地震地球物理学在很大程度上依赖于地下建模,而地下建模基于对现场收集数据的数值分析。在生成一致的地下模型之前,对典型地震实验中产生的大量数据进行计算处理也需要同样大量的时间。电磁油藏数据,如 CSEM(受控源电磁)、岩石物理技术,如多井的电阻率和磁共振,以及工程优化问题,如油藏通量模拟器、井场设计和石油产量最大化,也需要强大的计算设备进行分析。另一方面,在过去十年中,量子计算机的发展取得了很大进展:机器利用量子力学定律比传统计算机更快地解决困难的计算问题。这种进步的一个具体例子就是所谓的量子霸权,最近已经使用专用量子计算机进行了演示 [1-3]。地球科学领域和相关行业(如碳氢化合物行业)有望从量子计算带来的进步中获益。目前,不同的量子技术和计算模型正在不断发展。IBM、谷歌和英特尔等巨头公司正在开发基于超导技术的量子计算机 [4]。其他公司也在投入大量精力构建基于约瑟夫森结的功能齐全的量子计算机,比如北美的 Rigetti,而美国的 IonQ 和奥地利的 AQT 则致力于开发基于捕获离子的计算机 [5]。加拿大公司 D-Wave 是量子退火计算模型的领先者 [6],该公司已经开始交易量子机器,加拿大的 Xanadu 也在提供对其光子量子计算机的云端访问 [7,8]。
● 英国粒子物理技术咨询小组(PPTAP)(链接)[34] 同样,在软件和计算领域,英国在许多重要领域都处于领先地位,包括计算加速器的开发、低功耗计算单元的开发、计算操作、支持软件和计算、重建算法、软件框架开发、跨实验开发工具的开发、HPC 的使用以及碰撞模拟/生成程序的开发。
独立于设备的量子密钥分发 (DIQKD) 提供了最强大的安全密钥交换形式,仅使用设备的输入输出统计数据即可实现信息论安全性。尽管 DIQKD 的基本安全原理现已得到充分理解,但为高级 DIQKD 协议推导出可靠且强大的安全界限仍然是一项技术挑战,这些界限要超越基于违反 CHSH 不等式而得出的先前结果。在这项工作中,我们提出了一个基于半有限规划的框架,该框架为使用不受信任设备的任何 QKD 协议的渐近密钥速率提供可靠的下限。具体而言,我们的方法原则上可用于基于完整输入输出概率分布或任何贝尔不等式选择来为任何 DIQKD 协议找到可实现的密钥速率。我们的方法还扩展到其他 DI 加密任务。
轨道 1 - 数据和元数据组织、管理和访问 轨道 2 - 在线计算 轨道 3 - 离线计算 轨道 4 - 分布式计算 轨道 5 - 可持续和协作软件工程 轨道 6 - 物理分析工具 轨道 7 - 设施和虚拟化 轨道 8 - 协作、重新解释、推广和教育 轨道 9 - 人工智能和机器学习 轨道 10 - 百亿亿次级科学 轨道 11 - 异构计算和加速器 轨道 12 - 量子计算
哥德尔的两个不完备性定理中的第一个指出“任何一致的形式系统 F,只要其中可以执行一定数量的基本算术,都是不完备的”6。这意味着 F 中存在既不能证明也不能反驳的陈述(F 中的“哥德尔句”可以称为 GF)。每个系统都有自己的哥德尔句。虽然可以定义一个新的、“更具包容性”的系统 F',并由整个 F 以及之前的哥德尔句 GF 作为公理组成,但这不会产生一个现在完整的系统,因为该定理也适用于修改后的 F 版本,因此 F' 也不完整。因此,GF 将成为 F' 中的一个定理,这并不与哥德尔第一定理相矛盾,因为 GF 在 F 中无法证明,而不是在 F' 中。然而,由于第一定理适用于F',因此存在一个新的哥德尔句子GF',证明F'也是不完整的。
创新中心和孵化中心 我们的工程车间配备了最先进的设备和工具,以促进动手学习和实践技能发展。在我们的车间,学生可以使用各种各样的机器,包括铣床、钻床、焊接机和磨床,以及车床、数控技术和万能试验机。这些工具使学生能够探索各种制造工艺和技术,磨练他们的制造和生产能力。此外,我们的车间还配备了木工和热处理设备,为各种工程学科提供全面的培训。我们的车间注重体验式学习和实际应用,使学生成为能够应对现场复杂挑战的熟练工程师。
模仿游戏 我打算考虑“机器能思考吗?”这个问题。首先要对“机器”和“思考”这两个术语进行定义。这些定义可以尽可能反映这些词的正常用法,但这种态度是危险的。如果要通过研究“机器”和“思考”这两个词的常用用法来发现它们的含义,就很难不得出这样的结论:要从诸如盖洛普民意调查之类的统计调查中寻找“机器能思考吗?”这个问题的含义和答案。但这是荒谬的。我不会尝试这样的定义,而是用另一个与之密切相关、用相对明确的词语表达的问题来代替这个问题。这个问题的新形式可以用我们称之为“模仿游戏”的游戏来描述。它由三个人玩,一个男人(A)、一个女人(B)和一个询问者(C),询问者可以是任何性别。询问者待在一个与其他两个人分开的房间里。对于询问者来说,游戏的目标是确定另外两个中哪一个是摘自“计算机器和智能”。Mind,第 LIX 卷,第 236 期,1950 年)。经许可转载。
我们目前正在AI中经历关键时刻,这种趋势正在迅速扩展到各个部门,并且可能对社会,企业和政府产生巨大的影响。这一激增主要是由绩效的重大增强驱动的,几乎任何专业都可以通过合并AI技术来实现。因此,未能采用这些能力的实体可能很快发现自己处于竞争不利的位置。应对这种不断增长的需求,各种开发人员和公司正在积极将AI嵌入常用平台,例如桌面和移动操作系统(OS)。有些人甚至正在开发专门的硬件,以提高这种变革性技术的效率,以确保AI工具对更广泛的受众更容易获得和有效。