「小石榴籽」化身「小小講解員」
2026-01-28 08:21 3,587次浏览8月11日晚，由香港特別行政區政府主辦、香港賽馬會支持的「共創明『Teen』計劃」四川學習交流團歡迎晚宴在成都舉行。 此次學員的四川行程為期五天，包括參觀由香港賽馬會捐助援建的四川大學—香港理工大學災後重建與管理學院以及四川香港馬會奧林匹克運動學校，深入了解四川在防災減災、體育人才培養等方面的發展成果，並感受天府之國的歷史文化與經濟活力。 今年是「共創明『Teen』計劃」的第三年，目標是讓每一代基層青少年都有機會走出社區、走向更大的舞臺。 18歲的關雪秀是第三期學員之一。她坦言，在成都觀看川劇後被現場觀眾的熱情感染，「大家為演員的表演歡呼，那一刻我真切感受到中華文化的深厚底蘊。」 在成都規劃館，她被大型城市模型與精準的講解數據震撼；在街頭，她感受到成都的活力與成都世運會帶來的體育氛圍。 「共創明『Teen』計劃」由香港特區政府於2022年啟動第一期，旨在為來自基層家庭的青少年提供更廣闊的平臺和發展機會。
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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