通过量关键词检索结果

原子窃听:Carbyne如何通过量子振动进行交谈

Atomic Eavesdropping: How Carbyne Talks Through Quantum Vibrations

研究人员揭示了Carbyne和碳纳米管之间的奇异量子联系 - 两种不应该“说话”而是以某种方式做的材料。这一发现可以重塑我们如何设计超敏感的纳米器。为了设计下一代智能材料,科学家需要了解原子如何在最细微的尺度上相互作用。这意味着潜入量子的奇怪世界[...]

超冷量子电池可通过量子隧穿充电

Ultracold quantum battery could be charged with quantum tunnelling

穿过量子电池的原子可以给它充电,还可以防止它失去能量,这可能比传统电池更具优势

了解认证及其在在线教育中的重要性

How eLearning Trends Are Transforming Modern Organizations

电子学习趋势,例如个性化,游戏化,沉浸式技术,AI和移动学习,正在通过量身定制,互动和可访问的学习经验来改变公司培训,推动参与,持续发展和劳动力就绪。这篇文章首次在电子学习行业上发表。

通过L&D团队的战略技术咨询来增强学习成果

Enhancing Learning Outcomes Through Strategic Technology Consulting For L&D Teams

通过专家L&D技术策略和咨询来促进学习成果。通过量身定制的学习技术解决方案,驱动公司培训创新。该帖子首次在电子学习行业上发表。

海狸如何帮助一个国家

How a Beaver Helped a Country

当我们考虑改善生态系统时,我们可以通过量化海狸的贡献来认识到环境的价值。海狸如何帮助一个国家首先出现在Econlife上。

使用定制解决方案转变数字时代学习的5种方法

5 Ways To Transform Learning For The Digital Age With Bespoke Solutions

通过定制解决方案(包括自定义内容开发,基于仿真的学习,AI驱动的个性化和游戏化的微学习),发现五种有效的方法来彻底改变工作场所学习。通过量身定制,引人入胜且有效的培训策略,未来的劳动力。该帖子首次在电子学习行业上发表。

可以增强计算的量子自旋突破

The Quantum Spin Breakthrough That Could Supercharge Computing

食用富含健康植物性食品和饮料的饮食可能会降低过早死亡的风险。根据美国心脏病学院的年度[...]UC Riverside及其合作伙伴正在探索反铁磁性旋转型,该技术可以通过量子力学解锁闪电,超密集的内存和更智能的计算。加州大学河滨分校通过UC国家实验室费用研究计划获得了近400万美元的奖励,以领导一项针对反铁磁性Spintronics的重要研究计划,这是一种有希望的新方法[...]

当行星绕太近火热的年轻恒星

What Happens When Planets Orbit Too Close to Fiery Young Stars

根据NASA的TESS数据,年轻的,近距离的系外行星可能与恒星形成更远的恒星,并随着时间的流逝而向内迁移或失去大气。宾夕法尼亚州立大学的研究人员开发了一种称为翼龙的工具,可以削减恒星周围的恒星噪声和研究行星,发现亚河内的频率[...] NASA的敬畏任务刚刚从太空释放了数百万个重力波浪图像,揭示了大气力量,这些力量遍及天空并影响我们在地球上的技术。这是进入太空天气的全新窗口。在国际空间站(ISS)上完成了其第3,000次轨道之后,美国宇航局的大气波(AWE)发布了第一组[...] 食用富含健康植物性食品和饮料的饮食可能会降低过早死亡的风险。根据美国心脏病学院的年度[...] 的新研究,患

通过特定行业的战略和技术加强社区

Strengthening Communities Through Sector-Specific Strategies and Technology

教育与人才:首都地区劳动力发展委员会 Pat Sturdivant 首都地区劳动力发展执行董事 在当今快速变化的经济格局中,我们对经济流动性的关注仍然至关重要。致力于经济流动性意味着我们不仅要为个人做好就业准备,还要为持续向上的职业发展做好准备。通过优先考虑符合我们地区不断变化的需求的技能和机会,我们帮助人们改善生活质量,同时支持依赖熟练劳动力的企业。这种方法使我们能够有效应对劳动力挑战,并在社区中创造持久价值。我们的医疗保健合作是一个很好的例子,说明特定行业的战略如何解决关键的劳动力需求,同时促进经济流动性。我们通过量身定制培训和资源的获取方式,为个人做好在该行业中担任职务的准备,从而针对这

冬季健康生活报名已开放

Winter Healthy Living registration is open

用 BeWell 开启 2025 年。通过量身定制的主题和每日卡片,包括旅程、季度挑战等等,探索实现健康目标的新方法。

每周回顾 2025 年 1 月 3 日

Weekly Review 3 January 2025

我上周在推特上发布的一些有趣的链接(我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接):通过量化降低 AI 模型复杂性有一个极限,业界可能已经达到了这个极限:https://techcrunch.com/2024/12/23/a-popular-technique-to-make-ai-more-efficient-has-drawbacks/AI 如何帮助改善活动中的交流:https://dataconomy.com/2024/12/24/how-ai-is-turning-networking-into-a-science-of-connec

为中国学生创造难忘的生活体验

Creating a memorable living experience for Chinese students

iQ 学生住宿通过量身定制的支持、文化敏感性和社区建设计划增强了中国学生的英国体验。文章《为中国学生创造难忘的生活体验》首先出现在 HEPI 上。

坎蒂隆效应解释:为什么通货膨胀会以牺牲你为代价帮助国家

The Cantillon Effect Explained: Why Inflation Helps The State At Your Expense

坎蒂隆效应解释:为什么通货膨胀以牺牲您的利益帮助国家通过 SchiffGold.com,坎蒂隆效应以 18 世纪经济学家理查德·坎蒂隆命名,描述了新创造的货币在经济中的流动方式,对不同部门和社会阶层的影响不均衡。当美联储等中央银行向经济注入新资金时(通常通过量化宽松或低利率等措施),这些资金不会均匀分配。相反,它会产生连锁反应,以不同的方式影响不同的人,通常有利于富人,不​​利于低收入人群。奥地利经济学派使用坎蒂隆的观察作为批评货币政策的镜头,特别是它如何加剧不平等和扭曲价格。要理解坎蒂隆效应,请考虑货币扩张的机制。当中央银行注入新资金时,它通常首先流向金融机构、公司和政府承包商,通常是通过债

量子计算机在无错误计算方面取得了关键里程碑

Quantum computers hit a crucial milestone for error-free calculation

通过量子纠缠连接了最大数量的逻辑量子比特,这是迈向能够检测和纠正错误的量子计算机的关键一步

量子隧穿技术取得突破:以色列理工学院科学家精确移动原子

Quantum Tunneling Breakthrough: Technion Scientists Move Atoms With Precision

在以色列理工学院物理学院的一项开创性实验中,研究人员使用光镊展示了通过量子隧穿实现原子转移。这种新方法巧妙地避免了将原子困在中间镊子中,代表了向创新量子技术迈出的显著一步。光镊中的量子隧穿以色列理工学院的一项新实验[...]

光子驱动的突破:面向未来的快速、安全、可持续的电信

Photon-Powered Breakthrough: Speedy, Secure, and Sustainable Telecom for the Future

一项新研究发现了可以揭示节能信息处理和复杂数据安全性的技术。马里兰大学的创新研究展示了一种利用光处理电信数据的设备,该设备通过量子通信实现了能源效率,并增强了对黑客的安全性。先进的信息处理技术使电信更加绿色,并为数百万人的数据安全提供了增强的保障[...]

软银机器人助力 FM 行业转型自动化和技术

Transformational Automation and Technology in the FM Industry with SoftBank Robotics

设施管理 (FM) 行业正在经历向自动化和技术的重大转变,而软银机器人公司正处于这一转变的前沿。通过整合先进的机器人技术,软银机器人公司通过量身定制的解决方案解决了 FM 行业的关键挑战,提高了运营效率、客户满意度和整体服务质量。

LLM 量化的终极手册

The Ultimate Handbook for LLM Quantization

深入研究 LLM 量化和技术照片由 Siednji Leon 在 Unsplash 上拍摄 CPU 上的 LLM?是的,你没听错。从处理对话到创建自己的图像,AI 自诞生以来已经取得了长足的进步。但它也带来了瓶颈。随着模型的扩展,它们的计算需求也在增加。AI 开始严重依赖计算能力。为了满足这些需求,我们转向了 GPU,剩下的就是历史了。许多设备没有强大的 GPU,因此错过了 AI 功能。有必要缩小这些模型的大小和功能,以便在计算能力有限的设备(如手机或仅配备 CPU 的计算机)上运行 AI 模型。早期的努力包括修剪和蒸馏等技术。然而,这些方法对于通常具有大规模架构的 LLM 来说并不可行。最近