- Horcrux是一個開源工具,可以將檔分解為加密部分,無需使用者調用密碼來保護分散式存儲。
- 該技術在Shamir秘密共用方案上運行,該方案以只有預定義數量的部分才能重建加密密鑰的方式對加密密鑰進行分段。
- 該工具服務於必須加密大型敏感檔並通過多個渠道傳播以降低攔截風險的特定受眾。
- 討論圍繞幾種加密工具和技術展開,例如魂器,Shamir秘密共用(SSS),HTTP基本身份驗證,多項式樣本和遺忘轉移(OT)。
- 對話廣泛討論了這些工具的局限性、安全問題和潛在用例,強調了增強功能和使用者可訪問性的必要性。
- 一些不相關的話題,如哈利波特、J.K.羅琳的政治觀點和跨性別權利,也被簡要納入討論。
- Trikafta是由Vertex Pharmaceuticals開發的三重藥物組合,獲得了300萬美元的突破獎,突出了其在治療囊性纖維化(一種嚴重的遺傳性疾病)方面的有效性。
- 聯合治療通過靶向囊性纖維化患者的畸形蛋白質來改善患者的生活質量並延長預期壽命。
- 突破獎還表彰了其他成就,例如與帕金森病,癌症療法和數學理論相關的發現。
- 討論圍繞關鍵的醫學主題,如囊性纖維化(CF)突破性治療的益處和副作用,當前關於CF研究資金的辯論,以及CF藥物的高成本和可及性。
- 該摘要捕捉了關於在處理唐氏綜合症時基因篩查和胚胎選擇的倫理影響的對話,為醫學研究中複雜的倫理問題提供了見解。
- 該對話進一步深入探討了與特定疾病藥物相關的大筆費用的一般問題,暗示了對製藥行業的盈利能力擔憂。
- Java 21 計劃於 2023 年 9 月推出,旨在將記錄模式引入開關塊和表示式,從而實現 Java 中的函數式程式設計模式。
- 討論的特性包括與 Java 的記錄類相關的產品類型、Java 17 中開關模式和密封類的優勢,以及與密封介面的模式匹配和保護子句的引入。
- 這個即將發佈的版本,即Java 21,被強調為增強Java函數式程式設計工具的重大發展。
- 討論集中在程式設計語言的幾個方面,如Java,Go,Kotlin和C#,包括Java中的虛擬線程和密封介面等新增功能。
- 對不同語言的簡單性、工具和使用者友好性以及過渡到更新的Java版本的障礙進行了仔細審查。
- 有人指出,開發人員的意見差異很大,一些人讚揚某些語言的健壯性和生態系統,而另一些人則指出其局限性和缺失的功能,強調了語言偏好的主觀性質。
- 重點是調節呼吸可以管理身體的壓力反應。
- 已經開發了一種新的應用程式,該應用程式使用 Polar H10 心率監測器來測量和訓練這種效果。
- 該應用程式允許使用者調整他們的呼吸頻率,通過胸部加速度計測量他們的呼吸控制,並顯示他們的心率變異反應。
- 這篇文章介紹了一個應用程式,旨在使用心率監測器和受控呼吸技術來測量和訓練身體的壓力反應。
- 討論的中心焦點是心率變異性(HRV)及其與各種因素的關聯,如運動,飲酒,飲食,健康情況,尤其是焦慮水準。
- 雖然HRV是即將發生的疾病和焦慮的潛在指標,但其可靠性和準確性存在爭議。然而,引入了通過監測和操縱HRV來管理情緒狀態的概念。
- 該研究論文詳細介紹了一種將單個靜止圖像轉換為迴圈視頻或互動式動態場景的技術。
- 該方法涉及從真實視頻序列中提取的運動軌跡中學習,以預測每像素的長期運動表示,稱為神經隨機運動紋理。
- 該模型可以將神經隨機運動紋理轉換為密集的運動軌跡以進行視頻生成,從而實現與圖片中物件的逼真交互。
- 生成圖像動力學是一種新工具,可以在圖像中創建微妙的運動,類似於電影攝影,這可以增強行銷材料或攝影。
- 該工具引發了對其潛在應用和示 例的極大興趣和討論。
- 還有關於將類似技術整合到視頻遊戲開發中的可能性的討論。
- 遊戲開發公司集體要求能夠審查新的條款和條件。
- 在他們的要求之後,這些公司決定停止所有IronSource和Unity Ads貨幣化。
- IronSource和Unity Ads是這些公司用於遊戲貨幣化的流行平臺,這表明他們的收入模式可能會發生重大轉變。
- 這個 Reddit 帖子討論了對大型遊戲公司抄襲獨立遊戲並從中獲利的擔憂,從而導致遊戲社區內部的爭議。
- 提到的是Unity修改其服務條款的決定,這可能會給小型企業帶來困難,以及學習遊戲開發原則是否具有重要價值。
- 還探討了對Unity等遊戲引擎的批評以及人工智慧(AI)對遊戲行業的影響,這表明該領域的持續發展。
- Apple 將在未來的 iOS 和 macOS 版本中使用 Transformer 語言模型引入新的預測文本功能。
- 該功能推測基於具有大約 3400 萬個參數的 GPT-2 模型,由於它們在文本消息中頻繁使用,因此專注於表情符號和收縮。
- 雖然可能不太擅長創建完整的句子,如較大的語言模型,但它會在使用者鍵入時提供快速而精確的建議。
- 這篇文章揭示了使用者對蘋果iOS設備上的自動更正功能的不滿,並引用了自切換到機器學習模型以來的問題。
- 用戶報告了不必要的更正,特別是專有名詞,以及多語言打字的困難,提供了滑動和語音轉文本等替代方案作為潛在的解決方案。
- 討論還涉及有限的語言支援和蘋果變壓器模型的準確性,其中包括關於蘋果使用術語“LLM”的辯論。使用者期望在將來的更新中改進自動更正。