第七屆中國-阿拉伯國家博覽會實現10個「首次」
2026-02-28 07:59 7,723次浏览香港8月12日電 香港故宮文化博物館將於8月26日舉辦「劍萃古今·躍動全運」為主題的擊劍表演賽。奧運會擊劍冠軍仲滿和張家朗將參加比賽。 2024年7月29日，在巴黎奧運會擊劍男子個人花劍決賽中，中國香港選手張家朗(右)取得金牌。(資料圖) 記者 盛佳鵬 攝 據介紹，本次表演賽將設花劍、重劍和佩劍三個項目，共有6名選手參與，其中兩屆奧運會冠軍、中國香港隊的張家朗將與法國隊東京奧運會男團冠軍選手勒福爾進行花劍對決，北京奧運會金牌得主仲滿將在佩劍比賽中對陣中國香港選手林衍聰，另外兩名中國香港選手李玟慧和陳海琳也將參與賽事。 本次活動由香港青途發展社區發展協會主辦，是「躍動全運」系列六大主題活動的重要組成部分。(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」，成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關，並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證，該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子，原子是「點」，化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力，但對「邊」無能為力，就像拼圖缺失關鍵模塊，始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式，首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理，大幅提升了對分子行為的預測精度，顯著提升藥物發現效率。目前，基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』，那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹，該技術不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如，HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示，量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證，標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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