Umamiは、シンプルで高速、プライバシー重視のGoogle Analytics代替ツールです。MariaDB、MySQL、PostgreSQLデータベースに対応しています。インストールは簡単で、GitHubリポジトリのクローン作成、依存関係のインストール、データベース接続の設定を行うだけです。デフォルトではhttp://localhost:3000で起動します。Dockerイメージも利用可能です。詳細な入門ガイドも提供されています。
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アメリカ合衆国移民税関執行局（ICE）は、行政上のミスにより、米国で保護された身分を持つエルサルバドル移民のキルマー・アマンダ・アブレゴ・ガルシア氏を、エルサルバドルの悪名高いCECOT刑務所に誤って送還した。ガルシア氏はエルサルバドルでの迫害を理由に送還からの保護を与えられていた。彼の家族は、彼の帰国を確保するために米国政府を訴えている。この事件は、米国の移民法執行における深刻な欠陥を浮き彫りにし、人権に関する懸念を引き起こしている。
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この包括的なガイドは、FreeBSDをオーディオ愛好家向けのオーディオサーバーとして設定する方法を詳細に説明しています。システムとオーディオサブシステムのパラメータ調整、リアルタイム動作、ビットパーフェクトな信号処理、システムのグラフィックイコライザーとFFmpegフィルターを使用した高品質なオーディオイコライゼーションの有効化と最適な設定方法を網羅しています。Linuxとの比較、優れたオーディオシステム構築に役立つ多数のコマンドと設定例も含まれています。Linuxユーザーも、特にMPDプレーヤーとフィルターの設定に関する貴重な知見を得ることができます。
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分散システムにおいて、最終整合性は避けられません。この記事では、最終整合性を処理するための4つの一般的なパターンについて解説します。イベントベースの最終整合性、バックグラウンド同期による最終整合性、Sagaベースの最終整合性、そしてCQRSベースの最終整合性です。それぞれのパターンには長所と短所があり、例えば、イベントベースのパターンは疎結合とスケーラビリティを重視しますが、整合性に時間がかかります。一方、Sagaベースのパターンは複雑で長時間のトランザクションに適しており、補償トランザクションによって整合性を確保します。どのパターンを選択するかは、システムの具体的なニーズとトレードオフによって決まります。
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本研究は、オランダにおける経済的困窮が政治的不満に与える影響、そして地域社会福祉支出がその効果を軽減できるかどうかを調査しています。オランダ縦断的ライフコース調査のデータを用いた研究結果によると、経済的困窮は政治的不満を増大させるものの、地域社会福祉支出が高いほど、その影響は大幅に軽減されます。特に、長期的な経済的困窮を経験している人々において顕著です。これは、受け取った給付への感謝の気持ち、または政府の対応能力に対する肯定的な評価によるものと考えられます。また、本研究は、持続的な経済的困窮と経済的問題の蓄積が政治的不満を悪化させることも示しています。
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キーリングラボは、ロサンゼルスのベニスにあるミッション主導型のスタートアップ企業であり、エネルギー分野における複雑な制御問題に対する機械学習ソリューションの先駆者です。チームはRivian、DeepMindなどの企業からの経験を誇り、ホワイトボードを使ったブレインストーミングを重視した協調的な対面式の職場環境を備えています。エネルギー取引と機械学習に情熱を持ち、成長しているスタートアップ企業に参加したいと考えているなら、キーリングラボは最適な場所かもしれません。
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2021年12月27日から30日にかけて、ドイツのハンブルクで第38回カオスコミュニケーション・コングレス（38C3）が開催されました。このイベントでは、講演会、自主運営セッション、ライトニングトークなど、幅広い活動が行われました。公式ウェブサイト、イベントブログ、デジタルマップを通じて情報が公開され、ボランティア登録、インフォメーションデスク、アクセシビリティサポートも提供され、インクルーシブで歓迎的な雰囲気づくりに努めました。
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arXivLabsは、共同作業者がarXivの新しい機能を直接ウェブサイト上で開発・共有できるフレームワークです。arXivLabsと連携する個人や組織は、オープン性、コミュニティ、卓越性、ユーザーデータのプライバシーという私たちの価値観を共有しています。arXivはこれらの価値観に尽力しており、これらの価値観を共有するパートナーのみと連携しています。arXivコミュニティを改善するアイデアをお持ちですか？arXivLabsの詳細をご覧ください。
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Pagecordは、Ruby on Railsベースのアプリケーションで、メールを送信するだけで簡単にウェブサイトに文章を公開できます。編集やアップロードの手順を自動化し、執筆と公開のプロセスを効率化します。GitHubでホストされているオープンソースプロジェクトで、包括的なドキュメントとテスト手順を提供しています。
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シカゴ大学による研究で、2020年のカリフォルニア州の山火事が、同州における20年近くにわたる排出量削減の努力をほぼ無に帰したことが明らかになった。山火事による経済的損失と死者は数十億ドルに上り、州の気候目標を大きく脅かしている。研究によると、山火事による1年間の排出量は、カリフォルニア州の2030年の排出量削減目標の約半分に相当し、州の気候政策における山火事対策の重要性を浮き彫りにしている。
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Consumer Reports、Secure Resilient Future Foundationなどの団体が、「接続された消費者製品のライフサイクル終了開示法案」を起草しました。この法案は、メーカーとISPに対し、ソフトウェアとセキュリティアップデートの期間を含む、接続されたデバイスのサポートライフサイクルを明確に開示することを義務付けています。この取り組みは、サポート終了後に悪意のある攻撃者によってしばしば悪用される、時代遅れのIoTデバイスがもたらす増大するセキュリティリスクに対処することを目的としています。調査によると、米国のスマートデバイス所有者の72％が、デバイスのサポートライフサイクルの強制的な開示を支持しています。
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2025年パブリックドメインデー映画リミックスコンテストが終了しました！ クエライン・メドウズの「When I Leave the World Behind」が1位を獲得。映画、画像、音楽、テキストを巧みに融合させ、強い郷愁を呼び起こす作品です。 サマンサ・クロースの「The Archive Boogie」とサマラ・メイヤーの「THE SITUATIONSHIP」がそれぞれ2位と3位を獲得。1929年の映画の広がりとパブリックドメインリソースの豊かさ、大胆なサフィックラブストーリーが示されました。 さらに、3作品が佳作に選ばれ、多様な映画スタイルが紹介されました。 ジェレミー・フロイドの「Moving Pictures Aren't What They Used to Be」、ウィリアム・ウェッブの「Hoffman's Honeymoon」、DIEGO DIAZ & CAN SARKの「The Wayback Machine」です。 全作品はインターネットアーカイブでご覧いただけます。
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1994年、ガン患者のグロリア・ラミレスが病院の救急室で奇妙な事件を引き起こしました。彼女の到着後、複数の医療スタッフが失神、けいれん、その他の症状を経験し、救急室はすぐに閉鎖されました。公式調査は集団ヒステリーという結論でしたが、複数のスタッフが深刻な臓器損傷を負い、懐疑論が浮上しました。ある説では、ラミレスが自己投薬していたDMSOが治療中に高毒性のジメチルサルフェートに変換され、事件を引き起こしたとされています。しかし、この説は決定的な証拠に欠けており、ラミレスの死因は依然として謎であり、医療システムと科学的説明について熟考するきっかけとなっています。
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開発者がC言語で記述したTransputerエミュレータをJavaScriptに移植しました。驚くほど高速で、1996年春に開発されたフル機能のオペレーティングシステムがプリロードされています。Cコンパイラ、アセンブラ、3Dモデラー、レイ トレーサーなどが含まれています。ユーザーはブラウザでこのレトロなOSを体験し、コマンドを実行したり、Cコンパイラを自己コンパイルを試みたりできます。JavaScriptのJITコンパイル技術の進歩と、開発者のレトロテクノロジーへの情熱を示すものです。
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AppleはWWDC 2024でApple Intelligenceを発表し、「私たちのためのAI」を約束しましたが、その到着は遠いように感じます。一方、Ollamaを使用すると、llama3.2などの大規模言語モデル（LLM）をMac上でローカルに実行できます。「LLMのためのDocker」と考えてください。モデルの取得、実行、管理が容易です。llama.cppをベースとしたOllamaは、Modelfilesを構成に、OCI規格を配布に使用します。ローカルでモデルを実行することで、プライバシー、コスト、レイテンシ、信頼性などの利点があります。OllamaはHTTP APIを公開しており、Nominate.appのように、アプリケーションへの統合を容易にします。Nominate.appは、インテリジェントなPDFファイル名の変更に使用しています。この記事では、Appleの約束を待つ代わりに、Ollamaを使用して、次世代のAI搭載アプリケーションを今すぐ開発することを推奨しています。
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大規模言語モデル（LLM）の推論能力をカードゲームSetでテストする実験が行われました。Setは、12枚のカードから形状、色、数、陰影に関する特定のルールに基づいて3枚のカードのセットを特定するゲームです。GPT-4o、Sonnet-3.5、MistralなどのLLMは、正しいセットを首尾一貫して特定できず、多くの場合、無効な組み合わせを提案したり、セットが存在しないと主張したりしました。しかし、DeepThink-R1やo3-miniなどの新しい推論モデルは、問題を解決し、優れた論理的推論能力を示しました。これは、LLMが自然言語処理では優れているものの、複雑な論理的タスクには限界があることを示しており、専門的な推論モデルが明確な利点を持つことを示しています。
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ashafqは、オープンソースの5バンドイコライザーLV2プラグインであるa5eq.lv2をリリースしました。このプラグインは、ローシェルフ、3つのピークフィルター、ハイシェルフを備えており、アマチュアとプロのオーディオエンジニアの両方が正確なサウンドスカルプティングを行うことを目的としています。高精度フィルター係数、ステレオ処理、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。ArdourやAudacityなどのLV2対応ホストソフトウェアと互換性があり、コマンドラインで簡単にインストールして使用できます。ユーザーはGitHubで問題を報告したり、コードに貢献したりできます。
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退任間近のバイデン政権は、AI拡散に関する最終規則を発表し、AIチップの輸出をほとんどの国に制限する一方、主要な同盟国には免除を与えました。Nvidiaはこの動きを強く批判し、アメリカの技術リーダーシップを損ない、GPU市場の80％が蒸発する可能性があると主張しています。同社は、この規則が過度に制限的で、適切な立法審査を欠いており、イノベーションを阻害すると主張しています。"反中"対策として位置づけられていますが、Nvidiaは、この規則が世界中の技術を制御し、広く普及している民生用ハードウェアにも影響を与えるだろうと主張しています。
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この記事では、「ウォークネス」の起源と進化を探っています。著者は、「ウォークネス」は新しい現象ではなく、1980年代に端を発し、1960年代の学生運動の参加者たちが教授となり、政治的見解を教育や研究に持ち込んだことから、最初の政治的正しさの波が生まれたと主張しています。ソーシャルメディアとメディアの分断は、第2の波を煽り、「キャンセルカルチャー」を生み出し、アルゴリズムを通じて怒りを増幅させました。著者は「ウォークネス」をパフォーマンス的なモラルと見なし、その危険性は、複雑なルールを真の美徳に取って代わることにあると述べています。現在衰退しつつあるこの現象に対し、著者は、将来の発生を防ぎ、知的自由主義を維持するために、宗教と同様に扱うことを提案しています。
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猛威を振るうカリフォルニアの山火事の中で、インターネット上では誤情報が拡散されました。ニューサム知事の事務所は、予算削減、森林管理の悪化、水不足、そして火災の原因に関する虚偽の主張を否定する声明を発表しました。実際、CalFireの職員数と予算はほぼ倍増し、森林管理への支出も大幅に増加しています。貯水池は満水であり、水不足の主張は否定されます。火災の原因に関する調査が進行中で、当局はサタン儀式といった主張を否定しています。カリフォルニア州は、前例のない山火事に対処するため、広範な資源を投入しています。
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研究者らは、Best-of-N（BoN）ジェイルブレイキングと呼ばれる新しいAI攻撃アルゴリズムを開発しました。このブラックボックスアルゴリズムは、プロンプトを繰り返し変更します（例：テキストのランダムシャッフルや大文字化など）。そして、AIシステムから有害な応答を引き出すまで繰り返します。BoNは、GPT-4o（89％）やClaude 3.5 Sonnet（78％）などのクローズドソース言語モデルで、非常に高い攻撃成功率（ASR）を達成し、既存の防御メカニズムを効果的に回避しました。さらに、BoNは、視覚言語モデルや音声言語モデルにもシームレスに拡張でき、一見無害な入力のバリエーションにも、高度なAIシステムが脆弱であることを示しています。この研究は、AI分野における重大なセキュリティ上の懸念を浮き彫りにしています。
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86Boxは、1981年からPCIバス時代までのIBM PC互換システム向けに設計された、古いオペレーティングシステムとソフトウェアを実行できる強力なx86エミュレーターです。ユーザーフレンドリーなインターフェースと高いカスタマイズ性を備え、MS-DOS、古いバージョンのWindows、OS/2、その他のビンテージシステムやアプリケーションを実行できます。幅広い周辺機器（ビデオカード、サウンドカード、ネットワークアダプターなど）をサポートしており、複数の仮想マシンを簡単に処理できる複数のマネージャーアプリケーションも提供されています。懐かしさを感じるか、レトロコンピューティングに興味があるかに関わらず、86Boxは過去への魅力的な一瞥を提供します。
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セキュリティ研究者によって、YouTubeの重大な脆弱性が発見されました。この脆弱性を悪用することで、Google Pixel Recorderサービスを利用して、任意のYouTubeユーザーのメールアドレスを漏洩させることが可能です。攻撃者はまず、YouTubeの/get_item_context_menuエンドポイントを通じて、標的ユーザーの難読化されたGaia IDを取得します。その後、Pixel Recorderの共有機能を利用し、通知メカニズムを回避することで、Gaia IDをメールアドレスに変換します。この攻撃は複雑な手順を必要としますが、影響範囲は大きく、Googleから10,500ドルの懸賞金が支払われました。
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インドは、Cloudflareの人気アプリである1.1.1.1を含む複数のVPNアプリを、アプリストアから削除しました。2022年の規制に基づき、VPNプロバイダーはユーザーデータを5年間保存する必要があるとされています。この措置は業界から反発を招き、一部のVPNプロバイダーはインドからの撤退またはインドでのアプリのマーケティング停止を発表しました。これは、インドにおけるVPN規制の大幅な強化を示しています。
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現代のフルスタックアプリケーションにおけるデータアクセスセキュリティは困難です。この記事では、エレガントなソリューションである「保護されたクエリパターン」を紹介します。これは、純粋なクエリ関数を認可レイヤーでラップし、`query.protect`と`query.unsafe`の2つのメソッドを提供して、それぞれ認可されたクエリと直接クエリを実行します。このアプローチは、認可ロジックの重複を避け、保守性と可読性を向上させ、データの秘匿化をサポートします。Kilpiは実装を簡素化し、集中型の認可とデータフィルタリングを提供して効率性を高めます。
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このデータセットは、2025年1月25日にデリー（DEL）に到着した多数のフライトを記録しており、便名、航空会社、機材の種類、到着時刻などの詳細が含まれています。これらのフライトはインド各地や海外から出発しており、デリーが主要な航空ハブであることを示しています。データは@obviyusによってFlightradar24を使用してコンパイルされました。
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ヴィルヘルム・ハマースホイは1912年の冬から1913年の春にかけてイギリスに滞在し、そこで成功した展覧会を開催しました。彼の成功は、有名なピアニストであるレオナルド・ボロウィックとのつながりから始まりました。ボロウィックはハマースホイの作品を発見した後、彼の芸術を擁護しました。ヴィクトリア女王のお気に入りであったボロウィックは、ギルドホールやヴァン・ウィスリンゲギャラリーなど、ロンドンの権威ある会場での展覧会を実現させました。展覧会は批評家から絶賛され、ハマースホイは「今シーズンの発見」と呼ばれ、彼の絵画は「控えめさとクールさ」で称賛されました。ハマースホイの音楽への個人的な愛情は、彼の子供時代のスケッチや妻の記述から明らかで、彼の芸術的ビジョンに影響を与えた可能性があります。
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2015年、著者の会社は閏秒によるシステムクラッシュのリスクに直面しました。過去の失敗を繰り返さないために、著者は巧妙に「時間操作」システムを設計しました。閏秒の20時間前に、全社システムの時刻をゆっくりと調整し、世界標準時より1秒遅らせることで、閏秒をスムーズに通過しました。このプロセスは、時間オフセットの精密な計算と複数回のテストを必要とし、最終的にシステム障害を回避しました。これは、著者の優れた技術力と創造的な問題解決能力を示しています。
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新しいMacBook ProへのGDCコンパイラの移植に成功した後、著者はGCCスイートに残りのAdaとGoコンパイラに取り組みました。macOSではGccgoはまだ成熟していないため、GNAT Adaに焦点を当てました。事前にコンパイルされたパッケージがないため、仮想マシンとAlireツールを使用してx86_64バージョンのGNATコンパイラを取得しました。2段階のコンパイルプロセスにより、ネイティブのmacOS/aarch64 GNATコンパイラが作成され、最終的にGDCと統合されて単一のGCCスイートになりました。結果として得られたtarballは、誰でも使用できるようになり、将来の手動移植の必要性がなくなりました。
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筆者は、骨髄移植後の生存率を予測するKaggleコンペティションに参加しました。コンペティションの評価指標は、異なる人種グループ間の予測に過度な差異が生じないように設計された層化されたコンコード指数です。しかし、この指標には欠陥があります。あるグループのスコアを向上させても、全体スコアが必ずしも向上するとは限らず、低下することもあります。XGBoostモデルを使用する中で、筆者は、複雑な統計モデルよりも単純な決定木アンサンブルモデルの方が効果的であることを見出し、統計的手法と機械学習手法の違いを探りました。最終的に、筆者は、AFT分布の尺度パラメータを調整することでモデルの精度に大きな影響を与えることを発見し、モデル改善のためのいくつかの未解決の課題を提示しました。
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