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实验结果表明，固态量子存储器的纠缠存储时间达到80.3μs，相比前人工作提升近2倍，并且纠缠存储的时间模式数达1097个，使得非局域量子门的生成速率获得了线性的提升。基于非局域量子门，研究团队进一步操控，实现了量子算法的远程分布式执行。
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近年来，人工智能技术在生物医学领域取得了显著进展。比如，传统的肿瘤研究需要耗费大量时间和人力来分析多模态数据，寻找关键突变与潜在治疗靶点。现在，深度学习模型能够快速、高效地处理海量多模态数据，帮助科学家从复杂的数据中提取有价值的信息。通过这些数据驱动的模型，我们不仅可以更快地识别肿瘤相关的基因突变等重要信息，还能够预测患者对特定治疗方案的反应。借助深度学习算法，人工智能还可以精准地检测早期肺癌、识别病灶，并提供详细的病理信息。
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