离子会感受到力量。免费技术图书馆新闻

离子会感受到力量

28.08.2009

离子阱可用于测量电磁场的最小变化，由美国科学家发明。

由 1989 年诺贝尔奖获得者 Hans Dehmelt 设计的单离子阱是激光（用于冷却离子）和电极（用于产生捕获超冷离子的电场）的组合。现在这种陷阱在原子钟中工作，物理学家希望用它们来制造量子计算机。在 Demeldt 阱中，离子几乎被四面八方的电极包围。

来自美国国家标准与技术研究所的科学家们用钢丝编织了这样一个陷阱，其中捕获的单个镁离子仅在一侧关闭。原来是一滴墨水，挂在笔尖上，怎么也落不下来。

因此，科学家有机会将这种单一离子非常靠近任何表面并测量它们之间产生的力。这类似于原子力显微镜的工作原理，只是离子阱的灵敏度是现有悬臂梁的一百万倍。

结果是一种全新设备的基础，该设备能够感应极弱的电、磁以及可能的其他场。离子传感器对 100 kHz-10 MHz 振荡范围内的交变电场的灵敏度特别高。

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量子纠缠的熵规则的存在已被证明 09.05.2024

量子力学以其神秘的现象和意想不到的发现继续让我们惊叹不已。最近，RIKEN 量子计算中心的 Bartosz Regula 和阿姆斯特丹大学的 Ludovico Lamy 提出了一项新发现，涉及量子纠缠及其与熵的关系。量子纠缠在现代量子信息科学技术中发挥着重要作用。然而，其结构的复杂性使得理解和管理它具有挑战性。轩辕十四和拉米的发现表明，量子纠缠遵循类似于经典系统的熵规则。这一发现开辟了量子信息科学和技术的新视角，加深了我们对量子纠缠及其与热力学联系的理解。研究结果表明纠缠变换具有可逆性，这可以大大简化它们在各种量子技术中的使用。开启新规则 ... >>

迷你空调 Sony Reon Pocket 5 09.05.2024

夏天是放松和旅行的季节，但炎热的天气往往会让这个时间变得难以忍受的折磨。来认识一下索尼的新产品——Reon Pocket 5 迷你空调，它有望让用户的夏天变得更加舒适。索尼推出了一款独特的设备 - Reon Pocket 5 迷你空调，可在炎热的天气为身体提供凉爽。有了它，用户只需将其戴在脖子上，就能随时随地享受清凉。这款迷你空调配备自动调节运行模式以及温度和湿度传感器。得益于创新技术，Reon Pocket 5 可根据用户的活动和环境条件调整其操作。用户可以使用通过蓝牙连接的专用移动应用程序轻松调节温度。此外，为了方便起见，还提供特别设计的T恤和短裤，可以在上面安装迷你空调。设备可以哦 ... >>

星际飞船的太空能源 08.05.2024

随着新技术的出现和太空计划的发展，在太空生产太阳能变得越来越可行。初创公司 Virtus Solis 的负责人分享了他的愿景，即利用 SpaceX 的 Starship 建造能够为地球供电的轨道发电厂。初创公司 Virtus Solis 推出了一项雄心勃勃的项目，利用 SpaceX 的 Starship 建造轨道发电厂。这个想法可以显着改变太阳能生产领域，使其更容易获得和更便宜。该初创公司计划的核心是降低使用 Starship 将卫星发射到太空的成本。这一技术突破预计将使太空太阳能生产相对于传统能源更具竞争力。 Virtual Solis 计划在轨道上建造大型光伏板，并利用 Starship 运送必要的设备。然而，关键挑战之一 ... >>

制造强大电池的新方法 08.05.2024

随着技术的发展和电子产品的广泛使用，创造高效、安全能源的问题变得越来越紧迫。昆士兰大学的研究人员推出了一种制造高功率锌基电池的新方法，该方法可能会改变能源行业的格局。传统水基充电电池的主要问题之一是电压低，这限制了它们在现代设备中的使用。但由于科学家开发出一种新方法，这一缺点已被成功克服。作为研究的一部分，科学家们转向了一种特殊的有机化合物——儿茶酚。事实证明，它是一个可以提高电池稳定性并提高其效率的重要组件。这种方法使得锌离子电池的电压显着提高，使其更具竞争力。据科学家称，这种电池有几个优点。他们有b ... >>

温啤酒的酒精含量 07.05.2024

啤酒作为最常见的酒精饮料之一，有其独特的味道，会根据饮用温度的不同而发生变化。国际科学家团队的一项新研究发现，啤酒温度对酒精味觉有显着影响。由材料科学家雷江领导的这项研究发现，在不同温度下，乙醇和水分子形成不同类型的簇，从而影响酒精味道的感知。在低温下，会形成更多的金字塔状簇，从而降低“乙醇”味道的刺激性，使饮料的酒精味更淡。相反，随着温度升高，簇变得更加链状，导致酒精味更明显。这解释了为什么某些酒精饮料（例如白酒）的味道会根据温度而变化。获得的数据为饮料制造商开辟了新的前景， ... >>

来自档案馆的随机新闻

机器人将被教导更准确地遵循所需的场景 27.06.2019

斯坦福大学的科学家们结合了两种不同的机器人目标设定方式。根据该大学的网站，这种“半人马”在模拟和实际实验中都比单独使用的每种方法更有效。

斯坦福大学计算机科学研究生安迪·帕兰 (Andy Palan) 说：“在未来，我完全相信世界上将会有更多的自主系统，他们需要了解什么是好什么是坏的。”该作品的第一作者之一。

新的机器人训练系统将演示方法与用户调查相结合。第一种方法涉及人们向机器人展示要做什么，在第二种情况下，他们回答有关他们希望机器人在特定情况下如何表现的问题：例如，在确定自动驾驶汽车的轨迹时。

演示内容丰富，但可能包含很多多余的内容。研究人员指出，另一方面，偏好最多只能构成一个信息，但要准确得多。这些方法完美地互补——智能地结合来自两个来源的数据非常重要。

新的组合系统从向机器人展示行为开始。这可以为自主机器人提供大量信息，并且它们经常难以确定演示的哪些部分是重要的。一个人也不总是希望机器人以与他相同的方式行事。因此，之前的研究表明，人们希望自动驾驶汽车在驾驶时不那么激进。

实验表明，80% 的人更愿意使用组合方法。然而，也有困难。这些人报告说，他们并不总是能理解机器人问他们的问题。有时他们被要求在两个看起来相同或与任务无关的场景之间做出选择。这是基于偏好的学习中的常见问题。研究人员希望通过更简单的调查来解决这个缺点，同时提供更快的响应时间。

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