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　　　　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。

搭骨架、糊纸板、上彩绘，最后风干定型……高分子材料与工程专业的龙琪瑾回忆，大家制作灯笼时，吃了不少苦头。例如，一群理科生上网学习衍纸作品和手工技法，用衍纸制作不同形状元素，但一开始总是失败，只能不断拼接，让技艺越来越熟练。此外，为了保持灯笼结构的稳固性和美观性，同学们需要在课余不断试验和调整，找到制作的平衡点。

　　　　皮萨诺可谓医生见过的最棘手的病人：她原本就对人体组织有高水平有害抗体，如果是等待人类肾器官移植，需要很多年才能找到匹配对象。但不进行肾移植的话，她使用心脏泵还进行透析，死亡率非常高。幸好，医生团队找到了猪肾移植这条路。这一系列手术后，她已经能靠助行器进行少许活动了。她丈夫说：“我重新看到了妻子的笑容。”这对医生团队来说，就是最大的奖励。