8月7日電 國新辦8月7日舉行國務院政策例行吹風會,介紹逐步推行免費學前教育政策有關情況。教育部財務司司長劉玉光在會上介紹,財政部、教育部兩部門將適時研究建立統一的家庭經濟困難兒童等群體的資助政策。 劉玉光介紹,從2011年起,根據《財政部 教育部關於建立學前教育資助制度的意見》,各地按照「地方先行,中央補助」的原則,逐步建立起以政府資助為主、幼兒園和社會資助為輔的學前教育資助體系,有效保障了家庭經濟困難兒童、孤兒和殘疾兒童接受普惠性學前教育。多年來,中央財政通過安排學前教育發展資金,持續支持引導地方鞏固學前教育資助制度。目前,全國各省份均已出臺省級學前教育資助政策,各地政策因地制宜、各具特色。 劉玉光提到,財政部、教育部兩部門在研究設計免保育教育費政策時,充分考慮了與現行資助政策的銜接問題。國辦《意見》明確在實施免保育教育費政策的同時,鼓勵各省結合實際,進一步鞏固落實家庭經濟困難兒童等群體的資助政策,確保受益群體不縮水、惠民政策不打折、保障力度不降低。 劉玉光指出,下一步,我們將指導各地綜合考慮學齡人口變化、地方財力狀況等因素,進一步完善家庭經濟困難兒童等群體的資助政策,與免保育教育費政策形成合力,做好兜底保障。財政部、教育部兩部門也將適時研究建立統一的家庭經濟困難兒童等群體的資助政策。
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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