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Gate Set Tomography
Gate Set Tomography
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可编程材料引导热量，断电后仍保持状态
研究人员开发出一种新型可编程材料，能够引导热量流动并在断电后保持其配置。这项结合了磁光材料和相变材料的突破，克服了控制热辐射的局限性。这项创新在AI芯片、硅光子学和能源系统的先进热管理方面具有潜力。
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Graph Set Transformer 改进图集学习，融合上下文信息
研究人员开发了一种名为图集变换器（Graph Set Transformer, GST）的新型神经网络架构。该模型旨在从图集中学习，通过同时考虑集级上下文和局部结构来改进预测。与以往会造成特征提取瓶颈的方法不同，GST 在每一层都整合了节点级传播和跨图建模。评估表明，在相似的参数预算下，GST 在反应预测和图像分类等各种基准测试中的表现优于现有架构。
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量子机器学习框架从门集层析数据合成量子电路
研究人员开发了一种新颖的量子机器学习控制框架，可以直接从门集层析（GST）数据合成量子电路。该方法通过从GST数据中学习生成式概念空间来绕过传统方法，从而能够根据期望的输出分布条件化地合成电路。该框架利用了集合视觉变换器和扩散模型来捕获设备特定的噪声，并生成上下文感知、硬件原生的电路，为量子控制和编译提供了一种新范式。