中科院研发新型相变材料，微软开发神经模糊技术

计算机技术和互联网技术的发展，已经从根本上颠覆了人们的生活工作模式。但就发展时间而言，不过区区数十年，离成熟还很远。因此未来的发展前景十分充满想象力，没有人能够预测得出，在这两项技术的推动下，以后的生活会是怎么样的。

而在最近，这两项技术迎来了一些新的技术和材料。

中科院研发新型相变材料

据《科学》杂志官网14日报道，中国科学院上海微系统与信息技术研究所研发出一种全新的相变材料——钪锑碲合金。通过理论计算，向锑碲合金加入过渡族金属，筛选出能在更高温度下通过形成更加稳定的钪碲化学键加速晶核形成的钪锑碲合金。

现在最普遍使用的相变材料是锗锑碲合金（GST），它的相变速度通常需要几十至几百纳秒，这导致了其无法替代传统的DRAM和SRAM存储器。为符合当今计算机的高速随机存储的需求，相态转换必须在亚10纳秒内完成。而这种材料的特点是，可在不到1纳秒内实现多晶态与玻璃态两种相态之间的转换，突破了相变存储器（PCRAM）的存储速度极限，具有巨大的优势，可以说是为实现我国自主通用存储器技术奠定了基础，有望替代现有高速存储器进入实用，未来将进一步助推计算机整体性能的大幅提升，向更快速、更低功耗、更长寿命方向发展。

所谓的静态/动态随机存储器（SRAM缓存/DRAM内存），是与计算机中央处理器直接交换数据的临时存储媒介，可按需随意取出或存入数据。本世纪初，科学家就已经提出PCRAM是一种很有前途的新型非易失性存储器，通过在两种相态之间转换，分别代表“0”和“1”进行存储。

微软开发使用神经模糊技术

黑盒fuzzers、白盒剔除器和Graybox fuzzers是传统的模糊工具。但随着技术更新，这些工具已经逐渐适应不了变化。为了减少漏洞和提高软件质量，微软开发了神经模糊技术。通过采用灰箱模糊器，并将深度神经网络应用于反馈回路。随着时间的推移，神经反馈有助于发现更多可识别程序缺陷的独特代码路径。

这种新的自动化测试方法，采用一种称为模糊（fuzzing）的技术，将大量的数据输入到程序中，以尝试强制发生崩溃或意外行为，从而发现漏洞。在一个用于解析.png文件的库测试中，与传统的模糊技术相比，微软使用神经网络所获得的代码路径数量翻倍。

与所有处于研发阶段的技术一样，还有一些问题需要解决。当试图通过神经网络运行PDF文件时，传统的方法仍然胜过神经网络。