FarmBot tarjoaa erittäin automatisoidun, helposti koottavan puutarharobotin, joka yksinkertaistaa ruoan kasvattamista kotona, kouluissa ja jopa avaruudessa.
Sitä käyttävät yli 500 oppilaitosta ja organisaatiota, kuten NASA, edistäen STEM-koulutusta ja innovatiivisia maatalouskäytäntöjä.
FarmBot-mallit, Genesis ja Genesis XL, tarjoavat kestävää ruuantuotantoa pienemmillä CO2-päästöillä ja on suunniteltu eri mittakaavoille, yksilöiden ja perheiden tarpeisiin.
Open Source Farming Robot (farm.bot) on saanut vaihtelevia arvosteluja, ja kritiikki on keskittynyt sen puutteelliseen kasvienhoito-osaamiseen, kuten virheellisiin kastelutekniikoihin, jotka voivat johtaa sieniongelmiin.
Jotkut käyttäjät uskovat, että teknologiaa voidaan mukauttaa ja näkevät potentiaalia sen laajentamisessa suurempiin sovelluksiin, vaikka toiset pitävät sitä epäkäytännöllisenä vakavaan maanviljelyyn.
Projektia pidetään yleisesti harrastelijoiden työkaluna eikä elinkelpoisena ratkaisuna suurimittakaavaiseen maatalouteen.
Ääriviivajuoksu sisältää yksityiskohtaisen rekursiivisen ääriviivan luomisen, sen nopean täyttämisen ja täydelliseksi hiomisen vasta valmistumisen jälkeen, mikä on huomattavasti nopeampaa kuin perinteiset menetelmät.
Keskeisiä vaiheita ovat hahmotelman tekeminen, jokaisen kohdan erittely, niiden nopea täyttäminen ja yksityiskohtien hiominen myöhemmin, välttäen yleistä virhettä täydellisyyden tavoittelusta työn edetessä.
Tämä menetelmä soveltuu erilaisiin tehtäviin, kuten kirjoittamiseen ja ohjelmointiin, parantaen sekä nopeutta että laatua ylläpitämällä vauhtia ja vähentämällä stressiä.
Artikkeli puoltaa ylhäältä alas -lähestymistapaa projektinhallinnassa, korostaen tehtävien jakamista pienempiin, hallittavissa oleviin osiin nopeamman valmistumisen saavuttamiseksi.
Se korostaa, kuinka funktionaalinen ohjelmointi, joka välttää jaetun tilan, voi auttaa tässä prosessissa, vaikka jotkut väittävät, että tämä menetelmä on yleisesti hyvä käytäntö.
Joustavuutta ja iterointia korostetaan myös, mikä viittaa siihen, että aloittaminen karkealla luonnoksella ja sen tarkentaminen ajan myötä voi parantaa projektin tehokkuutta ja vaikuttavuutta.
Tekniikoihin kuuluu ainutlaatuisten sinettien käyttö, glitter-kynsilakka ruuveissa, Heads- ja Auditor-tyyppinen peukaloinnin paljastava laiteohjelmisto sekä fyysisen tunkeutumisen havaitseminen sovelluksilla kuten Haven.
Yhdistämällä useita turvakerroksia, kuten peukaloinnin paljastavaa säilytystä ja videovalvontaa, parannetaan merkittävästi laitteiden suojausta.
Kirjoitus käsittelee menetelmiä, joilla elektroniikka voidaan tehdä peukaloinnin paljastavaksi, korostaen luvattoman pääsyn tai muutosten havaitsemisen tärkeyttä.
Eräs käyttäjä jakoi työnsä näiden periaatteiden käyttämisestä väärennettyjen lääkkeiden torjunnassa, ehdottaen parempien algoritmien tarvetta satunnaisten kuvioiden muuntamiseksi haettavaksi tekstiksi.
Keskustelu sivuaa aiheeseen liittyviä teknologioita, kuten kryptografiassa käytettyjä fyysisesti kloonaamattomia funktioita (PUF) ja mahdollisuutta käyttää kuvantunnistusalgoritmeja peukaloinnin havaitsemiseen.
high_impact on uusi 2D-pelimoottori, joka on kirjoitettu C-kielellä ja saanut inspiraationsa vuoden 2010 Impact JavaScript -pelimoottorista. Se tukee useita alustoja, kuten Windowsia, Macia, Linuxia ja WebAssemblya (WASM).
Moottori tarjoaa kattavan tuen pelinkehitykselle, mukaan lukien laatat, pelin objektit, fysiikat, törmäykset, animaatiot, teksti ja ääni, keskittyen yksinkertaisuuteen ja laajennettavuuteen.
Projekti sisältää alkuperäisen Biolab Disaster -pelin porttauksen ja päivitetyn tasoeditorin, Weltmeisterin, joka esittelee moottorin kyvykkyyksiä ja kutsuu osallistumaan jatkokehitykseen.
Nvidia on viivästyttänyt seuraavan tekoälypiirinsä, "Blackwell" B200:n, tuotantoa suunnitteluvirheen vuoksi, joka havaittiin myöhäisessä vaiheessa.
Viivästys siirtää tuotantoa taaksepäin vähintään kolmella kuukaudella, ja suuria lähetyksiä odotetaan nyt ensi vuoden ensimmäisellä neljänneksellä.
Suuret teknologiayritykset, kuten Microsoft, Google ja Meta, ovat jo tehneet merkittäviä tilauksia, mikä korostaa näiden tekoälysirujen suurta kysyntää ja merkitystä.
Nvidia on lykännyt seuraavan tekoälypiirinsä julkaisua suunnitteluvirheen vuoksi, mikä on herättänyt keskusteluja The Verge -sivustolla tekoälyn kehityksen todellisista rajoittavista tekijöistä.
Jotkut käyttäjät väittävät, että datan käsittely ja mallin arkkitehtuuri ovat kriittisempiä pullonkauloja kuin pelkkä laskentateho, kun taas toiset kyseenalaistavat mahdolliset parannukset, vaikka käytössä olisi huomattavasti enemmän GPU:ita.
Väittelyssä tarkastellaan myös pienempien, tehokkaampien tekoälymallien potentiaalia ja laitteistokehityksen vaikutusta tekoälytutkimukseen.
GPT-4 on ollut hyödyllinen Linux-ytimen koodin ymmärtämisessä, auttaen C-ohjelmoijia selittämään funktioita ja kirjoittamaan näyteohjelmia.
Suuret kielimallit (LLM:t) ovat käyttäjien mielestä hyödyllisiä oppimisen nopeuttamisessa ja tylsien yksityiskohtien hallinnassa, vaikka niissä onkin toisinaan epätarkkuuksia.
LLM:t ovat arvokkaita aivoriihissä ja ideoinnissa, mutta niitä tulisi käyttää varoen aloilla, jotka vaativat suurta tarkkuutta.
Segan Jet Rocket, joka julkaistiin vuonna 1970, oli uraauurtava kolikkopeli, joka simuloitiin lentoa ja taistelua ilman tietokonetta tai näyttöä.
Peli käytti mekaanista järjestelmää, johon kuului kuljetinhihnaa muistuttava kangas, peilit ja valot rakettilaukaisujen simuloimiseksi ja osumien havaitsemiseksi.
Huolimatta alkuperäisestä suosiostaan, lisensoimattomat kopiot vaikuttivat sen myyntiin Pohjois-Amerikassa, ja nykyään toimivia yksiköitä on vain vähän, kunnostettuja versioita arvostetaan niiden historiallisesta merkityksestä ja mekaanisesta kekseliäisyydestä.
Sega Jet Rocket, 70-luvun arcade-peli, on merkittävä siitä, että siinä ei ole tietokonetta tai näyttöä, vaan se perustuu sähkömekaaniseen teknologiaan.
Peli on osa laajempaa 70-luvun trendiä, jossa arcade-pelit kuten Sega Helishooter ja Killer Shark käyttivät samanlaisia elektromekaanisia järjestelmiä, edeltäen digitaalisen grafiikan aikakautta.
Tämä kiinnostuksen uudelleenherääminen korostaa varhaisten kolikkopelien innovatiivista suunnittelua ja niiden vaikutusta myöhempään videopelien kehitykseen.
Biblioterapia, käytäntö käyttää kirjoja terapeuttisiin tarkoituksiin, juontaa juurensa antiikin Kreikkaan ja sai merkittävää huomiota ensimmäisen maailmansodan jälkeen.
Tutkimukset osoittavat, että kaunokirjallisuuden lukeminen voi parantaa empatiaa ja sosiaalisia taitoja stimuloimalla aivojen alueita, jotka liittyvät tapahtumien kokemiseen ensikäden.
Huolimatta epäilyksistä sen todellisesta vaikutuksesta, biblioterapia tarjoaa henkilökohtaisia terveyshyötyjä, kuten vähentynyttä stressiä ja parantunutta unta, ja auttaa ihmisiä valitsemaan lukemista emotionaalisen mukavuuden saavuttamiseksi.
Lukeminen voi lisätä empatiaa tarjoamalla mukaansatempaavan kokemuksen, jota elokuvat ja televisio eivät voi vastata, antaen lukijoille mahdollisuuden elää hahmojen rinnalla ja saada syvällisemmän ymmärryksen itsestään ja muista.
Kirjojen vaikutus vaihtelee yksilöittäin, usein laajentaen näkökulmia ja tarjoten emotionaalista resonanssia, vaikka kohtuullisuus on tärkeää, jotta lukemista ei käytetä todellisuudesta pakenemiseen.
Oikeat kirjat voivat edistää empatiaa ja itsetuntemusta, mikä lisää kokonaisvaltaista onnellisuutta.
Google on ollut tekoälyn ja sirujen kehityksen eturintamassa yli vuosikymmenen ajan, mikä on johtanut Tensor Processing Unitien (TPU) luomiseen vastaamaan kasvaviin tekoälyn laskentatarpeisiin.
TPU:t, jotka otettiin käyttöön ensimmäisen kerran vuonna 2015, ovat kehittyneet merkittävästi, ja uusin sukupolvi, Trillium, parantaa tehoa ja tehokkuutta edistyneille tekoälymalleille.
Google lanseerasi Cloud TPU:t vuonna 2018, mahdollistaen asiakkaille AI-työkuormien nopeuttamisen, ja yli 60 % rahoitetuista generatiivisen AI:n startup-yrityksistä käyttää nyt Google Cloudin AI-infrastruktuuria.
Googlen TPU:n (Tensor Processing Unit) kehitys on herättänyt keskustelua sen mahdollisesta eriyttämisestä omaksi yhtiökseen, mikä voisi houkutella merkittäviä investointeja ja markkina-arvoa.
TPU:t ovat toiseksi suosituin ympäristö tekoälykoulutukseen Nvidian jälkeen, mutta Googlen oma kehitys on kustannustehokasta ja hyvin integroitua sen ekosysteemiin, mikä vaikeuttaa mahdollista eriyttämistä.
Huolimatta kilpaillusta tekoälylaitteistomarkkinoista ja Nvidian hallitsevasta asemasta, Googlen TPU:t ovat keskeisiä sen tekoälyinfrastruktuurille ja laajasti käytössä generatiivisten tekoäly-startupien ja yksisarvisten keskuudessa.
Monetagium oli keskiaikainen käytäntö, jossa yleisö maksoi maksun välttääkseen kolikoiden arvon heikentämisen, mikä aiheuttaisi inflaatiota ja taloudellista epävakautta.
Vilhelm Valloittajan tuomana Englantiin, siitä kehittyi kolmen vuoden välein tapahtuva rahauudistus, joka oli epäsuosittu ja lopulta Henrik I:n lakkauttama.
Samanlaisia käytäntöjä oli Tanskassa "aurausveron" muodossa, ja nykyaikaiset demokratiat kohtaavat vastaavia tulonhankinnan haasteita, vaikka ne tukeutuvatkin verotukseen devalvaation sijaan.
Kirjoitus käsittelee rahan arvon heikentämisen historiallista taustaa ja vaikutuksia, tuoden esiin esimerkkejä antiikin Roomasta ja Bysantin valtakunnasta.
Se vetää yhtäläisyyksiä historiallisten arvon alennusten ja nykyaikaisten käytäntöjen, kuten hopean poistamisen Yhdysvaltain kolikoista ja keskuspankin taseen säätöjen, välillä.
Keskustelu laajenee nykyaikaisiin kysymyksiin, kuten Bitcoinin rooliin rahallisen heikentymisen torjumisessa ja deflatoristen valuuttojen vaikutuksiin talouteen.
Artikkeli tutkii Yhdysvaltojen vakoilutoimia Neuvostoliiton teknologian heikentämiseksi kylmän sodan aikana, viitaten Asianometryn yksityiskohtaiseen videoon ja Gerhardt Ronnebergerin kirjaan 'Deckname Saale'.
Se korostaa Bulgarian tietokoneteollisuutta, joka oli riippuvainen salakuljetetusta länsimaisesta teknologiasta, ja kertoo vuoden 1959 CIA-operaatiosta, joka liittyi Neuvostoliiton Lunik-avaruusalukseen.
Artikkeli korostaa vakoilun vastavuoroista luonnetta, viitaten Neuvostoliiton tekemiin länsimaisen teknologian, kuten Sidewinder-ohjuksen ja Buran-sukkulan, varkauksiin, ja päättyy keskusteluun näiden toimien eettisistä seurauksista.
D-Bot on uusi järjestelmä, joka hyödyntää suuria kielimalleja (LLM) tietokantojen diagnosointiin. Sen tarkoituksena on auttaa tietokannan ylläpitäjiä (DBA) automatisoimalla tiedonhankintaa ja raporttien luomista.
Järjestelmä sisältää edistyneitä tekniikoita, kuten offline-tiedonlouhinnan, automaattisen kehotteiden luomisen ja juurisyyn analyysin puuhakua käyttäen, ylittäen perinteiset menetelmät ja mallit, kuten GPT-4.
Testattu todellisilla vertailuarvoilla, D-Bot voi luoda diagnoosiraportteja 10 minuutissa, mikä osoittaa sen tehokkuuden ja vaikuttavuuden monimutkaisten tietokantapoikkeamien käsittelyssä.
Kirjoitus käsittelee suurten kielimallien (LLM) potentiaalia tietokanta-administrattoreina (DBA), ja siinä tuodaan esille tutkimus nimeltä 'Tietokantadiagnoosijärjestelmä käyttäen suuria kielimalleja.'
Tutkimus osoittaa, että vaikka LLM:t voivat auttaa tietokannan hallintatehtävissä, ne eivät vielä ole parempia kuin ihmisten junioritietokanta-asiantuntijat, mutta ne tarjoavat nopeusetuja ja vähentävät yksitoikkoista työtä.
Puupohjaisten tiedonhankintamenetelmien ja Sentence-BERT-mallien käyttö tutkimuksessa auttaa lieventämään yleisiä LLM-ongelmia, kuten hallusinaatioita, tehden järjestelmästä luotettavamman ja auditoitavamman.
16-vuotias kirjailija, ILyesMk2, kirjoitti kirjan tietokoneen sisäosista, keskittyen RAM-muistiin ja prosessoriin, ja jakoi sen GitHubissa.
Kirjaa on kiitetty sen luettavuudesta ja mukaansatempaavasta sävystä, ja siinä on käytetty keskeisiä termejä ja Figmalla tehtyjä kuvituksia.
Projekti, joka kesti lähes kuusi kuukautta, pyrkii opettamaan nuoremmille sukupolville, miten tietokoneet toimivat, ja on herättänyt kirjoittajan kiinnostuksen verkkosuunnitteluun.
Kirjoituksessa käsitellään äärettömien summien luokan arviointia suljetussa muodossa, erityisesti kun k on ei-negatiivinen kokonaisluku ja c on rationaaliluku, jonka itseisarvo on suurempi kuin 1.
Se esittelee polylogaritmifunktion Lis(z) ja selittää, että vaikka Lis(z):n arvioiminen suljetussa muodossa on yleensä haastavaa, se on mahdollista, kun s on negatiivinen kokonaisluku.
Viesti antaa esimerkin, jossa summa on yhtä kuin Li−3(1/2), tuloksena 26, ja huomauttaa, että summa on aina rationaalinen ja toisinaan kokonaisluku tietyille c:n arvoille.
USB Sniffer Lite for RP2040 on yksinkertainen USB-snifferi, joka perustuu Raspberry Pi RP2040:een ja tukee Low Speed- ja Full Speed -tiloja, eikä vaadi lisäohjelmistoja.
Se yhdistetään suoraan MCU-pinneihin ja voidaan asentaa UF2-tiedoston ja bin2uf2-työkalun avulla, mukana toimitetaan yksityiskohtaiset laitteistoyhteydet ja asetukset.
Omistautunut kortti, jossa on integroitu FE8.1 USB HUB, yksinkertaistaa asennusta, ja erilaiset kaappausasetukset ja komennot ovat saatavilla joustavaan käyttöön.
USB Sniffer Lite for RP2040 mahdollistaa kehittäjien nähdä raakatason USB-paketit, mikä on hyödyllistä USB-laitteiden laiteohjelmiston kehityksessä ja USB-liikenteen nuuskimisessa eri isäntäkoneiden välillä.
RP2040 sisältää ARM Cortex-M0+ -ytimiä, eikä ei-ARM-versioita ole tällä hetkellä saatavilla, vaikka RISC-V:tä tutkitaan vaihtoehtona.
Työkalu voi kaapata USB-paketteja ja sillä on potentiaalisia sovelluksia huonojen USB-kaapeleiden/latureiden havaitsemisessa sekä USB-laitteiden langattomassa yhdistämisessä WiFin tai Bluetoothin kautta.