樓市政策持續優化上新 市場反響如何？記者探訪
2025-11-16 01:04 4,159次浏览央廣網北京8月12日消息(記者 郭彥偉 實習記者 熊峻渝)國家衛健委近日發布《高齡老年人體質指數適宜範圍與體重管理標準》(以下簡稱《標準》)，明確高齡老年人BMI(體質指數)適宜範圍為22.0~26.9千克/平方米，並建議高齡老年人每年至少測量一次身高，每月至少測量兩次體重。 《標準》將高齡老年人定義為，實足年齡大於或等於80歲的人群。《標準》提到，高齡老年人個體BMI需保持在適宜範圍，以預防不良健康結局事件的發生、減少或延緩相關疾病及其併發症發生為管理目標。 《標準》建議，對於BMI不在適宜範圍的高齡老年人，宜長期監測體重變化，並納入長期健康管理。高齡老年人宜通過自我管理或在家庭成員協助下開展家庭管理，長期動態監測BMI變化，定期前往醫療衛生機構或醫養結合服務機構參加健康體檢，建立健康檔案。 此外，根據《標準》，高齡老年人每年至少測量一次身高。高齡老年人每月至少測量兩次體重。對於近3個月體重變化超過5%者，在排除疾病病程進展的前提下，宜增加體重測量頻次，並納入長期健康管理。體重測量應綜合考慮高齡老年人進食、衣著、排便等生活習慣並儘量固定每次測量時間。對於無法測量體重的高齡老年人，可通過間接方法評估，如通過不同時間點上臂圍、小腿圍、衣服寬鬆程度等指標的變化反映體重波動情況。
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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