有人预言电话和互联网是无用的东西，现在它们彻底改变了世界。纵观历史，人类一直在发明新技术并预测未来。许多预测是由轻率的人做出的，但也有一些是由技术先驱做出的。所有的预测都是根据一般事实随机做出的。随着技术的进步，所有这些预测都得到考虑，其中大多数被证明是正确的，而另一些则失败了。以下列表列出了一些失败的技术预测 . 图片来源：维基媒体 30。 1924 年，Eddie Rickenbacker 在杂志上写道，我们将在未来 20 年内拥有飞行汽车。 29。 20 世纪 60 年代，西尔斯推出了一本包含 600 多张产品图片的书，这被认为是网上购物的第一个想法。这项业务失败了，许多市场专家预

操作系统是为您日常使用的所有设备和小工具提供支持的最重要的系统软件。我们都熟悉 Windows、Mac、Android、iOS、Blackberry 等。然而，还有更多操作系统您甚至没有听说过。其中一些是由大公司开发的，而另一些则是极客开发的小项目。 介绍一些很酷的替代操作系统  具有一些独特的功能和外观 。其中大多数都是测试版，因此我们不建议您在计算机上安装它们。如果您想使用它们，可以使用 VMWare 或 VirtualBox 通过虚拟环境尝试它们。 13。音节 Syllable 是专为奔腾处理器设计的开源操作系统。它是从 AtheOS 分叉出来的 。目的是开发一个易于使用的供个人

许多大型科技公司正在致力于能够彻底改变未来的先进创新项目。这些项目大多数与公司的商业产品无关，但为了创新、创造力和改变世界的意图，这些项目仍在进行。这些研究工作有的不为外界所知，有的则为公众所知。 如今，最著名的秘密实验室是 Google X，因为它有一些引人注目的项目，如无人驾驶汽车、谷歌眼镜、绿色计划等等。这并不意味着其他公司没有参与任何重大研究活动。事实上，除了谷歌之外，人们对任何研究项目都了解不多。这就是为什么我们列出了一份清单，重点介绍软件巨头 Microsoft 的一些非凡研究项目 。此列表将告诉您未来技术 以及微软的规模和创新能力。 00 18。项目预感 礼貌：微软 微软的

第二次世界大战期间，核能被广泛滥用。科学家和工程师热衷于借助坚不可摧的力量来扩展他们的力量。尽管他们中的大多数人并没有像预期的那样成功，但他们展示了人类想象力的范围和对自己国家的意志力。今天我们介绍正常事物的核形式的独特列表。 13。鹦鹉螺号航空母舰 美国海军鹦鹉螺号  是世界上第一艘投入使用的核动力潜艇。该船于 1951 年获得批准，并于 1954 年下水。它于 1958 年 8 月 3 日成为第一艘完成北极水下航行的潜艇。核动力推进装置使其在水下的停留时间比任何柴油或电动潜艇都要长得多。该潜艇目前保存在康涅狄格州格罗顿，每年接待大约 250,000 名潜艇爱好者。 阅读：美国 13

从任何航天器在地球上发送/接收数据都是一项艰巨的任务，主要是因为涉及的距离很远。 跨越数千和数百万英里进行通信时，延迟和数据丢失很常见。为了尽可能减少这些延迟和损失，NASA 正在开发一种可靠的太阳系互联网连接，称为延迟/中断容忍网络 (DTN)。 NASA 使用 3 个通信网络来远距离传输和接收信号，其中包含空间中继卫星和分布式地面站，以支持太空任务。 近地网络 (NEN) 空间网络 (SN) 深空网络 (DSN) DTN 到底是什么？ 美国宇航局之前的任务使用单中继或点对点链路（如电话系统）与近地轨道以及深空航天器进行通信。然而，未来的探索概念包括具有多个节点（而不是仅两个）的更复

现在承诺更高能量密度且不会爆炸的固态电池还为时过早。然而，储能研究联合中心的研究人员已经开发出一种镁离子固态导体，这对于制造具有更高储能容量的不易燃镁电池大有帮助。 锂电池爆炸的原因是，它们由液体电解质制成，在阳极和阴极之间来回携带电荷，这使其成为潜在的易燃材料。然而，可用作电解质（而非液体）的镁固态导体是耐火的。这意味着，未来我们不会看到三星 Galaxy 和 iPhone 被炸成碎片。 包括丰田和 KIT 在内的几家公司一直专注于制造更好的液体电解质，但它们有腐蚀电池其他组件的倾向。因此，研究人员想要尝试一些不同的东西。为什么不选择镁呢？与锂相比，镁的密度更高，而且在自然界中的储量也更

2017 年 5 月，Google Brain 团队宣布了一种名为 AutoML 的新方法。它是一个用于开发子模型架构的控制器神经网络，可以对其进行训练以执行特定任务。简单来说，它是一个能够生成自己的 AI 的 AI。 使用的数据集 Google 研究人员在 Penn Treebank 和 CIFAR-10 等小型学术数据集上测试了 AutoML。后来，他们决定向 AutoML 提出迄今为止最艰巨的挑战。这次，他们测试了更大的数据集，例如 COCO 目标检测和 ImageNet 图像分类，得到的结果令人惊讶。 人类已经开发了几种最先进的机器学习架构，用于在学术竞赛中处理更大的数据集。在学习

2017 年 11 月，日本推出了第一台量子计算机原型，并通过互联网免费向公众开放试用。凭借这台机器，日本加入了建造世界上最强大、具有更大蛮力的计算机的竞赛，这是充分利用人工智能潜力的关键。 该项目由日本电报电话公司、东京大学、国立信息研究所、斯坦福大学开发，并得到日本政府 ImPACT 计划的资助。 该机器基于量子神经网络，理论上解决复杂问题的速度比传统超级计算机快约 100 倍。更令人印象深刻的是，它完成这一切的同时仅消耗 1 千瓦的电力，而不是传统超级计算机执行相同任务时需要 10,000 千瓦的电力。让我们看看他们到底开发了什么以及它是如何运作的。 量子神经网络 量子神经网络 (

棋盘游戏（如国际象棋）是人工智能历史上广泛研究的领域。图灵、巴贝奇、冯·诺依曼和香农等先驱开发了用于分析和下棋的理论、算法和硬件。在过去几年中，我们看到类似的程序在围棋和将棋（日本象棋）等更复杂的游戏中表现优于人类。 谷歌的 Deepmind 在棋盘游戏中击败人类方面有着惊人的记录。 2015 年，他们的项目 AlphaGo 成为第一个击败人类（职业围棋选手）的计算机围棋程序。现在他们开发了一款 AlphaGo 程序，可以自行学习国际象棋游戏，并在近 4 小时内击败人类或任何其他计算机程序（包括 Stockfish 和 Deep Blue）。 传统的人工智能程序（棋盘游戏）对其领域进行了高

物理学家构建了 53 个相互作用的量子磁体，使千万亿磁体配置成为可能。 它是一种限制型量子计算机，使用原子量子位来模拟复杂的量子物质。 他们测量每个量子位的效率约为 99%。 马里兰大学和国家标准与技术研究所的物理学家使用 53 个相互作用的原子量子位来模拟磁性量子物质，创下了新记录。这是迄今为止对单个量子位进行高效单次测量的最大量子模拟。 他们使用了多达 53 个镱离子，这些镱离子是被锋利的镀金电极捕获的变化原子。麻省理工学院和哈佛大学科学家开发的补充系统使用由激光束限制的 51 个铷原子。这个实验平台可以扩展到解决远远超出最快的现代超级计算机极限的量子难题（例如伊辛采样）。 较少数

Google 使用深度神经网络来分析开普勒数据。  他们发现了两颗新的系外行星 – Kepler-90i 和 Kepler-80g。  他们开发的模型在区分行星和非行星方面的准确度约为 96%。  许多世纪以来，人们仰望星空，注意到一些模式并记录观察结果。在太空中发现的早期物体之一是行星，希腊人因其不规则的运动而将其称为“流浪者”或“planētai”。渐渐地我们发现我们的太阳系拥有几颗绕太阳旋转的行星。 借助数码相机、太空飞行、望远镜光学和计算机等现代技术，我们可以将知识扩展到太阳系之外，并探测/识别距地球数千光年之外的行星。它们被称为系外行星——遥远太空中另一个太阳系的一部分。 然

Innovator Energy（成立于 2016 年的初创公司）开发了一种从发电厂烟气中分离二氧化碳的新技术。 该公司声称他们的技术价格便宜 10 倍，并且消耗的能源仅为 1/4。 这种二氧化碳转化技术可将捕获的二氧化碳转化为增值产品。 全球约 65% 的温室气体排放是由发电和工业工程造成的。 现有的燃烧后二氧化碳捕集技术能源密集，需要高温热源，大幅增加发电成本。 一家名为 Innovator Energy 的初创公司开发了一种新技术，可以从发电厂烟气中分离二氧化碳，该技术的成本要便宜十倍，并且只使用四分之一的能源。该公司针对全球能源挑战开发有效的解决方案，主要关注捕获和转化二氧化碳排

研究人员创造了一种细胞敏感的薄纹身，当与皮肤细胞接触时会发光。  纹身墨水由水凝胶和营养物质混合物制成，可保持细胞活力。 墨水可以以高分辨率打印 - 大约 30 微米。 3D 打印的活体纹身具有 3 个不同的传感器，可以承受压缩、拉伸和扭曲。 麻省理工学院的研究人员发现了一种新方法，可以使用由基因编程的活细胞制成的特殊墨水。他们设计了一种临时纹身，其原型看起来像薄薄的、透明的、带有树形图案的粘贴贴片。 它分为几个部分，细胞对不同的化合物敏感。当这个纹身与皮肤接触时，它会暴露于特定的化合物（存在于人类皮肤中），从而使树的相应区域相应地发光。 发生这种情况是因为细胞被设计为响应不同类型的刺

为了研究地球和探索广阔的太空，美国宇航局利用人工智能 (AI) 的最新进展。喷气推进实验室人工智能组在人工智能规划和调度领域开展基础研究，并应用于科学分析、深空网络操作、航天器指挥和太空运输系统。 今天，我们将详细介绍喷气推进实验室目前正在进行的一些主要项目。其中大部分与规划技术、航天器自主性和漫游器自主性有关。 6。阿斯彭 ASPEN图形用户界面 JPL 的人工智能小组一直在开发一个名为 ASPEN（代表自动调度和规划环境）的系统。它是一个模块化、可重新配置的框架，可以支持多种类型的规划和调度应用程序。 该框架包括实现这些元素的各种组件，这些组件大多出现在复杂的规划或调度系统中，例如

科学家将蛔虫（秀丽隐杆线虫）的大脑放入乐高机器人中。  他们绘制了蠕虫 302 个神经元之间的连接图，并在软件中对其进行了模拟。  IP 地址和端口号用于对每个神经元进行寻址。 大脑不仅仅是电信号的集合。如果人类能够学会如何存储这些信号而不扭曲它们，我们就可以将某人的大脑上传到计算机中，使他们以数字意识的形式永远存在，就像好莱坞电影《超越》中那样。 研究人员距离实现这一壮举还差得很远，至少在人类大脑方面是这样，但他们过去已经取得了一些里程碑。例如，一个国际研究团队成功地将蛔虫的大脑放入乐高机器人体内。 他们使用的蛔虫是秀丽隐杆线虫，一种自由生活的透明线虫，长度约为 1 毫米。它生活在

物理学家已将纳米电芯片冷却至 2.8 毫开尔文，创造了世界纪录。  他们使用磁冷却技术来降低芯片和电气连接的温度。  通过一些优化，相同的技术可以达到 1 毫开尔文极限。  每个人都喜欢争夺记录，没有什么比取得非凡成就的感觉更好的了。即使是科学家也喜欢打破记录，这就是为什么来自世界各地的几个团队正在研究高科技冷却系统，以达到尽可能接近绝对零的温度。 绝对零（0 K 或 -273.15°C）是自然界粒子具有最小振动运动的点，仅保留量子力学零点能量引起的粒子运动。这些极低的温度为量子实验提供了理想的条件，使我们能够研究全新的物理现象。 巴塞尔大学的科学家已将纳米电子芯片冷却至 2.8 毫开

工程师制造了一种新型电池，其工作温度范围为 -40°C 至 120°C，并且可在 5 秒内充电。  25万次充放电循环后仍能保持91%的容量。  电池极其柔韧，可承受 10,000 次折叠。  中国浙江大学的工程师开发出了超快、全天候、长周期的铝石墨烯电池，该电池具有优越的性能，尤其是在充电时间方面。商业化生产后，电池可在5秒内充满电，可持续使用两个小时。 开发这种电池的材料和工程研究人员声称，它更耐寒、不易燃，可以在-40°C至120°C的温度范围内工作。然而，很少有行业专家对这些说法表示怀疑。 电池的负极由铝制成，正极由石墨烯制成。经过 25 万次充放电循环后，它能够保留 91%

技术每天都在发展，我们需要不断更新才能提高生产力。世界各地有许多技术展览，可以在产品投放市场之前向您介绍新技术并提供有关产品的重要见解。参加会议是您能为未来业务做的最好的事情。它们还为寻求资金的投资者提供了重要的机会。科技活动是我们生活的重要组成部分，传播有关科技世界的最新消息。以下是最大的技术活动  您必须参加以随时了解最新情况。 14。科技节 图片来源：Techfest.org 哪里 ：印度理工学院孟买分校 Techfest 是由位于印度孟买的印度理工学院举办的一年一度的技术节。它每年由一个非营利学生组织共同举办。自1998年创办以来，逐渐成为亚洲最大的科技盛会。这三个活动举办各种各

撰稿 瓦伦·库马尔 我是一名专业技术和商业研究分析师，在该领域拥有十多年的经验。我的主要专业领域包括软件技术、业务策略、竞争分析以及了解最新市场趋势。 我拥有高工大学计算机科学硕士学位。如果您想了解更多关于我的最新项目和见解，请随时通过电子邮件与我联系：[email protected]。 查看所有文章

全世界几乎所有计算机和设备都存在安全漏洞，很容易受到攻击。幸运的是，到目前为止还没有信息泄露的报告，但已发现的错误可以被认为是处理器中最严重的安全缺陷之一。 下面我们涵盖了该错误的几乎所有方面（技术和业务）。那么让我们看看究竟发生了什么。 1。有什么缺陷？ 还有两个类似的安全漏洞，分别称为 Meltdown 和 Spectre。 崩溃：  影响运行英特尔处理器的台式电脑、笔记本电脑和服务器的硬件漏洞。它打破了操作系统和用户应用程序之间的根本隔离，允许程序访问内存，从而访问其他程序的秘密。 具体来说，Meltdown 利用当今芯片上无序执行的副作用来读取任意内核内存位置。该攻击不依赖任何