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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。

“学校里有一栋教学楼的学习氛围非常好，有高中时的学习氛围，尤其是有认识的人时，彼此之间就能形成一种互相监督，可以控制自己少玩手机，我一般会去那里。”韦杰感觉，学校其他地方的学习氛围都要差一些，宿舍比较嘈杂，其他人较多的教室里，环境不太好。“对于公共学习空间来说，首先要有一个好的氛围和安静的环境。”

　　　　汪联辉介绍，目前研究团队已经在小鼠和兔子体内进行过脑血栓、肺血栓、动脉血栓、静脉血栓的溶栓实验。相较于临床溶栓药物，智能DNA溶栓纳米机器在脑中风及肺栓塞的溶栓效率分别提高了3.7倍和2.1倍；完全溶栓剂量相较于组织纤溶酶原激活剂量大幅降低；显著降低了临床溶栓药物导致的凝血异常，将脑中风的治疗窗口期从症状发生后的3小时延长到6小时，该方式有望提高脑中风患者接受溶栓治疗并获益的人数。