整容低齡化亂象該踩剎車了
2025-10-23 10:58 1,731次浏览李啟福是福建省三明市寧化縣唯一健在的抗戰老兵。1926年7月，李啟福出生於山東昌邑縣貧苦農家。1945年2月，19歲的李啟福參加八路軍，成為渤海軍區第三軍分區戰士，在山東壽光、廣饒、臨淄、濰坊等地開展遊擊戰爭，不斷殲滅日軍。在抗戰前線，李啟福肩負起保衛電臺這一至關重要的任務。他和戰友們背著沉重的電臺與發電機穿梭在戰場，即使面對敵軍轟炸，李啟福也要將電臺護在胸前，決不能讓電臺受到破壞，確保部隊通訊暢通。 從抗戰烽火中的少年到和平年代的老者，李啟福的一生，是千萬抗戰老兵的縮影。他們用熱血捍衛家國，用堅守踐行信仰，如今，這位飽經滄桑的老兵最大的心願，是國家日益強盛。(記者 吳晟煒 部分視頻來源 寧化縣融媒體中心）
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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