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科技前沿

宇宙中有多少物质？

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到底有多少东西？是否有可能以任何有意义的方式估计可观测宇宙中的物质数量？ 要了解宇宙中有多少物质，首先要了解我们谈论的是什么物质。我们目前认为，只有大约5%的宇宙是由“普通”(或“重子”)物质组成的，也就是质子和中子之类的东西。剩下的95%由“暗物质”和“暗能量”组成。 但是，我们怎么知道宇宙中只有5%是由普通物质组成的呢?而实际上有多少转化成多少“物质”呢?天文学家能够确定宇宙内容的方法... 查看全文内容 >

IT领导者如何推动IT创新？

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虽然创新是大多数企业的目标，但许多IT领导者很难定义什么是创新。CIO执行委员会概述了IT领导者在制定或完善其战略时应牢记的四个基本原则。 当IT领导者寻求创新时，许多内在的问题就会显现出来。例如，经济方面的问题是:在获得最终成本之前，管理层能容忍没完没了的头脑风暴会议多久?当“创新”和“文化”这两个术语本身就难以定义时，在试图创造一种“创新文化”的过程中就会出现问题。 尽管创新是几乎每个... 查看全文内容 >

什么是量子计算机？

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当科学家们想要在光合作用中利用分子的力量时，他们无法使用普通的旧电脑。他们需要使用量子计算机，它能够在分子水平上测量和观察量子系统，并解决事件的条件概率。基本上，量子计算机可以在一个周末的时间内完成数十亿年的计算，并在此过程中解决一些世界上最复杂的问题。   什么是量子计算? 量子计算是一种利用量子力学定律来解决传统计算机无法解决的过于庞大或复杂的问题的过程。量子计算机依靠量子位来运行... 查看全文内容 >

重新审视我们的科技

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过去的一年对科技行业来说充满挑战——但2023年将会带来什么呢?尽管对全球经济放缓的担忧限制了市场发展，但我们认为机会将会出现，特别是对于专注于人工智能(AI)、虚拟宇宙和网络安全等科技主导主题的长期投资者来说，这些主题正变得越来越普遍和具有变革性。 无论是上涨还是下跌，科技股经常占据金融头条，而在2022年，科技公司经历了特别具有挑战性的一年。但我们认为，市场可能会在今年下半年开始好转。与此... 查看全文内容 >

0基础学习大数据

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你可能听说过大数据是如何日益扩展的，你可能对学习大数据很好奇，因为大数据工程师可能是你的梦想工作。不是吗?但学习大数据的路径可能令人困惑。这份大数据职业指南回答了你关于开始大数据职业的所有问题，并将让你更深入地了解如何从零开始逐步学习大数据。 今天，大约90%的企业开始意识到分析的价值。到2023年，大数据分析市场预计将达到1030亿美元。我们知道95%的公司将管理非结构化数据作为一个业务问题... 查看全文内容 >

人工智能是你商业版块的一部分吗？

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人工智能被证明是许多商业版块的核心，例如资产或业务收购或许可证。无论这类商业版块是投资于人工智能驱动的技术行业，还是提供可能因人工智能而发生革命性变化的服务行业，在进行交易时都要考虑以下四个关键因素。   什么是人工智能相关的资产？ 在以人工智能为重点的交易中，正确定义与人工智能相关的资产是至关重要的，包括那些可能受到人工智能影响或利用人工智能的资产。例如，像“软件”或“应用程序”这样... 查看全文内容 >

聊一下量子计算的优势

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尽管美国正在密切关注与密码分析相关的量子计算机，可能意味着当今保护数据和通信的加密工具和技术的终结，但这并不意味着这将是量子计算机颠覆工业现状的第一个挑战。 更有可能的是，随着量子计算机变得越来越大，它们将被应用于解决国家安全领域的问题。也许可以将它们视为“功能测试”，以证明它们可以用于解决目前认为无法解决的问题。 例如，加拿大公司D-Wave Systems已经在销售“小型”量子计算机用... 查看全文内容 >

宇宙中有多少星系？

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星系是宇宙中大量恒星的集合。但是有多少个星系呢?计算它们似乎是一项不可能完成的任务。计算数量是一个问题——一旦计数达到数十亿，就需要一段时间来做加法。另一个问题是我们仪器的局限性。为了获得最佳视野，望远镜需要有一个大孔径(主镜或透镜的直径)，并位于大气上方，以避免地球空气的扭曲。 也许最能引起共鸣的例子是哈勃极深场(XDF)，这是一张由哈勃太空望远镜10年来拍摄的照片组合而成的图像。据美国宇航... 查看全文内容 >

改变我们世界的10大技术趋势

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第四次工业革命与以往工业革命的不同之处在于多种技术趋势同时融合。在这篇文章中，我列出了推动第四次工业革命的十大技术趋势——我相信这些趋势将永远改变我们做生意和生活的方式。   趋势1: 普适计算 如今，电脑无处不在:在我们的口袋里，在我们的手腕上，在我们的汽车里，甚至在我们的家用电器里…… 随着处理能力的提高和计算机微芯片尺寸的缩小，我们很快就习惯了计算机和设备变得更小、更轻、更便... 查看全文内容 >

大数据与机器学习

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什么是大数据和机器学习？ 大数据和机器学习已成为各个行业取得成功的关键因素。大数据是一个术语，用于描述大型的、难以管理的、结构化的和非结构化的海量数据。然而，机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从过去的数据中自主学习和改进。 大多数公司都在同时使用机器学习和大数据技术，因为公司很难有效地管理、存储和处理收集到的数据;因此，在这种情况下，机器学习可以帮助他们。 在深入研究这两种最... 查看全文内容 >

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