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2014年十大最最具突破性的科技创新

已有 3113 次阅读 2014-5-13 14:16 |个人分类:科技评价|系统分类:观点评述


《科技评论》:2014年十大最突破科技创新
2014-05-12 www.bio360.net 来源:网易科技 作者:koo 1013 0

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

众所周知,“创新”是整个科技行业的灵魂所在,也是科技发展的源动力。每一年我们都会看到各种各样的科技创新,有的改善了我们的生活,有的甚至能够改变人类社会的发展方向。麻省理工学院的《科技评论》杂志近日评选出了“2014年10大最具突破性的科技创新”,这些技术不仅在如今看来非常具有创新性,同时还会在未来数年内发挥重要作用。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

基因组编辑

简介:通过基因编辑构建携带定向突变的灵长类动物,为科学家研究复杂的、与遗传相关的脑部疾病提供了新的工具和方法。突破性:利用基因组工具构建出两只携带有特定基因突变的猴子。主要研究机构及个人:云南省灵长类生物医学重点实验室、加州大学伯克利分校的詹妮弗·杜德娜(Jennifer Doudna)、麻省理工学院的张峰和哈佛大学的乔治·切奇(George Church)。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

敏捷机器人

简介:敏捷机器人拥有良好的平衡性和灵活性,可以像普通人一样在凸凹不平的地形上行走,未来可以帮助人类到一些比较危险的环境中执行各项任务。突破性:可以应对凹凸不平的地形。主要研究公司(机构):波士顿动力、Schaft和本田公司。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

高度隐私的智能手机

简介:“斯诺登”事件让人们开始重新审视手机信息安全的重要性,这也催生了高度隐私的智能手机产品。突破性:将个人隐私信息高度保密起来。主要研究公司(机构):Blackphone、CryptoPhone和Open Whisper Systems.


微型3D打印技术

简介:利用新型材料进行微型3D打印,扩大了3D打印产品的范围,甚至包括人造器官和血管等。突破性:3D打印技术进入到人造器官领域。主要研究人员:哈佛大学的詹妮弗刘易斯(Jennifer Lewis)、普林斯顿大学的迈克尔麦卡尔平(Michael McAlpine)和剑桥大学的基斯·马丁(Keith Martin)。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

移动协同办公软件

简介:智能手机的迅速普及让移动办公也开始被众多公司和个人所采用,而这其中移动协同办公软件则占据着重要位置。突破性:用户可以在移动设备上创建、编辑和同步文件。主要研究公司(机构):Quip、Quickoffice、Box、Dropbox、微软和谷歌。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

智能并网发电

简介:通过大数据分析和人工智能来对能源使用情况进行精准预测,进而将风能和太阳能等更多的间歇式可再生能源并入到电网之中。突破性:能够准确预测风能和太阳能。主要研究公司(机构):卓越能源公司、通用电气和美国大气研究中心。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

头戴式显示器

简介:在经过多年的发展之后,头戴式显示器终于开始以成型产品的形式出现在我们的生活之中,这种新型的显示装置极有可能改变人类社会未来通讯和游戏的方式。突破性:售价已经来到普通消费能够接受的区间。主要研究公司(机构):Oculus、索尼、Vuzix和英伟达。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

神经元芯片

简介:传统的电脑芯片经过数十年的发展已经逼近性能极限,而神经元芯片模拟人类大脑处理信息的过程,帮助计算机以更快的速度应对不同的情况。突破性:实时模拟大脑处理信息的过程,有助于科学家们制造出能同周围环境实时交互的认知系统,促进人工智能技术发展。主要研究公司(机构):高通、IBM、HRL实验室和人类脑计划(Human Brain Project)。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

农业无人机

简介:这种廉价的农业无人机配备了先进的传感器和图像处理模块,能够对农作物的生长状况进行密切监测,并提高水资源的利用率和虫害管理效率。突破性:配备摄像头、支持遥控操作、售价低于1000美元。主要研究公司(机构):3DRobotics、雅马哈和PrecisionHawk。

《科技评论》评出今年十大最突破科技创新

人类大脑3D成像图

简介:这张耗时十年画出来的人类大脑3D成像图首次在细胞水平上剖析了人类大脑,为神经科学家提供了解读其无穷复杂性的指南,能够更为完整地观察人类大脑结构。突破性:以20微米的尺度展现了人类大脑的结构。主要研究人员:德国尤利希研究中心的卡特伦·阿穆兹(Katrin Amunts)、蒙特利尔神经学研究所的阿兰·伊凡斯(Alan Evans)和斯坦福大学的卡尔·戴瑟罗斯(Karl Deisseroth)。




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https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/7/504367.shtm

[2] Kaifeng Bi, Lingxi Xie, Hengheng Zhang, Xin Chen, Xiaotao Gu & Qi Tian. Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks [J]. Nature, 2023-07-05
doi:  10.1038/s41586-023-06185-3
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3

[3] Kaifeng Bi, Lingxi Xie, Hengheng Zhang, Xin Chen, Xiaotao Gu, Qi Tian. Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global Weather Forecast. 2022-11-03
doi:  10.48550/arXiv.2211.02556
https://arxiv.org/abs/2211.02556

[4] 鐠嬨垹鍣烽弴锟�​閿涳拷2023-07-06閿涘瞼娅ユ稉濂沘ture濮濓絽鍨旈妴浣诡儌濞插弶鐨电挒鈥茶厬韫囧啳鍎楁稊锔衡偓浣戒氦闁插繒楠囬弬瑙勵攳閸欐垵绔烽敍姘辨磸閸欍倖鐨电挒鈥炽亣濡€崇€烽崥搴g敾鏉╂稑鐫嶇紒鑹板牚
https://zhuanlan.zhihu.com/p/641851617

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/582285853
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Verification of the high-resolution (HRES) forecast of surface parameters
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10m wind speed

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ECMWF
  
European Centre for Medium-Range Weather Forecast
  
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Verification of the high-resolution forecast of surface parameters
Verification of high-resolution forecasts
  
https://apps.ecmwf.int/webapps/opencharts/products/plwww_m_hr_wp_ts?parameter=10m%20wind%20direction


10 m wind direction
IP: 202.113.11.*   閸ョ偛顦� | 鐠э拷 鐠э拷 +1 [4]閺夈劍顒滈悺锟�   2021-7-29 17:38
Verification of the high-resolution forecast of surface parameters

Verification of the high-resolution forecast of surface parameters
Verification of high-resolution forecasts
  
Verification of the high-resolution forecast of surface parameters against SYNOP observations.
© European Centre for Medium-Range Weather Forecasts

https://apps.ecmwf.int/webapps/opencharts/products/plwww_m_hr_wp_ts?parameter=10m%20wind%20speed
IP: 220.160.125.*   閸ョ偛顦� | 鐠э拷 鐠э拷 +1 [3]瀵姴绻傞弬锟�   2018-7-24 10:49
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IP: 202.113.11.*   閸ョ偛顦� | 鐠э拷 鐠э拷 +1 [2]閺夈劍顒滈悺锟�   2018-7-23 23:57
Next, both models differ in availability.  GFS runs 4 times a day, ECMWF runs twice a day.  This means GFS has the opportunity to recover from bad forecasts (say, due to bad input data) by producing more per day.  ECMWF generally outperforms GFS, but if one of the forecast runs was bad, you've got to wait longer for new data.  The reason for the difference in availability is due to the time it takes to compute the model.  Nonhydrostatic models are more computationally expensive, which is why ECMWF is the only global nonhydrostatic model used for operation meteorology.

GFS is free, ECMWF is not. You can get the latest GFS runs for free from NCEP (http://www.ncep.noaa.gov/).  You can even download the model and run it on your home super computer if you are so inclined (http://www.nco.ncep.noaa.gov/pmb...).  To get ECMWF data, you typically need to be affiliated with some organization that pays for it.

Both models produce different products. You will probably be able to get the typic...
IP: 202.113.11.*   閸ョ偛顦� | 鐠э拷 鐠э拷 +1 [1]閺夈劍顒滈悺锟�   2018-7-23 23:56
What is the difference between the ECMWF, GFS, and other weather forecasting models?
https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-the-ECMWF-GFS-and-other-weather-forecasting-models
   
here's a lot of differences between numerical models, so I'll just (briefly) mention the differences between GFS and ECMWF.
  
First both are global models, meaning they produce a forecast for the entire world.  There are also regional models like MM5, NAM, and WRF that produce forecasts specific to a region at a high resolution (I'll talk about resolution later).  Regional models tend to seed their forecasts from global models; GFS provides context for MM5.  I'm not sure what regional models use ECMWF, but I'm sure there are quite a few.
  
GFS and ECMWF use different equations for predicting atmospheric conditions.  GFS is a hydrostatic model and ECMWF is nonhydrostatic.  Hydrostatic models use pressure as vertical coordinates in the forecast (e.g. make forecasts at specific isobars) and ess...

1/1 | 閹槒顓�:10 | 妫f牠銆� | 娑撳﹣绔存い锟� | 娑撳绔存い锟� | 閺堫偊銆� | 鐠哄疇娴�

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