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米和可见光速度的重新定义
1983 年 10 月的《通用重量和测量法》（CGPM）写道：“米是光在 1/299 792 458 秒的时间间隔内，在真空中行进路径的长度。” [2] 米的这个定义将光速精确地固定为 299 792 458 米/秒。根据这个定义，米可以通过任何已知频率的相干光源的波长来实现，例如，稳定在窄原子或分子吸收区的激光器，其频率是已知的。波长 X 可以通过关系 A = c / w 确定，其中 c 是光速的计算值，w 是测得的跃迁频率。自 1972 年测量以来，已进行过四次光速测量 [3-6]；两个波长为 3.39 pm，两个波长为 9.31 pm。这些测量结果已汇总 [7]，光速的平均值为 299 792 458.1 m/s，分数不确定度为 f 4 x IOv9 (3a)，这是根据氪定义实现仪表时公认的不确定度。
毕马威全球财务人工智能报告
虽然有障碍需要克服，有风险需要避免，但努力是值得的，因为好处是实实在在的，而且好处会在未来几年加速显现。随着“人工智能财务代理”进入组织，以光速提供多样化的体验和见解，以光速跨地域和孤岛进行协作，我们只能开始想象人工智能支持的财务功能的力量。首席财务官及其团队现在应该做好准备。
更新科学（中一至中三）课程的支持材料
注意：本问题考察学生对光速和声速差异的理解，帮助他们建立对观察到的现象提供科学解释的能力。它强调了基于自然规律的逻辑推理的重要性。正确答案：学生可以解释光速比声速快。（不接受（1）只提到距离（例如：“雷声传播得更远”）；（2）将雷声描述为“回声”或雷声发生在闪电之后，但没有提到光速和声速的差异。）
![arXiv:2406.06681v1 [hep-th] 2024 年 6 月 10 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c5a130adc6727b018ef3bde65fca3b6679bf816e.png)
arXiv:2406.06681v1 [hep-th] 2024 年 6 月 10 日
已经证明，一些洛伦兹不变量子场论，例如具有负系数的高维算子的场论，在某些经典背景下会导致超光速。虽然超光速本身在逻辑上并不矛盾，但这些理论还预测在经典层面上形成封闭的时间曲线，从没有这种曲线的初始条件开始。这导致了柯西视界的形成，从而阻止了对此类系统时间演化的完整描述。受广义相对论时序保护论证的启发，我们表明低能量子的量子力学效应对此类配置产生强烈的反作用，激发未知的短距离自由度并使经典预测无效。因此，这些算子的存在没有明显的低能障碍。
![arxiv：2106.10961v1 [physics.class-ph] 2021年6月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\ffbf326e867a19a18ff1d07bd023b1a160aeddc2.webp)
arxiv：2106.10961v1 [physics.class-ph] 2021年6月21日
将航天器发送到我们自己的太阳系中的行星和其他物体的任务几乎已经成为常规。突破性的星际计划旨在将我们的视野扩展到我们自己的太阳系以外的地平线，远离我们最接近的邻居Alpha Centauri System，距离地球有4.2光年[1]。这个巨大的距离意味着即使是迄今为止最快的人造飞机，Parker太阳能探针（预测的最接近太阳方法的最接近光速的最高速度为0.064％），将需要6500年才能到达Al-Pha Centauri。通过化学燃料加速加速的航天器需要在Or-der中携带大量的燃料，以达到接近光速的任何明显部分的速度。一个天然能源来源的自然候选者是光，这是几十年前提出的[3，4]。这是突破性星际计划采取的方法的基本原理。的目的是通过将基于地球的激光阶段阵列加速到光速的20％，将其带有有效载荷的超轻帆艇送到Alpha Centauri [5]。这将使帆可以到达Proxima Centauri并在大约26年内将信号发送回地球；一切都在人类的一生中。帆有望具有约一克的质量，有效载荷包含探测器和电子设备，将信号发送回具有相似质量的地球[6]。在这个宏伟愿景的各个方面都有许多科学和加强挑战，包括激光阵列设计[7]，材料选择[6，8]，帆在加速下[9]，热管理[6，10，11]和通信[12]。差异表明，将帆加速至最终速度的“合理”方案如下[5]：帆的总面积约为10 m 2，净收入激光强度约为10 gw m-2。帆被加速至光速的20％，距离
揭示生命构造块的化学进化过程......
同步辐射是由以光速行进的电子在磁场的作用下改变方向而产生的。同步辐射被称为“梦幻之光”，因为它不仅强大，而且包含各种波长的光。该中心的研究成果发表在《自然》和《科学》等世界顶级期刊上。
大型内核神经网络上的数字建模
摘要。最近使用的深神经网络（DNN）是通过计算单元（例如CPU和GPU）物理部署的。这样的设计可能会导致重大的计算负担，显着的延迟和密集的功耗，这是物联网（IoT），边缘计算和无人机的使用等应用的关键限制。光学计算单元（例如，超材料）的最新进展揭示了无势能和光速神经网络。但是，超材料神经网络（MNN）的数字设计从根本上受到其物理局限性的限制，例如精确，噪声和制造过程中的带宽。此外，未通过标准的3×3卷积内核完全探索MNN的独特优势（例如，光速计算）。在本文中，我们提出了一种新型的大核超材料神经网络（LMNN），该神经网络（LMNN）最大程度地利用了最先进的ART（SOTA）MNN的数字能力（SOTA）MNN，并通过模型重新参数和网络压缩，同时也考虑了光学限制。新的数字学习方案可以在建模元元素的物理限制时最大化MNN的学习能力。使用拟议的LMNN，可以将卷积前端的计算成本用于制造的光学硬件。两个公开可用数据集的实验结果表明，优化的混合设计提高了分类准确性，同时降低了计算潜伏期。提出的LMNN的发展是朝着无能和光速AI的最终目标迈出的有前途的一步。
Qiskit 中 Shor 算法的优化及性能分析
摘要 — Shor 算法在量子计算领域享有盛誉，因为它有可能在多项式时间内有效破解 RSA 加密。在本文中，我们使用 IBM Qiskit 量子库优化了 Shor 算法的端到端库实现，并推导出一个光速（即理论峰值）性能模型，该模型通过将总操作数计算为不同门数的函数来计算在特定机器上执行输入大小为 N 的 Shor 算法所需的最短运行时间。我们通过在 CPU 和 GPU 上运行 Shor 算法来评估我们的模型，并模拟了高达 4,757 的数字的因式分解。通过将光速运行时间与我们的实际测量值进行比较，我们能够量化未来量子库改进的余地。索引术语 —量子计算、Shor 算法、量子傅里叶变换、性能分析