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长期能源预测的风险 - Vaclav Smil
引言 仅在一代人之前，即 1973-1974 年石油输出国组织将原油价格提高了 4 倍之后，对能源问题的长期预测才开始普及。如今，能源预测涵盖的范围非常广泛，从相当狭窄的关注个别勘探、生产和转换技术的能力和性能的预测，到雄心勃勃且高度分散的国家、地区和全球燃料和电力未来的需求和价格模型。其中一些模型可以从作者处免费获得，而其他一些模型（例如 DRI/McGraw Hill 世界能源预测）则要求订阅者每年支付数万美元。在过去 30 年里，我以各种方式为这项工作做出了贡献，首先是对能源对全球环境影响的技术发展进行长期预测 [1]。在 20 世纪 70 年代初，我还开始使用麻省理工学院的 DYNAMO 建立涵盖能源、环境、人口和经济的模型。其中一项练习是长期观察化石燃料燃烧产生的二氧化碳排放及其在未来全球变暖中的作用，该练习于 1974 年出版，当时很少有人对这样的话题感兴趣 [2]。当时最著名的预测是《增长的极限》[3]，它使用 DYNAMO 模拟整个世界，但人们对它的反响让我非常不安
技术术语
本书旨在为电信和数字媒体专业人士提供一系列必备术语和概念，这些术语和概念可能会在日常对话中出现，或出现在新闻文章或信息媒体中，以应对我们日益技术化的世界。它也适用于任何只想进一步了解当今技术世界运转方式的人。标题中使用“必备”一词并非偶然。虽然有许多高质量的书籍和网站提供了所有可以想象到的技术术语的详尽集合，但本书致力于将这数万个术语精简为一个易于管理的实用列表，列出大多数专业人士实际上需要掌握的互联网、电话、电信、广播和计算术语——无论他们是刚刚进入新领域，还是在自己的专业领域很有造诣。对于那些工作职责不完全属于“高科技”类别的人来说，本书中的许多术语仍然很重要，因为大规模数字化继续影响着现代生活的几乎每个方面。《技术术语》的第一版由全国广播协会于 1996 年出版，四年后又出版了后续版本。这些早期版本的《技术术语》主要关注与广播和电信行业相关的术语，第二版则纳入了一些新兴的通信术语。
FedZero：在联邦学习中利用可再生过剩能源
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术，它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练，而无需数据共享。然而，与集中式模型训练相比，FL 不可避免地会带来效率低下的问题，这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而，面对如此不稳定且不可靠的资源，现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero，这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统，可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测，FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与，从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明，在上述约束条件下，FedZero 的收敛速度明显快于现有方法，同时消耗的能量更少。此外，它对预测误差具有很强的鲁棒性，可扩展到数万个客户端。
FedZero：在联邦学习中利用可再生过剩能源
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术，它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练，而无需数据共享。然而，与集中式模型训练相比，FL 不可避免地会带来效率低下的问题，这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而，面对如此不稳定且不可靠的资源，现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero，这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统，可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测，FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与，从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明，在上述约束条件下，FedZero 的收敛速度明显快于现有方法，同时消耗的能量更少。此外，它对预测误差具有很强的鲁棒性，可扩展到数万个客户端。
FedZero：在联邦学习中利用可再生过剩能源
联邦学习 (FL) 是一种新兴的机器学习技术，它支持跨数据孤岛或边缘设备进行分布式模型训练，而无需数据共享。然而，与集中式模型训练相比，FL 不可避免地会带来效率低下的问题，这将进一步增加未来机器学习本已很高的能耗和相关的碳排放。减少 FL 碳足迹的一种方法是根据电网中特定时间和地点可能出现的可再生过剩能源的可用性来安排训练作业。然而，面对如此不稳定且不可靠的资源，现有的 FL 调度程序无法始终确保快速、高效和公平的训练。我们提出了 FedZero，这是一个专门依靠可再生过剩能源和计算基础设施的闲置容量运行的 FL 系统，可有效地将训练的运营碳排放量降至零。通过利用能源和负荷预测，FedZero 通过选择客户端实现快速收敛和公平参与，从而利用过剩资源的时空可用性。我们基于实际的太阳和负载轨迹进行的评估表明，在上述约束条件下，FedZero 的收敛速度明显快于现有方法，同时消耗的能量更少。此外，它对预测误差具有很强的鲁棒性，可扩展到数万个客户端。
Intelecy如何使用Synadia ngs和Jetstream
Intelecy是无代码AI平台，可帮助工业公司通过实时机器学习见解来优化工厂和工厂流程。这些见解允许过程工程师手动或自动改善结果，质量和可持续性，而无需大量的自定义代码或硬件。旨在帮助工厂朝着更大的自动化和真实的“灯光”操作能力发展，Intelecy安全地从工厂中的数万传感器中牢固地收集了数据，并使用NAT和NGS全球数据结构将数据推入云中。然后，智能平台通过为工厂中的每个工业过程定制的机器学习模型运行数据，并将分析和洞察力返回传感器和控制系统，并近乎实时地返回系统，往返往返潜伏期不到一秒钟。intelecy可以以所有广泛使用的工业格式（包括SCADA，HMI，DCS和MES）摄入和处理数据。直觉客户来自各种工业部门，包括食品和饮料，材料，发电和采矿。Intelecy在云本机架构上运行，使用Kubernetes/Nomad精心策划的容器，Engoy Proxy，GRPC，用于消息传递的GRPC，单击“单击”时间序列数据存储以及用于数据流和智能持久性的NATS的NATS，使用kubernetes/nomad，grpc，grpc，grpc，grpc和智能持久性。
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1 月 8 日星期一，Starlink 团队通过我们六天前发射的一颗新的 Direct to Cell 卫星，使用 T-Mobile 网络频谱成功发送和接收了第一条短信。将手机连接到卫星有几个主要挑战需要克服。例如，在地面网络中，手机信号塔是静止的，但在卫星网络中，它们相对于地球上的用户以每小时数万英里的速度移动。这要求卫星和住宿设施之间进行无缝切换，以应对多普勒频移和时间延迟等因素，这些因素对手机与空间通信构成挑战。由于手机的天线增益和发射功率较低，手机也很难连接到数百公里外的卫星。搭载 Direct to Cell 有效载荷的 Starlink 卫星配备了创新的新型定制硅片、相控阵天线和先进的软件算法，可以克服这些挑战并为地面上的手机提供标准 LTE 服务。作为火箭和卫星发射和制造领域的全球领导者，SpaceX 具有独特的优势，可以快速扩展我们的 Direct to Cell 网络，并将快速发射数百颗卫星组成的星座，以在 2024 年提供文本服务，并在 2025 年提供语音、数据和物联网 (IoT) 服务。
用于利用捕获离子或里德堡阵列进行量子计算的任意连通腔介导架构
我们提出了一种硬件架构和协议，用于连接光学腔内的许多局部量子处理器。该方案与捕获离子或里德堡阵列兼容，并通过在腔内进行单光子传输来分配纠缠，从而实现任意两个量子比特之间的传送门。即使对于中等质量的腔，Heralding 也能实现高保真度纠缠。对于由线性链中的捕获离子组成的处理器，具有实际参数的单个腔每隔几 μs 就能成功传输光子，将链间纠缠速率提高到现有方法的 2 个数量级以上，并消除了扩展捕获离子系统的主要瓶颈。对于一个现实场景，我们概述了如何在 200 μs 内实现 20 条离子链（总共包含 500 个量子比特）的任意对任意纠缠，保真度和速率仅受局部操作和离子读出的限制。对于由里德堡原子组成的处理器，我们的方法可以完全连接数千个中性原子。我们的架构所提供的连接性可使用多个重叠腔扩展到数万个量子比特，从而扩展嘈杂的中尺度量子时代算法和汉密尔顿模拟的能力，并实现更强大的高维纠错方案。
第三届国际辐射物理和化学大会...
可以直接从腔体输出非常快的高电流和高电压脉冲，而无需任何复杂的脉冲形成和脉冲压缩网络。由于输出脉冲上升时间和宽度可以轻松定制（脉冲成形）以满足特定应用需求，因此负载可以是真空电子二极管、z 型线阵列、气体喷射、衬套、等熵压缩负载 (ICE)（用于研究非常高磁场下的材料行为）或聚变能 (IFE) 目标。根据桑迪亚实验室的合同，俄罗斯托木斯克的高电流电子研究所 (HCEI) 设计和建造了十个 1-MA LTD 腔体。这些腔体最初设计为在真空或磁绝缘传输线 (MITL) 电压加法器配置中运行。在这种模式下成功运行后，我们正在逐步对其进行修改，使其能够在去离子水绝缘电压加法器中组装运行。特别注意通过过滤进行清洁，去除溶解和自由水，并除去腔体中的油。除了去离子和去除气泡外，还对电压加法器的水进行了类似的处理。为此，设计和建造了两个连续运行的水和油再循环系统。最重要的 LTD 驱动器应用之一 (IFE) 将需要不间断地进行数万次射击。目前，我们正在运行两个经过修改的腔体，这些腔体具有更坚固的组件和专门设计的
基于 CapsNet 的脑 MRI 图像中胶质瘤的精确自动分割
摘要 — 胶质瘤是一种高度侵袭性的脑肿瘤，出现在大脑的不同部位，大小、形状各异，边界模糊。因此，在 MRI 图像中识别肿瘤的确切边界是一项艰巨的任务。近年来，基于深度学习的 CNN 方法在图像处理领域越来越受欢迎，并已用于医学应用中的精确图像分割。然而，CNN 的固有局限性使得在训练阶段需要数万张图像，而收集和注释如此大量的图像带来了巨大的挑战。在这里，我们首次优化了一个基于胶囊神经网络（称为 SegCaps）的网络，以实现 MRI 图像中的精确胶质瘤分割。我们将我们的结果与使用常用的 U-Net 进行的类似实验进行了比较。两个实验都是在 BraTS2020 挑战性数据集上进行的。对于 U-Net，网络训练是在整个数据集上进行的，而 SegCaps 使用的子集仅包含整个数据集的 20%。为了评估我们提出的方法的结果，我们使用了 Dice 相似系数 (DSC)。SegCaps 和 U-Net 在胶质瘤肿瘤核心分割上分别达到了 87.96% 和 85.56% 的 DSC。SegCaps 使用卷积层作为基本组件，具有概括新观点的内在能力。网络使用胶囊的动态路由来学习特征之间的空间关系。胶囊神经网络的这些功能使胶质瘤分割结果提高了 3%，数据更少，而其参数比 U-Net 少 95.4%。