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Open-source, low-cost 10.5 GHz PLFM phased array RADAR system

Le système radar open source est un réseau phasé fonctionnant à 10,5 GHz et proposé en deux versions, Nexus et Extended. La Nexus offre une portée de 3 km avec une antenne 8x16, tandis que l'Extended couvre 20 km avec une antenne 32x16 diélectrique. Le traitement du signal est géré par un FPGA pour le pulse compression, le Doppler, le MTI et CFAR, complété par une interface Python et une intégration GPS/IMU. L'architecture est modulaire avec des cartes dédiées à la gestion d'alimentation, à la synthèse de fréquence et au traitement RF, le tout piloté par un FPGA XC7A100T et un STM32F746xx. Des ressources complètes incluent schémas, PCB, BOM et guides d’assemblage pour faciliter la construction et l’expérimentation.

MetaGenesis Core – offline verification for computational claims

MetaGenesis Core propose d'emballer les résultats computationnels dans des bundles inviolables et vérifiables hors ligne. Le système met en œuvre deux couches de vérification indépendantes pour garantir l'intégrité cryptographique et les invariants sémantiques. Un seul outil permet à un réviseur tiers de vérifier PASS ou FAIL sans accéder au modèle ou à l'environnement. L'approche vise l'alignement avec des cadres réglementaires tels que l’EU AI Act, la FDA 21 CFR Part 11 et Basel III/IV. Le texte décrit des domaines d'application variés et des cas d'usage allant de l'IA et des sciences des matériaux à l'ingénierie numérique et à la validation réglementaire.

Google Fiber will be sold to private equity firm and merge with cable company

Astound résulte d'une consolidation du secteur par des opérations financées par le private equity qui ont réuni Wave Broadband, RCN et Grande Communications. GFiber propose des services à 2,8 millions d'emplacements dans 15 États, tandis qu'Astound dessert 4,45 millions d'emplacements dans 12 États et le District de Columbia. La majeure partie du réseau d'Astound est câblée, mais il compte 892 014 emplacements fibre et 44 548 emplacements cuivre. Ensemble, les deux sociétés desservent environ 7,1 millions d'emplacements dans 26 États, avec un chevauchement dans seulement trois comtés au Texas représentant environ 109 000 emplacements. Selon New Street, le groupe combiné fera face à une concurrence d'au moins un opérateur dans la majeure partie de son territoire, avec AT&T sur 53 % des emplacements, Comcast sur 46 %, Charter sur 43 %, Verizon sur 22 % et Lumen sur 11 %.

Kovan: From Production MVCC Systems to Wait-Free Memory Reclamation

Il y a six ans, j'ai commencé à construire Lever, un toolkit transactionnel en mémoire avec MVCC, STM et des primitives wait-free. Lever tourne en production et traite plus de 25 millions d'opérations en moins de deux secondes. Le problème des structures lock-free apparaît quand un thread se bloque et empêche la récupération mémoire, faisant croître l'utilisation mémoire du système. Wait-free signifie que chaque opération se termine en un nombre fini d'étapes, sans famine ni dépendance au planificateur. Pour cela, j'ai conçu Kovan en Rust, une implémentation de Crystalline qui est no_std, portable-atomic et compatible avec l'API crossbeam-epoch, accompagnée d'un écosystème de structures wait-free.

Exploring JEPA for real-time speech translation

Le problème des pipelines de traduction traditionnels est qu'ils traitent l’audio comme un simple conteneur de texte et qu’ils perdent l’intonation, le rythme et l’émotion. Une approche directe sur l’audio vise à encoder le discours dans une représentation qui préserve le sens et les caractéristiques paralinguistiques, puis à le traduire tout en conservant la voix de l’orateur. JEPA-v0 est une tentative d’encodeur audio riche qui cherche à capturer le contenu sémantique et les traits vocaux pour soutenir une traduction en temps réel. L’apprentissage auto-supervisé permet de former sur des millions d’échantillons sans étiquettes, évitant le besoin de données parallèles lourdes et coûteuses. Le cadre JEPA évite l’effondrement représentationnel grâce à des mécanismes tels que le stop-gradient sur l’encodeur cible, une EMA lente et un prédicteur contraint, et il évalue les représentations sur des tâches comme la détection de faux audio et l’identification linguistique.

OpenTelemetry for Rust Developers

L'article présente pourquoi Rust est devenu privilégié pour les systèmes fiables à haut débit et comment l'observabilité est essentielle pour détecter lenteurs et défaillances. OpenTelemetry est défini comme une norme CNCF qui standardise l'instrumentation et permet de traiter les données télémétriques avec différents backends sans verrouillage fournisseur. Le document détaille l'intégration de OpenTelemetry en Rust en utilisant le crate tracing comme pont vers les logs et les traces, et en exportant vers SigNoz. Une démonstration pratique met en œuvre Tokio et hyper, montre la propagation du contexte de trace entre services et inclut un générateur de charge pour visualiser les traces. La conclusion illustre comment SigNoz collecte traces, métriques et logs pour visualiser le flux des requêtes distribuées et encourage à essayer une solution OpenTelemetry-native.

Gvisor on Raspbian

L’article explique que l’échec de gVisor sur le Raspberry Pi 5 provient d’une option de configuration du noyau, CONFIG_ARM64_VA_BITS. gVisor s’exécute comme un processus utilisateur qui émule un noyau et gère ses propres mappings mémoire et ses tables de pages. Sur ARM64, 39 bits d’adresse virtuelle limitent l’espace disponible et gênent gVisor, qui a besoin d’un espace beaucoup plus large. Ubuntu pour Raspberry Pi utilise 48 bits d’adresses virtuelles et permet à gVisor de fonctionner, contrairement à Raspbian qui active 39 bits. Pour corriger le problème, il faut reconstruire le noyau avec VA_BITS fixé à 48, soit en compilant directement sur le Pi, soit par cross-compilation, puis redémarrer et vérifier la configuration.

Shipping Grayscale Photos at Small Scale

Goatmire Elixir a été organisé à Varberg comme un événement communautaire dédié à Elixir, avec le soutien financier de Tigris. Le badge matériel utilisé est un petit appareil Linux basé sur l'Allwinner T113-S4, équipé d'un écran eInk, d'une batterie et du Wi‑Fi, et construit autour des plateformes Wisteria et Trellis. Le système repose sur Nerves et Buildroot pour faire tourner Linux, puis BEAM et Elixir, avec NervesHub pour les mises à jour et NervesCloud comme offre commerciale associée. Les photos des participants étaient téléchargées vers une application Phoenix LiveView et converties en images 1-bit pour l'affichage sur les badges, les téléchargements étant gérés par Tigris. Le projet a donné lieu à des itérations supplémentaires lors de 39C3 et se dirige vers ElixirConf EU à Malaga, avec l'objectif d'étendre l'ouverture du matériel et l'adoption de Nerves dans d'autres écosystèmes.