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Conditional Diffusion Model
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新的P-GONE方法优化量子电路分解
研究人员开发了一种名为P-GONE的新方法，该方法使用条件扩散模型和图神经网络来优化量子计算的Trotter Suzuki分解。该方法联合学习分组、顺序和时间步长分配，与现有方法相比，显著压缩了电路深度。P-GONE在电路深度方面实现了高达19.4倍的压缩，并在标准去极化噪声模型下显示出2倍的噪声保真度提升。
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新型扩散模型提升结构监测数据质量评估能力
研究人员开发了一种使用条件扩散模型评估结构监测数据质量的新方法。该方法结合了时间上下文，并使用 Huber 损失函数来提高对离群值的鲁棒性。该模型为每个数据点分配离群概率，并计算全局质量得分，在实际案例研究中显示出比现有方法更高的准确性。