超快网络流算法问世 能实现最大流量的同时最大限度降低传输成本

超快网络流算法问世 能实现最大流量的同时最大限度降低传输成本 瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种超快算法，即网络流算法。该算法成功解决了在网络中实现最大流量的同时最大限度降低传输成本的问题。这种超快计算能力是研究高度复杂、数据丰富、动态且快速变化的网络（例如生物学中的分子网络或大脑网络）的重要环节。新算法能为任何类型的网络（包括铁路、公路、水上交通和互联网）计算出最佳且最低成本的交通流量方案。其执行计算的速度极快，几乎在计算机读取描述网络数据的瞬间就能提供解决方案。

澳门理工学院研发神经网络分类系统提升人工智能精准度

澳门理工学院研发神经网络分类系统提升人工智能精准度 #澳门理工学院 澳门理工学院机器翻译暨人工智能应用技术教育部工程研究中心的研究团队探究串联式神经网络的结构及其对影像特征的提取方法，开发以多个分类器接入神经网络，以提取影像在各神经网络层中的形态及特征，并把分类器的结果通过研发出的标准化算法组合后，为最终预测作精确识别。是次研究由博士研究生陈家豪、教授严肇基及副教授柯韦负责，有效应用于日常生活中识别及分类影像物件，并能显著提升其准确性和稳定性...

麻省理工学院长期教授、计算机科学家阿文德去世 享年77岁

麻省理工学院长期教授、计算机科学家阿文德去世 享年77岁 阿文德是一位多产的研究人员，曾领导计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的计算结构小组，在麻省理工学院任教近五十年。萨利-科恩布鲁斯（Sally Kornbluth）校长今天在致麻省理工学院社区的一封信中写道："他深受麻省理工学院社区和世界各地无数人的爱戴，他的智慧才华和对生活的热情激励着他们。"作为一名科学家，阿文德因其在数据流计算方面的重要贡献而闻名，数据流计算旨在优化数据流，以利用并行性，实现更快、更高效的计算。在过去的 25 年中，他的研究兴趣扩展到为微处理器和硬件加速器等复杂数字设备的形式建模、高级综合和形式验证开发技术和工具，以及并行计算架构和编程语言的内存模型和高速缓存一致性协议。认识阿文德的人都说他是一个罕见的人，他的兴趣和专长从高层次的理论形式系统一直到语言和编译器，再到硅硬件的门和结构。从减少数据中心所需的能源和空间，到简化更高效的多核计算机芯片设计，阿文德的研究成果应用广泛。"阿文德既是计算机体系结构和编程语言领域的杰出学者，也是一位兢兢业业的教师，他为我们的学生带来了系统级思维。他还是一位杰出的学术带头人，经常领导课程改革，并以有意义、有影响的方式为工程理事会做出贡献。"首席创新与战略官、工程学院院长、电气工程与计算机科学 Vannevar Bush 讲座教授 Anantha Chandrakasan 说："我将非常怀念他的睿智建议。""阿文德的正能量和他爽朗的笑声照亮了许多人的生活。他为同事和几代学生提供了经久不衰的睿智建议。他致力于追求卓越的学术成就，不仅改变了计算机体系结构和并行计算方面的研究，还将这一承诺带到了他作为电子工程科学系计算机科学教研室主任的工作中。"麻省理工学院苏世民计算机学院院长、电气工程与计算机科学亨利-埃利斯-沃伦（Henry Ellis Warren）教授 Dan Huttenlocher 说："他给我们所有有幸与他共事的人留下了持久的影响。"阿文德在坎普尔印度理工学院求学期间对并行计算产生了浓厚的兴趣，并于 1969 年获得该校学士学位。1972 年和 1973 年，他分别获得明尼苏达大学计算机科学硕士和博士学位，研究操作系统和程序行为数学模型。1974 年至 1978 年，他在加州大学欧文分校任教，之后加入麻省理工学院。在麻省理工学院，阿文德的小组研究并行计算和声明式编程语言，他领导开发了两种并行计算语言：Id 和 pH。20 世纪 90 年代，他一直致力于这些编程语言的研究，并于 2001 年与合著者 R.S. Nikhil 出版了《pH 中的隐式并行编程 》 一书，这是 20 多年研究的结晶。除研究工作外，阿文德还是 EECS 的重要学术带头人。他曾担任该系计算机科学教研室主任，在麻省理工学院苏世民计算机学院成立后，他在帮助 EECS 重组方面发挥了关键作用。"阿文德坚持不懈的积极态度、坚定不移的乐观主义、无边无际的慷慨和作为研究人员的非凡力量确实鼓舞人心，给所有有幸认识他的人留下了深刻的印记。我非常感谢他给我们的生活带来的光明，以及他对我们社区的根本性影响，"电气工程与计算机科学安德鲁和埃尔纳-维特比教授兼 CSAIL 主任 Daniela Rus 说。他在数据流和并行计算方面的工作促成了 20 世纪 80 年代末和 90 年代初的季风项目。阿文德的小组与摩托罗拉公司合作，制造了 16 台数据流计算机器，并开发了相关软件。其中一台 Monsoon 数据流计算机现存于加利福尼亚州山景城的计算机历史博物馆。正如他在 2012 年接受电气和电子工程师学会（IEEE）采访时所解释的那样，20 世纪 90 年代，并行计算研究资金开始枯竭，阿文德的工作重心随之转移。他回忆说："微处理器的速度越来越快，人们认为不需要它了。"相反，他开始将其团队在并行编程中学习和开发的技术应用到数字硬件的原理设计中。除了指导麻省理工学院的学生和年轻同事，阿文德还为许多国家的大学和政府提供并行编程和半导体设计方面的研究咨询。基于他在数字硬件设计方面的工作，Arvind 于 2000 年创立了 Sandburst 公司，这是一家无晶圆厂半导体芯片制造公司。Sandburst 后来被博通收购。阿文德和他的学生们还开发了一种编程语言 Bluespec，旨在实现芯片设计的自动化。在这项工作的基础上，他于 2003 年与他人共同创办了初创公司 Bluespec, Inc.，致力于开发实用工具，帮助工程师简化设备设计。过去十年间，他致力于推动麻省理工学院的本科生教育，为 6.004（计算结构）和 6.191（深度学习导论）课程引入现代设计工具，并将与 Bluespec 密切相关的编程语言 Minispec 纳入其中。由于在数据流和多线程计算以及硬件高级合成工具开发方面做出的上述贡献和其他贡献，Arvind 于 2008 年和 2012 年分别荣获美国国家工程院院士和美国艺术与科学院院士称号。 他还被本科母校印度理工学院坎普尔分校评为杰出校友。"阿文德不仅是EECS社区的支柱和计算机科学的泰斗，他还是一位受人爱戴的同事和值得珍惜的朋友。我们这些有幸与 Arvind 共事和合作的人对他的突然离世感到悲痛欲绝。他的仁慈和幽默坚定不移；他的指导深思熟虑；他的指导是无价之宝。"麻省理工学院苏世民计算机学院副院长兼电子工程与电子技术系主任 Asu Ozdaglar 说："我们将深深地怀念他。"阿文德曾获得印度国家科学院院士、美国计算机协会和电气和电子工程师学会研究员等众多奖项，并于2012年获得电气和电子工程师学会颁发的哈里-H-古德纪念奖，该奖旨在表彰对信息处理领域的理论或实践做出的重大贡献。阿文德是一位谦逊的科学家，他首先指出，这些成就的取得离不开他杰出而出色的合作者。这些合作者中最重要的是他有幸在麻省理工学院共事过的本科生和研究生。 据他的家人说，他与这些学生在专业和个人方面都保持着良好的关系，他把这些关系看得比他们一起完成的工作更重要。在 2012 年接受 IEEE 采访时，阿文德这样总结他在科学上取得成功的关键："真的，一个人必须做自己相信的事情。我认为，我们大多数人的工作水平，如果你每天都不乐在其中，是无法持续的。你不能只为结果而工作。你必须努力工作，因为你会说，'我必须知道这个问题的答案'，"他说。他的妻子 Gita Singh Mithal、两个儿子 Divakar '01 和 Prabhakar '04、他们的妻子 Leena 和 Nisha 以及两个孙子 Maya 和 Vikram 均健在。 ... PC版： 手机版：

麻省理工学院揭幕"质子之舞"： 开拓能源新时代

麻省理工学院揭幕"质子之舞"： 开拓能源新时代 麻省理工学院的化学家们首次详细描绘了这些质子耦合电子转移是如何在电极表面发生的。他们的研究成果可以帮助研究人员设计出更高效的燃料电池、电池或其他能源技术。麻省理工学院化学和化学工程教授、该研究的资深作者 Yogesh Surendranath 说："我们在这篇论文中取得的进展是研究和理解了这些电子和质子如何在表面部位耦合的性质，这与催化反应有关，而催化反应在能量转换装置或催化反应中非常重要。"在他们的研究成果中，研究人员能够准确追踪电极周围电解质溶液 pH 值的变化如何影响电极内质子运动和电子流动的速度。麻省理工学院研究生诺亚-刘易斯（Noah Lewis）是这篇论文的第一作者，论文最近发表在《自然-化学》上。麻省理工学院前博士后 Ryan Bisbey、麻省理工学院研究生 Karl Westendorff 和耶鲁大学研究科学家 Alexander Soudackov 也是这篇论文的作者。质子传递质子耦合电子转移是指一种分子（通常是水或酸）将质子转移到另一种分子或电极表面，从而刺激质子接受者也接受一个电子。这种反应已被广泛应用于能源领域。"这些质子耦合电子转移反应无处不在。它们通常是催化机制中的关键步骤，对于制氢或燃料电池催化等能量转换过程尤为重要，"Surendranath 说。在制氢电解槽中，这种方法用于从水中去除质子，并在质子上添加电子以形成氢气。在燃料电池中，当质子和电子从氢气中移出并加入氧气形成水时，就会产生电能。施加电势会导致质子从氢离子（右图）转移到电极表面。利用具有分子定义质子结合位点的电极，麻省理工学院的研究人员为这些界面质子耦合电子转移反应建立了一个通用模型。图片来源：研究人员提供质子耦合电子转移在许多其他类型的化学反应中都很常见，例如二氧化碳还原（通过添加电子和质子将二氧化碳转化为化学燃料）。当质子接受体是分子时，科学家们可以精确控制每个分子的结构，并观察电子和质子如何在分子间传递，因此他们已经对这些反应的发生过程有了很多了解。然而，当质子耦合电子转移发生在电极表面时，这一过程就更难研究了，因为电极表面通常非常异质，质子有可能与许多不同的位点结合。为了克服这一障碍，麻省理工学院的研究小组开发出一种设计电极表面的方法，使他们能够更精确地控制电极表面的组成。他们的电极由石墨烯薄片组成，表面附着有机含环化合物。每个有机分子的末端都有一个带负电荷的氧离子，它可以接受周围溶液中的质子，从而使电子从电路流入石墨表面。Surendranath 说："我们可以创造出一种电极，它不是由各种各样的位点组成，而是由单一类型的非常明确的位点组成的统一阵列，每个位点都能以相同的亲和力结合质子。由于我们拥有这些非常明确的位点，这让我们能够真正揭示这些过程的动力学"。利用这个系统，研究人员能够测量流向电极的电流，从而计算出平衡状态下质子向表面氧离子转移的速率质子向表面捐赠的速率和质子从表面转移回溶液的速率相等的状态。他们发现，周围溶液的 pH 值对这一速率有显著影响： 最高速率出现在 pH 值的两端酸性最强的 pH 值为 0，碱性最强的 pH 值为 14。为了解释这些结果，研究人员根据电极可能发生的两种反应建立了一个模型。在第一种反应中，强酸性溶液中高浓度的氢离子（H3O+）将质子传递给表面的氧离子，生成水。在第二种情况下，水将质子传递给表面氧离子，生成氢氧根离子（OH-），氢氧根离子在强碱性溶液中浓度较高。不过，pH 值为 0 时的速度比 pH 值为 14 时的速度快四倍，部分原因是氢离子释放质子的速度比水快。需要重新考虑的反应研究人员还惊奇地发现，这两个反应的速率并不是在中性 pH 值为 7（氢铵和氢氧根的浓度相等）时相等，而是在 pH 值为 10（氢氧根离子的浓度是氢铵的 100 万倍）时相等。该模型表明，这是因为涉及氢𬭩或水提供质子的前向反应比涉及水或氢氧化物去除质子的后向反应对总速率的贡献更大。研究人员说，关于这些反应如何在电极表面发生的现有模型假定，前向反应和后向反应对总速率的贡献相同，因此新发现表明，可能需要重新考虑这些模型。Surendranath说："这是默认的假设，即正向和逆向反应对反应速率的贡献相同。我们的发现确实令人大开眼界，因为这意味着人们用来分析从燃料电池催化到氢进化等一切问题的假设可能是我们需要重新审视的。"研究人员目前正在利用他们的实验装置研究向电极周围的电解质溶液中添加不同类型的离子会如何加快或减慢质子耦合电子流的速度。刘易斯说："通过我们的系统，我们知道我们的位点是恒定的，不会相互影响，因此我们可以读出溶液的变化对表面反应的影响。"编译自//scitechdaily ... PC版： 手机版：

麻省理工学院研究人员实现前所未有的原子接近度

麻省理工学院研究人员实现前所未有的原子接近度 麻省理工学院的物理学家们开发出了一种技术，可以将原子（用箭头表示的球体）排列得比以前更紧密，最小可达 50 纳米。该研究小组计划利用这种方法将原子操纵到可以产生第一个纯磁性量子门的配置中这是新型量子计算机的关键构件。在这张图片中，磁相互作用由彩色线条表示。图片来源：研究人员提供；麻省理工学院新闻他们通常的做法是将原子冷却到静止状态，然后用激光将粒子排列到相距 500 纳米的位置这个限制是由光波长决定的。现在，麻省理工学院的物理学家们开发出了一种技术，可以将原子排列得更近，最小仅为 50 纳米。一个红血球的宽度约为 1000 纳米。物理学家在镝实验中展示了这种新方法，镝是自然界中磁性最强的原子。他们利用新方法操纵了两层镝原子，并将两层原子精确定位在 50 纳米之间。在这种极端接近的情况下，磁相互作用的强度是相隔 500 纳米的两层原子的 1000 倍。不同颜色的激光用于冷却和捕获镝原子。图片来源：研究人员提供更重要的是，科学家们能够测量原子接近所产生的两种新效应。它们增强的磁力导致了"热化"，即热量从一层传递到另一层，以及层间的同步振荡。当原子层之间的距离越远，这些效应就越弱。麻省理工学院约翰-麦克阿瑟物理学教授沃尔夫冈-凯特尔（Wolfgang Ketterle）说："我们已经把原子的间距从 500 纳米提高到 50 纳米，可以利用这一点做很多事情。在 50 纳米处，原子的行为有了很大的不同，我们正在进入一个新的领域。"凯特尔和他的同事说，这种新方法可以应用于许多其他原子，以研究量子现象。该研究小组计划利用这种技术将原子操纵成可以产生第一个纯磁性量子门的构型这是新型量子计算机的关键构件。研究小组于5月2日在《科学》杂志上发表了他们的研究成果。该研究的共同作者包括第一作者、物理系研究生杜力，以及皮埃尔-巴拉尔、迈克尔-坎塔拉、朱利叶斯-德-洪德和卢宇坤他们都是麻省理工学院-哈佛超冷原子中心、物理系和电子研究实验室的成员。研究人员调整激光系统的控制电子装置。图片来源：研究人员提供为了操纵和排列原子，物理学家通常首先将原子云冷却到接近绝对零度的温度，然后使用激光束系统将原子集中到一个光学陷阱中。激光是一种具有特定波长（电场最大值之间的距离）和频率的电磁波。波长将光所能形成的最小图案限制在 500 纳米，即所谓的光学分辨率极限。由于原子会被特定频率的激光吸引，因此原子会被定位在激光强度的峰值点上。因此，现有技术对原子粒子的定位距离有限，无法用于探索更短距离内发生的现象。凯特尔解释说："传统技术止步于 500 纳米，受限的不是原子，而是光的波长。我们现在发现了一种新的光技巧，可以突破这一限制。"该团队的新方法与当前的技术一样，首先冷却原子云在这种情况下，冷却到大约 1 微开尔文，仅比绝对零度高出一线此时，原子接近静止。然后，物理学家可以使用激光将冻结的粒子移动到所需的构型中。然后，杜和他的合作者使用了两束激光，每束激光都有不同的频率（即颜色）和圆偏振（即激光电场的方向）。当这两束激光穿过超冷原子云时，原子会沿着两束激光中任何一束的偏振，向相反的方向自旋。结果，两束激光产生了两组相同的原子，只是自旋方向相反。每束激光都形成了一个驻波，即空间周期为 500 纳米的电场强度周期性模式。由于它们的偏振不同，每个驻波都能根据原子的自旋吸引和俘获两组原子中的一组。激光可以叠加和调整，使其各自峰值之间的距离小到 50 纳米，这意味着被引力吸引到各自激光峰值的原子将被同样的 50 纳米分开。但要做到这一点，激光器必须非常稳定，不受任何外部噪音的影响，例如实验中的震动甚至呼吸声。研究小组意识到，他们可以通过一根光纤来引导这两束激光，从而使它们保持稳定。杜力说："通过光纤发送两束激光的想法意味着整台机器可能会剧烈晃动，但两束激光彼此保持绝对稳定。"作为对新技术的首次测试，研究小组使用了镝原子一种稀土金属，它是元素周期表中磁性最强的元素之一，尤其是在超低温条件下。然而，在原子尺度上，该元素的磁相互作用在 500 纳米的距离上也相对较弱。就像普通冰箱磁铁一样，原子之间的磁吸引力会随着距离的增加而增加，科学家们怀疑，如果他们的新技术能将镝原子间隔到 50 纳米的距离，就可能观察到磁性原子之间原本微弱的相互作用。坎塔拉说："我们可能会突然产生磁相互作用，这种作用过去几乎可以忽略不计，但现在却非常强大。"研究小组将他们的技术应用于镝，首先对原子进行过冷处理，然后通过两束激光将原子分成两个自旋组或自旋层。他们发现，两层镝原子确实向各自的激光峰引力，这实际上将原子层分开了 50 纳米这是任何超冷原子实验所能达到的最近距离。在这种极度接近的情况下，原子的自然磁性相互作用得到了显著增强，比相距 500 纳米的原子强 1000 倍。研究小组观察到，这些相互作用产生了两种新的量子现象：集体振荡，即一层的振动导致另一层同步振动；热化，即一层纯粹通过原子的磁波动将热量传递给另一层。杜指出："到目前为止，只有当原子处于同一物理空间并发生碰撞时，它们之间才能交换热量。现在，我们看到了被真空隔开的原子层，它们通过波动的磁场交换热量。"该团队的研究成果引入了一种新技术，可用于将多种类型的原子靠近放置。他们还表明，原子放置得足够近时，会表现出有趣的量子现象，可以利用这些现象来制造新的量子材料，并有可能制造出用于量子计算机的磁驱动原子系统。坎塔拉说："我们将超分辨率方法带入了这一领域，它将成为进行量子模拟的通用工具。可能有许多变体，我们正在研究这些变体"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

加州理工学院开发新型光声矢量断层扫描PAVT技术 无需动刀可看深层血流

加州理工学院开发新型光声矢量断层扫描PAVT技术 无需动刀可看深层血流 加州理工学院医学工程和电气工程布伦教授王立宏的实验室开展的新研究，现在可以用非侵入性的方式对人体深层血管甚至是流经血管的血液进行成像。加州理工学院的新型光声矢量断层扫描（PAVT）技术能够对深层血管进行突破性的无创成像，并对血流动态进行详细分析。创新成像技术：PAVT在发表于《自然-生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）杂志上的一篇文章中，Wang 和他的同事描述了这种技术，他们称之为光声矢量断层扫描（Photoacoustic vector tomography，简称 PAVT）。这项技术在很多方面都与王立宏的其他光声成像技术相似，后者利用的是能被红细胞中的载氧分子血红蛋白很好吸收的激光。血红蛋白分子吸收激光的能量后会产生超声波振动。这些振动在整个组织中传播，直到到达皮肤表面，被连接到计算机上的传感器检测到。然后，计算机会生成组织特征的图像，在本例中就是血管。这并不是王的实验室第一次展示利用光声学技术对血管进行成像的能力，但这种新方法能比以前更深入地对人体内的血流进行成像，并首次不仅显示了血管的存在及其氧合状态，还显示了血液是如何在血管中流动的。血流成像技术的突破"以前，我们只能显示血管的大小、血液的浓度和血氧饱和度，"安德鲁和佩吉-程医学工程领导力讲座教授王说。"现在，我们可以测量矢量流，它同时显示流速和方向。我们这个领域研究光声技术已经有 20 多年了，但没有人预料到会有这样的结果。我们自己也很惊讶，因为我们的领域认为这是不可能的。""当我第一次看到我们的血流图像时，我绝对大吃一惊，"第一作者、医学工程博士后学者副研究员张洋说。"这项工作最令人兴奋的地方在于，我们将工程学和生理学协同起来，克服了以前认为该领域无法克服的障碍"。研究小组之所以能够看到血流方向和流速，是因为 PAVT 具有非常精细的分辨率，能够辨别出人体深处红细胞分布所产生的信号。集成在系统中的算法会跟踪这些分布的运动，并推断出血流的速度和方向。这有点像Google通过观察手机在该区域的移动速度来判断高速公路上的交通流量有多大。研究人员假设，红细胞的异质分布有助于他们拍摄人体血流的图像和视频，而红细胞的异质分布部分源于全身血管的结构方式。在巴西亚马逊河和内格罗河的交汇处，可以看到两条河流的水平行流淌，并在汇合后的一段时间内保持不混合。血管中也有类似现象。图片来源：Portal da Copa/Wikimedia Commons王立宏将静脉中的情况比作两条水质不同的河流（一条清澈，一条浑浊）汇合成一条更大的溪流。在这样的汇合处，即使流经相同的河道，两股河水在很长一段距离内仍未混合的情况并不少见。当两根输送不同血液成分（含氧和不含氧）血液的静脉汇合在一起时，也会出现类似的现象。尽管这两条血管的血液汇合成一股，但在一段时间内仍会保持未混合状态。PAVT 系统可以分辨出这些未混合的斑块，并跟踪它们的运动。由于红细胞吸收来自 PAVT 系统的激光的方式因其是否含氧而异，因此 PAVT 还能确定特定血管中的血液携带了多少氧气。王补充说："这使我们能够量化耗氧量，而耗氧量是衡量新陈代谢的重要指标。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：