이테르븀 기반 소재는 양자 신호를 증폭하여 장거리로 확산시킬 수 있습니다. 이 물질은 동기화가 가능하도록 외부 방해로부터 광자(양자 데이터를 운반하는)를 보존할 수 있습니다. 양자 암호화는 기존 암호화가 보장하는 것보다 더 안전한 기술을 통해 사용자가 통신할 수 있도록 하려는 시도입니다. 현재는 수백 마일에 걸쳐 광섬유를 사용하며 기존 통신 시스템으로는 불가능하다고 입증된 수많은 암호화 작업을 완료할 수 있습니다. 양자 상태로 인코딩된 신호를 복사하는 것은 불가능합니다. 누군가 인코딩된 데이터를 읽으려고 하면 상태가 변경됩니다

과학자들은 광학 파라메트릭 증폭기를 사용하여 파동 주기보다 짧은 펄스를 생성합니다.  원자 내에서 전자가 어떻게 움직이는지 관찰하는 데 사용할 수 있습니다.  지난 몇 년 동안 고에너지, 소수 주기의 중적외선 펄스는 2D 적외선 분광학, 펨토초 미만의 전자 방출, 화합물의 시간 분해 이미징, 간섭성 연 X선 및 비간섭성 하드 X선 생성을 비롯한 수많은 응용 분야로 인해 많은 관심을 끌었습니다. 최근 A*STAR(과학, 기술 및 연구 기관) 싱가포르 제조 기술 연구소의 과학자들은 파동 주기보다 짧은 적외선 펄스를 생성하는 레이저

EnPKF(Ensemble Poisson Kalman Filter)라는 새로운 알고리즘은 다음 시간 내에 범죄가 발생할 가능성이 가장 높은 지역을 제안할 수 있습니다.  또한 그러한 범죄를 해결하는 데 어떤 자원이 필요한지 알 수 있습니다.  경찰서와 범죄 부서는 자원에 대한 많은 압박과 제약에 직면해 있습니다. 이는 경찰이 어디에 노력을 기울여야 할지 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 스마트 치안 도구의 성장을 촉진하고 있습니다. ETAS(Epidemic Type Aftershock Sequence)는 범죄 데이터에 적용

DARPA는 파워 빔 시연을 위해 Silent Falcon UAS 기술을 선택했습니다.  이 프로젝트의 목적은 고강도 레이저 빔을 사용하여 비행 중에 전기 무인 항공기에 연료를 공급/충전하는 것입니다.  무선 전력 전송이라는 개념은 거의 2세기나 되었지만, 기술이 발전하면서 그 아이디어를 추구하는 동안 여전히 흥미진진한 상태로 남아 있습니다. 최근 광전지 기술의 발전과 방사선 유도 방출에 의한 고체 증폭은 이러한 개념을 재검토할 수 있는 기회를 제공합니다. 고강도 레이저 파워 빔 기술을 구현하면 지속적인 전달 또는 순간적인 에

새로운 딥 러닝 모델은 운율과 운율 면에서 사람이 쓴 시보다 뛰어난 성능을 발휘하는 시를 씁니다.  어떤 사람들은 둘을 구별하기 어렵다고 생각하지만, 전문가에 따르면 AI는 감정과 가독성이 부족합니다.  창의적인 작업에 딥러닝 방법을 활용할 수 있나요? 대답은 예입니다. 우리는 음악 작곡, 조각품 디자인, 자동 안무 등 창의적인 응용 분야에 이러한 기계 학습 기술을 사용해 왔습니다. 이제 IBM, 토론토 대학교, 멜버른 대학교의 연구원들은 창의적인 텍스트 작업인 자동 시 구성에 중점을 두었습니다. 그들은 언어, 운율, 소네트의

새로운 차선 변경 알고리즘은 자동차 카메라와 센서에서 수집한 실시간 데이터를 기반으로 합니다.  즉시 새로운 완충 구역을 생성하고 계산합니다.  안전을 보장하면서 공격적인 운전부터 보수적인 운전까지 다양한 운전 스타일을 허용합니다.  무인 자동차를 향한 첫 번째 단계는 1980년대에 이루어졌으며 여전히 잠김 방지 브레이크 시스템이 그대로 남아 있다는 사실을 알고 계십니까? 아이디어는 센서를 사용하여 바퀴가 잠겨 차량이 제어할 수 없는 미끄러짐에 빠지는 것을 방지하는 것이었습니다. 10년 후 제조업체들은 견인력과 안정성 제어를 위

과학자들이 기존 가속기보다 1000배 더 작은 공간에서 반물질을 가속하는 새로운 방법을 찾았습니다.  이 기술은 훨씬 효율적이고 저렴하며 새로운 물리학을 자세히 연구하는 데 도움이 될 것입니다.  Linac Coherent Light Source 및 Large Hadron Collider와 같은 시설의 입자 가속기는 기본 입자(전자 및 양성자)의 속도를 높입니다. 이를 통해 과학자들은 초대칭 이론에서 예상되는 새로운 입자 검색, 힉스 보존의 특성 분석 등 다양한 물리학 이론을 테스트할 수 있습니다. 일반적으로 이는 가속된 입자

상업용 LIDAR 시스템을 사용하여 화재로 녹아내리는 3D 구조물을 이미지화하는 방법을 연구했습니다.  그들은 2미터 거리에서 30마이크로미터의 정확도로 3D 물체를 성공적으로 측정했습니다.  시스템은 화염으로 인한 높은 신호 편향 및 왜곡이 있는 경우 정확한 세부 정보를 생성할 수 있습니다.  건물 및 기타 구조물에 대한 화재의 영향을 연구하려면 뜨거운 화염에 의해 영향을 받는 파이프, 기둥 또는 빔과 같은 변형 물체를 분석해야 합니다. 일반적으로 밀리미터 미만의 정밀도로 측정해야 하는데, 이는 강렬한 화재 상황에서 수행하기가

연구원들이 빛 신호를 정확하게 확산시키는 실리콘 칩을 만들어 새로운 신경망 설계를 시연했습니다.  빛은 전하로 인한 간섭을 제거하고 더 빠르고 더 멀리 이동할 수 있습니다.  에너지 효율적이고 매우 컴팩트한 상호 연결을 개발하는 것은 통합 포토닉스의 주요 연구 목표였습니다. CMOS 장치의 효과적인 통신 및 고대역폭 크로스 칩 통신을 포함하여 광범위한 응용 분야를 보유하고 있습니다. 전 세계의 많은 과학자들이 인간의 두뇌를 모방하기 위해 인공 신경망 회로를 연구하고 있습니다. 그러나 기존의 반도체 회로 전기 배선은 고급 신경망

새로운 모델은 현실적인 물결 시뮬레이션과 효율적인 컴퓨팅 사이의 격차를 해소합니다.  다양한 물리적 매개변수로 파도를 인코딩하여 큰 해상도에서 작은 세부 사항을 시뮬레이션합니다.  게임, 영화, 가상현실 프로그램의 기능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.   기존의 물 또는 파도 시뮬레이션 방법은 현실적인 효과나 빠른 계산을 제공할 수 있습니다. 두 가지를 동시에 최적화할 수는 없습니다. 움직이는 물체와의 상호 작용 및 환경 상호 작용을 담당하는 유한 요소 방법이 부족합니다. 이제 오스트리아 과학 기술 연구소(Institut

MIT 연구원들은 Linux 슈퍼컴퓨터에서 5분 내에 16,384개의 Windows 애플리케이션을 동시에 실행하는 모델을 개발했습니다.  이를 위해 Wine Windows 호환성 레이어와 함께 Lincoln Lab LLMapReduce 기술을 사용했습니다. 무어의 법칙이 적용되는 속도가 줄어들고 있기 때문에 애플리케이션 성능을 높이기 위해 병렬 처리를 사용하는 것이 필요해졌습니다. 신경망, 물리적 시뮬레이션 및 데이터 분석 애플리케이션은 상당한 속도로 발전하고 있으며 성능 목표를 달성하기 위해 병렬 처리 기능을 활용합니다. 이

새로운 박층 인쇄 기술은 산화구리와 녹색 레이저 광을 사용하여 전자 회로 기판을 인쇄합니다.  기존 방법보다 더 효율적이고 저렴합니다.  낮은 저항을 달성하기 위해 광소결 공정을 활용합니다.  인쇄 회로 기판은 전도성 패드, 트랙 및 여러 구리 시트를 통해 전기 부품을 연결합니다. 이러한 구성 요소는 일반적으로 회로에 납땜되며 트랙은 보드 기판 재료에 의해 서로 절연된 고정 와이어로 작동합니다. 이 보드의 주요 목적은 회로에 사용되는 구성 요소의 무게, 크기 및 비용을 줄이는 것입니다. 지난 10년 동안 수많은 직접 인쇄 전략

새로운 딥러닝 알고리즘을 사용하면 편집자는 장면의 한 프레임에 색상을 지정하여 전체 동영상을 빠르게 색상화할 수 있습니다.  이전 방법보다 매우 정확하고 효율적이며 최대 50배 빠릅니다.  영상은 프레임 사이에 수많은 중복 데이터로 구성되어 있으며, 각 흑백 프레임을 수동으로 색상화하는 데 막대한 시간이 소요됩니다. 이러한 유형의 중복성은 비디오 인코딩 및 압축에서 광범위하게 조사되었지만 클립 색상화와 같은 고급 비디오 처리에서는 덜 조사되었습니다. 데이터를 전파하기 위해 연속 프레임 간의 로컬 관계를 처리하는 다양한 알고리즘

새로운 전파 기반 위상차 이미징은 고대 유물의 연조직을 자세히 캡처할 수 있습니다.  3D 고공간 셀룰러 및 하위 셀룰러 해상도를 생성합니다.  이 기술은 고대의 생활 방식, 질병 및 죽음을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.  X선 방사선 촬영과 컴퓨터 단층 촬영(CT)은 동물과 인간 미라의 비파괴 분석에 가장 많이 사용되는 기술 중 일부입니다. 이러한 X선 방법론은 흡수 대비에 의존하며 고병리학 및 고고학과 같은 분야에서 매우 유용했습니다. 흡수 대비는 뼈와 기타 밀도가 높은 물질을 검사할 때 효과적이지만 연조직에

새로운 딥 러닝 방법은 심방세동 재발 가능성이 있는 신호를 90%의 정확도로 감지합니다.  이를 위해 3차원 심장 MRI 이미지를 분석 및 학습하고 개인별 랜드마크 기반 해부학적 표현을 생성합니다.  CDC 보고서에 따르면 미국에서 약 610만 명이 심방세동(AFib)을 앓고 있습니다. 이는 심부전, 뇌졸중 및 기타 합병증의 위험을 높이는 불규칙하고 빠른 심박수입니다. 고혈압과 노화는 AFib 사례의 최대 22%를 차지합니다. 일반적으로 이는 뇌졸중 위험을 5배 증가시키고, 혈관 내막의 플라크라고 알려진 지방 침착물에 의해 뇌

BrainNet이라는 새로운 네트워크를 사용하면 두 명 이상의 사람이 뇌와 직접 정보를 주고받을 수 있습니다.  연구원들은 3명의 참가자를 대상으로 테트리스 같은 게임을 하는 실험을 수행했습니다.  3명으로 구성된 5개 그룹으로 81.25%의 성공률을 달성했다.  다른 사람의 머리에 직접 생각을 보내는 것은 공상 과학 소설이었습니다. 2013년 워싱턴 대학의 신경과학자들이 특정 유형의 생각을 다른 뇌로 직접 전달하는 시스템을 고안한 이후 많은 변화가 있었습니다. 이는 뇌와 뇌 간의 의사소통을 현실로 바꾸는 이정표였습니다. 2년

새로운 고차 전산유체역학 방법은 회전하는 골프공의 가장 정밀한 물리학을 시뮬레이션합니다.  실제 매개변수를 모두 고려하여 상당한 시간 내에 유체 물리학 문제를 계산합니다.  스윙 메커니즘에는 골프공에서 생성되는 스핀에 영향을 미치는 여러 매개변수가 있습니다. 프로 골퍼는 최대 시속 215km의 속도로 공을 칠 수 있어 회전수는 약 3000rpm에 달합니다. 이 비율은 공이 공중에서 날아가는 비행에 영향을 미칩니다. 골프공을 설계하는 목적은 직선으로 갈 수 있는 범위를 최대화하는 동시에 항력과 측면 힘의 변화를 줄이고 백스핀으로

엔지니어가 얼마나 힘들게 테스트를 수행하든지, 개발자가 새벽까지 코딩을 하면서 얼마나 잠 못 이루는 밤을 보내든, 단 하나의 버그로 인해 여전히 전체 시스템 오류가 발생할 수 있습니다. 수십억 달러의 비용이 드는 소프트웨어 결함부터 치명적인 사고로 이어지는 심각한 버그에 이르기까지, 부실한 소프트웨어 개발의 결과는 재앙적일 수 있습니다. 낮은 소프트웨어 품질로 인해 미국 기업은 연간 약 2조 달러의 손실을 입고 있으며, 운영 소프트웨어 오류가 이러한 손실의 주요 원인이라는 사실을 알고 계셨습니까? 소프트웨어 오류의 가장 일반적인

Redlock은 클라우드 인프라에서 잠재적인 취약점, 정책 위반, 구성 오류를 모니터링하여 보안 위험을 식별하고 최소화하는 데 탁월합니다. 2018년에는 Palo Alto Networks에 1억 7,300만 달러에 인수되었습니다. 인수 후 Redlock의 기술은 Palo Alto Networks의 클라우드 보안 제품군인 Prisma Cloud에 통합되었습니다. 그 이후로 그들은 수천 명의 대형 고객을 확보하여 클라우드 보안에서 상당한 시장 점유율을 확보했습니다. [1] 현재 Prisma Cloud는 매일 150만 건 이상의 새로

Pinterest는 전 세계적으로 5억 1,800만 명 이상의 월간 활성 사용자를 보유하고 있으며 선도적인 시각적 발견 플랫폼 중 하나입니다. 전 세계 소셜 미디어 트래픽에서 8.9%의 점유율을 차지하고 있으며 Facebook(60.7%)과 Instagram(10.9%)에 뒤처져 있지만 Twitter(8.1%)와 같은 플랫폼보다 성능이 뛰어납니다. Pinterest 사용자 기반의 약 76%를 여성이 차지하지만, 남성 사용자 수도 꾸준히 증가하고 있습니다. 밀레니얼 세대와 Z세대가 플랫폼을 장악하고 있으며 40세 미만 사용자가 50