樊綱：社保體制的完善有助於提振消費
2026-02-07 21:58 2,548次浏览近日，教育部上線「高校畢業生離校後就業服務」小程序，針對高校畢業生離校後促就業工作特點，為離校畢業生提供不斷線就業服務。一起來看—— 「高校畢業生離校後就業服務」小程序匯集國家大學生就業服務平臺內崗位信息，結合畢業生的教育背景、求職期望等，為離校未就業畢業生持續推薦針對性強的就業崗位信息。 高校畢業生打開微信客戶端的「發現－小程序」，在搜索框中搜索「高校畢業生離校後就業服務」，即可訪問，也可掃描下方小程序碼一鍵直達。 「高校畢業生離校後就業服務」小程序上線，是確保離校後就業工作持續有力，促進高校畢業生充分就業的重要舉措。未來，「高校畢業生離校後就業服務」小程序將持續不斷優化服務功能，整合更多就業資源，為未就業畢業生提供就業崗位、實習見習機會精準推薦對接，助力高校畢業生充分就業。
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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