電器電子產品有害物質管控強標發布 新增4種有害物質管控
2025-12-10 14:49 6,286次浏览近日，新疆庫爾勒市哈拉玉宮鎮村民阿力甫·買買提踏上7000餘裡單騎之旅，奔赴湖南韶山。 阿力甫的騎行路線自哈拉玉宮鎮啟程，駛出新疆後，先經甘肅河西走廊，過陝西關中平原，穿湖北江漢平原，最終抵達湖南韶山。此行7000餘裡，阿力甫計劃40天完成。 57歲的阿力甫提前做了全面體檢，鄉衛生院為他準備了必備藥品。鄉親們向阿力甫敬上一碗熱茶，送上「一路平安」祝福，村裡的小朋友為他獻上象徵吉祥的艾德萊斯綢。 長途騎行，對阿力甫來說並不陌生。2023年，他曾歷時53天騎行6000裡，抵達北京天安門廣場，親歷了五星紅旗冉冉升起的莊嚴時刻。 阿力甫說，「看完毛主席的家鄉後，我還要坐火車去北京，國慶節在天安門廣場看升國旗儀式」。(黎文輝 馬悅 迪力亞爾·艾尼 製作 趙雅敏 視頻來源 新疆巴州融媒體中心）
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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