北京8月5日電 伊斯蘭瑪巴德消息:巴基斯坦國家災害管理局4日表示,自6月26日以來,該國因季風引發的暴雨和山體滑坡等災害,目前已造成巴各地至少302人死亡、727人受傷。 綜合巴基斯坦《國際新聞報》等媒體報導,本輪因暴雨和山體滑坡等災害造成的死難者包括104名男性、57名女性和141名兒童,受傷人員則包括278名男性、207名女性和242名兒童。其中,巴基斯坦東部旁遮普省受災最為嚴重,暴雨災害在當地共造成163人死亡、579人受傷。巴基斯坦首都伊斯蘭瑪巴德有8人死亡、3人受傷。 此外,巴基斯坦國家災害管理局證實,本輪極端降雨還造成超過1600棟房屋受損,428頭牲畜死亡。 巴基斯坦氣象局國家緊急行動中心(NEOC)同日發布了8月5日至10日該國可能發生洪水的預報。報告稱,巴中北部地區仍將持續出現強季風降雨,導致河流流量上升、城市內澇以及脆弱地區的局部山洪暴發,建議地方政府重點監測脆弱地區並開展救援行動。 每年7月至9月,巴基斯坦都會遭遇強季風降雨。暴雨極易引發洪災,導致基礎設施損毀和人員傷亡。(完)
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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