TechMap Live › Według kraju › Stany Zjednoczone
Chipy i sprzętwaga: wysokaDOE uruchamia konkurs o wartości 215 mln USD na komputery kwantowe następnej generacji odporne na błędy
· Washington, D.C., Stany Zjednoczone · Ameryki · poza aktywnym oknem czasowym
Departament Energii USA ogłosił konkurs z pulą nagród do 215 milionów dolarów na rozwój komputerów kwantowych odpornych na błędy.
To streszczenie przetłumaczono automatycznie. Wiążąca jest wersja angielska. Zobacz oryginał po angielsku.
- Temat
- Chipy i sprzęt
- Miejsce
- Washington, D.C., Stany Zjednoczone (38.895°, -77.036°)
- Region
- Ameryki
- Waga
- wysoka
- Zgłoszona kwota
- $215M
- Źródło doniesienia
- Interesting Engineering
Ta strona powstała automatycznie w serwisie TechMap Live na podstawie publicznego doniesienia opublikowanego przez Interesting Engineering. Współrzędne i waga to szacunki — zdarzenie zwykle nanosi się w siedzibie firmy lub na stanowisku startowym. To agregacja doniesień prasowych, a nie własne dziennikarstwo — przeczytaj oryginał, zanim się na tym oprzesz.
Zdarzenia technologiczne: Stany Zjednoczone
- Gubernator Kalifornii Newsom podpisuje rozporządzenie wykonawcze domagające się 'przycisku zabicia' dla modeli AI
- Crusoe zbiera 3,9 mld USD na budowę modularnych centrów danych Spark
- Gubernator Kalifornii nakazuje nadzór nad AI, w tym włącznik awaryjny
- Tankowce z ropą zmierzające do Teksasu zaatakowane przez hakerów wyłączających komunikację
- Apple wprowadza iPhone 18 Pro Max
- PrismML wprowadza model AI Bonsai 2 27B
Najnowsze zdarzenia
- Dongfeng to deploy humanoid robots to factories in October
- Gemini hacked three companies by guessing credentials
- Nightmare Eclipse publishes zero-day vulnerability in Microsoft Defender
- Rheinmetall tests Battlesuite platform for controlling drones from one center
- Tesla resumes Roadster pre-orders with $50,000 deposit
- US Army contracts $10.64M for Ukrainian-made Skyetion Raybird drones
- North Korea-linked hackers infect 30,000 devices via fake coding tests
- Moonshot AI supplies Kimi K3 model to AWS