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新的 Python 包 Q-GAIN 简化了冷原子实验的机器学习分析

发布了一个名为 Q-GAIN 的新 Python 包，旨在简化机器学习和物理信息分析技术在冷原子实验中的应用。该包促进了模块化工作流程，从数据加载和预处理开始，然后进行基于机器学习的特征识别，最后以传统分析方法结束。Q-GAIN 的功能通过诸如对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类、检测孤子激发以及识别原子玻色-爱因斯坦凝聚体中的量化涡旋等任务得到证明。