As decisões do Tribunal de Apelações do Quinto Circuito Federal determinaram que mandados de geofencing são 'categoricamente proibidos pela Quarta Emenda', alinhando-se com os argumentos da EFF contra buscas gerais e exploratórias.
Ao caso, Estados Unidos v. Smith, envolveu a polícia usando um mandado de geofence para obter dados de localização do Google durante uma investigação de roubo à mão armada em 2018, o que o tribunal considerou violar a expectativa razoável de privacidade dos indivíduos.
Apesar de considerar os mandados de geofencing inconstitucionais, o tribunal permitiu as provas neste caso devido à confiança da polícia na tecnologia de boa fé, enfatizando a necessidade de proteções rigorosas da Quarta Emenda.
Um tribunal federal de apelações declarou os mandados de geofence inconstitucionais, citando seu amplo alcance e violação dos direitos de privacidade.
Mandados de geofencing permitem que as autoridades policiais obtenham dados de localização de dispositivos dentro de uma área e período de tempo definidos.
Apesar da decisão, evidências de mandados de geolocalização anteriores ainda podem ser admissíveis se obtidas de "boa fé", potencialmente afetando investigações futuras.
Relatório do Escritório do Inspetor Geral (OIG) da NASA culpa a má gestão da Boeing e a força de trabalho inexperiente por atrasos significativos e estouros de custos no desenvolvimento do Space Launch System (SLS) Block 1B.
As despesas do SLS Block 1B aumentaram de $962 milhões para um valor estimado de $2,8 bilhões, com o OIG destacando a gestão inadequada da qualidade e problemas de força de trabalho como fatores principais.
NASA concordou com a maioria das recomendações do OIG, incluindo a melhoria da gestão da qualidade e a realização de análises de estouro de custos, mas rejeitou penalidades financeiras, optando por incentivar o bom desempenho.
Uma investigação da NASA revela que a soldagem de baixa qualidade da Boeing e técnicos inexperientes causaram atrasos significativos no Estágio Central 3 do Sistema de Lançamento Espacial (SLS), prejudicando o retorno da América à lua.
A reportagem destaca que o planejamento inadequado das ordens de serviço e a supervisão por parte da Boeing levaram a um atraso de sete meses na conclusão do Exploration Upper Stage (EUS).
Esta situação ressalta questões mais amplas na indústria aeroespacial, onde práticas de gestão e escassez de mão de obra estão impactando projetos e prazos críticos.
Spice introduz paralelismo eficiente na linguagem de programação Zig com sobrecarga sub-nanosegundo usando agendamento de batimento cardíaco.
Evita armadilhas comuns dos frameworks de paralelismo ao usar despacho estático e batimento cardíaco cooperativo, garantindo uso mínimo de pilha e nenhuma contenção de threads.
Apesar de sua eficiência, o Spice é um projeto de pesquisa com limitações, incluindo arestas ásperas, falta de testes e benchmarks limitados, incentivando o desenvolvimento e a exploração em outras linguagens.
Spice é uma nova implementação na linguagem de programação Zig que se concentra em paralelismo de grão fino com sobrecarga sub-nanosegundo, baseada em 'agendamento de batimento cardíaco' para controle dinâmico automático de granularidade.
O projeto visa reduzir os custos fixos, tornando-o adequado para paralelizar tarefas muito pequenas, e mostra melhorias significativas de eficiência em comparação com soluções existentes como o Rayon.
Os autores reconhecem as limitações e a natureza contínua da pesquisa do Spice, com benchmarks detalhados e comparações disponíveis no documento README no GitHub.
Um estudo revela que rotular produtos como 'IA' pode afastar clientes devido a associações com falta de confiabilidade, complexidade e recursos desnecessários.
Empresas substituindo funções de busca eficazes por chatbots de IA têm causado frustração nos usuários, destacando uma preferência por soluções mais simples e confiáveis.
A tendência de adicionar IA aos produtos é frequentemente impulsionada pelo interesse dos investidores em vez da demanda dos consumidores, levando a recursos percebidos como truques em vez de melhorias genuínas.
Entre março e maio de 2023, várias vulnerabilidades de segurança foram descobertas no points.com, um importante provedor de backend para programas de recompensas de companhias aéreas e hotéis, potencialmente expondo dados sensíveis de clientes e permitindo ações não autorizadas.
Vulnerabilidades principais incluíam travessia de diretórios, bypass de autorização, credenciais vazadas e segredos de sessão fracos, afetando programas importantes como United MileagePlus e o programa de recompensas da Virgin.
Points.com prontamente reconheceu e corrigiu esses problemas, destacando o impacto crítico das vulnerabilidades de alta gravidade em sistemas essenciais.
Um grande incidente de segurança envolvendo a maior plataforma de recompensas de companhias aéreas e hotéis foi divulgado, destacando vulnerabilidades significativas.
A resposta da plataforma aos relatórios de segurança foi notavelmente rápida, tirando os sites afetados do ar e resolvendo os problemas rapidamente.
Uma vulnerabilidade crítica envolvia o uso de 'secret' como o segredo da sessão Flask, permitindo que atacantes obtivessem permissões de super administrador.
As informações do artigo fornecem um guia abrangente sobre como usar a Inteligência de Código Aberto (OSINT) para encontrar informações sobre indivíduos, aproveitando dados disponíveis publicamente de várias fontes, como redes sociais, sites e bancos de dados governamentais.
Ele descreve as etapas principais do processo de OSINT, incluindo a coleta de informações básicas, definição de requisitos, análise de dados, validação de suposições e geração de relatórios, enquanto enfatiza o uso ético desses métodos.
Ferramentas e técnicas especializadas, como Google Dorks, pesquisa reversa de nome de usuário, ferramentas de email e ferramentas de geolocalização, são destacadas para auxiliar na coleta e análise eficiente de dados.
A postagem discute o domínio do OSINT (Inteligência de Fonte Aberta) e sugere inscrever-se no Breachforum para acessar conjuntos de dados vazados, mas adverte sobre a hospedagem russa do site e os potenciais riscos de segurança.
Destaca a importância de entender como usar ferramentas OSINT como o Sherlock de forma eficaz e sugere termos alternativos para OSINT, como 'Informação Publicamente Disponível' (PAI) ou 'Inteligência Pública' (PubInt).
As postagens fornecem recursos adicionais para aprender OSINT, incluindo osintframework.com e github.com/jivoi/awesome-osint, e observam que o OSINT é valioso para jornalistas e investigadores, enquanto os usuários casuais devem se concentrar em buscas eficazes e compreensão de metadados.
PostgreSQL 17 introduz um novo método para criar tarballs de código-fonte usando git archive, garantindo reprodutibilidade e verificabilidade.
Este novo método simplifica o processo ao gerar tarballs idênticos a partir do mesmo commit do Git, aprimorando a segurança e a rastreabilidade da cadeia de suprimentos.
As atualizações se aplicam ao PostgreSQL 17 e versões futuras, enquanto versões mais antigas continuarão usando o método antigo até que não sejam mais suportadas.
Agora, o processo de lançamento do PostgreSQL 17 utiliza o 'git archive' para garantir que os arquivos tarball correspondam ao repositório Git, abordando preocupações com a segurança da cadeia de suprimentos.
Anteriormente, saídas geradas como scripts autoconf eram incluídas nos tarballs, mas não no repositório, tornando-os não auditáveis.
Essa mudança exige que os empacotadores tenham dependências de construção como Perl, Bison, Flex e DocBook instaladas, alinhando-se com práticas para melhorar a segurança e a manutenção.
Sakana AI introduziu 'O Cientista AI', um sistema para descoberta científica totalmente automatizada, capaz de realizar pesquisas de forma independente sem supervisão humana.
Os principais recursos incluem a automação de todo o ciclo de vida da pesquisa, um processo automatizado de revisão por pares e a geração de artigos de forma econômica, a aproximadamente $15 por artigo.
Apesar de seus avanços, o Cientista de IA enfrenta limitações, como a falta de capacidades visuais e a ocasional ocorrência de erros críticos, destacando a necessidade de supervisão humana e considerações éticas.
O projeto Cientista de IA visa automatizar todo o ciclo de vida da pesquisa, gerando artigos científicos a baixo custo, o que gerou debate sobre seu impacto no processo científico.
Céticos argumentam que a pesquisa gerada por IA carece do treinamento prático e da qualidade da pesquisa conduzida por humanos, potencialmente levando a spam acadêmico e minando a confiança nas publicações científicas.
Os defensores acreditam que a IA pode acelerar a descoberta científica, especialmente em áreas críticas como medicina e mudanças climáticas, mas enfatizam a necessidade de supervisão humana para garantir a confiabilidade e a relevância.
Os trabalhadores americanos estão relutantes em deixar seus empregos devido ao medo de uma recessão iminente, de acordo com especialistas em trabalho.
A redução do mercado de trabalho resultou em um aumento de trabalhadores 'presos' que se sentem aprisionados em suas funções atuais, levando a uma diminuição na satisfação no trabalho.
Com o aumento dos temores de recessão, os trabalhadores estão priorizando a segurança no emprego em vez de mudanças de carreira, e espera-se que as contratações desacelerem mesmo que a política monetária se torne mais branda.
Os trabalhadores estão relutantes em deixar seus empregos devido ao medo de uma recessão, resultando em estagnação no mercado de trabalho.
Os funcionários, particularmente na indústria de tecnologia, estão priorizando a segurança no emprego, o equilíbrio entre vida pessoal e profissional e colegas respeitosos em vez de salários mais altos devido a experiências negativas passadas e ao clima econômico atual.
A incerteza do mercado de trabalho e as práticas cautelosas de contratação pelas empresas, incluindo demissões baseadas em desempenho, são impedimentos significativos para os funcionários que consideram uma mudança de emprego.
A utilização do Telescópio Espacial James Webb (JWST) em um estudo intensificou o debate sobre a tensão de Hubble, uma discrepância nas medições da taxa de expansão do universo.
Dois grupos de pesquisa, liderados por Adam Riess e Wendy Freedman, têm resultados conflitantes: a equipe de Riess mede uma taxa de expansão mais alta, enquanto a equipe de Freedman encontra valores mais próximos das previsões teóricas.
Análise recente de Freedman com o JWST produziu resultados mistos, sugerindo erros sistemáticos nos métodos de medição de distância em vez de nova física, deixando a tensão de Hubble não resolvida.
As controvérsias sobre a tensão de Hubble se intensificaram com o Telescópio Webb, questionando se o universo está se expandindo e explorando explicações alternativas para o desvio para o vermelho.
Discrepâncias na medição da constante de Hubble sugerem possíveis erros nos cálculos de distância ou falhas no modelo cosmológico atual.
Os pesquisadores estão divididos entre desenvolver novos modelos e refinar as medições existentes, destacando as complexidades e a natureza em evolução da cosmologia.
GitLab está supostamente à venda, com interesse de compradores como a empresa de monitoramento em nuvem Datadog, e está avaliada em aproximadamente $8 bilhões.
A empresa, utilizada por mais da metade das empresas da Fortune 100, viu uma alta de 7% nas ações após a notícia, refletindo o otimismo dos investidores apesar da concorrência e das pressões de preços.
Os 45,51% das ações com direito a voto do fundador Sid Sijbrandij complicam possíveis acordos, em meio a uma tendência mais ampla de atividades de fusões e aquisições no setor de tecnologia, que registrou US$ 327,2 bilhões em negócios no primeiro semestre de 2024.
Gitlab está supostamente à venda, levantando preocupações sobre possíveis mudanças e demissões entre sua base de usuários.
Os usuários estão divididos, com alguns preferindo o GitHub por sua estabilidade e foco em IA, enquanto outros valorizam os recursos de gerenciamento de projetos e integração contínua (CI) do Gitlab.
Os rumores de venda despertaram preocupações sobre o futuro da edição comunitária do Gitlab e a possibilidade de saída de usuários, especialmente daqueles que escolheram o Gitlab para evitar a Microsoft.
audioFlux é uma biblioteca de ferramentas de aprendizado profundo para análise de áudio e música, suportando tarefas como Classificação, Separação, Recuperação de Informação Musical (MIR) e Reconhecimento Automático de Fala (ASR).
A versão mais recente, v0.1.8, introduz novos algoritmos de Pitch (por exemplo, YIN, CEP) e algoritmos para PitchShift e TimeStretch.
Ele suporta várias plataformas (Linux, macOS, Windows, iOS, Android) e pode ser instalado via PyPI ou Anaconda, com documentação abrangente e benchmarks de desempenho disponíveis online.
AudioFlux é uma biblioteca C/C++ projetada para análise de áudio e música, disponível no GitHub.
Usuários estão discutindo sua comparação com outras bibliotecas de Recuperação de Informação Musical (MIR) como Essentia, Marsyas, PiPo e Flucoma.
A biblioteca é conhecida por seu desempenho sólido, mas carece de flexibilidade e suporte a GPU, tornando-a menos ideal para aplicações de aprendizado profundo.
Serena é um sistema operacional (SO) experimental projetado para sistemas Amiga com uma CPU 68030 ou superior, apresentando princípios modernos como concorrência preemptiva e suporte a múltiplos usuários.
Ele utiliza filas de despacho em vez de threads tradicionais, gerencia dinamicamente processadores virtuais e emprega manipulação de interrupções baseada em semáforos para garantir que nenhuma interrupção seja perdida.
Serena inclui um sistema de arquivos hierárquico (SerenaFS), um shell com edição de linha de comando e suporta diversos hardwares como as placas-mãe Amiga 2000, 3000, 4000 e CPUs Motorola.
Serena é um sistema operacional (SO) experimental projetado para computadores Amiga de 32 bits, especificamente direcionado ao processador Motorola 68030.
Ao projeto despertou interesse devido ao seu conceito único de fila de despacho de processadores virtuais, que é uma abordagem inovadora no design de sistemas operacionais.
Os computadores Amiga, embora raros e caros atualmente, são significativos na história da computação por suas características avançadas, como multitarefa, som e capacidades gráficas, tornando este projeto de sistema operacional particularmente intrigante para entusiastas de retrocomputação.
Ao formulário 'Entrar com o Google' falta debounce no botão 'Continuar', levando a múltiplos redirecionamentos de retorno de chamada e uma taxa de falha de inscrição de 15%.
Este problema afeta várias empresas, incluindo Flat.app, ChatGPT, Doordash, Expedia e Snyk, devido à reutilização do parâmetro de estado OAuth 2.0 quando os usuários clicam em 'Continuar' várias vezes.
As causa raiz é a má experiência do usuário na tela de consentimento do Google, que não desativa o botão "Continuar" após o primeiro clique, resultando em mensagens de erro confusas e frustração do usuário.
Há um bug no formulário "Entrar com o Google" onde o botão "Continuar" não debouça cliques, causando múltiplos redirecionamentos de callbacks e resultando em 15% das inscrições falhando.
Esse problema ocorre quando os usuários clicam em "Continuar" mais de uma vez na tela de consentimento do OAuth do Google, levando a múltiplos redirecionamentos e a rejeição da segunda solicitação devido ao consumo de nonce.
Os desenvolvedores são aconselhados a testar suas aplicações, verificar logs em busca de erros e fornecer um melhor feedback aos usuários para mitigar esse problema, enquanto o Google poderia resolvê-lo desativando o botão "Continuar" após o primeiro clique.
Criar uma nova linguagem de programação oferece valiosas oportunidades de aprendizado, ensinando sobre gramáticas, design de linguagem, análise sintática e execução em tempo de execução.
Esse processo ajuda a entender por que as linguagens existentes são projetadas da maneira que são e permite a experimentação com diferentes paradigmas e recursos.
Recursos como "Crafting Interpreters" e livros como "Introduction to Compilers and Language Design" podem guiar iniciantes no processo de criação de linguagens.
Criar uma nova linguagem de programação muitas vezes começa com funcionalidades simples, mas pode evoluir para um projeto complexo envolvendo um interpretador.
Desenvolvedores frequentemente compartilham experiências de criar interpretadores acidentalmente, aprendendo sobre análise, sintaxe e design de linguagem no processo.
Apesar dos desafios, construir uma linguagem pode ser um projeto paralelo recompensador e educativo, proporcionando valiosos insights sobre programação e design de software.