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直肠神经内分泌肿瘤的遗传改变和治疗和预后的适应症：系统评价
高级LSI包装的最新趋势：纺织品科学和技术纤维纤维创新培养基的应用简介，新生大学，3-15-1 TOKIDA，UEDA，NAGANO 386-8567，日本 *ueno-t@shinshu-t@shinshu-u.ac.jp for for for for for for hy for高lse ands for高lsi，2D软件包也称为MCM（多芯片模块），Fowlp（扇出晶圆级包装），该包装已应用于智能手机，2.5D包装，使用硅芯片作为插入器，芯片嵌入式包装，以补偿2D和2.5D包装的缺点，以及最近引起了重大关注的3D包装。虽然通过缩小关键特征大小和扩展规则来提高性能变得越来越困难，但提议的chiplet概念使软件包技术在进一步提高LSIS的性能方面发挥了作用。关键字：MCM（多芯片模块），FOWLP（扇出晶圆级包装），2.5D包装，芯片嵌入式包装，3D包装，chiplets，chiplets，光敏材料1。引言数字化协会通过增强LSI（大规模集成）性能的大大提高。此外，数据科学的增长，数据通信的扩展，人工智能（人工智能），物联网（物联网），绿色技术，自动驾驶将需要更高的绩效计算机。这些对支持上述技术的更高绩效LSI的需求正在继续。LSI通过在LSI芯片和缩放定律中的关键特征大小的收缩来提高性能的历史。目前，每芯片晶体管的数量超过100亿，接近1000亿。这是通过图案大小收缩光刻技术实现的，而且努力正在继续。但是，据说所谓的摩尔定律通过增加组件密度来降低成本，从而开始放慢速度。较小特征大小的光刻的持续发展变得越来越昂贵，并且通过增加的最先进设备的成本（例如EUV曝光工具），复杂的过程，诸如多模式的过程以及新晶体管结构的复杂性（例如Fin Finfet）（Fin Field-field-
边缘的晶圆和芯片级表征
n近年来，使用CMOS兼容的过程制造硅光子IC（SI PIC）已使具有光学和电函数性具有成本效益的硅芯片的开发。1 - 5）这项技术是光子学 - 电力融合的高性能平台，可在各种行业提供有希望的应用。6 - 9）为增强硅光子学的整合和功能密度，已提出异质和杂交整合方法，以将各种材料系统与单个包装中的各种材料系统相结合。10，11）但是，基于PIC的模块的总成本受到测试，组装和包装过程的影响，这可能占常规INP PIC模块的总成本的80％。12，13）仅产品测试可贡献总成本的约29％，14）对于较不发达的硅光子技术技术，该图可能会增加到约60％ - 90％。15）因此，减少测试，组装和包装成本对于降低基于SI PIC模块的整体成本至关重要。先前的研究采用了两种主要策略来降低测试成本：利用增强的测试结构，16）并增强了测试过程的自动化水平。14）在图片中，一种普遍的测试方法涉及信号通过具有不平衡分裂比的定向耦合器（例如99：1）。这种构造允许99％的信号正常通过波导，而1％的信号被击倒到测试分支。21）17）开发信号通常通过表面耦合器耦合到测试设备，从而促进了自动晶圆级测试系统用于原位和筛选测试的利用。18）然而，在组装和包装阶段，表面光栅耦合器（GCS）在带宽，极化和效率方面遇到限制。19）相比之下，利用点尺寸转换器（SSC）的边缘耦合提供了优点，例如带宽的带宽，降低极化敏感性和增强的耦合效率。20）然而，边缘耦合预先挑战，例如与SSC相关的较大足迹，固定的耦合位置，有限的对齐耐受性和耦合方面的严格规范。
AI芯片技术对比报告 - STFC ePubs
人工智能 (AI) 芯片使用半导体来提供强大的处理器，可使需要高计算资源的领域受益，例如气候、能源、健康和安全。“AI 芯片”一词是指最近一代专门设计用于更快地处理人工智能任务的微处理器。AI 芯片是综合硅片，集成了 AI 技术并用于机器学习。(Viswanathan, 2020) 在过去十年中，深度学习技术领域取得了许多进步。自 2013 年以来，已经开发了各种新型 AI 芯片以及基于这些芯片的产品 (Momose, 2020)。中央处理器 (CPU) 等通用芯片也可以用于一些更简单的 AI 任务，但随着 AI 的发展，CPU 变得越来越不实用 (Saif M. Khan, 2020)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。图形处理单元 (GPU) GPU 最初设计用于处理游戏等图形密集型任务。GPU 旨在处理并行性并提供高性能，这是并行性导致深度学习 AI 算法所必需的。GPU 是一种出色的 AI 硬件，在创意制作和 AI 中越来越受欢迎。现场可编程门阵列 (FPGA) FPGA 是可编程阵列，可以根据需求重新编程。FPGA 是具有逻辑门阵列的集成电路硅芯片：该阵列可以在现场编程，即用户可以用新定义的配置覆盖现有配置，并可以创建自己的数字电路。FPGA 因其灵活性而价格昂贵。(Pandit，2019) 专用集成电路 (ASIC) ASIC 芯片专为 AI 应用而设计，并与 AI 算法集成。基于 ASIC 的 AI 芯片有不同类型。本报告介绍了 Graphcore、Cerebras、SambaNova 等 AI 芯片以及 Nvidia、Intel、AMD 的 GPU 以及 Google TPU 的技术比较和编程模型规范。这是一项持续进行的工作，旨在评估尽可能多的 AI 芯片。截至撰写本文时，只有 Cerebras、Graphcore 和 Nvidia GPus 可用。本报告不偏袒任何供应商，且与供应商无关。
气溶胶喷气式印刷作为操作电化学TEM微电视的多功能样品制备方法
很多重点是研究其运作，降级和最终（最终）的原则。投资新的路线以提高电池的容量和寿命，需要在其操作的各个阶段仔细表征组成型材料，或者更好地观察他们在设备运行时获取信息的能力。在这些方法中，Operando Liquid-Cell透射电子显微镜（也称为原位液体传输电子显微镜（TEM））在文献中受到了很大的关注。[1-7]对于这种技术，微制造用于创建两个硅芯片，每芯片都涂有一层薄层的氮化硅（SIN X）。然后将硅在本地蚀刻以形成悬浮的电子透明罪x窗口。其中一种芯片通常用图案化的光片涂层，该光片可以用作定义细胞厚度的间隔器。可以在两个Si芯片之间密封一层液体（这称为液体电池）。可以在液体环境中与液体环境中的电子成像，在TEM列中，可以用电子成像，从而规避高真空吸尘器的严格要求。当将这种方法用作研究电化学系统的操作技术时，用2或3个电触点对芯片进行了图案，并且其中至少有一个（称为工作电极）位于Sin X窗口区域上。这种方法进一步称为电化学TEM（EC-TEM），已用于研究燃料电池和电池系统。[1,3,8,9] EC-TEM面临的最大挑战之一是对电极的可靠制备，必须足够薄才能通过液体电池进行电子传输，并且必须仔细地将其定位在con-tact上（需要在10 µm的订单下定位精度）。此外，在机械应变下稀薄的Sin X窗户可以很容易地破裂，并且液体细胞可能会遭受不完美的密封，从而使显微镜真空降解。因此，迄今为止的许多EC-TEM研究都集中在实验期间在工作电极上电沉积的感兴趣材料（例如Li Metal）的系统。[1,3,10]以这种方式，感兴趣的材料仅限于电极，并且在实验之前不需要大量的样品准备。因此，关于工业相关材料的EC-TEM文献通常是不相容的，因为它们通常是不兼容的
Alina Absmeier 担任新任生产主管
菲拉赫，2024 年 8 月 12 日——自 2024 年 8 月 1 日起，英飞凌位于菲拉赫的创新工厂迎来了一位新的生产主管。拥有化学博士学位的 Alina Absmeier 在半导体行业拥有多年的经验和专业知识。这位 45 岁的员工将接替 Bernd Steiner 负责生产管理，后者在英飞凌工作了 26 年，其中包括担任生产主管 8 年，将从 9 月起开始自主创业。Alina Absmeier 此前曾管理菲拉赫英飞凌最大的生产团队之一长达六年。英飞凌奥地利公司首席运营官 Thomas Reisinger 表示：“我非常高兴邀请经验丰富的英飞凌专家 Alina Absmeier 担任这一职位。她在菲拉赫生产部门的深厚工艺经验和之前的管理能力为应对充满活力的半导体行业挑战奠定了完美基础。我要向 Bernd Steiner 表示诚挚的感谢，感谢他对英飞凌的专业和个人承诺，特别是在新芯片工厂的实施和扩建期间。” 英飞凌菲拉赫生产主管 Alina Absmeier 表示：“我们在复杂半导体生产方面的最大优势是高水平的专业知识以及生产和研发之间的协同作用。作为英飞凌集团的创新工厂，菲拉赫工厂涵盖了整个技术领域——从硅芯片到新半导体材料碳化硅和氮化镓。这使我们能够为全球市场打造开创性的产品。这种强大的制造 DNA 是我们高素质团队的特点。我的目标是巩固和进一步扩大这种创新优势、国际生产网络内的合作和效率。” Alina Absmeier 自 2007 年起就职于英飞凌。她在维也纳技术大学获得技术化学博士学位后，加入位于菲拉赫的英飞凌。在担任工艺技术和质量管理职位后，她于 2018 年成为创新工厂最大团队之一的模块经理。作为生产经理，她目前负责“节能芯片”的整个大批量生产，这些芯片在全球范围内用于火车、汽车、数据中心、LED 照明、医疗设备以及太阳能和风能系统。
光学隔离器PDF
最近在光学和光子学方面取得了突破，导致了非重点设备和材料的显着进步。研究人员已经证明了实现光学隔离的各种方法，包括磁光隔离器，非逆地相位变速器和声学系统。研究表明，可以使用IIII-V-niobate放大器和激光器（De Beeck等，2021）以及氮化硅平台（Yan等，2020）来实现综合波导隔离器。这些设备可实现有效的光学通信和传感应用。此外，研究人员还探索了在硅光子系统中使用微量的，这可以导致紧凑和集成的光子溶液（Shu等，2022; Shen等，2020）。其他研究的重点是开发针对平面波导隔离器的非重粒子材料和设计（Srinivasan＆Stadler，2018）。此外，研究人员还研究了在不使用磁光材料的情况下实现光学分离的各种方法。这些方法包括合成磁力和储层工程（Fang等，2017），电动驱动的Acousto-Optics（Kittlaus等，2021）以及声子介导的光子自动镇分布（Sohn等，2021）。总体而言，这些非重点设备和材料中的这些进展对用于光学通信，传感和其他应用的紧凑，集成光子系统的开发具有重要意义。最近的一项研究证明了用于基于芯片的激光雷达技术的非重点脉冲路由器的发展[1]。这项创新基于光学隔离器和循环器的先前研究，这些创新已被证明是通过参数放大[2]和KERR效应的固有非交流性[3]来实现的。其他研究探索了微孔子来创建隔离器和循环器[4]，以及在对称微腔中的可重构对称性激光[5]。研究人员还研究了用于频率梳子产生和低功率启动的高Q氮微孔子[6，7]。已经报道了磷化磷化物非线性光子学的综合凝固膜的发展，以及基于触觉的Kerr非线性综合光子学[8，9]。还研究了高Q硅碳化物微孔子中的光学KERR非线性，以及硅碳化物纳米光子学中的光学参数振荡[10，11]。进一步的研究集中于具有高第二谐波产生效率的定期粘性薄膜硅锂微孔谐振器[12]。单片硅锂光子电路已为Kerr频率梳子的产生和调制开发[13]。研究还研究了由于动态互惠性而引起的非线性光学隔离器的局限性[14]，以及非线性谐振器中反传播光的对称破坏[15]。已报道了非线性微孔子中自发性手性的实验证明，以及基于氮化硅和非线性光学硅Hydex的新型CMOS兼容平台[16，17]。研究还探索了稀薄的氮化硅同心微孔子中的分散工程和频率梳子的产生[18]。据报道，探测材料吸收和集成光子材料的光学非线性，以及解决硅微孔谐振器设备的热挑战[19，20]。最后，已经证明了镜子对称的片上频率循环，以及由硅芯片上带光子跃迁引起的电动驱动的非转换的非逆向性[21，22]。使用微孔调制器的光学隔离也已经探索[23]。注意：我在试图维护原始含义和上下文的同时解释了文本。但是，为了清楚起见，可能已经省略或改写了一些次要细节。研究人员刘和团队开发了一种大规模生产高质量氮化硅光子电路的方法，以最低的损失率以最低的损失率实现了出色的性能。在他们最近在《自然传播》中的出版物中详细介绍了这一突破。
FTIR-ATR检测蛋白质和小分子通过DNA结合 前额叶皮层在持久性中的作用 距离距离协议 加强学习中的概括 结合质粒DNA转移在幽门螺杆菌幽门螺杆菌中，由染色体编码的弛豫酶和trag样蛋白介导 人脑功能的发展 冒险参加青春期：大脑和行为科学的新观点 战略规划在现代组织中的作用Marilen Pirtea 1 Cristina Nicolescu 2 Claudiu Botoc 3摘要：有一个非常重要的 Walrasian，Neo-Hobbesian和Marxian模型 心理和同理心理论的神经元相关 生化分析和优化玻璃 - 西硅芯片中抑制和吸附现象 资本主义经济中的失业 隐藏的马尔可夫模型适合文本生成 上生长的gan的gan mishemts and MMIC的性能和可靠性 选定的书目
傅里叶变换红外衰减的总反射（FTIR-ATR）已广泛用于研究表面和界面上的吸附和反应。与其他技术不同，例如荧光，无线电标记和电动检测，FTIR-ATR不需要额外的标签，并且可以提供有关系统的大量信息。因此，FTIR-ATR具有许多潜在的生物学应用，并且有望成为一种高敏感，无标签和通用的生物传感方法。近年来，FTIR-ATR生物学应用的主要研究工作集中在（a）原位观察蛋白质或细胞吸附[1-5]； （b）生物膜的结构和方向分析[5-11]； （c）检查酶促反应[12,13]。我们的兴趣集中于FTIR-ATR的生物传感应用，以检测与固定的DNA或寡核苷酸（Oligo）探针有关的生化过程。
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。