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SN Bose巨大作品的100年 AI：改变印度的劳动力和经济 第三部分物理 diel垂直迁移和碳固执 世界银行宜居行星报告的配方 中国禁止出口稀土技术 印度的基因组数据集 利用AI进行治理 印度的深层技术愿景 非传染性疾病 CRISPR技术 网络安全中的公私协同作用 Moiré材料和超导性 量子卫星 加密货币和区块链 不断发展的战争和对印度国防转型的需求 1737229584.pdf
s n Bose在量子统计上的开创性工作为开发现代量子技术（包括Bose-Einstein凝结，量子超导性和量子信息理论）铺平了道路。一半的宇宙中的基本粒子以他的名字命名-Boson。该会议强调，23个国家已经建立了国家量子任务，印度在国际水平上做出了重大贡献，尤其是在量子算法领域。
巨大的核心/壳CDSE/CDS量子点发射器
摘要：单光子来源对于推进量子技术至关重要，可扩展的集成是至关重要的要求。迄今为止，大规模光子结构中单光子源的确定性定位仍然是一个挑战。在这种情况下，胶体量子点（QD），尤其是核心/外壳配置，由于其解决方案的加工性而具有吸引力。但是，传统QD通常很小，约为3至6 nm，这限制了它们在大规模光子设备中的确定性位置和实用性。最大的现有核/壳QD是巨型CDSE/CDS QD的家族，总直径约为20至50 nm。推动超过此尺寸限制，我们使用逐步高温连续注射方法引入了巨大CDSE/CDS QD的合成策略，尺寸范围从30到100 nm。电子显微镜揭示了一个一致的六角形钻石形态，由十二个半极化{101̅1}方面和一个极（0001）刻面组成。我们还确定了破坏壳生长的条件，导致缺陷，岛屿和机械不稳定性，这表明将晶体颗粒生长到100 nm以上。厚CD壳在CDSE核上的逐步生长可以使发射QD的合成长度发光寿命为几微秒，并在室温下抑制眨眼。值得注意的是，具有100个CDS单层的QD具有高单光子发射纯度，二阶光子相关G（2）（0）值低于0.2。我们的发现表明，巨大的核心/壳QD可以有效地发出单个光子，这为需要确定性放置单光子源的量子光子应用铺平了道路。
授权CO 2生态冻结，具有巨大的呼吸 - 热量效果
今天，≈20％的电消耗用于制冷；而，最终能量的约有50％用于加热应用。在这种情况下，许多冷却装置和热泵正在过渡到使用CO 2作为环保制冷剂，有利于碳圆形经济。尽管如此，CO 2仍然存在一些局限性，例如较大的工作压力（70-150 bar）和31°C的临界点，这损害了效率并增加了技术复杂性。最近，报告了MIL-53（Al）化合物中一种创新的呼吸 - 解放机制，这意味着在CO 2加压下，结构过渡的加压促进了气体吸附，并克服了独立CO 2的局限性。在这里，据报道，MOF-508B的呼吸 - 热量效应超过40％的MIL-53（AL）。此外，在室温下运行的第一个温度计设备，在CO 2的26 bar下使用。在这些条件下，该材料的值为𝚫t≈30K，达到56°C的加热温度，冷却温度为-10°C，这对于空间加热，空调，食物制冷和冷冻应用已经有用。
Colossal-AI：用于大规模并行训练的统一深度学习系统
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数，但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而，选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏，因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境，解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比，Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。
Colossal-AI：用于大规模并行训练的统一深度学习系统
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数，但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而，选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏，因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境，解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比，Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。
通过操纵耦合等离子体极化子几何结构实现优化的巨大近场热辐射
间隙距离≈50nm时石墨烯的电子密度达到极限。与SiO2等极性电介质材料相比，石墨烯可以在更宽的红外频率区域激发表面等离子体极化子（SPP），为辐射传热增强提供极好的通道。[1,21]精心控制石墨烯的几何形状还可以实现诸如超导体[22]、关联绝缘体[23]、原子级离子晶体管[24]、超薄海水淡化膜[25]等特殊材料。理论上，可以通过多层系统[26–28]通过多表面态耦合（如多个等离子体[29,30]或非互易石墨烯等离子体耦合）进一步增强NFTR。[31]在这里，制备多个石墨烯片的间隙桥接悬浮晶体将允许组织等离子体极化子模式。这些耦合的 SPP 为 NFTR 增强提供了一个非常好的通道，因为近乎完美的光子隧穿概率涵盖了很大范围的横向波矢。石墨烯片具有与线性狄拉克带中的费米能级相关的高度可调的耦合 SPP。调整费米能级可使片间等离子体极化子支持所需中远红外频率区域内的光子隧穿，从而实现优化的 NFTR 增强。然而，制备这种多层悬浮系统具有挑战性。许多支撑材料，如 SiO 2 、Si 或 hBN，会将这些表面模式限制在较小的横向波矢中，因为这些结构的折射率更高且损耗更大。在这里，我们研究了石墨烯/SU8/5 层异质结构 (Gr/SU8/5L)，因为 SU8 在中远红外频率区域内与真空在光学上相似（第 S6 部分，支持信息）。调整费米能级可以控制 k 空间中 SPP 的形状，从而控制 NFTR 增强。由于石墨烯 SPP 的强耦合，在两个 Gr/SU8/5L 异质结构之间，间隙距离约为 55 nm 时，与 BB 极限相比，增强了约 1129 倍。据我们所知，顶级相关研究显示，在类似的间隙距离下，增强了（相对于其相应的远场极限，远场极限小于 BB 极限），例如在 ≈ 50 nm 时增强了约 100 倍 [17]，在 ≈ 42 nm 时增强了约 84 倍 [18]，在 ≈ 50 nm 时增强了约 156 倍 [19]。因此，我们的 Gr/SU8/5L 异质结构在类似的间隙距离下实现了近一个数量级的改进。这种巨大的热传递可能会激发热光伏[32]、热管理[33]和新型通信系统[34]等领域的潜在应用。