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科技前沿

创新对太空探索新时代的影响

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每隔一段时间，一系列发现、事件和倡议的汇合就会产生重大突破，将整个世界推向更高的水平，重新定义许多不同领域的可能性。随着太空探索的新时代的到来，这一突破正在成为人们关注的焦点。随之而来的创新浪潮将创造新的机会，并激励下一代实干家。当这种情况发生时，科学和社会影响之间的界限就变得模糊了。导致科学发现的创新可以使社会受益，就像社会创新可以使科学创新者多样化并支持他们一样，他们可以为全球进步做出贡献。为... 查看全文内容 >

物联网的兴起

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物联网数量可能已经超过了我们想象。它们的激增令人叹为观止，预计未来10年将达到1250亿。物联网设备是社会数字化转型的代表，它将彻底改变我们的生活、娱乐和工作方式。但是，我们真的能控制互联网连接机器的指数爆炸增长吗？从安全的角度来看，这个庞大的网络意味着什么？ 与物联网设备相关的许多风险可能会影响从可穿戴设备到电网背后的工业控制系统的一切。新一代恶意软件以前所未有的速度瞄准电子设备。事实上，攻... 查看全文内容 >

工业科学的5个迷人职业

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随着政府和私人机构的职位开放，工业科学的职业生涯继续扩大，特别是在研究和制造领域。毕业生可以从农业和生物科学、信息和技术部门、食品和制药公司以及采矿和矿产勘探等一系列职业中进行选择。 随着科学知识的空前扩展，工业科学家无论从业方向是倾向于生物学、化学还是物理学，他们都有机会在科学发展的前沿工作。 工业科学在各个领域都有自己的职业道路，这篇文章着眼于五个值得考虑的迷人职业。   1.... 查看全文内容 >

你必须知道的顶级大数据技术

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今天，我们生活在数字时代，公司每天都会产生和处理大量的数据。“大数据”一词描述了这种大量结构化和非结构化数据的集合，随着数字化程度的提高，这些数据将继续呈指数级增长。然而，由于大数据的庞大数量和复杂性，传统的数据处理软件无法处理并从数据中提取有用的信息。这就是为什么现在的企业都在转向大数据技术。随着大数据技术的出现，公司现在能够存储、处理和分析大量数据，以便发现相关信息。展望2025年，好消息是有... 查看全文内容 >

量子计算的未来

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世界在各个领域都取得了突破，技术也不例外。一项特定的技术如何突然飙升到新的高度，并在塑造未来方面发挥作用是令人着迷的。当爱因斯坦发现相对论时，他不知道它会成为一个重要的概念。让我们深入了解这个美丽的概念。 它通常被认为是一项难以理解的复杂技术，但对于渴望学习的人来说，让我们把它变成基本的，从整体方法开始。从“如何”、“做什么”和“为什么”问题开始。   什么是量子计算？ 当专业人士... 查看全文内容 >

有人类意识的人工智能将有助于加速科学发现

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一项新的研究探索了人工智能如何做到，不仅能更好地预测新的科学发现，还能有效地扩展自身优势。研究人员在《自然人类行为》杂志上发表了他们的研究成果，他们建立了一些模型，可以预测人类的推论和做出这些推论的科学家。 作者还建立了避免人类推理的模型，以产生“外星人”假设。如果有的外星人的话，这些假设也要到遥远的未来才有可能被考虑。他们认为，这两个演示——第一个允许加速人类的发现，而第二个识别并克服其盲点... 查看全文内容 >

大数据平台简介

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“大数据”一词可以追溯到1990年硅谷的午餐桌上谈话和推介会议。这是一个相对的术语，取决于谁在讨论它，但有一点是不变的：21世纪见证了历史上最大的数据爆炸。这就是为什么大数据平台和大数据咨询变得不可或缺的原因。 截至2003年，记录的数据总量为5EB。仅在2011年，记录的数据量为1.8ZB，大约是1000倍。展望未来，预计到2025年，全球人类每天将产生463ZB的数据。这相当于每天212,... 查看全文内容 >

工业物联网对精密加工行业的意义

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什么是工业物联网？ 物联网（IoT）是一个用来描述互联网连接延伸到日常事物的术语。例如，用你的手机连接家里所有的电子设备：你的电视、暖通空调、照明灯、冰箱、咖啡机和家庭安全系统。工业物联网（IIoT）是将这种连接扩展到工业部门（包括生产设施），然后使用来自这些设备的数据来制定业务决策。工业物联网术语的一个衍生词是制造互联网（IoM），它描述了制造环境中资产的连接。 无论你把它称为工业物联网... 查看全文内容 >

量子计算机要多久才能造福社会？

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谷歌和XPrize基金会发起了一项价值500万美元的竞赛，旨在开发造福社会的量子计算机的现实应用——例如，通过加快联合国可持续发展目标之一的进展。量子物理原理表明，量子计算机可以在特定问题上进行快速计算，因此这场竞赛可能会扩大量子计算机的应用范围。 利用量子技术的竞赛可以被视为一场新的工业革命，从使用经典物理特性的设备发展到利用量子力学特性的设备。几十年来，科学家们一直试图利用这些特性开发新技... 查看全文内容 >

生成式AI入门

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生成式人工智能正处于复兴时期，伴随着大量的新发现，以及人们为跟上新发展而产生的令人窒息的狂热。然而，了解技术的现状需要了解它的起源。随着人工智能科学的快速变化，我们首先应该建立适当的知识基础。为了提供帮助，本文提供了一个与生成人工智能形式相关的阅读清单。 人工神经网络已经存在了60多年。我们可以从1958年开始，当感知器最初在计算机上实现时。第一次，一种算法利用计算能力来获取标记的数据集并将其... 查看全文内容 >

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