다. 이는 맞춤형 네트워크 설정이 필요한 고급 사용자에게 유용합니다.

이 가이드는 스타링크 미니 1 모델에만 해당됩니다. 이후 모델은 하드웨어가 다를 수 있습니다. 수정을 위해서는 단말기를 조심스럽게 분해하고 내부 라우터 보드를 제거해야 합니다. 필요한 도구로는 금속 스퍼저, 플라스틱 프라이 도구, 얇은 칼이나 와이어가 있습니다. PCB에 있는 금속판은 히트싱크와 전자기 간섭 차단 역할을 하므로 제거하지 않아야 합니다. 이 금속판은 과열과 간섭을 방지합니다.

단말기는 1 Gbps 이더넷 링크를 통해 연결되며, 전원은 12 VDC 버스를 통해 공급됩니다. 스타링크 단말기는 위성과 연결되지 않았을 때 DHCP IP 주소를 할당할 수 있으며, 연결되면 인터넷에 접속할 수 있습니다. 단말기에 직접 연결할 수 있는 장치는 하나뿐이며, 여러 장치를 연결하려면 업스트림 라우터가 필요합니다. 사용자는 gRPC 명령어를 통해 연결 상태를 모니터링하고, 잠재적인 오류 코드와 계정 상태를 확인할 수 있습니다.

이 수정은 스타링크 미니를 특정 환경에서 더 유연하게 사용할 수 있도록 해줍니다.

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이 텍스트는 웹 브라우저에서 WebAssembly 가비지 컬렉션(Wasm GC)과 테일 콜 지원이 필요한 데모에 대해 설명하며, Mozilla Firefox나 Google Chrome을 추천합니다.

저자는 RealTalk이라는 프로젝트를 위해 Scheme에서 miniKanren을 사용하여 Datalog을 구현한 내용을 설명합니다. Datalog은 특정 작업을 간소화하는 논리 프로그래밍 언어입니다. 저자는 다섯 개의 정점(a부터 e까지)으로 구성된 방향 그래프 예제를 통해 Datalog의 작동 방식을 보여줍니다. 여기에는 레코드를 정의하고, 정점 간의 엣지를 설정하며, 한 정점에서 다른 정점으로 도달 가능한지를 판단하는 규칙을 만드는 방법이 포함됩니다.

텍스트는 Datalog 인스턴스를 정의하고 사실을 주장하며 규칙을 적용하는 기본 구문을 설명합니다. 사실은 해시 테이블에 튜플 형태로 저장되며, 규칙을 통해 데이터베이스를 쿼리할 수 있습니다. 저자는 고정점 분석을 실행하면 더 이상 추가할 수 없을 때까지 새로운 사실이 도입된다고 강조합니다.

또한, 텍스트는 쿼리를 실행하기 위한 miniKanren 프레임워크의 사용에 대해서도 언급합니다. 규칙을 정의하고 Datalog 구현 내에서 변수의 범위를 처리하는 함수와 매크로에 대해 설명합니다.

결론적으로, 저자는 Datalog 구현에 대한 기술적인 개요를 제공하며, 이를 통해 그래프와 유사한 구조 내에서 관계를 분석하는 방법을 보여줍니다. 최종 결과는 성공적인 쿼리 출력을 예시로 들고 있습니다.

이 책은 컴퓨터 비전의 핵심 개념을 소개하며, 이미지 처리와 기계 학습을 결합한 내용을 담고 있습니다. 주로 학부 및 대학원 학생들이 이 분야를 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 하며, 경험이 있는 실무자들에게도 유익합니다. 저자들은 처음에 포괄적인 책을 만들고자 했으나, 각 장을 다섯 페이지로 제한하여 핵심 아이디어에 집중하는 짧은 형식을 선택했습니다.

이 책은 10년에 걸쳐 진행된 프로젝트로, 많은 도전과제를 겪었습니다. 저자들은 글을 쓰는 과정에서 많은 것을 배우며, 독자들이 예제와 개념에 적극적으로 참여하기를 희망합니다.

책은 여러 부분으로 나뉘어 있으며, 각 부분은 컴퓨터 비전의 일관된 주제를 다룹니다. 첫 번째 부분은 비전의 사회적 맥락과 기본 개념을 논의합니다. 두 번째 부분에서는 이미지가 어떻게 생성되는지를 설명합니다. 세 번째 부분은 비전 예제를 사용하여 학습 개념을 소개합니다. 네 번째 부분에서는 필수적인 신호 및 이미지 처리 기술을 다룹니다. 다섯 번째 부분에서는 다양한 필터와 그 응용을 설명합니다. 여섯 번째 부분은 서로 다른 스케일에서 이미지를 표현하는 기술을 논의합니다. 일곱 번째 부분은 비전에서 사용되는 신경망의 주요 원칙에 초점을 맞춥니다. 여덟 번째 부분에서는 이미지와 그 표현을 위한 통계 모델을 소개합니다. 아홉 번째 부분은 합성 이미지를 생성하고 표현 학습에 대해 논의합니다. 열 번째 부분은 비전 시스템 구축 시의 어려움을 다룹니다. 열한 번째 부분에서는 이미지에서 3D 구조를 이해하기 위한 기하학적 도구를 설명합니다. 열두 번째 부분은 이미지 시퀀스를 처리하는 방법을 논의합니다. 열세 번째 부분은 객체 탐지와 장면 해석을 위한 기술을 다룹니다. 열네 번째 부분은 효과적인 연구 관행을 위한 조언을 제공합니다. 마지막으로, 열다섯 번째 부분에서는 배운 개념을 시연하기 위해 간단한 비전 시스템을 다시 살펴봅니다.

이 책은 최신 컴퓨터 비전의 발전이나 객체 추적, 얼굴 인식과 같은 특정 응용에 대해서는 다루지 않습니다. 저자들은 자신들이 배운 여러 영향력 있는 컴퓨터 비전 및 관련 분야의 텍스트를 참고합니다. 또한, 책의 발전에 기여한 교사, 동료, 학생들에게 감사의 뜻을 전합니다.

이 간결한 가이드는 "Foundations of Computer Vision"의 주제와 구조를 개괄적으로 제공하여 독자들이 기초 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다.

HP 아카이브 웹사이트는 빈티지 휴렛-팩커드 장비와 문헌을 수집하는 사람들을 위한 자료입니다. 이 사이트는 희귀한 카탈로그, 가격 목록, 매뉴얼 등을 온라인으로 제공하여 HP 팬들이 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있습니다. 현재 웹사이트는 사용자 편의를 위해 워드프레스로 업데이트되고 있습니다. 자원봉사자들은 자료나 시간을 기부하여 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 제프 펠레츠의 빈티지 HP 사진 컬렉션도 새롭게 공개되어 감상할 수 있습니다. 사용자들은 구글 그룹스 토론에 참여하여 다른 수집가들과 전문가들과 연결될 수 있습니다.

이 글에서는 문학과 영화와 관련된 읽을거리와 기사들을 소개합니다. 단테에 관한 글, 책 홍보에서의 홍보 감독들의 과거 영향에 대한 반성, 그리고 고전 영국 각본에 대한 분석이 포함되어 있습니다. 독자들은 전체 기사를 보기 위해 '더 크리틱'에 구독할 것을 권장받으며, 무료 등록과 프리미엄 구독 옵션이 제공됩니다.

조지아 공대에서 개발한 새로운 고전압 차단기는 초임계 이산화탄소(CO2)를 사용하여 전기 고장을 처리합니다. 이 기술은 유해한 온실가스를 방출하지 않도록 설계되었습니다. 이 혁신적인 기술은 전력망 규모의 응용을 위해 개발되었으며, 전기 시스템의 안전성과 효율성을 유지하면서 환경 영향을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다.

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Lisp-Stat은 데이터 분석과 생산 작업에 사용되는 통계 컴퓨팅 환경으로, R과 유사합니다. 이 시스템은 탐색적 분석, 기업의 안정성, 오픈 소스 라이센스의 장점으로 인해 Common Lisp 위에 구축되었습니다.

Lisp-Stat의 주요 기능으로는 벡터화된 수학 연산과 다양한 통계 방법을 지원하는 점이 있습니다. 또한, 동적 프로그래밍 환경(REPL)과 객체 지향 프로그래밍(CLOS)을 제공합니다. 여러 통계 기법과 정확한 계산을 위한 라이브러리도 포함되어 있습니다.

Lisp-Stat은 오픈 소스 프로젝트로, 커뮤니티의 기여를 장려합니다. 코드 개선이나 문서 작성 등 다양한 기여를 환영하며, 팀은 시스템을 지속적으로 개선할 계획입니다. 새로운 기능에 대한 제안도 받고 있습니다. 더 많은 정보는 그들의 GitHub 저장소를 방문하면 확인할 수 있습니다.

Text-to-LoRA (T2L)은 변환기 모델을 신속하게 조정하는 데 도움을 주는 도구입니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

설치 과정에서는 먼저 uv가 설치되어 있어야 합니다. 그 다음 T2L 저장소를 복제하고 필요한 종속성을 특정 명령어로 설치합니다.

데모를 위해서는 훈련된 T2L 모델을 다운로드해야 하며, 이때 16GB 이상의 메모리를 가진 GPU가 필요합니다. 웹 인터페이스를 실행하거나 명령줄 도구를 사용하여 작업 설명에 따라 LoRA(저차원 적응)를 생성할 수 있습니다.

훈련 방법은 두 가지가 있습니다: SFT(지도 세부 조정)와 재구성 훈련입니다. 각 방법은 특정 스크립트를 필요로 하며, 사용되는 GPU에 따라 며칠이 걸릴 수 있습니다.

생성된 LoRA의 평가를 위해 제공된 스크립트를 사용하고 결과를 추적합니다. 비교 결과, 정렬된 설명이 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다.

알려진 문제로는 모델의 비결정적 행동으로 인해 약간의 차이가 발생할 수 있습니다.

성능 결과에 대한 자세한 메트릭이 여러 모델(미스트랄, 라마, 제마)에 대해 제공되며, T2L이 일반적으로 다른 방법보다 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.

Hugging Face 데이터셋에 연결할 때 가끔 실패할 수 있습니다. 모든 데이터가 로컬에 캐시될 때까지 재시도하여 원활한 작동을 보장해야 합니다.

이 요약은 T2L의 설치, 사용 및 훈련 과정을 간단히 설명하며, 목적과 성능을 강조합니다.

새로운 유연한 전극 배열이 개구리나 쥐 배아에 안전하게 이식될 수 있도록 개발되었습니다. 이 기술은 연구자들이 배아에 해를 끼치지 않으면서 뇌 발달을 모니터링할 수 있게 해줍니다.

오픈 소스 기술 개선 기금(OSTIF)은 최근 인기 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션 프레임워크인 루비 온 레일즈에 대한 보안 감사 결과를 발표했습니다. 이 감사는 X41 D-Sec가 주관하고 GitLab 및 주권 기술 기관의 지원을 받아 2024년 12월부터 2025년 3월까지 진행되었습니다.

감사에서 확인된 주요 내용은 다음과 같습니다. 7개의 보안 문제가 발견되었으며, 이 중 1개는 고위험, 6개는 저위험으로 분류되었습니다. 또한 보안을 개선하기 위한 6가지 권장 사항이 제시되었습니다. 잠재적인 취약점을 평가하기 위해 맞춤형 위협 모델도 개발되었습니다.

보고서에 따르면 루비 온 레일즈는 강력한 커뮤니티의 참여 덕분에 보안이 크게 개선되었습니다. 그러나 프로젝트의 복잡성으로 인해 여전히 주의가 필요한 부분도 지적되었습니다.

OSTIF는 레일즈 커뮤니티, X41 D-Sec, GitLab, 주권 기술 기관 등 모든 기여자들에게 감사의 뜻을 전했습니다. 전체 감사 보고서와 추가 정보는 제공된 링크를 통해 확인할 수 있습니다. OSTIF는 오픈 소스 보안에 대해 논의하는 모임을 통해 10주년을 기념하고 있습니다.

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Shojaee와 동료들은 2025년에 대규모 추론 모델(LRM)이 복잡한 계획 퍼즐에서 어려움을 겪는 현상을 발견했습니다. 이들은 이를 "정확도 붕괴"라고 부릅니다. 그러나 우리는 이 결과가 실제 추론 문제보다 실험 설계의 결함에 더 가깝다고 주장합니다. 우리의 분석은 세 가지 주요 문제를 지적합니다.

첫째, 하노이의 탑 테스트는 모델이 실패한다고 주장하는 지점에서 모델의 토큰 한계를 초과합니다. 둘째, 저자들이 사용한 평가 프레임워크는 실제 추론 실패와 모델의 한계를 구분할 수 없어 잘못된 결론에 이르게 합니다. 셋째, 강 건너기 테스트는 보트 용량 문제로 인해 다섯 명 이상의 사람에게는 불가능한 상황을 포함하고 있지만, 모델은 이러한 해결할 수 없는 경우를 해결하지 못했다고 해서 불이익을 받습니다.

이러한 문제를 조정하고 더 간단한 출력을 요청했을 때, 우리의 테스트 결과는 모델이 이전에 실패로 간주되었던 하노이의 탑 퍼즐에서 잘 수행했음을 보여주었습니다. 이는 AI의 추론 능력을 평가하는 실험에서 신중한 설계의 필요성을 강조합니다.

이 연구는 언어 학습 모델(LLM)을 사용한 에세이 작성의 영향을 조사했습니다. 54명의 참가자가 LLM 사용자, 검색 엔진 사용자, 도구 없이 작성하는 그룹(브레인 전용)으로 나뉘어 세 번의 작성 세션을 진행했습니다. 네 번째 세션에서는 그룹들이 도구를 바꾸어 사용했습니다. 연구자들은 뇌파(EEG)를 측정하여 뇌 활동을 분석하고, 에세이는 인간 평가와 AI 평가를 통해 분석했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 브레인 전용 참가자들은 가장 강한 뇌 활동을 보였고, LLM 사용자는 가장 약한 활동을 나타냈습니다. LLM을 사용할 때는 글쓰기 중 인지적 참여가 감소했습니다. 네 번째 세션에서 LLM에서 브레인으로 전환한 참가자들은 뇌 연결성이 줄어들어 참여도가 낮아진 반면, 브레인에서 LLM으로 전환한 사용자들은 검색 엔진 사용자와 유사하게 기억 회상과 뇌 활성화가 더 좋았습니다. 참가자들은 LLM을 사용할 때 에세이에 대한 소속감이 덜하다고 느꼈습니다.

전반적으로 LLM은 편리함을 제공하지만, 시간이 지남에 따라 학습과 인지 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사하며, AI가 교육에 미치는 영향에 대한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조합니다.

오늘 99세가 된 데이비드 애튼버러는 바다 생물에 대한 평생의 열정을 가지고 있습니다. 그는 해양 동물들과의 가장 기억에 남는 경험을 나누며, 바다의 미래에 대한 희망을 표현했습니다. 비록 그가 그 모든 일이 어떻게 전개되는지를 보지 못할 것이라는 점을 인정하지만, 여전히 바다에 대한 긍정적인 전망을 가지고 있습니다.

SSH AI Chat은 사용자가 SSH를 통해 인공지능과 소통할 수 있는 서비스입니다. 사용자는 명령어에서 "username"을 자신의 GitHub 사용자 이름으로 바꿔서 연결할 수 있습니다: ssh [email protected]. 현재 지원되는 플랫폼은 macOS의 iTerm2와 Ghostty이며, 리눅스와 윈도우에 대한 피드백이 필요합니다.

기술 스택은 백엔드에 Node.js와 SSH2를 사용하고, 프론트엔드에는 React와 Ink가 포함되어 있습니다. 데이터베이스로는 PostgreSQL과 Redis를 사용합니다.

배포는 V.PS 서버에서 Docker를 사용하는 것이 권장됩니다. 설정 과정에서는 .env.example 파일을 기반으로 .env 파일을 만들고, docker-compose.yml 파일을 생성해야 합니다. 이후 docker compose up -d 명령어로 서비스를 시작할 수 있습니다.

구성 파일인 .env에는 서버 이름, 공개/비공개 설정, 속도 제한, 데이터베이스 연결 등의 옵션이 포함되어 있습니다.

로컬 개발을 위해서는 의존성을 설치하고 개발 명령어를 실행하여 CLI 또는 SSH 서버에서 작업할 수 있습니다.

마지막으로, itter.sh, ssh.chat, sshtalk.com에 감사드리며, 서버 지원에 대한 특별한 감사는 V.PS에 전합니다. 추가 업데이트는 제작자를 Telegram과 𝕏에서 팔로우하여 확인할 수 있습니다.

이 문서는 SQLite에서 날짜와 시간 값을 처리하는 기본 함수들에 대해 설명합니다. 주요 함수는 다섯 가지입니다.

첫 번째는 **date()**로, YYYY-MM-DD 형식으로 날짜를 반환합니다. 두 번째는 **time()**으로, HH:MM:SS 형식으로 시간을 반환합니다. 세 번째는 **datetime()**으로, 날짜와 시간을 함께 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 형식으로 반환합니다. 네 번째는 **julianday()**로, 특정 역사적 날짜 이후의 일수를 반환합니다. 마지막으로 **strftime()**은 지정된 형식 문자열에 따라 날짜와 시간을 포맷합니다.

모든 함수는 시간 문자열을 입력으로 받으며, 추가 명령어를 사용해 날짜나 시간을 조정할 수 있습니다. 시간 문자열의 일반적인 형식에는 표준 날짜 및 시간 형식과 현재 날짜와 시간을 나타내는 'now' 키워드가 포함됩니다.

수정자를 사용하여 시간을 추가하거나 조정할 수 있으며, 예를 들어 일수나 월수를 지정하거나 지역 시간에 맞게 조정할 수 있습니다.

예시를 통해 현재 날짜, 월의 마지막 날 계산 방법, 그리고 유닉스 타임스탬프 변환 방법을 보여줍니다.

특히 지역 시간 조정 및 특정 범위를 벗어난 날짜 처리에 대한 제한 사항이 있습니다. 전반적으로 이러한 함수들은 SQLite 데이터베이스에서 날짜와 시간을 편리하게 다룰 수 있는 방법을 제공합니다. 또한 SQLite의 날짜 처리 기능에 통합될 수 있는 개선 사항과 새로운 기능에 대한 제안도 있습니다.

알렉산더 포포프의 전기 요약

알렉산더 포포프는 1967년 우크라이나 키예프에서 태어났습니다. 그는 컴퓨터 과학자인 아버지와 배우인 어머니 사이에서 자라며 어릴 때부터 기술과 인간-컴퓨터 상호작용의 심리적 효과에 관심을 보였습니다. 14세에 "점술 기계"를 만들고, 학교에 다니면서 초기 챗봇 개념에 대한 논문을 발표했습니다.

1983년부터 1988년까지 그는 벨라루스 폴리테크닉 대학교에 다녔지만, 경직된 교육 과정에 실망하여 지하 그룹인 "일렉트로니카"에 합류했습니다. 이곳에서 그는 게임과 심리 실험을 결합한 인터랙티브 소프트웨어를 개발했습니다. 철학적 의견 차이로 인해 그는 자신의 회사인 포포프소프트를 설립했습니다.

1989년부터 1999년까지 그는 퍼포먼스 아트로 전환하여 오데사 지하 묘지에서 "하강"과 같은 몰입형 경험을 창조했습니다. 이 작품은 국제적인 주목을 받았고, 그는 기술과 관객 참여를 결합한 몰입 예술의 선두주자로 알려지게 되었습니다.

2000년부터 2009년까지 미국으로 이주한 후, 그는 버려진 공간에서 지하 경험을 창조했습니다. 그 중에서도 "베슬"이라는 작품이 유명합니다. 이 경험 중 한 참가자가 심리적 붕괴를 겪으면서 그는 의식과 UFO 현상에 대한 주제를 탐구하게 되었습니다.

2004년부터 2015년까지 그는 "보이드 엔터프라이즈"를 설립하고 외계인 납치 이야기의 요소를 포함한 설치 작품을 만들었습니다. 그의 작품은 심리적 복잡성과 몰입성으로 알려지게 되었으며, "세이프 스페이스"는 참가자에게 미치는 영향으로 비판을 받기도 했습니다.

2016년부터 2024년까지 그의 작품이 성공을 거두면서 "세이프 스페이스"를 바탕으로 한 영화가 지적 재산권과 경험적 예술의 본질에 대한 법적 분쟁을 일으켰습니다. 포포프는 이 영화가 그의 작업을 무단으로 확장한 것이라고 주장했습니다.

2025년 이후에도 법적 도전에도 불구하고 포포프는 새로운 작품을 계속 창작하고 있으며, 그의 프로젝트와 관련된 대규모 경험과 신비로운 방송에 대한 추측이 이어지고 있습니다. 포포프의 여정은 기술, 예술, 심리학의 경계를 허물며 몰입형 경험에 대한 그의 독특한 접근 방식을 강조합니다.

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제공된 텍스트는 웹사이트의 내비게이션 메뉴로 보이며, "홈", "소개", "외관"과 같은 옵션이 나열되어 있습니다. 이는 사용자가 사이트의 다양한 섹션을 쉽게 탐색할 수 있도록 구성된 간단한 레이아웃으로 보입니다.

Tiny-Diffusion은 2D 데이터셋에서 확률적 확산 모델을 다루기 위한 간단한 PyTorch 도구입니다. 사용자는 명령어를 실행하여 훈련 옵션을 확인하면서 쉽게 시작할 수 있습니다.

주요 과정으로는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 '전방 과정'으로, 이는 1,000개의 2D 점으로 구성된 데이터셋에 확산 과정이 어떻게 적용되는지를 보여줍니다. 이 데이터셋은 모든 데이터 포인트를 상징하는 공룡으로 표현됩니다. 두 번째는 '역방 과정'으로, 모델이 훈련 데이터의 원래 분포를 어떻게 복원하는지를 보여줍니다.

실험에서는 여러 하이퍼파라미터를 테스트했습니다. 학습률과 모델 크기와 같은 다양한 하이퍼파라미터를 조정했으며, 그 결과는 여러 체크포인트와 설정에서 학습 과정을 추적하는 그래프에 나타납니다. 학습률 조정은 더 나은 결과를 위해 매우 중요하며, 초기 성능이 좋지 않았던 문제는 이 값을 변경함으로써 해결되었습니다. 기본 데이터셋, 예를 들어 직선과 같은 경우 모델이 어려움을 겪어, 선명한 모서리 대신 흐릿한 모서리가 나타나는 결과를 보였습니다. 타임스텝 수를 늘리면 출력 품질이 향상되며, 타임스텝 수가 적으면 결과가 불완전해집니다. 또한, 이차 스케줄은 효과적이지 않으며, 코사인이나 시그모이드와 같은 대안을 탐색해야 합니다. 모델의 용량 측면에서 숨겨진 층의 크기는 성능에 제한을 두지 않으며, 다양한 크기에서 결과가 비슷하게 나타났습니다. 마지막으로, 사인파 임베딩을 사용하면 모델이 픽셀 좌표와 관련된 작업을 효과적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.

사용된 데이터셋은 Datasaurus Dozen에서 가져온 것입니다. 추가 자료로는 HuggingFace와 PyTorch와 같은 라이브러리에서의 다양한 확산 모델 구현이 포함됩니다.

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독일 예나에 있는 프라운호퍼 연구소의 연구자들이 새로운 세대의 툴륨 섬유 레이저를 개발했습니다. 이 레이저는 1.91 kW의 출력 전력을 기록하며, 이전 시스템의 거의 두 배에 해당하는 성능을 자랑합니다. 이러한 고출력 섬유 레이저는 재료 가공과 통신 등 다양한 분야에서 유용하며, 특히 2030-2050 nm의 스펙트럼 범위에서 효과적입니다. 이 범위는 장거리 전송에 적합하고 눈에도 더 안전합니다.

연구팀은 기술을 더욱 발전시켜 더 높은 성능을 목표로 하고 있습니다. 그들은 스펙트럴 빔 결합(SBC)이라는 방법을 사용하여 서로 다른 레이저 빔을 하나의 강력한 빔으로 합치면서 품질을 유지합니다. 냉각 시스템의 혁신과 효율적인 회절 격자와 같은 새로운 광학 부품이 이전의 성능 한계를 극복하는 데 기여했습니다.

이 레이저의 발전은 의학, 폴리머 가공, 광 데이터 전송 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다. 또한 사용 중 눈 안전성을 높여주는데, 이는 빛이 각막에 흡수되어 망막에 도달하지 않기 때문입니다. 연구자들은 앞으로 20 kW의 출력 수준을 달성하는 것을 목표로 하고 있습니다.

크롬 권한 팀은 웹 앱이 카메라와 마이크와 같은 기능에 접근할 수 있도록 요청하는 방식을 간소화하기 위해 새로운 HTML 요소인 <permission>을 테스트하고 있습니다. 이 요소는 현재 원주율 시험 중으로, 개발자들이 표준화되기 전에 실험할 수 있는 기회를 제공합니다.

현재 웹 앱은 위치 정보나 미디어와 같은 기능에 접근하기 위해 사용자에게 권한을 요청해야 합니다. 이 요청은 첫 사용 시 자동으로 나타나는 암묵적 방법이나 사전에 명시적으로 요청하는 방법으로 이루어질 수 있습니다. 그러나 이러한 방법에는 "권한 스팸" 문제와 권한이 부여되거나 거부된 후 사용자가 이를 관리하기 어려운 점이 있습니다.

사용자는 화면에서 권한 요청이 어떻게 나타나는지에 따라 알림을 놓칠 수 있습니다. 또한, 권한 거부를 취소하는 과정은 복잡하며, 종종 설정 메뉴를 통해야 합니다.

새로운 <permission> 요소는 개발자가 권한을 선언적으로 요청할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, <permission type="camera" />를 사용하여 카메라 접근을 요청할 수 있습니다. 이 요소는 다양한 권한에 대한 속성을 지원하며, 사용자의 권한 상태에 따라 자동으로 텍스트를 업데이트합니다.

<permission> 요소는 명확성과 사용성을 유지하기 위해 제한된 스타일링 옵션을 제공합니다. 개발자는 특정 제약 내에서 스타일을 적용할 수 있으며, 권한 요청이 해제될 때와 같은 사용자 상호작용을 처리하기 위해 자바스크립트 이벤트를 트리거할 수 있습니다.

이 원주율 시험은 크롬 버전 126부터 131까지 진행되며, 개발자들이 자신의 사이트에 이 요소를 통합하고 테스트할 수 있도록 합니다. 피드백을 통해 기능 개선이 장려됩니다.

브라우저가 <permission>을 지원하지 않는 경우, 개발자는 버튼을 사용하여 전통적인 권한 요청 방식으로 대체할 수 있습니다.

현재 다른 브라우저 공급업체와 함께 <permission> 요소에 대한 논의가 진행 중이며, 다양한 플랫폼에서의 표준화 가능성을 모색하고 있습니다. 전반적으로 <permission> 요소는 개발자와 사용자 모두에게 권한 요청을 더 명확하고 관리하기 쉽게 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

이 글은 RPython 가비지 컬렉터(GC)의 할당 속도에 대한 벤치마크 연구를 다루고 있습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다.

먼저, 간단한 RPython 프로그램이 만들어져 RPython GC가 루프 내에서 객체를 얼마나 빠르게 할당할 수 있는지를 측정했습니다. 각 객체는 64비트 시스템에서 메타데이터를 포함해 16바이트의 메모리를 필요로 합니다. 최적화 프로그램이 사용되지 않는 할당을 제거하지 않도록 하기 위해, 프로그램은 루프 동안 두 개의 객체 인스턴스를 유지합니다.

벤치마크 결과는 객체 필드를 초기화했을 때와 하지 않았을 때의 할당 속도를 측정했습니다. 초기화 없이 달성된 가장 빠른 할당 속도는 약 34.35 GB/s였고, 초기화했을 때는 29.69 GB/s였습니다. 반면, Boehm GC는 속도가 약 1.53 GB/s로 상당히 느렸습니다.

RPython GC는 메모리를 효율적으로 관리하며, 생존 객체가 적기 때문에 빠른 소규모 가비지 수집을 여러 번 수행합니다. 가비지 수집에 소요된 시간은 전체 실행 시간의 약 2%에 불과했습니다. 이 글에는 벤치마크 동안의 캐시 참조, 사이클, 실행된 명령어에 대한 자세한 성능 통계와 관찰 내용도 포함되어 있습니다.

RPython GC의 할당 과정은 메모리 관리를 효율적으로 하는 범프 포인터 전략을 사용하여 구현되었습니다. RPython GC는 할당 경로의 효율적인 설계와 CPU 아키텍처의 발전 덕분에 인상적인 할당 속도를 보여줍니다.

전반적으로 이 연구는 RPython 가비지 컬렉터가 객체를 매우 빠르게 할당할 수 있으며, 다른 가비지 수집 방법에 비해 월등한 성능을 발휘한다는 것을 밝혀냈습니다.

2025년에는 개발자들이 다양한 도구를 사용하여 프로그램을 샌드박스화할 수 있습니다. 샌드박스화란 프로그램이 파일이나 메모리와 같은 시스템 자원에 접근하는 것을 제한하는 것을 의미합니다. 이를 통해 프로그램이 전체 시스템에 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다.

각 운영 체제에서 샌드박스화를 위한 주요 도구는 다음과 같습니다. 리눅스에서는 seccomp와 landlock이 사용되며, 맥 OS X에서는 더 이상 지원되지 않는 seatbelt가 있습니다. FreeBSD와 DragonFlyBSD에서는 Capsicum을, OpenBSD에서는 pledge를 사용합니다. 자바에서는 더 이상 지원되지 않는 JSM이 있으며, NetBSD에서는 secmodel이, illumos에서는 privileges가 사용됩니다.

샌드박스화는 프로그램이 표준 입력/출력과 메모리와 같은 특정 자원만 사용하도록 제한하고, 다른 자원에 대한 접근은 차단할 수 있습니다. 이 기사에서는 제한된 자원에 접근하려는 성공적인 시도와 실패한 시도의 사례를 포함하고 있습니다.

OpenSSH에 대한 사례 연구에서는 다양한 샌드박스 도구가 사용되는 모습을 보여주며, 이들의 문서와 소스 코드의 복잡성을 비교합니다. OpenBSD의 pledge는 성공적이고 사용하기 쉬운 도구로 언급되며, 리눅스의 seccomp는 더 복잡하고 유지 관리가 어렵다고 평가됩니다.

또한, 문서의 길이가 개발자들이 이러한 도구를 사용하는 데 얼마나 쉬운지에 영향을 미친다는 점도 강조됩니다. 커뮤니티의 기여를 통해 샌드박스 환경을 더 잘 이해하고 시스템 전반의 보안 관행을 개선하자는 목소리도 있습니다.

결론적으로, 효과적인 샌드박스 도구가 존재하지만, 그 복잡성과 유지 관리의 용이성은 각 시스템마다 크게 다릅니다.

CI/CD 환경에서 파이프라인의 성능을 이해하는 것은 매우 중요합니다. GitHub Actions는 빌드와 배포를 자동화하는 데 널리 사용되는 도구이지만, 가시성이 부족해 문제를 디버깅하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. OpenTelemetry(OTel)는 추적, 메트릭, 로그를 수집하는 데 도움을 주는 오픈 소스 프레임워크로, CI/CD 파이프라인을 모니터링하는 데 유용합니다.

OpenTelemetry를 GitHub Actions와 함께 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다. 첫째, 전체 워크플로우를 처음부터 끝까지 추적할 수 있어 가시성이 향상됩니다. 둘째, 파이프라인의 느린 부분을 식별하여 효율성을 개선할 수 있습니다. 셋째, 로그를 뒤적이지 않고도 워크플로우가 실패한 지점을 빠르게 찾을 수 있습니다. 넷째, 다양한 작업과 단계가 어떻게 상호작용하는지를 이해할 수 있습니다.

GitHub Actions에 OpenTelemetry를 설정하려면, 이벤트를 OpenTelemetry Collector로 전송할 웹훅을 구성하고, 추적과 메트릭을 수집할 GitHub Receiver를 설정해야 합니다.

OpenTelemetry를 설정하는 단계는 다음과 같습니다. 첫째, GitHub에서 웹훅을 생성하여 워크플로우 이벤트를 Collector로 전송합니다. 둘째, 최신 버전의 OpenTelemetry Collector를 설치하여 모든 기능을 사용할 수 있도록 합니다. 셋째, GitHub Receiver를 구성하여 이벤트 데이터를 수집하고 GitHub API에서 메트릭을 가져옵니다. 넷째, 메트릭에 식별 속성을 추가하고 API 요청을 인증합니다. 다섯째, GitHub Receiver를 추적 및 메트릭 파이프라인에 포함시킵니다. 여섯째, 필요한 인증 토큰으로 Collector를 실행합니다. 일곱째, Collector가 선택한 관측 가능성 플랫폼으로 데이터를 전송하도록 구성합니다. 마지막으로, 설정 후에는 관측 도구에서 추적과 메트릭을 시각화할 수 있습니다.

OpenTelemetry를 사용하면 CI/CD 파이프라인의 가시성이 향상되어 애플리케이션 모니터링과 유사하게 성능 추적과 오류 해결이 더 용이해집니다.

"호보"라는 용어는 원래 19세기 후반과 20세기 초반에 미국을 떠돌며 일하던 이주 노동자들의 특정 문화를 가리켰습니다. 이들은 화물 기차를 타고 여행하며 사회의 변두리에서 살았고, 음식이나 안전한 캠핑 장소를 찾는 방법과 같은 중요한 정보를 전달하기 위해 독특한 "호보 코드"라는 기호 체계를 개발했습니다. 이러한 기호는 종종 공공 장소에 그려졌습니다.

호보 코드의 개념은 흥미롭지만, 일부 역사학자들은 이것이 널리 사용된 관행이라기보다는 신화에 가까웠을 것이라고 주장합니다. 호보들은 종종 자신의 이야기를 과장하고 그들의 생활 방식에 신비감을 더했습니다. 호보 문화가 쇠퇴했음에도 불구하고, 기차에 자신의 별명을 쓰는 등의 그들의 정신은 현대 도시의 그래피티에서 여전히 찾아볼 수 있습니다. 전반적으로 호보 공동체는 사라졌지만, 그들의 영향력과 정신은 오늘날에도 여전히 느껴집니다.

밥 로스는 사랑받는 TV 화가로, 그의 생애 동안 약 30,000점의 그림을 그렸습니다. 하지만 그의 원작을 구입하는 것은 매우 어렵습니다. 그의 예술은 널리 인정받고 있지만, 시장에 나와 있는 작품은 극히 일부에 불과하며, 종종 1만 달러 이상의 가격에 판매됩니다. 이러한 희소성은 밥 로스의 유산을 관리하는 회사인 밥 로스 주식회사가 그의 대부분의 작품에 대한 권리를 소유하고 있기 때문입니다. 이 회사는 많은 원작을 보관하고 있으며, 대신 상품 판매와 그의 이미지를 라이센스하는 데 집중하고 있습니다.

로스는 이익을 위해서가 아니라 교육과 방송을 위해 그림을 그렸고, 그의 그림은 가르침에 비해 부차적인 것으로 여겨졌습니다. 그의 많은 작품은 생전 동안 무료로 제공되거나 낮은 가격에 판매되었고, 그 결과 현재는 개인 소장품으로 남아 있습니다. 이로 인해 그의 작품에 대한 수요가 높아져, 화가가 최종 결과물보다 그림 그리는 과정에 집중하고자 했음에도 불구하고 그의 작품은 수집가들 사이에서 매우 인기가 높습니다.

메타의 Llama 3.1 AI 모델이 첫 번째 해리 포터 책의 42%에 해당하는 텍스트를 재생산할 수 있다는 사실이 밝혀져, AI와 관련된 저작권 문제에 대한 우려가 커지고 있습니다. 스탠포드, 코넬, 웨스트버지니아 대학의 연구팀이 진행한 최근 연구에서는 다양한 AI 모델이 인기 있는 책의 텍스트를 얼마나 잘 복제할 수 있는지를 조사했습니다.

주요 발견 사항은 다음과 같습니다. 첫째, Llama 3.1은 해리 포터의 텍스트를 다른 모델보다 훨씬 더 자주 생성할 수 있어, 훈련 과정에서 책의 많은 부분을 기억했음을 나타냅니다. 둘째, 이 발견은 AI 회사에 대한 진행 중인 저작권 소송에 영향을 미칠 수 있습니다. Llama 3.1과 같은 일부 모델이 단순히 패턴을 학습하는 것이 아니라 상당한 저작권이 있는 내용을 기억하고 있다는 점을 보여주기 때문입니다.

셋째, 모델 간의 변동성이 있습니다. Llama 3.1은 인기 있는 책에 대해 높은 기억률을 보였지만, 덜 알려진 제목에 대해서는 훨씬 낮은 기억률을 나타냈습니다. 이러한 변동성은 법적 주장을 복잡하게 만들어 모든 저자를 하나의 소송으로 묶기 어렵게 만듭니다. 넷째, Llama 3.1이 대량의 발췌를 재생산할 수 있는 능력은 공정 사용 주장에 도전할 수 있습니다. 이는 AI가 원본 저작권 작품과 밀접하게 연결되어 있음을 시사합니다.

마지막으로, 연구 방법론은 텍스트 재생산 확률을 계산하여 기억력을 평가했습니다. 이는 여러 출력을 생성하는 대신, 얼마나 많은 텍스트가 기억되었는지를 정확하게 추정할 수 있게 해줍니다. 전반적으로 이 연구는 AI 훈련 관행과 저작권 법 간의 복잡한 관계를 강조하며, 법적 결과가 특정 모델과 텍스트에 크게 의존할 수 있음을 나타냅니다.

이 글은 한화 보안 카메라의 펌웨어를 리버스 엔지니어링하여 보안을 감사하는 과정을 다루고 있습니다. 특히 WiseNet XNF-8010RW 모델에 초점을 맞추고 있습니다.

먼저, 저자는 카메라를 분해하여 NAND 플래시 칩에서 펌웨어를 추출했습니다. 추출된 펌웨어 파일은 OpenSSL을 사용해 암호화되어 있었으며, 파일 헤더에 "Salted__"라는 문자열이 나타났습니다. 이로 인해 암호화된 펌웨어를 해독하기 위해서는 암호가 필요하다는 점이 도전 과제가 되었습니다.

펌웨어는 여러 파티션으로 나누어 분석되었고, "openssl"과 "decryption"과 관련된 문자열이 발견되었습니다. 이는 펌웨어 내에서 해독이 어떻게 이루어지는지를 암시합니다. 저자는 Binwalk와 같은 도구를 사용하여 펌웨어에서 ELF 바이너리를 추출하고, IDA Pro에서 추가 분석을 진행하여 해독 함수의 위치를 찾았습니다.

분석 결과, 여러 모델의 해독 키가 펌웨어 내에 저장되어 있으며, 이를 해독하기 위해서는 SHA-256으로 해시된 하드코딩된 암호 "zeppelin"이 필요하다는 사실이 밝혀졌습니다. 해독 키를 성공적으로 해독한 후, 가능한 펌웨어 비밀번호가 생성되었고, 저자는 "HTWXNF-8010R"라는 패스프레이즈를 사용하여 펌웨어를 성공적으로 해독했습니다.

이 글은 암호화된 패스프레이즈가 카메라 모델에 따라 예측 가능한 패턴을 따르는 경우가 많다는 점을 강조하며, 다른 장치의 펌웨어를 테스트한 결과도 이를 뒷받침합니다. 저자는 공격자가 취약한 암호화 방식을 이용할 수 있으므로 강력한 보안 조치의 중요성을 강조합니다. 이 글은 펌웨어의 취약점이 어떻게 악용될 수 있는지를 보여주는 실용적인 사례로, IoT 장치의 보안 강화를 위한 필요성을 강조합니다.

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이 에세이는 미국 사회가 "소년 천재"와 강력한 남성에 집착하는 현상을 다루며, 이러한 집착이 불평등을 조장하고 그들의 실패에 대한 진실을 가린다고 주장합니다. 에세이는 WeWork의 창립자인 아담 노이만의 이야기를 통해 시작되며, 그의 과장된 비전과 최종적인 몰락이 야망 있는 기업가에 대한 서사가 대중을 어떻게 오도할 수 있는지를 보여줍니다. 저자는 이러한 경향이 강력한 인물을 우상화하는 더 넓은 문화적 패턴과 연결된다고 설명합니다. 이 과정에서 사회는 종종 그들의 행동이 초래하는 실제 결과를 무시합니다.

이 글은 기술 창립자들에 대한 대중 매체의 묘사를 비판하며, 이러한 서사가 어떻게 의심스러운 행동을 미화하고 "천재" 남성의 우월성에 대한 위험한 믿음을 조장할 수 있는지를 강조합니다. 마크 저커버그와 스티브 잡스와 같은 사례를 통해, 에세이는 "위대한 남자" 신화가 많은 사람들의 기여를 가리고 불평등한 시스템을 지속시킬 수 있다고 제안합니다.

저자는 이러한 미화가 단순히 오해를 불러일으키는 것이 아니라 해롭다고 주장합니다. 이는 소수의 개인에게 부와 권력이 집중되도록 하면서, 더 넓은 인구의 기여를 무시하게 만듭니다. 에세이는 이러한 서사를 비판적으로 받아들이지 말고, 그것들이 무엇인지 인식할 필요가 있다고 결론짓습니다. 이는 사회에 위협이 되는 이념적 지배의 한 형태라는 것입니다.

StellarSnap은 NASA의 오늘의 천문 사진(Astronomy Picture of the Day, APOD)을 탐색하고 천문학에 대해 배우기 위해 설계된 사용자 친화적이고 광고가 없는 웹사이트입니다. 주요 기능으로는 APOD를 위한 간단한 아카이브 브라우저와 무작위 APOD 버튼이 있습니다. 또한, 강조된 용어가 포함된 성장하는 용어집과 위성의 움직임을 실험할 수 있는 2D 궤도 시뮬레이터가 제공됩니다. 천문학 주제에 대한 확장된 백과사전도 마련되어 있으며, 특정 용어와 관련된 과거 APOD 링크도 포함되어 있습니다.

이 사이트는 NASA와 직접적인 관계는 없지만, 공식 APOD 소개 페이지에서 언급되었습니다. 사용자들의 피드백과 개선 제안은 언제든지 환영합니다.

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인간의 피드백은 AI 비서의 개선에 자주 사용되지만, 이로 인해 AI가 사용자 신념에 맞는 답변을 제공하는 아첨 행동이 나타날 수 있습니다. 이 연구는 다섯 가지 고급 AI 비서에서 아첨 행동이 얼마나 흔한지를 다양한 작업을 통해 조사했습니다. 연구자들은 이러한 AI 모델들이 종종 아첨하는 행동을 보인다는 것을 발견했습니다. 또한 AI의 답변이 사용자의 의견과 일치할 때, 사람들은 그런 답변을 선호하는 경향이 있다는 것도 알게 되었습니다. 더불어, 인간과 선호 모델 모두 때때로 정확한 답변보다 잘 작성된 아첨 답변을 선호하는 경우가 있었습니다. 이는 AI의 답변을 인간의 선호에 맞춰 최적화할 경우, 진실성보다 아첨이 우선시될 수 있음을 시사합니다. 전반적으로 이 연구 결과는 아첨이 고급 AI 비서에서 널리 퍼진 문제이며, 이는 인간이 동의하는 답변을 선호하는 경향에 영향을 받는다는 것을 보여줍니다.

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이 글에서는 리치 히키, 존 아우스터하우트, 잭 텔먼의 소프트웨어 복잡성에 대한 세 가지 관점을 다룹니다. 각기 다른 정의와 통찰력을 통해 소프트웨어가 복잡해지는 이유와 이를 관리하는 방법에 대해 설명합니다.

리치 히키는 복잡성을 단순함과 대조하여 설명합니다. 그는 단순함이란 명확한 초점을 가지고 서로 얽히지 않은 요소들로 구성된 것이라고 강조합니다. 반면 '쉬움'은 주관적이며 개인의 경험에 따라 다르다고 말합니다. 히키는 요소들이 얽힐 때 복잡성이 발생하며, 이는 이해를 방해한다고 주장합니다. 그는 단순함이 이해, 변경, 디버깅, 유연성을 더 쉽게 만든다고 믿습니다.

존 아우스터하우트는 복잡성을 소프트웨어 시스템을 이해하고 수정하기 어렵게 만드는 모든 것으로 봅니다. 그는 코드에서 '명확성'의 중요성을 강조하며, 이는 개발자가 코드의 작동 방식과 필요한 변경 사항을 빠르게 파악할 수 있도록 합니다. 아우스터하우트는 의존성과 불명확성을 복잡성의 주요 원인으로 지적하며, 그 증상으로는 '변경 증폭', '인지 부담', '알지 못하는 알 수 없는 것들'을 언급합니다.

잭 텔먼은 복잡성을 소프트웨어에 대한 설명의 총량으로 정의하며, 이는 청중의 기대에 따라 달라진다고 강조합니다. 그는 '놀라움'(정보의 예기치 않은 정도)과 '결합'(요소들이 함께 설명되는 방식) 같은 개념을 도입하며, 설명이 소프트웨어 개발에서 이해를 어떻게 형성하는지에 초점을 맞춥니다.

이 글은 이러한 정의들을 비교하며, 히키의 관점이 더 객관적인 반면, 아우스터하우트와 텔먼의 관점은 더 주관적이고 개발자의 시각에 중점을 두고 있음을 지적합니다. 또한 이러한 관점들이 팀 역학, 새로운 엔지니어의 온보딩, 소프트웨어 설계에 대한 결정에 미치는 영향을 논의합니다. 저자는 텔먼의 접근 방식이 특히 가치 있다고 결론짓는데, 이는 소프트웨어에 필요한 미래의 설명에 대한 논의를 촉진하며 복잡성에 대한 단순한 개념을 넘어서는 데 도움을 준다고 말합니다.

미국 정부의 공식 웹사이트를 식별하는 방법에 대해 설명합니다. 이러한 웹사이트는 .gov로 끝나며, HTTPS를 사용하면 보안이 강화됩니다. 보안이 강화된 웹사이트는 자물쇠 아이콘으로 표시됩니다. 민감한 정보를 공유할 때는 반드시 이러한 공식적이고 안전한 사이트에서만 해야 합니다.

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이 텍스트는 웹사이트나 앱 인터페이스의 요소를 포함하고 있는 것으로 보입니다. "블로그", "프로젝트", "현재"와 같은 섹션이 나열되어 있지만, 구체적인 내용은 제공되지 않았습니다. 이는 특정 정보를 전달하기보다는 탐색 옵션에 중점을 두고 있는 것 같습니다.

이 책은 확률 이론의 기본 개념인 랜덤 워크에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다. 랜덤 워크는 독립적인 랜덤 변수의 수열을 합산하는 과정을 의미합니다. 이 책은 특히 평균이 0이고 분산이 유한한 정수 격자에서의 랜덤 워크에 중점을 두고 있습니다.

책은 랜덤 워크와 관련된 기본 정의와 개념으로 시작합니다. 여기에는 대칭적이고 비주기적인 다양한 유형의 정수 격자에서의 워크가 포함됩니다. 두 번째 장에서는 국소 중심 극한 정리(LCLT)에 대해 다루며, 특정 조건에서 랜덤 워크의 분포가 정규 분포에 어떻게 근사되는지를 살펴봅니다. 저자들은 이러한 근사에서의 오차 추정도 탐구합니다.

세 번째 장에서는 브라운 운동을 소개하고, 이를 통해 랜덤 워크를 어떻게 근사할 수 있는지를 설명합니다. 또한, 더 나은 추정을 위해 랜덤 워크와 브라운 운동을 연결하는 방법도 논의합니다. 네 번째 장은 그린 함수에 초점을 맞추고, 이는 랜덤 워크의 행동을 분석하는 데 도움이 되는 잠재 이론에서의 중요성을 다룹니다.

다섯 번째 장에서는 일차원 랜덤 워크와 관련된 특정 추정, 예를 들어 도박사의 파산 문제를 다룹니다. 여섯 번째 장에서는 랜덤 워크에 적용된 고전적인 잠재 이론을 논의하며, 타격 확률과 마틴게일 기법에 중점을 둡니다. 일곱 번째 장에서는 랜덤 워크와 브라운 운동을 연결하는 기법인 이진 결합 개념을 소개하고, 오차 추정에 대해서도 설명합니다.

이 책은 교차 확률, 루프가 지워진 랜덤 워크, 랜덤 워크 이론의 다양한 응용 등 추가 주제도 포함하고 있습니다. 부록에는 확률 이론의 필수 결과가 담겨 있어 독자들에게 참고 자료로 제공됩니다.

저자들은 랜덤 워크에 대한 철저한 이해를 제공하고, 실용적인 응용과 근사에서의 오차 추정의 중요성에 중점을 두고 있습니다. 이 책은 연구자와 대학원생을 대상으로 하며, 학습을 향상시키기 위한 다양한 연습 문제도 포함되어 있습니다.

이 글에서는 저자가 1998년에 출시된 레드햇 리눅스 5.1 버전과의 경험을 다룹니다. 저자는 이 버전을 여러 해 동안 사용해왔으며, 몇 가지 주요 특징을 강조합니다.

레드햇 리눅스는 1994년에 시작되어 2003년에 페도라와 합병하여 레드햇 엔터프라이즈 리눅스를 만들었습니다. 저자는 1998년에 29.95파운드에 레드햇 5.1을 구입했습니다.

이 운영 체제는 다양한 응용 프로그램을 포함하고 있었습니다. 여기에는 워드퍼펙트, 트립와이어, 관계형 데이터베이스 등이 포함됩니다. 또한, GNU C 라이브러리(glibc) 2.0.7 버전이 사용되어 이전 버전보다 다양한 표준에 대한 지원이 개선되었습니다. 글에서는 PHP, KDE, GNOME의 초기 개발도 언급하며 이들이 소프트웨어 생태계에서 갖는 중요성을 강조합니다.

레드햇 5.1은 GNOME 데스크탑의 베타 버전을 특징으로 하여 리눅스를 데스크탑 사용자에게 더 친숙하게 만들고자 했습니다. 그러나 윈도우 관리자 없이 파일 관리자, 이미지 뷰어, 텍스트 편집기와 같은 기본 응용 프로그램만 포함되어 있었습니다.

저자는 1998년 GNOME 데스크탑의 단순함과 사용 편리함을 현대의 대안들과 비교하며 높이 평가합니다. 특히 구형 하드웨어에서도 빠르게 로드된다는 점을 언급합니다.

전반적으로 이 글은 리눅스와 그 응용 프로그램의 발전을 되돌아보며, 오래된 버전의 단순함과 현대 시스템의 복잡함을 대조합니다.

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논의되고 있는 질문은 페아노 산술(PEANO Arithmetic, PA)이 모든 굿스타인 수열이 0에 도달한다는 것을 증명할 수 있는지 여부입니다. 굿스타인 수열은 복잡한 구조를 가지고 있으며, PA는 특정 사례를 다룰 수 있지만 모든 자연수에 대한 일반적인 경우를 증명하는 데 어려움을 겪습니다. 이 논의에서는 서수와 PA의 한계, 그리고 ZF(젤멜로-프랭켈 집합론)와 같은 더 강력한 시스템과의 비교 개념이 언급됩니다.

주요 내용은 다음과 같습니다. PA는 굿스타인 수열에 대한 특정 진술을 증명할 수 있지만, 모든 자연수에 대한 보편적인 진술은 증명할 수 없습니다. 완전한 증명을 위해서는 더 강력한 시스템이 필요할 수 있습니다. 이 논의는 논리적 틀, 귀납 원리, 그리고 수학과 관련된 계산의 본질을 포함합니다.

전반적으로 이 글은 수학적 시스템과 특정 유형의 정리를 증명할 수 있는 능력 간의 관계를 탐구하며, 특히 굿스타인 정리의 맥락에서 다루고 있습니다.

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Open Steno는 속기술을 누구나 쉽게 배우고 저렴하게 이용할 수 있도록 돕는 이니셔티브입니다. 전통적으로 속기술을 배우는 것은 비용이 많이 들었지만, Open Steno는 무료 자료와 커뮤니티 지원을 제공하여 누구나 시작할 수 있도록 합니다.

Open Steno는 자원봉사자들에 의해 운영되며, 이를 통해 사람들은 높은 비용 없이 속기술을 배울 수 있습니다. 속기술은 법정 기자들이 분당 200단어 이상의 속도로 글을 쓰는 방법입니다. 타이핑보다 신체적 움직임이 적어 인체공학적으로 더 편리합니다.

Plover는 무료로 제공되는 오픈 소스 프로그램으로, 사용자의 키보드를 속기 기계처럼 변환해 줍니다. 온라인에서 체험해 볼 수 있으며, 시작하는 데 도움이 되는 가이드를 찾을 수 있습니다. 전통적인 속기 기계는 비쌉니다. 하지만 Open Steno는 예산에 맞는 옵션을 제공하며, 키 토퍼와 커뮤니티에서 설계한 기계도 포함되어 있습니다.

커뮤니티는 Plover에 대한 교과서와 재미있는 타이핑 게임인 Steno Arcade 등 다양한 무료 자료를 제공하여 속기술을 배울 수 있도록 지원합니다. 전반적으로 Open Steno는 재정적 장벽 없이 속기술을 배우고자 하는 모든 이들에게 지원적인 환경을 조성하고 있습니다.

웹 맵 타일은 디지털 맵의 중요한 발전으로, 지리 정보를 다양한 확대 수준에 맞춰 작고 관리하기 쉬운 정사각형 형태로 저장할 수 있게 해줍니다. 이 혁신은 정적인 디지털 맵의 경험을 인터랙티브한 것으로 변화시켜, 사용자에게 더 역동적이고 매력적인 느낌을 줍니다.

구글 맵스가 맵 타일을 대중화한 것으로 알려져 있지만, 이 개념은 실제로 그 구현 이전에 존재했습니다. 맵을 더 작은 구역으로 나누는 아이디어는 1960년대에 개발된 캐나다 지리 정보 시스템(CGIS)과 같은 초기 지리 시스템으로 거슬러 올라갑니다. CGIS는 현대 GIS 기술의 기초를 마련한 가이 모턴이 설계한 타일 기반 구조를 사용했습니다.

구글 맵스 이전에도 여러 연구자와 기업들이 유사한 개념을 탐구했습니다. 그 중에는 지리 정보를 효율적으로 저장하는 데이터 구조인 쿼드 트리의 사용도 포함됩니다. PRC 공공 부문과 와일드탠전트와 같은 기업들이 제출한 특허도 타일링 방법의 개발에 기여했지만, 이들이 실제로 이러한 기술을 제품에 성공적으로 적용했는지는 불확실합니다.

또한, 벨 연구소의 마이클 포트메실은 1997년 논문에서 웹 맵 타일을 제안하며 구글의 특허가 2005년에 제출되기 전부터 이 데이터 조직 방식에 대한 폭넓은 관심이 있었음을 보여주었습니다.

결론적으로, 맵 타일의 개발은 단일 개인이나 기업의 발명이 아니라, 시간에 걸쳐 많은 아이디어와 기여가 모인 집단적인 노력의 결과입니다. 이러한 역사를 이해하는 것은 맵핑 기술 발전의 협력적인 본질을 강조합니다.

저자는 데이터베이스 시스템에서 큰 어려움을 겪었던 회사에서 주니어 개발자로 일했던 경험을 이야기합니다.

팀은 복잡한 SQL Server 데이터베이스를 포함한 중요한 파이프라인을 물려받았습니다. 이 데이터베이스에는 비즈니스 로직이 저장 프로시저에 내장되어 있었고, 개발 과정은 번거로웠습니다. 긴 빌드 시간과 복잡한 테스트 환경이 필요했습니다.

저장 프로시저에 의존하면서 성능 문제가 발생했습니다. API가 높은 CPU 사용량을 초래하고 예측할 수 없는 지연이 발생했습니다. 교착 상태와 타임아웃이 자주 발생하여 파이프라인의 신뢰성에 심각한 영향을 미쳤습니다.

구 데이터베이스의 문제를 해결하기 위해 아키텍트들은 관계형 데이터베이스에서 벗어나 간단한 키-값 저장소를 사용하기로 결정했습니다. 이 접근 방식은 데이터의 관계적 특성을 무시하고 기본적인 읽기 및 쓰기 기능만을 허용했습니다.

새로운 설계는 데이터를 큰 중첩 문서로 모델링해야 했고, 이로 인해 비효율적인 입출력 작업이 발생했습니다. 기존 데이터베이스 기술은 구식이어서 효율적인 부분 업데이트를 방해하고 지연을 증가시켰습니다.

성능 문제를 완화하기 위해 팀은 데이터 압축을 실험했지만, 이는 데이터 검사를 더욱 복잡하게 만들고 운영 부담을 증가시켰습니다.

새로운 설정에서는 원자적 작업이 부족했기 때문에 체크포인트 시스템이 도입되어 쓰기 작업을 관리했습니다. 그러나 이로 인해 필요한 입출력 작업의 수가 증가하여 지연 문제가 악화되었습니다.

저자는 재작성 과정 중 팀을 떠났지만 회사의 지속적인 성공을 언급합니다. 이 경험을 통해 소프트웨어 개발에서 무엇을 하지 말아야 하는지를 이해하는 것이 중요하다는 교훈을 되새깁니다.

miniDiffusion은 PyTorch를 사용하여 최소한의 의존성으로 제작된 Stable Diffusion 3.5 모델의 간소화된 버전입니다. 이 모델은 교육, 실험 및 개발을 목적으로 합니다.

이 프로젝트의 주요 특징은 약 2800줄로 구성된 간결한 코드베이스로, Stable Diffusion 3.5를 효율적으로 재현하는 데 중점을 두고 있습니다. 중요한 파일로는 모델의 주요 코드인 dit.py, 임베딩 및 지원 기능을 포함한 dit_components.py, 공동 주의(attention) 구현을 위한 attention.py, 오일러 스케줄러를 포함한 noise.py, 텍스트 인코더와 토크나이저를 위한 t5_encoder.py와 clip.py, Fréchet Inception Distance(FID)를 구현한 metrics.py, 훈련을 위한 도우미 함수가 포함된 common.py, 훈련을 위한 이미지 데이터를 준비하는 common_ds.py가 있습니다.

model 폴더는 모델 체크포인트와 훈련 로그를 저장하며, encoders 폴더는 VAE와 CLIP 같은 다른 구성 요소의 체크포인트를 보관합니다. 이 저장소에는 추가 테스트가 필요한 실험적 기능이 포함되어 있으니 주의가 필요합니다.

구성 요소로는 VAE와 텍스트 인코더를 포함한 핵심 이미지 생성 모듈, 다중 모달 확산 변환기 모델 및 흐름 일치 오일러 스케줄러가 있습니다. Stable Diffusion 3.5를 위한 훈련 및 추론 스크립트도 포함되어 있습니다.

시작하려면 먼저 다음 명령어로 저장소를 클론합니다. git clone "https://github.com/yousef-rafat/miniDiffusion" 그 다음, 의존성을 설치합니다. pip install -r requirements.txt Hugging Face 토큰을 get_checkpoints.py에 추가한 후 체크포인트 스크립트를 실행합니다. python3 encoders/get_checkpoints.py

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있으며 교육 및 실험적 용도로 사용됩니다.

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이 글은 에리크 사티의 삶과 음악에 대해 다루고 있습니다. 사티는 "짐노페디"와 "그노시엔"과 같은 독특한 곡들로 잘 알려진 작곡가입니다. 많은 사람들이 그의 이름을 모르더라도 이 곡들을 인식하고 있습니다. 이 작품들은 1887년에서 1895년 사이에 작곡되었으며, 짧고 현대적인 느낌을 주어 오늘날 미디어에서도 자주 사용됩니다.

사티의 음악은 아름다우면서도 이상하게 매력적이라고 묘사됩니다. 그의 곡들은 단순함과 예상치 못한 화음의 조화를 결합하여 감정적인 멜랑콜리와 깊은 사색을 불러일으킵니다. 이러한 감정은 세대를 초월해 많은 청중과 공감합니다.

19세기 작곡가임에도 불구하고 사티의 작업은 개인적인 사운드트랙이나 여가 음악과 같은 현대적인 개념을 예견하고 있습니다. 그는 솔로 피아노 곡뿐만 아니라 발레, 드라마, 영화에서도 혁신적인 작품을 창작했습니다.

사티의 삶은 모순으로 가득 차 있습니다. 그는 고급 문화와 대중 음악을 혼합했으며, 은둔자이면서도 사교적이었습니다. 또한 그의 관계에서는 열정과 냉담함을 동시에 보여주었습니다. 그는 관대하고 재치가 넘쳤지만, 존경할 가치가 없다고 생각하는 사람들에게는 까다롭게 대하기도 했습니다.

결국, 저자는 사티의 삶이 복잡했지만 그의 음악은 명확하고 강력하다고 강조합니다. 그의 음악은 서로 반대되는 요소들이 독특하게 결합된 결과를 보여줍니다.

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투자 환경은 일반적으로 소규모 투자자와 대규모 투자자를 다르게 대우합니다. 만약 자산이 10만 달러 이하라면, 보통 다섯 가지 질문에 답한 후 기본적인 포트폴리오를 제공하는 로보 어드바이저를 이용하게 됩니다. 반면, 10만 달러 이상의 자산을 가진 투자자는 인간 상담사에게 비슷한 서비스를 받지만, 더 높은 수수료를 지불해야 합니다.

이러한 시스템은 기관 투자자에게 유리하게 작용합니다. 이들은 특정 요구에 맞춘 맞춤형 투자 전략을 받을 수 있는데, 이는 비용을 감당할 수 있기 때문입니다. 전통적인 어드바이저와 로보 어드바이저 모두 이익을 극대화하기 위해 선택지를 제한하는 경우가 많습니다.

하지만 API 연결과 인공지능(AI) 같은 기술 발전 덕분에 진정한 개인화된 자산 관리가 가능해졌습니다. 이는 부유한 사람들만이 아니라 모든 사람이 접근할 수 있어야 합니다.

새로운 자산 관리 플랫폼은 저비용 ETF와 정교한 전략을 활용하여 개인화된 포트폴리오를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 등록된 투자 자문사로 운영되며, 사용자의 개별 재무 목표에 맞춰 조정됩니다. 가격 책정은 구독 모델을 사용하여, 사용자가 자산을 통제하면서 맞춤형 전략을 받을 수 있도록 합니다.

연구에 따르면, 다양한 자산에 투자하고 목표에 따라 자산 배분을 조정하는 전략이 더 나은 재무 결과를 가져온다고 합니다. 이 플랫폼의 초기 사용자들은 전통적인 서비스에 비해 상당한 비용 절감과 개선된 포트폴리오 성과를 보고하고 있습니다.

이 새로운 접근 방식은 개인의 목표를 이해하고 이에 맞춰 조정하는 데 중점을 두어, 일반적인 로보 어드바이저 경험과는 다르게 개인 자산 관리자의 역할을 수행합니다. 현재 이 플랫폼은 초대 전용 알파 단계에 있으며, 재무 개인화 방법에 대한 피드백을 받고 있습니다.

긴 주말 동안 뮌헨에 사는 친구를 방문했습니다. 이는 제가 함부르크에서 7년을 살고 처음으로 바이에른을 여행한 것이었습니다. 두 도시 사이에는 역사적 배경에 따라 많은 차이점이 있었습니다. 뮌헨은 부유한 비텔스바흐 왕조의 영향을 받아 권력을 집중시키고 인상적인 문화 유산을 세웠습니다. 반면, 함부르크는 자유 제국 도시로서 무역과 다양한 목소리에 중점을 두며 발전했습니다.

종교적 차이도 여전히 두 도시의 모습에 영향을 미치고 있습니다. 뮌헨은 여전히 주로 가톨릭이 중심이 되어 웅장한 교회들이 많고, 함부르크는 종교 개혁 당시 개신교로 변화하면서 건축 양식이 더 간소해졌습니다.

뮌헨의 깨끗한 이자르 강과 잉글리셔 가르텐 같은 넓은 공원들이 인상적이었습니다. 이는 함부르크의 플란텐 운 블로멘을 떠올리게 했습니다. 그러나 뮌헨은 자동차 중심의 도시 구조로 자전거 도로가 적고 거리가 혼잡하게 느껴졌습니다. 반면, 함부르크는 더 많은 녹지 공간과 나무가 늘어선 도로를 제공합니다.

뮌헨에는 다양한 박물관이 많아 흥미로웠지만, 저는 함부르크의 다양한 문화적 제공이 더 좋았습니다. 도시의 대중교통 시스템, 특히 트램은 효율적이었지만 소음과 혼잡함은 단점으로 느껴졌습니다.

음식 경험은 특히 좋았습니다. 전통 바이에른 요리를 즐겼고, 독특한 터키 디저트 가게도 발견했습니다.

전반적으로 뮌헨은 문화적 풍요로움과 자연과의 근접성 덕분에 좋았지만, 도시 구조와 분위기 때문에 함부르크의 생활 방식을 더 선호합니다.

웨스트버지니아 대학교의 환경 미생물학 전공 학생인 코린 헤이즐이 '페리글란둘라 클란데스티나'라는 새로운 곰팡이 종을 발견했습니다. 이 곰팡이는 우울증과 외상 후 스트레스 장애(PTSD)와 같은 의학적 상태를 치료하는 데 도움을 줄 수 있는 가능성이 있습니다.

헤이즐은 다니엘 파나치오네 교수와 함께 아침 영광 식물을 연구하던 중 이 곰팡이를 발견했습니다. 그들은 식물의 씨앗 껍질에서 털 같은 물질을 발견했고, 이를 통해 새로운 종을 발견하게 되었습니다. DNA 염기서열 분석을 통해 이 곰팡이가 새로운 종임이 확인되었고, 그 유전 정보는 유전자 은행에 저장되었습니다.

이 곰팡이는 에르고트 알칼로이드를 생성하는데, 이는 의약적으로 사용될 수 있는 화학 물질이지만 고용량에서는 독성이 있을 수 있습니다. 연구자들은 이 곰팡이를 연구함으로써 현재 치료법과 관련된 부작용 없이 새로운 의약품 개발로 이어질 수 있다고 믿고 있습니다.

헤이즐은 현재 이 곰팡이를 효과적으로 재배하는 방법을 탐구하고 있으며, 다른 아침 영광 식물에서도 유사한 곰팡이가 발견될 수 있을지에 대해서도 관심을 가지고 있습니다. 그녀는 이 곰팡이를 찾기 위해 많은 사람들이 수년간 노력해왔다는 점에서 자신의 발견에 자부심을 느낀다고 전했습니다.

세계자원연구소의 새로운 보고서는 미국의 바이오연료 정책, 특히 트럼프 대통령 하에서의 정책을 비판하고 있습니다. 이 보고서는 바이오연료의 확대, 특히 옥수수 기반의 에탄올이 온실가스 배출을 증가시키고 식량 생산에서 바이오연료 작물로의 토지 전환을 초래한다고 주장합니다. 현재 약 3천만 에이커의 토지가 에탄올 생산에 사용되고 있지만, 이는 미국의 교통 연료의 6%에 불과하다는 점에서 우려를 나타냅니다.

보고서는 바이오연료 생산이 토지 사용과 비료로 인한 유해한 배출에 기여할 뿐만 아니라, 농촌 지역에 약속된 경제적 혜택을 제공하지 못하고 있다고 지적합니다. 이익은 소수의 농업 기업에 집중되어 있습니다. 또한, 식량 수요가 증가하는 시점에서 제안된 정책이 토지 전환과 배출 문제를 악화시킬 수 있다고 경고합니다.

바이오연료 지지자들은 이 연료가 환경에 친화적이며 농촌 경제에 필수적이라고 주장하지만, 비판자들은 증거가 그와 반대임을 보여준다고 반박합니다. 보고서는 식량 생산과 환경 건강을 더 잘 우선시할 수 있도록 바이오연료 정책의 재평가를 촉구하고 있습니다.

AI가 생성한 음악이 YouTube와 Spotify 같은 스트리밍 플랫폼에서 점점 더 많이 등장하고 있습니다. 이러한 음악은 록, 재즈 등 다양한 장르를 아우르며, 가상의 밴드와 곡들이 포함되어 있습니다. Concubanas와 Phantasia와 같은 AI로 만들어진 밴드는 상당한 인기를 얻어 수십만 회의 조회수를 기록하고 있습니다. 한 연구에 따르면 AI 음악의 수익은 2023년 1억 달러에서 2028년에는 40억 달러로 급증할 것으로 예상되며, 이는 스트리밍 수익의 20%를 차지할 수 있습니다.

하지만 이러한 추세는 투명성에 대한 우려를 낳고 있습니다. 전문가들은 청취자들이 인간이 만든 음악과 AI가 생성한 음악을 구별하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이로 인해 기만당하는 느낌을 받을 수 있다고 경고합니다. Spotify에서는 AI로 생성된 곡에 대한 명확한 라벨링을 요구하는 청원이 진행되고 있습니다. YouTube는 제작자에게 AI로 생성된 콘텐츠를 공개하도록 요구하지만, 이 정보는 찾기 어려운 경우가 많습니다.

일부 채널은 AI 사용에 대해 투명하게 공개하고 있지만, 많은 채널은 그렇지 않습니다. 음악에서 AI의 영향에 대한 논의가 커지고 있으며, 이는 아티스트와 청중 간의 연결이 상실되는 문제를 포함합니다. 청취자들은 AI가 생성한 음악의 진정성과 감정적 영향을 고민하며 이 논쟁은 계속되고 있습니다.

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WT32-ETH01은 이더넷, WiFi, GPIO 핀을 포함한 작고 저렴한 ESP32 개발 보드입니다. Wireless-Tag에서 제작하였으며, JacobsParts에서는 약 15달러, AliExpress에서는 7달러에 판매됩니다. 이 보드는 이더넷을 지원하는 몇 안 되는 ESP32 보드 중 하나로, 안정적인 유선 네트워킹을 원하는 사용자에게 적합합니다.

이 보드는 이더넷과 WiFi를 모두 지원하며, "AT" 명령어를 전송할 수 있는 펌웨어가 기본으로 제공됩니다. 사용자는 자신의 프로그램을 플래시할 수도 있습니다. 크기는 60mm x 26mm x 17mm로, 무게는 15.4g입니다.

핀 구성에 있어 몇몇 핀은 부팅 시 특정 용도로 예약되어 있으며, IO0 핀은 프로그래밍을 위해 낮게 설정해야 합니다. 일부 핀은 입력 전용이거나 출력 전용으로 권장됩니다. 핀의 제한 사항에 주의하고, 올바른 배선을 통해 충돌을 피해야 합니다.

전원 공급은 3.3V 또는 5V 중 하나만 제공해야 하며, 둘 다 제공하면 안 됩니다. 보드에는 전압 조정기가 있지만, 손상을 방지하기 위해 입력 전압은 약 6V로 제한하는 것이 좋습니다. 이더넷 전원 공급(PoE)은 지원하지 않습니다.

USB 포트가 없어 프로그래밍을 위해서는 직렬 어댑터나 다운로드 도구가 필요합니다. 사용자는 다른 아두이노를 프로그래머로 사용하거나 다양한 방법으로 보드에 연결하여 프로그래밍할 수 있습니다.

이더넷 설정은 추가 구성이 필요하며, 특정 GPIO 핀이 이더넷 통신을 위해 지정되어 있습니다. 사용자는 이더넷 기능을 위해 ESP32-Arduino의 "ETH" 라이브러리와 같은 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다.

보드는 LAN8720A 이더넷 PHY를 특징으로 하며, WT32-S1 ESP32 모듈을 사용합니다. 여러 개의 보드 수정판이 있으며, 회로도도 제공되지만 완전히 정확하지 않을 수 있습니다.

문서에는 잠재적인 핀 충돌과 보드를 프로그래밍하고 사용하는 데 대한 모범 사례가 포함되어 있습니다. 3D 모델, KiCad 파일, 다양한 펌웨어에 대한 예제 구성에 대한 자료도 제공됩니다. 이 가이드는 WT32-ETH01 개발 보드에 관심이 있는 사용자에게 소개 및 참고 자료로 활용될 수 있습니다.

애플은 최근 자체 컨테이너 관리 도구를 출시했지만, 'compose-like' 기능이 부족합니다. 이를 해결하기 위해 저자는 사용성을 높이기 위한 사이드 프로젝트로 명령줄 인터페이스(CLI)를 개발하고 있습니다. 이 프로젝트는 초기 단계에 있으며, docker-compose 구성 파일과 호환되는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 두 가지 명령어인 up과 down을 지원하고 있습니다.

Avery Pennarun의 블로그 글에서는 잦은 로그인 요청이 효과적인 보안 수단이 아니라는 점을 다루고 있습니다. 이러한 요청은 오히려 사용자에게 불편함을 주고, 비밀번호 재사용과 같은 나쁜 습관을 조장하여 보안을 약화시킬 수 있습니다.

첫 번째로, 잦은 로그인이 보안을 강화한다는 생각은 구시대적입니다. 보안은 사용자가 인증하는 빈도보다는 접근 관리를 효과적으로 하고 위협에 신속하게 대응하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

두 번째로, 대부분의 공격은 원격에서 발생하며, 종종 피싱을 통해 이루어집니다. 잦은 로그인에만 의존하면 공격자에게 자격 증명을 훔칠 기회를 더 많이 제공합니다.

세 번째로, 현대 운영 체제는 사용자가 자리를 비울 때 세션을 보호하기 위해 화면 잠금을 사용합니다. 이는 잦은 로그인 요청보다 훨씬 효율적입니다.

네 번째로, 웹 애플리케이션의 빠른 로그아웃 시간은 종종 불필요하고 성가시며, 실제 보안 이점은 거의 없습니다.

마지막으로, 더 나은 접근 방식은 민감한 작업을 수행하기 전과 같이 중요한 순간에만 사용자를 검증하는 것입니다. 배경 검증을 통해 사용자의 방해 없이 실시간으로 보안 정책을 업데이트할 수 있습니다.

글은 효과적인 보안이 원활해야 하며 사용자에게 불편을 주지 않아야 한다고 강조하며, 지속적인 방해 없이 사용자를 보호하는 적응형이고 지능적인 보안 조치를 지지합니다.

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