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SugarTrack – an offline Android logbook for blood sugar (no account, no cloud)

Cette application Android gratuite permet de consigner des glycémies directement sur l'appareil sans compte ni connexion Internet. Les données restent stockées sur le téléphone, il n'y a pas de serveur ni de sauvegarde dans le cloud sauf si l'utilisateur exporte ou effectue une copie manuelle. Elle enregistre l'heure, le contexte (jeûne, avant/après repas, coucher ou aléatoire), une note optionnelle, une photo du repas, ainsi que les médicaments et les résultats d'HbA1c, et affiche l'évolution et la valeur la plus récente colorée par rapport à la plage cible. Des rappels quotidiens peuvent être définis, les unités sont mg/dL ou mmol/L, et il est possible d'exporter des rapports en PDF ou CSV pour le médecin. L'auteur précise que l'application n'est pas un appareil de mesure ni un avis médical, explique comment installer le fichier APK et invite à soutenir le projet sur GitHub.

Program with Paint Brushes, Not Pencils

En 2022, un enseignant a créé en 20–30 minutes une classe Python PaintBrush pour motiver ses élèves avec des dessins visuels et ludiques. La classe permet de tracer des lignes entre coordonnées et servait d'abstraction simple pour que les élèves produisent des images par code. L'auteur note qu'en 2026 un LLM peut générer ce code en quelques secondes, ce qui change la dynamique et incite à réfléchir à quand les élèves écrivent eux-mêmes le code. Les leçons répétitives ou trop prescriptives favorisent le recours à l'IA, tandis que des abstractions créatives peuvent encourager l'engagement et la production authentique. Grâce aux LLM, les enseignants peuvent rapidement créer de nouvelles abstractions (musique, jeux, visualisations) pour promouvoir l'autonomie et la fierté des élèves en programmation.

A spectre is haunting Unicode

En 1978 le ministère japonais a établi l'encodage JIS X 0208 qui est devenu une référence majeure pour les jeux de caractères japonais, mais la norme comprenait plusieurs caractères mystérieux sans origine claire, appelés "caractères fantômes" (幽霊文字). Lorsque la norme est parue, on a constaté l'absence d'explications précises pour certains signes et les sources listées étaient souvent trop vagues pour retrouver l'origine exacte. Une enquête de 1997 a montré que de nombreux caractères provenaient d'erreurs de catalogage, comme le cas de 妛 qui est né d'un collage et d'une photocopie de 山 et 女 donnant par erreur un trait supplémentaire. L'investigation a pu reconstituer la plupart des origines malgré des références problématiques (par exemple des volumes énormes de toponymie), mais un caractère, 彁, reste sans source certaine et serait probablement une mauvaise lecture de 彊. Après l'adoption de JIS ces caractères ont été incorporés dans Unicode et, malgré leur création accidentelle, ils subsistent désormais dans les tables de caractères informatiques.

AI has access to a vastly larger working memory than the human brain

L'article propose que l'avantage apparent des systèmes d'IA en mathématiques tient en grande partie à leur accès à un vaste espace symbolique externe, analogue à une mémoire de travail étendue, plutôt qu'à une supériorité purement cognitive. Il rappelle que la mémoire de travail humaine est très limitée et que les mathématiciens compensent par l'écriture, la notation et le "chunking", ce qui suggère que une grande partie de la difficulté tient à des contraintes de tenue de l'état du raisonnement. Des études longitudinales et méta-analyses sont citées pour montrer que la capacité de mémoire de travail prédit les performances mathématiques au-delà du QI, confirmant l'importance de ce facteur pour la réussite en mathématiques. Les modèles linguistiques transforment le raisonnement en texte permanent dans leur fenêtre de contexte, ce qui facilite la tenue de longues chaînes d'inférences, la vérification et la recherche de branches alternatives, avantage particulièrement adapté aux raisonnements formels. L'article conclut que l'IA ressemble davantage aujourd'hui à une machine amplifiant une grande capacité de traitement et de mémoire explicite qu'à une intelligence capable de reconceptualiser profondément les problèmes, et que le véritable seuil suivant sera atteint si elle peut reformuler fondamentalement les problèmes.

Tracking down a Zsh history data loss bug

L'auteur constatait que des commandes récemment exécutées disparaissaient parfois du fichier ~/.zsh_history, laissant seulement des entrées plus anciennes. En traçant l'activité avec inotify, fatrace puis bpftrace, il a montré que zsh lisait l'ancien fichier, écrivait un fichier .zsh_history.new puis renommait celui-ci sur l'original. L'enquête et un crash reproduit ont permis d'identifier la cause: readhistfile pouvait être interrompu par un signal (ERRFLAG_INT) et laisser l'historique incomplet, tandis que savehistfile n'inspectait pas ce drapeau d'interruption et réécrivait le fichier tronqué. Un correctif proposé par Bart Schaefer a été intégré dans zsh 5.9.2, l'auteur conseille de mettre à jour ou pinner les paquets et signale en annexe un piège fréquent lié à l'export de HISTFILE. L'article mentionne enfin qu'avec les traces appropriées, des modèles d'IA modernes peuvent diagnostiquer ce bug et présente des évaluations comparant leur efficacité.

Abdominal fat predicts heart disease risk better than BMI

Une étude de cohorte portant sur plus de 260 000 participants suivis en moyenne 20 ans montre que la circonférence de taille et le rapport taille-hanches reclassent le risque cardiovasculaire au-delà de l’indice de masse corporelle (IMC). Des personnes ayant un IMC normal mais une adiposité centrale élevée présentaient une augmentation de 15 % à 50 % du risque pour la plupart des neuf événements cardiovasculaires étudiés. Une proportion notable de personnes en surpoids ou obèses présentait une discordance entre IMC et mesure de la graisse abdominale, et ceux avec obésité mais faible circonférence n’avaient pas un risque significativement accru pour la plupart des issues, excepté une mortalité toutes causes diminuée. Les auteurs recommandent d’évaluer systématiquement la distribution de la graisse abdominale en complément de l’IMC en prévention primaire afin d’éviter une mauvaise classification du risque cardiovasculaire. Les limites de l’étude comprennent l’absence de mesures de l’activité physique, de l’alimentation et du risque génétique ainsi qu’une seule évaluation de la circonférence et du rapport taille-hanches, ce qui limite l’analyse des variations dans le temps.

Tea5767-Radio-Tuner

Le projet a commencé par un prototype utilisant un module TEA5767 et une carte Arduino UNO pour un tuner FM avec réglage manuel et préréglages affichés sur un LCD 16x2 et sortie casque. La phase 2 a consisté à concevoir un circuit imprimé compact en remplaçant l'Arduino par un ESP32, le LCD par un écran OLED de 0,96 pouce, et en ajoutant un amplificateur PAM8403 et un encodeur KY-040 pour le contrôle de fréquence et du volume. Des essais sur breadboard ont montré qu'il est préférable d'alimenter le TEA5767 en 3,3 V pour protéger les broches de l'ESP32 et que l'amplificateur nécessite une alimentation séparée capable de fournir plus de 1 A pour éviter des brownouts. Les schémas, empreintes personnalisées et le routage PCB ont été réalisés avec KiCad, les fichiers Gerber sont fournis pour fabrication chez JLCPCB, et le dépôt contient également le code ainsi que des photos et vidéos de démonstration. La réalisation du premier PCB a été décrite comme une expérience d'apprentissage enrichissante visant à fournir un design simple et reproductible pour d'autres constructeurs.

RISC-V: They Should Have Known Better

L'auteur compile ses critiques de RISC‑V en expliquant que la conception de l'ISA comporte de nombreux choix qui la rendent inadaptée à certains usages et source de fragmentation. Pour les microcontrôleurs bon marché, RISC‑V souffre selon lui d'un coût d'interruption élevé, d'une densité de code et d'extensions compressées mal conçues qui poussent les fabricants à inventer des ajouts propriétaires pour atteindre la parité avec des cœurs concurrents. Pour les cœurs haute performance, l'usage d'instructions compressées et d'encodages variables complique le décodage parallèle, et des éléments utiles manquent (adressage registre+déplacement, opérations de bitfield, instruction de test/branche) ou ont été ajoutés tardivement comme Zba. L'optionnalité omniprésente des fonctionnalités (multiplication, division, CSRs, modes de privilège, timers, etc.) rend la détection des capacités matérielles difficile, complique la virtualisation et a forcé la création de profils (RVA23) qui ne sont pas rétrocompatibles avec beaucoup de matériel existant. L'auteur conclut que RISC‑V a de bonnes chances de dominer l'embarqué très bon marché et certains accélérateurs ML pour des raisons de coût, mais qu'il est peu probable qu'il rivalise aux plus hauts niveaux de performance tant que ces problèmes d'architecture et d'écosystème resteront non résolus.