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叶凯表示，传统方法通常将肿瘤组织的采样点视为独立的“房子”，统计每个采样点的细胞类型和基因表达信息。然而肿瘤组织细胞类型多样、基因表达杂乱无章、区域界限模糊，传统办法很容易产生误差。STMiner方法能利用二维高斯混合模型和最优传输理论，将离散的采样点转化为连续的基因分布地图，就像把零散的房屋信息绘制成一张完整的居民分布图。这不仅能更准确地反映肿瘤组织的真实情况，还能减少干扰信息，帮助科学家更清晰地观察基因的空间分布规律。
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从那时起，以郭光灿为代表的科学家开始了研究量子计算机的征程。回忆往昔，郭光灿对本报记者说：“迅速地研发出可以直接应用的国产量子计算机，并在国民经济各个领域发挥量子计算优势的作用，是我们这一代人义不容辞的历史使命。”
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