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AI深度學習模型

近期，研究人員開發了一種深度學習模型，該模型使用單次胸部X光片就能預測心臟病發作或中風在10年內死亡的風險。深度學習是一種高級類型的人工智能，可訓練它來搜索X射線圖像，以找到與疾病相關的模式。

這種創新的深度學習模型，通過單次胸部X光片預測心臟病發作或中風在10年內死亡的風險，標志著人工智能在醫療診斷領域的又一重大突破。深度學習作為人工智能的一個子集，憑借其強大的數據處理能力和模式識別能力，正在逐步改變醫療行業的面貌。

該模型的核心在于其能夠自動學習并識別胸部X光片中與心臟病和中風風險相關的微妙特征。這些特征可能包括血管鈣化、心臟大小變化、肺部狀況等多種復雜的醫學指標，這些在傳統診斷中往往需要經驗豐富的醫生通過細致觀察和分析才能得出。而深度學習模型則能夠在短時間內處理大量圖像數據，從中提取出這些關鍵信息，并基于這些信息給出預測。

這一模型的優點不僅在于其預測的準確性，更在于其便捷性和普及性。傳統的心臟病和中風風險評估通常需要綜合考慮患者的年齡、性別、家族病史、生活習慣等多種因素，并進行一系列復雜的檢查。而該深度學習模型只需一張胸部X光片，就能提供有價值的預測信息，大大簡化了診斷流程，降低了醫療成本，同時也為患者提供了更早、更便捷的篩查手段。

計算機的“聯姻”

量子計算機（圖示）

據11日新聞報道，歐洲目前運行速度最快的超級計算機“LUMI”已經與一臺小型量子計算機“聯姻”，這種結合可以幫助研究人員找出讓量子計算機與超級計算機實現最佳配對的方法，為一種新型計算奠定基礎，以便更快速地解決復雜問題。

這一前所未有的“聯姻”標志著計算科學領域的一大步跨越，將傳統超級計算機的強大處理能力與量子計算機的獨特優勢相結合，為科學研究和工業應用開辟了全新的可能性。LUMI超級計算機以其卓越的計算速度和海量數據處理能力著稱，而小型量子計算機則以其在處理特定類型問題上的超高效率聞名，尤其是那些涉及大量并行計算和復雜量子態模擬的問題。

量子計算機

結合兩者的力量，研究人員可以探索如何最優地分配計算任務，使得某些計算密集型任務能夠在量子計算機上實現加速，而超級計算機則負責處理其余部分，從而實現整體計算效率的最大化。這種混合計算模式不僅有望縮短解決復雜問題的時間，還可能揭示出全新的算法和計算方法，推動計算科學的前沿發展。

此次合作的一個重要目標是解決量子計算機目前面臨的“量子優勢”問題，即確定哪些實際問題能夠真正受益于量子計算的加速，并開發出相應的軟件和算法來充分利用這一優勢。LUMI超級計算機將作為測試和驗證平臺，幫助研究人員評估量子算法的性能，優化量子計算機上的計算過程，以及探索量子-經典混合系統的最佳配置。

量子計算機（圖示）

電池壽命延長

減小尺寸

提高安全性

近期，有研究人員們利用一種對能量輸送具有活性的材料，代替傳統的非活性電池電解質，以提高原電池的能量密度。在給定的功率或能量容量下，新方法可使電池使用壽命增加50%，或相應地減小尺寸和重量，同時還能提高安全性。

此外，這種創新材料的應用還帶來了電池充電效率的顯著提升。傳統電池在長時間高頻率的充放電循環中，往往會因為電解質的逐漸退化而導致性能下降，即所謂的“記憶效應”或容量衰減。而采用這種活性材料作為電解質，能夠有效減緩這一過程，因為它不僅促進了鋰離子（或其他離子，取決于電池類型）在電極間的快速傳輸，還減少了離子在傳輸過程中的能量損失，從而延長了電池的整體循環壽命。