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quantum Fourier transform
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量子CNN通过傅里叶多路复用器实现像素平移等变性
研究人员开发了一种新型量子卷积神经网络（QCNN），该网络能够实现像素移位等变性，这是图像识别任务的关键属性。这一进展解决了现有QCNN中平移等变性通常仅限于量子比特循环排列的不足。所提出的QCNN利用傅里叶变换实现了精确的像素循环移位等变性，有望提高量子数据处理任务的性能。
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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。