headless 曰く、

Microsoft が Surface Laptop SE の分解動画を公開している (Ars Technica の記事、 Softpedia の記事、 On MSFT の記事、 Windows Central の記事)。

動画タイトルは「Surface Laptop SE Repair Video」というタイトルになっているが、内容は分解のみだ。iFixit の分解動画でおなじみの接着剤を温めて引き剥がすといった難関はなく、トルクスドライバーとプラスドライバーのみで分解できる。動画を全体的にみると、Surface Laptop SE が分解しやすく、モジュラー化により修理しやすい点をアピールする内容だ。それでも冒頭では作業を専門家に手伝ってもらうこと、自分で作業する場合は十分な注意を払うことを推奨している。

個人的には作業台として使われている HPFIX ESD Silicone Soldering Mat という帯電防止のはんだ付け用マットが気になった。スラドの皆さんは分解作業などをするときに専用のマットなどを使っているだろうか。

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東京新聞の記事によると、マイナンバー事業を担う地方公共団体情報システム機構の関連事業費が、当初の契約から約2.6倍、金額にして1655億9000万円にまで増加していたことが判明したそうだ。原因は発注後に契約内容を変更するケースが相次いだためだとしている（東京新聞）。

東京新聞がマイナンバー導入初期に業者へ発注した事業78件について、機構の提供した資料を基に20年度末時点の進捗を調べた。その結果、78件のうち半数弱の37件で契約変更が生じており、うち15件が4回以上変更を繰り返していた。変更が最も多かった事業では29回もの変更が行われていたとしている。

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ZDNetの記事によれば、数十年にわたって修正が加えられたLinuxカーネルの乱雑さを整理しようとする「Fast Kernel Headers」（カーネルヘッダー高速化）プロジェクトがあるそうだ。カーネル開発者の一人であるIngo Molnar氏が始めたもので、過去30年強で複雑化したLinuxカーネルのヘッダー階層とヘッダーの依存関係を全体的に整理したり作り直すという作業を行うらしい。ヘッダーファイルやincludeを整理することで、カーネルビルドを50~80％ほど高速化するというう野心的なプロジェクトとなっている（ZDNet Japan）。

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Kota Morishitaさんの以下のプログラムに関するツイートが話題となっている。そのまま引用してみる（Kota Morishitaさんのツイートその1、その2、本人たちによる解説動画）。

嫁「もっと子供にローレベルなプログラミング教えてよ」 俺「最初はハイレベルの方が良くない・・?」

お嫁さんの方はローレベル＝入門向けという意味合いで使っているのに対し、Kotaさんの方はプラグラミング用語としてのハイレベル＝高水準言語とローレベル＝低水準言語の意味合いで使ってる。一般的にはお嫁さんの意味の方が通ると思うが、先の夫婦間の話題の種がプログラミングであったためにこうした微妙にかみ合わない会話となり、結果としてバズることになったようだ。

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コンピューターサイエンティストのIvan Echevarria氏が行った調査によると、ストリーミングサービスの「Hulu」と「HBO Max」で流されるSF映画「マトリックス」の色味が異なるそうだ。Huluと比べてHBO Maxの映像は白っぽくなっているという（Ivan Echevarria氏のブログ、GIGAZINE）。

同氏によれば、HBO Maxで流される映像は白飛びしている場面が多く見られたという。マトリックスはDVD版やBlu-ray版など様々な媒体で販売されてきたが、HuluがBlu-ray版のマトリックスを映像ソースに、HBO Maxは4Kデジタルリマスター版を映像ソースに使っているためではないかとしている。HBO Maxの映像が明るすぎる点に関しては、映像のコンバートやテスト時のモニター環境の差により問題が生じた可能性があるとしている。

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真っ赤な千と千尋のDVD 2002年07月25日

先日、今年の新成人の数が過去最低になったことが話題になったが、2022年4月には改正民法が施行され、来年度以降は成人になる年齢が20歳から18歳に引き下げられることになる（成年年齢の引下げ｜政府広報オンライン）。

しかし、成人式を何歳で開催するかは自治体ごとの判断になるそうだ。NHKで全国の県庁所在地の市と政令指定都市、それに東京23区のあわせて74の自治体について、来年度以降の成人式の実施予定を調査したところ、成人式については引き続き20歳を対象に行う自治体が多いそうだ。検討中とした青森市以外のすべての自治体が、従来通り成人式は20歳を対象に実施するとしている。理由としては18歳のときに実施すると、受験や就職の準備と式典の時期が重なるため、出席できなくなったり保護者の経済的負担が高くなるためだとしている（NHK）。

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米国で遺伝子操作したブタの心臓を移植するという手術が行われたそうだ。米メリーランド大学医療センターが10日が発表した。発表が行われたのは手術から3日後であるが、移植を受けた患者の経過は今のところ順調である模様。移植を受けたのはメリーランド州に住むデビッド・ベネット氏。同氏は命の危険がある不整脈が起きていたが、臓器提供を受けられなかったという。このため米医療当局から医療チームに特別な許可が与えられ、手術が実施されたそうだ（朝日新聞、BBC、読売新聞）。

心臓の提供元となったブタは、ベネット氏の免疫反応が心臓を拒絶しないよう遺伝子操作されたもの。ベネット氏は成功の可能性が低いという点、実験的な要素が強いという点は理解した上で手術を受けたとしている。今後、数週間かけて、臓器移植による効果を検証していくとしている。

hirari 曰く、

筒井康隆の短編で動物臓器を移植した話があった気が。

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日経新聞によると電時の損失がほぼゼロとなる超電導技術を用いた「超電導送電」の実用化が進んでいるらしい。JR系の研究機関が比較的低コストの世界最長級の送電線を開発。鉄道会社による採用の検討が始まったそうだ。低コスト化ができたのは196℃でも超電導の状態にできる素材の開発が進んだためとのこと。冷却剤をを高価な液体ヘリウムからその1割以下の価格である安価な液体窒素に切り替えられるようになったことから、実用化が近づいたとしている。なお日本エネルギー経済研究所によると、国内では約4％の送電ロスが発生している。全国の鉄道会社における送電ロス4％は、一般家庭約16万世帯分（7億キロワット時）に相当するとのこと（日経新聞）。

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トルクメニスタンのカラクム砂漠には、地下の天然ガスが40年ほど燃え続けている巨大なガス漏れクレーター「地獄の門」が存在する。この地獄の門に先日、同国のベルドイムハメドフ大統領が訪れ視察、地獄の門で燃え続けている天然ガスの火を消すよう命じたそうだ。 （時事ドットコム、朝日新聞、AFPBB News）。

元は地下にあるガス資源開発のための調査中、調査施設ごと陥没が発生し巨大な穴となった。内部の有毒ガスが拡散するのを防ぐため火をつけたところ、半世紀にわたって燃え続けることとなった。旧ソ連時代の負の遺産的な存在だが、現在は観光地として活用されている。 同大統領は埋蔵されている天然ガスが輸出できるようになれば相当の利益となるとして、副首相に対し消火方法を見つけるよう命じたとしている。ただ同大統領は2010年にも消火を命じたがことがあり、そのときは鎮火できなかったとしている。

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headless 曰く、

Microsoft Store で CCleaner が入手可能になっている (Softpedia の記事、 Neowin の記事)。

CCleaner は Windows 最適化ツールの中で人気が高いものの一つだが、Microsoft にとってはコメントしづらいツールであり、Microsoft コミュニティでは使用を推奨していない。2020 年には特定バージョンのインストーラーでバンドルアプリが問題視され、Windows Defender Antivirus で望ましくない可能性のあるアプリ (PUA) に分類されている。

今回 Microsoft Store で入手可能になったのは UWP アプリではなく、デスクトップ (Win32) アプリだ。そのため、インストールは Microsoft Store から開始するものの、更新はストア外で行うことになる。発見した Softpedia は Windows 11 の Microsoft Store で入手可能になったと説明しているが、Windows 10 の Microsoft Store でも入手可能だ。Web 版 Microsoft Store へのリンクは用意されていないが、Microsoft Store アプリ上で「ccleaner」を検索すれば見つけられるはずだ。

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東急電鉄と阪急電鉄、東京工業大学は11日、乗客のスマートフォンのBluetooth信号を取得し、列車内の混雑状況を可視化する実証実験を1月から実施することを発表した。東京工業大学が開発した「列車内の混雑度解析技術」の精度を検証する目的だそうだ。混雑情報を可視化して乗車前の利用客にリアルタイムで提供することで混雑の分散を図る意図があるらしい（プレスリリース、TECH+）。

このシステムでは、乗車前の客のスマートフォンが発するBluetooth信号を駅に設置した「混雑解析装置」で取得、合わせて顔を識別できない「高速度カメラ」で撮影した混雑状況などのデータを組み合わせ、これらのデータをクラウド上に置かれたAIが混雑状況を解析するとしている。

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