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此次，团队利用AI预测特定细胞内活跃的基因，这类信息对于确定细胞身份及功能至关重要。他们利用来自正常人体组织的数百万个细胞的基因表达数据训练了一个机器学习模型，这些数据不仅包括基因组序列，也涵盖了有关基因组哪些部分是可访问和表达的信息。
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研究人员在一个72量子比特的处理器和一个105量子比特的处理器上运行了表面码。每次码距从3增加到5再到7，逻辑错误率减半。研究人员表示，这种对逻辑错误的潜在抑制为运行有纠错的大规模量子算法奠定了基础。
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