XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System比下
Exide Industries Ltd.
我们的看法：外部行业（外部）是印度领先的电池制造商，可满足汽车和工业领域的需求。公司存在于OEM以及更换和出口段。外观是有组织的铅酸电池细分市场的市场领导者，在国内市场中占有多数市场份额。在有组织的OEM细分市场中，其总体市场份额为3/4W约为60％，而2W为〜75％。在过去的三年中，该公司几乎将其分销商网络翻了一番，并在欧洲和俄罗斯进入了新的地理位置。在国内市场中，由于GST和更严格的环境规范，预计有组织的参与者将继续在自动置换细分市场中获得市场份额。该公司已与中国Svolt合作，在印度建立了锂离子电池制造厂。Svolt Partnership将支持制造/技术/原材料采购。它已经产生了715卢比的资本支出，预计第一阶段的总资本支出为4000卢比。随着电动汽车渗透率的增加，该公司将首先具有推动力的优势，因为与OEM的处理过程需要1.5 - 2年。估值和建议：管理层预计将在24财年获得替代需求。其电池管理系统的子公司拥有一本可偿还的订单，为600-700CR卢比，预计24财年的收入为400-500CR。专注于高级产品和校准价格上涨应该有助于利润扩大。高资本支出锂离子电池业务可以为中期提供触发，尽管它具有执行和技术变化的风险。我们预计Exide的收入/PAT将在23-FY25E上以12/19％的复合年增长率增长。我们相信投资者可以以235-241卢比的乐队购买股票，并以209-213卢比（14x fy25e EPS）的价格增加跌幅，其基本案例公允价值为263卢比（17.5x fy25e EPS）和公牛案例公允价值，为285卢比（19x fy25e EPS），比下一个3-3-4 Quorters。我们没有单独将任何价值归因于外观持有的HDFC Life的8.7 CR股份。
seizft：可解释的癫痫发作的机器学习
摘要：这项工作提出了Seizft - 一种新型的癫痫发作检测框架，该框架利用机器学习使用可穿戴的Sensordot EEG数据自动检测癫痫发作。受到可预处的睡眠阶段的启发，我们的新方法采用了数据增强，有意义的特征提取和决策树的独特组合，以提高对脑电图变化的弹性，并提高概括以概括为看不见数据的能力。傅立叶变换（FT）替代物被用来增加样本量并改善标记的非塞兹和癫痫发作时期之间的平衡。为了增强模型稳定性和准确性，Seizft通过Catboost Classifier利用决策树的集合来将EEG记录的每一秒分类为癫痫发作或非癫痫发作。SEIZIT1数据集用于培训，SEIZIT2数据集用于验证和测试。使用两个主要指标：使用AINY-ROVERLAP方法（OVLP）和错误的警报（FA）速率（使用基于Epoch的评分（Epoch））评估了用于癫痫发作检测的模型性能。值得注意的是，Seizft在2023年2023年国际声学，言语和信号处理国际会议上（ICASSP）的癫痫发作检测挑战（ICASSP）的一系列最先进的癫痫发作检测算法（ICASSP）。seizft在准确的癫痫发作检测中优于最先进的黑盒模型，并最小化错误警报，总分获得了40.15的总分，在两个任务中结合了OVLP和时期，并且比下一个最佳方法的改善约为30％。Seizft的解释性是一个关键优势，因为它促进了医疗保健专业人员的信任和问责制。从Seizft提取的最预测性的癫痫发作检测特征是：三角波，四分位数范围，标准偏差，总绝对功率，Theta波，三角洲与Theta的比率，BINNED熵，Hjorth Complextity，Delta + Theta + Theta和Higuchi Fractal Fractal Ristermension。总而言之，将Seizft成功应用于可穿戴的Sensordot数据表明，它可能进行实时，连续监测的潜力，以改善个性化医学癫痫。
一种用于体内基因组编辑的新型紧凑型 Cas12a 变体
为了使通过腺相关病毒 (AAV) 载体进行的基因治疗取得成功，载体基因组大小是一个主要制约因素，因为它会阻止将较大的转基因包装到二十面体病毒衣壳中。在基于 CRISPR 的基因组编辑背景下，已经描述了多种紧凑型 Cas 变体，例如 Cas12j (CasPhi) 或 Cas12f (CasMINI) [ 1 , 2 ]，它们可用于通过 AAV 递送进行体内基因组编辑。在 Wang 等人的研究中 [ 3 ]，一种来自丹毒菌 (EbCas12a) 的新型紧凑型 Cas12a 变体被表征为当通过点突变 (enEbCas12a) 改进时，显示出与其他 Cas12a 变体相似的编辑效率 [ 3 ]。值得注意的是，EbCas12a 的编码序列比下一个更大的已表征 Cas12a 变体小约 150 bp（图 1），有利于将其容纳在“一体化” AAV 载体中，该载体在单个 AAV 模板上提供 Cas12a 和 crRNA。通过使用单一载体给药，作者证明了新型 AAV-enEbCas12a 载体介导体内基因组编辑的能力，从而为不断扩展的 CRISPR 工具箱增加了一个新条目。首先，作者通过体外切割试验表征了 EbCas12a，并确定 TTTV（V = G、C 或 A）为 PAM 序列，这与其他已报道的 Cas12a 系统类似。接下来，EbCas12 被证明在培养的哺乳动物细胞中具有功能性，这通过两个报告基因和各种基因组位点的切割得到证实。然而，与其他 Cas12a 变体（例如常用的 AsCas12a 和 LbCas12a）相比，EbCas12a 效率较低。因此，为了放宽 PAM 序列限制并提高 AsCas12a 的编辑效率，作者们在 EbCas12a 中替换了一个氨基酸，以建立 PAM 近端 DNA 接触，从而产生了变体 enEbCas12a。事实上，这种单点突变将基因组位点的编辑效率提高了约 2 倍。然而，与此同时，放宽 PAM 序列限制可能会增加 enEbCas12a 脱靶编辑的风险。为了通过实验检验这一担忧，对脱靶编辑事件进行了全基因组分析。值得注意的是，检测到的脱靶位点数量为
对高空旋翼空气力学的基本理解...
1.1 复合直升机示例。........................3 1.2 倾转旋翼飞机示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3 前飞对后退叶片速度的影响。.........4 1.4 同轴反向旋转旋翼能够在前飞期间保持每个旋翼的升力不对称，每个旋翼的力矩相互抵消。通过消除后退叶片升力来平衡旋翼力矩的需要，可以缓解后退叶片失速，就像在单旋翼飞行器中一样（左图）[5]。..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..4 1.5 兰利全尺寸风洞中的 PCA-2 转子测试装置 [11]。.9 1.6 带有悬臂转子配置的 Meyer 和 Falabella 风洞测试装置 [12]。.............................10 1.7 叶片表面压力端口的展向和弦向位置 [12]。11 1.8 零铰链偏移转子的轮毂组件，显示来自叶片的压力管连接到轮毂内的压力拾取器 [12]。.12 1.9 1965 年詹金斯在兰利全尺寸风洞中的测试装置 [13]。.14 1.10 高前进比时转子推力和 H 力系数与总距 (A0) 的关系，显示总距推力反转 [13]。..........15 1.11 反向速度转子风洞模型中使用的“可逆”翼型截面轮廓 [16]。.........................18 1.12 为反向速度转子风洞模型开发的每转两个斜盘 [16]。.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...19 1.13 在恒定盘面载荷下测量的有效转子升阻比，以提高前进比 [16]。.......................21 1.14 升力对总距比与前进比的敏感度变化 [16]。....22 1.15 位于 NASA 艾姆斯研究中心 40 x 80 英尺 NFAC 风洞中的仪表化 UH-60A 空气负载旋翼 [17]。...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 1.16 压力传感器在仪表旋翼叶片上的分布 [17] 24 1.17 UH-60A 减速旋翼风洞试验中明显的集体推力反向趋势 [18]。...................................26 1.18 不同推进比下的升阻比与升力零和正 4 度轴，40% NR [18]。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
使用传统液体吸收工艺从空气中捕获二氧化碳的技术经济评估
在本研究中，使用 Aspen Plus 中的速率模型模拟和优化了传统单乙醇胺 (MEA) 吸收工艺中直接从环境空气中捕获二氧化碳 (CO 2 ) 的过程。该工艺旨在从空气中捕获特定量 (148.25 Nm 3 /h) 的 CO 2，该量由潜在应用决定，即从 2.7 MW 电解器的输出 (593 Nm 3 /h H 2 ) 中生产合成甲烷。我们通过对不同参数进行敏感性分析研究了该工艺的技术性能，例如空气湿度、捕获率（定义为工艺过程中捕获的 CO 2 摩尔数与进料流中 CO 2 总摩尔数之比）、贫吸收液和富吸收液的 CO 2 负荷以及再沸器温度，并评估了该系统的能耗和总成本。为了满足标准填料塔的设计要求，富吸收液被循环到吸收器的顶部。本工艺选定 50% 的捕获率作为基准。捕获率较高时，由于解吸器需要更高的蒸汽汽提率，因此捕获每吨 CO 2 所需的能量也会增加；捕获率较低时，由于在给定的 CO 2 产量下需要处理更大量的空气，设备尺寸（尤其是吸收器和鼓风机）也会增加。基准情景下，再沸器负荷为 10.7 GJ/tCO 2 ，电能需求为 1.4 MWh/tCO 2 。吸收器直径和高度分别为 10.4 米和 4.4 米。解吸器相对较小，直径为 0.54 米，高度为 3.0 米。安装在吸收器顶部的洗涤水段将 MEA 损失降低至 0.28 kg/吨 CO 2 。然而，这增加了约 60% 的资本成本，导致在 MEA 基准情景下，二氧化碳捕获成本为每吨二氧化碳 1,691 美元。根据技术经济分析，假设使用非挥发性吸收剂而不是 MEA，从而避免了洗涤水部分，并使用由更便宜的材料建造的吸收塔，每吨二氧化碳的预计成本降低至 676 美元/吨二氧化碳。总成本范围在每吨二氧化碳 273 美元到 1,227 美元之间，具体取决于不同的经济参数，例如电力（20-200 美元/兆瓦时）和热价（2-20 美元/GJ）、工厂寿命（15-25 年）和资本支出（±30%）。为了进一步降低成本，使用在较低液气比下运行的创新廉价气液接触器至关重要。
TESSERAE 大型空间结构项目
• 制造按比例缩小的机电基元：为测试组装和构造概念，在实验室中构建了约 1:50 的缩小实验硬件平台。最受探索的几何形状之一“巴基球”提供了高效的表面积与体积比，接近球体。对于太空应用，考虑到将预制表面覆层发射到轨道的成本高昂，最好在给定表面积下最大化体积。这些结构基元允许快速进行原型设计、迭代，以及通过几何和磁性对结构粘合的物理和机电特性进行评估。具体而言，瓦片之间的二面角粘合角为巴基球或其他封闭形状建立了适当的壳几何形状，磁体行为由计算代码和每个瓦片中的电力电子设备控制。主要构建两种类型的基元：可自组装成空心结构的壳瓦片，例如巴基球的五边形和六边形瓦片（图 1）；和细胞节点（即准六面体）可自组装成填充空间的设计，例如截角八面体线的堆叠。我们使用了多种 3D 打印技术来制造外壳，为了获得更精确的公差，我们优先使用光固化光聚合物打印机。这些瓷砖通过电池和超级电容器组合供电，在我们最新的国际空间站 (ISS) 测试原型上，其规格为 2 到 3 秒内产生 20 W 脉冲（图 2）。一套定制的电子元件（包括传感器、LED、中央处理器和数据存储器）安装在预制的 PCB（印刷电路板）上，这些 PCB 运行 Python 和 C++ 中的自组装算法代码。 • 微重力测试：这些微型平台随后在微重力环境中进行测试，测试范围从抛物线“零重力”飞行中反复出现的 15-20 秒失重期，到亚轨道火箭实验室内三分钟的漂浮，再到国际空间站上为期多天的轨道任务（图 3）。当被释放到这些微重力环境中漂浮时，瓷砖会记录传感器数据，摄像头会捕捉镜头进行分析，为下一系列迭代原型提供信息。这些微重力测试对于全面了解在优化的瓷砖质量与磁场强度比下的自组装行为至关重要。对于国际空间站任务，要么使用密闭实验箱进行纯自主轨道测试，瓷砖必须在其中自行启动，要么在宇航员看管的实验中将瓷砖释放到开放过道中，以获得更大的测试空间。 3 为了补充小规模硬件测试，我们使用了一套机器人模拟软件（特别是 Cyberbotics 的 WeBots）来生成人类居住规模的轨道上自组装行为的数学严格模型。
基于蛋白质的靶向蛋白质降解的机遇与挑战
提出了一种令人兴奋的策略来克服这些挑战，因为它通过诱导细胞浆 POI 与细胞内蛋白质降解机制的相互作用来消耗目的蛋白质 (POI)。这种方法使 TPD 能够靶向缺乏有效小分子抑制剂的困难蛋白质，并且由于 TPD 分子的催化性质，可以在亚化学计量比下实现更高的功效。7 在过去的二十年里，各种 TPD 工具，如分子胶降解剂、8,9 蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC)、10-12 特定和非遗传 IAP 依赖性蛋白质擦除器 (SNIPER)、13 降解标签 (dTAG)、14,15 自噬靶向嵌合体 (AUTAC)16 和自噬体束缚化合物 (ATTEC)17 已经得到开发。令人鼓舞的是，沙利度胺（一种在临床上使用数十年的药物）被证明可以作为分子胶降解剂发挥作用；18 其他 PROTAC 和分子胶也已进入临床试验。11,19 所有这些都预示着 TPD 平台具有良好的治疗潜力。尽管取得了这些成功，但挑战依然存在。例如，TPD 平台主要依赖于小分子结合剂和细胞内泛素蛋白酶体系统 (UPS)，这限制了它们的应用范围，这些蛋白质含有胞浆结构域和可用的结合位点。实际上，跨膜蛋白、分泌蛋白和缺乏合适配体结合位点的细胞内蛋白构成了大多数治疗相关靶点。20 创新技术没有使用小分子，而是利用肽、蛋白质和核酸等生物制剂作为具有挑战性的 POI 的靶向结合剂。第一个 PROTAC 分子实际上是一种由 IkBa 磷酸肽（DRHDpSGLDSM）组成的肽基配体，21 而另一种来自缺氧诱导因子 1 亚基 a（HIF1a）的肽也经常用作 E3 连接酶 von Hippel-Lindau（VHL）的结合剂。22,23 最近，更多基于肽的 PROTAC 已被证明可以成功诱导蛋白质的降解，包括 Akt、24 Tau、25a-突触核蛋白、26 PI3K/FRS2a 27 和 X 蛋白。28 核酸也被用作结合剂来开发 TPD 系统，例如转录因子靶向嵌合体（TRAFTAC）、29 基于寡核苷酸的 PROTAC（O'PROTAC）30 和转录因子 PROTAC。 31 还有针对 RNA 结合蛋白的 RNA-PROTAC、针对 G4 结合蛋白的 32 G4-PROTAC 和基于适体的 PROTAC。34 此外，最近出现的 LYTAC、35、36 AbTAC、37 PROTAB 38 和 KineTAC 39 均使用抗体或纳米抗体作为 POI 结合剂，利用溶酶体实现细胞外和跨膜蛋白的靶向降解。即使有了这些最新技术，仍存在一个主要障碍：生物制剂的使用主要限于细胞外或跨膜蛋白，因为生物制剂缺乏渗透细胞的能力。我们最近证明了使用基于细胞渗透性的纳米抗体的降解剂可以降解传统上“无法用药”的细胞内 POI；这项工作描述了一种可能克服这最后一项主要障碍的方法。40
交易更新2025年1月
SIG PLC（“ SIG”或“ The Group”）是欧洲专业绝缘和建造产品的领先供应商，如今，截至2024年12月31日的年度进行了交易更新（“ FY24”）。Highlights • FY24 results reflect continued strong commercial execution, cost reduction and productivity gains against a challenging market backdrop • Full year like-for-like 1 (“LFL”) sales down 4% on the prior year, with revenues of £2.61bn • Sequential improvement in LFL sales performance, with H2 decline of 2% vs 6% in H1 • Underlying operating profit 2 expected to be c£25m, in line with market expectations 3 •重组和生产力倡议有助于预期的年度运营费用减少3100万英镑•成功的再融资在2024年10月结束，提供了资金的确定性，以及持续的健康流动性摘要，该小组在2024年下半年的市场继续表现良好，并从2024年下半年进行了良好的市场，并从其成本降低和降低成本和效率计划中带来了更多的收益。尽管这些举措正在帮助支持近期绩效，但它们也在增强该集团的商业和运营能力，这将有助于随着市场恢复，有助于提高更高的盈利能力。受审计的前提下，董事会预计将报告26.1亿英镑的24财年收入，并根据市场预期符合2500万英镑的基本营业利润。报告的24财年的运营费用预计将显示出3100万英镑的绝对减少，而23财年的经营费用在通货膨胀之前代表了基本降低5000万美元或8％，这反映了上述倡议的好处。在此中，重组计划提供了1900万英镑的储蓄与上一年的储蓄。正如预期的那样，现金产生受利润下降与上一年的影响，该集团预计将报告3900万英镑的自由现金流出4，年终现金余额为8700万英镑（2023：1.32亿英镑）。截至2024年12月31日该集团预计截至2024年12月31日，净债务在IFRS 16个基础上（2023年：4.58亿英镑），在IFRS 16的基础上（20233：2023年：1.54亿英镑）。2024年12月31日的杠杆预计将在IFRS 16的邮局中约为4.7倍。交易绩效报告的集团收入在一年中降低了5％，其中包括汇率受到汇率的负面影响，而汇率被C1％受益于工作日的数量。在这一年中，分支机构关闭的收入也有1％的影响。这些关闭在英国内部的影响最大，使该公司的全年报告销售额减少了3％。集团LFL收入现在已进行调整以排除分支机构的关闭和开放的影响，与上一年相比下降了4％。销售价格通货膨胀（包括净投入成本放通）对整个年度影响3％，H1为3％，H2为2％。体积在H1中下降了3％，在H2中平坦，反映了H2比较柔软，但也反映了绝对体积的稳定。
什么是软件开发
处理过时的软件已成为包括开源行业在内的各个行业的紧迫问题。本期为软件工程研究人员提供了机会，有机会适应传统的程序分析技术，以应对重构和现代化挑战。生成AI的进步已经为代码生成，翻译和错误修复以及其他任务开辟了新的途径。公司渴望探索可扩展的解决方案，以进行自动测试，重构和代码生成。本教程旨在提供旧软件现代化的概述，并在AI辅助软件和生成AI的兴起中强调了其意义。它将讨论由整体遗产代码和系统引起的行业挑战，引入建筑范式以现代化的老化软件，并突出需要注意的研究和工程问题。Daniel Thul等人，Xue Han等人，Daiki Kimura等人，Oytun Ulutan等人和Shivali Agarwal等人的研究论文。展示了解决旧软件现代化的重要性。这项工作有可能推动软件工程的创新，使IBM这样的公司能够开发最先进的解决方案。IBM研究在过去一年中在AI，量子计算，半导体和基本研究方面取得了长足的进步。该组织在全球12位实验室中的3,000名研究人员推动了科学领域的界限，并设想了以前似乎不可能的计算和扩展思想中的新可能性。我们的开发路线图将使我们走向这一未来。在过去的一年中，IBM研究在革新企业内的AI能力方面发挥了关键作用。就像AI在短时间内在我们的日常生活中深深地根深蒂固一样，世界上大多数有价值的业务数据仍然锁定在无法访问的格式中，例如PDF和电子表格。在2024年，IBM Research领导了该公司主要AI发行的指控，该公司旨在满足拥有数百万最终用户的企业。亮点之一是在五月的Think上推出了TruxStlab，这是一个开源项目，通过启用新知识和技能的协作添加来简化微调LLM。IBM Research和Red Hat之间的这种合作导致了Red Hat Enterprise Linux AI的功能强大的工具。TenchERTLAB脱颖而出，因为其能够允许全球社区创建和合并更改LLM的能力，而无需从头开始重新培训整个模型。此功能使全球人们更容易找到使用LLMS解决复杂问题的创新方法。此外，IBM Research还使用TerchandLab改善了其开源花岗岩模型，该模型随后于10月发布。在IBM Research的数据和模型工厂中设计和培训了新的花岗岩8B和2B模型。这些企业级模型的执行方式类似于较大的基础模型，但对于诸如抹布，分类，摘要，实体提取和工具使用的企业至关重要的任务成本的一小部分。在12月，IBM发布了其花岗岩3.1型号，每种型号的上下文长度为128K。经过超过12万亿代币的高质量数据培训，这些模型对其数据源具有完全透明的开源。花岗岩3.1 8b指示模型显着提高了其前身的性能改进，并在其同行中占据了拥抱面孔OpenLLM排行榜基准的平均得分之一。此外，IBM发布了一个新的嵌入模型系列，这些模型提供了12种语言的多语言支持，类似于它们的生成性。作为较早的Granite 3.0发射的一部分，Granite Guardian也是开源的。这使开发人员可以通过检查用户提示和LLM的响应来实施安全护栏，以了解社交偏见，仇恨言论，毒性，亵渎，暴力等风险。我们继续使用AI模型来推动界限，尤其是与抹布技术配对时。这种组合使我们能够评估背景相关性，回答相关性和扎根。我们的最新花岗岩3.1型号是8B强大的巨头，可提供无与伦比的风险和损害检测功能。我们还升级了我们的花岗岩时间序列模型，该模型以十倍的利润优于更大的模型。这些进步对于试图根据历史数据准确预测未来事件的企业尤为重要。与传统的LLM不同，我们的花岗岩TTM（TinyTimemixers）系列提供紧凑而高性能的时间序列型号，现在可以在Beta版本的Watsonx.ai的时间表预测API和SDK的Beta版本中提供。这个新的8B代码模型还具有对代理功能的支持。我们相信，我们的开源社区在这些模型中看到了价值，迄今为止，拥抱面孔的下载量超过500万。我们的下一代代码助理，由花岗岩代码模型提供支持，为C，C ++，GO，Java和Python等语言提供通用编码帮助。除了我们的内部软件开发管道改进外，在某些情况下增强了90％的增长，Granite代码模型现在还通过Instana，Watsonx Struckestrate和Maximo等产品中的产品，业务和行业4.0自动化为新的用例，为新的用例提供了动力。我们的花岗岩型号现在可以在包括Ollama，LM Studio，AWS，Nvidia，Google Vertex，Samsung等的各种平台上使用。建立在花岗岩3系的成功基础上，我们正在努力实现一个未来，AI代理可以通过称为Bee的开源框架可以轻松地解决业务需求。这使代理商可以快速开发业务应用程序。与美国国家航空航天局合作开发的气候和天气模式，用于跟踪重大的环境问题，例如西班牙的洪水破坏，亚马逊森林砍伐以及美国城市的热岛。我们很自豪地庆祝由IBM和META共同创立的AI联盟一年，旨在推动开放和负责的AI开发。该计划已发展为23个国家 /地区的140名成员，为负责任的模型，AI硬件和安全计划组成工作组。随着对AI的需求的增长，很明显，传统的CPU和GPU正在努力与这些模型的复杂性保持同步。我们需要创建从一开始设计的新设备，以有效地处理AI需求。IBM在半导体和基础设施中揭示了2024年在半导体和基础设施研究团队中发生的一些重大突破，重点是规模。8月，IBM揭开了Spyre，这是一种新的AI ACELERATOR芯片，用于子孙后代的Z和Power Systems，灵感来自AIU原型设计和Telum Chip的工作。这一突破是在意识到AI工作流程需要极低的AI推断后的突破。spyre具有32个单独的加速器芯，并包含使用5 nm节点工艺技术生产的14英里电线连接的256亿晶体管。芯片设计为聚集在一起，为单个IBM Z系统添加了更多的加速器核。与Spyre一起，企业可以在Z上部署尖端的AI软件，同时受益于IBM Z的安全性和可靠性。IBMResearch也一直在探索更有效地服务模型的方法。去年，该团队推出了其脑启发的AIU Northpole芯片，该芯片将记忆和加工单元共同取消，拆除了Von Neumann瓶颈。今年，在Northpole的硬件研究人员与AI研究人员之间的合作中，该团队使用Northpole用于生成模型创建了一个新的研究系统。该团队的潜伏期低于1毫秒的延迟，比下一个节能的GPU快了近47倍，而能量却减少了近73倍。另一个重大突破是在共包装光学领域的。此设备可以在硅芯片边缘的高密度光纤束，从而可以通过聚合物纤维进行直接通信。IBM Research Semiconductors部门中的一个团队生产了世界上第一个成功的聚合物光学波导，将光学的带宽带到了芯片边缘。该团队证明了光通道50微米的音高的可行性，这比以前的设计尺寸减少了80％。IBM研究人员在芯片设计和制造方面取得了重大突破。 他们开发了一种使用250微米螺距的新设备，该设备可能会缩小至20-25微米，从而大大增加带宽。 这项创新可能会导致AI模型的更快培训时间，并有可能节省能源，等同于每年为5,000个美国房屋供电。 此外，IBM的团队在缩小晶体管和使用Rapidus技术的2纳米过程设备方面取得了进步。 他们通过2纳米工艺成功构建了芯片，可以进行复杂的计算而不会过多的能耗。 这些突破增强了纳米片多VT技术，以替代当前的FinFET设备。 团队还使用高NA EUV系统从事EUV光刻，这使设计高性能逻辑设备可以扩展纳米片时代，并使未来垂直堆叠的晶体管超过1 nm节点。 IBM已经证明了降至21 nm螺距的线条的金属化，从而使铜达马斯斯互连的集成能够继续进行。 这些创新不仅是研究的努力；它们将变成可以大规模部署以解决实际业务问题的产品。IBM研究人员在芯片设计和制造方面取得了重大突破。他们开发了一种使用250微米螺距的新设备，该设备可能会缩小至20-25微米，从而大大增加带宽。这项创新可能会导致AI模型的更快培训时间，并有可能节省能源，等同于每年为5,000个美国房屋供电。此外，IBM的团队在缩小晶体管和使用Rapidus技术的2纳米过程设备方面取得了进步。他们通过2纳米工艺成功构建了芯片，可以进行复杂的计算而不会过多的能耗。这些突破增强了纳米片多VT技术，以替代当前的FinFET设备。团队还使用高NA EUV系统从事EUV光刻，这使设计高性能逻辑设备可以扩展纳米片时代，并使未来垂直堆叠的晶体管超过1 nm节点。IBM已经证明了降至21 nm螺距的线条的金属化，从而使铜达马斯斯互连的集成能够继续进行。这些创新不仅是研究的努力；它们将变成可以大规模部署以解决实际业务问题的产品。例如，IBM Spyre已经可用，将是下一代IBM Power 11的组成部分。AIU Northpole和共包装的光学设备在加拿大Bromont的IBM设施进行了测试和硬化。IBM量子通过整合量子和经典系统来解决复杂问题，从而加速其对混合计算的愿景。今年，该公司在推进其可扩展故障量量子计算机的路线图方面取得了长足的进步。在量子开发人员会议上，IBM展示了其进度，包括从高达5,000台门的运营中获得了苍鹭量子电路的精确结果。揭幕了一种新的，改进的苍鹭芯片，拥有156吨和出色的性能，错误率下降到8x10^-4。此外，IBM在创新方面取得了重大进步，包括使用Crossbill和L-COUPLER的M耦合器与火烈鸟的开发。这些突破使量子计算机更接近可扩展性和容忍性。此外，Qiskit V1.0是作为稳定版本发布的，巩固了其作为世界上最出色的量子软件开发套件的位置。此版本提供了改进的稳定性，并为Qiskit的60万开发人员提供了更长的支持周期。此外，还编译了一个名为Benchpress的基准集合，以准确演示Qiskit的性能。在针对其他量子软件（包括TKET，BQSKIT和CIRQ）的基准测试测试中，Qiskit在性能方面出现了明确的赢家，完成了比任何其他量子SDK的测试。IBM对创新的承诺可以追溯到80年前的成立。平均而言，在移动电路时，Qiskit的速度比TKET少54％。我们的软件工具集<div> Qiskit已经超越了性能SDK，以支持运行实用程序尺度量子工作负载的整个过程。这包括编写代码，后处理结果以及两者之间的所有内容。该工具集现在涵盖执行大规模工作负载所需的开源SDK和软件中间件。Qiskit Transpiler服务，更新的Qiskit Runtime Service，QISKIT AI Code Assistan Service，Qiskit Serverless和Qiskit功能等新功能使用户能够在更高的抽象级别访问高性能的量子硬件和软件。Qiskit功能，特别是将量子计算带给更广泛的受众群体的潜力。这是一项编程服务，允许用户在导入功能目录并传递其API令牌后，在IBM量子处理器和IBM Cloud上运行工作负载。该服务应用错误抑制和缓解措施，然后返回结果。通过结合软件和硬件突破，我们制作了以量子为中心的超级计算的第一个真实演示。我们与Riken合作发表了一篇论文，将此范式定义为超级计算，可以优化跨量子计算机和高级经典计算簇的工作。在我们的实验中，我们使用了多达6,400个fugaku超级计算机的节点，以帮助IBM Heron QPU模拟分子氮和铁硫簇。我们有信心，如果我们与古典HPC社区合作，我们可以在未来两年内实现量子优势。由于以量子为中心的超级计算出现，我们设想在一些最难的计算任务中协助经典计算机（反之亦然）的量子计算机。当前的加密方法取决于计算机将大数字分为主要因素的困难，随着数字的增长，这变得越来越具有挑战性。计算机科学家认为，研究人员已经证明，一台复杂的量子计算机可以通过应用Shor的算法在几个小时内破解RSA-2048加密，这对于计算机对于能够将大于2048位的数字的计算值至关重要。为了解决这一问题，IBM Research开发了三种新的数字签名算法-ML-KEM，ML-DSA和SLH-DSA，它们已被NIST接受竞争。为了确保平稳过渡到后量子后时代，IBM量子安全团队创建了一个用于网络弹性的路线图。这涉及了解组织的加密格局，确定需要更换的领域以及分析依赖性。企业可以使用诸如IBM量子安全探险家之类的工具来发现加密文物，生成密码材料清单（CBOM）并分析相关漏洞。IBM还为几项国家级计划做出了贡献，包括日本的Rapidus项目，该计划旨在使用芯片和高级包装以及AI驱动的Fab Automation开发2 NM芯片。此外，IBM与几个国家合作，以帮助他们确保其计算未来。在瑞士，IBM与Phoenix Technologies合作，在其位置安装了端到端的云AI超级计算机。该系统能够从数十个gpus扩展到数十个GPU，并具有IBM突破，例如基于IBM存储量表的灵活的基于RDMA的网络和高性能存储系统。使用OpenShift容器平台和OpenShift AI构建了云本地AI平台，可根据需要提供对WATSONX.AI的访问。IBM设置为全球主权AI Cloud Solutions的动力，从Kvant AI开始，该解决方案旨在提供特定于行业的AI应用程序。该公司还将通过投资其Bromont设施来加强与加拿大和魁北克政府的合作伙伴关系，从而巩固北美芯片供应链的未来。此外，IBM半导体研究导致了纳米片技术和2 nm节点等突破，并且新的NSTC EUV加速器将位于Albany Nanotech综合体。IBM还通过开设其在欧洲的第一个量子数据中心并与Riken合作安装IBM量子系统两个，从而在全球扩展量子计算。该公司还将IBM系统带到韩国和法国，同时与西班牙，沙特阿拉伯和肯尼亚等政府合作开发特定语言的AI模型并监视造林工作。托马斯·沃森（Thomas Watson）认为，从制表机，尺度和打孔时钟的早期，投资研究的价值。IBM继续发现新的想法和设计工具，以满足不断变化的行业需求，从而巩固了其作为计算领域的领导者的地位。 这个开创性的研究机构致力于推动现代科学的界限并取得渐进的进步。IBM继续发现新的想法和设计工具，以满足不断变化的行业需求，从而巩固了其作为计算领域的领导者的地位。这个开创性的研究机构致力于推动现代科学的界限并取得渐进的进步。IBM研究：八十年前的科学突破的遗产，哥伦比亚大学教授华莱士·埃克特（Wallace Eckert）领导了沃森科学计算实验室IBM Research成为前身的建立。在1956年，IBM建立了一个专门的研究部门，到本世纪末，他们需要更多的空间来探索迅速发展的计算世界。我们通过在我们的思想实验室中构建创新的解决方案来启动我们的旅程，以塑造计算的未来。在这里，研究人员与来自不同背景的专业人员合作，以解决看似不可能的项目。我们的内部工具（如花岗岩模型）被用来增强我们的产品，而代理框架为Qiskit供电代理。最近的合作导致了加速的发现，回应了托马斯·沃森（Thomas Watson）80年前的开拓精神。我们应对未来80年的挑战时，下一章的创新就在未来。