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A maioria do código C real desvia-se dos padrões estritos da ISO, utilizando extensões de linguagem e comportamentos não padronizados para preencher lacunas funcionais ou resolver bugs de compilador. Compiladores alternativos enfrentam obstáculos ao tentar analisar cabeçalhos de sistema. Esses problemas de compatibilidade se manifestam de maneiras complexas, incluindo requisitos específicos para estruturas empacotadas, sequências peculiares de inclusão de cabeçalhos e semânticas inconsistentes de funções inline em diferentes plataformas.

A ferramenta de refatoração de código `@nodejs/axios-to-whatwg-fetch` automatiza a transição do código de requisição HTTP da biblioteca Axios para a Fetch API nativa no Node.js. Esta iniciativa visa aprimorar a performance das aplicações e garantir a conformidade com os padrões modernos da web, oferecendo um caminho claro para desenvolvedores que buscam otimização e alinhamento com as práticas mais recentes do ecossistema.

C e C++ mantêm modelos de objeto distintos, exigindo que desenvolvedores foquem em padrões específicos (C23 ou C++20) para a validade do código. Embora algumas funcionalidades se alinhem, o gerenciamento de memória utilizando funções de C, como malloc, permanece arriscado em C++. O desenvolvimento eficaz entre linguagens exige o isolamento de funcionalidades específicas de C e sua tradução para tipos robustos de C++ para garantir safety e clara definição de ownership.

É frustrante dedicar tempo à leitura de algo e, ao final, perceber que o autor não dedicou o mesmo nível de esforço na escrita. Este cenário levanta questões sobre a responsabilidade mútua entre autor e leitor, essenciais para uma comunicação eficaz.

Muitas pessoas parecem acreditar que o objetivo da codificação com IA é gerar código de baixa qualidade o mais rápido possível. No entanto, a tecnologia pode ser utilizada também para desenvolver código de alta qualidade, explorando a IA de uma forma que prioriza a excelência técnica em vez da velocidade bruta.

Engenheiros da Agência Japonesa de Exploração Aeroespacial (JAXA) e universidades japonesas concluíram testes de combustão em solo de um motor ramjet para aeronaves hipersônicas Mach-5. O experimento simulou um voo a cinco vezes a velocidade do som, com foco na validação da blindagem térmica, superfícies de controle e desempenho do motor em condições extremas. O projeto visa serviços comerciais de passageiros hipersônicos até 2040.

A Ferrari Luce, um veículo elétrico projetado em parceria com Jony Ive, visa testar o interesse dos super-ricos por EVs. Sendo o primeiro Ferrari com cinco assentos, o Luce será um dos modelos mais caros da marca que não fazem parte de uma produção limitada, com preço inicial de aproximadamente US$ 640.000. O carro acelera de 0 a 96 km/h em menos de 2,5 segundos, atingindo uma velocidade máxima superior a 305 km/h, e possui uma autonomia de cerca de 530 km, mesmo com uma bateria incomumente grande.

O ciclo científico é tradicionalmente composto por quatro papéis: quem levanta a questão, quem propõe a solução, quem verifica os resultados e quem organiza o conhecimento. Esses papéis não são intercambiáveis, e, embora a IA esteja melhorando em algumas dessas funções, a capacidade de identificar quais perguntas valem a pena ser feitas permanece exclusivamente humana. A automação ainda não alcançou a etapa de determinar o que deve ser investigado.

A IA, sem dúvida, irá transformar o mercado de trabalho, mas os EUA possuem um histórico consolidado de criação de novas vagas em resposta a disrupções tecnológicas. A demanda crescente por data centers, por exemplo, gerou mais de 200.000 empregos na construção civil desde 2022. Embora a IA possa eliminar funções em alguns setores, ela impulsionará o crescimento em outros, e a economia americana tem a capacidade de se adaptar a avanços tecnológicos significativos.

A Huawei prevê que conseguirá fabricar chips equivalentes aos principais produtos da Intel e de outras companhias globais líderes até 2031. A empresa desenvolveu uma técnica capaz de criar chips com densidade de transistor similar àqueles produzidos com um processo de 1.4 nanômetro. Desde 2022, os EUA têm restringido o acesso da China a tecnologias avançadas de semicondutores, e essa tecnologia da Huawei pode remover tal obstáculo para a China em sua rivalidade tecnológica com os EUA.