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量子超级计算机网络将会是什么样子？
Photonic 的可扩展量子技术架构。量子芯片在 1K 低温恒温器中冷却。该芯片在光学腔、光子开关和单光子探测器内集成硅 T 中心。光输入输出 (IO) 端口通过电信光纤连接到室温光子开关网络和控制电子设备。这自然允许高度连接的架构具有非本地连接，即使系统规模扩大。电信光纤还通过其光学 IO 将多个低温恒温器连接在一起，从而实现水平系统扩展。这既可以扩展计算能力，也可以扩展长距离量子网络。
耳科领域的人工智能（AI）：未来将会怎样？
我们这一代人有幸见证了技术的杰出进步和革命，而这也促进了医学的发展。计算机的发现为技术和数据处理带来了显著的进步，而数据处理是目前所有生命必需工具的基础。目前，通常需要人类智能的任务，如视觉感知、物体和单词识别以及复杂的决策 1，都可以通过数据处理来完成。这催生了以深度学习为核心的人工智能 (AI) 概念。AI 有两种投影，它们在耳科学中的应用各不相同：监督式 AI 用于预测物品的类别或类别，例如自动区分内耳道的 MRI 视图，而无监督式 AI 则可用于搜索模式。
未来电力市场将会是什么样子？
摘要 — 电力市场的组织、设计和运作是否理所当然？当然不是。虽然那些早期致力于重组电力行业的国家经历了数十年的电力市场演变，让我们相信我们可能已经找到了正确且面向未来的模式，但我们电力和能源系统环境的急剧变化在许多方面对这一想法提出了挑战。实际上，这种情况既带来了挑战，也带来了机遇。挑战包括可再生能源发电的适应、分散化和投资支持，而机遇主要是技术和社会科学的进步为我们提供了未来市场设计的更多选择。我们在这里采取整体的观点，试图了解电力市场的现状和未来发展方向。未来的电力市场应该被视为组织和运营社会技术经济系统的一种方式，使其符合目标。
未来将会如何：水资源储存的新范式 | 政策制定者概述 未来将会如何：水资源储存的新范式 | 政策制定者概述 未来将会如何：水资源储存的新范式 | 政策制定者概述
通过生产和使用可再生能源，储能系统为减缓气候变化做出了重要贡献。水电将在减缓气候变化的努力中发挥关键作用，国际可再生能源机构 (IRENA) 估计，需要新增 1,300 吉瓦的发电容量才能实现能源部门脱碳，这意味着对水电生产的投资将需要翻一番 (IRENA 2021)。水电储能系统使电力系统运营商能够平衡电网中其他更不稳定的可再生能源，例如风能和太阳能 (IRENA 2020)，尽管在储能系统的运营过程中必须注意减少水位下降区域的温室气体 (GHG) 排放。湿地和管理良好的流域等自然储能系统可以与土壤碳封存相一致，这是推动气候减缓的一个新兴机会 (Nahlik 和 Fennessy 2016；Ontl 和 Schulte 2012)。在其他地区，可能需要采用新的水资源管理技术，如改进水库管理和改进田间蓄水管理（例如，水稻生产中采用替代浇水和烘干方法），以最大限度地减少与蓄水相关的温室气体排放。
我们将会见到他们，甚至更多。
Ji How 以优异成绩从 ITE 毕业，获得 Nitec 航空机械技术学位。他是三名有机会实现创业梦想的 RP 学生之一，他通过全球创业沉浸式计划在芬兰赫尔辛基的一家初创公司实习。他的毕业设计是一张互动式西南自然遗产地图，也在开国两百周年路演中展出，并发表在当地报纸《联合早报》上。Ji How 于 2018 年获得 Softing 奖学金，并于 2017 年和 2018 年获得文凭奖。
历史科学、档案馆、图书馆、博物馆和人工智能：未来将会给我们带来什么？
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合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
2030-2040 年左右的太空战争将会是什么样子？
本文试图向读者展示 2030-2040 年左右太空战争的两种不同愿景。首先，保守观点认为战争始于地球（争夺地球的地缘战略利益），并延伸到太空以保持持续的卫星传感优势。第二种观点是扩张主义的。它认为太空战争始于太空的地缘战略利益，并与地球上的事件和军事活动相对独立地进行。当然，实际冲突很可能是两者的混合，但它们被呈现为极端或理想类型的案例，以帮助读者了解推动每种情况的不同因果逻辑的轮廓。某个时候，大约在 2030 年（甚至可能更早），深空的经济发展活动将创造出一种真正前所未有的局面：民族国家将对其他行星——月球和小行星——拥有地缘战略利益。未来与扩张主义观点的相似程度将取决于在深空和月球上开展活动的程度和速度。那些认为扩张主义情景“太过遥远”的人应该考虑到，今天已经有许多国家在谈论月球采矿，美国、中国、印度、俄罗斯、日本和以色列已经在月球上开展了先期任务。对两者的整体看法对军事理论、概念设计、部队结构设计和包括军备控制和武装冲突法在内的国际治理以及立法和政策都有影响。这表明：1）军事理论必须预见到美国的地缘战略利益可能涵盖深空的经济活动，并制定和平时期战略进攻的概念以保持优势地位；2）2030-2040 年的部队结构设计需要关注深空飞行器独特的导航、机动、后勤和力量投射需求；3）对冲突的考虑和预期可能使国际社会就他们共同希望避免的某些冲突或冲突类型达成共识；4）民事领导的作用是确保美国国防部通过立法和政策做好准备，以指定保护太空商业的角色和任务，指定计划，并指定涵盖整个地月战区的责任区 (AOR)。
在量子时代的新兴时期我们将会期待什么......
量子计算曾被认为是科学上的不可能，但现在，随着投资的增加以及物理学家和计算机科学家的大量新发现，人们预计量子计算将产生深远的商业影响。量子计算机有可能改变从汽车制造到制药再到金融等各个行业，但这项技术最近才从实验室走向商业市场。在今年 1 月于拉斯维加斯举行的消费电子展上，IBM 公司宣布已与戴姆勒股份公司（梅赛德斯-奔驰的母公司）和达美航空公司达成合作伙伴关系，利用量子计算为这两家公司解决实际问题。改进电动汽车电池和改善路线调度可能是这项新兴技术的首批商业应用。量子计算 101 量子计算将量子物理的特性与先进的计算机科学结合在一起，创造出一种比传统计算强大得多的强大组合。虽然传统计算机算法呈指数级扩展，但量子计算机呈多项式级扩展。这在时间、准确性和处理能力方面具有巨大优势。普通的传统计算机使用 0 和 1 形式的信息“比特”进行计算，而量子计算机使用量子比特，即可以同时以 0 和 1 形式存在的量子位。在量子宇宙中，抛出的硬币可以同时以正面和反面存在。量子比特可以大大提高量子计算机的预测能力，使它们能够解决复杂的方程式，而这些方程式传统计算机可能需要数千年才能解决，甚至根本无法解决。 未来就在眼前 2019 年 10 月，谷歌公司在《自然》杂志上发表了一篇文章，详细介绍了其量子计算机如何在 200 秒内完成一项复杂的计算，他们声称最强大的超级计算机需要大约 10,000 年（快 1.5 万亿倍）才能完成这项计算。借助此技术，谷歌实现了所谓的“量子霸权”——成功证明了可编程的
简介 到 2035 年，解放军的兵力投射将会如何？...
该级潜艇比 903A 型潜艇大得多，其长度为 241 米，而 903A 型潜艇为 178.5 米（约长 35%），排水量估计为 48,000 吨，而 903A 型潜艇为 23,369 吨。901 型潜艇采用燃气涡轮发动机，最高时速可达 25 节，并且配备了加油站，其中左舷三个，右舷两个（详情见附录 A）。这是因为中国的航空母舰的舰岛位于右舷；中国的航母不是核动力的，因此航母本身和飞机都需要燃料。正如安德鲁·埃里克森和克里斯托弗·卡尔森之前在《简氏海军国际》中所指出的那样，901 型潜艇看起来与美国海军补给级潜艇几乎完全相同。 5 不过，901 型潜艇似乎更注重燃料和补给，因为它只有一个干货运输站，而补给级潜艇每侧有三个干货运输站（用于协助弹药的补给）。 6 这是一个重要的区别——901 型潜艇似乎不太注重弹药补给，而且补给能力肯定较差。简氏预计每个航空母舰战斗群至少有一艘 901 型潜艇，但更可能的比例是 1.5:1，这样既可以实现更可持续的作战节奏，也可以将 901 型潜艇与其他水面战舰和两栖作战能力结合起来使用。