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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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团队展示了这些电机可以用来开启或关闭微小孔洞,以及加快某些化学反应的速度。未来这项技术有望在多个领域带来革命性变化。如在医学领域,这样的分子机器可用于靶向药物递送,提高治疗效率;在能源方面,它们可能提供一种新型能量存储解决方案;而在纳米技术中,这些电机或成为构建复杂纳米结构的关键组件。
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