FarmBot cung cấp một robot làm vườn tự động cao, dễ lắp ráp, giúp đơn giản hóa việc trồng thực phẩm tại nhà, trong trường học và thậm chí trong không gian.
Được sử dụng bởi hơn 500 cơ sở giáo dục và tổ chức như NASA, thúc đẩy giáo dục STEM và các thực hành nông nghiệp sáng tạo.
Những mẫu FarmBot, Genesis và Genesis XL, cung cấp sản xuất thực phẩm bền vững với lượng khí thải CO2 thấp hơn và được thiết kế cho các quy mô khác nhau, từ nhu cầu cá nhân đến gia đình.
Robot Nông Nghiệp Mã Nguồn Mở (farm.bot) đã nhận được những đánh giá trái chiều, với những chỉ trích tập trung vào việc thiếu chuyên môn chăm sóc cây trồng, chẳng hạn như kỹ thuật tưới nước không đúng cách có thể dẫn đến các vấn đề về nấm.
Vài người dùng tin rằng công nghệ này có thể được điều chỉnh và thấy tiềm năng trong việc mở rộng cho các ứng dụng lớn hơn, mặc dù những người khác cho rằng nó không thực tế cho việc canh tác nghiêm túc.
Đề án này thường được xem như một công cụ của người đam mê hơn là một giải pháp khả thi cho nông nghiệp quy mô lớn.
Phác thảo tốc độ bao gồm việc tạo ra một phác thảo chi tiết theo cách đệ quy, nhanh chóng điền vào, và chỉ hoàn thiện sau khi hoàn thành, điều này nhanh hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống.
Những bước quan trọng bao gồm lập dàn ý, chia nhỏ từng mục, điền nhanh chóng, và tinh chỉnh chi tiết sau đó, tránh sai lầm phổ biến là hoàn thiện ngay từ đầu.
Phương pháp này có thể áp dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau như viết và lập trình, nâng cao cả tốc độ và chất lượng bằng cách duy trì đà và giảm căng thẳng.
Đoạn bài viết ủng hộ phương pháp quản lý dự án từ trên xuống, nhấn mạnh việc chia nhỏ các nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn để hoàn thành nhanh chóng hơn.
Điều này nhấn mạnh cách lập trình hàm, vốn tránh trạng thái chia sẻ, có thể hỗ trợ trong quá trình này, mặc dù một số người cho rằng phương pháp này là một thực hành tốt chung.
Khả năng linh hoạt và sự lặp lại cũng được nhấn mạnh, gợi ý rằng bắt đầu với một phác thảo sơ bộ và tinh chỉnh nó theo thời gian có thể nâng cao hiệu quả và hiệu suất của dự án.
Biện pháp chống giả mạo là cần thiết để phát hiện truy cập vật lý trái phép vào các thiết bị điện tử, bảo vệ chống lại các cuộc tấn công 'người hầu ác ý'.
Những kỹ thuật bao gồm sử dụng các con dấu độc đáo, sơn móng tay lấp lánh trên ốc vít, firmware chống giả mạo như Heads và Auditor, và phát hiện xâm nhập vật lý với các ứng dụng như Haven.
Việc kết hợp nhiều lớp bảo mật, chẳng hạn như lưu trữ chống giả mạo và giám sát video, sẽ tăng cường đáng kể việc bảo vệ thiết bị.
Đoạn bài thảo luận về các phương pháp để làm cho thiết bị điện tử có dấu hiệu bị can thiệp, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát hiện truy cập hoặc sửa đổi trái phép.
Người dùng đã chia sẻ công việc của họ về việc sử dụng các nguyên tắc này để chống lại thuốc giả, đề xuất cần có các thuật toán tốt hơn để chuyển đổi các mẫu ngẫu nhiên thành văn bản có thể tìm kiếm được.
Cuộc trò chuyện đề cập đến các công nghệ liên quan như Chức năng Vật lý Không thể Sao chép (PUFs) được sử dụng trong mật mã và tiềm năng sử dụng các thuật toán nhận dạng hình ảnh để phát hiện giả mạo.
high_impact là một công cụ game 2D mới được viết bằng ngôn ngữ C, lấy cảm hứng từ công cụ game JavaScript Impact năm 2010, và hỗ trợ nhiều nền tảng bao gồm Windows, Mac, Linux, và WebAssembly (WASM).
Động cơ này có hỗ trợ toàn diện cho việc phát triển trò chơi, bao gồm bản đồ ô, đối tượng trò chơi, vật lý, va chạm, hoạt hình, văn bản và âm thanh, với trọng tâm là sự đơn giản và khả năng mở rộng.
Đề án bao gồm một phiên bản chuyển đổi của trò chơi Biolab Disaster gốc và một trình chỉnh sửa cấp độ được cập nhật, Weltmeister, nhằm trình diễn khả năng của động cơ và mời gọi sự đóng góp cho sự phát triển tiếp theo.
Nhà phát triển đã chuyển đổi công cụ trò chơi JavaScript của họ, Impact, sang ngôn ngữ C, khơi dậy các cuộc thảo luận về hiệu suất và tối ưu hóa trong phát triển trò chơi.
Impact đã được sử dụng trong các trò chơi nổi bật như Cross Code và XType Plus, thể hiện khả năng thích ứng và tiềm năng cho vi ệc sửa đổi của nó.
Những nỗ lực chuyển đổi này nhấn mạnh sự quan tâm liên tục đến việc tối ưu hóa các trò chơi dựa trên web, với các đề cập đến WebAssembly (WASM) và WebGL để cải thiện hiệu suất.
Nvidia đã hoãn việc phát hành chip AI tiếp theo của mình do một lỗi thiết kế, gây ra các cuộc thảo luận trên The Verge về những yếu tố hạn chế thực sự trong các tiến bộ AI.
Một số người dùng cho rằng việc xử lý dữ liệu và kiến trúc mô hình là những điểm nghẽn quan trọng hơn so với sức mạnh tính toán thô, trong khi những người khác đặt câu hỏi về những cải tiến tiềm năng ngay cả khi có nhiều GPU hơn đáng kể.
Cuộc tranh luận cũng khám phá tiềm năng của các mô hình AI nhỏ hơn, hiệu quả hơn và ảnh hưởng của những tiến bộ phần cứng đối với nghiên cứu AI.
GPT-4 đã mang lại lợi ích cho việc hiểu mã nguồn của nhân Linux, hỗ trợ các lập trình viên C trong việc giải thích các hàm và viết các chương trình giả lập.
Người dùng thấy các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hữu ích trong việc tăng tốc học tập và quản lý các chi tiết tẻ nhạt, mặc dù đôi khi có những sai sót.
LLM có giá trị trong việc động não và tạo ý tưởng nhưng nên được sử dụng cẩn thận trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao.
Jet Rocket của Sega, phát hành năm 1970, là một trò chơi arcade tiên phong mô phỏng bay và chiến đấu mà không sử dụng máy tính hay màn hình.
Trò chơi sử dụng một hệ thống cơ học bao gồm một tấm vải giống như băng chuyền, gương và đèn để mô phỏng các vụ phóng tên lửa và phát hiện các cú đánh trúng.
Mặc dù ban đầu rất phổ biến, các bản sao không có giấy phép đã ảnh hưởng đến doanh số bán hàng của nó ở Bắc Mỹ, và ngày nay, chỉ còn rất ít đơn vị hoạt động, với các phiên bản được phục hồi được đánh giá cao vì ý nghĩa lịch sử và sự khéo léo về cơ khí của chúng.
Sega Jet Rocket, một trò chơi arcade từ thập niên 70, nổi bật vì không có máy tính hay màn hình, thay vào đó dựa vào công nghệ điện cơ.
Trò chơi này là một phần của xu hướng rộng hơn vào những năm 70, khi các trò chơi arcade như Sega Helishooter và Killer Shark sử dụng các hệ thống điện cơ tương tự, trước thời kỳ đồ họa kỹ thuật số.
Việc quan tâm trở lại này làm nổi bật kỹ thuật sáng tạo của các trò chơi arcade đầu tiên và ảnh hưởng của chúng đến sự phát triển của các trò chơi điện tử sau này.
Liệu pháp đọc sách, thực hành sử dụng sách cho mục đích trị liệu, có nguồn gốc lịch sử từ thời Hy Lạp cổ đại và trở nên nổi bật sau Thế chiến I.
Những nghiên cứu cho thấy rằng việc đọc tiểu thuyết có thể tăng cường sự đồng cảm và kỹ năng xã hội bằng cách kích thích các vùng não liên quan đến việc trải nghiệm sự kiện trực tiếp.
Dù có một số hoài nghi về tác động thực tế của nó, liệu pháp đọc sách mang lại lợi ích sức khỏe cá nhân, chẳng hạn như giảm căng thẳng và cải thiện giấc ngủ, và giúp cá nhân định hướng lựa chọn sách để tìm kiếm sự an ủi về mặt cảm xúc.
Đọc sách có thể tăng cường sự đồng cảm bằng cách cung cấp một trải nghiệm đắm chìm mà phim ảnh và truyền hình không thể sánh kịp, cho phép người đọc sống cùng các nhân vật và hiểu sâu hơn về bản thân và người khác.
Ảnh hưởng của việc đọc sách khác nhau ở mỗi người, thường mở rộng tầm nhìn và mang lại sự cộng hưởng cảm xúc, mặc dù việc điều độ là quan trọng để tránh sử dụng việc đọc như một cách trốn tránh thực tại.
Những cuốn sách phù hợp có thể nuôi dưỡng sự đồng cảm và nhận thức về bản thân, góp phần vào hạnh phúc tổng thể.
Google đã đi đầu trong phát triển AI và chip trong hơn một thập kỷ, dẫn đến việc tạo ra các Đơn vị Xử lý Tensor (TPU) để đáp ứng nhu cầu tính toán AI ngày càng tăng.
TPU, lần đầu tiên được triển khai vào năm 2015, đã phát triển đáng kể, với thế hệ mới nhất, Trillium, nâng cao sức mạnh và hiệu quả cho các mô hình AI tiên tiến.
Google đã ra mắt Cloud TPUs vào năm 2018, cho phép khách hàng tăng tốc các khối lượng công việc AI, với hơn 60% các startup AI tạo sinh được tài trợ hiện đang sử dụng hạ tầng AI của Google Cloud.
Việc phát triển TPU (Đơn vị Xử lý Tensor) của Google đã làm dấy lên các cuộc tranh luận về khả năng tách nó thành một công ty riêng, điều này có thể thu hút đầu tư đáng kể và vốn hóa thị trường.
TPU là môi trường phổ biến thứ hai cho việc đào tạo AI sau Nvidia, nhưng sự phát triển nội bộ của Google là hiệu quả về chi phí và tích hợp tốt với hệ sinh thái của nó, làm phức tạp khả năng tách ra thành một công ty riêng.
Mặc dù thị trường phần cứng AI cạnh tranh và sự thống trị của Nvidia, các TPU của Google vẫn rất quan trọng đối với cơ sở hạ tầng AI của họ và được sử dụng rộng rãi bởi các startup và kỳ lân AI tạo sinh.
Monetagium là một thực hành thời trung cổ, trong đó công chúng phải trả một khoản phí để tránh việc giảm giá trị của tiền xu, điều này sẽ gây ra lạm phát và bất ổn tài chính.
Được William the Conqueror giới thiệu vào Anh, nó đã phát triển thành việc đổi tiền ba năm một lần, điều này không được ưa chuộng và cuối cùng bị Henry I bãi bỏ.
Những thực hành tương tự tồn tại ở Đan Mạch với "thuế cày," và các nền dân chủ hiện đại đối mặt với những thách thức về doanh thu tương tự, mặc dù họ dựa vào thuế thay vì làm giảm giá trị tiền tệ.
Đoạn viết thảo luận về bối cảnh lịch sử và tác động của việc làm giảm giá trị tiền tệ, nêu bật các ví dụ từ La Mã cổ đại và Đế chế Byzantine.
Điều này rút ra những điểm tương đồng giữa sự suy thoái lịch sử và các thực hành hiện đại, chẳng hạn như việc loại bỏ bạc khỏi tiền xu của Hoa Kỳ và các đi ều chỉnh bảng cân đối của Cục Dự trữ Liên bang.
Cuộc trò chuyện mở rộng đến các vấn đề đương đại như vai trò của Bitcoin trong việc giải quyết sự suy giảm giá trị tiền tệ và những tác động của các loại tiền tệ giảm phát đối với nền kinh tế.
Bài báo khám phá những nỗ lực do thám của Mỹ nhằm làm suy yếu công nghệ của Liên Xô trong Chiến tranh Lạnh, tham khảo một video chi tiết của Asianometry và cuốn sách 'Deckname Saale' của Gerhardt Ronneberger.
Điều này làm nổi bật ngành công nghiệp máy tính của Bulgaria, vốn dựa vào công nghệ phương Tây buôn lậu, và kể lại một chiến dịch của CIA năm 1959 liên quan đến tàu vũ trụ Lunik của Liên Xô.
Bài báo nhấn mạnh tính chất tương hỗ của hoạt động gián điệp, trích dẫn các vụ trộm công nghệ phương Tây của Liên Xô như tên lửa Sidewinder và tàu con thoi Buran, và kết luận bằng một cuộc thảo luận về các tác động đạo đức của những hoạt động này.
D-Bot là một hệ thống mới sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để chẩn đoán cơ sở dữ liệu, nhằm hỗ trợ các Quản trị viên Cơ sở Dữ liệu (DBAs) bằng cách tự động hóa việc trích xuất kiến thức và tạo báo cáo.
Hệ thống bao gồm các kỹ thuật tiên tiến như trích xuất kiến thức ngoại tuyến, tạo lời nhắc tự động và phân tích nguyên nhân gốc rễ bằng cách sử dụng tìm kiếm cây, vượt trội hơn các phương pháp và mô hình truyền thống như GPT-4.
Được kiểm tra trên các tiêu chuẩn thực tế, D-Bot có thể tạo ra các báo cáo chẩn đoán trong vòng 10 phút, thể hiện sự hiệu quả và hiệu suất của nó trong việc xử lý các bất thường phức tạp của cơ sở dữ liệu.
Đoạn viết thảo luận về tiềm năng sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) như các Quản trị viên Cơ sở Dữ liệu (DBAs), nhấn mạnh một nghiên cứu có tựa đề 'Hệ thống Chẩn đoán Cơ sở Dữ liệu sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn.'
Nghiên cứu cho thấy rằng mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể hỗ trợ trong các nhiệm vụ quản lý cơ sở dữ liệu, chúng vẫn chưa vượt trội hơn so với các quản trị viên cơ sở dữ liệu (DBA) cấp dưới của con người nhưng lại mang lại lợi thế về tốc độ và giảm bớt công việc nhàm chán.
Việc sử dụng khai thác tri thức dựa trên cây và các mô hình Sentence-BERT trong nghiên cứu giúp giảm thiểu các vấn đề thường gặp của LLM như ảo giác, làm cho hệ thống trở nên đáng tin cậy và có thể kiểm tra được.
"RAM-a-thon" là một hướng dẫn nhằm đơn giản hóa những phức tạp của máy tính cho người dùng.
Người tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu các thành phần của máy tính, nêu bật rằng CPU về cơ bản được làm từ cát.
Cuốn hướng dẫn là kết quả của nghiên cứu sâu rộng và nhằm mục đích giáo dục người dùng đã sử dụng máy tính mà không hiểu đầy đủ về cách chúng hoạt động.
Đoạn viết thảo luận về việc đánh giá một lớp các tổng vô hạn dưới dạng đóng, đặc biệt khi k là một số nguyên không âm và c là một số hữu tỉ với |c| > 1.
Giới thiệu hàm polylogarithm Lis(z) và giải thích rằng mặc dù việc đánh giá Lis(z) dưới dạng đóng thường là thách thức, nhưng có thể thực hiện được khi s là một số nguyên âm.
Ví dụ trong bài viết cho thấy tổng bằng Li−3(1/2), kết quả là 26, và lưu ý rằng tổng luôn là số hữu tỉ và đôi khi là số nguyên đối với các giá trị cụ thể của c.
USB Sniffer Lite cho RP2040 là một thiết bị giám sát USB đơn giản dựa trên Raspberry Pi RP2040, hỗ trợ các chế độ Tốc độ Thấp và Tốc độ Đầy đủ, và không cần phần mềm bổ sung.
Thiết bị này kết nối trực tiếp với các chân MCU và có thể được thiết lập bằng tệp UF2 và công cụ bin2uf2, với các kết nối phần cứng chi tiết và cài đặt được cung cấp.
Bo mạch chuyên dụng với HUB USB FE8.1 tích hợp giúp đơn giản hóa việc thiết lập, và các cài đặt và lệnh chụp khác nhau có sẵn để sử dụng linh hoạt.
USB Sniffer Lite cho RP2040 cho phép các nhà phát triển xem các gói USB thô, điều này hữu ích cho việc phát triển firmware thiết bị USB và theo dõi lưu lượng USB giữa các máy chủ khác nhau.
RP2040 chứa các lõi ARM Cortex-M0+, và hiện tại không có phiên bản không phải ARM nào có sẵn, mặc dù RISC-V đang được khám phá như một lựa chọn thay thế.
Thiết bị có thể thu thập các gói USB và có các ứng dụng tiềm năng trong việc phát hiện cáp/sạc USB kém và kết nối các thiết bị USB không dây qua WiFi hoặc Bluetooth.