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　　　　参与本次调查的受访者中，00后占14.4%，90后占40.5%，80后占34.4%，70后占8.5%，60后占2.0%，其他占0.2%。家乡在东北地区的占7.6%，华东地区的占26.7%，华北地区的占19.9%，华中地区的占16.1%，华南地区的占19.2%，西南地区的占8.0%，西北地区的占2.5%。

团队采用了深度学习算法，基于数十万个人类基因组中的DNA序列训练了一个模型。通过这个模型，他们可在实验室环境中测量3种细胞（血液、肝脏和大脑）中CRE的活性。该AI模型可预测任意序列的活性，从而揭示了DNA中新的模式以及CRE序列的语法是如何影响RNA生成量的。

　　　　在训练阶段，团队首先使用了来自“悬铃木”量子处理器的49个量子比特的数据集对“阿尔法量子比特”进行训练。他们先利用量子模拟器生成了数亿个不同设置和错误级别的示例，随后通过数千个实验样本来微调“阿尔法量子比特”，使其更好地适应具体应用场景。