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实体 Photonic quantum computing

Photonic quantum computing

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  1. TOOL · CL_287063 ·

    新框架探索光量子神经网络用于金融市场预测

    研究人员开发了 Q-PhotoMarket,这是一个旨在探索用于金融市场预测的光子混合量子神经网络 (HQNN) 的广阔设计空间的框架。该框架系统地评估了美国、印度和加密货币市场中超过 5,000 种不同的光子配置,包括输入状态、电路架构和测量策略。研究发现了持续的架构模式,并确定了可与经典机器学习基线相媲美的稳健的高性能设计,同时还纳入了在数据不平衡条件下可靠评估的方法。

  2. TOOL · CL_165431 ·

    和光量子在光量子纠错方面取得突破

    总部位于杭州的和光量子公司宣布在光量子计算的确定性纠错方面取得了重大突破。他们还开发了系统的分布式架构。该公司目标是在2027年前开始销售其HQ10量子加速器,瞄准混合经典-量子计算市场。

  3. TOOL · CL_44947 ·

    Q-PhotoNAS框架自动化混合量子-经典AI设计

    研究人员开发了Q-PhotoNAS,一个专为光子器件设计的混合量子-经典神经网络架构的新型框架。该系统使用遗传算法自动搜索最优配置,同时考虑经典和量子组件。在Digits和MNIST等图像分类任务上进行测试时,Q-PhotoNAS分别达到了99.44%和98.78%的高准确率,并预计在光子硬件上实现快速推理。