被质疑“不该拿物理学奖”的诺奖得主,一生经历却足够拍一部《奥本...

03然而,霍普菲尔德在1977年发现了神经科学研究项目(NRP),与神经科学家和生物物理学家共同研究大脑计算和生物物理问题。04通过与加州理工学院的合作,霍普菲尔德最终找到了一个适合他的研究领域的环境,并发表了多篇与生物学相关的论文。05他的研究为神经网络领域的发展奠定了基础,如今已成为物理学、生物学和计算机科学...

...AI,到底是诺奖“水”了还是AI“杀死”了物理化学?|钛媒体深度

在2024年诺贝尔物理学奖中也提到,物理学为机器学习的发展贡献了工具,同时,物理学作为一个研究领域也受益于人工神经网络,近年来,神经网络技术也开始用于计算和预测分子和材料的特性。辛顿认为,神经网络发展的前期阶段很大程度上依赖于物理学的想法,他研发的玻尔兹曼机就是在早期阶段帮助AI研究克服了“训练深度神经网络”...

今晚2024年诺贝尔物理学奖揭晓,来看六大热门预测!你觉得将花落谁家?

贝里因其提出的贝里相位闻名,这种几何相位在量子系统经过周期性演化时累积,与路径形状无关,广泛应用于凝聚态物理、拓扑物理和量子计算等领域,影响了对量子霍尔效应和拓扑绝缘体的理解。像差校正电子显微镜人物:MaximilianHaider,HaraldRose,KnutUrban获奖原因:发明并应用像差校正电子显微镜,实现了亚埃级的三...

国内第二位获此殊荣中国物理学家!段路明院士荣获2024年国际量子奖...

该殊荣是对段路明院士在量子通信和量子计算领域卓越贡献的高度认可。特别是其提出的用于长距离量子通信的DLCZ(Duan-Lukin-Cirac-Zoller)量子中继方案、用于可扩展量子计算的Duan-Kimble方案和近期实现的包括300个离子量子比特的最大规模的离子量子模拟计算机。该奖项于今年在第16届QCMC国际大会上正式颁发。国际量子奖自...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

2、技术深度:深入探讨了数据机理协同驱动的机器学习方法,以及如何结合物理机理进行特征选择和模型构建。3、算法多样性:介绍了多种机器学习算法,如BP神经网络、SVR、CNN、DTR、RF等,并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。4、模型评估与优化:详细讲解了如何评估机器学习模型的性能,包括评价指标和可视化方法,以及如...

索辰科技:公司高性能计算流体仿真软件可优化产品设计,改善产品...

公司回答表示:公司基于高性能计算的流体仿真软件可以在航空、船舶、汽车等工业领域中应用,对复杂的流体现象进行精细模拟和分析,继而优化产品设计,改善产品性能,减少物理试验成本和研发周期(www.e993.com)2024年11月20日。本文源自:金融界AI电报

数字大脑的未来,技术与计算交叉的愿景

因此,研究者可以确定以下目标:(1)在生命周期中获得关于大脑可塑性、学习和适应的详细见解。(2)加速数字大脑医学的发展。(3)探索并模拟大脑作为身体一部分的模型。大脑衍生技术一项基本挑战在于确定大脑建模所需的精细度级别、过渡性计算以及模拟开发的类型,以便支持各种认知和感觉运动功能的涌现。模拟人类大脑的模型被...

...中国“天元”量子模拟器率先取得量子计算第二阶段重大进展

第二方面,从凝聚态物理本身这个课题的角度来说,我们可以把完整的低温相图看成破解强关联量子体系的“藏宝图”,这次的工作,突破了经典计算的能力,掺杂条件下的反铁磁相变(下图中左下处蓝色部分)已经给出,这条路一旦开始,就不会停下来,随着量子模拟器做的更加强大,我们可以期待整个的低温相图都被画出,除了符合人们...

量子物理领域发展态势

二、量子物理应用研究随着理论研究的深入和实验技术的进步,对量子物理应用的研究逐渐从单纯利用量子体系的不连续特性,拓展到需要对量子态进行精确调控阶段。特别是通过与信息科学的结合,形成了新兴的量子信息学科,其研究方向包括量子计算、量子通信和量子精密测量等。

台积电和新思科技将NVIDIA开创性计算光刻平台投入生产

TechWeb3月19日消息,NVIDIA宣布,为加快下一代先进半导体芯片的制造速度并克服物理限制,TSMC和Synopsys将在生产中使用NVIDIA计算光刻平台。全球领先的晶圆厂TSMC与硅片到系统设计解决方案领域的领先企业Synopsys已将NVIDIAcuLitho集成到其软件、制造工艺和系统中,在加速芯片制造速度的同时,也加快了对...