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周海涛表示，高校完善科教融汇的绩效评估体系，应考虑教学效果、科研成果、创新能力、学生发展等多个方面，综合评估各方的贡献和表现，明晰教学工作在绩效中的比重，使职称待遇在不同单位相互认可。“一要避免评价过程中的主观偏见，通过量化指标和质性分析相结合的方式，确保评价标准的公平公正性；二要健全激励机制，通过设立相应奖项、提供经费支持、职称晋升等措施，鼓励在科教融汇中作出优秀成绩和贡献的个人与团队，激发其积极性和创造力。”

　　　　量子计算的可靠性与稳定性是其面临的重要挑战。利用人工智能技术为量子计算纠错，是一种极具潜力的思路：机器学习能高效处理量子计算过程中产生的海量数据，快速识别出错误模式与特征，从而显著提升量子纠错效率。不过，人工智能与量子计算都属于新兴前沿技术，这两种技术均具有一定的复杂性，且面临可靠性方面的挑战。两个“新手”做“搭档”，会不会引入新的不确定性？这一点需要研发团队高度关注。