上海年輕人為何「迷上」高壓氧艙
2026-01-20 09:36 3,724次浏览臺北8月11日電 臺灣8月23日將舉行第二輪「大罷免」投票，涉及7名國民黨「立委」，同日還將舉行由臺灣民眾黨發起的「核三延役案」投票。親綠民調機構「臺灣民意基金會」11日公布的民調顯示，僅31.7%的臺灣民眾贊成「大罷免」，不贊成者達61.4%。與上月相比，反對「大罷免」的臺灣民眾新增260萬人。 綜合中時新聞網、聯合新聞網等臺灣媒體報導，民調數據顯示，針對「大罷免」的態度，16.9%的民眾表示「非常贊成」，14.8%認為「還算贊成」，24%持「不太贊成」態度，37.4%明確「一點也不贊成」。不贊成者比例較贊成者高出29.7個百分點。若聚焦新北市、新竹縣等罷免區域，不贊成比例更高，較贊成者高出37.6個百分點，顯示主流民意傾向反對「大罷免」。 投票意向方面，75.4%的民眾表示將參與投票，其中罷免區域民眾的投票意願更高達77%。疊加同日「核三延役案」投票影響，此次「大罷免」投票率預計不低於50%。「臺灣民意基金會」董事長遊盈隆表示，反對「大罷免」的社會主流民意更趨強大。 本次民調於8月4日至6日進行，調查對象為臺灣20歲以上成年人。抽樣方法採用固定電話與手機結合的雙底冊抽樣法，調查有效樣本共1079人。(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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