新華社北京8月11日電(記者 申鋮)記者11日從財政部了解到,為規範和加強支持學前教育發展資金管理,提高資金使用效益,財政部、教育部修訂印發了《支持學前教育發展資金管理辦法》。 所稱支持學前教育發展資金,是指中央財政用於支持學前教育發展的轉移支付資金。 辦法明確,支持學前教育發展資金由財政部會同教育部共同管理。現階段,支持學前教育發展資金主要用於以下方面:一是支持學前教育擴優提質;二是落實學前教育免保育教育費政策。 支持學前教育發展資金採取因素法分配。財政部、教育部根據黨中央、國務院有關決策部署和學前教育改革發展新形勢等情況,適時調整完善相關分配因素、權重、計算公式等。 辦法強調,地方各級財政、教育部門要按照全面實施預算績效管理的要求,建立健全全過程預算績效管理機制,按規定科學合理設定績效目標,對照績效目標做好績效監控,認真組織開展績效評價,強化評價結果應用,做好績效信息公開,提高資金配置效率和使用效益。支持學前教育發展資金納入預算執行常態化監督範圍,各級財政部門依託預算管理一體化系統,加強日常監管。
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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