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利用这一设备,研究人员首次得到了自然界最常见的六角冰表面的原子级分辨图像,实现了对表面氢键网络的精确识别和氢核分布的精准定位。为进一步探究冰表面预融化过程,研究人员进行了系统的变温生长实验,发现冰表面在-153℃时就开始融化。
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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。
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