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科技热点：
记者从中国科学技术大学获悉，该校潘建伟、朱晓波、彭承志、龚明等，与山西大学梅锋等合作，基于可编程超导量子处理器“祖冲之二号”，首次在量子体系中实现并探测了高阶非平衡拓扑相。这一成果标志着量子模拟在探索复杂拓扑物态方向上取得重要突破，为利用超导量子处理器在量子模拟问题上实现量子优势奠定了基础。相关成果28日在国际学术期刊《科学》发表。（来源：央视新闻）

11月27日，记者从国家电投集团了解到，我国电源规模最大、新能源占比最高的“沙戈荒”大基地项目——青海海南清洁能源外送基地电源项目在青海省西宁市正式开工。“沙戈荒”是沙漠、戈壁和荒漠的简称，这些地区大多拥有丰富的风能和太阳能资源。青海海南清洁能源外送基地电源项目总投资近730亿元，基地规划电源总规模达1944万千瓦，新能源装机占比86.4%，涵盖光伏960万千瓦、风电600万千瓦、配套煤电264万千瓦以及电化学储能120万千瓦/4小时，通过1回±800千伏、容量800万千瓦的特高压直流输电通道直送广东。据了解，该项目建成后，年均发电量可达360亿千瓦时，相当于节约标煤约1000万吨，碳减排约2350万吨，建成后每年可向粤港澳大湾区输送360亿千瓦时，对优化全国能源布局、助力东部地区高质量发展具有重大战略意义。（来源：科技日报）

新华社深圳11月27日电（记者 赵瑞希）27日，“全案由覆盖、全流程赋能、全方位支撑”的劳动争议仲裁智能辅助办案系统在深圳市劳动人事争议仲裁院正式上线。据有关负责人介绍，系统启用后，整体办案周期明显缩短，且仲裁立案审查准确度、调解方案合规度、法律适用精准度也有望得到提升，为缓解仲裁机构“案多人少”矛盾、有效提升办案质效提供新路径。据介绍，该系统采用“知识图谱打底、思维链驱动”的算法实现路径，通过整合十余年深圳市仲裁要素式办案改革经验与仲裁标准化建设成果，构筑覆盖111个劳动争议类型的仲裁全景知识图谱，同时以仲裁办案逻辑为脉络，搭建涉及12类核心业务规则的仲裁思维链路体系，为AI应用提供逻辑内核，防范“AI幻觉”。该系统将AI能力深度融入立案、调解、庭审、裁决等环节。（来源：新华网）

新华社合肥11月27日电（记者戴威、何曦悦）记者从中国科学技术大学获悉，该校自旋磁共振实验室教授王亚等与浙江大学海洋精准感知技术全国重点实验室合作，在纳米尺度量子精密测量领域取得重要进展，首次实现了噪声环境下纠缠增强的纳米尺度单自旋探测。相关研究成果于北京时间11月27日在国际权威学术期刊《自然》在线发表。（来源：新华网）

新华社耶路撒冷11月26日电（记者冯国芮　王卓伦）以色列理工学院一项新研究显示，一类广泛分布于海洋中的蓝藻病毒能通过其携带的一种病毒蛋白主动“关闭”宿主蓝藻的部分光合作用系统，该机制会显著削弱蓝藻的光能捕获效率，从而可能影响海洋生态系统和碳循环。相关研究成果已发表在英国《自然》杂志上。蓝藻是一类单细胞原核生物，能通过光合作用吸收二氧化碳并释放氧气。它们最早可能诞生于30多亿年前，逐渐将地球大气层从无氧状态改造成有氧状态，使需氧生物得以出现和发展，是地球生物圈的基石。研究团队发现一种名为“蓝藻噬菌体”的海洋病毒携带一种名为NblA的基因，该基因存在于多个蓝藻噬菌体家族中，其编码的蛋白能够触发宿主蓝藻细胞中的藻胆体快速降解。藻胆体是蓝藻主要的“捕光天线”，一旦被降解，蓝藻的光合作用效率就会显著下降。研究团队还发现，NblA基因不仅作用于藻胆体，还会降解宿主蓝藻的其他光合结构，由此使蓝藻的光合作用效率进一步下降。研究团队通过基因数据分析发现，携带NblA的蓝藻病毒在海洋中广泛存在。据估算，NblA基因导致的光合作用减弱，可能造成全球范围约0.2%至5%的光能吸收损失。研究团队指出，虽然数字看似不高，但蓝藻在全球碳循环中的贡献极其巨大，即便1%的变化也可能对海洋生态系统和碳平衡造成巨大影响。（来源：新华网）

国际科技动态：
新华社洛杉矶11月19日电（记者谭晶晶）美国航天局19日公布了由其探测器和空间望远镜拍摄的“星际访客”——彗星3I/ATLAS的一批最新图像。这颗彗星预计将于12月19日前后飞掠地球，届时它与地球的最近距离约2.7亿公里，约为地日距离的两倍。今年7月1日，美航天局资助的位于智利的“小行星撞击地球最后警报系统”（ATLAS）巡天望远镜首次发现该天体。这是迄今被观测到的第三个造访太阳系的星际天体。此后，美航天局已有12台探测设备拍摄到它，包括哈勃空间望远镜、詹姆斯·韦布空间望远镜、火星探测器等。随着该天体继续穿越太阳系，预计还会有更多航天器继续捕捉其影像。据介绍，今年秋季，彗星3I/ATLAS从距离火星约3000万公里处飞掠。当时美航天局3个火星探测器对其进行了观测。此外，美航天局“灵神星”号探测器及“露西”号探测器也在各自的任务轨道中观测到该彗星。这些来自不同位置的图像将帮助天文学家更准确地预测其运行轨迹，并研究其彗发与彗尾结构。研究人员认为，3I/ATLAS起源于太阳系外的一个恒星系统，在形成后被抛入星际空间，在数百万至数十亿年的时间里一直在漂流，最近才进入太阳系。这颗彗星的命名蕴藏着其“身份密码”。其中“ATLAS”代表它的发现者ATLAS研究团队；字母“I”代表“星际”，说明它是来自太阳系外的天体；数字“3”表示它是第三个被确认的来自星际空间的天体。（来源：新华网）

科技日报北京11月18日电 （记者刘霞）据美国《每日科学》网站16日报道，一个来自日本理化学研究所、东京大学和西班牙巴塞罗那大学的国际团队将人工智能（AI）与先进的数值模拟技术相结合，创建出首个能够追踪超千亿颗恒星演化历程的银河系模型，新模型的恒星数量达到此前最先进模型的100倍。天体物理学家始终致力于构建能精确追踪每颗恒星动态的银河系模型。以往受技术所限，模型最多只能模拟相当于10亿个太阳质量的系统，而银河系实际包含逾千亿颗恒星。为降低计算负荷，模型中单个“粒子”往往代表约百颗恒星的集合体，导致难以精确呈现天文事件。更棘手的是，提高模拟精度将使计算量呈指数级增长。基于现有物理模型，模拟银河系百万年演化历程需耗时315小时，若要重现十亿年历程则需连续计算36年。单纯增加超级计算节点不仅能耗激增，效率反而会递减。为此，团队创新性地将深度学习代理模型与传统物理模拟相结合。通过在高分辨率超新星模拟数据中训练，AI系统学会了预测超新星爆发后十万年内星际气体的运动规律。这种混合方法既保持了对星系宏观演化的准确把握，又精细呈现了单个超新星的爆发细节。经日本“富岳”和东京大学Miyabi超级计算机对比验证，该方案可靠性得到确认。新技术实现了对千亿级恒星系统的单恒星分辨率模拟，百万年演化模拟仅需2.78小时，十亿年模拟周期被压缩至115天。这项突破证明AI辅助模拟已超越单纯模式识别阶段，正成长为真正的科学发现工具，甚至能帮助人类追溯生命元素在银河系中的诞生历程。（来源：科技日报）