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Fedora: Open-source repository for long-term digital preservation

2025/12/12 22:23

Fedora: Open-source repository for long-term digital preservation

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要約▶

Japanese Translation:

Summary:

Fedora は、世界中の多くの機関で利用されている長期デジタル保存に適した、高い柔軟性と標準化を備えたプラットフォームです。その核となる強みは、時間経過によるデータ整合性を保証する Open Container Format Library（OCFL）と、開発者が格納オブジェクトと簡単に対話できるウェブ規約 API です。Fedora のアーキテクチャはストレージと管理を分離しており、柔軟なスケーリングや他ツールとの統合が可能です。このプロジェクトは、20 年以上にわたり世界中のボランティアと寄付者によって維持されてきたため、その持続性と継続的改善が証明されています。成長するにつれ、会員や寄付から得られる新たな資金が追加開発・研修機会・イベント割引に充実し、図書館・アーカイブ・研究機関などのユーザーは、ワークフローに組み込めるスケーラブルで標準準拠のソリューションを享受でき、より広範なデジタル保存エコシステムは共有ベストプラクティスとオープン協力から恩恵を得ます。

Summary Skeleton

本文が主に伝えたいこと（メインメッセージ）
Fedora は長期デジタル保存のために構築された、柔軟で標準化されたオープンソースリポジトリプラットフォームであり、活発なグローバルコミュニティによって広くサポートされています。

根拠 / 推論（これが言われている理由）
OCFL を利用して永続性を確保し、ウェブ規約 API を提供し、透明性のあるストレージアーキテクチャを実現し、他ツールと統合できます。20 年以上にわたる歴史とコミュニティ重視で持続可能性と成長が示されています。

関連事例 / 背景（文脈・過去の出来事）
Fedora は 2 代以上にわたり存在し、国際的な協力によって「community‑source」ソフトウェアとして進化してきました。

今後起こること（本文で述べられた将来展望）
プロジェクトは会員・寄付からの新規資金を継続的に受け取り、イベント・研修の割引制度やガバナンスへの参加機会を提供し続けます。

ユーザー・企業・産業界への影響（効果）
ユーザーがスケーラブルで標準遵守の保存ツールを取得できるようにし、ドメイン内で協力‐チームやデジタル―保全機能の共有ベスト‑プラクティブ・オープンコラボレーションの拡大が達成されます。

本文

フェデラ（Fedora）は、長期的なデジタル保存を支援するために設計された柔軟で標準ベースのオープンソースリポジトリシステムです。

フェデラを選ぶ理由
フェデラは、多種多様なデジタルライブラリーやアーカイブを支える持続可能なオープンソースリポジトリです。デジタルコンテンツの保存・管理・保全に最適化されており、図書館・大学・研究機関・博物館など、デジタルコレクションを長期保存しアクセス可能にしたい機関に特に適しています。

  • どんな種類のデジタルオブジェクトでも格納・保全・提供が可能です。セマンティックリレーションのネイティブサポートにより、ニーズに合わせてコンテンツをモデリングし、完全に自由にオブジェクト間の関係性を構築できます。
  • フェデラ公開APIとOCFL（Open Content File Layout）標準採用で、グローバルに認められたウェブ規約を利用してアプリケーションと連携します。
  • 20年以上にわたり実績があり、持続可能性・成長に焦点を当てる熱心で支援的な世界コミュニティが存在しています。

世界中の他機関と共に

  • オックスフォード共同ファイルレイアウト（OCFL）に基づく透明かつ標準化された永続層は、長期デジタル保存のベストプラクティスを実現します。
  • シンプルなストレージ構成で拡張性が高く、最適化されたリポジトリ性能を維持できます。
  • 他サービスやツールとの統合も容易です。

コミュニティに参加しよう

コミュニティ開発ソフトウェアとは？
フェデラはオープンソース以上のものです――それはコミュニティが作り、支えるソフトウェアです。多様な組織から集まる活気ある国際的協働者によって実装・サポートされています。

フェデラコミュニティに関するご質問は、fedorarepository.org までメールでお気軽にどうぞ。

会員になる

  • 会員制度は、フェデラのプログラム推進・継続的開発・スタッフ・運営サポートに不可欠な資金を提供します。
  • 会員はイベントや研修の割引、ガバナンスへの参加権など、限定特典が受けられます。
  • 参加は簡単です。下記ボタンから寄付を行うか、fedorarepository.org へ直接ご連絡ください。

リソース – フェデラ入門に役立つ資料を提供します。

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2025/12/13 5:57

GNU Unifont

2025/12/13 7:02

Show HN: Tiny VM sandbox in C with apps in Rust, C and Zig

## Japanese Translation: uvm32 は、単一の C ファイルで書かれたミニマリストで依存関係を持たない仮想マシンサンドボックスです。 STM32L0 のような非常に小型のマイクロコントローラ上で動作し、4 KB 未満のフラッシュと 1 KB の RAM を使用します。静的割り当てのみで非同期設計となっています。 この VM は RISC‑V のサブセットを実装しており、軽量な管理インタフェースを公開しています。「if‑this‑then‑that」ロジックのために Lua、Duktape、MicroPython などの軽量スクリプトエンジンを置き換え、信頼できないコンポーネントや不安定な部品をサンドボックス化し、ターゲットコンパイラなしでモダン言語の「一度書けばどこでも実行できる」スクリプトを書けるようにすることが目的です。 主な特徴: - バイトコードアプリは C、Zig、Rust、またはアセンブリで記述可能。 - 非ブロッキングでシンプルな実行モデル。安全かつ最小限の型付けを備えた FFI を使用し、ホスト IO（stdio/ネットワーク）は想定していません。 - デザインは高速よりも安全性を優先しています。 - すべてのソースコードは `uvm32/` ディレクトリにあります。最小限のホスト例は `host‑mini` にあり、より高度なホストは `host/`、`host-parallel`、`host-arduino` にあります。 サンプルアプリケーションは VM の機能を示しています（C: helloworld, heap, conio, lissajous, maze, fib, sketch; Zig: zig‑mandel, zigtris, zigalloc, zigdoom; Rust: rust‑hello; アセンブリ: hello‑asm）。 ビルドとテスト用の Dockerfile が提供されており、`make dockerbuild`、`make dockershell` で構築・起動し、その後 `make` を実行してサンプルをコンパイル・実行します。ドキュメントはヘッダファイル `uvm32/uvm32.h` と `doc/README.md` にあります。本プロジェクトは MIT ライセンスで公開されています。

2025/12/13 5:15

Rats Play DOOM

## Japanese Translation: > **概要：** > 著者らは、ラットがDOOMをプレイできる完全にオープンソースの仮想現実装置をリリースしました。ゼロから構築されたこのシステムには、ハードウェア設計・ファームウェア・ソフトウェアがGitHubに掲載されており、他研究室でも簡単に再現または改良できます。バージョン 1（v1）はニューヨークのヴィクトール・トー氏によって開発され、ラットにDOOMコリドーを走行させるよう訓練しました。この実装はViceとPC Gamerで紹介されました。 > > 改良版（v2）はよりモジュラー化され、180°×80°の視野を持つ折りたたみ可能なAMOLEDスクリーン、新しいボールドライバー、強化された給餌器、ゲームイベントに同期した正確な10 µLの砂糖水投与が可能な改良リワード回路を備えています。追加センサーとランニングマシンのボール周囲に設置された光学フロー運動捕捉システムでトラッキング精度が向上しています。 > > ソフトウェアはPythonベースのモジュラースタック（arena_scenario.py）で、PC上で実行され、Raspberry PiとTCP経由で通信します。Piはリアルタイムセンサー読み取り・ボール駆動・リワード制御を担当します。すべてのコンポーネントはGitHubに文書化されており、3Dプリント可能なパーツや回路図も公開されています。 > > チーム（ヴィクトール・トー＝ゲーマーラットコーチ、サンドル・マクラ＝電気技師、アコス・ブラシュェク＝ドキュメントリード）は、ラットが約2週間で慣れることを示しましたが、完全な訓練はまだ完了していません。 > > 現在の制限として、自動キャリブレーションスイートが無いため、ユーザーはセンサーの整列とリワードタイミングを手動で検証する必要があります。 > > 今後の課題は完全な訓練プロトコルの完成、キャリブレーションツールの改良、および他の行動タスクや種へ装置を拡張することです。低コストで完全にオープンなプラットフォームを提供することで、このプロジェクトは世界中の神経科学研究室の参入障壁を下げ、動物VR実験に依存する研究のスピードアップに寄与できる可能性があります。