一位诗人试图通过诗歌来表达拓扑量子计算机的定律。 这首诗在视觉结构和词语选择上都诠释了量子物理学。 诗歌是一种微妙的形式，在这种形式中，语言因其审美品质而不是语义和概念内容而被使用。该语言的使用方式使其听众和听众感觉不同于普通散文。 为了探索复杂的现象并描绘不可思议的事物，诗歌使用了节奏、词序、换行符和视觉结构。大多数诗人都涉足翱翔的雄鹰或汹涌的海洋的令人兴奋的描述，而艾米·卡坦扎诺 (Amy Catanzano) 则从量子理论中汲取了美感。 她相信量子理论可以用诗歌很好地解释，诗歌提供了丰富的语言来表达思想。为了有效地解释情绪，她求助于意大利物理学家朱塞佩·穆萨多。 量子超级计算机

研究人员使用受大脑启发的方法来有效检测接收器端的信号。 它基于 Echo 状态网络，可提供高性能同时消耗更少的能源。 科学家们一直在寻求更高效、更可靠的通信，从手机和电视到医疗仪器和卫星，无所不包。已被广泛研究的技术是具有正交频分复用 (OFDM) 的多输入多输出 (MIMO) 方法。 它提供高吞吐量传输和抗多径衰落的鲁棒性。然而，如果没有有效的信道估计方案，有效的接收器设计将变得极其复杂。因此，此类系统面临的大部分问题在于获取精确的信道状态信息。 为了减少这些问题并提高无线接收器的能源效率，弗吉尼亚理工大学的研究人员正在使用受大脑启发的机器学习方法。它可以使信道估计冗余并显着提高系统输

名为 Squirrel 的新算法可检测电网中的弱点。 它可以应用于所有类型的灾害，包括地震、恶意攻击和松鼠造成的障碍。 电网基础设施中的哪些条件和故障可能导致大停电？以及私营公司和政府组织如何投资以帮助防止灾难性的停工？ 在过去的几年里，有消息称朝鲜黑客侵入了美国的一家能源公用事业公司，俄罗斯黑客侵入了一座核电站。这种由黑客引起的停电现在比以往任何时候都更频繁地发生。地震等自然灾害也在电网中断中发挥重要作用。即使是松鼠（经常咬电线）也会对电网构成严重威胁。 为了解决这些问题，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的研究人员开发了一种名为“松鼠”的新算法，该算法允许公司检测电网中的弱点。这是一个为

新的重影成像方法可以测量大气中存在的气体和数量，而且准确度要高得多。 它不需要极其灵敏的探测器和强大的光源即可工作。 测量大气中的温室气体，如二氧化碳、甲烷、臭氧和一氧化二氮，对于研究这些气体的数量变化如何影响气候变化至关重要。它们的测量方法要么是连续使用监测当前浓度的固定设备和卫星，要么是在烧瓶中收集空气样本，然后在实验室中进行分析。 现在，东芬兰大学、坦佩雷理工大学和法国勃艮第大学的一组研究人员提出了一种对各种气体分子进行光谱测量的新方法。他们称之为幽灵成像技术。 与现有的成像技术相比，这种新方法可以更准确地揭示气体分子的化学成分。在某些情况下，它可以更灵敏地识别温室气体。 它

为了按需获得超荧光，研究人员使用了由卤化铅钙钛矿制成的量子点。 他们在 -267°C 下进行了光学实验，最终证明了超荧光。 一些材料在被激光或任何其他外部源激发时倾向于连续发光。这种机制称为荧光。然而，在许多量子系统中，自发发光的趋势要强得多。 当这样的系统被外部源激发时，它们的量子力学相位彼此同步，这导致比单个发射器组合的更强烈的输出（以光的形式）。这导致了明亮且超快的光发射，即超荧光。 然而，这只有在发射器满足特定要求时才会发生，例如，它们应该与光场具有高耦合强度、更大的相干时间和相同的发射能量。此外，他们必须能够在不受周围环境干扰的情况下相互充分互动。到目前为止，科学家们还没有能

研究人员开发了一种名为通用光调制器的新型激光架构，用于探测和控制物质。 对于所有需要高功率的主要光子应用来说，这可能是一个转折点。 激光有多种用途，包括对齐材料、在演示期间指出物体以及医生进行美容和外科手术。您在日常生活中看到的许多东西都是基于激光技术的，例如条码扫描器、光驱、光纤、切割和焊接材料、娱乐中的激光照明显示等等。 激光器具有使用不同方法准确驱动、控制和探测物质的惊人能力。尽管它们主要在幕后运作，但激光是先进科学技术的支柱。 2018 年，诺贝尔物理学奖授予了一项革命性的激光技术——光镊，一种将纳米粒子捕获在两束激光之间的技术。 最近，SLAC 国家加速器实验室和斯坦福大

微软 vs 苹果是 3 多年来最具争议的话题之一。这是一场跨越时空的战争。哪个更好？真的有赢家吗？其中一些问题无法回答，但本页面将提供一些有趣的事实和世界两大科技巨头公司的统计数据。 资料来源：1、2 资料来源：1、2 阅读：微软的 18 个非凡研究项目 资料来源：1、2 资料来源：1、2 来源 阅读：Cortana 语音命令的 MegaList 资料来源：1、2 来源 来源 阅读：有史以来最严重的 15 种计算机病毒 资料来源：1、2 资料来源：1、2 资料来源：1、2 来源 阅读：i

一种新型膜需要比标准膜低得多的压力来过滤水中的悬浮颗粒。 与传统跨膜相比，它的持续时间长 3 倍，节省的能量是其两倍。 水净化技术可降低某些物质的浓度，如细菌、真菌、病毒、藻类、寄生虫和悬浮颗粒。有几个物理、生物和化学过程，在过去的几十年里，我们一直在使用像紫外线这样的电磁辐射来净化水。 用于饮用水、化学和工业应用的水过滤和处理过程占美国总耗电量的近 13%，每年向大气排放 2.9 亿公吨二氧化碳。将其放在上下文中，它相当于世界上所有人类的总重量。 为了净化水，它通常通过一个带有小孔的膜。这些孔的尺寸小到足以过滤掉比水分子大的杂质或颗粒。由于这些膜容易因堵塞而“磨损”，因此它们需要更

新技术使用遗传算法通过在物体中注入填充物来最大限度地减少物体的电磁散射。 它使物体和填充物都隐形。 由于材料工程的最新进展，科学家们对隐形领域表现出越来越大的兴趣。尽管在量子力学、热力学和声学等多个不同领域出现了术语“隐形”，但本研究主要关注光学范围内的电磁隐形。 1967 年，俄罗斯物理学家 Victor Veselago 发表了一篇关于具有负介电常数和磁导率的材料的理论分析，研究不可见性成为现代科学的问题。从那时起，材料科学取得了飞速发展。 在这项工作中，研究人员使用了一种基于填充物隐形的方法来证明物体的电磁不可见性。他们没有添加任何外层，而是实现了物体内部的隐形。该技术带来了诸

研究人员将多孔石墨烯气凝胶的 3D 打印结构加载到氧化锰中。 这使他们能够在一个小区域内获得超高的能量存储容量。 能量密度相当于一些传统电池的能量密度。 伪电容器是一种可以有效平衡快速充放电和高能量密度要求的储能器件。为了实现实用的伪电容器，我们需要开发一种能够同时实现高效电子传输和离子扩散的集电极。 3D 打印技术的最新进展为应对伪电容器的这一特殊挑战提供了新方法。到目前为止，已经采用了许多策略来提高这些器件的性能，包括缺陷引入、结晶工程和元素掺杂。 最近，加州大学圣克鲁斯分校和劳伦斯利弗莫尔国家实验室的一组研究人员构建了 3D 打印的超级电容器电极，在能量密度和性能方面远远优

研究人员设计了一种提高量子计算性能的理论方法。 该方法称为动态解耦，适用于 2 台小型量子计算机。 它不需要编码开销，并且通过将量子门转换为去耦脉冲来工作。 量子计算的概念是在 1980 年代初引入的。这个想法是使用量子位（可以处于叠加态的量子位）而不是二进制位来以极快的速度安全地执行计算。 三年后，量子计算领域仍处于起步阶段。尽管已经进行了数百次在少量量子位上执行量子计算的测试。 量子计算机预计将比当今的超级计算机快几百万倍，它们有可能彻底改变金融、国防、信息技术和医药行业。他们利用原子的行为以极快的速度执行极其复杂的任务。 然而，它们确实有一些限制。它们极易出错，需要稳定性来维持

名为 Affetto 的儿童机器人于 2011 年首次推出。 研究人员对该机器人进行了升级，以实现更像人类的面部表情。 他们分析了 Affetto 脸上的 100 多个点，并添加了各种表情，例如皱眉和微笑。 机器人面部是最重要的信息显示设备之一，可以通过面部不同部位的变形来传达情感、情感和意图。尽管机器人已被用于包括销售和医疗保健在内的多个不同领域（尤其是在日本），但要赋予机器人面孔类似人的表情仍然是一项棘手的挑战。 2011 年，日本科学家通过开发一种名为 Affetto 的 Android 儿童面孔来应对这一挑战。它由大阪大学开发，旨在通过机器人技术帮助学习人类认知发展。例如，它

研究人员展示了一种新型的视频到视频合成。 它允许开发者从真实世界的视频中渲染完全交互式的 3D 环境。 它可以创建 30 秒长的 2K 分辨率视频。 大约 20 年前，NVIDIA 推出了世界上第一款 GPU，在 3D 游戏性能方面实现了重大飞跃。现在，他们推出了一种人工智能工具，允许开发者从真实世界的视频中渲染完全合成的交互式 3D 环境。 建模和重建现实世界动态的能力对于开发智能代理至关重要。合成连续的视觉体验在计算机图形学和机器人学中有多种应用。它可以帮助开发人员创建逼真的场景，而无需指定照明、材料和场景几何。 在这项工作中，研究人员展示了一种新型的视频到视频合成。目标是学习

新的机器学习算法专注于新闻来源，而不仅仅是抓取个人声明，以检测虚假和偏见新闻。 对于新的新闻文章，它的准确率高达 70%。 只需要 150 个内容即可确定来源是否可信。 社交媒体平台使任何人都可以非常轻松地在互联网上共享和传播信息。这导致了假新闻的泛滥，这些假新闻通常是为了改变人们的情绪和影响政治选举等重大事件，或者通过展示广告来吸引流量和创收。 虽然许多科技巨头正在投入大量资源来构建自己的假新闻检测系统，但麻省理工学院和卡塔尔计算研究所的研究人员认为，检测假新闻的最佳策略是关注新闻来源，而不仅仅是分析个人声明。 使用这种方法，他们开发了一种基于机器学习的新方法，可以确定来源是

IBM 开发了一种点对点、分散式框架的架构来自主控制混合物联网网络。 为了将 IoT 设备集群到单独的区块链中，他们使用了比特币工作量证明共识协议和新颖的代码库。 物联网 (IoT) 异构应用于不同领域，使它们更智能、更高效、更有利可图且连接更紧密。这需要有效连接、操作和管理大量可以相互检测和信任​​的松散耦合的智能设备。 目前，所有智能设备和硬件都通过集中式基础设施连接。这种架构的三个主要缺点是：维护成本高、安全问题的单点故障以及由于与其他集中式网络的数据聚合有限而导致的互操作性低。 另一方面，物联网的去中心化有几个优势。例如，它将增强数据安全性和隐私性，并减少发送到云端进行处理

一种新方法可以消除 3D 显示中的视觉失真，而无需额外使用较重的光学器件。 该系统可在空间中创建清晰的 3D 图像，这使其适用于 AR 应用。 我们主要通过键盘和 2D 触摸面板与数字内容进行交互。然而，虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 等技术如今有望摆脱这些限制。 VR/AR 设备有其自身的缺点，例如，由于其基于立体视觉的设计，容易引起眼睛疲劳、头晕和晕动病。长时间使用这些设备可能会增加恶心和扭曲的感觉，也称为 VR 病。 为了克服这些限制，比利时和日本的研究人员已经开始探索全息和光场技术的结合。虽然这需要额外的设备，但他们一直试图保持较低的尺寸和成本，以取得商业上的成功

新型电光激光器的速度是传统超快激光的 100 倍。 该系统可靠，可在 30 GHz 下产生准确稳定的脉冲。 它可用于生物/化学成像并实现更快的通信网络。 超快激光器产生一系列持续时间长达飞秒的光脉冲。它们可以作为频率梳，为连接电磁波谱的微波和光域提供频率和时间参考。 由于这些脉冲的相位是可以控制的，因此它具有多种应用，从控制物质的量子态到光学原子钟。尽管超快激光器的性能多年来一直在增强，但它们需要锁模谐振腔的整体稳定性。 现在，美国国家标准与技术研究所的研究人员提出了一种替代方法，可以在没有锁模的情况下生成一系列光脉冲。他们称之为电光激光器，其发射脉冲的速度比传统超快激光器快 1

一种基于机器学习算法的新工具可以通过查看一个人的遗传密码来预测他的身高。 该工具甚至可以说明他的足跟骨密度和他在职业生涯中可能达到的教育水平。 生物体的大部分功能都由它们的 DNA 控制（包括它们如何发育、生存和繁殖）。因此，人们可以利用遗传密码来预测生物的性质。 密歇根州立大学的研究人员首次使用包含数千人信息的数据集，包括他们独特的基因型和特征，开发出一种新工具，可以精确预测人们的身高，甚至可以评估他们患癌症和癌症等危重疾病的风险。心脏病。 该工具适用于机器学习算法，该算法分析基因组以预测不同的人类特征。它可以提供特定于个人的数据，包括他/她的足跟骨密度和他/她可能达到的教育水平

一种新方法使用高性能计算算法来改进虚拟流动储备分数模拟。 该算法基于称为高斯过程回归的机器学习和深度学习加速方法。 它可以在 1-2 分钟内完美模拟心脏内部发生的事情。 大多数心脏力学的多尺度模型看起来很有前景，但在诊断和治疗方面，它们的能力非常有限。由于它们无法有效处理临床数据、约束不固定变量和处理计算复杂性，因此无法为临床决策和医疗护理提供有效帮助。 最常见的心脏病类型是冠状动脉疾病 (CAD)，它影响了近 1650 万美国成年人。它也是美国女性和男性死亡的主要原因。根据克利夫兰诊所的数据，美国每 40 秒就有一个人心脏病发作。 这是一种冠状动脉由于脂肪和胆固醇（称为斑块）沉积

一种新工具利用金刚石中的氮空位中心缺陷同时检测不同方向的磁场。 它可以实时创建磁场的 3D 图片。 该技术可用于各种领域，包括凝聚态物理和生物学。 在磁导航、生物磁场检测与成像、磁异常检测等众多磁力测量应用中，都需要对动态矢量磁场进行实时传感。 标量磁力计只能测量磁场的大小，而矢量投影磁力计可以测量沿特定轴的磁场投影。但是如果你想一次测量不同方向的磁场怎么办。 最近，哈佛大学的研究人员开发了一种工具，可以感知几乎所有事物中的磁场，从凝聚态系统到放电神经元。为此，该工具使用金刚石中称为氮空位 (NV) 中心的各种点缺陷之一。可同时检测不同方向的磁场。 它是如何工作的？ 研究人员对