美国军方对勒索软件组织采取行动
美国网络司令部承认，随着美国公司越来越多地成为恶意软件攻击的目标，军方开始对勒索软件组织发起进攻。美国网络司令部负责人兼国家安全局局长 Paul M. Nakasone 将军告诉《纽约时报》，直到大约九个月前，遏制勒索软件攻击被视为是执法机构的责任。但随着对 Colonial Pipeline 和 JBS 牛肉制造商之类的攻击“影响我们关键的基础设施”，导致联邦机构加大对勒索软件组织的情报收集和共享力度，Nakasone 没有透露所采取的行动或瞄准了哪些目标群体，但他表示目标之一是让勒索软件群体“付出代价”。Nakasone 说：“在此之前、期间和之后，我们与政府部门一起采取行动，并且使之付出了代价。这是我们应该时刻注意的重要部分。”
量子处理器替代神经网络建模天气
量子计算机不会有明显超越经典计算机的单一时刻。我们可能会看到它们对一组狭窄的问题有用，然后逐渐扩大到越来越多的计算范围。问题变成了首先出现实际应用的地方在哪里。量子计算初创公司 Rigetti 发布一份白皮书，至少从理论上确认了量子硬件应该在一个用例上更有优势。它实际上很有用：替换用于分析天气数据的神经网络。Rigetti 的员工研究的问题涉及获取部分天气数据并推断其余数据。地球上很多地区都缺乏良好的覆盖，因此我们只能得到当地情况的部分信息。如果有商用飞机经过上述偏远地区，我们通常会想要更全面地了解当地情况。为了解决这个问题，首先对拥有更完整天气数据的地区训练神经网络。训练之后，可以给系统部分数据，让系统推断出其余部分可能是什么。例如经过训练的系统可以使用卫星云图和雷击数据等内容创建可能的天气雷达图。这正是神经网络擅长的事情：识别模式和推断相关性。引起 Rigetti 团队注意的是，此类神经网络也能很好地映射到量子处理器上。在典型的神经网络中，一层“神经元”在将其结果发送给下一层之前执行操作。网络通过改变不同层的单元之间的连接强度来“学习”。在量子处理器上，每个量子比特都可以执行等效的操作。量子比特之间也共享连接，连接的强度可以调整。因此可以在量子处理器上实现和训练神经网络。
