Quantum Sensing
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1 天有情绪数据
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为学习量子态设定新界限
研究人员为学习量子系统中未知的玻色子高斯态所需的资源设定了新的理论界限。该研究证明了对于具有能量小于 $E$ 的 $n$ 模式态，高斯测量的下界为 $\Omega(n^3/\varepsilon^2)$，任意测量的下界为 $\Omega(n^2/\varepsilon^2)$，精度为 $\varepsilon$ 迹距离。该工作还展示了纯态或被动高斯态的上限为 $\widetilde{O}(n^2/\varepsilon^2)$，并强调…
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中美将举行首次正式人工智能对话，呼吁平衡科技政策
美国和中国正准备进行首次正式的人工智能对话，预计习近平主席访问华盛顿将把人工智能列为重要议程。尽管华盛顿强调对敏感技术实行更严格的控制，但作者反对在接触与安全之间做出虚假选择。文章提倡采取有纪律的风险管理方法，认识到并非所有技术或中国机构都构成同等程度的风险。文章建议在保护真正敏感的领域的同时，不牺牲开放性，而开放性历来是美国科学的优势所在。
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量子机器学习增强金刚石中的量子传感
一篇新的研究论文探讨了量子机器学习（QML）在增强量子传感方面的应用，特别是在金刚石中的氮-空位（NV）中心用于磁力测量方面。该研究强调了在嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代提取可靠数据所面临的挑战，并提出将QML作为一种改进参数估计的方法。通过将磁场传感构建为监督回归任务，该研究将经典机器学习模型与量子核方法模型进行了比较，证明了与仅依赖经典数据或增加模型复杂度相比，利用相干量子态信息可以显著提高QML的性能。