機器人製造進課堂 沉浸式教學育人才
2025-11-16 12:50 2,153次浏览編者按： 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年。中國新聞社推出特別策劃《抗戰勝利80周年·我的1945》，深入尋訪多位的抗戰老兵，聆聽他們珍藏於心底的烽火記憶。這些期頤之年的戰爭親歷者，以第一視角重拾艱辛歲月中的浴血榮光。 97歲的抗戰老兵劉宗漢，自幼便受父親革命思想薰陶。「七七事變」後，他被迫轉入農村小學，在艱苦環境中堅持學習，時常需放哨防敵。1942年，他親曆日軍「五一大掃蕩」的殘酷，目睹「三光」暴行，與鄉親們藏身麥地躲過劫難。此後，劉宗漢加入民兵組織，通過割電線、破壞日軍設施等方式展開遊擊鬥爭。抗戰勝利後，他響應號召投身教育，致力於重建被毀學校。作為歷史見證者，劉宗漢深切希望後人永遠銘記那段浴血抗爭的歲月。 (記者 郎佳慧 盧曉娜 北京報導)
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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