記者今天了解到,《動力鋰電池運輸安全及多式聯運技術要求》國家標準將於2026年2月1日起實施。 動力鋰電池作為新能源汽車的「心臟」,其安全高效運輸是提高動力鋰電池產業鏈供應鏈韌性、更好服務外貿「新三樣」產業高質量發展的關鍵,也是促進交通物流降本提質增效的重要抓手之一。該標準規定了動力鋰電池運輸的分類與分級,以及運輸包裝、託運、裝卸、臨時存放、多式聯運和應急處置等要求,在聯合國《關於危險貨物運輸的建議書 規章範本》基礎上,創新建立了動力鋰電池運輸分級標準,完善了在用電池、廢舊電池包裝性能要求,推進技術性降本提質增效。同時,明確了動力鋰電池多式聯運的相關單證和信息共享要求,支撐解決各種運輸方式之間單證不統一、信息重複填報問題,促進動力鋰電池便捷、高效運輸。 (總臺央視記者 李晶晶)
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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