南京8月11日電 (記者 朱曉穎)10日,2025年江蘇省中小學生實驗能力大賽總決賽在南京啟動。該總決賽將從10日持續至12日。 比賽現場。曾威 攝 該總決賽有筆試及虛擬仿真實驗、個人實驗操作、合作實驗探究、撰寫探究報告4個環節。其中,虛擬仿真實驗環節旨在考察學生的實驗設計能力、問題解決能力。個人實驗操作環節引入了AI智能實驗考評系統,旨在考察學生的實驗素養。合作實驗探究環節旨在考察學生探究意識、科學思維、團隊合作、寫作能力等。 比賽現場。曾威 攝 2025年江蘇省中小學生實驗能力大賽分為江蘇省中小學生實驗知識競賽、分區賽、總決賽3個階段,參賽對象為五年級、八年級、高中二年級學生,比賽學科為小學科學、初中生物、高中物理、高中化學。今年該大賽參賽人數、參賽率再創新高:第一輪網絡實驗知識競賽參賽學生數量超過200萬人,總決賽共計208名學生線下參加。(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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