2023 年 5 月 30 日
- Archive.org は、Amazon Web Services 上の 64 のバーチャルホストから起動した 1 秒間に数万件のリクエストにより、1 時間にわたる障害が発生し、すべてのユーザーに対してサイトをダウンさせることになりました。
- エンジニアは連休中の日曜日の午後、この問題に取り組むために奔走し、これらの IP アドレスをブロックすることでサイトは復旧しましたが、数時間後には別の 64 のアドレスが同じタイプの活動を開始しました。
- Archive.org の資料を大量に利用したい方は、ゆっくり始めて、徐々に増やしていくべきです。また、大規模なプロジェクトを始める場合は、サイトを圧迫しないように、info@archive.org、同団体に連絡してください。
- システム管理者が、複数の IP アドレスから DDoS のように動作するスクレイピング攻撃を阻止するために recaptcha トークンを追加した経験を共有する
- コメントでは、ボット攻撃を防ぐために CAPTCHA の代替としてビットコインを含む Proof-of-Work アルゴリズムの使用を提案しているが、暗号通貨を所有していないユーザーにとっての最初のハードルや代替 PoW アルゴリズムの限界について懸念が提起されている。
- DDoS 型の攻撃を防ぐための戦略として、ボットへの応答速度制限や遅延が議論されている。また、Internet Archive サーバーの過負荷や、過度のスクレイピングやダウンロードに対する速度制限の可能性も懸念されている。
- インドのトップレスラー数名が、セクハラ疑惑で WFI 会長で BJP 議員の Brij Bhushan Sharan Singh の逮捕を要求し、 デリー警察に拘束された。
- 拘束された女子レスラーが警察車両の中で微笑んでいるとされる写真が SNS で拡散され始めたが、後にこの写真が AI アプリを使って笑顔の写真に編集されていたことが発覚した。
- この事件は、ソーシャルメディアと AI 技術が誤解を招くプロパガンダの目的で悪用される可能性を浮き彫りにし、ソーシャルメディアプラットフォームでニュースを消費する際の事実確認と批判的思考の重要性を示しています。
- AI が生成した画像は、誤ったシナリオの拡散に利用され、視覚情報への信頼を損なう可能性がある
- デジタル贋作に対抗するために、画像や動画を認証する方法を開発する必要性がある
- 専門家は、新しい技術により、本物でありながら偽の物語を簡単に作ることができるようになったため、人々は微妙で効果的なトリックに対してより脆弱になることを懸念している。
- このテキストには、要約する意味のあるコンテンツは含まれていません。
- このウェブサイトは 、直接ウェブサイトを訪問していただくのが一番体験しやすいと思います。
- 記事を読むには、ウェブサイトを訪問してください。
- Arkose Labs が提供する HBO Max の新しい Captcha システムは、その貧弱なデザインと難易度から批判を受けています。
- ユーザーや専門家は、ボット攻撃を防ぎ、オンラインのセキュリティを確保するために、より効果的で利用しやすい代替の検証システムの必要性を論じています。
- また、HBO のストリーミングサービスのブランド名変更、プラットフォームの不具合やバグに対する不満の声も寄せられています。
- Total Blocking Time(TBT)は、First Contentful Paint と Time to Interactive の間にユーザーのインタラクションをブロックする、ブラウザのメインスレッド上のすべての長いタスクの合計を測定します。
- 長い JavaScript の実行や、すべての要素にイベントリスナーを付けることは、TBT の高さにつながります。
- 不要な JavaScript を削除し、既存の JavaScript を最適化することで、Wikipedia はローエンドデバイスで TBT を 300ms 近く削減し、全体的なパフォーマンスを改善しました。
- ログインしていないユーザーでもウィキペディアが速くなる
- Astro の使用や投機的プリフェッチなど、ウェブサイトのパフォーマンスを向上させるための低空飛行の果実が提案されている
- ウィキペディアはデフォルトでモバイル版を提供すべきか、デバイスの能力を検出すべきか、といった議論が行われている
- Setris」は、テトリスのメカニクスと砂の物理学を組み合わせた新しいゲームです。
- このゲームには 3 種類のプレイモードと 5 段階の難易度があります。
- プレイヤーはこのゲームを無料でダウンロードするか、開発者をサポートするために価格を指定することができます。
- Java と LibGDX で開発された新しいテトリス風ゲーム『Setris』は、プログラマーやゲーマーの間で人気がある。
- ゲームをダウンロードではなく、ブラウザで実行することを望むユーザーもいれば、商標問題を避けるためにサンドトリスやブリックゲームといった名前を提案するユーザーもいる。
- ユーザーからは、特定のシステムでゲームを実行する際の問題や、ゲームの Java ベース開発に必要な JRE がバンドルされているため、ダウンロードサイズが大きいという報告があります。
- このウェブサイトは、直接ウェブサイトを訪問していただくのが一番体験しやすいと思います。
- 記事を読むには、ウェブサイトを訪問してください。
- ユーザーは Intuit への不満を表明し、QuickBooks に代わるオープンソースの代替品について議論しています。
- プロジェクトがサポートチャネルとして Discord を使用していることについて懸念が示されています。
- コメント欄では、異なる国の銀行や税金との相互運用性についての課題が議論されています。
- 黄色と白を基調とし、法王の紋章をあしらったバチカン国旗は、自分たちのアイデンティティーの象徴として、世界中のカトリック教徒がよく掲げています。
- しかし、ウィキペディアの誤植から作成されたものなど、微妙に異なる複数のバージョンがネット上に出回っており、購入・使用できる国旗の多くは間違っている可能性があります。
- このような状況は、国旗の公式デザインに関するバチカンの明確な仕様の欠如を浮き彫りにしており、特にバチカン国旗が 世界的に見られるようになった今、デザイン仕様の標準化と明確化の必要性が高まっています。
- Wikipedia では何年も間違ったバチカン国旗が表示され、具体性の欠如と複数の許容されるバージョンにより、間違ったデザインの国旗が広く使用されることになった。
- ウィキペディアで国旗や紋章のシンボルの正確さについて議論され、事実の正確さの重要性と、世界的に国旗デザインの統一性を維持することの難しさについて、さまざまな意見が出されました。
- ウィキペディアでは、特定の国の正しい国旗デザインに関する編集戦争と議論が続いており、クラウドソース情報の限界と、デジタル時代における正確で信頼できるデータの維持の難しさが浮き彫りになっています。
- Donut は、既製の OCR エンジンや API を使わずに、視覚的な文書理解タスクで最先端の性能を達成する OCR フリーの文書 理解トランスフォーマーである。
- 合成文書生成ツール SynthDoG は、Donut の事前学習が様々な言語やドメインに柔軟に対応できるよう支援します。
- 文書解析、文書分類、文書 VQA、テキスト読解など、様々な視覚的文書理解タスクの事前学習済みモデルや Web デモが利用可能です。
- OCR フリーの文書理解トランスフォーマーである Donut が Github でリリースされました。
- Donut は、Google Cloud OCR や Azure OCR といった他の OCR ツールと比較して、Hacker News のユーザーから様々な評価を受けました。
- Donut は、批判にもかかわらず、将来の文書理解と分類のアプリケーションへの可能性を示しました。
- このテキストは、Mullvad VPN に属すると思われるウェブサイトのヘッダーと思われます。
- ヘルプ、サーバー、価格、ブログ、プライバシーと VPN に関する情報など、さまざまなページへのリンクが含まれています。
- さらなる文脈や情報がなければ、技術ニュースに関連する新しいものやエキサイティングなものがあるかどうかは不明である。
- Mullvad は、ピアツーピアのファイル共有やゲームに利用されているポートフォワーディング機能を、悪意のあるアクターによる悪用を理由に削除します。
- プライベートトラッカーやシードボックスは、トレントの代替手段として提案されていますが、プライベートトラッカーへのアクセスには、確立したメンバーからの招待が必要な場合があります。
- 一部のユーザーは、ポートフォワーディングなしでプライバシーや地理的に制限されたコンテンツにアクセスする能力を失うことを懸念しています。AirVPN や Hide.me など、ポートフォワーディングをサポートする代替 VPN サービスがユーザーから推奨されています。
- 放射線技師は、脳の 3D 世界モデルとそのダイナミクスを必要とする複雑な仕事をしており、彼らを AI システムで完全に置き換えること はほぼ不可能である。
- 放射線科医が地に足の着いた脳モデルを持っているため、自動化されたシステムは放射線科医のような判断を下すことができず、AI マシンに彼らのパフォーマンスを再現させるためのトレーニングを行うことは困難です。
- 放射線科医の仕事を自動化するアルゴリズムを作成することさえ、必要な広範な領域固有の知識を考慮すると困難であり、成功する人はまずいないでしょう。
- AI は放射線科の診断検査の 9 割を事前作成できるが、放射線科医が自己満足に陥り、出力を見直さないために誤読する懸念が存在する
- 法律や規制の問題、病院間の画像診断プロトコルや疾患の流行状況の違い、プライバシーに対する懸念などから、医療データの共有に課題が存在する
- AI は、放射線科医が解釈の優先順位を決定し、異常なスキャンにフラグを立てるのを支援することができますが、稀で困難な疾患については、人間の診断医の入力が依然として重要です。