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qiskit-aer
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QFoldAgent 使用量子-经典多智能体进行蛋白质结构预测
研究人员开发了 QFoldAgent，这是一个新颖的多智能体系统，旨在利用量子-经典混合方法改进蛋白质结构预测。该框架通过设计智能体、量子-经典优化管道和反馈智能体来迭代优化哈密顿量惩罚权重。QFoldAgent 在已知蛋白质片段上显示出中位数 RMSD 的降低，并显著提高了对未见序列的结构有效性，展示了基于智能体的控制在量子优化在生物学应用中的潜力。
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GSC-QEMit框架将量子纠错能力提升9.0%
研究人员开发了GSC-QEMit，一个旨在自适应管理量子纠错的新框架。该系统利用遥测数据预测噪声波动，然后采用老虎机算法选择适当的纠错级别。在测试中，与未缓解的运行相比，GSC-QEMit将逻辑保真度提高了9.0%，同时还减少了不必要且资源消耗大的干预。