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Xu Jian
Xu Jian
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新的AQKA方法优化硬件上的量子核获取
研究人员开发了一种名为AQKA（主动量子核获取）的新方法，以优化量子核估计过程，这是近期量子硬件的一个重要瓶颈。AQKA根据测量次数对下游分类器的影响来智能分配测量次数，在预算有限的情况下优于现有的均匀分配方法。该方法通过在IBM量子硬件上进行实时自适应测量次数分配实验，展示了其有效性，并显著提高了准确性。
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神经桥接过程增强条件随机函数建模
研究人员推出了一种从部分观测数据中学习随机函数的新方法——神经桥接过程（NBPs）。与之前的神经扩散过程（NDPs）中输入仅影响去噪器不同，NBPs通过将生成路径锚定到输入上来增强表达能力和不确定性感知。这种锚定机制在理论上将输入信息注入到噪声状态中，并创建了直接的梯度路径，从而在各种回归任务和图像建模中提高了性能。