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测试结果显示,在处理“悬铃木”的新数据时,“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中,“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时,它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。
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李熙颂引用了一笔近期成交的订单来说明情况。他举例称,一位购房者自2024年7月起挂牌出售其房产,并开始寻找新的置换房源。然而,当找到合适的置换房源时,由于旧房源尚未售出,资金链断裂导致购房计划被迫推迟。直到北京在2024年9月30日发布了一系列利好政策后,该购房者终于在2024年12月成功售出房产,并在春节前与另一位业主达成协议,计划春节后签约。
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