英特尔在2018消费电子展（CES）作两大宣布，有潜力帮助客户解决远超传统计算机能力范围问题。英特尔CEO Brian Krzanich展示两款处理器——一款推进量子计算，另一款处理神经形态计算。 他展示神经形态计算处理器研究进展，一种自学习芯片，代号“Loihi”，模仿大脑基本操作使机器学习更高效。 另一处理器是49量子比特超导量子测试芯片，代号“Tangle Lake”。若不认识，以阿拉斯加湖链命名，暗示量子处理器需极低温工作。 英特尔尝试用新专用架构驱动指数增长计算性能需求。详述这两架构及相关研究。 Loihi — 模仿大脑处理器 英特尔CEO展示公司神经形态计算研究——一种受大脑功能启

2018消费电子展（CES）上，我们期待大量4K和8K电视，但吸引眼球的是搭载人工智能可自动将低分辨率图片上变换至8K质量的8K显示器。 尽管电子市场充斥支持超高清和8K显示器，但大多数观众因缺乏高分辨率内容无法享受体验。三星现借AI技术消除此障碍。 三星电子发布全球首款85英寸8K QLED电视，利用机器学习分析转换图片至8K质量。能将传统视频内容转为数字电影8K，意味着用户现可无论频道传输方式如何，在任何频道以8K分辨率欣赏所有电视节目和电影。 AI技术特性 电视内置数据库预先观察分析百万图片。挑选最优滤波器将低分辨率源转高质量图片。 图像处理提升64倍，助显示超高分辨率自然图片不妥协图像

开发太阳能电池板听起来很棒，但可水洗柔性太阳能电池听起来更好。东京理化学研究所科学家开发新有机超薄电池，能承受20次模拟洗涤循环，可拉伸至长度一半。 这是世界首个在空气和水中极稳定同时保持拉伸性并提供更高能量效率太阳能电池。 这些电池可用于纺织品、网络设备、移动充电设备、个人健康监测供电等。技术上，可能性无限。了解科学家如何精确构建这些电池及其能力。 新太阳能电池结构 理化学研究所涌现物质科学研究中心（CEMS）科学家团队开发有机光伏（OPV）——薄有机活性层太阳能电池。将阳光转化电能，效率8%，在空气水中极稳定。 较厚有机层可达10%最大转化率，但约1微米厚OPV，8%是令人印象深刻转化率。

过去几年人工智能研究让我们惊叹。每天我们与数十AI程序交互，如个人语音助手、网络搜索引擎、社交媒体平台，最近三星推出技术用机器学习将任何视频格式转8K分辨率。可能性无穷。 似乎每月都有惊人AI发展为向好改变世界贡献良多。2017年底，Nvidia揭示神经网络能想象从未见过场景或图片。现在，日本ATR计算神经科学实验室研究团队开发AI能字面上看见您思想。 想任何东西，机器人尝试可视化。研究者通过人脑活动深度图像重建实现。例如，人看字母“Z”图片，AI形成类似模糊版本。它实际读取人思想——某种程度上。详细了解系统工作原理。 近期进展 迄今，基于机器学习技术的fMRI（功能性磁共振成像）允许

跨国半导体和软件设计公司Arm宣布新一代机器学习平台，名为Project Trillium。专为可扩展至任何设备（从服务器到联网汽车）的机器学习和神经网络能力开发。 人工智能需求巨大增长，随之而来是解决大规模计算同时保持能效占地面积的创新需求。公司推出此平台为广泛设备提供高灵活性和可扩展性。 现有机器学习技术聚焦特定设备类别，需改变。虽Project Trillium初始聚焦移动处理器，未来产品将提供灵活性向上移动性能曲线——从智能音箱、家庭娱乐到传感器及更远。 Arm Holdings Arm主导手机和平板处理器市场。其Mali系列GPU用于笔记本、超50%安卓平板、部分三星智能手表和手机。

哈佛大学研究人员构建自适应金属透镜，同时控制模糊图片三关键因素——聚焦、散光和像偏。这种平面电子控制眼结合金属透镜技术进步与人造肌肉技术。 人造眼可同时控制三关键因素，可配置实时变焦。工作像正常人眼，但未来技术可进一步改进做人眼自然做不到事，如动态校正像偏和散光。 技术也显示内置自动对焦和光学变焦可行性，适用眼镜、光学显微镜到智能手机和VR/AR设备多应用。 如何做到？ 通常，金属透镜通过比光波长小密集纳米结构图案聚焦光并减少球差。因太小，每透镜信息密度极高。 创建人造眼首要任务放大金属透镜。但科学家每次尝试，设计文件大小达TB级。 为解决此问题，他们开发算法大幅压缩文件大小，使金属透镜兼容集

法律AI平台LawGeex进行新研究，美国顶级律师与受训分析评估法律合同AI竞争。来自杜克法学院、斯坦福大学和南加州大学20位资深律师与技术较量，结果落败。 LawGeex AI和拥有数十年经验人类律师获分配任务：在5份NDA（保密协议，大多数商业交易合同基础）中发现问题。AI算法开发近3年，在数万合同上训练。 研究有数据科学家、学者、法律和机器学习专家输入，由独立律师和顾问监督。大多数文档，无论商业运营协议、遗嘱、或NDA等，都与许多律师日常工作高度相似。 人类 vs AI AI和人类律师获4小时审查5份NDA检测30法律问题，含赔偿、仲裁和关系保密。结果基于表现，即多精确识别每问题。 平均

2018年2月28日，全球最流行代码共享和版本控制托管服务GitHub遭遇有记录以来最大DDoS（分布式拒绝服务）攻击。导致网站瘫痪约10分钟（17:21至17:30 UTC）。 此攻击规模是2016年9月20日Mirai僵尸网络DDoS攻击两倍多。但因memcached反射能力，它不太可能长期保持最大攻击纪录。 为更好解释实际发生，描述几个基本术语。 DDoS攻击- 试图用来自多源海量无效流量压垮在线服务使其不可用。具体说，攻击者试图过载系统阻止合法请求得到满足。因无效请求来自多源，不能仅阻断单一来源停止攻击。 通常，攻击者针对广泛关键服务和资源，如新闻网站和支付网关。激进主义、勒索和报复可

您要求高科技眼镜和3D打印仿生眼球，但科学家带来更好东西。他们开发改善视力纳米颗粒眼药水，配合激光过程，可矫正近视和远视。该技术可能让用户无需医疗监督即可矫正视力。 据国家眼科研究所，约42%美国人（12-54岁）近视（称近视）。城市环境儿童近视可能性比农村儿童高两倍以上。而远视（称远视）可影响成人儿童。影响约5%-10%美国人，父母已有远视者更易患病。 以色列Shaare Zedek医疗中心和巴伊兰大学眼科医生研究团队开发测试“纳米滴”，配合激光过程，可改善远近视。临床测试将于2018年底进行。 纳米滴如何工作？ 为实现矫正和光学效果，纳米滴局部改变角膜折射率。纳米滴进入角膜表面产生的浅层消

由加州大学圣塔芭芭拉分校领导的国际研究团队将研究人脑量子计算潜力。据UCSB理论物理学家Matthew Fisher称，我们可能在自己大脑中执行量子处理。 人脑量子计算概念非全新。科学家研究此课题已久。Fisher提出非凡生物学关键集，可在大脑中采用量子计算。 迄今，您只听过基于冻结原子离子、钻石缺陷和超导结的量子计算。然而，这项研究（量子大脑项目）将寻找实验数据回答“我们是量子计算机？”等怪异问题。 项目获3年120万美元资助。无论大脑是否执行量子计算，此研究将助我们更好理解大脑运作，可能引出新精神治疗程序。 无论大脑是否执行量子计算，此研究将在溶液化学量子纠缠、生化催化、生物材料和人类情绪

如今，科技巨头在高分辨率、广视角、柔性显示系统开发投入惊人资金。最近，香港和中国光电工程师推出新版柔性LCD（液晶显示器），厚度半毫米且坚韧。这种未来感显示器可作报纸使用，刷新速度堪比新闻周期。 最棒是生产5英寸屏仅需5美元。制造成本低因其简单设计结构。仅显示文本图像消耗能量，如电子书纸屏。一旦映射到显示器，设备无需额外电力维持文本图像。 如何做到？ 构建光学可重写液晶显示器（ORWLCD），工程师在3关键创新上工作。 1. 显示器 像传统LCD，ORWLCD有液晶夹在两板间。板涂特定分子在偏振光下恢复位置/状态，切换像素。但LCD中板上电流产生足够场改变像素明暗。 这些特殊涂层板消除常规电极

英国技术公司Optalysys展示其光学处理技术以光速执行AI。 它使用节能激光光而非硅处理技术。 CNN用途快速增长，特别是基于机器学习的图像识别和分析领域。也用于医学图像分析、天气预报和自动驾驶等关键应用。所有这些模型需海量计算，涉及处理多个卷积层。 过去几年，随图形处理器进步，CNN也取得令人印象深刻进展。但仍受高能耗和摩尔定律失效限制。 Optalysys开发的光学处理技术用节能激光光替代硅处理技术。这提供比传统计算机多个数量级速度提升，且消耗能量少得多。 据公司CEO兼创始人Nick New博士称，他们将光学处理应用于极复杂高资源需求的卷积神经网络领域，达到70%初始准确率。 他们演

科技巨头致力于收集尽可能多用户数据。他们简直试图监视您的一举一动。几年前，亚马逊和谷歌提交专利申请，允许通过家用设备（Amazon Echo、Google Home等）监控记录您活动。 目前，语音助手设备仅在特定触发词如“Hey Alexa”或“OK Google”后听取处理音频。但这可能很快改变。 这些专利概述智能家用设备如何用于监视用户的广泛可能性。它们表明始终在线的Echo和Home设备可知晓用户兴趣、情绪甚至医疗状况。公司可利用此数据靠定向广告和产品推荐获利。 专利内容 亚马逊申请专利“从对话数据确定关键词”可生成用户人格画像；谷歌专利“智能家庭隐私感知个性化内容”概述如何利用音视频信

研究人员开发独特系统，可高效通过自由空间传输电力。 该系统未来可让手机在距离电源插座一定距离处无线充电。 通过以特定振幅和相位传输信号实现。 我们都知道天线在无线技术中扮演关键角色，包括信息和电力传输。无线通信系统已高度发达，但无线电力传输仍处早期阶段。 并非未尝试；大量研究致力于通过优化谐振器几何结构和周围元件，寻找更高效率的传能新途径。事实上，我们最近取得重大进展。 国际研究团队展示新概念，提升功率传输效率，可能通向可行的远距离无线充电。若实现，将惠及所有手机消费电子、医疗植入物甚至电动汽车。 他们是如何做到的？ 通过电磁波在无导线情况下远距离传输足量能量极难。然而研究人员开发新技术，

您已知塑料是完美绝热体——能有效锁住热量。这属性在咖啡杯套等物品极有用，但用于手机笔记本塑料外壳等电子设备时，它们锁住热量让设备更热。 现在MIT工程师开发技术将塑料绝热体变为热导体，即新材料耗散热而非绝热。新聚合物柔性、轻量，导热性比传统聚合物高10倍。 新材料将使开发太阳能电池、可穿戴生物传感器和柔性显示器等电子设备更容易。不同于传统聚合物热绝缘和电绝缘，它热传导高效消除热量。 MIT工程师相信此材料也可用于复杂热管理应用，包括有机电子、光电子和自冷替代方案。 如何制造？ 传统聚合物 聚合物是由若干重复亚单位（单体首尾相连）组成的大分子。迄今，开发聚合物受限于强分子间相互作用（聚合物链间传

过去几十年，我们使用宽场荧光成像方法（如PALM和STORM）观察亚细胞结构。这些方法需数百上千原始图像长序列。因此，提高空间分辨率降低时间分辨率。 现在，瑞士洛桑EPFL研究人员设计系统，通过超分辨空间和时间成像（空间和时间双向）捕捉活细胞内部非凡视野。 新显微平台名为PRISM（超分辨显微镜相位恢复仪器），可观察光衍射极限之外。集成3D显微镜和白光3D相位恢复新技术。 它结合荧光超分辨空间分辨率和分子特异性，与高速灵敏定量相位成像，实现多模态4D成像。 4D细胞显微镜如何工作？ 研究者用傅里叶滤波从白光图像阵列提取3D定量相位。然后通过3D部分相干成像解释此亮场深度分辨相位成像。 他们通过

人类极擅长在嘈杂环境中挑出特定声音，屏蔽其他声响。但这对机器仍是艰巨挑战。当两人或更多人说话、或有背景噪音时，机器仍不擅长分离个体语音。 现在Google开发基于深度学习的视听模型，能从混合语音和背景噪音中聚焦单一音频信号。AI可分析视频增强特定人声音同时抑制所有其他声音。 无需特殊音视频格式；适用于所有一音轨常见视频格式。用户可选视频中特定人脸聆听，或让算法基于上下文决定。 技术结合视频视觉和听觉信号分离语音。算法基于嘴部动作识别谁在说话。这些视觉信号显著提升混合语音中语音分离质量，并将声轨与可见说话者关联。 如何制作？ 工程师收集大量高质量YouTube脱口秀和讲座视频制作训练样本。随后从

美国国家标准技术研究院（NIST）科学家构建新技术，利用量子力学生成更纯净随机数。现在随机数的不可预测性超越所有先前方法，增强加密和安全系统。 现有系统有何问题？它们不绝对意义上生成随机数。机器或软件公式随机产生的数可被诸多因素破解，包括可预测噪声源。虽可运行统计测试，但仅靠结果测试无法保证结果不可预测。 随机数每日在电子网络中用于加密私密信息数十亿次。但因无法保证传统源真正不可预测，限制了安全系统强度。像抛硬币：看似随机，但若追踪硬币翻滚路径可知结果。 然而，新方法依赖量子源和协议。研究者确信无人能预测基于量子的结果。仅量子机器能生成输出与测量选择间的统计相关性。 如何工作？ 新技术涉及用光

曼彻斯特大学博士生Alex Chow开发程序，在图形处理单元（GPU）运行复杂工程和科学模拟。 迄今，高端显卡用于创建逼真视觉和快速游戏体验。但现在，GPU正作为加速复杂模拟的技术涌现，执行多个应用比传统CPU快百倍以上。 终极目标：在显卡而非超级计算机上执行大规模模拟。超算由数百CPU并行连接组成，执行数十亿计算消耗大量电力。且昂贵，仅少数科学家可用。 相反，GPU能效高且比传统超算便宜得多。不需整间房或专用设施。现代显卡紧凑到可装入笔记本。 已执行何种模拟？ Chow开发软件在强大显卡上创建大规模剧烈流体流动模拟。模拟涉及巨大海浪冲击海上风力涡轮机，以更好研究施加在结构上的力（含冲击潜力）

识别虚假用户已成社交网络公司首要任务，特别是俄罗斯利用社交媒体影响美国大选、未能保护用户隐私后。 现在，华盛顿大学和内盖夫大学研究人员构建新型通用无监督学习算法，定位Twitter和Facebook等社交平台虚假用户。 新算法基于预测：虚假用户倾向在网络中与其他用户建立不当链接。研究者将链接预测方法融入无需先验图知识的异常检测模型。 算法如何工作？ 图拓扑被用于构建新型通用方法，检测大型复杂网络中异常顶点。算法有两关键基于机器学习技术的迭代： 创建链接预测分类器，估计两用户间链接概率。 基于链接预测分类器生成的特征，创建新元特征集。 研究者提出7个新特征作为有效异常预测因子。为确定哪些新特