廣東對防禦颱風「楊柳」進行動員部署
2026-02-24 01:51 8,431次浏览「這是普通的一張A4紙，弄上水之後就會有潤溼的現象。這張紙則塗布了一層我們定製的納米纖維素，(噴上水後)像荷葉一樣不沾了。」浙江大學衢州研究院生物基化學品研究所特聘副研究員王洪坤對記者介紹。 過去，這種具有疏水功能的特種紙屬於高耗能特種紙，大多會使用到矽油等非環保塗層材料，又無法回收再利用。納米纖維素塗層的疏水紙，原料則來自於天然的植物纖維，為農業廢棄物的高效利用和高性能生物質複合材料的開發提供了有力支持。 王洪坤說：「特種紙有特殊工藝以及特殊材質，我們主要從毛竹、秸稈、木糖渣這一類的廢棄物提取纖維素，製備得到納米纖維素，再加到普通紙張裡作為功能助劑。」(記者 左宇坤 吳君毅 陳溯）
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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