鴻蒙的「護城河」與「橋」：安全架構如何重塑政企移動部署
2025-12-10 20:55 7,856次浏览8月4日電 據「市說新語」微信公眾號消息，日前，由我國牽頭制定的全球首項鞋類有機溶劑測定ISO國際標準正式發布。 該項國際標準針對鞋類有機溶劑殘留檢測這一全球重要課題，依託先進的氣相色譜—質譜聯用核心技術，創新性地解決了傳統檢測方法單次檢測物質種類有限、操作繁雜的痛點，可同時對甲醯胺、N—甲基乙醯胺、1—甲基—2—吡咯烷酮、乙二醇醚及衍生物等15種常見有毒有機溶劑的殘留進行精準檢測。相較傳統方法單次僅能檢測4～6種的局限，檢測覆蓋種類提升3倍，在保障高精準度的基礎上，檢測效率實現3～5倍的大幅提升，為鞋類有機溶劑殘留檢測構建起覆蓋全面、精準高效的技術優勢體系。 標準研製過程中，來自中國、德國、法國、西班牙、義大利等多國專家積極貢獻智慧，推動該標準與國際法規協同，為全球鞋類出口企業節省更多合規成本，引領全球鞋類行業健康升級。
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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