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quantum annealer
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图神经网络和自适应惩罚提升量子退火在路径规划问题上的性能
研究人员开发了一种新方法，以提高在量子退火器上解决带时间窗的容量车辆路径问题（CVRPTW）的效率。他们的方法利用图神经网络（GNN）进行自适应图粗化，降低了问题表述的复杂性。此外，他们引入了自适应惩罚校准，以提高从量子处理器获得的原始样本的质量。这些进展显著提高了量子退火在复杂路径规划问题上的可行性和性能，如在Solomon基准和D-Wave Advantage2硬件上所展示的。
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量子 QUBO 框架提升医学图像分割可扩展性
研究人员开发了一种新颖的基于超像素的 QUBO 框架，以提高量子增强医学图像分割的可扩展性。该方法通过使用 SLIC 将像素分组为感知上有意义的区域，解决了 QUBO 公式中问题规模增长的重大挑战。新方法在 INbreast 乳腺钼靶图像上展示了 4.2% 的分割质量提升和 33 倍的加速，同时大幅减小了问题规模并符合当前量子退火器的连接限制。