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World File Search System前沿
探索生物信息学前沿
摘要 在快速发展的生物技术领域，生物信息学成为无声的英雄，弥合了生物科学与尖端计算之间的鸿沟。本章题为“未来生物技术的计算洞察：探索生物信息学前沿”，带领我们踏上一段引人入胜的旅程，了解生物信息学在塑造生物技术的现状和定义生物技术的未来方面发挥的关键作用。生物信息学的核心是一门融合生物学、计算机科学和数学的多学科领域。它使我们能够理解大量生物数据，超越传统界限，影响医疗保健、农业、工业等。我们的探索始于生物信息学对数据集成和管理的深远影响，其中数据库、数据标准和创新算法将原始数据转化为知识。然后，我们穿越基因组学、蛋白质组学和结构生物学领域，见证人类基因组的解码和精准药物的设计，开启个性化医疗的新时代。旅程继续进入神秘莫测的宏基因组学和微生物组分析领域，生物信息学揭示了微生物群落错综复杂的生态系统，对生物修复、制药和农业具有重要意义。系统生物学和建模是下一站，生物信息学构建数学模型来模拟复杂的生物系统，优化生物过程和工程生物。
前沿能量学摘要
简介 太阳提供的能源是地球上生命的基础，也是人类文明的基础。人类在采用火、化学燃烧和随时随地可创造的能源时，增加了营养能源。在工业时代，煤炭、天然气和石油等化石化学能源被添加到能源选项中，大大提高了人类的能力和影响力 [参考文献 1]。不幸的是，其中一个影响就是气候变化。最近，核能被添加到能源结构中，为美国提供了约 20% 的电网发电量 能源占 GDP 的很大一部分，是现有和预计能力设计的关键决定因素，例如农业、住房、制造业、交通运输、航天、计量经济学和国家安全。人们已经付出了广泛的努力来构思、发现和开发替代/改进的能源和利用方法。气候变化以及所有应用都需要转向可再生能源而不再使用化石燃料，这大大加速了这些努力 [参考文献 2]。在过去十年中，经济上可行的可再生能源的发展取得了非凡的成功。可再生能源的成本仍在迅速下降，目前低于化石燃料的成本，而且其效率仍在提高 [参考文献 3]。此外，随着太空探索、国家安全空间和商业深空的快速发展，考虑到重量的重要性，迫切需要从主要依赖化学能量转向其他能量密度更高的能源。然后是基于热力学第二定律的长期地球变暖问题，该定律考虑了从人类能量中排出的废热量，这些废热量必须辐射到太空才能保持温度稳定。除了自然能源之外的能源（几乎所有的自然能源最终都归因于太阳能），包括深层地热、核能、
探索信息学和……的前沿
TEM 样品架边缘的 1 厘米 × 2 厘米空间内装有 Naoyuki Kawamoto 开发的纳米热电偶（即微型温度计）。该装置的边缘有一个显眼的水母形铜部件，一对探针从该部件延伸而出。探针（附在铜部件底部的球上）可以在三个维度上移动，精度为十亿分之一米。Kawamoto 将探针尖端与样品表面的纳米级区域接触，并通过施加从 TEM 源发射的电子束对其进行加热。利用该技术，他在 2018 年首次成功直接观察了复合材料内的导热路径。随后，他在 2023 年开发了一种将脉冲电子束应用于样本的技术，从而能够定期加热并成功测量样本内热波传播的幅度和速度。*其中一个探针由铬镍合金（镍铬合金）制成，而另一个探针由康铜（铜镍合金）制成，其尖端经过电解抛光，直径细至 8 纳米。纳米热电偶的温度分辨率为 10 -2 K。（实际尺寸）
空间量子前沿
量子前沿是由总理的科学，技术和创新咨询委员会（PM-STIAC）驱动的九项国家重要性任务之一，该委员会促进了在科学技术新兴领域的未来准备。焦点区域将在四个已识别的垂直领域，即量子计算和模拟，量子材料和设备，量子通信和量子传感器与计量器。全球层面的最新发展对需要开发和利用量子技术的各种应用，例如量子安全通信，自动驾驶汽车导航，天气预测，安全的财务通信，感知等。sac/iSro在开发基于卫星的量子技术中起着重要的作用，如300m大气通道，量子安全文本和图像传输以及量子辅助的双向视频调用中最近在实时量子键分布（QKD）中所证明的那样。通过这些技术发展，ISRO已准备好展示基于卫星的量子通信，以实现未来的数据安全。今年2022年国家技术日的主题是“可持续未来的科学与技术的综合方法”。在“空间量子前沿”上的研讨会适合确定的主题。我们将讨论量子前沿技术的最新趋势，挑战和共享经验。该计划还将为来自不同背景的参与者提供一个独特的机会，通过为开发量子技术的概念审议提供多学科平台。
人工智能的新前沿
尽管早期的吸引力来自于消费者版本，这可能会改变时代，但生成式人工智能也有可能为企业工作流程增加情境感知和类似人类的决策能力，并可能从根本上改变我们的经营方式。我们可能才刚刚开始看到诸如谷歌的 Contact Center AI (CCAI) 等解决方案的影响，该解决方案旨在帮助实现自然语言客户服务互动，2 以及 NVIDIA 的 BioNeMo 等行业特定解决方案，它可以加速药物研发。3 因此，生成式人工智能吸引了传统（例如风险投资 (VC)、并购 (M&A)）和新兴（例如生态系统合作伙伴关系）来源的兴趣。仅在 2022 年，风险投资公司就投资了超过 20 亿美元，4 技术领导者也进行了重大投资，例如微软在 OpenAI 5 中投资了 100 亿美元，谷歌在 Anthropic 中投资了 3 亿美元。6
