祝贺!中国学者,一天6篇Nature!
据青塔学术报道,2月10日凌晨,我国学者在Nature发表了6篇论文! 其中,3篇来自同一高校——中国科学技术大学,而就在上周,中科大团队刚刚登上Science期刊。 这所“偏安”合肥、每届招生规模不足2000人的中国顶尖学府,正在低调地铸就着一个又一个学术奇迹。 3篇Nature中,两篇偏物理方向,一篇属于生命科学研究。 潘建伟院士团队Nature 中国科学技术大学潘建伟、赵博等与中国
入局光量子计算:日本研究团队开发出高性能“压缩光”源
本周三,一个日本科学家团队宣布其在开发使用光子或光粒子的量子计算机上取得关键进展,这种计算机不再需要用于冷却现有机器的超低温环境。包括日本电报电话(NTT)公司、东京大学和日本理研研究所在内的研究团队开发了一种高性能的“压缩光”源,用于光量子计算的信息传输。他们的目标是在2030年之前利用这项技术开发出强大的量子计算机。公私学术界的努力标志着日本在这一领域迈出了重要一步,预计这一领域将对未来几年众
全球最大!超导量子计算机“上新”了
◎ 科技日报记者 刘霞据英国《新科学家》杂志网站15日报道,IBM公司宣称,其已经研制出了一台能运行127个量子比特的量子计算机“鹰”,这是迄今全球最大的超导量子计算机。据悉,该公司计划2年后推出超过1000个量子比特的计算机。量子比特是量子计算机最基本的信息单元,不同于电子计算机只能是0或1,量子比特可以同时是0和1,所以其计算性能更强大,而且增加量子比特数可使量子计算机的性能呈指数级提升。
费曼:我不只是帅,我还会学习
作者创作的费曼插画 来源: 中科院物理所 理查德·费曼(Richard Feynman)被认为是科学史上最具有传奇色彩的人物之一。1965年,因为对量子电动力学(QED)领域的卓越贡献,费曼和朱利安·施温格(J。 Schwinger)以及朝永振一郎(Tomonaga)共同获得当年的诺贝尔物理学奖。费曼是一位卓越非凡的教育家,也是一位伟大的物理学家。 他在物理学领域中做
亚马逊云科技宣布新量子计算中心正式启用
亚马逊云科技在美国加州理工学院建立新的量子计算中心,旨在构建更大规模、更精准的量子计算机量子计算有望推动医学、制造、材料生产等方方面面的技术进步。尽管量子计算机可以解决目前传统计算机无法解决的问题,但它对环境的微小变化非常敏感,也更容易出错。为加速量子计算技术和应用的发展,亚马逊云科技在2019年推出亚马逊云科技量子计算中心。亚马逊云科技日前在美国加州理工学院 (Caltech)建设了一个新的量子
霍尼韦尔量子解决方案业务将与剑桥量子计算公司合并 打造全球最大最先进的量子计算企业
霍尼韦尔(纳斯达克代码:HON)近日宣布旗下量子解决方案业务将与剑桥量子计算公司合并。两家世界领先的量子计算和量子技术公司将携手组建迄今为止全球最大、最先进的独立量子计算公司*,引领量子计算行业发展。预计该行业市场价值在未来三十年内将达到1万亿美元。霍尼韦尔量子解决方案业务将与剑桥量子计算公司合并 打造全球最大最先进的量子计算企业新公司将提供目前全球最高性能的量子计算机以及全套量子软件,包括第一个
姚期智:人生为一大事而来,引领中国“图灵”之路
近日,在清华大学交叉信息研究院,年过七旬的姚期智向媒体宣布他即将开启的培养“量子人才”的新举措——量子信息班下大力气培养本科人才,推动计算机学科发展,姚期智在清华一待就是十七载。他曾说,“人生为一大事而来”,这件大事,就是“为国家培养人才,引领中国‘图灵’之路”培养人才最关键的是什么?中国的“图灵之路”还有多远?姚期智接受了新华每日电讯记者的专访首发:6月1日《新华每日电讯》成风化人作者:新华每日
半月谈:量子信息、脑科学...这些未来产业将点亮怎样的未来?
作者 李闽榕产业是推动经济发展的核心引擎,未来产业应是能够推动未来经济社会快速、持续发展的产业。未来产业不是传统产业的自我延续和升级,而是前瞻性、颠覆性科技创新重大成果所形成的新型战略性产业。以“十四五”规划和2035年远景目标纲要中提出的人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海为例:人工智能能够对人的意识、思维的信息过程进行模拟,其在机器人、经济政治决策、控制
“口罩厂”霍尼韦尔搞出的量子计算机,刚刚获得了Nature认可
被调侃为“口罩厂”的霍尼韦尔,9个月打破3次量子计算领域纪录。 而就在刚刚,它把自家“杀手锏”的细节内容发布到了Nature。 而也就是在大约 1 年前,霍尼韦尔“高调”宣布:将凭借不同于市场上任何技术,进入量子计算赛道。在关键的量子计算基准上,比拥有更多量子比特的量子计算机,表现得要更好。 霍尼韦尔所凭借的,到底是怎样的一个独门绝技? 霍尼韦尔的“杀手锏” 在量子计算这片“江湖”中,
剑桥量子计算公司开拓推理量子机器学习方法
剑桥量子计算公司(CQC)的科学家开发出多种方法,并证明量子机器可以学习非常普遍的概率推理模型并从中提取隐藏的信息。这些方法可以改进范围广泛的应用,在这些应用中,复杂系统中的推理和对不确定性的量化至关重要。例如,医疗诊断、任务关键型机器中的故障检测或投资管理的财务预测。CQC研究人员在预印库arXiv上发表的这篇论文中确定,量子计算机可以学习应对现实场景中典型的不确定性,而人类通常依靠直觉来处理这