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以下是本周最新资讯，请查收~

AI深度学习模型

近期，研究人员开发了一种深度学习模型，该模型使用单次胸部X光片就能预测心脏病发作或中风在10年内死亡的风险。深度学习是一种高级类型的人工智能，可训练它来搜索X射线图像，以找到与疾病相关的模式。

这种创新的深度学习模型，通过单次胸部X光片预测心脏病发作或中风在10年内死亡的风险，标志着人工智能在医疗诊断领域的又一重大突破。深度学习作为人工智能的一个子集，凭借其强大的数据处理能力和模式识别能力，正在逐步改变医疗行业的面貌。

该模型的核心在于其能够自动学习并识别胸部X光片中与心脏病和中风风险相关的微妙特征。这些特征可能包括血管钙化、心脏大小变化、肺部状况等多种复杂的医学指标，这些在传统诊断中往往需要经验丰富的医生通过细致观察和分析才能得出。而深度学习模型则能够在短时间内处理大量图像数据，从中提取出这些关键信息，并基于这些信息给出预测。

这一模型的优点不仅在于其预测的准确性，更在于其便捷性和普及性。传统的心脏病和中风风险评估通常需要综合考虑患者的年龄、性别、家族病史、生活习惯等多种因素，并进行一系列复杂的检查。而该深度学习模型只需一张胸部X光片，就能提供有价值的预测信息，大大简化了诊断流程，降低了医疗成本，同时也为患者提供了更早、更便捷的筛查手段。

计算机的“联姻”

量子计算机（图示）

据11日新闻报道，欧洲目前运行速度最快的超级计算机“LUMI”已经与一台小型量子计算机“联姻”，这种结合可以帮助研究人员找出让量子计算机与超级计算机实现最佳配对的方法，为一种新型计算奠定基础，以便更快速地解决复杂问题。

这一前所未有的“联姻”标志着计算科学领域的一大步跨越，将传统超级计算机的强大处理能力与量子计算机的独特优势相结合，为科学研究和工业应用开辟了全新的可能性。LUMI超级计算机以其卓越的计算速度和海量数据处理能力著称，而小型量子计算机则以其在处理特定类型问题上的超高效率闻名，尤其是那些涉及大量并行计算和复杂量子态模拟的问题。

量子计算机

结合两者的力量，研究人员可以探索如何最优地分配计算任务，使得某些计算密集型任务能够在量子计算机上实现加速，而超级计算机则负责处理其余部分，从而实现整体计算效率的最大化。这种混合计算模式不仅有望缩短解决复杂问题的时间，还可能揭示出全新的算法和计算方法，推动计算科学的前沿发展。

此次合作的一个重要目标是解决量子计算机目前面临的“量子优势”问题，即确定哪些实际问题能够真正受益于量子计算的加速，并开发出相应的软件和算法来充分利用这一优势。LUMI超级计算机将作为测试和验证平台，帮助研究人员评估量子算法的性能，优化量子计算机上的计算过程，以及探索量子-经典混合系统的最佳配置。

量子计算机（图示）

电池寿命延长

减小尺寸

提高安全性

近期，有研究人员们利用一种对能量输送具有活性的材料，代替传统的非活性电池电解质，以提高原电池的能量密度。在给定的功率或能量容量下，新方法可使电池使用寿命增加50%，或相应地减小尺寸和重量，同时还能提高安全性。

此外，这种创新材料的应用还带来了电池充电效率的显著提升。传统电池在长时间高频率的充放电循环中，往往会因为电解质的逐渐退化而导致性能下降，即所谓的“记忆效应”或容量衰减。而采用这种活性材料作为电解质，能够有效减缓这一过程，因为它不仅促进了锂离子（或其他离子，取决于电池类型）在电极间的快速传输，还减少了离子在传输过程中的能量损失，从而延长了电池的整体循环寿命。