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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。

研究论文主要作者说：“我们的深度学习模型为利用现有的胸部X光图像筛查心血管疾病风险提供了潜在的解决方案。”这种类型的筛查可用于识别那些可以使用他汀类药物但尚未接受治疗的个人。

据报道，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。

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。

研究团队创新的关键是一种新型电解质。是使用了一种新的液态氟化化合物，他们发现可将阴极和电解质的一些功能结合在一种化合物中，这可减轻典型原电池的大部分重量。除了这种新化合物之外，还有其他材料理论上可在高容量电池中发挥类似的阴极电解液作用。