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在竞赛场馆方面，目前所有的竞赛场馆(场地)已经准备就绪。组委会统筹赛会需求和赛后利用，坚持绿色、节俭原则，13个竞赛场馆(场地)全部采用节能环保材料和绿色低碳技术，全部利用原有设施维修改造，不搞大拆大建。比如，改造升级哈尔滨体育学院大学生滑冰馆作为第九届亚冬会冰球赛事举办场馆，既能有效节约成本，又能改善学院的冰雪运动设施。
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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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