
AI预测:MAHA重塑美国饮食的7种方式
以修订后的食物金字塔为先锋的“让美国再次健康”(MAHA)运动,强调脂肪和蛋白质,而非加工碳水化合物和糖,有望显著重塑美国人的饮食习惯。专家预测,在超市调整的推动下,人们将继续关注蛋白质的摄入,与此同时,也可能出现相互矛盾的趋势,比如越来越甜的含糖饮料,这突显了政府举措和消费者偏好在塑造未来食品方面复杂的相互作用。



《自然》杂志已发布更正声明,针对2025年11月10日发表的一篇关于通用量子计算的容错中性原子架构的研究文章。该更正声明旨在修正原始出版物图3d中的一个错误,具体涉及其中一个数据集的标签。
根据出版商的更正,图3d中的标签“Transversal (corrected decoding)”应为“Transversal (correlated decoding)”。该错误已在文章的HTML和PDF版本中得到纠正。这项研究由Dolev Bluvstein、Alexandra A. Geim以及来自哈佛大学、加州理工学院和麻省理工学院的同事共同撰写,探索了一种使用中性原子构建稳健量子计算机的新方法。
量子计算是一个利用量子力学原理来解决经典计算机无法解决的复杂问题的领域,近年来取得了快速进展。特别是中性原子量子计算,它使用激光捕获和操纵的单个原子来表示量子比特,即量子信息的基本单位。更正后的论文中“容错”方面至关重要,因为量子系统本质上容易受到环境噪声引起的错误的影响。构建能够检测和纠正这些错误的架构是创建实用量子计算机的主要障碍。
原始论文详细介绍了一种旨在减轻这些错误的特定架构,为实现可扩展且可靠的量子计算提供了一条潜在途径。图3d中更正后的标签与实验中使用的解码方法有关,这对于从量子计算中提取有意义的结果至关重要。“corrected decoding”和“correlated decoding”之间的区别突出了研究人员采用的特定类型的纠错策略。在这种情况下,关联解码可能指的是一种考虑系统中不同量子比特之间的相关性以提高解码准确性的方法。
虽然这似乎是一个微小的变化,但此类更正在科学出版中至关重要,以确保研究结果的准确性和可重复性。容错量子计算的影响是深远的,有可能彻底改变医学、材料科学和人工智能等领域。量子计算机可以通过模拟分子相互作用来加速药物发现,设计具有前所未有性能的新材料,并开发更强大的人工智能算法。
研究人员继续探索构建容错量子计算机的各种方法,包括超导电路、离子阱和拓扑量子比特。每种方法都有其自身的优势和挑战,并且该领域正在迅速发展。更正后的《自然》论文通过提供关于中性原子架构在实现稳健量子计算方面的潜力的见解,为这项持续的努力做出了贡献。
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