镱基材料可放大量子信号实现远距离传播。 材料能保护携带量子数据的光子免受外界干扰以实现同步。 量子密码学旨在让用户通过比传统密码学更安全技术通信。目前用光纤跨数百英里，允许完成用传统通信系统证明不可能的多种密码任务。 无法复制量子态编码信号：任何人尝试读取编码数据，量子态改变(消失)。但这也阻止研究者放大信号远距离传播。核心挑战：构建能保持光携带量子数据的存储器。 日内瓦大学研究者发现一种元素，能在高频下不失真存储脆弱量子数据。 寻找量子存储器合适材料 全球科学家致力制造量子存储器，通过保持同步光子重复量子信号，使其传播更远距离。 构建此类量子存储器，需找到能保护光子(携带量子数据)几秒免

科学家用光参量放大器生成短于波周期脉冲。 可用于观测原子内电子运动。 过去几年，高能量、少周期中红外脉冲因众多应用引发高度关注，含二维红外光谱、亚飞秒电子发射、化合物时间分辨成像、相干软X射线和非相干硬X射线生成。 近期，新加坡A*STAR(科技研究局)制造技术研究所科学家构建激光合成器，生成短于波周期红外脉冲。 这可让研究者研究原子内电子运动。因这些超短脉冲波长处中红外范围，易被各种原子分子吸收。 新激光合成器 原子内电子在飞秒(10⁻¹⁵秒)甚至阿秒(10⁻¹⁸秒)尺度跃迁能带。因这些极端时间尺度，科学家需高功率超短激光脉冲观测分析此类事件。 产生它们途径之一：极短极强红外脉冲照射非线

新算法Ensemble Poisson Kalman Filter (EnPKF)可预测未来1小时最可能犯罪区域。 同时给出应对此类犯罪所需资源建议。 警方和刑侦部门面临巨大压力和资源制约——这推动智慧警务工具增长，助警官更好决策投入重点。 流行病型余震序列(ETAS)模型是应用犯罪数据预测未来犯罪现场的流行模型。该网格地图技术成功预测犯罪量是单个人工调查员2倍。 ETAS模型基于理念：犯罪随机发生，但犯罪发生率依赖历史，即某区域犯罪会在特定时长内提高同区或邻近区未来犯罪生成率。 但它不考虑底层犯罪过程概率本质。也无法追踪实时不确定性（因有限噪声数据或模型选择错误产生）。 集合泊松卡尔曼滤

DARPA选定Silent Falcon UAS Technologies进行功率光束演示。 项目旨在用高强度激光束飞行中为电动无人机补给/充电。 无线能量传输概念近两百年历史，随技术发展依然令人振奋。光伏技术和受激辐射固态放大近期进展为重访此概念提供机会。 高强度激光功率光束技术实现将延伸应用能力：需持续或即时能量输送，但传统导线因危险、昂贵、不适用或不可能而受限的场景。 DARPA选定Silent Falcon UAS Technologies执行SUPER PBD（Stand-off Ubiquitous Power/Energy Replenishment – Power Beam

新深度学习模型创作诗歌，押韵和格律超越人类创作。 部分人难分辨AI与人类作品，但专家认为AI在情感和可读性上不足。 深度学习方法能用于创造性任务吗？答案是肯定的。我们已在作曲、雕塑设计、自动编舞等创造性应用用这些机器学习技术。 现在IBM、多伦多大学和墨尔本大学研究者聚焦创造性文本任务：自动诗歌创作。开发名为Deep-speare的深度学习模型，捕捉十四行诗语言、押韵、格律并生成诗歌。 迷人之处：AI生成诗歌最像英国诗人威廉·莎士比亚风格。模型表现优异：创作含押韵和重音模式的十四行诗四行诗节，有时难以区分人类作品。 十四行诗是莎士比亚普及的短抒情诗。通常14行，捆绑为3个四行诗节和一个两行

新变道算法依赖车载摄像头和传感器实时采集数据。 即时创建计算新缓冲区。 支持激进到保守多种驾驶风格，同时确保安全。 你知道无人驾驶第一步在1980年代吗？防抱死制动系统(ABS)至今仍在。理念是用传感器防车轮锁死导致失控侧滑。十年后，厂商用传感器做牵引力和稳定性控制。 以来漫长道路；现自动驾驶汽车用传感器、雷达、摄像头和AI组合在目的地间行驶。科技公司持续改进自动驾驶算法，使其更安全可靠。 自动驾驶系统关键部分是变道算法，开发者热议话题。现有变道算法多有两大局限—— 基于复杂统计模型，无法实时分析；或 过于简单，总导出同一解决方案：不变道。 MIT研究者新算法依赖实时信息，实现比以往自

科学家发现新法在比现有加速器小千倍空间加速反物质。 技术更高效、廉价，助深入研究新物理。 直线相干光源(LCLS)和大型强子对撞机(LHC)等设施的粒子加速器加速基本粒子（电子、质子）。让科学家检验多物理理论，含搜寻超对称理论预言新粒子、分析希格斯玻色子性质。 通常通过撞击加速粒子产生更多基本粒子（赋予所有粒子质量）。可产生X射线激光成像微小超快过程（如光合作用）。 但为达如此高速，加速器组件长度超2公里。几年前，伦敦帝国学院科学家开发仅米级组件加速电子的系统。 现在，同校科学家发明技术在仅几厘米长系统中加速正电子——电子反粒子对应物。 微型正电子加速器优势 新技术助探索更多物理奥秘，含暗

研究者用商用LIDAR系统成像火中熔融3D结构。 2米距离测量3D物体精度达30微米。 系统在高信号偏折和火焰畸变下仍生成精准细节。 研究火对建筑和结构影响，需分析管道、柱、梁等在热焰下变形物体。通常需亚毫米精度测量，在烈火条件下极难用传统机电传感器实现。 可用光学测距技术解决结构火灾实际问题，这些问题无法用楼宇安装的传统机电传感器分析。 美国国家标准技术研究院(NIST)科学家团队用LIDAR(光探测和测距)系统成像火中熔融3D物体。提供小型、可靠、安全方式测量火焰中变形物体。 LIDAR演示 团队用商用LIDAR系统演示研究。测绘产生大量烟尘火焰后熔融物体距离。能从2米距离以30微米精

研究者制造精准扩散光信号的硅芯片，演示新型神经网络设计。 光消除电荷干扰，传播更快更远。 开发节能紧凑互连是集成光子学关键研究目标。应用广泛，含高效电信、CMOS器件高带宽芯片间通信。 全球科学家研究人工神经网络电路模拟人脑。但传统半导体电路电气布线无法处理高阶神经网络所需极复杂布线。 近期，美国国家标准技术研究院(NIST)科学家开发硅芯片，在微小类脑网格精准扩散光信号，演示新神经网络设计。 人工神经网络在学习建模非线性复杂问题（图像处理、字符识别、数据预测）展现卓越能力。现在，研究团队用光信号（而非电信号）实现这些神经网络。 光信号优于电信号的优势 用光替电主因：光消除电荷干扰，实现更

新模型弥合真实水波仿真与高效计算间鸿沟。 用不同物理参数编码波浪，在大分辨率下模拟微小细节。 可增强游戏、电影、虚拟现实程序能力。 现有水/波浪仿真方法要么提供真实效果要么快速计算，无法同时优化。缺乏与移动物体交互和负责环境交互的有限元方法。 奥地利科技研究所(IST Austria)和NVIDIA研究者新技术填补此gap，实时复现与周围环境复杂交互。 可模拟波浪与障碍物交互，同时保留微小细节、适配超大场景。仿真呈现高频波浪聚合运动，即使在低分辨率下，抖动相位更适配混沌风、飞溅、漂浮物等嘈杂波源。 工作原理 现有波浪仿真用数值法或傅里叶法。数值法能生成多样详细效果，傅里叶法更高效（计算资源

MIT研究者开发模型，在Linux超算上5分钟内同时运行16,384个Windows应用。 采用林肯实验室LLMapReduce技术配合Wine Windows兼容层实现。 摩尔定律放缓使并行处理成提升应用性能必要手段。神经网络、物理仿真、数据分析应用快速演进，利用并行算力达性能目标。 运行此类数据密集型应用需特定操作系统软件，如Microsoft Windows，其在并行计算实现有长期经验。 但全球前500超算运行Linux，能秒级在数千核心执行交互应用。通常用虚拟机(VM)在Linux跑Windows程序，给应用带来巨大开销。 超算上执行多个VM每个需数秒甚至数分钟。扩展至现有超算数千

新型薄层打印技术用氧化铜和绿激光打印电子电路板。 比传统方法更高效、更便宜。 利用光子烧结工艺实现低电阻率。 印制电路板(PCB)通过导电焊盘、走线和多层铜箔连接电气元件。元件通常焊接于电路，走线作为相互隔离的固定导线，由基板材料隔开。 PCB主要目标：减轻电路元件重量、体积和成本。过去十年采用多种直接打印策略，各有优劣。金属纳米颗粒墨水打印是简单、廉价、快速的工艺之一。 因能更高效生产更便宜电路板，该领域关注度持续上升。近期韩国顺天乡大学科学家研究基于激光功率、预烘烤条件、扫描速度、膜厚效应的薄层打印技术。 发现用铜纳米颗粒墨水和绿激光可更高效打印电子电路。此前实验用银纳米颗粒墨水，后转

新深度学习算法让编辑者仅上色场景一帧即可快速着色整个视频。 高精度、高效率，比以往方法快50倍。 视频帧间含大量冗余数据，手动逐帧上色黑白视频极其耗时。此类冗余在视频编码压缩中被广泛研究，但在视频着色等高级处理中鲜少探索。 现有算法（双边CNN模型、相似性引导滤波、光流 warp等）处理连续帧局部关系传播数据。它们用显性运动或预设像素级特征建模帧间像素相似性。 但这些算法有局限：无法表达帧间高层关系、不能准确反映图像结构。为克服限制，NVIDIA研究者开发基于深度学习的新算法，让编辑者仅上色场景单帧即可快速着色整片段。 工作原理 为显式学习连续帧高层相似性，研究者开发时域传播网络，含传播组

新型传播相位对比成像可微观级捕捉古代遗骸软组织细节。 生成3D高空间细胞及亚细胞分辨率。 技术助力深入理解古代生活方式、疾病与死亡原因。 X射线摄影和计算机断层扫描(CT)是动物和人类木乃伊无损分析最常用技术。这些X射线方法依赖吸收对比，在古病理学和考古学极其有用。 吸收对比检查骨骼等致密材料效果好，但软组织细节不足。因此瑞典KTH皇家理工学院研究者提出传播相位对比成像。 新方法可将木乃伊等古代遗骸软组织成像至微观级。研究首要目标：为用传统CT检查古代软组织提供有效替代方案。 研究中检查了来自地中海博物馆的埃及木乃伊人右手。属男性，距今约400 BCE。 输出图像分辨率 实验装置示意图 |

新深度学习法通过分析3D心脏MRI图像，生成个性化地标解剖表征，以90%准确率检测房颤复发信号。 据CDC报告，美国约610万人患房颤(AFib)——心率不齐且常过快，增加心衰、中风等并发症风险。 高血压和年龄增长占房颤病例22%。通常使中风风险增5倍，导致20%缺血性中风（脂肪斑块阻塞脑部血管）。 房颤虽非直接致命，但需急救的严重疾病。治疗后常复发。为检测复发信号，犹他大学研究者设计深度学习法，检测准确率达90%。 工作原理 深度神经网络用3D心脏MRI图像生成个性化地标解剖表征，省去手动预处理和分割等繁琐任务。 预测房颤复发时，分析左心房（四心室之一）形状并寻找异常。但有限样本难高效训

新网络BrainNet让两人以上直接收发脑内信息成为现实。 研究者让3名参与者玩类俄罗斯方块协作游戏验证。 5组3人实验，准确率达81.25%。 直接将思维发送到他人大脑曾是科幻。2013年华盛顿大学神经科学家实现特定类型思维直接传递到他人大脑，脑脑通信成现实。两年后，他们成功连接多只大鼠和猴子大脑构成有机计算机。这次，他们实现了更不可思议的突破。 他们开发名为BrainNet的网络，让3人协作玩类俄罗斯方块游戏。这是首个用于协同解决问题的多用户非侵入式脑脑接口，构建了大脑连接的社交网络。 BrainNet技术架构 网络由两部分组成： 脑电图(EEG)：记录大脑电活动。 经颅磁刺激(TM

新型高阶计算流体动力学方法模拟旋转高尔夫球最精准物理特性。 纳入所有真实参数，在可接受时间内求解流体物理问题。 挥杆机制中多个参数影响高尔夫球旋转。职业高尔夫球手击球速度可达215 km/h，产生约3000 rpm旋转率，直接影响球飞行轨迹。 高尔夫球设计目标：最大化直线飞行距离，同时减小阻力和侧向力变化，最大化回旋产生的升力。 为理解高尔夫球各场景性能、收集下一代球研发数据，斯坦福大学研究者开发了迄今最先进的静态和旋转高尔夫球仿真，几乎纳入所有真实参数。 融合运动空气动力学 高尔夫球设计最关键是表面微小凹坑。凹坑深度、尺寸、位置决定不同场景下球的空气动力学特性。且需掌握每个凹坑流场细节才

无论工程师多么辛苦测试，开发者多少个通宵编码，单个Bug仍可能导致系统全面崩溃。从造成数十亿损失的软件故障，到导致致命事故的关键Bug，软件开发质量不佳的后果可能是灾难性的。 据统计，软件质量差每年给美国企业造成约2万亿美元损失，运营软件故障是主要原因。 软件失败常见原因包括： 架构定义不足、低层设计粗糙 缺乏充分数据分析就设定不切实际的进度里程碑 未预判和适应不断演变的需求 为压缩工期盲目堆砌人力 基于直觉或情绪的利益相关者博弈 沟通不畅、自我冲突、团队氛围恶劣 以下复盘导致尴尬和巨额财务损失的重大软件故障。极端情况下，软件错误甚至夺走生命，如Therac-25放射过量事故。 13. M

Redlock擅长通过监控云基础设施识别和最小化安全风险，针对潜在漏洞、策略违规和配置错误。 2018年，Palo Alto Networks以1.73亿美元收购Redlock。收购后，Redlock技术整合进Prisma Cloud（Palo Alto Networks云安全套件）。此后获得数千大客户，在云安全领域占据可观市场份额。 截至目前，Prisma Cloud日均检测超150万新攻击，开箱即支持20+合规框架，助企业轻松满足监管要求。 以下重点介绍Redlock主要竞争对手，可能更契合特定组织需求。每个选项声誉卓著，且与主流云环境无缝集成。 你知道吗？ 云安全市场预计2032年超11

Pinterest拥有全球5.18亿月活用户，是领先的视觉发现平台之一。其占全球社交媒体流量8.9%，仅次于Facebook (60.7%) 和Instagram (10.9%)，但超越Twitter (8.1%)。 女性用户约占76%，但男性用户稳步增长。千禧一代和Z世代主导平台，超50%用户40岁以下，核心人群为25-34岁女性，占全体用户20%以上。 平台互动性强，用户平均单次停留14.2分钟，常浏览发现新内容。每周保存15亿个Pin，反映高互动水平。且全球覆盖广，近77%用户在美国境外。 对广告主而言，Pinterest极具吸引力。研究显示其转化率比同类平台高40%，广告转化成本效率高