8月11日電 據國家疾病預防控制局網站消息,國家疾控局對《傳染病疫情預警管理辦法》進行政策解讀。 《管理辦法》包括4部分,共有19條。 一是目的、適用範圍和定義。預警適用於我國境內傳染病疫情預警的形成、傳遞、應答和反饋。明確了預警包括健康風險提示、警示信息通報及預警決策建議。 二是工作原則和職責。明確了疾病預防控制部門、疾病預防控制機構的責任,以及疾病預防控制部門與其他部門之間的協調合作。 三是主要流程環節和運行機制。明確了預警形成、傳遞、應答和反饋的工作機制,對聯動應急和優化改進提出要求。 四是政策和保障。要求支持推動技術研發應用,建立傳染病疫情預警指標閾值、疫情資料庫、算法模型庫;加強人員經費、設備和技術等保障;確保預警內容準確權威,保護個人信息等。 國家疾控局將加強宣傳解讀和組織實施,認真推動《管理辦法》各項措施逐步貫徹落實。
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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