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记者注意到,部分高校在评价改革中丰富了教学类成果认定类型,打通了过去“壁垒森严”的教学、科研成果之间的通道。如,西南财经大学在成果评价标准中将社会服务、文学艺术、竞技竞赛类成果纳入认定范围,对课程、教材、著作、论文、课题、奖项等成果进行等效评价。西南大学建立互通互认指标体系,打破申报条件成果类型限制,实现教学与科研业绩成果互通使用,成果类型涵盖教学研究专著、科研著作、教学成果奖、课程建设等多个方面,突出教师研究成果多样化价值,引导教师多样化发展。中国人民大学拓宽业绩成果形式,搭建多类型成果认定体系,将有影响力的著作和教材纳入评价体系,将决策咨询类成果、普及读物、入库案例、规划方案、调研报告、网络作品等作为评聘代表性成果,着力破除“五唯”顽瘴痼疾。
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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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