Национальная карта Vision-Zero — это новая инициатива, направленная на устранение смертельных случаев и тяжелых травм на дорогах.
«Эта карта предоставляет всесторонний обзор данных о безопасности дорожного движения по всей стране, помогая выяв лять зоны повышенного риска и внедрять целевые меры безопасности.»
Эта инициатива является частью более широкой стратегии Vision-Zero, которая была принята различными городами и странами для повышения безопасности дорожного движения с помощью подходов, основанных на данных, и вовлечения сообщества.
Была создана подробная карта почти всех случаев гибели в ДТП в США в 21 веке, при этом пользователи предложили использовать тепловую карту для выявления очагов смертности.
Обсуждения выявили неточности данных из базы данных FARS NHTSA, включая проблемы с полицейскими отчетами и системами отчетности штатов.
Пользователи обсуждали влияние проектирования дорог на безопасность, выступая за более узкие улицы и меры по успокоению движения, а также обсуждали баланс между безопасностью на дорогах и эффективностью движения.
Исследователь безопасности обнаружил уязвимость в поддомене a16z crypto, раскрывающую конфиденциальную информацию, такую как ключи AWS и содержимое базы данных.
Обнародованные учетные данные включали доступ к AWS, Salesforce, Mailgun и базе данных, содержащей персонально идентифицируемую информацию (PII).
Исследователь не получил вознаграждение за обнаружение уязвимости из-за публичного раскрытия информации после того, как не смог найти частный способ связи, что он счел несправедливым.
Исследователь выявил уязвимость на сайте a16z, которая раскрывала данные компании, но не получил вознаграждение за обнаружение ошибки из-за публичного раскрытия информации после неудачных попыток частного контакта.
Инцидент вызвал дебаты о ответственном раскрытии информации, практике безопасности компаний и этике неоплачиваемого поиска уязвимостей.
Критика была направлена на a16z за то, что они не компенсировали исследователя, подчеркивая ответственность как компаний, так и исследователей безопасности в обработке таких открытий.
Garage — это открытый распределённый сервис объектного хранения, предназначенный для самостоятельного размещения, обеспечивающий избыточность за счёт репликации данных в трёх зонах.
Ключевые особенности включают легковесное и эффективное развертывание, универсальность в различных дата-центрах и устойчивость к сбоям сети и оборудования.
Он поддерживает разнородное оборудование, реализует API Amazon S3 для совместимости и финансируется NGI POINTER, NLnet / NGI0 Entrust и программой исследований и инноваций Horizon 2021 Европейского Союза.
Garage — это система распределенного объектного хранилища с открытым исходным кодом, которую пользователи выбирают вместо Minio из-за лучшей производительности с небольшими файлами и репликации.
Ключевые особенности включают значительные улучшения производительности, низкое использование памяти и CRDT (Типы данных с репликацией без конфликтов) для распределенного консенсуса.
Проект имеет лицензию AGPL и направлен на предоставление гибкого, самохостируемого решения для хранения данных, с продолжающимися обсуждениями о функциях соответствия и сравнении с другими системами хранения, такими как SeaweedFS, IPFS и Tahoe-LAFS.
Многоспутниковые данные выявили рекордную утечку метана из-за выброса на скважине, что подчеркивает значительное недооценивание выбросов метана, связанных с нефтью и газом, в отчетах отрасли.
Потенциал метана как парникового газа в 20 раз выше, чем у CO2 за 100 лет, что делает некоторые пути его производства хуже угля с точки зрения воздействия на климат.
Инцидент в Казахстане подчеркивает необходимость усиления климатической политики и точного учета для устранения утечек метана, которые усугубляются ослабленными регулирующими органами и устаревшей инфраструктурой.
Typst — это новая, удобная в использовании система вёрстки на основе разметки, разработанная для того, чтобы быть такой же мощной, как LaTeX, с встроенной разметкой, гибкими функциями, интегрированным скрипти нгом и быстрой компиляцией.
Компилятор и интерфейс командной строки (CLI) Typst доступны для локальной компиляции документов, а бесплатный онлайн-редактор в настоящее время находится в публичной бета-версии для улучшенного опыта.
Пользователи могут присоединиться к сообществу Typst на Discord для получения поддержки и доступа к ресурсам, созданным сообществом, с возможностью внести свой вклад, сообщая об ошибках или предлагая новые функции.
Typst представлен как более простой и ресурсосберегающий альтернативный вариант LaTeX для создания PDF, при этом пользователи сообщают о значительных улучшениях производительности.
«Инструмент хвалят за его интуитивно понятную систему шаблонов, что делает его более доступным для пользователей по сравнению с LaTeX, особенно для быстрого создания большого объема документов.»
Typst привлекает внимание благодаря своему потенциалу упростить написание академ ических работ и создание нормативных документов, хотя в настоящее время ему не хватает некоторых функций, таких как вывод в HTML и полная поддержка TeX.
OpenAI выпустила мини-модель GPT-4o, стоимость которой составляет $0.15 за 1 миллион входных токенов и $0.60 за 1 миллион выходных токенов, что делает её более доступной и умной по сравнению с GPT-3.5 Turbo.
Низкая стоимость GPT-4o mini позволяет создавать контент, генерируемый ИИ, который может полностью поддерживаться за счет доходов от рекламы, что потенциально может изменить процесс создания онлайн-контента.
«Например, создание поста в блоге с помощью GPT-4o mini стоит $0.00051525, в то время как доход от рекламы за про смотр страницы может составлять около $0.0026, что приводит к чистой прибыли примерно $0.002 за просмотр страницы.»
Обсуждение подчеркивает обеспокоенность по поводу будущего веб-контента, предполагая, что контент, созданный ИИ, может вскоре доминировать, что приведет к циклу обучения ИИ на выходах ИИ.
«Существует дискуссия о качестве текущего веб-контента, и некоторые утверждают, что большая его часть уже является низкокачественным материалом для SEO (поисковой оптимизации), и ИИ может усугубить эту проблему.»
«Разговор касается сложности различения текста, созданного человеком, и текста, созданного ИИ, поднимая вопросы об аутентичности и оригинальности онлайн-взаимодействий и контента.»