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对于想了解科普达人丨漫画图解SGX加密计算黑科技的读者,本文将是一篇不可错过的文章,并且为您提供关于2款手机黑科技APP,一个黑科技网站,请你低调使用、5款自带黑科技的Windows软件(电脑上的黑科技软件)、MIT发布“黑科技”,可验证量子芯片的计算是否正确、MIT评选2015年的十项最黑科技--百度也有黑科技?!的有价值信息。
本文目录一览:- 科普达人丨漫画图解SGX加密计算黑科技
- 2款手机黑科技APP,一个黑科技网站,请你低调使用
- 5款自带黑科技的Windows软件(电脑上的黑科技软件)
- MIT发布“黑科技”,可验证量子芯片的计算是否正确
- MIT评选2015年的十项最黑科技--百度也有黑科技?!
科普达人丨漫画图解SGX加密计算黑科技
01 从一场朋友圈的“赛富”说起
最近,小明买基金赚了不少钱,开始膨胀了,开始在朋友圈里晒豪车、晒爱马仕。小红表示不服,“最近买基金还能赚钱?肯定是 P 图凡尔赛。还是我买币赚得多。”炒鞋达人小孟就更不服,谁才是隐藏的大佬还不知道呢!

三位暴发户相互不服,决定来一场“赛富”,谁赢了将接受另外两位的膜拜。但大家又不想让对方知道自己的银行流水。这要怎么办呢?于是小明提议,要不我们找个靠得住的人,把流水给他看,让他来比怎么样?

最后,他们找到了同学里面最聪明可靠的程序员小 S。小 S 神秘兮兮地说:我最近得到了一个宝贝。蹭,就是这个神灯,你们只需要把存折放进去,问一下它谁的钱最多,它就会告诉你一个结果。我们都看不到里面发生了什么,也不知道它是怎么运行。

这么神奇,三个人都不信,决定先用三个苹果试试。于是扔进去了三个苹果:红苹果、黄苹果、青苹果,问神灯,哪个苹果最重?答曰:青苹果。一称下来,果然是。



于是,三个人就把自己存折丢进去了。最后,神灯答曰,小孟最有钱。

那么看到这里,相信大家的问题来了,这个神灯是什么黑魔法呢?
其实,它不是黑魔法,而是一种“黑科技”——加密计算。在阿里云最新第七代云服务器 ECS 上,所有用户都可以轻松获取。
02 初识“加密计算”黑科技,数据可用不可见
什么是加密计算,能干啥用,相信大家在上面的小故事里已经 get 到了。加密计算的原理,就是在电脑或云服务器里创建一块受保护的领地(好像比上面说到的神秘神灯),你可以把重要数据放进去加工,谁也看不见,非常安全!
这块领地还有自己的名字,叫做可信执行环境 (TEE,Trusted Execution Environment),该环境可以保证不被常规操作系统干扰地用于计算。

懂行的朋友可能会问:现在的加密技术,也可以把数据加密呀。这加密计算有什么不同?
答曰:敲黑板!这就是加密计算神奇的地方。
如果把存储数据的硬盘比作仓库,把加工数据(运算)的 CPU 叫做加工厂。传统的数据加密,在仓库里面或者在运输过程中的时候能被加密,一旦需要计算,还是需要先解密。
换言之,一般的保险箱,你把数据进去之后,你就没法用了。而加密计算所在的这块领地的特别之处就在于,数据在里面可以进行计算,所以才叫加密“计算”呀→_→。

用专业的话说,原来只有存储态、传输态的数据可以被加密,现在运行态的数据也能加密。加密计算可以实现数据的可用不可见。
03 报名大赛,即刻体验“加密计算”服务
怎么样,如此厉害的黑科技,是不是想立刻上手体验?偷偷告诉你,报名第二届阿里云 ECS CloudBuild 开发者大赛,就能用到!
第二届阿里云 ECS CloudBuild 开发者大赛乘风而来!本届大赛是由阿里云与英特尔主办,阿里云天池平台、弹性计算、神龙计算平台与云安全共同承办的顶级赛事。
赛事秉持“云上开发,高效智能”的理念,为参赛者提供基于英特尔 Ice Lake CPU 的顶级算力、基于 SGX 2.0 的领先加密计算能力与神龙架构 eRDMA 的大规模加速能力,无影架构的强大算力以及一系列云上 CloudOps 自动化运维套件,让参赛者跟我们一起探索安全与性能加速命题,体验云上开发的高效与便捷。
扫描下方海报中的二维码,即刻报名,近距离体验阿里云相关产品及神龙架构 eRDMA 的大规模加速能力,亲自感知无处不在的超强算力,更有高达 51 万的赛事奖金等你获取!

同时在赛事进行期间还有“大赛征稿”环节,将你对阿里云相关产品的使用评测、体验、感受等观点整体成文发布在“开发者社区”,更有机械键盘、便携充电宝等精美好礼等着你!
点击这里,了解大赛详情或者报名参赛。
2款手机黑科技APP,一个黑科技网站,请你低调使用
1、Cuto
Cuto是一个没有任何版权的图片软件,里面的所有图片内容都是经过人工细心挑选出来的,并且保证每张图片的质量。它支持免费下载可以将它设置成电脑或者是手机上的壁纸,非常精美。
2、开端影视
开端影视是一个功能非常强大的黑科技APP,集齐了8种视频网站资源、4种动漫资源。不仅如此,还集齐了全网的音乐、小说、直播等等功能,总之非常强大,值得一提的是,该黑科技软件是全部免费的,仅支持安卓手机。
3、企帮手
企帮手是一个免费设计logo的黑科技网站,它可以实现自己动手设计的能力,可以体验设计师的感受。该网站最大的优点除了免费之外,还有其他用户设计的案例,对于不懂设计又想设计的用户来说,非常棒。总的来说,这2款黑科技APP和一个黑科技logo设计,希望大家低调使用。
5款自带黑科技的Windows软件(电脑上的黑科技软件)
5款自带黑科技的Windows软件(电脑上的黑科技软件)
很久没有给大家分享电脑软件了,今天给大家带来5款自带黑科技的Windows软件,款款实用到位,千万别错过。
1、PotPlayer
用过电脑自带的视频播放器都知道,它的兼容性不是很全面,PotPlayer是一个视频播放器很全面的软件,兼容的格式非常多,几乎没有不兼容的视频格式,非常的好用。
2、uTools
电脑插件想必大家都有用过吧,uTools是一个工具插件合体软件,只要安装了它,就相当于同时拥有许多实用的工具插件,这样我们在工作时,也能有效的提升工作效率,而且占用的内存也不是很大。
3、一键远控
这是一款电脑远程控制软件,平时我们需要用到远程控制时,一般都是在网上下载远程软件来使用,可大多数需要注册、登录,而且有延迟、卡顿等现象,而它不需要注册、登录就可以使用,无迟、卡顿等现象,除了可以控制桌面,还传输文件,非常的实用。
4、分区助手
电脑用久了长时间不清理,就会出现内存不足,如果不清理,会导致电脑出现卡顿、运行速度降低等情况。我们可以使用分区助手来调整每个磁盘的空间大小,这样可以在清理磁盘时更加方便。
5、图片编辑助手
这是一个比较全面的图片处理软件,我们平常用到的图片压缩、加水印、去水印、抠图换背景、照片特效等这里都有。像去水印、换背景这种,用这个软件操作起来非常简单,只需上传图片就可以了。
以上就是今天的分享内容,如果觉得有用,记得点赞,我会继续分享更多实用的内容
MIT发布“黑科技”,可验证量子芯片的计算是否正确
一种新的方法可以确定电路是否正确执行了传统计算机无法解决的复杂操作。
为了迈向实用的量子计算,麻省理工学院、谷歌和其他地方的研究人员设计了一种系统,可以验证量子芯片何时能够准确执行传统计算机无法完成的复杂计算。
量子芯片使用称为“量子位”的量子位执行计算,量子位可以表示对应于经典二进制位的两个状态(0或1)或两个状态的“量子叠加”。独特的叠加状态可以使量子计算机解决经典计算机几乎无法解决的问题,从而可能在材料设计,药物发现和机器学习等方面取得突破。
全面的量子计算机将需要数百万个量子比特,这尚不可行。在过去的几年中,研究人员已开始开发包含大约50至100量子位的“噪声中级量子”(NISQ)芯片。这足以证明“量子优势”,这意味着NISQ芯片可以解决传统计算机难以处理的某些算法。但是,验证芯片是否按预期执行操作会非常低效。该芯片的输出看起来可能是完全随机的,因此需要很长时间来模拟步骤以确定一切是否按计划进行。
在今天发表在《自然物理学》上的一篇论文中,研究人员描述了一种新颖的协议,可以有效地验证NISQ芯片已经执行了所有正确的量子操作。他们在定制量子光子芯片上运行的一个非常困难的量子问题上验证了其协议。
“随着工业和学术界的飞速发展,我们已经超越了能胜过传统机器的量子机器的风口浪尖,量子验证的任务变得至关重要,”电气工程和计算机科学系博士后第一作者雅克·卡洛兰(Jacques Carolan)说。 EECS)和电子研究实验室(RLE)。 “我们的技术为验证多种量子系统提供了重要工具。因为如果我投资数十亿美元来制造量子芯片,那肯定会做一些有趣的事情。”
麻省理工学院的EECS和RLE的研究人员以及Google Quantum AI实验室,Elenion Technologies,Lightmatter和Zapata Computing的研究人员也与Carolan一同加入了论文。
分而治之
研究人员的工作实质上是将量子电路产生的输出量子状态追溯到已知的输入状态。这样做可以揭示对输入执行了哪些电路操作以产生输出。这些操作应始终与研究人员编写的程序匹配。如果不是这样,研究人员可以使用这些信息来确定芯片上哪里出了问题。
卡罗兰说,新协议的核心是“可变量子解采样”,它是一种“分而治之”的方法,它将输出量子状态分解为多个块。 “我们不需要一次很长时间地完成全部操作,而是逐层进行这项无扰的工作。这使我们能够分解问题,以更有效的方式解决它。” Carolan说。
为此,研究人员从神经网络(通过多层计算解决问题)中汲取了灵感,构建了一个新颖的“量子神经网络”(QNN),其中每一层代表一组量子运算。
为了运行QNN,他们使用传统的硅制造技术来构建2 x 5毫米NISQ芯片,该芯片具有170多个控制参数,这些可调电路组件使操纵光子路径变得更加容易。成对的光子从外部组件以特定的波长生成,并注入到芯片中。光子穿过芯片的移相器,而移相器会改变光子的路径,从而相互干扰。这将产生一个随机的量子输出状态-表示在计算过程中将发生的情况。输出由一组外部光电探测器传感器测量。
该输出将发送到QNN。第一层使用复杂的优化技术来挖掘嘈杂的输出,以查明所有加在一起的单个光子的签名。然后,它“解扰”该组中的单个光子,以识别哪些电路操作将其返回到其已知的输入状态。这些操作应与任务的电路特定设计完全匹配。所有后续层都进行相同的计算-从方程式中删除以前未加密的光子-直到所有光子都未加密。
例如,假设输入到处理器的量子位的输入状态全为零。 NISQ芯片对量子位执行一堆操作,以生成大量的,看似随机变化的数字作为输出。 (输出数量将随着量子叠加而不断变化。)QNN选择该数量庞大的块。然后,它逐层确定哪些操作将每个量子位还原回其输入状态零。如果有任何操作与原始计划的操作不同,则说明出现了问题。研究人员可以检查预期输出与输入状态之间的不匹配情况,并使用该信息来调整电路设计。
玻色子“未采样”
在实验中,研究小组成功运行了一项流行的计算任务,该任务用于证明量子优势,称为“玻色子采样”,通常在光子芯片上执行。在本练习中,移相器和其他光学组件将操纵一组输入光子并将其转换为输出光子的不同量子叠加。最终,任务是计算某个输入状态与某个输出状态匹配的概率。从本质上讲,这将是一些概率分布的样本。
但是由于光子的不可预测的行为,传统计算机几乎不可能计算这些样本。从理论上讲,NISQ芯片可以相当快速地进行计算。但是,由于NISQ操作和任务本身的复杂性,到目前为止,还没有方法可以快速,轻松地进行验证。
卡洛兰说:“赋予这些芯片量子计算能力的相同特性几乎使它们无法验证。”
在实验中,研究人员能够在其定制的NISQ芯片上“解采样”遇到玻色子采样问题的两个光子-只需很短的时间,就可以采用传统的验证方法。
“这是一篇出色的论文,它使用非线性量子神经网络来学习黑匣子执行的未知unit运算,”约克大学专门研究量子技术的计算机科学教授Stefano Pirandola说。 “很明显,该方案对于验证由量子电路(例如,由NISQ处理器执行)的实际门可能非常有用。从这个角度来看,该方案是未来量子工程师的重要基准测试工具。这个想法明显地在光子量子芯片上实现了。”
卡罗兰说,尽管该方法是为量子验证目的而设计的,但它也可以帮助捕获有用的物理性质。例如,某些分子在激发时会振动,然后基于这些振动发出光子。通过将这些光子注入光子芯片,Carolan说,解扰技术可用于发现有关那些分子的量子动力学的信息,以帮助进行生物工程分子设计。它也可以用来解扰携带量子信息的光子,这些量子信息通过湍流空间或材料而积累了噪声。
卡罗兰说:“梦想是将其应用于物理世界中有趣的问题。”
支持Google Edge TPU边缘人工智能计算芯片
Gravitylink推出的Model Play与Tiorb AIX(钛灵AIX)也能完美支持Edge TPU。AIX是一款集计算机视觉与智能语音交互两大核心功能为一体的人工智能硬件,Model Play是面向全球开发者的AI模型资源平台,内置多样化AI模型,与钛灵AIX结合,基于Google开源神经网络架构及算法,构建自主迁移学习功能,无需写代码,通过选择图片、定义模型和类别名称即可完成AI模型训练。
MIT评选2015年的十项最黑科技--百度也有黑科技?!
百度除了是个被阉割的搜索引擎,还是什么?其实百度也是有黑科技的。2015年11月,百度发布了它震撼的深度语音技术。 它是一个非常大而 “ 深 ” 的神经网络,通过上百万个有字幕的语音来学习声音与文字的搭配。它的准确率非常高,有时候它对普通话的识别率比一个听力正常的中国人还要高。在不久的未来,这项黑科技可以使我们与机器之间的交流更加简单。
百度在硅谷有一个研究团队,专门负责提高语音识别的准确性和使计算机更好的分句。作为研究团队的带领人,Stanford大学的计算机教授Andrew Ng认为,语音识别已经快达到一个非常靠谱的境界,人们可以非常自然地使用它,它将成为人机交互里的理所当然以致不需要我们思考的一部分。语音识别在未来的使命是让我们减少学习如何使用任何一种电子工具。
这个新的交互方式对中国的用户有很大的帮助。虽然智能手机比电脑普遍很多,但是用手机浏览网页,发送信息和其他的一些事情还是又慢又烦的。中文里有上千个字,虽然大家普遍使用拼音系统,但是还是有很多人,特别那些超过50岁的中老年人,不会使用拼音。在贫困地区,识字率也非常低。所以,使用语音系统可以为智能手机开创新的市场。
令人震撼的是,整个研究团队没有几个人会说中文。这个引擎是一个通用的语音系统。只用输入其他语言的学习资料,它可以学习识别各种语言。在将来,百度希望可以训练它的AI 系统理解和机智地与人对话。
Ng叔叔棒棒哒!!!
原文链接:https://www.technologyreview.com/s/544651/baidus-deep-learning-system-rivals-people-at-speech-recognition/
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