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TSV应力演变映射使用在线拉曼光谱
使用在线拉曼光谱法开发了通过 - 硅vias（TSV）阵列内的应力演化的全面图片。一组具有不同TSV几何形状和金属种子衬里厚度的晶圆暴露于各种退火条件。监测VIA之间的Si-Si声子模式移动，通过几何形状和加工条件对Si底物中应力的影响是无损的。紧密靠近TSV的压缩应力。然而，对于带有小TSV音高的阵列，底物在VIA之间的空间中并没有完全放松，而是在阵列内积聚拉伸应力。这种病间应力随着TSV螺距的降低而增加，积聚向阵列的中心，并在很大程度上取决于退火条件。阵列中的高分辨率拉曼图显示了TSV阵列中应力分布的全部图片。通过使用不同的激发波长，探测了Si晶片中应力的变化。这些发现证明了对过程依赖性压力信息的在线访问的价值。此知识有助于定义设计基本规则，以获得最高设备性能或最大化晶体上可用区域的逻辑设备。
航空电子技术员 - 中级 - 海军部落
前言 通过参加本自学课程，您已展现出提升自己和海军的愿望。但请记住，本自学课程只是整个海军培训计划的一部分。实践经验、学校、精选阅读和对成功的渴望也是成功完成一项有意义的培训计划的必要条件。 课程概述：在完成这项非驻地培训课程后，您将通过正确回答以下问题展示对主题的了解：伺服系统、逻辑设备、通信、导航系统、光学和红外系统、电视、计算机和编程、波形解释和自动测试设备。 课程：本自学课程分为多个主题领域，每个领域都包含学习目标，以帮助您确定应该学习的内容，并附有文字和插图以帮助您理解信息。主题反映了等级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了士兵社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等，以及职业或海军标准，这些标准列在《海军士兵人员分类和职业标准手册》（NAVPERS 18068）中。问题：本课程中出现的问题旨在帮助您理解文本中的材料
ge n通道MOSFET具有ZRO2介电的MOSFET，可实现改善的迁移率
锗（GE）表现出较高的载流子迁移率和较低的加工温度的优势。这些使GE成为超老式CMOS逻辑设备和薄膜晶体管（TFTS）的应用，作为三维集成电路中的顶层[1-3]。在过去的几年中，针对GE P通道金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 局部效果晶体管（MOSFET）的表面钝化，栅极介电和通道工程的巨大努力已有助于显着改善设备的电气性能。但对于GE N-通道MOSFET，低有效载体迁移率（μEFF）极大地限制了晶体管的性能。各种表面钝化技术，包括SI钝化[1]，氧化后血浆[4]和INALP钝化[5]和几种高κ电介质，包括HFO 2，ZRO 2，ZRO 2 [6-8]，Y 2 O 3 [9]和LA 2 O 3 [10]，已在GE NMosfets中探索。证明，与GE通道集成的ZRO 2电介质可以提供强大的界面，因为GEO 2界面层可以反应并与ZRO 2层反应[7]。在GE P通道晶体管中有一个不错的孔μEFF[6-8]，而其对应物仍有很大的改善电子μEFF。
通用量子模拟器
在过去的半个世纪中，计算机存储和程序信息的逻辑设备每2年缩小了2倍。量子计算机是小型计算机的终点，当设备变得足够小时，其行为受量子力学的控制。召开数字计算机中的信息存储在电容器上。一个未充电的电容器寄存器A 0和一个带电的电容器寄存器a 1.存储在单个旋转，光子或原子上。本身可以将一个原子视为一个很小的capitor。一个处于其基态的原子对未充电的电容器是肛门的，并且可以进行注册为0，而以激发状态的原子类似于收费的Ca-pacitor，可以将其登记为1。到目前为止，量子计算机听起来很像古典计算机；量子力学的唯一用途是在离散的旋转，光子或原子的离散状态与数字计算机的离散逻辑状态之间建立对应关系。量子系统表现出没有经典类似物的行为。特别是与经典系统不同，量子系统可以存在于不同离散状态的叠加中。普通的电容 - 可以被充电或无需充电，但不能同时使用：经典位是0或1。相比之下，其地面和激发态的量子超孔中的原子是一个量子位，从某种意义上说，它同时将0和1寄存。因此，量子计算机可以做策略计算机无法做到的事情。经典计算机通过使用诸如晶体管等非线性设备来解决问题，以在
航空电子技术员 - 中级 - 海军部落
前言 通过参加本自学课程，您表明了提升自己和海军的愿望。但请记住，本自学课程只是整个海军培训计划的一部分。实践经验、学校、精选阅读和成功的渴望也是成功完成一个有意义的培训计划的必要条件。 课程概述：在完成这项非驻地培训课程后，您将通过正确回答以下问题展示对主题的了解：伺服系统、逻辑设备、通信、导航系统、光学和红外系统、电视、计算机和编程、波形解释和自动测试设备。 课程：本自学课程分为几个主题领域，每个领域都包含学习目标，以帮助您确定应该学习什么，并附有文字和插图以帮助您理解信息。主题反映了等级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了士兵社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等，以及职业或海军标准，这些标准列在《海军士兵人力分类和职业标准手册》（NAVPERS 18068）中。问题：本课程中出现的问题旨在帮助您理解文本中的材料。价值：完成本课程后，您将提高军事和专业知识。重要的是，它还可以帮助您为全海军的晋升考试做准备。如果您正在学习并发现文中引用了另一个出版物以获取更多信息，请查找。1992 年版由 AVCM(NAC) Raymond A. Morin 和 ATC Richard M. Endres 编写，由海军教育和培训专业发展和技术中心 NAVSUP 物流跟踪号 0504-LP-026-7060 出版
物理513量子计算的应用
课程说明此类将在可用的量子计算硬件以及各个功能原理，可用软件和算法上进行一个学期的研究生培训。我们将专注于栅极模型IBM和绝热D波。此外，学生将有机会编程量子计算机并运行样本问题。一些课程将使用自己的笔记本电脑包括动手教程。将在课堂上提供用于获得量子计算机凭据的信息。学习目标量子硬件现在可供云上的用户使用，其中包括绝热量子优化器和栅极逻辑设备。出于计算机编程而不是理论开发的目的，将在操作层面上引入不同的操作原理。在第一个介绍性周之后，该课程将分为两部分，分别在栅极逻辑量子计算机和绝热量子计算机上。最后一周将用于描述预计将在不久的将来发布的其他量子计算机，或者将其中一个应用程序加深。栅极逻辑量子计算。现有设备将以量子类型和量子连接性来表征。然后，我们将考虑一四分之一的门。将说明现有软件。该课程的一部分将用于量子计算机上的量子动力学。绝热量子计算。审查了量子绝热定理后，将概述D-Wave可用设备。建议准备：入门量子力学。然后，我们将考虑可以解决这些量子设备并利用这些量子设备的问题类别，我们将在该级别上教量子化学，量子动态和机器学习的基础知识，以准备学生在现有硬件上为这些类似的问题编程可用的软件，从而利用可用的软件和未来生成硬件和软件。我们将描述在D-Wave上编程的含义，并查看可用的软件。然后，我们将考虑可以解决并利用绝热量子优化器的问题类别。我们将教授针对多个线性回归的优化问题，在D波上实施量子化学，以及将图和网络映射到二次无约束的二进制优化（QUBO）表单上。最终，学生将能够在可用的量子硬件上编程和运行至少几种上述问题类型。共同提取：EE 520。
具有功能性能的高级陶瓷材料
随着全球技术的动态进步，对新工程材料的研究适用于具有令人兴奋的特性的各种材料。这些材料包括改进的金属合金，新型塑料，陶瓷和复合材料，例如[1，2]。In terms of modern applications, the most important factors in the field of ceramic materials are high values of dielectric, ferroelectric, piezoelectric, pyroelectric, and magnetic properties obtained in various types of materials, e.g., ferroelectrics, piezoelectrics, pyroelectrics, piezoelastics, multiferroics, ferroelectro-ferromagnetic复合材料，带有钙钛矿型结构的材料，掺杂的陶瓷材料，无铅材料，生物材料等。[3 - 6]。近年来，对具有多性特性的材料进行了实验和技术研究，以进行微电源和微技术应用[7-9]。这些研究既涉及具有在一种材料中获得功能特性的材料的设计[10-12]（以及具有各种特性的材料以形成一种复合材料，例如，具有铁素体的铁电[13 - 18]），以及多组分材料的设计（例如，实心解决方案）[19-21]。这样的连接（与磁性和电源的耦合）允许获得新的材料特性，从而扩大了这些材料的应用可能性。具有高磁电效应和最佳特性的多效复合材料也是磁性电解或旋转技术中特定应用的潜在候选者[7，22 - 24]。For example, multiferroic properties can be used in interference sensors sensitive to field changes, during the precise control of electrical and magnetic fields, as well as temperature and pressure, and further in broadband detectors of the far infrared, as tunable multifunction transducers, pyroelectric sensors, oscillators, vibrators, electrostric- tive and magnetoelectric transducers,执行器，逻辑设备（用于存储信息）和微波设备[7-9，22]。适当的磁电耦合允许外部因素（磁场，电场，压力或温度）来控制磁性和电气性能，这使得可以在一种材料中获得新的内存类型[23 - 27]。因此，在一种材料中产生各种物理特性是获取现代和高性能工程材料以获得其多功能功能的一种有希望的方法。例如，获得具有高介电，压电和铁电特性的材料的组合以及具有高磁性的材料的组合，增加了磁电效应，这是许多应用的重要因素。基于具有多效性质的材料，各种换能器，传感器和内存元素发现了在微电子，宇宙学和高能量物理学中的更新和更多功能应用[9]。这导致需要持续改进这种材料的生产技术，以获得具有最佳且可重复的物理参数的产品。技术的改进伴随着同时搜索具有令人兴奋的特性的新型多用量材料。通过广泛的专业测试（包括热重时（DTA，TG，DTG），X射线（XRD）和微观结构分析（SEM，EDS，EDS，EDS，EDS，EPMA，>，EDS，EPMA，
IUS 2025春季课程计划本科
ITU至少有30天的实习是强制性的。课程目录描述在IUS：CS303数字设计：关于数字电子构建块的标准入门课程。学生将学习布尔代数的公理，数字系统和表示，逻辑门的功能，编码器，解码器，多路复用器，分流器，加法器，减法器，触发器等。课程包括简单有限状态机的分析和设计。简要研究了不同电路家族的物理实施以及数字记忆的体系结构。学生还将学习使用VHDL在可编程逻辑设备中实现数字电路。EE201模拟电子I：传导。半导体，载体，P型和-Type掺杂，漂移和扩散机制，PN连接的物理结构和行为。理想二极管，实用二极管，电气行为和电流 - 电压曲线。二极管模型。DC分析方法的二极管电路（恒定电压下降模型，带指数模型的固定点迭代）。小信号近似，二极管小信号等效和二极管电路的交流分析，直流电源设计（整流器，用滤波器电容器对拓扑分析）。Zener二极管和调节。身体耐药性和寄生能力。其他二极管类型。双极结构晶体管（BJT），早期现象，BJT操作区域，电气模型（Ebers-Moll）和特征的物理结构和行为。DC偏置和BJT电路的热稳定性。MOSFET，操作区域，特征，重要次要效应（通道长度调制，身体效应）的物理结构和行为。DC偏置和MOSFET电路的热稳定性。切换BJT和MOSFET的应用，这是数字电路中的概念用法。EE202电路II：高阶动态电路的状态和输出方程。状态过渡矩阵和属性。zerostate，零输入和总响应。正弦稳态。在JW-域中找到动态网络和系统的状态和输出方程。拟态。力量。三相系统。在S域中找到动态网络和系统的状态和输出方程。阻抗和入学。稳定性和劳斯标准。网络功能和参数。块和信号流程图。bode图。ee221面向对象的编程：数据类型，控制语句，循环，阵列，功能，指针，动态内存，抽象和封装，类，对象，构造函数，构造函数和驱动器，继承和多态性，类，类等级，超级类，超级类，亚类，互动类，界面，界面，界面，界面，虚拟方法，虚拟方法，operator，Operator opertranting，Operator，Operator opertranting。EE301模拟电子II：扩增和增益概念，Desibell概念，电压放大器 /电流放大器 /跨导电电路 /跨逆性电路模型，晶体管在扩增中的概念功能。DC分析晶体管（BJT，MOSFET）电路。BJT和MOSFET的小信号当量和末端电阻。AC分析BJT和MOSFET放大器：基本放大器阶段的增益和输入/输入电阻，分析级联（直接/电容性耦合）放大器。cascode结构，达灵顿结构。差分放大器，差分和共同模式增益，共同模式排斥比。当前来源，负载的电路。操作放大器，理想和实际行为，样品操作机的内部结构。opamp的线性和非线性应用，非理想性对行为的影响。功率放大器。eens221工程学简介：本课程是工程学深度一年级学生的方向课程。它旨在使学生适应更轻松，并告知他们有关电子产品的一般主题以及电信工程，工程道德和质量。各种教职员工向学生们发表演讲。提供了申请的示例，加上工程伦理守则，道德责任，设计中的质量问题和应用程序。ELIT113技术英语：本课程旨在通过使用引起的信息通过阅读和分析技术和学术文本以及学术和技术写作技巧来提高学生的阅读能力。学生不仅了解学术和技术英语的要求，还可以提高他们的其他语言和批判性思维能力。ELIT213学术写作简介：旨在教授组织和关键的课程学生有望通过使用适当的技术语言来广泛描述对象和机制，以对他们所研究的信息进行分类并撰写有关分类的分析组成，以引用他们在整个过程中使用的所有信息。
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。