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谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
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王剑威说，纠缠簇态作为一种典型的多比特量子纠缠态，在量子信息科学具有核心地位。而实现通用光量子计算芯片的核心也在于此，即片上量子纠缠簇态。此前，光量子芯片簇态纠缠研究主要集中在离散变量体系，大规模制备面临巨大的实验困难，尤其是连续变量簇态的芯片制备和验证技术在国际上仍属空白。
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