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2018年“全球十大突破性技术”

作者: admin 日期: 2019-03-27 人气: - 评论: 0

导读: 3月25日,《麻省理工科技评论》正式揭晓2018年“全球十大突破性技术”。

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3月25日,《麻省理工(gong)科技评论(lun)》正式揭晓2018年“全球十大突破性(xing)技术”。

具体包(bao)括(kuo):给所有人的(de)人工智能(云端AI)、对抗性(xing)神经网(wang)络、人造胚胎、“基(ji)因(yin)占卜”、传感城(cheng)市、巴别鱼耳塞、完美的(de)网(wang)络隐私、材(cai)料的(de)量子飞跃(yue)、实用型(xing)3D金属打(da)印(yin)机、零碳排(pai)放天(tian)然气发电等。

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1、实用型3D金属打印机

虽然(ran)3D打印(yin)技(ji)术(shu)已经存在了几十年,但它(ta)之前(qian)仍然(ran)局限在业余(yu)爱(ai)好者(zhe)和设计师的(de)小圈子内,只是用来制(zhi)造一次性原型。而且,之前(qian)的(de)3D打印(yin)技(ji)术(shu)使用任何非塑(su)料材料(尤其是金(jin)属)时,成本非常昂贵,速度也慢(man)得让人无法(fa)接受。

不过现在,随着成本越(yue)来越(yue)低,使用也越(yue)来越(yue)简单(dan),这项技术(shu)有望(wang)成为(wei)可用于(yu)零部件生产(chan)的(de)实用技术(shu)。如果它被广泛(fan)应用,将有可能改(gai)变J9九游会AG 大规模量产(chan)产(chan)品的(de)方式。

2017年,来自劳伦斯(si)·利弗莫尔国家实验室(LawrenceLivermoreNationalLaboratory)的(de)(de)研(yan)(yan)究人员宣布他们研(yan)(yan)发出了一种3D打印(yin)不锈钢零(ling)部(bu)件的(de)(de)方(fang)法(fa),通过这种方(fang)法(fa)生产出来的(de)(de)零(ling)部(bu)件的(de)(de)强度是通过传(chuan)统方(fang)法(fa)生产出来的(de)(de)两(liang)倍。

同样在2017年,位于波士(shi)顿附(fu)近(jin)的3D打印(yin)初创公(gong)司Markforged发布了第一台价格在10万美元以下的3D金属打印(yin)机。

而另(ling)一家位于(yu)波士顿(dun)地(di)区的3D打(da)印(yin)初创公(gong)司DesktopMetal也在2017年12月开始交付他们的第一台3D金(jin)属(shu)原型打(da)印(yin)机(ji)。该公(gong)司还计划(hua)推出(chu)体积更(geng)大的、用(yong)于(yu)工业(ye)制造的打(da)印(yin)机(ji),它们的速度将会比之(zhi)前的3D金(jin)属(shu)打(da)印(yin)机(ji)快100倍。

短(duan)期来(lai)看,有了这项技术后,制(zhi)造商(shang)们将不再需要维(wei)持大量的(de)库存,他(ta)(ta)们可以(yi)按(an)需地打(da)印(yin)一(yi)个部件(jian)。比(bi)如说(shuo),当顾客(ke)需要给旧车(che)替换一(yi)个零部件(jian)的(de)时候(hou),就可以(yi)立即提(ti)供(gong)给他(ta)(ta)。

长期来看,那些大(da)(da)规模生(sheng)产某一特定零部件的(de)大(da)(da)工厂将会被产品(pin)线(xian)丰富(fu)的(de)小工坊所取代。这(zhei)些小工坊将能按照顾客(ke)的(de)需求(qiu)随时(shi)打印出(chu)各种各样的(de)零部件。

根(gen)据(ju)美国(guo)材(cai)料(liao)试验学会旗下F42技术(shu)委员会订(ding)定的(de)相(xiang)关标准,将增材(cai)制(zhi)造,也(ye)就(jiu)是俗称的(de)3D打印(yin),分(fen)为七大类技术(shu)方法(fa),目(mu)前应用在(zai)“金(jin)属(shu)(shu)”的(de)打印(yin)主要有四种技术(shu),分(fen)别为金(jin)属(shu)(shu)粉床熔化(PBF,PowderBedFusion)、雷(lei)射金(jin)属(shu)(shu)沉积(ji)(LMD,LaserMetalDeposition)、黏(nian)着剂喷(pen)涂(tu)成型(BinderJetting),以及分(fen)层实体制(zhi)造(LOM,LaminatedObjectManufacturing)。

在(zai)(zai)上述的(de)(de)(de)(de)(de)(de)技(ji)术中(zhong),现(xian)阶(jie)段最(zui)被看好(hao)(hao)且应(ying)用最(zui)多的(de)(de)(de)(de)(de)(de)是金(jin)属粉(fen)床(chuang)熔(rong)化,在(zai)(zai)列印时披上一(yi)层(ceng)粉(fen)末,再透过雷(lei)射进行烧熔(rong)出想要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)形状,两点重(zhong)要的(de)(de)(de)(de)(de)(de)原(yuan)因:可以制(zhi)作(zuo)出各种(zhong)复杂形状的(de)(de)(de)(de)(de)(de)产(chan)(chan)品(pin),以及如(ru)(ru)果金(jin)属粉(fen)末控制(zhi)得宜,就(jiu)(jiu)(jiu)能做(zuo)出精致度很好(hao)(hao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)产(chan)(chan)品(pin)。举例来(lai)说,25微(wei)米(Micrometer)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)金(jin)属粉(fen)末颗(ke)粒就(jiu)(jiu)(jiu)能打(da)印出表面细致度是25微(wei)米的(de)(de)(de)(de)(de)(de)产(chan)(chan)品(pin),如(ru)(ru)果把金(jin)属粉(fen)末颗(ke)粒缩小至(zhi)2~5微(wei)米,就(jiu)(jiu)(jiu)可达(da)到(dao)表面细致度就(jiu)(jiu)(jiu)是2~5微(wei)米,就(jiu)(jiu)(jiu)会比传统CNC制(zhi)程做(zuo)出的(de)(de)(de)(de)(de)(de)更漂亮,但前提是金(jin)属粉(fen)末必须控制(zhi)得宜。

但相较于(yu)传(chuan)统的(de)铸(zhu)造或锻造工(gong)法,3D金(jin)属打印还有(you)几个阻碍,一是机器(qi)设备以及金(jin)属粉末的(de)成(cheng)本都(dou)仍偏高,二是尽管目前(qian)3D金(jin)属打印已经来到了四支(zhi)雷射喷(pen)头(tou)可同(tong)时工(gong)作(zuo),但以用户的(de)角度来看,速度还是慢。

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2、零知识验证——完美的网络隐私

对于很多加密货币,尽管理论上来说,这(zhei)(zhei)些交易都是(shi)匿名的,但通过与(yu)其他数据进(jin)行结合,还(hai)是(shi)可以追踪到甚至(zhi)识(shi)别出交易人。然(ran)而(er),零知(zhi)识(shi)验证技术却有助于真正(zheng)解(jie)决(jue)这(zhei)(zhei)个问题。而(er)且有望进(jin)一步帮助实现真正(zheng)的互联网隐私。

举个例子,该工(gong)具可以(yi)(yi)让(rang)你不(bu)用透露出生日(ri)期就能(neng)证明(ming)自己年满(man)18岁,或者不(bu)用透露自己的银行余额或其他细(xi)节,就能(neng)证明(ming)自己在银行有(you)足够的存款(kuan)可以(yi)(yi)完成金(jin)融交易。这样(yang)就大(da)大(da)降低(di)了隐私泄漏或身份盗用的风(feng)险。

尽管研(yan)究(jiu)人(ren)(ren)员已经研(yan)究(jiu)了几十年(nian),但直(zhi)到去年(nian)人(ren)(ren)们(men)对(dui)零知识验(yan)证的(de)(de)兴趣才开始暴增(zeng)(zeng),某(mou)种程度上(shang),这要(yao)得(de)益于(yu)人(ren)(ren)们(men)对(dui)加密货币(bi)日益增(zeng)(zeng)长的(de)(de)热情。同(tong)时,很大一定程度上(shang)也(ye)得(de)益于(yu)2016年(nian)末建立的(de)(de)电子货币(bi)——Zcash把零知识验(yan)证应(ying)用于(yu)实际。Zcash的(de)(de)研(yan)发人(ren)(ren)员使用一种叫做zk-SNARK(简明(ming)非交互零知识验(yan)证)的(de)(de)方法让(rang)用户(hu)进(jin)行匿名交易。通常(chang),这在比特(te)币(bi)以及(ji)其他公(gong)共区块(kuai)链系统中是不(bu)可能实现(xian)的(de)(de),比特(te)币(bi)以及(ji)其他公(gong)共区块(kuai)链系统中的(de)(de)交易对(dui)所有人(ren)(ren)都(dou)是公(gong)开透明(ming)的(de)(de)。

不(bu)过尽(jin)管zk-SNARK承诺(nuo)种种好处,但计算量大,运行缓(huan)慢(man)。同(tong)时(shi),zk-SNARK需要“信任安装”,所生成的密钥(yao)(yao)如(ru)果落入(ru)坏(huai)人(ren)之手就可(ke)以破坏(huai)整个系统(tong)。不(bu)过,研究人(ren)员正在努力研究替代方案(an),希望可(ke)以更加高(gao)效地(di)部(bu)署零知识验证,同(tong)时(shi)不(bu)需要上述(shu)密钥(yao)(yao)。

3、零碳排放天然气发电

在(zai)可预见(jian)的未来,J9九游会AG 可能要(yao)一直将天(tian)然(ran)(ran)气作为(wei)主要(yao)的发(fa)电(dian)能源之一。现(xian)成又便宜的天(tian)然(ran)(ran)气发(fa)出的电(dian)占(zhan)美国总发(fa)电(dian)量的30%,全世(shi)界发(fa)电(dian)量的22%。天(tian)然(ran)(ran)气虽然(ran)(ran)比煤炭清洁得(de)多,仍(reng)造成了大量的碳排放,而现(xian)有技术体(ti)系通常是进(jin)一步(bu)增设CO2吸附、脱硫脱硝、降灰等环(huan)保(bao)装置来实现(xian)。

然而,这些手段大都是补救性质(zhi)(zhi)的(de),会增加(jia)发电成本(ben)和能(neng)耗,降低经济效益。而现在(zai),美国(guo)能(neng)源公司(si)NetPower彻底摒弃(qi)传统的(de)以水蒸(zheng)气为(wei)工(gong)(gong)质(zhi)(zhi)的(de)热能(neng)循环过(guo)(guo)程,选(xuan)用全(quan)新的(de)以高压高温超(chao)临(lin)界CO2为(wei)介(jie)质(zhi)(zhi)的(de)Allam循环过(guo)(guo)程。这样就从本(ben)质(zhi)(zhi)上解决(jue)了CO2排放和NOx污染(ran)的(de)问题,且回收(shou)的(de)CO2还(hai)变废为(wei)宝(bao),可应用于采油或作为(wei)化(hua)工(gong)(gong)原(yuan)材料等利用。

该技(ji)(ji)术发(fa)(fa)电(dian)(dian)(dian)综合效率更高,设施大幅简(jian)化,固定投资少,占(zhan)地面积小。如(ru)果该技(ji)(ji)术成(cheng)熟并实现产业化,将引领热力发(fa)(fa)电(dian)(dian)(dian)领域(yu)的技(ji)(ji)术革命,不仅对天然(ran)气发(fa)(fa)电(dian)(dian)(dian)意义重大,对煤电(dian)(dian)(dian)领域(yu)也(ye)有(you)非常(chang)重要(yao)的参考价值。

4、人造胚胎

英国剑桥大学的(de)(de)胚胎(tai)学家们(men)利用干细胞培育(yu)出了一种逼真的(de)(de)小鼠(shu)胚胎(tai)。值得一提的(de)(de)是,该(gai)胚胎(tai)并不(bu)是由卵(luan)细胞与精子结合而来的(de)(de),只使用了从另(ling)一个胚胎(tai)中(zhong)得到的(de)(de)细胞。

团(tuan)队(dui)负(fu)责人(ren)Zernicka-Goetz称,她的“合成”的胚胎可能不会发育成老鼠(shu)。尽管如此,它(ta)们也意味着,J9九游会AG 很快就可以实现在没有卵子(zi)的情况下育出哺乳动物。

据了解,人工(gong)合成的(de)人类(lei)胚胎(tai)将(jiang)(jiang)是(shi)科学家们的(de)福音(yin),这可以让他们梳(shu)理出胚胎(tai)在早期发(fa)展中(zhong)经(jing)历的(de)过程。而且,由于这些胚胎(tai)是(shi)从(cong)易操作的(de)干细胞发(fa)展而来的(de),实(shi)验室将(jiang)(jiang)能(neng)够使用(yong)各(ge)种工(gong)具,例如基因编辑(ji)技术,在它们生(sheng)长的(de)过程中(zhong)对它们进(jin)行研究。

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5、对抗性神经网络

人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)识别物体的能(neng)力已经越(yue)来越(yue)强了(le):给(ji)它看一(yi)百万张图(tu)片(pian),它就可(ke)(ke)(ke)以(yi)用惊人(ren)(ren)的准确度来告诉你究竟哪张里面有个行(xing)人(ren)(ren)在过马路。但是AI几乎不可(ke)(ke)(ke)能(neng)独自生成行(xing)人(ren)(ren)的图(tu)片(pian)。如果它可(ke)(ke)(ke)以(yi)实现这(zhei)一(yi)点,它将可(ke)(ke)(ke)以(yi)创造(zao)大量看似真实的合成图(tu)片(pian),把(ba)行(xing)人(ren)(ren)放在各种环境下。而自动驾驶系统或许足不出(chu)户就能(neng)使用这(zhei)些(xie)图(tu)片(pian)进行(xing)训练。

但问(wen)题在于,从无到有创造(zao)一个(ge)东(dong)西(xi)需(xu)要想象力(li),而这正是(shi)人工智能(neng)(neng)技(ji)术(shu)一直难(nan)以(yi)实现的能(neng)(neng)力(li)。

直到2014年,当时还(hai)是蒙特(te)利尔(er)大学博士(shi)生的IanGoodfellow突然想到了(le)这个问(wen)题(ti)的答案,这就是“对抗式生成网络”(GAN)。

“对抗式生成(cheng)网(wang)(wang)(wang)络(luo)(luo)”使用两(liang)个(ge)(ge)神经网(wang)(wang)(wang)络(luo)(luo),而且使用同一(yi)个(ge)(ge)数据集进行(xing)训(xun)练。其中一(yi)个(ge)(ge)神经网(wang)(wang)(wang)络(luo)(luo)叫(jiao)生成(cheng)网(wang)(wang)(wang)络(luo)(luo),它的(de)任(ren)务(wu)就(jiu)是(shi)(shi)依(yi)照(zhao)所见过的(de)图(tu)片(pian)(pian)(pian)(pian)来生成(cheng)新的(de)图(tu)片(pian)(pian)(pian)(pian),比如(ru)一(yi)个(ge)(ge)多长一(yi)条(tiao)手(shou)臂的(de)行(xing)人。而另外那个(ge)(ge)神经网(wang)(wang)(wang)络(luo)(luo)叫(jiao)判别网(wang)(wang)(wang)络(luo)(luo),它的(de)任(ren)务(wu)则是(shi)(shi)判断它所见得图(tu)片(pian)(pian)(pian)(pian)是(shi)(shi)否与训(xun)练时的(de)图(tu)片(pian)(pian)(pian)(pian)相似,还是(shi)(shi)由生成(cheng)模型(xing)创造出来的(de)“假(jia)货”,比如(ru),判断那个(ge)(ge)长着三个(ge)(ge)手(shou)臂的(de)人有没(mei)有可能(neng)是(shi)(shi)真(zhen)的(de)?

慢慢的,生成网络创(chuang)造(zao)图片的能力会强到无法被判别网络识破的程度。基本(ben)上(shang),经(jing)过训练之后,生成网络学会了识别并创(chuang)造(zao)看起(qi)来十(shi)分真实的行人图片。

这(zhei)项技术(shu)已经成为了(le)在(zai)过去十年最具潜力的人工智(zhi)能(neng)突破,帮(bang)助机器产生甚(shen)至可(ke)(ke)以(yi)欺骗人类的成果(guo)。一些专家相信,GAN在(zai)某(mou)种程度上(shang)已经开(kai)(kai)始理解它(ta)们(men)所见(jian)到(dao),所听到(dao)的世界的底层结构。而这(zhei)意味着,随着人工智(zhi)能(neng)开(kai)(kai)始获得想象(xiang)力,它(ta)们(men)也可(ke)(ke)能(neng)开(kai)(kai)始理解它(ta)在(zai)这(zhei)世界上(shang)所看(kan)到(dao)的东西。

不过,GAN的(de)成(cheng)果并非完美:它们(men)可能生成(cheng)有两套把手的(de)自行车,或者(zhe)眉毛错位的(de)脸。

6、云端AI——给所有人的人工智能

人(ren)工(gong)智能一直(zhi)以来都(dou)只是亚马逊、百度、谷歌和微(wei)软等大型科技公(gong)司,以及少数(shu)初创公(gong)司的玩物。对于其(qi)他领域的众多公(gong)司来说,人(ren)工(gong)智能太贵也太难,无法全面普及。

这个(ge)问题该(gai)如何解决?基(ji)于云端的(de)机(ji)(ji)器(qi)学(xue)习(xi)工(gong)具正在(zai)将人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)带给更(geng)(geng)广泛的(de)群体。如今,亚(ya)马逊旗(qi)下的(de)AWS子公(gong)司几乎统治(zhi)了云AI市场。谷(gu)歌则试图通过TensorFlow这款可以开(kai)发机(ji)(ji)器(qi)学(xue)习(xi)系(xi)统的(de)开(kai)源人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)框架来挑战它(ta)的(de)地位。而谷(gu)歌近日刚公(gong)开(kai)的(de)CloudAutoML也(ye)是一(yi)套(tao)经过预先训练,可以让人(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)变得更(geng)(geng)容易(yi)使用的(de)系(xi)统。

7、基因占卜

将来有一天,婴儿出生(sheng)时就会得到一份DNA检(jian)测(ce)报(bao)告(gao)。这(zhei)些报(bao)告(gao)将提(ti)供婴儿患心脏病或癌症的(de)(de)几率、是(shi)否对烟草上瘾(yin),以及是(shi)否比一般人更聪明的(de)(de)预测(ce)。由于(yu)大(da)型基因研究(jiu)(部(bu)分研究(jiu)涉及人数超过100万人)的(de)(de)开展以及科学进(jin)步(bu),这(zhei)样(yang)的(de)(de)报(bao)告(gao)很快就会从概念(nian)变成现(xian)实。

尽(jin)管新的DNA测试只是(shi)提供了概率推断(duan),而不是(shi)直接得出诊断(duan)结论(lun),但依然可以极大地(di)造(zao)福医学的发展

8、传感城市

如(ru)今(jin),全球很多(duo)智(zhi)慧城市计(ji)划都已搁浅,要么(me)下调了曾经雄(xiong)心勃勃的(de)目标,要么(me)因为生活成本原(yuan)因逼走了超(chao)级富豪之外的(de)普通居民。而多(duo)伦多(duo)的(de)一个叫(jiao)Quayside的(de)项目,却(que)希望从(cong)头开始重新设(she)计(ji)一个社区(qu),用最(zui)新的(de)数(shu)字技术将其重建,打破现有的(de)失(shi)败局面(mian)。

Alphabet旗下位于纽约(yue)市的SidewalkLabs将和加拿(na)大政府进行合作(zuo),让这(zhei)一(yi)高(gao)科(ke)技项目落(luo)地在多伦多Waterfront工业区(qu)。

该(gai)项(xiang)目(mu)的(de)(de)目(mu)标之一(yi)就是让一(yi)切关于设计、政策以(yi)及信息(xi)科技的(de)(de)决策都以(yi)一(yi)个巨大的(de)(de)传感器网络(luo)(luo)为(wei)基(ji)础。这个网络(luo)(luo)将收集各种信息(xi):空气质(zhi)量、噪声水(shui)平(ping)以(yi)及人们(men)的(de)(de)行为(wei)等数据(ju)。

在该规划(hua)中,一切车(che)辆(liang)都是自(zi)动驾(jia)驶的共享车(che)辆(liang),地下(xia)也将跑着负责(ze)送快递这种低级体力劳动的机器人(ren)。SidewalkLabs表(biao)示(shi),他(ta)(ta)们(men)计划(hua)让(rang)正在设计的软件与系统开(kai)(kai)源,可以允许其他(ta)(ta)公(gong)司在其上创建服务,类似为手机开(kai)(kai)发APP的做法(fa)。

9、巴别鱼耳塞——ai翻译

在风(feng)靡一(yi)时的(de)(de)科幻经(jing)典《银(yin)河(he)系(xi)漫游指(zhi)南》中,你把(ba)一(yi)条(tiao)黄色的(de)(de)巴别(bie)鱼塞到耳(er)(er)朵里(li),就可以听到实时翻(fan)译。在现实世界中,谷歌已经(jing)研(yan)究出了一(yi)个过渡(du)性的(de)(de)解(jie)决方案:一(yi)副叫做PixelBuds价值159美(mei)元的(de)(de)耳(er)(er)塞。这副耳(er)(er)塞可以在Pixel智能手机(ji)上(shang)通过谷歌翻(fan)译应用(yong)进行实时翻(fan)译。需要一(yi)个人佩戴耳(er)(er)塞,另一(yi)个人手持手机(ji)。

谷歌翻(fan)译之前就已(yi)经有了对话功能,其iOS和安卓(zhuo)版应用(yong)都可以(yi)自动识别说话者的(de)语言,然后自动翻(fan)译。但背景(jing)噪音会(hui)增加应用(yong)理(li)解话语的(de)难度,同时也会(hui)让应用(yong)很(hen)难判断(duan)说话人何(he)时停顿,何(he)时开(kai)始翻(fan)译。PixelBuds有效解决了这些问题,因(yin)为(wei)佩(pei)戴人可以(yi)在(zai)说话的(de)同时用(yong)手指(zhi)点(dian)击和长按(an)右边的(de)耳塞。将交互分别放在(zai)智能手机(ji)和耳塞上,可以(yi)让双方(fang)都能控制麦(mai)克风。

10、材料的量子飞跃

新型量子计(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)机(ji)(ji)功能强大,不(bu)过它的(de)发展(zhan)道(dao)路上依然(ran)笼罩着(zhe)一层(ceng)迷雾:量子计(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)机(ji)(ji)有着(zhe)当今计(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)机(ji)(ji)无法比拟(ni)的(de)计(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)力,但是J9九游会AG 至(zhi)今尚未(wei)弄清楚(chu)这种能力能被用来做什么。一个前景无限的(de)应用方向正在向量子计(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)机(ji)(ji)招手:精确分子设(she)计(ji)(ji)(ji)。

未(wei)来,科学家可以利用这项(xiang)技术设计出新(xin)(xin)型蛋白质(zhi),用于研制更(geng)有疗效(xiao)的药物,或是设计出新(xin)(xin)型高效(xiao)电池(chi)中的电解质(zhi)、直接(jie)将(jiang)太阳能转化为(wei)液态燃料的神(shen)奇化合物以及(ji)更(geng)高效(xiao)的太阳能电池(chi)。

然而,量子(zi)(zi)计(ji)(ji)(ji)(ji)算还有不少需(xu)(xu)要突破的地方,首先,量子(zi)(zi)计(ji)(ji)(ji)(ji)算的精(jing)度相当(dang)低,虽然用(yong)在深度学习等精(jing)度需(xu)(xu)求(qiu)不高的计(ji)(ji)(ji)(ji)算上相当(dang)合适(shi),但要处理传统计(ji)(ji)(ji)(ji)算机的通用(yong)计(ji)(ji)(ji)(ji)算工作(zuo),可(ke)能就(jiu)力(li)有未(wei)逮了(le)。其次(ci),量子(zi)(zi)计(ji)(ji)(ji)(ji)算这种高度并行的计(ji)(ji)(ji)(ji)算环境需(xu)(xu)要框架(jia)的适(shi)配,以及编(bian)译器的针对性(xing)优化,这种开发逻(luo)辑与现有的计(ji)(ji)(ji)(ji)算架(jia)构完全(quan)不同。




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