如今，新的企业和消费者网络技术正在通过富有的初创公司迅猛地发展，是的，甚至是通过一些更成熟的科技公司。但是再回到渠道这个问题上，在世界各地的大学和大学的研究实验室里，真正酷的事情正在发生。
目前10个非常酷的网络和IT研究项目
让我们一起来了解一些更有趣的项目，从无线到安全性、开源到机器人技术和云计算等领域。
水下无线电报
布法罗大学和东北大学的研究人员正在开发硬件和软件，以使水下通信能够赶上无线网络。这一进展可能对搜索和救援行动、海啸探测、环境监测等工作大有益处。
他们的国家科学基金会支持的工作在一项名为“软件定义的水下声学网络：面向高速实时可重构调制解调器”的研究中被概述。该研究报告于2015年底在IEEE通信杂志上发表。
“我们在陆基无线通信领域看到的显著创新和增长尚未在水下传感网络中出现，但我们正在开始改变这种状况，”该研究的共同作者、加州大学工程与应用科学学院电子工程学教授Dimitris Pados博士说。
水下使用的声波与无线通信中使用的无线电波完全不匹配，但研究人员正在将智能软件定义的无线电技术与水声调制解调器结合使用。如果早期的测试是可信的，那么我们可以对之进行10倍的改进。APPPLE WATCH NOT JUST A TOY
苹果手表不只是一个玩具
宾夕法尼亚州立大学教育心理学副教授Rayne Sperling正在研究学生的自我调节学习如何从可穿戴和可访问的技术中获益，比如Apple Watch，学生可以同时使用这些技术来创造和消费内容。
Sperling说：“我们将把Apple Watch作为一种新的机制，针对学生对学习和学习进度的监控，以及学生在学习课程内容时可以使用的具体策略来提供学术框架。”
宾夕法尼亚州立大学的Rayne Sperling着手苹果手表问题
Sperling正在与学校的信息技术服务组织合作，帮助引导宾夕法尼亚州最好地利用技术来支持教师和学生。根据ITS的“教学与学习”单元，“以Apple Watch为起点，我们正在与Rayne合作，开发一种‘Fitbit for Learning’的自我调节方法，利用Apple Watch收集有关学生学习的数据，然后以直观的方式将这些数据提供给学生，帮助他们反思哪些学习策略是有效的，并引导他们取得学术成功。”
机器人导师：没什么好怕的
那些卡内基梅隆大学的研究人员，当托马斯·凯瑟琳修女还在吓唬我和其他年轻的天主教学校三年级学生的时候，他们在哪里呢？
CMU的一个研究小组正在瞄准价值1000万美元的全球学习XPRIZE竞赛的奖金，该竞赛的目的是让孩子们能够通过平板电脑、软件和诸如此类的东西来控制自己的学习。比赛于2014年宣布，报名截止日期为11月。
研究人员并不是要试图让好姐妹和其他老师从工作中转移出来，而是要帮助教育世界上那些很难找到教师和学校的地区的孩子。
“在卡内基梅隆大学，我们对解决大问题感到自豪，而缺乏正规教育确实是世界许多地方的一个巨大问题，”机器人研究所荣休教授、CMU“RoboTutor”团队的负责人Jack Mostow说。他在一份声明中表示。“如果我们能开发教育技术来填补这一空白，我们就能显著地改善2.5亿名儿童的生活，他们现在既不会读写，也不会做基础数学。”
开源的力量
图形处理器单元是开源的最新受益者，它使视频游戏机和计算机能够处理图形级应用程序的时间大约为40年。宾汉姆顿大学的研究人员说，他们已经成为第一个使用开源GPU进行研究的人。
宾汉姆顿大学计算机科学助理教授Timothy Miller说，Nyami是一种可综合的GPU架构模型，适用于通用和图形相关的工作负载，并可能为其他研究人员建立他们自己的GPU铺平道路。
他说：“作为一名研究人员，重要的是要有工具来实际地评估新想法，这些新想法可能会提高处理器架构的性能、能源效率或其他挑战。”有一种运动是为了测试gpu来处理不仅仅是图形，比如算法。
Binghamton大学的Timothy Miller研究了Nyami，这是一个开源的GPU，它可以处理的不仅仅是图形处理
您可以在文章标题如下的文章中深入探讨Nyami的细节““Nyami：一个可综合的GPU体系结构模型，适用于通用和图形相关的工作负载。”
从云中期待更多
尽管云计算有很多经济和可靠性方面的好处，但性能保证可能有点不确定。位于圣路易斯的Washington University的计算机科学教授获得了海军研究办公提供的为期3年、价值61万美元的资助，用于研究动态实时虚拟化和云计算，以期取得进展，从而加强云对物联网应用，如汽车安全和交通信号系统的支持。更具体地说，他们将寻求建立一个能够管理和协调实时虚拟机的云计算平台。
“今天的云系统既慢又不可预测，”与同事Christopher Gill一起参与该项目的Chenyang Lu说。他之前开发了两个用于虚拟化环境的实时开源调度软件，名为RT-Xen。“如果您向云计算平台发送作业，有时会很快返回，有时则会缓慢返回，因为它与其他虚拟机共享您要提交的机器。”
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