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2020年夏季,俄勒冈州的波特兰发生山火,世界上还有很多城市也发生了山火.在我所在的街区,所有的户外活动都中断了数周,尽管如此,待在室内也并不能确保有所缓解.最糟糕的时候,我虚弱得像家里只会嗡嗡作响的空气净化器一样,无法振作起来.
室内空气质量悖论
【摘 要】
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2020年夏季,俄勒冈州的波特兰发生山火,世界上还有很多城市也发生了山火.在我所在的街区,所有的户外活动都中断了数周,尽管如此,待在室内也并不能确保有所缓解.最糟糕的时候,我虚弱得像家里只会嗡嗡作响的空气净化器一样,无法振作起来.
【出 处】
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科技纵览
【发表日期】
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2021年10期
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当一个人突发中风,治疗前的每一刻都至关重要.理想情况下,患者在第一个小时(称为“黄金一小时”)内得到诊断和治疗,才有机会获得最佳的恢复.rn电磁(EM)测量对中风诊断尤其有用,因为两种中风(缺血性和出血性中风)的介电特性不同,使用电磁方法可以进行检测.亚历山德罗·费德里(Alessandro Fedeli)和他在意大利热那亚大学的同事开发的新型设备不仅能够确认存在中风,而且还能确定是哪种中风.费德里是电气、电子、电信工程和造船工程学院的助理教授.
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1960年,《科学》杂志上发表了一篇海因茨·冯·福斯特(Heinz von Foerster)撰写的论文,该论文预测,2026年11月13日(星期五),“如果世界人口按照过去两千年来的增长速度增多,那么人口将会达到无穷大”.仅仅在这一荒谬的世界末日警告发出几年后,全球人口的年增长率就达到了约2.1％的高峰,然后开始迅速下降.到2020年,人口增长率停留在了略超过1％的水平,这是总生育率(TFR)稳定下降的结果,TFR是指一位妇女在育龄期间生育的子女数量.
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在居家久坐的疫情封锁之后,很多人认识到体育活动对身体和精神健康都是必不可少的.即便没有疫情,世界上很多地区也面临肥胖病人问题,需要帮助人们管理自己的体重.人们使用的很多健身和节食应用程序都依靠智能手机和智能手表传感器来监测身体活动水平并跟踪燃烧的卡路里.但问题是,智能手机和智能手表计算卡路里的可靠性非常差.
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假设有一个前向反馈深度神经网络结构(用“深度”来形容,是因为它包含多个隐藏层).这个例子展示了网络解读手写数字的图像,并将其划归为10个可能的数字之一.?输入层包含许多神经元,每个神经元的激活值设置为图像中一个像素的灰度值.这些输入神经元与下一层的神经元相连,在乘以某个特定值(称为权重)后传递其激活水平.第二层中的每个神经元都对其多个输入求和,并应用一个激活函数来确定其输出,且该输出以相同的方式向前传送.
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今年7月,中国研究人员敦促政府提高应对高空电磁脉冲(EMP)攻击的防御能力.而就在一年前,美国研究人员发布了一份报告,警告称中国拥有对美国进行电磁脉冲攻击的能力.军事和防止核扩散专家担心,拥有核武器的国家首先使用核武器进行电磁脉冲攻击的危险在不断增加,虽然这种攻击能避免人员伤亡,但是会毁坏电网,以及从智能手表到超级计算机的电子设备.
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1956年夏天,一群数学家和计算机科学家聚集在达特茅斯学院数学系大楼的顶层.在大约8周的时间里,他们设想了开拓一个新的研究领域的可能性.当时还是达特茅斯学院青年教授的约翰·麦卡锡(John McCarthy)在撰写会议提案时创造了“人工智能”一词,并表示要探索这样一个假设:“原则上,可以精确地描述出学习的每一个方面或智能的任何特征,从而制造出可以模拟的机器.” 在那次传奇性的会议上,研究人员粗略地勾勒出了我们今天所知道的人工智能.它催生了第一批研究者——“符号主义者”,其专家系统在20世纪80年代达到了顶
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深度学习技术如今变得越来越普遍,其应用包括语言翻译、预测蛋白质的折叠过程、分析医学扫描、玩围棋之类的复杂游戏等.在多个领域的成功使这种机器学习技术从21世纪初的默默无闻发展到了今天的主导地位.虽然深度学习近几年才声名鹊起,但它的诞生时间却不短.
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当机器人慢慢靠近我面前地板上的一根大树枝时,我想:“我可能不应该站得这么近.”让我紧张的不是树枝的大小,而是机器人在自主操作,虽然我知道它应该做什么,但我不完全确定它会做什么.如果一切都像位于美国马里兰州阿德尔菲的陆军研究实验室(ARL)的机器人专家所期望的那样,那么机器人将识别树枝,抓住它,然后把它拖到一边.
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半导体材料体系的迭代更新一直紧密关联着高新技术的发展.第一代半导体材料主要为硅(Si)与锗(Ge),第二代半导体材料主要为砷化镓(GaAs)与磷化铟(InP),第三代半导体材料主要为碳化硅(SiC)与氮化镓(GaN).随着前三代半导体材料及由其制备的典型器件相继得到广泛应用,微电子、通信、量子信息、人工智能、碳中和等高新技术获得了巨大的发展驱动力,并实现变革性突破;与此同时,高新技术的快速发展也对半导体器件的性能和功耗等提出了更高的要求,促进着半导体器件的迭代更新.因此,如何发展实现兼具高性能、低功耗、低
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