【短剧】黯然失色(80集)

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黯然失色(80集)|热门短剧|

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男生啦啦队,后面的女生们都变得黯然失色了…

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基于磁子的计算技术的出现让硅材料黯然失色

基于磁子的计算技术的出现让硅材料黯然失色 钇合金晶体结构示意图,左侧红线代表激光脉冲,右侧蓝线和绿线代表产生的两种磁子。图片来源:德克萨斯大学奥斯汀分校和麻省理工学院研究人员提供用磁子探索计算的未来在传统数字技术中,从笔记本电脑、智能手机到电信,这种磁性系统的速度有望远远超过当今技术。在量子计算领域,磁性技术的优势不仅包括更快的速度,还包括更稳定的设备。最近,《自然-物理》(Nature Physics)杂志上的一项研究[1]报告了在开发磁子计算机道路上的一个早期发现。研究人员在合金薄板的磁场中产生了两种不同类型的涟漪,测量结果表明,磁子以非线性方式相互作用。"非线性"是指输出与输入不成正比这是任何计算应用所必需的。迄今为止,这一领域的大多数研究都是在相对稳定的平衡条件下,一次只研究一种类型的磁子。在这些研究中,对磁子的操纵会使系统失去平衡。推进非平衡物理学这是来自多个科学和工程领域的理论家和实验家多年合作进行的众多研究之一,包括最近发表在《自然-物理》上的第二项研究[2]。该项目得到了政府和私人资助者的支持,汇集了来自加州大学洛杉矶分校、麻省理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校和日本东京大学的研究人员。这项研究的共同作者、加州大学洛杉矶分校学院物理科学教授普林哈-纳兰(Prineha Narang)说:"我们和同事们一起,发起了一场我称之为推动非平衡态物理学进步的运动。我们在这里所做的一切从根本上推进了对非平衡和非线性现象的理解。这可能是利用发生在十亿分之一秒数量级的超快现象实现计算机内存的一个步骤"。这些发现背后的一项关键技术是使用频率介于微波和红外辐射波长之间的太赫兹范围的激光为样品添加能量并对其进行评估的先进技术。这种方法是从化学和医学成像中借鉴过来的,只是很少用于研究磁场。据加州大学洛杉矶分校加州纳米系统研究所成员 Narang 称,太赫兹激光器的使用表明,它有可能与一项日趋成熟的技术产生协同效应。她说:"太赫兹技术本身已经达到了我们可以谈论依赖于它的第二项技术的程度。在我们拥有激光器和探测器的频段内进行这种非线性控制是有意义的,因为激光器和探测器都可以放在芯片上。现在是真正向前推进的时候了,因为我们既有技术,也有一个有趣的理论框架来研究磁子之间的相互作用。"揭示磁学中的非线性相互作用研究人员将激光脉冲施加到一块 2 毫米厚的板上,这块板是由精心挑选的含钇合金制成的,钇是 LED 和雷达技术中的一种金属。在某些实验中,第二台太赫兹激光器以一种协调的方式使用,既增加了能量,又有助于稳定样品。磁场以特定的方式施加到钇上,只允许产生两种类型的磁子。研究人员通过将样品旋转到相对于激光器的特定角度,能够单独或同时驱动两种类型的磁子。他们能够测量这两种类型之间的相互作用,并发现它们能够引起非线性反应。纳朗实验室的加州大学洛杉矶分校博士后研究员乔纳森-柯蒂斯(Jonathan Curtis)说:"显然,展示这种非线性相互作用对于任何基于信号处理的应用都非常重要。像这样混合信号可以让我们在不同的磁输入和输出之间进行转换,而这正是依赖于磁处理信息的设备所需要的"。纳朗说,受训人员对目前的研究以及更大的项目都至关重要:"这是一项非常艰巨的工作,历时多年,涉及很多方面。什么是正确的系统?我们如何考虑进行预测?我们如何限制系统,使其按照我们的意愿运行?如果没有才华横溢的学生和博士后,我们将无法做到这一点。"要点归纳:如果计算机使用磁场中的波纹(称为磁子)来编码和处理信息,那么设备的潜在存储速度将达到十亿分之一秒的数量级。加州大学洛杉矶分校的研究人员及其合作伙伴使两种不同类型的磁子相互作用,从而使输出与输入不成正比这是向计算技术进步迈出的关键一步。这项跨机构的长期研究合作正在利用一种很少使用但前景广阔的太赫兹激光技术研究磁子。编译来源:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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#ST站 #Monikacutie Monikacutie【明星都黯然失色,简直太美,女神流白浆】@ofyydss

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Google DeepMind CEO 称其开发的新 AI 系统将让 ChatGPT 黯然失色

Google DeepMind CEO 称其开发的新 AI 系统将让 ChatGPT 黯然失色 2016 年 Google DeepMind 的 AI 程序 AlphaGo 击败了世界围棋冠军,创造了历史。现在 DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 表示,该公司的工程师正运用 AlphaGo 的技术创造名为 Gemini 的 AI 系统,它将让 OpenAI 的 ChatGPT 黯然失色。Gemini 仍然在开发之中,它是类似 GPT-4 的大语言模型。但通过融合 AlphaGo 的技术,Gemini 将具有规划或解决问题的能力。AlphaGo 是基于强化学习技术,算法通过不断学习反馈去解决难题。它使用了树搜索去探索和记住棋盘上棋子可能的走法。Gemini 的开发还需要几个月时间,可能需要花费数千万乃至数亿美元。OpenAI CEO Sam Altman 此前透露,GPT-4 的成本超过了 1 亿美元。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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