市場監管總局：保健食品抽檢不合格率連續5年低於0.6%
2025-11-16 07:38 8,349次浏览8月12日，在甘肅榆中夏官營鎮，近四百人的清淤團隊正在現場忙碌，航拍視角下，曾經乾涸的河道，如今被厚厚的淤泥填滿，橋洞下堵塞的泥沙、樹枝、石塊等物，正被挖掘機一點點清掃出來。 榆中縣夏官營鎮黨委書記談立斌介紹說，7日發生山洪災害後，河道被淹，國道被阻，大水淹過橋面一米多高。第二天鎮上的群眾和愛心企業就積極組織開始了清淤工作，人工用鐵鍁鏟，橋下用設備挖，目前為止國道順利通車，河道清淤工作仍在繼續。 距甘肅榆中發生山洪災害已過去多天，各種搜救力量仍在繼續。甘肅省森林消防總隊的百餘名指戰員們，連續奮戰全力以赴在榆中縣城馬坡鄉舊莊溝村等受災區域，利用航磁探測系統，雷達生命探測儀等設備開展拉網式搜救。 (記者 高瑩 部分視頻來源 甘肅省森林消防總隊）
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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