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2026-01-05 13:01 9,614次浏览今年，靖邊縣統籌重大項目建設125個，其中涉及民生工程50多個，佔比超40%—— 民生工程「加速跑」 幸福生活撲面來 靖邊縣長城路翻新項目施工現場(8月1日攝)。 通訊員 白凌燕攝 民生項目建設「熱」力全開，智慧停車項目現場，機械轟鳴；老舊小區提升改造現場，工人忙碌；新建校園項目現場，施工隊衝刺收尾…… 這個夏天，靖邊縣以民生工程為筆，勾勒幸福圖景，加速推進關乎群眾切身利益的項目，讓老城煥發新生。 老街刷出新「顏值」 「丹霞紅與礁巖青的陶磚拼起來真好看。」8月1日，路過長城路施工段的市民羅玉香忍不住駐足，看工人將破損的路面修平整。 這段路是靖邊縣為破解「停車難、充電難」，推進建設智慧停車充電一體化項目的其中一段。該路段全長約2.42公裡，將完成68971平方米人行道的鋪裝更新，覆蓋長城路、統萬路等6條核心幹道及3處停車場，總投資1.55億元，規劃設計5656個車位。 「我們不僅要劃停車位，還要給老街道『換筋骨』。」靖邊縣億夏建設工程有限公司董事長閆磊介紹，項目所涉及的人行道鋪裝採用「陶磚+砂漿+混凝土」3層結構，耐磨、抗壓、透水，設計使用年限15年。建成後，這裡將增加8個充電站、124把快慢充電槍。 今年，靖邊縣統籌重大項目建設125個，其中，涉及民生工程50多個，佔比超40%。 「我們以城市更新為重要抓手，瞄準人民群眾最關心的現實問題，積極回應關切，著力補齊基礎設施和公共服務設施短板，讓人民群眾生活得更方便、更舒心。」靖邊縣政府常務副縣長牛昊表示。 老舊小區改出「新模樣」 今年，靖邊縣計劃對9個老舊小區進行改造，惠及422戶居民，目前6個小區已開工，其餘項目也將按計劃陸續啟動。 「改造老舊小區首先得知道群眾最盼什麼、最愁什麼。」靖邊縣住房保障中心主任王璽說，為讓改造項目「能批准、改得動」，工作人員提前半年就聯合各社區，通過逐戶走訪、發放問卷等方式，對2005年前建成的老舊小區進行「全面問診」。 最終確定的9個小區是群眾呼聲最高、改造需求最迫切的「民生痛點區」，涉及16棟住宅樓，計劃總投資1040萬元，其中上級補助約840萬元。 「縣財政不寬裕，要讓有限的資金改出最大效益，必須在方式上想辦法。」靖邊縣住房保障中心副主任李晨平坦言，過去改造老舊小區全靠政府補助和業主自籌資金進行整體招標，扣除稅費後實際用於改造的錢「縮水不少」，群眾總覺得「改得少、不解渴」。 對此，靖邊縣創新推出「1+1」改造模式，即業主自籌資金自主實施外牆保溫砂漿等部分工程，政府利用上級補助和配套資金，通過招標實施屋面防水、樓梯間改造等核心內容。「以戶均算，業主自籌從原來的2萬多元降到5000元左右，政府投入的844萬元中標資金能覆蓋更多關鍵環節。」李晨平說，這樣既減輕了群眾負擔，又讓資金「花在刀刃上」。 「以前愁掏錢，現在盼開工。」該縣蜂蜜加工廠小區75歲的裴建忠，每天都要到改造現場轉兩圈。 看著漏水的屋面正在做防水，他算了一筆帳：「自家5000元自籌款，換來了外牆保溫、屋面防水和樓梯間翻新，這錢花得值。」 「新地標」由藍圖變現實 「很快，這裡就能響起讀書聲了。」站在靖邊縣第一中學嶄新的教學樓前，中建四局項目安全總監康新鵬的話語裡滿是幹勁。項目現場，外牆粉刷收尾、室內地磚鋪貼、室外管網鋪設衝刺，600餘名工人分區域攻堅，讓這座總投資6.28億元的新校園從圖紙逐漸變為現實。 作為可容納4800名學生的全日制高中，靖邊縣第一中學項目從規划起就瞄準「省級示範」標準——智能教室、數位化實驗室、體育館、圖書館一應俱全。項目建成後，96個教學班的規模將有效緩解城區高中學位緊張情況。 「一期工程160天完工，創造了靖邊教育項目的建設速度。」康新鵬指著進度表說，目前，項目室內裝修完成70%，室外管網鋪設完成80%，預計於8月10日交付。 「孩子志願就填了一中。」家住東新社區的學生家長張玉忠難掩期待。從一片空地到現代化校園，160天的攻堅刷新了建設速度，更承載著靖邊群眾對優質教育的渴望。這所擁有「領軍人才+學科骨幹」教師梯隊的新學校已成為靖邊家長和學生眼中的「香餑餑」。 「教育是最大的民生工程，靖邊一中建設承載著眾多家庭的期盼。全縣上下將全力以赴、做細做實開學各項準備，確保校園按時交付，將家門口的優質學校辦好，讓教育發展成果更多更公平惠及人民群眾。」靖邊縣相關負責人說。(群眾新聞記者 王晨曦 通訊員 白凌燕 米裕)
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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