- アムステルダムは、市内で騒々しい車の問題に対処するため、「騒音カメラ」を導入した。
- この標識は後に騒音カメラに置き換えられ、違反したドライバーに自動的に罰金を科すことになる。
- 騒音標識はまず2カ所でテストされ、今月中により多くの騒音計と標識を設置する予定だ。この取り組みは、市内での騒音障害を最小限に抑えることを目的としている。ロッテルダムもアムステルダムと提携して同様の実験を行っている。
- アムステルダム市は、市内の自動車やオートバイによる過度の騒音問題に取り組 むため、「騒音カメラ」の導入を計画している。
- この問題をめぐる議論の焦点は、大音量のオートバイの必要性と影響であり、安全上の利点を主張する者もいれば、その迷惑性を批判する者もいる。
- また、騒音公害、歩行者の行動、車両の改造、より静かで電気的な代替手段の促進など、より広範な議論も行われている。
- 住民たちは、より静かな都市環境を作るために、ガスエンジン車の禁止と電動モペッドの普及を主張している。
- 著者は、駐車場アプリで高齢女性をサポートした悔しい経験を語り、システムの課題と限界を浮き彫りにする。
- 対談では、駐車場アプリの複雑さ、スマートフォンへの依存、潜在的な金銭的影響について、利用者が懸念を表明している。
- 統一アプリや、駐車場アプリの必要性を完全になくすことへの提案がなされ、都市における民営化や収入の問題についても言及されている。著者は、特に高齢者にとっては駐車場支払いのアナログな選択肢を提唱し、複雑なデジタルシステムや、技術の進歩にもかかわらず日常生活が改善されないことへの不満を表明している。
- 参加者は、詐欺的な駐車場アプリ、限られた支払い方法、人間味のないカスタマーサービスへの不満を表明している。
- 駐車場業界における汚職、組織犯罪、プライバシーとセキュリティについての懸念が提起されている。
- テクノロジーは複雑で不便な体験を生み出すと考えられており、業界ではシンプルさと問題解決への欲求がある。
- 本文には、アメリカ、カナダ、メキシコ、キューバの複数の都市や場所が記されている。
- また、西海岸に接近するハリケーン「ヒラリー」にもスポットを当てている。
- Hacker Newsでは、天気予報アプリ「Windy.com」の機能や精度についてユーザーたちが議論している。
- 一部のユーザーは、その精度と風予報モデルを比較する能力を高く評価している。
- また、最近の変更や特定の端末での表示に関する懸念、代替の天気予報アプリを勧める声もある。
- カルロスは飛行訓練の経験を語り、狭いコックピットでの情報管理の難しさを強調する。
- 彼はレシートプリンターを使って、フライト体験を向上させるナビゲーション・ログを作成するプロジェクトを開発した。
- カルロスは技術に対する熱意と、今後もこのプロジェクトを発展させていく意向を表明している。
- 20ドルのレシート・プリンターが航空航法の記録用に使われているが、ユーザーは、熱と感熱紙に含まれるBPAの存在によって紙が読めなくなることを懸念している。
- この記事では、さまざまな活動で使用されるさまざまなナビゲーション・システムと機器について、技術の進歩と特定の方法の限界に焦点を当てながら論じている。
- 著者は、ナビゲーション・ログにレシー ト・プリンターを使用するプロジェクトを紹介し、地元で購入するか、利用可能なプリンターを企業に尋ねることを勧めている。他の読者も、レシートプリンターを別の目的で使うことに興味を示している。
- 科学者たちは、古い本が放つ独特の匂いを研究し、放出される揮発性有機化合物(VOC)を使って、その年代、状態、歴史を割り出している。
- 古書の臭いは、紙やその他の有機化合物が分解され、ベンズアルデヒド、バニリン、エチルベンゼン、2-エチルヘキサノールといった特定の化合物が放出されることによって生じる。
- VOC分析は、図書館員や歴史家が保存の必要性を特定し、孤児となった本を元の図書館と照合するのに役立つ。
- Hacker Newsでは、古い本の香り、テクノロジーと結びついたノスタルジー、テクノロジーの進歩、健康への懸念、物理的な本と電子書籍の間で進行中の議論など、 さまざまなトピックについて議論している。
- デジタルノーズのコンセプトと匂いの合成の可能性についても簡単に触れている。
- このリポジトリには、画像を生成する技術である Stable Diffusion の C/C++ 実装が含まれています。
- さまざまな精度、量子化、プラットフォームをサポートしている。
- リポジトリには、ウェイトのダウンロード、コードのビルドと実行の手順、メモリとディスクの要件に関する情報が含まれている。
- このディスカッションでは、さまざまなハードウェア・プラットフォームにおける安定拡散(SD)、GGML、AITemplate、Tinygradの性能、適合性、限界について検証する。
- GGMLにおける行列乗算の課題と、機械学習における依存関係と環境の管理の複雑さが強調されている。
- 最適化のためのプログラミング言語としてC++とRustを使用することの利点と限界について、個人的な経験やパフォーマンス向上のための推奨事項とともに探る。