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同一个人的所有细胞都包含相同的染色体，但是，不同类型的细胞如肌肉和神经细胞，却具有不同特征。是什么导致的这种差异？答案在于基因调控，它允许每个细胞只选择与自身功能相关的指令，确保不同细胞产生不同的蛋白质。
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人工智能与数学的融通共进，更不意味着一方可以取代另一方。著名数学家丘成桐先生曾指出，“人工智能对数学有很多好处，可以帮助数学发展，但还不可能改变数学”。人工智能可以通过大量的计算与逻辑推理，帮助数学家产生新的创意与想法，为数学家提供更多的创造灵感，从而加速数学的研究。但数学是一门非常广泛与抽象的学科，很多概念和问题都已经超出了人工智能的能力范畴，需要人类的创造力、洞察力与理解能力来解决问题，这些是人工智能尚无法模拟的。而人工智能的发展，也深度依赖基础算法与理论的提出、算力的提升以及大规模数据的支持。数学在其中也只是起到了基础性的作用与贡献。
4949cc图库下载-49图库港澳研究团队经过多年攻关，首次在国际上实现了基于集成光量子芯片的“连续变量”纠缠簇态的确定性制备、可重构调控与严格实验验证。量子比特可分别通过离散变量编码、连续变量编码方式在光量子芯片上实现。为制备出具有超高保真度的量子比特，以往通常采用基于单光子的离散变量编码方式，但这一方式的成功率随量子比特数增加呈指数下降。为此，研究团队创新采用基于光场的连续变量编码方式，破解了制备量子比特和量子纠缠扩展性难题，首次实现了量子纠缠簇态在芯片上的“确定性”产生。
