镱基材料可以放大量子信号，使其长距离扩散。 该材料可以保护光子（携带量子数据）免受外部干扰，从而使它们能够同步。 量子密码学是一种尝试，使用户能够通过比传统密码学所保证的更安全的技术进行通信。目前，它使用超过数百英里的光纤，可以完成许多传统通信系统无法完成的加密任务。 复制以量子态编码的信号是不可能的：如果有人试图读取编码数据，它就会改变状态（消失）。然而，同样的事实也阻止了研究人员放大信号以将其传播到更远的距离。主要挑战是构建一个可以保存光携带的量子数据的存储器。 现在，瑞士日内瓦大学的研究人员发现了一种元素，可以存储脆弱的量子数据，而不会在高频下扭曲数据。 寻找合适的量子存储器材料

科学家使用光学参量放大器生成比波周期短的脉冲。  它可用于观察电子如何在原子内移动。  在过去的几年里，高能、少周期中红外脉冲因其广泛的应用而引起了广泛的关注，包括二维红外光谱、亚飞秒电子发射、化合物的时间分辨成像、相干软 X 射线和非相干硬 X 射线生成。 最近，新加坡科技研究局（A*STAR）新加坡制造技术研究所的科学家们建造了一种激光合成器，可以产生比波周期短的红外脉冲。 这可以让研究人员研究原子内电子的运动。由于这些超短脉冲的波长属于中红外范围，很容易被各种原子和分子吸收。 新型激光合成器 在原子内，电子从一个能带移动到另一个能带的时间为飞秒（10−15 秒）甚至阿托秒（10

名为 Ensemble Poisson Kalman Filter (EnPKF) 的新算法可以建议未来一小时内最有可能发生犯罪的区域。  它还可以告诉我们需要哪些资源来解决此类犯罪。  警察和犯罪部门正面临着巨大的压力和资源限制，这一事实推动了智能警务工具的发展，以帮助警察更好地决定在哪里投入工作。 流行病型余震序列（ETAS）是应用于犯罪数据以预测未来犯罪现场的流行模型之一。到目前为止，这种基于网格地图的技术已成功预测的犯罪数量是单个人类调查员的两倍。 ETAS模型基于这样的理念：犯罪发生是随机的，但犯罪发生率是历史相关的，这意味着一个区域内发生的犯罪将提高至少在特定时间内相同或附

DARPA 选择 Silent Falcon UAS Technologies 进行动力发射演示。  该项目的目标是使用高强度激光束在飞行中为电动无人机加油/充电。  尽管无线电力传输的概念已有近两个世纪的历史，但在不断发展的技术追求这一理念的过程中，它仍然一如既往地令人兴奋。光伏技术和受激辐射固态放大的最新进展为重新审视这一概念提供了机会。 高强度激光功率束技术的实施将扩展需要连续传输或瞬时能量的应用的能力，但传统的导线非常危险、昂贵、不合适或不可能。 现在，DARPA 已为其 SUPER PBD (S tand-off U 无处不在P 欠/E 能量R 补充 – P 欠B 赚钱D 示

一种新的深度学习模型所写的诗歌在韵律和韵律方面都优于人类写的诗歌。  有些人发现很难区分两者，但据专家称，人工智能在情感和可读性方面存在缺陷。  深度学习方法可以用于创造性任务吗？答案是肯定的。我们一直在创作音乐、设计雕塑和自动编舞等创意应用中使用这些机器学习技术。 现在，IBM、多伦多大学和墨尔本大学的研究人员专注于一项创造性的文本任务：自动诗歌创作。他们开发了一种名为 Deep-speare 的深度学习模型，可以捕获十四行诗的语言、韵律、格律并生成诗歌。 令人着迷的是，这些人工智能生成的诗歌与英国诗人威廉·莎士比亚最流行的诗歌相似。该模型效果非常好：它创建了带有韵律和重音模式的十四

新的变道算法依赖于汽车摄像头和传感器收集的实时数据。  它会动态创建并计算新的缓冲区。  它允许多种驾驶风格，从激进到保守，同时确保安全。  你知道吗，迈向无人驾驶汽车的第一步是在 20 世纪 80 年代，现在仍然存在——防抱死制动系统。这个想法是使用传感器来防止车轮锁死并导致汽车失控打滑。十年后，制造商使用传感器进行牵引力和稳定性控制。 从那时起，我们已经走了很长一段路；现在，自动驾驶汽车结合使用传感器、雷达、摄像头和人工智能在目的地之间行驶。科技公司不断改进其自动驾驶算法，使其更加安全可靠。 自动驾驶系统的关键部分之一是变道算法，这也是开发者们关注的热点。大多数现有的变道算法都有

科学家们找到了一种新方法，可以在比现有加速器小一千倍的空间内加速反物质。  这项技术非常高效、廉价，可以帮助我们详细研究新物理学。  直线加速器相干光源和大型强子对撞机等设施中的粒子加速器可加速基本粒子（电子和质子）。它们使科学家能够测试多种物理理论，包括寻找超对称理论预测的新粒子以及分析希格斯玻色子的性质。 通常，这是通过粉碎加速粒子以产生更多基本粒子来为所有其他粒子提供质量来完成的。它可用于产生 X 射线激光器，对光合作用等小型超快过程进行成像。 然而，要达到如此高的速度，加速器必须使用长度超过2公里的部件。几年前，伦敦帝国理工学院的科学家开发了一种仅使用米长组件来加速电子的系统。

研究使用商用激光雷达系统对火灾中融化的 3D 结构进行成像。  他们成功地在 2 米距离内测量了 3D 物体，精度达到 30 微米。  该系统可以在存在火焰引起的高信号偏转和失真的情况下生成精确的细节。  为了研究火灾对建筑物和其他结构的影响，有必要分析受热火焰影响的变形物体，如管道、柱或梁。通常，它需要亚毫米精度的测量，这在烈火条件下执行起来极其困难。 我们可以利用光学测距技术来处理结构火灾引起的实际问题，这是安装在建筑物上的传统机电传感器无法分析的。 现在，美国国家标准与技术研究所的一组科学家使用 LIDAR（光探测和测距）系统对在火中融化的 3D 物体进行了成像。它提供了一种小型

研究人员创造了一种能够精确传播光信号的硅芯片，展示了一种新的神经网络设计。  光消除了电荷引起的干扰，并且可以传播得更快更远。  开发节能且高度紧凑的互连一直是集成光子学的一个关键研究目标。它们具有广泛的应用，包括 CMOS 器件中的有效电信和高带宽跨芯片通信。 世界各地的许多科学家正在研究人工神经网络电路来模拟人脑。然而，传统的半导体电路电气布线无法处理高级神经网络所需的极其复杂的路由。 最近，美国国家标准与技术研究所的科学家开发了一种硅芯片，可以将光信号精确地扩散到类似大脑的微小网格上，展示了一种新的神经网络设计。 人工神经网络在学习和建模非线性复杂问题方面表现出了卓越的能力，包

新模型弥补了真实水波模拟和高效计算之间的差距。  它使用不同的物理参数对波进行编码，以在高分辨率下模拟小细节。  它可用于增强游戏、电影和虚拟现实程序的功能。   现有的水或波浪模拟方法能够提供逼真的效果或快速计算：它们无法同时优化两者。它们缺乏与移动物体的交互以及负责环境交互的有限元方法。 现在，奥地利科学技术研究所和 NVIDIA 的研究人员开发了一种新技术，通过实时再现与周围环境的复杂交互来弥补这一差距。 它可以模拟波浪与障碍物的相互作用，同时保留微小的细节并适应非常大的场景。该模拟具有高频波的聚合运动，即使在低分辨率下，抖动相位更适合混沌风、飞溅和漂浮材料等噪声波源。 它是如何

麻省理工学院的研究人员开发了一种模型，可在 5 分钟内在 Linux 超级计算机上同时运行 16,384 个 Windows 应用程序。  为此，他们使用了林肯实验室 LLMapReduce 技术以及 Wine Windows 兼容层。 由于摩尔定律的步伐正在放缓，因此有必要使用并行处理来提高应用程序性能。神经网络、物理模拟和数据分析应用程序正在以显着的速度发展，它们利用并行处理的力量来实现其性能目标。 要运行此类数据密集型应用程序，您需要一些基于某些操作系统的软件，例如 Microsoft Windows，它在实现并行计算方面拥有丰富的经验。 然而，世界排名前 500 名的超级计算机

新型薄层印刷技术使用氧化铜和绿色激光来印刷电子电路板。  它比传统方法更高效、更便宜。  它利用光子烧结工艺来实现低电阻率。  印刷电路板通过导电垫、走线和多片铜片连接电气元件。这些组件通常焊接到电路上，轨道作为固定电线，通过电路板基板材料彼此隔离。 这些板的主要目标是减少电路中使用的组件的重量、尺寸和成本。在过去的十年中，已经采用了许多直接打印策略。每个都有自己的优点和缺点。其中一种方法是金属纳米粒子墨水印刷，这是一种简单、廉价且快速的过程。 由于其比传统方法更有效地生产更便宜的电路板的潜力，人们对该领域的兴趣不断增加。最近，韩国顺天乡大学的科学家研究了基于激光功率、预烘烤条件、扫描

新的深度学习算法允许剪辑师通过对场景中的一帧进行着色来快速对整个视频进行着色。  它非常准确、高效，并且比以前的方法快 50 倍。  视频由帧之间的大量冗余数据组成，需要花费大量时间来手动为每个黑白帧着色。这些类型的冗余已在视频编码和压缩中得到广泛研究，但在高级视频处理（例如对剪辑进行着色）中探索较少。 有许多算法（例如双边 CNN 模型、相似性引导过滤、基于光流的扭曲）可以处理连续帧之间的局部关系以传播数据。他们要么使用表观运动，要么使用预先设计的像素级特征来对帧和像素之间的相似性进行建模。 然而，这些算法存在一些局限性，例如它们无法表达帧之间的高层关系，无法准确反映图片的结构。为了

基于传播的新型相差成像可以详细捕捉古代遗迹的软组织。  它可生成 3D 高空间细胞和亚细胞分辨率。  该技术可以帮助更好地了解古代的生活方式、疾病和死亡。  X 射线照相术和计算机断层扫描 (CT) 是对动物和人类木乃伊进行无损分析最常用的技术。这些 X 射线方法依赖于吸收衬度，它们在古病理学和考古学等领域非常有用。 吸收对比度在检查骨骼和其他致密材料时效果很好，但在检查软组织时它无法提供足够的细节。这就是为什么瑞典 KTH 皇家理工学院的研究人员提出了基于传播的相差成像。 这种新方法能够对木乃伊和其他古代遗骸的软组织进行微观成像。该研究的主要目标是为检查古代软组织提供传统 CT 的有

一种新的深度学习方法可以以 90% 的准确率检测房颤复发的可能信号。  为此，它会分析三维心脏 MRI 图像并进行学习，并生成基于人体特定标志的解剖学表示。  根据 CDC 报告，美国约有 610 万人患有心房颤动 (AFib)，这是一种不规则且常常过快的心率，会增加心力衰竭、中风和其他并发症的风险。 高血压和高龄导致 AFib 病例高达 22%。通常，它会使中风的风险增加 5 倍，并导致 20% 的缺血性中风发生在流向大脑的血液被血管内壁中称为斑块的脂肪沉积物阻塞时发生。 尽管 AFib 不会危及生命，但它是一种严重的疾病，通常需要紧急治疗。 在许多情况下，治疗后它会再次出现。为了检

名为 BrainNet 的新网络可以让两个以上的人直接向大脑发送信息或从大脑接收信息。  研究人员对 3 名参与者进行了一项实验，其中他们必须玩类似俄罗斯方块的游戏。  共 5 组，每组 3 人，成功率为 81.25%。  将思想直接发送到另一个人的大脑曾经是科幻小说。 2013 年之后，情况发生了很大变化，华盛顿大学的神经科学家提出了一种可以将某些类型的思想直接传输到其他大脑的系统，这是将脑-脑通信变为现实的里程碑。 两年后，他们成功连接了老鼠和猴子的多个大脑，形成了一台“有机”计算机。这一次，他们做了一件令人难以置信的事情。 他们开发了一个名为 BrainNet 的网络，可以让 3

新的高阶计算流体动力学方法可以模拟旋转高尔夫球最精确的物理过程。  它考虑了所有现实世界参数，并在相当长的时间内计算流体物理问题。  挥杆力学中有几个参数会影响高尔夫球产生的旋转。职业高尔夫球手可以以高达 215 公里/小时的速度击球，从而产生约 3000 转/分钟的旋转速度。该速率影响球在空中的飞行。 设计高尔夫球的目标是最大化其直线飞行范围，同时减少其阻力和侧向力的变化，并最大化后旋产生的升力。 为了了解高尔夫球在各种场景下的性能，并收集开发下一代球的信息，斯坦福大学的研究人员提出了最先进的静态和旋转高尔夫球模拟，几乎考虑了所有现实世界的参数。 融入运动空气动力学 高尔夫球设计中

无论工程师进行多少艰苦的测试，也无论开发人员进行多少个不眠之夜编码直到黎明，一个错误仍然可能导致整个系统故障。从造成数十亿美元损失的软件故障到导致致命事故的严重错误，不良软件开发的后果可能是灾难性的。 您是否知道，糟糕的软件质量每年给美国企业造成约 2 万亿美元的损失，而运营软件故障是造成这些损失的主要原因？ 软件故障背后的一些最常见原因包括： 架构定义不充分，底层设计不佳。 在没有足够的数据和分析的情况下设定了不切实际的时间表或里程碑期限。 无法预测和适应不断变化的需求。 为了压缩时间而让项目超载，人员过多。 基于直觉或情感驱动的利益相关者谈判。 沟通不畅、自我冲突以及消极的团队动力。

Redlock 擅长通过监控云基础设施是否存在潜在漏洞、策略违规和错误配置来识别和最小化安全风险。 2018年，它被Palo Alto Networks以1.73亿美元收购。收购后，Redlock 的技术被集成到 Palo Alto Networks 的云安全套件 Prisma Cloud 中。从那时起，他们已经获得了数千家大客户，可以在云安全领域占据可观的市场份额。 [1] 截至目前，Prisma Cloud 每天检测到超过 150 万次新攻击，并支持 20 多个开箱即用的合规框架，使企业能够轻松满足监管要求。  下面，我重点介绍了 RedLock 的主要竞争对手，它们可能更好地符合特

Pinterest 在全球拥有超过 5.18 亿月活跃用户，使其成为领先的视觉发现平台之一。它占据全球社交媒体流量的 8.9% 份额，落后于 Facebook（60.7%）和 Instagram（10.9%），但表现优于 Twitter（8.1%）等平台。 尽管男性用户数量正在稳步增加，但女性约占 Pinterest 用户群的 76%。千禧一代和 Z 世代主导了该平台，超过 50% 的用户年龄在 40 岁以下。最突出的人群是 25-34 岁的女性，占所有用户的 20% 以上。 该平台的参与度很高，平均用户每次会话花费约 14.2 分钟，经常浏览和发现新内容。用户每周保存的 Pin 图数量高