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测试结果显示，在处理“悬铃木”的新数据时，“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中，“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时，它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。
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“天文学家非常想了解第一代恒星的性质，但要找到它们实在太难了。仅由第一代恒星组成的星系可能会被中性气体云包裹并遮挡，使得天文学家无法发现它们，而第一代恒星与后代恒星族群混合在一起的星系则可能更容易被发现。”论文通讯作者、中国科学院大学副教授王鑫说。
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