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遥想1996年，亚布力雪场遇上八年来最低的降雪量，组委会发动大量人力背雪、垫雪，才确保比赛顺利进行。现如今，在这同一块滑雪场上，以前需要人工爬山踏雪的电力保障巡检工作，也被数字化电力保障系统以及无人机智能化巡检团队取代。
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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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