7月中國地級及以上城市平均空氣品質優良天數比例為93%
2026-03-16 23:06 8,714次浏览8月12日，成都世運會速度輪滑男子公路賽(單圈爭先)的比賽現場，中國輪滑名將張振海向記者透露，此次參加成都世運會或是他作為輪滑運動員參加的最後一場大型比賽，將全力以赴，力爭不留遺憾。他表示，作為家門口的賽事，主場作戰讓自己充滿信心，眾多觀眾的支持是強大的動力源泉。 「奧運會是每個運動員的夢想。」 張振海坦言，接下來他將跨界轉項至奧運項目速度滑冰。因跨界轉項面臨著不小的挑戰，兩個項目的技巧差異顯著，他自己還需要花費很長時間去適應，這也是他當前認為最大的困難。但即便如此，他依舊對未來的奧運之路充滿期待。 (記者 何浠 嶽依桐）
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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