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Quantum processors
Quantum processors
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脉冲神经网络增强实时量子比特读出
研究人员开发了一种使用脉冲神经网络（SNN）的新方法，用于在量子处理器中更快、更准确地分配量子比特状态。这些SNN实时处理测量数据，在获取读出信号时提供不断变化的分类分数。这种流式处理能力优于传统的匹配滤波技术，并且在准确性上接近全轨迹人工神经网络，有潜力在FPGA硬件上实现低延迟、实时的量子比特读出。
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新框架提高量子计算解码器效率
研究人员开发了一个名为神经迁移统一（NTU）的新框架，以提高容错量子计算基础解码器的效率。该方法允许将从小规模量子代码中学到的知识加速用于训练更大、更复杂的代码的解码器。NTU-Transformer是该框架的一个实例，与现有方法相比，在平面表面代码和双变量自行车代码上表现出优越的性能，特别是在存在电路级噪声和低物理错误率的情况下。