南极洲最大的罗斯冰架行为怪异 每天都在被冰流挤出原位

摘要：冰流的活动导致罗斯冰架突然移位。圣路易斯华盛顿大学的研究显示，南极洲罗斯冰架（面积约相当于法国）每天都会因冰流而发生错位。冰流突然滑动造成的这种移动可能会影响冰震和冰架断裂，从而引发人们对气候变暖情况下冰架稳定性的担忧。 在南极洲，巨大的冰川不断移动。冰流就像传送带一样，是加速运动的通道，将这些巨大冰川中的大部分冰和沉积物碎屑运往海洋。根据圣路易斯华盛顿大学的最新研究，每天至少有一次这样的冰流会把整个罗斯冰架挤出原位。这一发现意义重大，因为罗斯冰架规模巨大：它是南极洲最大的冰架，面积与法国差不多。文理学院罗伯特-布鲁金斯地球、环境和行星科学杰出教授道格-维恩斯（Doug Wiens）说："我们发现，整个冰架每天会突然移动一到两次，每次大约6到8厘米（或3英寸），这是由流入冰架的冰流滑动引发的。这些突然的运动有可能在引发冰地震和冰架断裂方面发挥作用"。罗斯冰架是从内陆冰川延伸到海洋上的浮冰。科学家们之所以对冰架和冰流之间的相互作用感兴趣，部分原因是他们担心南极洲的冰架在气候变暖的情况下是否稳定。冰架就像冰川和冰流的制动器，减缓冰川和冰流向大海融化的速度，从而使更多的冰积聚在大陆上。如果冰架坍塌，这种支撑就会消失，冰川就会自由地加速流动。冰川一旦流入海洋，就会导致海平面上升。这项发表在《地球物理研究快报》上的新研究主要关注惠兰斯冰流引发的运动，惠兰斯冰流是涌入罗斯冰架的大约六条快速流动的大冰河之一。Wiens 说："仅凭感觉是无法探测到这种运动的。这种移动发生在几分钟的时间内，所以没有仪器是无法感知的。这就是为什么从伟大的探险家罗伯特-F-斯科特（Robert F. Scott）和罗尔德-阿蒙森（Roald Amundsen）开始，人们就一直在罗斯冰架上行走和露营，但直到现在才探测到这种运动的原因。"罗斯冰架的移动是由相对突然的冰流移动（用冰川术语来说）引发的，这种移动被称为"滑动事件"。这有点类似于地震前和地震时沿断层发生的"棒状滑动"。在 Wiens 和他的团队观察到的情况下，惠兰斯冰流的一大段（面积超过 100 千米乘 100 千米）保持静止不动，而冰流的其他部分则向前蠕动。然后，每天一到两次，这一大段冰流向前冲向罗斯冰架，它可以在几分钟内移动 40 厘米（16 英寸）。过去 50 年对冰流的研究表明，一些冰流在加速，另一些则在减速。科学家可以利用地震仪探测冰流的突然运动，从而帮助了解是什么控制了这种运动。Wiens 和他的团队于 2014 年前往南极洲，放置本研究中使用的地震仪。他说："我过去发表过几篇关于惠兰斯冰流滑动事件的论文，但直到现在才发现整个罗斯冰架也在移动。"研究人员认为，这些滑坡事件与人类造成的全球变暖没有直接关系。一种理论认为，它们是由于惠兰斯冰流河床中的水分流失，使其变得更加"粘稠"造成的。与滑移事件相关的应力和应变与在不同条件下观测到的引发冰震的应力和应变相似。目前，冰震和裂缝只是冰架正常生命的一部分。有人担心罗斯冰架有一天会解体，因为其他更小、更薄的冰架也曾解体过。我们还知道，罗斯冰架在上一个间冰期--大约 12 万年前瓦解，导致其他冰川和冰流的冰迅速流失。编译来源：ScitechDaily 原文：南极洲最大的罗斯冰架行为怪异 每天都在被冰流挤出原位

格拉斯·刘易斯公司：特斯拉股东应该拒绝马斯克的薪酬

摘要：一家大型代理咨询公司敦促特斯拉公司股东否决首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）提出的总额为560亿美元的薪酬方案，这给特斯拉董事会带来了打击。格拉斯·刘易斯公司（Glass Lewis & Co．）在周六发布的一份报告中提出了这一建议，理由是该薪酬方案“规模过大”，且在行权时存在“稀释效应”。 报告称：“在2018年的授予之前，马斯克的一系列与公司无关的耗时项目已广为人知，而随着他以高调方式收购了现在的X公司，这一情况进一步恶化。”这一建议可能会影响大型机构投资者在特斯拉6月13日年度股东大会上的投票。如果该提案被否决，CEO可能会兑现开发特斯拉之外产品的威胁。下个月的投票将是马斯克薪酬方案第二次提交股东审议。该薪酬方案最初于2018年制定，但今年早些时候，一名特拉华州法官宣布该方案无效，称投资者并未充分了解关键细节。如果特斯拉董事会能够证明补偿方案仍得到广泛支持，这可能有助于对裁决提起法律上诉。另一方面，如果失败，将是一个重大的尴尬，表明投资者正在失去对马斯克领导力的信任。投票只是建议性的，这意味着特斯拉可以选择忽视它。大约四分之三的投资者在六年前支持马斯克的薪酬方案。格拉斯·路易斯当时建议他们否决该方案，理由是成本太高，会稀释其他股东的利益。特斯拉一直在试图通过争取股东支持的活动来回应公众对马斯克薪酬的批评。董事会主席罗宾·丹纳姆正在与大型机构投资者接触，而一个“投票支持特斯拉”的网站则在争取该公司庞大的散户股东的支持。另外，特斯拉还要求股东在下个月就一项将公司章程从特拉华州迁至德克萨斯州的提案进行投票。格拉斯·刘易斯（Glass Lewis）建议投票反对此举，同时也投票反对埃隆·马斯克（Elon Musk）的兄弟金巴尔·马斯克（Kimbal Musk）连任董事会成员。 原文：格拉斯·刘易斯公司：特斯拉股东应该拒绝马斯克的薪酬

NASA为未来推进六项先锋太空技术

摘要：美国国家航空航天局（NASA）的"创新先进概念"计划（Innovative Advanced Concepts program）已选中六项富有远见的概念研究，为其提供更多资金并进行开发。每项研究都已经完成了最初的NIAC阶段，显示出它们未来的构想--如月球铁路系统和基于流体的望远镜--可能会为NASA探索太空中的未知世界提供新的视角和方法。 艺术家概念拼贴画，突出了 2024 年 NIAC 第二阶段获奖者为未来可能的任务提出的新颖方法。图片来源：NASA，左起Edward Balaban、Mary Knapp、Mahmooda Sultana、Brianna Clements、Ethan SchalerNIAC 第二阶段概念研究将获得高达 600,000 美元的资金，用于在未来两年内继续开展工作，解决剩余的关键技术和预算障碍，并为今后的发展铺平道路。第二阶段完成后，这些研究将进入最后的 NIAC 阶段，从而获得更多资金和开发考虑，成为未来的航空航天任务。华盛顿NASA总部的NIAC项目执行官约翰-尼尔森（John Nelson）说："这些多样化的、类似科幻小说的概念代表了第二阶段研究的一个奇妙类别。我们的NIAC研究员从未停止过惊奇和灵感，这一类研究无疑为NASA在未来的可能性方面提供了很多思考的空间"。入选 2024 年 NIAC 第二阶段奖项的六个概念分别是：流体望远镜（FLUTE）：启用下一代大型空间观测站 将利用离子液体的流体塑形技术在太空中建立一个大型光学观测站。这些太空观测站有可能帮助研究美国宇航局最优先的天体物理学目标，包括类地系外行星、第一代恒星和年轻星系。FLUTE 研究由美国宇航局位于加利福尼亚硅谷的艾姆斯研究中心的 Edward Balaban 领导。脉冲等离子火箭：人类到火星的快速穿越 这是一种创新的推进系统，它依靠裂变产生的等离子体包提供推力。这种创新系统可以大大缩短地球与太阳系任何目的地之间的旅行时间。这项研究由位于亚利桑那州斯科茨代尔的豪氏工业公司（Howe Industries）的布里安娜-克莱门茨（Brianna Clements）领导。长波长大天文台（GO-LoW）可能会改变美国国家航空航天局（NASA）进行天文学研究的方式。这个超大型星座低频射电望远镜使用数千颗自主小卫星，能够测量系外行星和宇宙黑暗时代发出的磁场。GO-LoW由位于马萨诸塞州剑桥市的麻省理工学院的玛丽-克纳普领导。放射性同位素热辐射电池发电装置正在研究新的空间电源，其运行效率可能高于美国航天局的传统发电装置。这项技术可使未来无法携带笨重的太阳能或核能系统的小型探索和科学航天器成为可能。这项发电概念研究来自纽约罗切斯特理工学院的斯蒂芬-波利。FLOAT：轨道上的柔性悬浮 这是一个月球铁路系统，在月球上提供可靠、自主和高效的有效载荷运输。该轨道系统最快可在 2030 年代支持可持续月球基地的日常运营。伊桑-沙勒（Ethan Schaler）在美国国家航空航天局位于南加州的喷气推进实验室领导着 FLOAT 项目。外星球探索科学工艺 将量子点传感器分布在太阳帆的整个表面，使其成为一个创新的成像仪。量子物理学将使美国国家航空航天局能够通过研究量子点如何吸收光线来进行科学测量。通过利用太阳帆的面积，它可以让更轻、更具成本效益的航天器携带成像仪穿越太阳系。ScienceCraft由美国宇航局位于马里兰州格林贝尔特的戈达德太空飞行中心的Mahmooda Sultana领导。美国国家航空航天局空间技术任务局为 NIAC 计划提供资金，因为该计划负责开发该局新的跨领域技术和能力，以实现其当前和未来的任务。要了解有关 NIAC 和 2024 年第二阶段研究的更多信息，请访问网站：https://www.nasa.gov/stmd-the-nasa-innovative-advanced-concepts-niac/编译来源：ScitechDaily 原文：NASA为未来推进六项先锋太空技术

研究人员利用电子和空穴自旋实现了精确的量子比特控制和相互作用

摘要：研究人员正在通过开发基于电子和空穴自旋的量子比特来推动量子计算的发展，巴塞尔大学最近的突破性研究表明，利用空穴自旋可以控制量子比特之间的相互作用。这些进展表明，利用现有硅技术开发可扩展的高效量子计算机前景广阔。 巴塞尔大学在量子比特技术方面取得的进展为可扩展量子计算带来了希望，它利用电子和空穴自旋实现了精确的量子比特控制和相互作用。全世界的研究人员都在探索各种量子比特技术，对实用量子计算机的追求正如火如荼地进行着。尽管做出了大量努力，但对于哪种类型的量子比特最能最大限度地发挥量子信息科学的潜力，人们仍未达成共识。量子比特是量子计算机的基础。它们负责处理、传输和存储数据。有效的量子位必须可靠地存储和快速处理信息。这就要求外部系统能够准确控制大量量子比特之间稳定、迅速的相互作用。当今最先进的量子计算机只有几百个量子比特。这就限制了它们执行传统计算机已经能够完成的计算，而且往往能更高效地完成。要想推动量子计算的发展，研究人员必须找到一种在单个芯片上容纳数百万量子比特的方法。电子和空穴为了解决数千个量子比特的排列和连接问题，巴塞尔大学和 NCCR SPIN 的研究人员依靠一种利用电子或空穴自旋（固有角动量）的量子比特。空穴本质上是半导体中缺失的电子。空穴和电子都具有自旋，可采用两种状态之一：向上或向下，类似于经典比特中的 0 和 1。与电子自旋相比，空穴自旋的优势在于它可以完全由电子控制，无需在芯片上安装微型磁铁等额外元件。两个相互作用的空穴自旋量子比特。当一个空穴（洋红色/黄色）从一个位点隧穿到另一个位点时，它的自旋（箭头）会因所谓的自旋轨道耦合而旋转，从而导致周围气泡所描述的各向异性相互作用。资料来源：NCCR SPIN2022 年，巴塞尔物理学家证明，现有电子设备中的空穴自旋可以被捕获并用作量子比特。这些"FinFET"（鳍式场效应晶体管）内置于现代智能手机中，并通过广泛的工业流程生产出来。现在，安德烈亚斯-库尔曼（Andreas Kuhlmann）博士领导的团队首次成功地在这种装置中实现了两个量子比特之间可控的相互作用。量子计算机需要"量子门"来执行计算。量子门"代表着操纵量子比特并将它们相互耦合的操作。研究人员在《自然-物理》杂志上报告说，他们能够将两个量子比特耦合起来，并根据其中一个量子比特的自旋状态，使另一个量子比特的自旋发生受控翻转--这就是所谓的受控自旋翻转。"孔自旋使我们能够创建既快速又高保真的双量子比特门。"库尔曼说："现在，这一原理还使我们有可能将更多的量子位对耦合在一起。"两个自旋量子比特的耦合基于它们之间的交换相互作用，这种相互作用发生在两个静电相互作用的无差别粒子之间。令人惊奇的是，空穴的交换能不仅在电学上是可控的，而且具有很强的各向异性。这是自旋轨道耦合的结果，意味着空穴的自旋状态受其空间运动的影响。为了在模型中描述这一观察结果，巴塞尔大学和 NCCR SPIN 的实验物理学家和理论物理学家联手合作。库尔曼说："各向异性使得双量子比特门成为可能，而无需在速度和保真度之间进行通常的权衡。基于空穴自旋的量子比特不仅可以利用硅芯片久经考验的制造工艺，还具有高度的可扩展性，并在实验中被证明是快速和稳健的。这项研究强调，这种方法在开发大规模量子计算机的竞赛中大有可为。"编译来源：ScitechDaily 原文：研究人员利用电子和空穴自旋实现了精确的量子比特控制和相互作用

欧亚松鸦表现出类似人类的记忆特征

摘要：在回忆事件时，人类有能力进行"心理时空旅行"，有意识地重新想象过去的经历，并有可能回忆起当时看起来并不重要的细节。一些研究人员认为，这种"情节记忆"是人类独有的。根据最近发表在开放获取期刊《PLOS ONE》上的一项研究，欧亚松鸦同样有能力回忆起过去事件的偶然细节，这是人类偶发记忆的一种特征，这项研究由英国剑桥大学的詹姆斯-戴维斯及其团队完成。 在这项研究中，戴维斯及其同事做了一个记忆实验，测试七只欧亚松鸦是否具有类似"情节记忆"的能力。在学习阶段，松鸦 Jaylo 正在观看将食物放入带有蓝色字符串的杯子中。图片来源：James Davies,CC-BY 4.0在实验中，鸟儿们看到食物被放在由四个相同杯子组成的一排杯子中的一个杯子下面，然后鸟儿们会因为正确选择了有诱饵的杯子而得到奖励。经过数次试验，松鸦通过记住杯子在队伍中的位置来识别正确的杯子。然后，在测试时，鸦雀们接受了一次意想不到的记忆评估：它们看着食物被放在其中一个杯子下面，而这些杯子现在都具有独特的视觉特征，但它们随后又被与这些杯子分开了 10 分钟，而这些杯子则被重新放置并重新排列。尽管杯子的位置改变了，时间也延迟了，但鸦雀们仍然有 70% 的时间根据视觉特征正确识别出了有诱饵的杯子。这些结果表明，尽管在训练过程中杯子之间的视觉差异并不重要，但鸟儿们还是能够在测试时注意到这些差异，并在之后回忆起来，这与人类的外显记忆类似。研究人员建议，未来的研究可以调查鸟类是否能在其他与食物无关的场景中表现出类似的记忆能力。作者补充说："由于松鸦能够记住在记忆产生时没有特定价值或相关性的细节，这表明它们能够记录、回忆和获取记忆事件中的偶然信息。这种能力是人类记忆的一种特征，我们通过这种记忆在精神上'重温'过去的事件（或情节），这种记忆被称为'情节性'记忆"。编译来源：ScitechDailyDOI: 10.1371/journal.pone.0301298 原文：欧亚松鸦表现出类似人类的记忆特征

英特尔在整个CPU和GPU产品组合中为微软Phi-3 AI模型做好了准备

摘要：英特尔宣布在其所有 CPU 和 GPU 产品组合中支持微软的 Phi-3 AI 模型。微软的 Phi-3 模型将把个性化人工智能计算提升到全新水平，在英特尔的所有 CPU 和 GPU 产品上运行良好。 在讨论细节之前，我们先来看看微软的 Phi-3 开放模型系列。该公司的新 GenAI 模型侧重于在更小、更高效的层面上提供功能，偏离了行业规范。有了Phi-3，我们可以看到小语言模型（SLM）的出现，它是处理能力有限的低功耗设备的理想选择。英特尔已成为首批在其产品阵容中支持 SLM 的硬件制造商之一，现在英特尔的 Gaudi AI 加速器、至强和酷睿 Ultra CPU 以及英特尔的 Arc GPU（独立和集成）都已优化，以支持微软的 Phi-3 型号。英特尔公司副总裁兼数据中心与人工智能软件部总经理 Pallavi Mahajan 介绍说："我们利用业内最新的人工智能模型和软件，为客户和开发人员提供强大的人工智能解决方案。与人工智能软件生态系统中的其他领导者（如微软）积极合作，是让人工智能无处不在的关键。我们很荣幸能与微软密切合作，确保英特尔硬件（涵盖数据中心、边缘和客户端）积极支持几种新的Phi-3模型。"微软发布了多个 Phi-3 GenAI 模型，并根据各自的参数进行了分类。这些型号包括迷你型、小型和中型；有趣的是，英特尔展示了其所有开放型号产品的性能。从英特尔第六代至强 CPU（Granite Rapids）开始，该公司对 Phi-3 中型 4k 和 128k 变体进行了基准测试，与第五代至强（Emerald Rapids）相比，该平台的性能提高了 2 倍。谈到英特尔的酷睿Ultra CPU平台，该公司表示，Phi-3型号将催化边缘人工智能进程，并将提供"个性化和响应速度"等多项优势。为此，该公司用英特尔酷睿 Ultra 7 165H 对 Phi-3 mini 机型进行了测试，板载的独立 GPU 为 Arc A770，基准测试确实显示出令人印象深刻的性能和词元生成延迟。微软Phi-3人工智能模型的首次亮相确实将为个性化人工智能计算时代打开新的大门，而凭借现代处理器所拥有的性能，运行这样的模型完全不是问题。 原文：英特尔在整个CPU和GPU产品组合中为微软Phi-3 AI模型做好了准备