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量子计算：快速入门（快速入门课程）
▶ 量子力学 ▶ 量子计算的量子电路模型 ▶ 聚会小技巧——密集编码、隐形传态…… ▶ 量子优势——Deutsch 算法 ▶ 大海捞针——Grover 算法 ▶ 破解密码——Shor 算法
2020 年诺贝尔化学奖
研究人员需要修改细胞中的基因才能了解生命的内部运作，这项工作曾经非常耗时，有时甚至不可能完成。细胞基因组就像一本数千卷的巨型百科全书，因此定位特定基因并重写其代码比大海捞针还要困难。然而，多亏了基因剪刀 CRISPR/Cas9，现在只需几周时间就能改变基因代码。正如科学界常常出现的情况一样，这些基因剪刀的发现是出乎意料的。Emmanuelle Charpentier 在研究一种致病细菌化脓性链球菌时发现了一种以前未知的分子 tracrRNA，而这种分子原来是细菌古老的免疫系统 CRISPR/Cas 的重要组成部分。
量子计算（SS 2020）
量子计算的历史始于 1982 年，当时诺贝尔奖获得者理查德·费曼 (Richard Feynman) 认为某些量子力学效应无法通过经典计算机有效模拟。这引发了一场争论，关于这些效应（特别是量子力学过程中固有的并行性）是否可以通过构建量子计算机来利用。1985 年至 1993 年间，Deutsch、Bernstein-Vazirani、姚期智等人在一系列论文中提出了量子图灵机和量子门阵列等理论模型，并引入了量子计算的复杂度类和几种可由量子计算机执行的简单算法，从而推进了量子计算的理论基础。1994 年，彼得·肖尔 (Peter Shor) 发表了他的量子计算机因式分解算法，该算法在多项式时间内运行，取得了突破。他的算法依赖于所谓的量子傅里叶变换，我们将在后面介绍。量子算法的另一个例子是 Grover 搜索算法（1996），它可以在 O（√）时间内在大小为 N 的大海捞针中找到一根针
第五章：人工智能与国家情报的未来
人工智能将帮助情报专业人员大海捞针、串联线索，并通过辨别趋势和发现之前隐藏或被掩盖的迹象和警告来破坏危险的阴谋。人工智能功能将改善情报周期的每个阶段，从任务分配到收集、处理、利用、分析和传播。人工智能算法可以筛选大量数据以寻找模式、检测威胁、识别相关性并做出预测。人工智能工具可以使卫星图像、通信信号、经济指标、社交媒体数据和其他大型信息源更加易于理解。人工智能可以找到开源数据和其他情报来源之间的相关性，并帮助情报界 (IC) 在其目标确定和收集活动中更加精确、高效和有效。适用于情报任务的当前和新兴人工智能技术包括用于图像分析的计算机视觉、生物识别技术（如面部、语音和步态识别）、自然语言处理以及大型数据库的算法搜索和查询功能等。最重要的是，人工智能能够将不同的数据流融合在一起，形成一幅复合图像。1
国防数据战略
数据一直是国防成功的必要条件，它正迅速成为我们的命脉。我们做出的每一个决定都越来越多地由数据驱动；从数十亿英镑的投资和撤资选择，到战场上瞬间处理的生死攸关的情况，再到防御日益增多的网络威胁。尽管我们的传感器库不断增加，数据量也在不断增加，但我们发现从噪声中分离信号比以往任何时候都更加困难。这就是国防的数据悖论。我们在国防方面拥有数据驱动实践的绝佳典范，以 Kraken 计划的态势感知平台为例，该平台让第一海务大臣能够利用其员工的数据来有效地支持对 Covid-10 大流行的应对，但这些典范并不多见。它们的数量不及：• 高级领导的报告，他们必须根据直觉而不是洞察力做出关键决策； • 飞行员必须使用 Excel 电子表格来计算将我们的高空跳伞员空投到何处，而不是从各种可信数据集中自动获取信息；以及 • 情报分析员试图从捕获的敌方材料中的 500Gb 数据中收集见解，方法是手动滚动电子表格，徒劳地试图在大海捞针。我们遭受这种悖论也许并不奇怪。我们的数据环境很复杂。在最近对 100 个国防系统的审查中，发现只有 25% 的系统具有可自动发现的数据（需要最少的人工干预）。我们的专业技能有限，对于难以与我们共享数据的盟友、其他政府部门和行业来说，我们是一个越来越令人沮丧的合作伙伴。简而言之，我们是数据落后者。国防数据战略在实地建立了强大的基础，并为解决国防自身的数据悖论开创了先例。在数据呈指数级增长的世界中，该战略动员国防部团结一致，实现系统互操作性，并将投资充分引导到正确的能力和工具中，以便在需要时实现数据共享和洞察。鉴于前所未有的全球不确定性、跨多个领域的威胁以及日益数字化的军备竞赛，每一位士兵、水手、飞行员、分析师都需要这些见解。该战略概述了四个结果：数据可供利用；数据被视为仅次于我们的人员的第二重要资产，我们的人员具备利用数据的适当技能；并且，通过前三个结果的结合和与其他方的合作，国防部成为全球数据领导者。该战略抓住了这些目标，并描述了实现这些目标的方式和手段。虽然国防部要成为数据领导者还有很长的路要走，但这应该是每个国防人员的坚定抱负。正如首相所说，我们的“胜利者”地位将越来越取决于此。
LIN - 语言学
主题 3：手语和手语社区。与美国手语 326 相同。研究手语的语法、手语在手语社区中的使用以及将手语作为第一语言的习得。无需了解美国手语。可能不计入任何学士学位的外语要求。先决条件：高年级。主题 4：语言与人。语言和语言学中对人影响最直接的领域，例如语言和种族、语言和国家建设以及语言政治。先决条件：高年级。主题 5：双语语言习得。研究双语第一语言习得的各个方面，包括音系、形态学和句法，以及儿童对其语言的使用。先决条件：高年级。主题 6：美洲土著语言。与拉丁美洲研究 322（主题 15：美洲土著语言）相同。研究美洲语言的各个方面，包括其语言结构、其存在的文化领域以及语言接触和变化的历史。一学期每周三个讲座小时。先决条件：高年级学分。主题 7：语言、认知和节奏。探索语言与各种音乐形式之间的联系，以及这些联系的心理基础可能是什么。阅读材料主要来自心理学、语言学和音乐感知方面的已发表文献。语言学 350（主题：语言、认知和节奏）和 350（主题 7）不能同时计算。其他先决条件：高年级学分。主题 10：如何描述语言。语言记录和保存的实用介绍。主题包括语言多样性和描述、记录和保存语言的实用方法，重点是有限数据集的音系和形态分析，以及语言学家与希望记录或振兴其语言的语言使用者群体合作的作用。一学期每周三个讲座小时。语言学 350（主题：如何描述一种语言）和 350（主题 10）不能同时计算。其他先决条件：高年级。主题 11：语音清晰度。概述影响语音清晰度（口语可理解程度）的说话者、听众和信号相关因素的主要实证研究结果。探索信号相关（物理）、外围（听觉感知）和系统相关（心理）因素如何影响可理解语音的产生和感知的变化。还研究了可理解性的变化如何影响不同级别的口语处理以及听者在口语理解过程中执行的不同任务。一学期每周三个课时。语言学 350（主题：语音清晰度）和 350（主题 11）不能同时计算。其他先决条件：语言学 344K、358S 或教师同意。主题 12：分析文本数据：语言学家的统计工具包。通过语言问题和语言数据集介绍统计概念和分析。一个学期每周三个讲座小时。语言学 350（主题：大海捞针）和 350（主题 12）不能同时计算。其他先决条件：高年级。主题 14：写作语言学。语言与书面文字的关系以及语言分析与写作的关系。主题包括书写系统的类型学和演变、阅读和写作的心理语言学以及写作在当代语言政治中的作用。语言学 350（主题：语言学