RCWL-0516 माइक्रोवेव मोशन सेंसर एक कम लागत वाला रडार मॉड्यूल है, जिसकी कीमत एक डॉलर से कम है, और इसे लगभग 5 मीटर के भीतर गति का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह BISS0001 चिप का उपयोग करता है, जो आमतौर पर इन्फ्रारेड मोशन सेंसिंग के लिए होती है, और मिलिवोल्ट-स्तर के परिवर्तनों के माध्यम से गति का पता लगाने के लिए प्रेषित और प्राप्त संकेतों को मिलाकर काम करती है।
सेंसर का प्रदर्शन परिवर्तनीय है, जो अंदर अच्छी तरह से काम करता है लेकिन बाहर असंगत रूप से काम करता है, और इसे एक दूसरे मॉड्यूल को रिसीवर के रूप में उपयोग करके बेहतर रेंज और स्थिरता के लिए संशोधित किया जा सकता है।
एक $1 रडार मोशन सेंसर सूक्ष्म गतिविधियों, जैसे कि सांस लेना, का पता लगा सकता है, ESP32 बोर्डों का उपयोग करके और दीवारों के पार काम करता है।
2024 तक, AI/NPU लैपटॉप्स Wi-Fi 7 के साथ RF रडार और ऑन-डिवाइस इन्फेरेंस को एकीकृत करेंगे ताकि मानव गतिविधि की पहचान की जा सके।
DIY परियोजनाओं के लिए, $3 का ESP चिप इन सेंसरों के साथ मिलाकर लागत-प्रभावी समाधान प्रदान कर सकता है, जिसमें गैर-आयनीकरण रेड ियो तरंगों के उपयोग के कारण न्यूनतम सुरक्षा चिंताएँ होती हैं।
ओवरलीफ एक ओपन-सोर्स, रियल-टाइम सहयोगात्मक LaTeX संपादक है जो होस्टेड सेवा और स्थानीय तैनाती दोनों के रूप में उपलब्ध है।
ओवरलीफ सर्वर प्रो लैब्स और कार्यस्थलों के लिए उन्नत सुविधाएँ प्रदान करता है, जिसमें सुरक्षा (LDAP या SAML के साथ SSO) और उन्नत सहयोग उपकरण शामिल हैं।
इस परियोजना में परिनियोजन के लिए डॉकर का उपयोग किया गया है, जिसमें विस्तृत निर्माण निर्देश और योगदान जीएनयू एफ़ेरो जनरल पब्लिक लाइसेंस, संस्करण 3 द्वारा निर्देशित हैं।
ओवरलीफ एक ओपन-सोर्स, रियल-टाइम सहयोगात्मक LaTeX संपादक है, जो अकादमिक क्षेत्र में कागजात पर दूरस्थ सहयोग के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
उपयोगकर्ता इसकी उपयोग में आसानी, टिप्पणी करने और पीडीएफ समन्वयन जैसी विशेषताओं, और गिट एकीकरण की सराहना करते हैं, हालांकि कुछ को समकालिक कार्य के लिए गिट चुनौतीपूर्ण लगता है।
अतिरिक्त सुविधाओं के लिए अनुरोध हैं जैसे कि मार्कडाउन के लिए पांडोक समर्थन, संभावित सुधार के क्षेत्रों को उजागर करना।
क्रोम window.ai, एक जेमिनी नैनो एआई मॉडल, को सीधे ब्राउज़र में एकीकृत कर रहा है, जो बेहतर गोपनीयता और सुरक्षा के लिए स्थानीय ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग पर जोर देता है।
एपीआई प्रयोगात्मक है और वर्तमान में एक फ्लैग के पीछे है, जिससे इसकी गोपनीयता, सुरक्षा और भविष्य के वेब मानकों के प्रभावों के बारे में चर्चाएं हो रही हैं।
जबकि कुछ लोग उन्नत वेब अनुप्रयोगों की संभावना देखते हैं, अन्य ब्राउज़र संगतता और संभावित दुरुपयोग के बारे में चिंतित हैं, कुछ उपयोगकर्ता सरल ब्राउज़रों को प्राथमिकता देते हैं।
अमेज़न SQS (सिंपल क्यू सर्विस) के लिए एक ओपन-सोर्स, API-संगत प्रतिस्थापन बनाया गया है, जो Go में लिखा गया है और स्टोरेज के लिए SQLite का उपयोग करते हुए एकल बाइनरी के रूप में वितरित किया गया है।
यह समाधान उन्नत सुविधाएँ प्रदान करता है जैसे कि खोज, अनुसूची बनाना, अवलोकनीयता, और दर सीमित करना, और यह मौजूदा SQS अनुप्रयोगों के साथ केवल एंडपॉइंट बदलकर संगत है।
यह कई प्रोटोकॉल (AMQP, PubSub) का समर्थन करता है और विभिन्न स्टोरेज बैकएंड्स (RocksDB, Postgres) के साथ अनुकूलित किया जा सकता है, भविष्य में वितरित और ऑटोस्केल कार्यक्षमता के लिए योजनाओं के साथ, और एक किफायती होस्टेड कतार प्रणाली प्रदान करने का लक्ष्य रखता है।
गो और एसक्यूएलाइट का उपयोग करके अमेज़न एसक्यूएस के लिए एक ओपन-सोर्स, एपीआई-संगत प्रतिस्थापन विकसित किया गया है, जो खोज, शेड्यूलिंग, अवलोकनीयता और दर सीमित करने जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है, बिना ऐप को फिर से लिखने की आवश्यकता के।
यह समाधान Celery का समर्थन करता है, SQS की तुलना में बेहतर संदेश दृश्यता प्रदान करता है, और RocksDB या Postgres जैसे संभावित बैकएंड्स के साथ प्लग करने योग्य है, जो कई प्रोटोकॉल को लागू करने में सक्षम है।
इसे एकल Go बाइनरी के रूप में तैनात करना आसान है, भविष्य में वितरित और ऑटोस्केल कार्यक्षमता के लिए योजनाएं हैं, और प्रतिक्रिया को प्रोत्साहि त किया जाता है।
चर्चा सी प्रोग्रामिंग भाषा में अपरिभाषित व्यवहार (यूबी) के इर्द-गिर्द घूमती है, विशेष रूप से इस गलतफहमी के बारे में कि यूबी 'समय यात्रा' कर सकता है या कोड निष्पादन को पूर्वव्यापी रूप से प्रभावित कर सकता है।
सी23 मानक में एक फुटन ोट शामिल है जो स्पष्ट करता है कि यूबी समय यात्रा नहीं कर सकता, जिससे पिछले ब्लॉग पोस्ट और कंपाइलर व्यवहारों के कारण उत्पन्न भ्रम को दूर किया जा सके।
बातचीत में विभिन्न विचित्र और उन्नत सी प्रोग्रामिंग तकनीकों पर भी चर्चा होती है, जैसे कि स्विच स्टेटमेंट्स के असामान्य उपयोग और वोलाटाइल कीवर्ड के अर्थ के प्रभाव।
कैम्ब्रियन काल के असाधारण रूप से संरक्षित ट्रिलोबाइट जीवाश्म मोरक्को में खोजे गए, जिससे पहले अज्ञात शारीरिक विवरणों का पता चला।
ज्वालामुखीय राख द्वारा 500 मिलियन वर्ष पहले संरक्षित जीवाश्मों में पहले सोचे गए तीन के बजाय चार जोड़े सिर के उपांग दिखते हैं, जो ट्रिलोबाइट के भोजन तंत्र के बारे में नई जानकारी प्रदान करते हैं।
उच्च-रिज़ॉल्यूशन एक्स-रे माइक्रो-टोमोग्राफी (XRµCT) का उपयोग करके विस्तृत 3D मॉडल बनाए गए, जो ज्वालामुखीय राख जमावों की क्षमता को उजागर करते हैं, जिससे अच्छी तरह से संरक्षित जीवाश्मों का पता लगाया जा सकता है।
पैलियंटोलॉजिस्ट्स ने ट्राइलोबाइट्स की 20,000 से अधिक प्रजातियों की पहचान की है, जिनका आकार दो मिलीमीटर से कम से लेकर 90 सेंटीमीटर से अधिक तक होता है।
वेबसाइट trilobites.info को इसकी सरल, जानकारी-समृद्ध डिज ़ाइन के लिए सराहा जाता है, जो प्रारंभिक इंटरनेट साइटों की याद दिलाती है और आधुनिक वेब डिज़ाइन प्रवृत्तियों के बजाय सामग्री पर ध्यान केंद्रित करती है।
अच्छी तरह से संरक्षित 'पोम्पेई' ट्रिलोबाइट्स की खोज, जो न तो चपटे हैं और न ही विकृत, प्राचीन अतीत में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करती है, जिसमें हर पैर उसी तरह व्यवस्थित है जैसा कि जीवन में था।
एक फ्रांसीसी अदालत ने Google, Cloudflare, और Cisco को मौजूदा पायरेट साइट अवरोधों को दरकिनार करने वाले DNS रिकॉर्ड्स को ब्लॉक करने का आदेश दिया है, जो Canal+ के अनुरोध के बाद आया है।
जवाब में, सिस्को ने अपने ओपनडीएनएस सेवा को फ्रांस से वापस ले लिया है, जो इंटरनेट सेवाओं पर कानूनी कार्रवाइयों के प्रभाव को उजागर करता है।
यह अदालत का आदेश Canal+ की व्यापक एंटी-पायरेसी अभियान का हिस्सा है, जिसने पहले आईएसपी को 100 से अधिक पायरेटेड स्पोर्ट्स स्ट्रीमिंग साइटों को ब्लॉक करने की आवश्यकता थी, जिससे उपयोगकर्ता तृतीय-पक्ष DNS सर्वरों की ओर धकेल दिए गए थे।
ओपनडीएनएस ने फ्रांस में अपनी सेवा को निलंबित कर दिया है क्योंकि एक अदालत के आदेश ने पायरेसी साइटों को ब्लॉक करने का निर्देश दिया है, जिससे डीएनएस तटस्थता और कानूनी अनुपालन पर बहस छिड़ गई है।
गूगल जैसी प्रमुख कंपनियों का ऐसे आदेशों का पालन करना डीएनएस (डोमेन नेम सिस्टम) में हेरफेर और संभावित सरकारी अतिरेक के लिए एक मिसाल स्थापित करने के बारे में चिंताएं बढ़ाता है।
उपयोगकर्ता इन प्रतिबंधों को दरकिनार करने के लिए वैकल्पिक DNS प्रदाताओं या VPNs की तलाश कर सकते हैं, जो DNS ब्लॉकों को लागू करने की तकनीकी चुनौतियों और प्रभावों को उजागर करता है।
ऑपरेशनल वॉरगेम सीरीज (OWS) एक टेबलटॉप गेम है जो 2025 से 2050 तक के युद्ध को सिमुलेट करता है, जिसे रिटायर्ड कर्नल टिम बैरिक और यूएसएमसी वॉरफाइटिंग लैब (USMCWL) द्वारा विकसित किया गया है।
OWS में दो मॉड्यूल शामिल हैं: असैसिन्स मेस (इंडो-पैसिफिक थिएटर) और ज़ापद (यूरोपीय थिएटर), जो हेक्स और काउंटर सिस्टम का उपयोग करते हैं जो शौकिया गेमर्स के लिए परिचित है।
वर्तमान में, OWS केवल DoD कार्यालयों के लिए यूएस मरीन कॉर्प्स एसोसिएशन के माध्यम से उपलब्ध है, और इसके व्यावसायिक रिलीज़ की कोई योजना नहीं है, भले ही यह शौकिया गेमर्स के लिए आकर्षक हो सकता है।
ऑपरेशनल वॉरगेम सीरीज़ अपने विस्तृत और समय-साध्य स्वभाव के लिए जानी जाती है, जिसमें अक्सर टर्न पूरा करने में दिन या हफ्ते लग जाते हैं।
डिजिटल प्रगति के बावजूद, पारंपरिक बोर्ड युद्ध खेल अपने स्पर्श और हाथों से खेलने के तरीके के लिए लोकप्रिय बने हुए हैं, जिसमें Command: Modern Operations और Rule the Waves जैसे खेल उत्साही लोगों के लिए अनुशंसित हैं।
सैन्य संगठन प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए मैनुअल वॉरगेमिंग का उपयोग जारी रखते हैं, जो रणनीतिक योजना में सभी चर को समझने के महत्व को उजागर करता है।
फिग्मा एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करने को डिफ़ॉल्ट रूप से सेट करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के बीच गोपनीयता संबंधी चिंताएं उत्पन्न होती हैं।
Microsoft के सीईओ की टिप्पणियों से संकेत मिलता है कि शक्तिशाली संगठन एआई प्रशिक्षण के लिए इंटरनेट डेटा तक पहुंच सकते हैं, जिससे नैतिक और कानूनी प्रश्न उठते हैं, विशेष रूप से GDPR के तहत।
उपयोगकर्ताओं को सलाह दी जाती है कि वे अपने डेटा के उपयोग को रोकने के लिए 15 अगस्त, 2024 तक सामग्री प्रशिक्षण टॉगल को अक्षम कर दें।
गृहयुद्ध के दौरान, संघ को एक महत्वपूर्ण कॉफी की कमी का सामना करना पड़ा, जो सैनिकों के मनोबल और ऊर्जा के लिए महत्वपूर्ण थी, और 1862 तक आयात में 40% की गिरावट आई।
लाइबेरिया ने राष्ट्रपति स्टीफन एलन बेंसन के नेतृत्व में अगस्त 1862 में 6,000 पाउंड की पहली खेप के साथ संघ को कॉफी का निर्यात शुरू किया, जिससे संघ के दक्षिणी बंदरगाहों की नाकाबंदी के कारण उत्पन्न हुई कमी को पूरा करने में मदद मिली।
लाइबेरियाई कॉफी किसानों और उत्तरी उन्मूलनवादियों के बीच साझेदारी, साथ ही फिलाडेल्फिया व्यापारी एडवर्ड मॉरिस की सलाह, ने कॉफी उत्पादन को बढ़ावा दिया, जिससे लाइबेरियाई कॉफी संघ की युद्ध प्रयासों के लिए महत्वपूर्ण हो गई और उनकी सफलता में योगदान दिया।
गृहयुद्ध के दौरान संघीय सैनिकों के लिए कॉफी एक महत्वपूर्ण उत्तेजक थी, जिसने उनके प्रयासों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाला।
दक्षिण ने चाय, तंबाकू, और यौपोन जैसे अन्य उत्तेजक पदार्थों का उपयोग किया, लेकिन संघ पर कॉफी का प्रभाव विशेष रूप से उल्लेखनीय था।
यह चर्चा कैफीन के साथ लोगों के जटिल संबंध को रेखांकित करती है, जिसमें इसकी उत्पादकता लाभों को संभावित निर्भरता और कल्याण संबंधी चिंताओं के साथ संतुलित किया जाता है।
रॉडनी ब्रूक्स, एक प्रसिद्ध एमआईटी रोबोटिक्स अग्रणी, का मानना है कि जनरेटिव एआई को अक्सर बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया जाता है और यह मानव क्षमताओं की बराब री नहीं कर सकता।
ब्रूक्स का तर्क है कि एआई को मानव क्षमताओं की नकल करने के बजाय विशिष्ट, हल करने योग्य समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, और वे वेयरहाउस रोबोटिक्स जैसे कार्यों के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग करने में होने वाली अक्षमताओं का हवाला देते हैं।
वह यह भी नोट करते हैं कि तकनीकी विकास हमेशा घातीय नहीं होता है, उदाहरण के लिए iPod की स्टोरेज क्षमता का उपयोग करते हुए, और सुझाव देते हैं कि जबकि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) बुजुर्गों की देखभाल जैसे कार्यों में सहायता कर सकते हैं, वे सभी AI चुनौतियों के लिए एक सार्वभौमिक समाधान नहीं हैं।
रॉडनी ब्रूक्स जनरेटिव एआई की सीमाओं पर चर्चा करते हैं, यह बताते हुए कि जबकि यह विशिष्ट कार्य कर सकता है, यह मानव क्षमताओं की पूरी श्रृंखला से मेल नहीं खा सकता।
ब्रूक्स सुझाव देते हैं कि एआई अनुप्रयोगों के दायरे को सीमित किया जाए और अप्रत्याशित स्थितियों के लिए मैनुअल ओवरराइड्स को शामिल किया जाए, यह भविष्यवाणी करते हुए कि बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को तेजी से बढ़ाने के लिए व्यापारिक मामला कमजोर है।
चर्चा में LLMs की तुलना iPod से की गई है, यह सुझाव देते हुए कि जैसे iPod का विकास iPhone में हुआ, भविष्य में AI प्रगति में केवल मौजूदा क्षमताओं को बढ़ाने के बजाय अधिक जटिल कार्यक्षमताओं का समावेश हो सकता है।
फेडोर इंडुटनी ने एक विवादित सीवीई (कॉमन वल्नरेबिलिटीज एंड एक्सपोजर्स) रिपोर्ट के कारण अपने लोकप्रिय ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट 'node-ip' को GitHub पर केवल-पढ़ने के लिए बना दिया है।
यह घटना एक बढ़ती हुई समस्या को उजागर करती है जहां ओपन-सोर्स डेवलपर्स को संदिग्ध या फर्जी CVE रिपोर्टों से बमबारी की जाती है, जिससे अनावश्यक घबराहट और निराशा होती है।
सीवीई प्रणाली का दुरुपयोग, जो नैतिक भेद्यता रिपोर्टिंग के लिए बनाई गई है, डेवलपर्स के जीवन को जटिल बना रहा है और बर्नआउट में योगदान दे रह ा है।
एक डेवलपर ने एक सामान्य कमजोरियों और एक्सपोजर (CVE) रिपोर्ट की गंभीरता पर विवाद करने के बाद अपने GitHub रिपॉजिटरी को केवल-पढ़ने के लिए बना दिया।
इस घटना से यह स्पष्ट होता है कि सुरक्षा को केवल व्यक्तिगत घटकों के रूप में नहीं, बल्कि पूरे सॉफ्टवेयर सिस्टम की एक उभरती हुई विशेषता के रूप में माना जाना चाहिए।
यह स्थिति उन चुनौतियों और थकान को भी उजागर करती है जिनका सामना ओपन-सोर्स मेंटेनर्स करते हैं, जिन्हें अक्सर उनके प्रयासों के लिए बहुत कम भौतिक पुरस्कार मिलता है।
पेटागोनिया ने 90 ग्राहक-सेवा कर्मचारियों को सात अमेरिकी स्थानों में से किसी एक में स्थानांतरित होने या कंपनी छोड़ने का निर्णय लेने के लिए तीन दिन का समय दिया है, जिसका उद्देश्य टीम संस्कृति में सुधार करना और व्यावसायिक आवश्यकताओं क ा समर्थन करना है।
प्रभावित कर्मचारियों को एक टाउन हॉल बैठक के माध्यम से सूचित किया गया और उन्हें स्थानांतरण लागत के लिए $4,000 और अतिरिक्त भुगतान अवकाश की पेशकश की गई, उन लोगों के लिए जो स्थानांतरित होने के इच्छुक नहीं हैं, उनके लिए अंतिम तिथि 30 सितंबर निर्धारित की गई।
इस निर्णय का प्रभाव अमेरिका में 255 ग्राहक अनुभव (CX) कर्मचारियों में से 90 पर पड़ता है, जिसमें कुछ कर्मचारी कंपनी के कर्मचारी-केंद्रित मूल्यों से दूर होने की धारणा पर निराशा व्यक्त कर रहे हैं।
पेटागोनिया ने अपने कर्मचारियों को अधिक कर्मचारियों की समस्या के कारण स्थानांतरित होने या नौकरी छोड़ने का निर्णय लेने के लिए ती न दिन का समय दिया है, जिससे कॉर्पोरेट नैतिकता और कर्मचारी व्यवहार पर बहस छिड़ गई है।
आलोचकों का तर्क है कि यह एक छुपा हुआ छंटनी है, जो उदार विच्छेद पैकेज लेकिन अपर्याप्त $4K पुनर्वास पैकेज और छोटे निर्णय विंडो की ओर इशारा करते हैं।
इस कदम को H1B वीजा धारकों के लिए संभावित रूप से लाभकारी माना जा रहा है, लेकिन कर्मचारियों और पर्यवेक्षकों से मिश्रित प्रतिक्रियाएं मिली हैं।
LuggageLosers.com एक लाइव रैंकिंग प्रद ान करता है जिसमें खोए हुए सामान के आधार पर एयरलाइनों की रैंकिंग होती है, जिसे सोशल मीडिया उल्लेखों और ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके प्रति घंटे अपडेट किया जाता है।
यह साइट सभी प्रमुख एयरलाइनों को ट्रैक करती है, आकार के अंतर को समायोजित करती है, और यात्रियों को बेहतर सामान प्रबंधन वाली एयरलाइनों को चुनने में मदद करने का लक्ष्य रखती है।
वर्तमान में खोए हुए सामान के मामले में शीर्ष एयरलाइनों में एरो लिंगस, एयर इंडिया, और वेस्टजेट एयरलाइंस शामिल हैं, जिसमें क्षेत्रीय और देश-विशिष्ट डेटा भी उपलब्ध है।
एयरलाइनों द्वारा सामान खोने की लाइव रैंकिंग से पता चलता है कि एरो लिंगस के पास सामान खोने की संभावना 57 में 1 है, डेल्टा के पास 497 में 1, और एयर फ्रांस के पास 1,256 में 1 है।
राष्ट्रीय स्तर पर, भारत में 97 में से 1, अमेरिका में 497 में से 1, और जापान में 7,734 में से 1 का मौका है, जिसमें चेक-इन हवाई अड्डों, एयरलाइन नीतियों और राष्ट्रीय नियमों के प्रभाव से भिन्नताएं होती हैं।
डेटा सोशल मीडिया पोस्ट से प्राप्त किया गया है, जिससे सटीकता को लेकर चिंताएं बढ़ रही हैं, जबकि अमेरिकी परिवहन विभाग (DOT) द्वारा गलत तरीके से संभाले गए सामान पर अधिक विश्वसनीय डेटा प्रदान किया जाता है।
पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने प्रतिरोधकों का उपयोग करके एक एनालॉग मशीन लर्निंग नेटवर्क बनाया है, जिसका उद्देश्य अधिक ऊर्जा-कुशल एआई प्राप्त करना है।
यह नया दृष्टिकोण पारंपरिक प्रोसेसर की आवश्यकता को समाप्त करता है, जटिल गणनाओं के लिए ट्रांजिस्टर पर आधारित एक गैर-रेखीय शिक्षण मेटामटेरियल का उपयोग करता है।
हालांकि वर्तमान प्रोटोटाइप आधुनिक डिजिटल एक्सेलेरेटर की तुलना में अधिक ऊर्जा खपत करता है, यह छवि वर्गीकरण और XOR संचालन जैसे कार्यों में संभावनाएं दिखाता है, और इसके विस्तार के साथ इसकी दक्षता में सुधार की संभावना है।
शोधकर्ता पारंपरिक प्रोसेसर के बिना मशीन लर्निंग कार्यों को करने के लिए ट्रांजिस्टरों के एक एनालॉग नेटवर्क का अन्वेषण कर रहे हैं, जो ओमिक क्षेत्र तक सीमित है।
यह दृष्टिकोण डिजिटल प्रणालियों की तुलना में अधिक कुशल, समानांतर संचालन की संभावनाएं प्रदान कर सकता है, हालांकि व्यावहारिक कार्यान्वयन चुनौतियाँ जैसे गेट कैपेसिटर्स पर चार्ज बनाए रखना अभी भी बनी रहती हैं।
इस अवधारणा में रुचि इसलिए बढ़ रही है क्योंकि इसमें एनालॉग घटकों का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क गणनाओं में क्रांति लाने की क्षमता है, जिससे ऊर्जा दक्षता और प्रसंस्करण गति में महत्वपूर्ण प्रगति हो सकती है।