FarmBot erbjuder en mycket automatiserad, lättmonterad trädgårdsrobot som förenklar odling av mat hemma, i skolor och till och med i rymden.
Det används av över 500 utbildningsinstitutioner och organisationer som NASA, och främjar STEM-utbildning och innovativa jordbruksmetoder.
FarmBot-modellerna, Genesis och Genesis XL, erbjuder hållbar livsmedelsproduktion med lägre koldioxidutsläpp och är utformade för olika skala, från individuella till familjebehov.
Den öppna källkodsbaserade jordbruksroboten (farm.bot) har fått blandade recensioner, med kritik som fokuserar på dess brist på växtvårdsexpertis, såsom felaktiga bevattningstekniker som kan leda till svampproblem.
Vissa användare tror att teknologin kan anpassas och ser potential i att skala upp den för större tillämpningar, även om andra anser att den är opraktisk för seriöst jordbruk.
Projektet ses generellt som ett verktyg för hobbyister snarare än en hållbar lösning för storskaligt jordbruk.
Outline speedrunning innebär att man skapar en detaljerad rekursiv disposition, snabbt fyller i den och förbättrar den först efter att den är klar, vilket är avsevärt snabbare än traditionella metoder.
Viktiga steg inkluderar att göra en översikt, bryta ner varje punkt, fylla i dem snabbt och förfina detaljerna i efterhand, för att undvika det vanliga misstaget att försöka göra allt perfekt från början.
Denna metod är tillämplig på olika uppgifter som skrivande och programmering, och förbättrar både hastighet och kvalitet genom att bibehålla momentum och minska stress.
Artikeln förespråkar en top-down-ansats för projektledning, med betoning på att bryta ner uppgifter i mindre, hanterbara delar för snabbare slutförande.
Det framhäver hur funktionell programmering, som undviker delat tillstånd, kan hjälpa i denna process, även om vissa hävdar att denna metod är en allmän god praxis.
Flexibilitet och iteration betonas också, vilket antyder att börja med en grov skiss och förfina den över tid kan förbättra projektets effektivitet och effektivitet.
Åtgärder som visar om något har manipulerats är nödvändiga för att upptäcka obehörig fysisk åtkomst till elektroniska enheter och skydda mot 'evil maid'-attacker.
Tekniker inkluderar användning av unika sigill, glitternagellack på skruvar, manipulationssäker firmware som Heads och Auditor, samt fysisk intrångsdetektering med appar som Haven.
Genom att kombinera flera säkerhetslager, såsom manipuleringssäkra förvaringslösningar och videoövervakning, förbättras enhetsskyddet avsevärt.
Artikeln diskuterar metoder för att göra elektronik manipuleringssäker och betonar vikten av att upptäcka obehörig åtkomst eller ändringar.
En användare delade sitt arbete med att använda dessa principer för att bekämpa förfalskade läkemedel och föreslog ett behov av bättre algoritmer för att omvandla slumpmässiga mönster till sökbar text.
Konversationen berör relaterade teknologier som fysiskt oklonbara funktioner (PUFs) som används inom kryptografi och potentialen för att använda bildigenkänningsalgoritmer för manipuleringdetektion.
high_impact är en ny 2D-spelmotor skriven i C, inspirerad av 2010 års Impact JavaScript-spelmotor, och stöder flera plattformar inklusive Windows, Mac, Linux och WebAssembly (WASM).
Motorn har omfattande stöd för spelutveckling, inklusive tile-maps, spelobjekt, fysik, kollisioner, animationer, text och ljud, med fokus på enkelhet och utbyggbarhet.
Projektet inkluderar en port av det ursprungliga spelet Biolab Disaster och en uppdaterad nivåredigerare, Weltmeister, som visar upp motorns kapaciteter och inbjuder till bidrag för vidare utveckling.
En utvecklare portade sin JavaScript-spelmotor, Impact, till C, vilket väckte diskussioner om prestanda och optimering inom spelutveckling.
Impact har använts i anmärkningsvärda spel som Cross Code och XType Plus, vilket visar dess anpassningsförmåga och potential för modifiering.
Porteringsarbetet belyser det pågående intresset för att optimera webbaserade spel, med omnämnanden av WebAssembly (WASM) och WebGL för förbättrad prestanda.
Nvidia har försenat produktionen av sin nästa AI-chip, "Blackwell" B200, på grund av en designfel som upptäcktes sent i processen.
Förseningen kommer att skjuta upp produktionen med minst tre månader, med stora leveranser som nu förväntas under första kvartalet nästa år.
Stora teknikföretag som Microsoft, Google och Meta har redan lagt betydande beställningar, vilket understryker den höga efterfrågan och vikten av dessa AI-chip.
Nvidia har skjutit upp lanseringen av sitt nästa AI-chip på grund av en designfel, vilket har väckt diskussioner på The Verge om de verkliga begränsande faktorerna i AI-utvecklingen.
Några användare hävdar att datahantering och modellarkitektur är mer kritiska flaskhalsar än rå beräkningskraft, medan andra ifrågasätter de potentiella förbättringarna även med avsevärt fler GPU:er.
Debatten utforskar också potentialen hos mindre, mer effektiva AI-modeller och hårdvaruframstegens påverkan på AI-forskning.
GPT-4 har varit fördelaktigt för att förstå Linux-kärnkod, hjälpa C-programmerare att förklara funktioner och skriva dummyprogram.
Användare tycker att stora språkmodeller (LLM) är hjälpsamma för att snabba upp inlärningen och hantera tråkiga detaljer, trots tillfälliga felaktigheter.
LLM:er är värdefulla för brainstorming och idégenerering men bör användas med försiktighet inom områden som kräver hög noggrannhet.
Sega's Jet Rocket, som släpptes 1970, var ett banbrytande arkadspel som simulerade flygning och strid utan att använda en dator eller skärm.
Spelet använde ett mekaniskt system som involverade en transportbandsliknande duk, speglar och lampor för att simulera raketuppskjutningar och upptäcka träffar.
Trots sin initiala popularitet påverkades försäljningen i Nordamerika av olicensierade kopior, och idag finns det få fungerande enheter kvar, där restaurerade versioner värderas för sin historiska betydelse och mekaniska uppfinningsrikedom.
Sega Jet Rocket, ett arkadspel från 70-talet, är anmärkningsvärt för sin avsaknad av dator eller skärm och förlitar sig istället på elektromekanisk teknik.
Spelet är en del av en bredare trend på 70-talet där arkadspel som Sega Helishooter och Killer Shark använde liknande elektromekaniska system, före den digitala grafikens era.
Denna återuppväckta intresse belyser den innovativa ingenjörskonsten hos tidiga arkadspel och deras inflytande på senare utveckling av videospel.
Biblioterapi, praktiken att använda böcker för terapeutiska ändamål, har historiska rötter som går tillbaka till antikens Grekland och fick framträdande plats efter första världskriget.
Forskning visar att läsning av skönlitteratur kan förbättra empati och sociala färdigheter genom att stimulera hjärnregioner som är förknippade med att uppleva händelser på egen hand.
Trots viss skepsis om dess verkliga påverkan erbjuder biblioterapi personliga hälsofördelar, såsom minskad stress och förbättrad sömn, och hjälper individer att navigera sina läsval för emotionell komfort.
Att läsa kan öka empatin genom att erbjuda en uppslukande upplevelse som filmer och TV inte kan matcha, vilket gör det möjligt för läsare att leva tillsammans med karaktärerna och få en djupare förståelse för sig själva och andra.
Effekten av läsning varierar mellan individer, ofta genom att bredda perspektiv och ge känslomässig resonans, även om måttlighet är viktig för att undvika att använda läsning som en flykt från verkligheten.
Rätt böcker kan främja empati och självmedvetenhet, vilket bidrar till allmän lycka.
Google har varit i framkant av AI- och chiputveckling i över ett decennium, vilket har lett till skapandet av Tensor Processing Units (TPUs) för att möta de ökande kraven på AI-beräkningar.
TPU:er, som först lanserades 2015, har utvecklats avsevärt, med den senaste generationen, Trillium, som förbättrar kraft och effektivitet för avancerade AI-modeller.
Google lanserade Cloud TPU:er 2018, vilket gjorde det möjligt för kunder att accelerera AI-arbetsbelastningar, och över 60% av finansierade generativa AI-startups använder nu Google Clouds AI-infrastruktur.
Googles utveckling av TPU (Tensor Processing Unit) har väckt debatter om att eventuellt avknoppa det till ett separat företag, vilket skulle kunna attrahera betydande investeringar och marknadsvärde.
TPU:er är den näst mest populära miljön för AI-träning efter Nvidia, men Googles egenutveckling är kostnadseffektiv och väl integrerad med dess ekosystem, vilket komplicerar en eventuell avknoppning.
Trots den konkurrensutsatta AI-hårdvarumarknaden och Nvidias dominans är Googles TPU:er avgörande för dess AI-infrastruktur och används flitigt av generativa AI-startups och enhörningar.
Monetagium var en medeltida praxis där allmänheten betalade en avgift för att undvika försämring av mynt, vilket skulle orsaka inflation och finansiell instabilitet.
Infört i England av Vilhelm Erövraren, utvecklades det till en treårig förnyelse av mynt, vilket var impopulärt och slutligen avskaffades av Henrik I.
Liknande metoder fanns i Danmark med "plogskatten", och moderna demokratier står inför liknande intäktsutmaningar, även om de förlitar sig på skatter istället för devalvering.
Texten diskuterar den historiska kontexten och effekten av penningförsämring, och lyfter fram exempel från antika Rom och det bysantinska riket.
Den drar paralleller mellan historisk devalvering och moderna metoder, såsom borttagandet av silver från amerikanska mynt och justeringar av Federal Reserves balansräkning.
Konversationen sträcker sig till samtida frågor som Bitcoins roll i att hantera penningförsämring och konsekvenserna av deflationära valutor på ekonomin.
Artikeln undersöker USA:s spionageinsatser för att undergräva sovjetisk teknologi under kalla kriget, med hänvisning till en detaljerad video av Asianometry och Gerhardt Ronnebergers bok 'Deckname Saale'.
Den lyfter fram Bulgariens datorindustri, som förlitade sig på insmugglad västerländsk teknologi, och återger en CIA-operation från 1959 som involverade den sovjetiska Lunik-rymdfarkosten.
Artikeln understryker spionagets ömsesidiga natur, med hänvisning till sovjetiska stölder av västerländsk teknologi som Sidewinder-missilen och Buran-skytteln, och avslutas med en diskussion om de etiska konsekvenserna av dessa aktiviteter.
D-Bot är ett nytt system som utnyttjar stora språkmodeller (LLMs) för databasediagnostik, med målet att assistera databasadministratörer (DBAs) genom att automatisera kunskapsutvinning och rapportgenerering.
Systemet inkluderar avancerade tekniker såsom offline kunskapsutvinning, automatisk generering av uppmaningar och rotorsaksanalys med hjälp av träd-sökning, vilket överträffar traditionella metoder och modeller som GPT-4.
Testad på riktiga riktmärken kan D-Bot generera diagnosrapporter inom 10 minuter, vilket visar dess effektivitet och förmåga att hantera komplexa databasavvikelser.
Artikeln diskuterar potentialen att använda stora språkmodeller (LLMs) som databashanterare (DBAs) och lyfter fram en studie med titeln 'Database Diagnosis System using Large Language Models.'
Studien visar att även om LLM:er kan hjälpa till med databasadministrationsuppgifter, är de ännu inte överlägsna mänskliga juniora DBA:er men erbjuder hastighetsfördelar och minskar tristess.
Användningen av träd-baserad kunskapsutvinning och Sentence-BERT-modeller i studien hjälper till att mildra vanliga problem med stora språkmodeller som hallucination, vilket gör systemet mer pålitligt och granskningsbart.
En 16-årig författare, ILyesMk2, skrev en bok om datorns inre delar, med fokus på RAM och CPU, och delade den på GitHub.
Denna bok har hyllats för sin läsbarhet och engagerande ton, med nyckeltermer och illustrationer skapade med Figma.
Projektet, som tog nästan sex månader, syftar till att utbilda yngre generationer om hur datorer fungerar och har väckt författarens intresse för webbdesign.
Artikeln diskuterar utvärdering av en klass av oändliga summor i sluten form, särskilt när k är ett icke-negativt heltal och c är ett rationellt tal med |c| > 1.
Den introducerar polylogaritmfunktionen Lis(z) och förklarar att även om det generellt är utmanande att utvärdera Lis(z) i sluten form, är det genomförbart när s är ett negativt heltal.
Exemplet i inlägget visar där summan är lika med Li−3(1/2), vilket resulterar i 26, och noterar att summan alltid är rationell och ibland ett heltal för specifika värden av c.
USB Sniffer Lite för RP2040 är en enkel USB-sniffer baserad på Raspberry Pi RP2040, som stöder låg hastighet och full hastighet, och kräver ingen ytterligare programvara.
Den ansluter direkt till MCU-stift och kan ställas in med en UF2-fil och verktyget bin2uf2, med detaljerade hårdvaruanslutningar och inställningar tillhandahållna.
En dedikerad kretskort med en integrerad FE8.1 USB-hubb förenklar installationen, och olika inspelningsinställningar och kommandon finns tillgängliga för flexibel användning.
USB Sniffer Lite för RP2040 låter utvecklare se råa USB-paket, vilket är användbart för utveckling av USB-enhetsfirmware och för att snappa upp USB-trafik mellan olika värddatorer.
RP2040 innehåller ARM Cortex-M0+ kärnor, och det finns för närvarande inga icke-ARM-versioner tillgängliga, även om RISC-V undersöks som ett alternativ.
Verktyget kan fånga USB-paket och har potentiella användningsområden för att upptäcka dåliga USB-kablar/laddare och ansluta USB-enheter trådlöst via WiFi eller Bluetooth.