美国国务院现在要求申请F、M和J签证（学术、职业和文化交流）的外国学生公开其社交媒体资料以供审查。此举旨在识别对美国的“敌意”、对恐怖主义的支持或对国家安全的威胁，以及“非法的反犹太主义骚扰或暴力”。 外交官们被指示标记此类内容，这与美国公民及移民服务局的类似指导相呼应，后者因可能压制有关以色列在加沙行动的异议而受到批评。此举旨在加强审查和国家安全，符合特朗普政府使美国更安全的努力。未能公开个人资料将引起怀疑。
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新的美国签证规定可能要求外国学生解锁社交媒体账号以进行审查。Hacker News上的讨论反映出人们对审查中使用的反犹太主义定义范围过广的担忧，这可能会压制对以色列的批评。一些用户讨论了双重国籍和对外国的效忠问题，建议如果主要效忠于其他国家，则需要放弃美国国籍，这引发了争议。其他人则质疑这些政策是否试图控制言论或针对特定群体。人们还担心此类政策可能会蔓延到其他国家，并对隐私造成影响。一些用户正在考虑因此删除社交媒体账号，从而引发了关于维持在线存在方式的讨论，以及对言论自由受侵蚀的担忧。
Bento 是一款为 XREAL Ones 等空间显示器设计的紧凑型电脑，旨在克服当前市面上标榜为“电脑”的 XR 设备的局限性。它以 Commodore 64 和赛博朋克风格的掌机为灵感，外形类似便当盒，可以放在键盘下面（键盘作为盖子），通过去除冗余显示器来简化便携性。
当前版本使用 Steam Deck OLED 主板来实现其强大的性能和纤薄的机身，但其设计可适配其他单板计算机 (SBC)。其核心思想是为 XR 应用提供一台专用电脑，超越简单的屏幕镜像。
该项目已开源，并提供 Bento 机箱和外设的 STEP、3MF 和 STL 文件。创建者正在开发一个具有模块化支持的“专业版”，并欢迎大家贡献力量，例如将其适配到 Raspberry Pi 5 或 Framework 主板，创建兼容外设，以及确保与其他键盘和 SBC 的兼容性。鼓励贡献者与社区分享他们的修改成果。
MichaelThatsIt 创作了“Bento”，一款内置于苹果妙控键盘下的空间计算机，它使用 Steam Deck OLED 内屏和 XREAL XR 眼镜进行显示。他对目前笨重的“空间计算机”（戴在脸上的超重iPad）感到不满，因此设计它为一款紧凑而强大的设备。
该项目是开源的，CAD 文件已在 GitHub 上发布。最初的迭代版本使用 iPad 和 3D 打印机完成，重点关注人体工程学和散热。Bento 目前运行 Ubuntu 24，未来可能会切换回 SteamOS。
未来的计划包括基于更易获得的 Radxa Rock 5B 的版本，并探索使用定制电路板将设计产品化。他还考虑添加侧边模块安装点，并乐于合作开发基于 Framework 的版本。用户建议添加触控板或小屏幕，但设计师希望保持简洁的美学设计，并专注于打造一款便携且不显眼的设备。
DropZap World 是一款重新构想经典俄罗斯方块游戏的益智游戏，加入了激光、镜子、颜色匹配和关卡系统。这款由 DropZap 和 DropZap 2 的开发者打造的独立游戏拥有 120 个极具挑战性的关卡，适合新手和系列老玩家。 核心玩法围绕着圆形方块展开，这些方块落地后会在八个方向发射激光，摧毁颜色相同的物体。每一关的目标都是运用这些激光策略性地消除所有正方形方块，而镜子和分光镜的加入则增加了难度，它们会反射和分化激光束。 DropZap World 支持 iOS、iPadOS、tvOS 和 macOS 平台跨平台游戏，让您可以在自己喜欢的 Apple 设备上享受激光消除的乐趣。iCloud 同步功能确保您的游戏进度在所有设备上保持一致，带来无缝的游戏体验。下载 DropZap World，潜入这个充满策略性颜色匹配和激光操控的世界吧！
Hacker News上的讨论帖围绕着amichail创作的益智游戏“DropZap World”的发布展开，这是一款结合了激光元素的俄罗斯方块式游戏。早期反馈褒贬不一。玩家们认为游戏玩法独特且具有策略性，但也提出了改进建议。FlyingAvatar建议制作一个解释视频，并对UI元素进行标注以提高清晰度，同时添加音效。vh311称赞了游戏的发布，但也提到了未来图形更新的可能性。包括xenator、dave84和pil0u在内的几位用户指出，这款游戏在欧洲无法使用。Sn0wCoder感谢分享，并提到了游戏的学习曲线。DropZap原版游戏的粉丝doodpants对订阅付费模式表示失望，希望能够提供一次性购买选项，以实现无限游戏时长且无需生命值恢复延迟，甚至建议一次性付费10美元。amichail澄清说订阅是可选的，仅用于移除生命值恢复延迟。
研究人员开发了一个新的测量框架FPTrace，用于调查浏览器指纹技术在用户追踪中的应用，其研究范围超越了指纹代码的存在本身。FPTrace分析了广告系统对浏览器指纹变化的反应，重点关注广告商的竞价和HTTP记录。研究表明，更改指纹会影响广告竞价和服务器通信，这证明即使在清除cookie后，指纹技术也被用于识别和定位用户。 令人担忧的是，研究结果表明，即使用户根据GDPR和CCPA等隐私法选择退出，基于指纹的追踪仍然存在。通过将指纹行为与后端竞价流程联系起来，研究证实了配置文件被实时用于调整响应并与第三方共享标识符。这表明当前的隐私工具和政策是不够的。 研究人员主张加强浏览器防御机制，并加强对指纹技术的监管审查，并提议将FPTrace作为审计参与未经授权追踪的网站和提供商的工具。这项研究发表在2025年ACM网络大会（WWW）上，突出了改进对这种侵入式行为的防护的必要性。
这篇 Hacker News 帖子讨论了一项关于浏览器指纹追踪用户行为的最新研究，重点关注其有效性和持久性方面的争论。一位评论者认为指纹的半衰期很短，更依赖于地理位置数据等因素，而另一些人则指出各种浏览器属性相对稳定。
用户们讨论了诸如 amiunique.org 和 coveryourtracks.eff.org 等指纹测试网站的准确性，指出了样本量和方法的局限性。对于“唯一”指纹是否真正代表互联网范围内的唯一性存在分歧。
讨论还探讨了对策，例如使用 VPN、Tor 浏览器、Mullvad 浏览器和广告拦截器。用户们就这些工具有效防止追踪的程度进行了辩论，一些人指出即使是注重隐私的浏览器也可能被指纹识别。总的来说，该帖子揭示了对浏览器指纹技术的细致理解，既承认其追踪的潜力，也承认准确衡量和减轻其影响的挑战。
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一个Hacker News帖子讨论了一个YouTube视频，该视频指出了《黑客帝国》在澳大利亚悉尼的拍摄地点，这令许多人感到惊讶，因为很多人认为该片是在北美拍摄的。评论者分享了其他电影误用拍摄地点的轶事，例如《宿命》将墨尔本误认为是波士顿。悉尼类似美国风格的中央商务区和完善的影视制作基础设施被认为是其成为热门拍摄地的原因。
讨论转向了续集，一些人认为续集由于过度解释和失去了神秘感而令人失望，而另一些人则为其辩护。参与者分享了与拍摄地点相关的个人经历，例如在拍摄地点附近工作或从电影中认出这些地点。该帖子还深入探讨了当时的CGI技术以及关于原版电影色彩校正的争论，为讨论增添了更多层次。
该项目将Chandler (1987)和Modelski的历史城市人口数据数字化并进行地理编码，创建了一个涵盖公元前3700年到公元2000年的数据集。该过程克服了由于Chandler印刷书籍的字体和印刷质量问题而导致的转换挑战，最终需要手动转录到Excel中。Modelski的数据以数字形式接收，并进行了类似的格式化。 地理编码，即分配经纬度坐标，是通过CartoDB、GeoNames、Ancient Locations和Getty Thesaurus实现的。手动验证和校正对于解决城市名称变化、地名和数据不一致至关重要。最终包含1599个城市位置的数据集实现了90%的地理编码匹配率。 尽管数据稀疏性、城市定义以及Chandler原始估计中潜在的不准确性存在局限性，但这个易于访问的空间化数据集仍然代表了重大的进步。它为研究人员分析城市化趋势和批判历史人口估计提供了宝贵的资源，促进了对这些学术著作更严格的检验。
Hacker News上的一篇讨论集中在一个新发布的数据集上，该数据集对全球6000年的城市化进程进行了空间化处理。第一个评论者AlotOfReading批评了该数据集，认为其效用仅限于小众的学术研究，因为其依赖于有缺陷的源数据，并且遗漏了重要的城市中心，例如北墨西哥、中亚和努米底亚的城市。评论者认为作者知道这些缺陷。
另一位用户jxjnskkzxxhx做出了批判性回应，认为在“软科学”中，此类免责声明往往是为了逃避责任，而不是真正地传达局限性。其他用户反驳说，传达局限性是科学工作的固有部分，“硬科学”也承认局限性。另一位评论者用Unicode作类比，认为该数据库试图从现有资源整理城市数据，而不是创建一个详尽的数据库。总的来说，讨论突出了人们对该数据集的准确性和实际应用的担忧。
Delve是一个企业级数据摄取、分析和洞察提取平台，目前处于Alpha预发布阶段（AGPL-3.0许可）。它具有REST API、syslog接收器、文件监控、直接上传、交互式搜索、基于管道的查询、自定义仪表板和实时警报等功能。企业级功能包括基于角色的访问控制、自定义应用程序开发和计划任务。 安装过程涉及解压预构建文件。基本使用方法包括复制示例设置、创建数据库、运行测试、创建管理员用户以及启动Web UI和任务运行器。默认设置适用于快速数据摄取，以进行故障排除和API抓取。配置位于`$DELVE_HOME/delve/settings.py`。 对于开发，需要克隆代码库，准备后端（数据库、Python依赖项），使用`webpack`捆绑前端依赖项，复制前端资源，创建数据库和管理员用户，然后启动服务器。部署、配置、使用和API的详细文档已提供。
Delve，一个开源的企业级数据分析平台，其创建者在Hacker News上宣布了它的发布。Delve 使用 Django、Django Rest Framework 和 Javascript 构建，旨在高效地摄取、搜索和报告大型数据集。它使用一个由 Python 脚本驱动的类似 Unix 管道的搜索语言，并具有一个 Web UI，用于以表格、折线图和条形图的形式显示数据。
早期反馈指出了与现有的软件（如 Go 调试器 "Delve" 和一款已停产的微软产品）的命名冲突。虽然开发者最初很喜欢这个名字并打算保留它，但关于 SEO 和用户混淆的担忧可能会导致改名。用户建议了一些名称，例如 "DelveDeep" 和 "DataDelve"。创建者还在寻求关于在 GitHub README 中托管演示视频以展示平台功能的建议。
这个人把一部旧iPhone 8改造成了一个太阳能驱动的OCR服务器，一年内处理了83418个请求和48GB的图像，使用了苹果的Vision框架。该系统包括一部iPhone 8、EcoFlow River 2 Pro电源站、一块220W太阳能电池板、一台用于网络服务的迷你电脑和一个Tailscale网络用于远程访问。系统运行在离网状态，每月节省7-10美元的电费，并证明了iPhone硬件在服务器工作负载中的可靠性以及太阳能的可行性。与云端OCR服务相比，该项目优先考虑本地处理以保证隐私和成本效益，无需支付任何按请求收费。尽管前期投入较大，但好处在于动手实践的学习经验、能源独立性以及旧硬件的再利用。
这篇Hacker News帖子讨论了一篇文章，文章内容是将旧款iPhone 8用作太阳能驱动的OCR服务器。评论主要集中在苹果公司收取99美元/年的开发者费用用于在个人设备上运行自定义应用程序（超过一周）的荒谬性上，许多人认为这是限制性和不必要的。一些用户认为苹果严格的应用程序测试证明了这笔费用的合理性，而另一些用户则反驳说这是武断的，并且阻止了侧载。
评论中提到了Android的侧载功能等替代方案，尽管一些人认为Android的应用提交流程更糟糕。讨论涉及到重复利用旧设备的价值以及在iOS等锁定平台上运行自定义软件的技术挑战。用户还讨论了该项目的功耗、替代硬件选择以及应用程序本身缺乏细节的问题。由于OCR服务的性质，人们对该项目的隐私隐患表示担忧。最后，简要讨论了苹果设备的寿命以及在旧款iPhone上运行Linux的可能性。
本文介绍了球面卷积神经网络（Spherical CNNs），这是一种分析球面图像的新方法，它解决了将标准卷积神经网络应用于平面投影时因失真导致效率低下的问题。其动机源于全向视觉、分子回归和全球气候建模等应用。核心创新在于定义了一种既具有表达能力又具有旋转等变性的球面互相关运算，这对于在球面上有效地共享权重至关重要。这种球面相关性受益于广义傅里叶定理，可以通过非交换快速傅里叶变换 (FFT) 算法进行高效计算。作者通过三维模型识别和原子化能回归的实验，证明了球面卷积神经网络的效率、准确性和有效性，突出了其在各种球面数据分析任务中的潜力。
光源闪烁，尤其LED和屏幕的PWM调光，会造成不适和健康问题，即使你没有意识到。平静科技研究所（CTI）强调了这个常被忽视的问题，并推荐了解决方案以减少其影响。 PWM调光以很快的速度开关灯，造成闪烁，而恒流调光（CCR）则降低电流而无需开关循环。CTI的认证过程优先考虑照明光源的“无闪烁”标准。 CTI建议优先选择CCR调光。如果使用PWM，则寻找“高频PWM调光（XX kHz）”。目标是获得无闪烁认证（例如，TÜV莱茵）或高频PWM（高于20 kHz）。带有“DC调光”或“混合调光”的设备也更可取。虽然CCR灯泡可能更贵，但这代表着对健康的投资。
这个Hacker News帖子讨论了一篇关于LED照明中PWM（脉冲宽度调制）闪烁的潜在健康影响的文章。许多评论者表示自己对这种闪烁很敏感，并因此出现偏头痛、眼疲劳和不适等问题。
核心问题在于，廉价的LED灯通常使用PWM来调光，快速地开关灯光，这可能会被人察觉。解决方法包括使用更昂贵、无闪烁的LED灯以及合适的逆变器或高频PWM。
评论者分享了他们使用问题LED灯的个人经历，并提供了识别和减轻闪烁的方法，例如使用手机慢动作视频或在灯光前挥动双手。讨论还涉及到过亮LED路灯和车灯带来的更广泛的影响，包括光污染和眩光。
一些人批评原文夸大了危险性，缺乏足够的科学依据，而另一些人则为其辩护，并引用了IEEE标准和个人经验。该帖子突出了在一个日益被这项技术主导的世界中寻找舒适和健康的LED照明所面临的挑战。