腾讯科技讯（清雨）北京时间12月11日消息，据国外媒体报道，英特尔公布了22纳米制造工艺，并表示将利用这项新工艺生产新一代智能手机和平板电脑芯片，与高通等竞争对手在快速发展的移动市场上展开竞争。英特尔称，采用22纳米制造工艺生产的移动芯片将于2013年实现量产。
作为全球最大的芯片厂商，英特尔在PC行业占据了统治地位，但是在依赖电池和能耗效率的移动设备方面，英特尔处理器的推广应用一直非常缓慢。
周一在美国旧金山举行的行业大会上，英特尔公布了采用22纳米工艺生产SoC（片上系统）的流程，并表示：“英特尔的22纳米SoC技术已经做好了2013年量产的准备。”
英特尔现有的移动SoC采用32纳米工艺，高通的高端SoC采用28纳米，英伟达则采用40纳米工艺生产芯片。采用纳米级越低的工艺生产芯片，可以提高芯片的性能和能耗效率。
市场研究公司Moor Insights & Analysis的分析师帕特里克•莫海德（Patrick Moorhead）表示，英特尔已经采用22纳米工艺生产PC处理器，但是由于SoC需要将更多功能整合到硅片上，因此采用22纳米工艺生产SoC更复杂。他表示：“英特尔有实力生产极具竞争力的移动芯片，不过要到2013年我们才能知道他们是否会这么做。”
英特尔在制造工艺上一直是行业的领导者，不过竞争对手和业内分析人士却认为，英特尔的移动SoC设计无法与高通、苹果等采用ARM Holdings授权技术设计的SoC抗衡。
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看起来微软正渐渐的将Silverlight开发方面的精力转移到其他地方，今天微软正式宣布已经有5年历史Silverlight.net网站正式关闭，而该网站在未关闭之前主要为开发者提供基于网络的视频研发工具和相关的资源。根据ZDNet.com的报道Silverlight.net网站目前会 直接重定向到MSN网页，这也导致部分链接，和之前围绕Silverlight的讨论和相关信息都被破坏。
在声明中，微软承认在10月份就已经开始将Silverlight.net网站移动到MSDN上，同时也表示此次移动可能会造成部分链接失效和信息丢失的情况，并称：“给你造成的任何不便，我们深表歉意，我们正在努力解决这些问题。 ”
那么就产生了一个巨大的疑问，微软是否还会继续开发Silverlight，开发者能否看到Version 6？微软目前并未就此次发表任何看法。对此ZDNet网站在咨询微软的时候并未得到正面回答：“此内容的合并不会影响微软的Silverlight发售。 2011年12月，我们发布了Silverlight 5 ，我们已承诺到2021年支持Silverlight 。”
来源：cnbeta
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区域大停电、金融市场崩溃、交通严重拥堵、健康突然恶化……这些现象背后有什么共同规律？要想更好地理解社会问题，研究单一的网络已经不够了，必须深入网络的网络（network of networks），才能开拓系统科学的新疆域。
“人脑连接组计划”（Human Connectome Project）利用扫描数据绘制的脑细胞髓鞘分布图。髓鞘是包在神经元分支外面的白色膜层，成分是髓磷脂。髓磷脂含量分布是表示神经元分支和信息传递速度的重要指标。人脑连接组计划准备用5年时间绘制出人脑的线路图。
（文／Elizabeth Quill）每晚约有6、7次，我们熟睡中的身体会表现出非凡的协调本领。
当你流连在黑甜乡的最深处时，身体的支持系统还在依照它们自己的时间表运行。神经细胞在你脑中吟唱着，嘈嘈切切的低语形成了标志着深度睡眠的慢波。不过，心脏仍按着自己的节奏将血液通过血管泵往全身，这种神经系统的细声细语与它并没有什么关系。同样地，空气在似乎随意的呼吸之间溜进鼻孔、穿过气管；肌肉的伸缩令双腿像毫无来由一般来回抽搐。大体上而言，肌肉、脑细胞、呼吸道和肺、心脏和血管的网络是各自独立运作的。
不过每隔几个小时，大约在短短30秒的时间内，各网络之间的藩篱会烟消云散。忽然之间，不同的网络统一了步调，深睡眠中所有各自为政的活动开始与周围环境建立关联。每一个网络——分别由自己的肌肉、细胞或分子集体运行——都加入了一个更大的群体。
这种变化标志着由深睡眠向浅睡眠的过渡，研究人员最近才了解它的细节过程。我们采用了一种全新的视角，去审视身体中无数的网络是在何时、以何种方式联结起来，形成一个超级网络的。
“当我从一种状态转向另一种状态时，生理系统之间的联系立刻改变了。”波士顿大学的生物物理学家普拉门•伊万诺夫（Plamen Ivanov）说，“这相当出人意料。”
而这种现象不仅发生在身体中，日常生活中类似的情况一直都在发生。各种类型的系统时时相连。火车站附近出现了公交车站，使得通勤者可以从一个交通网络进入另一个。新的朋友加入了你的社交圈，将你的交际网络和他们的连接起来。电话、银行、电厂全部登陆互联网，并在网上互联互通。
长久以来，人们想弄明白参与者（player）——不管是身体器官、人员、公交车站、公司还是国家——是如何连接、交互，创造出网络（network）结构的。20世纪90年代后期，随着网络科学的突飞猛进，网络如何运作以及为何有时又会发生故障，这些问题都得到了深入而细致的分析。但是近来一些研究者意识到，仅仅了解独立的网络如何工作是不够的，研究网络之间如何交互同样重要。如今，前沿领域不再是网络科学，而是研究 网络的网络 （network of networks）的科学。
“当我们孤立地考量单一的一个网络，我们便错失了相当多的背景信息。”加州大学戴维斯分校的物理学家、工程师雷萨•德苏萨（Raissa D’Souza）说，“我们会做出与真实系统不符的错误预测。”
和单一网络一样，网络的网络也比比皆是。你早上醒来，去上班并开动脑筋，便是在连接不同的网络了。当你向朋友介绍一名家庭成员，或者在微博上发送一条消息并同步到其他社交网络（比如说果壳，哈哈），同样的事情也在发生。其实只要你连接互联网，就是在进入互相依存的系统——互联网以电网为支撑，而电网通过通信网得到指令。如果经济衰退导致你的投资贬值，你便能感觉到这种系统出问题时的后果。
目前的研究结果表明，网络的网络产生灾难性危害的风险高于分散的系统。一个看似无害的干扰可以像涟漪一般造成扩散性的负面效应。有时候这种效应造成的损失可达数百万甚至数十亿美元之巨，比如股票市场崩溃、半个印度停电或者冰岛火山喷发造成航线关闭以及酒店和租车公司倒闭。在另外一些情况下，网络的网络内部是否发生故障可能意味着疾病是小规模爆发还是大面积流行，一场恐怖袭击是被挫败还是夺去几千人生命。
网络研究出现了一次重大突破，研究者发现很多现实世界中的网络都拥有近似的形态。这些被称为“小世界”的单一网络具有聚簇和短接的特征。随着注意力转向网络的网络，另一次思维方法的革命正在进行中。［上］单一网络：一个网络由连接（线）和节点（点）构成。科学家按照节点数和平均度（平均连接数）对网络进行分类。在规则网络（regular network）中，每个节点拥有相等的连接数；在随机网络（random network）中，每个节点的连接数是随机的；小世界网络（small-world network）介于两者之间，往往和现实世界中的情形比较接近。［下］网络的网络：在现实中，网络通常会互相联结。尽管科学家们尚不清楚这些超级网络的一般形态，但一些量化的性质仍然适用。超级网络中的连接至少有两种形态：相连（类似单一网络中的连接，以黑色表示）和相依（对某节点来说生死攸关的连接，以橙色表示）。图片：T. Dubé
要想参透这些生死攸关的场景，我们应当放弃研究单一网络时得出的一些根深蒂固的想法。科学家们现在了解到，网络的网络的行为并不总是像单一网络那样。紧跟着这一深刻认识的，是一场进行中的革命。不同领域的研究者们正试图弄清楚网络之间如何联结，这些联结又会带来哪些后续结果。
伊万诺夫等研究者正在分析海量的数据，以便理解不同的生理系统如何协作实现身体机能。其他一些研究者则在探索身边的地球，力图识别出是哪些联结保持着这颗星球的平衡。近期还有很多关注对准了这种联结带来的潜在危险。在一项里程碑式的研究中，波士顿大学和其他地区的研究者们开发出了一种数学方法，用以解释网络的网络是如何突然崩溃的。同时从优劣两方面一起研究，也许能够对集成系统的设计提出某种指导意见，使之不仅在平时表现良好，还能在出错时保持运行。
突然崩溃的超级网络发布于视频网站Youtube上的一系列CNN新闻片断凸现了互相依存系统的脆弱。沃尔夫•布利策（Wolf Blitzer）反复提醒观众节目仅仅是“演习”，片中前美国政府官员们集合起来应对一场模拟的网络攻击。在这个《世界之战》（The War of the Worlds）式的报道中 [注] ，最初是一台俄罗斯计算机使一部智能手机染上病毒。蠕虫感染了另外一些智能手机之后，来到了美国的计算机上。它在美国摧毁了通信网络，继而干掉了电站。接踵而至的停电使交通网络陷于瘫痪。当单独一次感染的效应在不同系统间来回传递时，每一次故障都会造成更多的故障。美国政府控制不了俄罗斯计算机系统，也没有权力禁用智能手机，对此无能为力。
| [注] | 1938年10月30日，根据英国作家赫伯特•乔治•威尔斯（Herbert George Wells）的小说《世界之战》改编的同名广播剧在美国哥伦比亚广播公司（CBS）播出，主播是奥森•威尔斯（Orson Welles）。由于采用了模仿现场新闻播报的表演方式，该剧造成了大规模的恐慌和经济损失。 |
以色列巴伊兰大学（Bar-Ilan University）的歇洛莫•赫复林（Shlomo Havlin）经常在讲解网络的网络时播放这些新闻视频。赫复林说：“一个系统中有了损毁，便会造成另一个系统中的损毁。”但他指出，对这种连锁性损毁的关注并非前所未有。很多像CNN新闻片这样的报道都对互相依存系统的脆弱性表达了忧虑。“我们仍不知道应该如何系统性地研究这一课题，我们尚未建立起一个理论框架。”
赫复林最初对这个问题感兴趣是在2009年，当时一位美国国防威胁降低局（U.S. Defense Threat Reduction Agency）的程序评审员访问了波士顿大学物理系。该局资助赫复林和H.•尤金•斯坦利（H. Eugene Stanley）以及波士顿的同僚吉莱德•保罗（Gerald Paul）和谢尔盖•布尔德烈夫（Sergey Buldyrev）共同研究侵扰单一网络的问题。评审员提出了一个新课题：当差错出现时，互相作用的网络复原能力有多强？他要求研究者们在数周之后提出建议。尽管时间紧迫，研究团队以及后来加入的巴伊兰同事罗尼•帕沙尼（Roni Parshani）还是决定攻克这一难题。
赫复林很快想到了一个思路。一般用被线条连接起来的点来代表单一网络。这些点被称为节点（node），是网络的参与者。线条则被称为边（edge）或者连接（link），代表参与者之间的联系。赫复林的见解是用一种新的连接来联结一个网络中的节点和另一个网络中的节点。他的新连接叫做相依边（dependency link），标识出一个网络中的哪些节点需要依赖另一个网络中的节点才能够发挥功能——比如说，一台计算机离开其专有电源便无法运行。这些关键性的依赖关系能使故障在系统之间传播。
赫复林提出思路之后，布尔德烈夫便立刻通过数学方法展开工作。这并不容易，他必须用方程式来表达每个网络的每种状态，当随机选择的某个节点被去除时会引起其他节点的消失。被保罗称为“数学天才”的布尔德烈夫解决了这个难题。该问题的解决仅仅花了大约一周。
“一天早晨我进门的时候，歇洛莫非常非常兴奋，就差站在桌子上跳舞了。”保罗说。
当一个网络依赖于其他网络时，比如通讯网络依靠电网运行，故障能够在两者之间来回传递。这种行为也许能够解释关联系统的突然崩溃。这样，对单独一个节点的攻击可能把一个最初有12个运行节点的超级网络（上图）缩减到只剩下4个节点。图片：S.V. Buldyrev et al/Nature 2010, adapted byT. Dubé
通过分析关联网络，研究者们发现了一种无法用单一网络的知识推导出的数学行为。在单一网络中，移除一个节点之后，故障会逐步传播，网络一点一点地破碎。但是在网络的网络中，去除节点意味着崩溃可以突然发生。当节点失效时，系统一开始表现得运行正常，但突然之间达到一个阈值。这时如果再有一个节点丢失的话，“砰”地一声，一切分崩离析。
“就算只多了一个失效的节点，网络也会彻底崩溃。”赫复林说，“这让网络变得愈加危险。”
斯坦利把单一网络比作一名醉酒的囚犯试图用一把断线钳越狱。他在栅栏上随机剪切，一个洞最终会变得越来越大。过一小会儿也许囚犯便能伸过去一只手臂，再剪几下，头也能伸过去了，最终也许整个身体都能够穿过。但是在网络的网络中，囚犯只剪断一两根线，便会像是触动了一根魔法线，整个栅栏支离破碎。囚犯马上就逍遥法外了。
“这就好像有人扳动了一个开关。”斯坦利说，“但其实这个开关并不存在。”
研究者们改进了数学方法、进行了几番模拟之后，向《自然》（Nature）杂志投递了一篇论文。该论文于2010年发表，已经被150多篇其他论文引用。
其他一些团队也在网络的网络中发现了出乎意料的行为。2009年，德苏萨和一名同事证明，在网络的网络中联结一大批节点，需要的连接比在类似的单一网络中少。其他一些科学家则发现，由于人类流动性网络具有互相勾连的性质，因此强制推行旅行禁令，对于流行病传播的遏制作用也许并不像期望中的那么大。2008年，意大利研究者报告称一座电站的关闭导致了互联网通讯失灵，继而造成更多电站的故障，引发了一场影响了意大利许多地区的大停电。在《自然》杂志的论文中，波士顿团队以这次停电事故为例，说明了故障如何能在网络之间来回传递。
《自然》的那篇论文独树一帜，它提供了一种简单的数学模型来解释现实世界中的现象。这一研究成果结合着另外一些发现，为研究网络的网络奠定了理论基础。
“他们实际上为这一问题确立了一个框架。”美国东北大学（Northeastern University）的艾伯特－拉斯洛•巴拉巴西（Albert-László Barabási）说。他曾对单一网络的研究做出过影响深远的贡献。
做出这一发现之后，波士顿团队的核心力量没有止步于理论框架。他们和一群研究生一起，开始研究3个及更多关联网络的弱点。在另一项研究中，他们发现恐怖分子对一座重要电力枢纽造成的破坏，也许并不同于老鼠咬穿了电线这类更随机的破坏。
在一些网络中，连接通畅的节点更有可能与其他连接通畅的节点联系起来。斯坦利、研究生周迪（音）和同事们发现，如果相依系统中有一个网络具备这种同配性（assortativity），整个系统便会更加容易陷入混乱。
出人意料的是，这些早期的发现是基于单一网络研究的，这使得科学家们好奇网络的网络中还可能藏有什么样的待解之谜。“很多问题立刻呈现出来，”赫复林说。
小小世界
1998年，网络科学领域有过一次类似的突飞猛进，起因是康奈尔大学的史蒂芬•斯托加茨（Steven Strogatz）和当时的同事邓肯•沃兹（Duncan Watts）在《自然》杂志发表了一篇突破性的论文——《“小世界”网络的集体动力学》（Collective dynamics of “small-world” networks），这篇论文解释了为何有时我们觉得世界非常小。
那个时候，“小世界现象”的名声已经有点臭了。20世纪60年代，心理学家斯坦利•米尔格兰姆（Stanley Milgram）证明，随机选择的一位生活在内布拉斯加州的人，只需要通过很少几个（通常是6个）人，就能以熟识关系联系到马萨诸塞州的一位目标人士。宾夕法尼亚州雷丁市奥尔布赖特学院的一些学生根据演员凯文•培根（Kevin Bacon）在很多影片中的出镜，发明了一个名为“六度空间”的游戏，使得这个想法在20世纪90年代中期广为人知。把共同出演一部电影定义为连接，可以在6步以内把培根与好莱坞任何一位名人联系起来。在演员构成的网络里，比方说要从凯文•培根的节点移动到希拉里•斯万克（Hilary Swank），你只需要经过不到6部电影。事实上，很难找到离开凯文•培根超过2至3度的好莱坞演员，不信你可以到www.oracleofbacon.org上去试试。
从深睡眠到浅睡眠的转换过程中，体内的网络忽然间协调一致。每一个小圆代表一个身体系统的度量，而线条显示出在4分钟的时间里哪些系统在一致行动。从交互网络的观点来看，深睡眠与浅睡眠截然不同，后者更像是醒来。图片：A. Bashan et al/Nature Communications 2012, adapted by T. Dubé
小世界网络，或者说沃兹-斯托加茨网络，有两个特性：其一，高度集群化，也就是说节点像中学女生团体那样集束成群；其二，这些团体之间有捷径相连，比如拉拉队长有时候会和书呆子团体的某个成员玩在一起。
让我们回到康奈尔团队的那篇突破性论文，斯托加茨和沃兹的发现揭示了一个网络的行为方式。斯托加茨说，“在博弈的情况下——让人员、公司、国家参与囚徒困境——我们能够证明小世界结构对于博弈的演进具有重大影响，系统同步得更快，流行病传播得更迅猛。”
但真正引发“沃兹-斯托加茨革命”的是，他们模型中的一些特征与现实世界多重网络有相似之处。电力网络、与凯文•培根有关联的演员和蠕虫的神经网络中都隐藏着一个秘密，而科学家们刚刚把这个秘密揭开。
“前人引入了比较剖析的方法，来考察网络的问题。”斯托加茨说，“我们能够证明的是，一些网络在科学上毫无关联，但在数学上遵循相同结构原理，这些不同网络都遵循着一些普遍原则。”
不同学科的研究者们几乎立刻把思维的火力转移了过来，他们开始为蛋白质、飞机、电站和病原体构建网络数学。有关朋友、电影演员和金融玩家们的研究也都受到了关注。在最近这十来年的时间里，这一股研究热潮已经使我们加深了对许多问题的认识，例如，不同类型的节点如何连聚成网，如果移除其中一个节点会发生什么。
不过截至目前，大部分工作还是专注于单一网络的比较剖析。关于网络的网络的惊人发现提出了一个全新的、有待回答的问题：隐藏在停电、金融市场崩溃、交通堵塞以及健康突然恶化等现象背后的超级网络，在更深层次上是否拥有一个共通的结构？
斯坦利认为这是有可能的。他下楼梯的时候习惯抓着扶手。他说，摔坏髋骨可以引发身体网络的网络中一系列的脱节。 即便修复手术成功，髋骨骨折的老年人在接下来的一年里的死亡几率大增，这已经是广为人知的事情。然而人们尚不清楚，在这种健康的突然恶化背后，是否隐藏着波士顿团队勾画出的网络行为。也许要等到科学家们弄清楚，躯体内、金融市场上和自然界中的网络的网络有何共通之处，答案才会呈现出来。
探索网络的网络
在所有与网络的网络有关的难题中，气候变化是最难解决的一个。全球气温在下一个世纪里将升高多少，取决于空气、海洋、陆地以及地球上所有生物的行为模式。自然循环受到人类网络的影响——经济掌控着温室气体的排放、政治推动着替代能源的发展，社会认知决定着全球变暖问题的地位。
在最近的一项研究中，为了研究大气层中的网络，德国波茨坦气候影响研究所（Potsdam Institute for Climate Impact Research）的物理学家乔纳森•邓格斯（Jonathan Donges）绘制了与气压有关的几十万个数据点。通过追踪数据如何随着时间变化，他识别出一系列包裹在地球周围的水平网络，像俄罗斯套娃般一层套一层。他和同事在去年发表于《欧洲物理学学报B》（European Physical Journal B）的论文中指出，北极仿佛某种大气边界巡查，控制着水平层级之间的交互，从而起到了连接的作用。
“从联系地表与高层大气的大气动力学来看，北极至关重要。”邓格斯说。
如果觉得空气分子构成的网络听起来挺复杂，那再想想人体细胞里纷纷扰扰的生理过程构成的网络吧，那里的节点及其连接都有着不同的形态。你身体的每一个细胞里，DNA、RNA和蛋白质之间的舞步从不停歇。DNA编码了2万多段基因构成的网络，每时每刻都有很多被解码编入信使RNA的互补链。信使RNA则在指导蛋白质生产的过程中构建了自己的网络。这些蛋白质能够与其他蛋白质翩跹对舞，在自己网络中相互作用，或者通过把基因置入、移出联结到其他网络。
“你不能孤立地看待这些网络。”爱丁堡大学罗斯林学院的汤姆•迈克尔（Tom Michoel）说，“网络之中的一切都是互相关联的。”
迈克尔研究特定系统中出现频率高于预期的小规模模式，以此来理解网络的网络，并对其总体功能有所阐述。试想，在一个普通的工作场所中，一位中间人可以充当老板和员工之间的联络点。迈克尔在酵母菌细胞中发现了很多例类似的模式。有两个连接起来的网络中，其中一个网络包含着规范基因活动的相互作用，即一种蛋白质（老板）给一段基因作化学标记，而这段基因负责为另一种蛋白质（中间人）编码；另在一个网络中，蛋白质之间直接交互（中间人和员工之间）。
通过观察小规模模式如何聚簇、重叠，迈克尔发现一名“老板”与一名“中间人”交互，但是每个“中间人”都代表了许多“员工”，就好像工会发言人代表工会成员一样。没有超级网络分析，便无法理解“老板”和“中间人”这两种截然不同的角色。而重要的大规模相互作用仍有待破解。
揭示未知的相互作用只是网络的网络研究的课题之一。网络之间的联结强度也很重要。比如说，某条线路上运行的公交车数量在高峰时间也许会上涨。在你的社交网络中，你几乎每天都会见到一位同事，但高中时代的朋友却只能一年见上一面。
在对睡眠周期的研究中，伊万诺夫证明了只需改变两个网络互相联结的紧密程度，而不必新建或者删除连接，便可以影响生理状态。
曾师从斯坦利的伊万诺夫花费了十多年的时间收集心律、呼吸频率、肌肉紧张度和眼动等方面的数据，以研究身体各个网络在睡眠的不同阶段是如何交互的。和邓格斯研究大气层的方法差不多，伊万诺夫分析每个系统的可测量标记如何随时间变化彼此并行，以此来定位连接并推断这些连接的性质。他的团队发现了网络之间是如何相互勾连及松脱，以及这些联结是如果变化的。
伊万诺夫认为他关注的问题，以及体内出现的其他网络的网络谜团，要比斯坦利和赫复林的团队破解的理想情况更具挑战性。
“即便节点之间的某个特定连接不消失，我们还是可能会出毛病。”伊万诺夫说，“我们仍旧拥有所有的连接，但是强度变了，系统也可能会停顿。”
这些值得思考的问题使人们意识到还有很多东西有待学习，这个正在迅猛兴起的领域陡然增加了更多的难题。
美国东北大学的物理学家、计算学家亚历山德罗•维斯皮那尼（Alessandro Vespignani）研究流行病以及网络中的其他传播过程。他把当前人们对这一领域的认识比作2000年前罗马人对非洲的认识。罗马人有相当精确的世界地图，但是他们并不深入非洲。“那里有狮子，这就是全部的信息。”维斯皮那尼说。
如今，科学家们有了一幅网络科学的未来地图，网络的网络提供了一片令人兴奋的新疆域，但人们才只是刚刚踏足其中。“我们需要定义新的数学工具。”维斯皮那尼说，“我们需要收集很多数据。我们需要不断探索才能真正摸清这片领域的情况。”
连接的弹性
加州大学戴维斯分校的德苏萨迈开了勘疆划域的新步伐。她和同事们对网络的网络产生兴趣时，关注的是系统的正常运行而非出故障。
“我们并没有关注节点永远消失之类的情况。”德苏萨说，“我们对网络持续运转的动力更感兴趣。”
在近期的一项研究中，她的团队关注了分别覆盖美国东西部的两个电网，希望研究这两个关联的电力网络是如何交互的。她在两个电网之间创建了连接。这些连接与电网内部节点之间的连接类似：节点之间存在交互，但是一个节点的存续并不完全依赖于另一个节点。她称之为连接边（connectivity link）。
每张网络中的每个节点被赋予一个容量，这个数字代表一座电站被用电需求压垮之前能够承受的最大载荷。连接代表电站转派其载荷的通路。如果一座电站无法满足需求，它可以把其中一部分转给其他连入的电站，并可以一直转派下去。研究者不断加大需求，就如同朝沙堆上继续追加沙子，直到载荷激增造成系统崩溃。正如同加到沙堆上的沙子最终会开始从侧面垮塌，载荷会停止在节点之间传送。网络科学家们形象地称这种崩溃为“连锁性崩溃”（sandpile cascade）。
在分析这种崩溃的数学原理过程中，德苏萨和同事们证明了，拥有两个网络有助于减少单一网络的部分负担，将发生大型崩溃的威胁降到最低。“少许的连接极为有益，”德苏萨说，“第二个网络成为第一个网络分配部分载荷的蓄水池。”
但是，团队3月份在《美国科学院院报》（PNAS）上报告称，网络之间的连接太多，又有可能造成更大的崩溃。
互联互通的电网是很好的合作网络实例，德苏萨说。增加通往一个网络的输电线路也许能够大幅提升另一个网络的传输能力。但是这样的网络之间也会具有竞争性，比如一个网络中的改进会将另一个网络置于供能弱势。
德苏萨的研究说明，网络的网络的思想可以涉及其他领域。在社交网络中，你拥有重叠的网络，也就是说你同时属于朋友组和家人组。也可能在一些网络中，节点一样，但连接不同，想一下有些银行在一个网络中互相借款，又在另一个网络中互相投资。
此外还有一个网络建筑在另一个之上的系统，比如以超链接组织起来的网页就建立在在电子、光纤和无线通讯网络的基础之上。人脑中也有这些“覆盖网络”（overlay network）。脑的生理结构网络，使得了脑功能网络——思想、记忆、理性——得以运转。
印第安纳大学的奥拉夫•斯庞斯（Olaf Sporns）指出，功能性活动的变化更加虚幻缥缈、更难以描述。斯庞斯是人脑连接组计划（Human Connectome Project）的主要成员。这一项目旨在理解脑中的神经元如何交互。“如果我们拥有足够优良的仪器，我们就能够测量脑的生理结构。”他说，“它其实就是布线。”
脑科学家们也认为功能网络必然以某种方式植根于结构网络。但是一个网络究竟如何生发出另一个网络？这个问题尚没有答案。节点与连接的谜宫本已很难掌握，而这两个网络又互相依存，给这个谜题又加入了演化的因素。构造刻画、限制并塑造着功能，而功能则随着时间的流逝在结构上留下经验的痕迹。
斯庞斯认为，结构网络的成本与功能网络的需求之间有着一个动态的平衡作用。斯庞斯和一名同事5月份在《自然神经科学综述》（Nature Reviews Neuroscience）中写道，“在脑部网络的演化、成长及适应变化的认知需求的过程中，这种反反复复的讨价还价一直在发生，长则几十年，短则一毫秒。”
脑随时间变化时，身体行为也在变化——从而影响到一切有人参与的更大的网络。
这将使科学家们面临更大的难题。维斯皮那尼说，问题扩展到网络的网络怎样应对某个网络内部发生的事情，而人又如何适应这个系统。“如果我知道停电了，我会采取某些对策。如果我知道发生了经济危机，我会去银行取出所有的钱。如果发生流行病，我会待在家里。”
一些科学家推测，现有的超级网络理论也许因过于简单而不够实用。一名经济学家甚至警告，过度应用波士顿团队的研究结果会带来危险。他认为，不能因为手里握着一把锤子就把一切问题都看成钉子。不过大部分研究者的观点更加谨慎。
在一次对意大利超级网络的模拟中（圈代表电网，菱形代表通讯网），只要保护4个节点就能够降低系统的风险。在左图中，所有的通讯服务器都与电网连接起来；而在右图中，其中4台被脱离开。不同的颜色代表了当服务器故障之后某个节点的故障率。数据来源：C.M. Schneider et al/arxiv.org 2011; 地图：Geoatlas/graphi-ogre, adapted by T. Dubé
构建更好的系统
当物理学家和数学家们奋力追求简化问题的时候，莱斯大学的莱昂纳多•杜埃尼亚斯－奥索里奥（Leonardo Dueñas-Osorio）这样的工程师则喜欢数据驱动的模拟方法，结合实体系统中的真实情况来丰富网络科学的工具。
“面临复杂问题时，将分析抽象化能帮助你缩小关注范围。” 杜埃尼亚斯－奥索里奥说，“接下来你就要加以精细的调整，让模型更加贴近现实。”
两种方法——基于理论的和基于数据的——都在现实世界中得到了一定的回报。有了数学方程式，“你可以得出很多见解深刻的推论。”他说，“这些推论都非常有价值，不过有时你必须为简化系统付出代价。”
杜埃尼亚斯－奥索里奥等人是这样构建网络模型的：将每个节点固定在合适的位置上，并根据年龄或者活跃性等因素，赋予其不同的故障概率。这些研究者中很多是在现场获得的数据。
2010年，杜埃尼亚斯－奥索里奥去震后的智利旅行。他收集了变压器故障、管道破损等信息，并与公共事业公司交谈，以追踪服务的中断。“这些信息使我们对系统之间的联结强度有所了解。”他说。
这样的数据也告诉我们系统还有哪些地方有待改进。一些遭到自然灾害严重打击的地区不具备足够的连接——比如说只有一座电站支撑着一处泵站。
赫复林及同事也为设计更好的系统提供了其他建议。有选择地保持一个网络中的某些节点独立于第二个网络可以防止突然的大崩溃。回顾意大利的那场大停电，研究者们发现他们只需将联结电网的4台通讯服务器拆开就能够防护住系统。“这样，我们就有希望把系统变得更加坚韧。”赫复林说。
正是这一前景引起了政府和其他机构的兴趣。美国之外的其他国家也行动起来。欧盟在Multiplex上花费了几百万欧元，召集起一支全明星级别的网络科研团队，为之创建一个坚实的理论基础。一个由意大利投资，名为危机实验室（Crisis Lab）的项目，将在三年内接收900万欧元资金，用以评估现实世界的危机风险：电网、电信系统及其他关键基础设施之间的相互依存。
根据杜埃尼亚斯－奥索里奥的展望，最终出现的不仅是一套如何模拟并研究网络的网络的指导方针，还会有一套怎样从一开始就以最优方案联结组网的指南。他评论说，美国和其他国家都有设计独立网络的规程。修造建筑和桥梁都有最低要求，但是没人规定网络的网络该如何组建。
伊万诺夫希望开发一个类似的人体规则手册，能够展现真实的情况。很多医生的办公室里挂着身体不同系统的图表——循环系统、呼吸系统、运动系统。但是没有哪个体现出这些系统是如何交互的，而这些知识也许在对抗疾病时至关重要。
随着更多数据的涌入，人造系统研究者与自然系统研究者目标也许会合二为一。比起生物系统、社会系统和技术系统是否呈现出相似的数学性质来，更重要的是它们应不应该呈现出相似的数学性质（是否要对设计出来的社会和技术系统进行人工干预，让它们不同于自然系统，变得更好？）。人类能否通过向自然界中存在的系统学习而设计出更好的系统呢？
斯庞斯预测答案可以是肯定的。“这些系统能存在到今天，说明它们优化到一定地步了。”他说，“它们证明了我们也可以拥有这样的复杂系统：在结构上能够建造、实现及保持，同时具有充沛的活力、能够抵御扰动并不断演化。”
如何在网络的网络中使可持续性、适应性和演化性达到最大化仍旧是一个极为开放的问题。遗传学家在基因中寻觅答案；生理学家求问于更大范围的身体结构；生态学家则要在支配着所有生物的相互作用里上下求索。在这些正在成长的知识网络中，联系不断形成，工程师们的模型和理论家们的框架也一并在发展，为一个正在大踏步前进的脑力远征提供了急需的燃料。
如果这些努力能有成效，也许有一天预防停电、控制流行病和处理复杂通勤会变得非常简单，就像早晨从睡梦中醒来一样自然。
附录：超级网络的灾难
网络的网络一旦灾难降临将会发生什么事情？尽管研究者还没有细致地分析过，但近期现实世界中发生的一些事情提醒了人们。
- 2012年，印度大停电
thetimes.co.uk
今年早些时候印度电网崩溃，几亿人失去电力供应。断电引发了运输中断，本地和长途列车停止运行。据推测，电网过载的原因是雨季时雨水不够，农民使用了更多电力灌溉农田。
- 2010年，冰岛火山喷发
topic.nytimes.com
2010年，冰岛埃亚菲亚德拉冰盖下的火山喷发。火山灰造成了全欧空中交通关闭。但是受到影响的并非只有旅客：制造商、医药供应商和农作物生产者无法运输他们的货物。地质活动的影响进入了燃料、宾馆和租车行业。
- 2009年，墨西哥猪流感流行
telegraph.co.uk
2009年墨西哥爆发猪流感疫情时，官方以旅行禁令和其他管制措施作为应对。但是进出墨西哥的国际空中交通的减少并没有遏制疫情扩散。病毒通过一个复杂的全球性超级流动网络不断传播。这一网络不光包括长途航班，还包括本地通勤，并与社交及经济网络发生着交互。
编译自: | Science News When Networks Network |
内文图片: | sciencenews.org；附录小图见图片标注 |
题图说明: | 人脑连接组计划（Human Connectome Project）绘制的大脑髓鞘分布图。髓磷脂含量分布是表示神经元分支和信息传递速度的重要指标。髓鞘是包在神经元分支外面的白色膜层，成分是髓磷脂。不同颜色代表髓鞘分布密度水平，如红色和黄色表示髓磷脂含量高的区域，蓝色、紫色和黑色表示含量水平较低。 |
随着移动宽带网络速度的提高和智能手机计算能力的发展，机器对机器通信正在迅速转移到无线网络之上，为移动通信行业注入新的活力。
无线网络上机器间交谈的综合信息强度超过人类语音的那一天，可能很快就到了。图：Raquel Marin
（文／KEVIN J. O’BRIEN）奥克杜（Ocado）是英国的一家在线杂货商店，对自己运送冷冻食物的业务非常自豪：当这家公司说货物会以某个特定的温度抵达时，他们可是说到做到。
这个承诺并非只是自卖自夸而已。在微芯片发射机、热传感器和一种正在快速成长的无线通信模式的帮助下，这种自夸已经成了一种可衡量的事实。奥克杜的每一辆送货车里，都有一枚邮票大小的SIM卡模块在监测气温。传感器每隔几分钟将数据传送到伦敦附近的总部里，车队主管们使用的一台计算机上。
奥克杜声称，自从2011年装上了发射机，食物腐败事故减少了。奥克杜的技术主管保罗•克拉克（Paul Clarke）说： “它节省了我们的时间，让我们在实时监控方面更加自信，对司机而言它也是一种安全检查措施。” 克拉克掌管着一个300人的部门，专为该零售商开发软件和硬件。
奥克杜的卡车与哈特菲尔德（Hatfield）总部之间嗡嗡作响的低密度交谈是机器对机器通信的一个例子。这种基于半导体的意识流势必再次振兴移动通信行业。
瑞典哥德堡市的一家调研机构贝尔格洞察（Berg Insight）称，使用世界无线网络的机器对机器设备数量在2011年达到了1.08亿台，而到2017年将至少达到这个数字的3倍。领先的无线网络设备制造商爱立信（Ericsson）预测，到2020年之前，将有500亿部机器被连接到网络，其中只有100亿左右会是手机和平板电脑，其余的都将是机器。它们不会同人讲话，只在互相之间交谈。
从机器施加的网络信息负载量来衡量，世界无线网络上机器间交谈的综合强度，可能很快便会超过发生在无线网络上所有人类语音交谈产生的强度。 “我要说这在10年之内是绝对有可能的，” 爱立信公司位于斯德哥尔摩的机器对机器部门主管米谷尔•布洛克斯特兰德（Miguel Blockstrand）说： “这是个 ‘假如……会怎样？’ 的技术。人们开始考虑潜在的可能，而可能性是无穷无尽的。”
机器对机器通信出现已经超过20年了。这种技术最早运行在陆线连接上，用于远程控制工业流程。随着移动宽带速率和智能手机计算能力的进步，这种机器间交谈如今正在迅速地转移到无线网络上。
当机器产生的数据通信总量赶上人类语音通话产生的通信量——或者有可能在那之前——移动运营商将不得不选择，是让谁排队等待打电话，还是让谁接收电子邮件——机器还是人。
贝尔格洞察的分析师托比亚斯•莱贝尔格（Tobias Ryberg）说： “这确实让运营商左右为难。大多数移动网络是为了给人类通信建设的，不是给机器。所以整个系统将必须得到全面翻新才能使这成为可能。”
英特尔公司提供的机器对机器（M2M）相关服务。
目前，所有机器对机器通信中大约1/3涉及到所谓的智能公共设施仪表，其职责包括向公共事业机构传送家庭用电及燃气消耗方面的数据。公共事业机构利用这些信息调整其生产，使之适应实际需求。在欧洲，瑞典和意大利的所有家庭都安装了智能仪表，其中很多通过无线网络运行。在奥地利，一项法律将要求500万户家庭在2019年之前安装智能电表。
另外1/3发生在汽车工业中。通过车队管理系统，这种机器对机器通信使得运输公司或企业车辆主管能够实时追踪他们的车辆，或者像如今1/4的通用（General Motor，GM）新车都有安装的通用安吉星（OnStar）系统那样，用于紧急情况、维修和定位服务。在欧洲，为了应对将于2015年生效的《电子呼叫法案》（eCall initiative），类似的技术正在开始出现。这一欧盟法律要求所有的新车装备无线发射机。这些发射机将自动向应急部门报告事故数据，还有安全气囊的打开和位置信息。
不过钟意茹（音）说，被认为会在下一个10年产生最大增长的，是像奥克杜这样顾客应用的多样性。钟是伦敦一家追踪这一领域的调研机构佛洛斯特和苏利文（Frost & Sullivan）的分析师。钟女士称，在日本，政府正在考虑安装更大的地震传感系统来探测地震。在意大利南部的卡利特里镇（Calitri），无线传感器被用于制作卡西欧卡伐罗干酪（caciocavallo）。这种干酪在地窖里变陈，炎热被挡在了外面。传感器定期将湿度数据传送到当地农业推广中心的一座监控站。
欧洲的移动运营商已经开始开发机器对机器通信的财务潜力，并建立了独立单位来发展这项业务。西班牙电话公司（Telefónica）、德国电信（Deutsche Telekom）、沃达丰（Vodafone）和法国电信（France Télécom）都设立了单独的营业单位或内部中心来开发服务于机器的新产品。
奥地利电信（Telekom Austria）机器对机器部门的常务经理贝恩德•列布谢尔（Bernd Liebscher）说： “此时此刻，这对于我们公司的账目的盈利额来说是一项不错的贡献。但是随着时间的推移，一旦我们承担了对一整个垂直行业的服务，比如公共设施智能仪表，我们谈论的便是一桩大买卖。” 他的部门是去年9月成立的。该运营商并未透露机器对机器业务的销售额。
2011年末，奥地利电信的移动网络将8个国家的50万台机器以无线方式连接起来，而列布谢尔先生声称这一数字今年将增长50%达到75万。小小的传送模块将最新的路况和天气信息发送给 “汤姆汤姆”（TomTom）导航系统的1300万用户；将斯洛文尼亚的奥蒂斯（Otis）电梯与紧急故障中心连接起来；使白俄罗斯普里奥尔银行（Priorbank）的900台自动柜员机互相联通，此外还有其他用途。最大的两个应用是电子支付终端和车队管理。
佛洛斯特和苏利文的分析员钟女士估计，机器对机器通信产生的收入平均不到一家运营商总收入的10%，但是增长潜力应该是巨大的。
要是无线机器通信变得无处不在——想象一下每个家庭和办公室的窗户都自动开合以控制温度和湿度——模块、SIM卡及相关网络设备的制造商将必须就广泛的技术标准体系达成一致，以使不同设备之间的无缝通信成为现实。
那些庞大的标准目前还不存在，最大的设备制造商、行业组织和移动运营商已经分成为了不同的标准制定集团。这可能会推迟跨行业、跨网络和模块制造商的统一通信技术的采用。2011年，领先的芯片制造商英特尔公司（Intel）发布报告指出，需要建立广泛兼容的行业标准和技术来使移动网络跟上机器间通信爆炸式的增长速度，从而使互联网得以 “嵌入” 日常生活之中。
钟女士称：“我认为将有人致力于整合的工作，但是现实还没有发展到那一步。”
伦敦一家专注于这一领域的公司机器探研（Machina Research）的分析师吉姆•莫里什（Jim Morrish）称，他毫不怀疑工程师们会研发出必要的技术升级来使那种未来成为现实。他说： “我认为，等到被连接设备数量达到500亿部，我们将身处一个截然不同的技术阶段，以至于那些问题都将不再是问题。”
编译自: | 《纽约时报》 Talk to Me, One Machine Said to the Other |
文章图片: | Raquel Marin，via nytimes.com |
我们一般不把互联网当作一个实体概念，所以也就不存在大小的说法，但如果把往上所有信息都存到普通硬盘里，会有多大呢？XKCD网络漫画的创始人Randall Munroe最近在和粉丝互动的时候就被问到了这个问题，而他的回答也很巧妙：有很多方法可以估算互联网所存储信息的规模，而我们可以用一种很有趣的方法找到这个指标的上限，那就是看看我们创造了多少存储空间。
存储产业每年都会生产大约6.5亿块硬盘。如果大多数都是3.5寸型号的话，那么每秒钟就会有大约8升的硬盘。
这就意味着，过去几年我们所生产的硬盘总量，差不多刚好可以装满一艘油轮，因此这么算的话，整个互联网还没一艘油轮大。
窃以为，这个问题和乐高积木能垒多高都可以拿来做Google的面试题了。
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Intel CTO Justin Rattner近日对外披露说，Intel 14nm工艺的研发正在按计划顺利进行，会在一到两年内投入量产。
2013年底，Intel将完成P1272 14nm CPU、P1273 14nm SoC两项新工艺的开发，并为其投产扩大对俄勒冈州Fab D1X、亚利桑那州Fab 42、爱尔兰Fab 24等晶圆厂的投资，因此量产要等到2014年了。
而从2015年开始，Intel又会陆续进入10nm、7nm、5nm等更新工艺节点。
Rattner指出，Intel对半导体工艺的积极推进可以让摩尔定律再延续至少10年。
作为Intel的竞争对手，三星已经定于2013年量产20nm，并开始研发14nm，台积电的20nm会在2013年下半年投入小规模量产，第一款3D晶体管设计的FPGA芯片也会启程。
GlobalFoundries则刚刚宣布会在2013年第一或第二季度试产14nm FinFET工艺，并于2014年量产，但是在那之前还得先上马20nm。
450毫米晶圆方面，Intel已经联手三星、台积电巨额投资了荷兰ASML，还同时加紧研发极紫外光刻(EUV)，但相关技术投产预计得等到2017年。
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这两天关于Intel将在将在2014年的14nm Broadwell处理器上全部采用BGA封装的消息被炒的沸沸扬扬的，这就事情的始作俑者是日本媒体PCWatch的专栏作家笠原一辉，一篇看似有理有据的分析文章让Intel的DIY之路走向了末日。
这可就乐坏了Intel的死对头，AMD公司发言人在昨天声称他们没有转向BGA封装的任何打算，对DIY这一重要市场的支持会一如既往。这么一来Intel真有点坐不住了，终于肯出来辟谣了。
Intel的发言人Daniel Snyder向国外媒体MaximumPC表示：“Intel在可以预见的未来依然会继续提供LGA封装的处理器给用户，Intel不会放弃DIY市场，会继续保持桌面发烧玩家这部分市场的渠道业务”，对于在长久的未来的会不会放弃LGA封装，他声称“Intel现在还不会对长期产品路线图发表评论，但会在合适的时候通过正常渠道公布更多的细节”。
看起来Intel的发言非常有意思，“在合适的时候通过正常渠道公布消息”是不是在影射笠原一辉所谓分析根本就是拿小道消息在扯淡呢？
其实我们仔细想想也就可以明白Intel在当前不可能会放弃依然有利可图的DIY市场，尤其是在竞争对手AMD不是很给力的情况下，Intel几乎垄断了高端处理器DIY市场，如果Intel退出的话无疑是给AMD留下了一块巨大的蛋糕。Intel不是慈善家，而是商人，此举不是一个精明的商人的会干的事情。
无风不起浪，老I肯定有这种想法的，不过为“照顾照顾”AMD，最近几年应该不会有什么新想法.
转至驱动之家：http://news.mydrivers.com/1/248/248823.htm
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腾讯科技讯（汤姆）北京时间12月5日消息，据国外媒体报道，高通可以说是在今年颓废芯片市场中增长速度最快的一家芯片制造厂商。据市场研究公司IHS iSuppli公布的数据显示，主要为智能手机和平板电脑生产ARM架构处理器的高通今年营收将获得两位数的增长，并将有望成为全球第三大芯片厂商。
IHS iSuppli的数据显示，2012年高通芯片销售营收同比增长27.2%，由2011年的100亿美元增至2012年的130亿美元。这也使得高通在今年有望成为全球第三大芯片厂商，仅次于业内老大哥英特尔，以及后来居上的三星。值得一提的是，2010年高通在全球半导体厂商中还仅仅排名第九，因此它所取得的这一增速的确值得业内关注。
同高通营收快速增长形成鲜明对比的是全球范围内不断萎缩的半导体市场。今年，由于传统PC和笔记本电脑销量的大幅下降，全球半导体市场营收同比下降了2.3%。
IHS iSuppli高级总监戴尔-福特(Dale Ford)表示：“对大多数半导体应用市场的厂商来说，今年都是糟糕的一年。唯一的例外是无线领域，我们预计该领域今年仍能带来强劲的营收增长。不过，随着消费者越来越多的倾向于购买智能手机和平板电脑这些设备，PC和平板电视曾经的火爆销售场面将一去不复返。由于高通的芯片目前主攻智能手机市场，其中包括苹果iPhone 5都使用的是高通芯片。因此，我们可以说高通已经发现了2012年半导体行业沙漠中的增长绿洲。”
高通在芯片市场地位的提升凸显了移动设备对于芯片厂商的重要性。IHS iSuppli预计，业内大佬英特尔今年将继续领跑芯片市场，但其年营收将同比下滑2.4%，即从去年的487亿美元下降至今年的475亿美元。AMD今年份额预计将迎来17.7%的下跌，即从去年的64亿美元下降至今年的53亿美元
毫无疑问，英特尔和AMD都因为PC和笔记本设备销量在过去几个季度内的严重下滑而受到拖累。因此，现在的英特尔和AMD已经开始逐渐将进攻重心转向智能手机和平板电脑市场，它们希望通过这一方式来收复部分失地。但是，英特尔和AMD在这一领域同样遇到了来自采用ARM架构厂商三星和高通的顽强抵抗。
需要指出的是，索尼是今年增长速度第二快的芯片制造厂商，其营收同比增长超过20%。在其他排名前20全球芯片厂商中，只有三星、博通、NXP、Nvidia和联发科同样在今年迎来了营收增长。
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