量子計算會增強人工智能嗎
去年,當美國宇航局(NASA)和谷歌(Google)開展聯(lián)合量子計算工作的官員宣布他們的伙伴關系已實現(xiàn)量子至上時,主要問題不是量子計算是否會繼續(xù)
去年,當美國宇航局(NASA)和谷歌(Google)開展聯(lián)合量子計算工作的官員宣布他們的伙伴關系已實現(xiàn)量子至上時,主要問題不是量子計算是否會繼續(xù)
未來量子計算機背后的技術正在快速發(fā)展,并且有幾種不同的方法正在開發(fā)中。量子計算機的許多策略或藍圖都依賴于原子或類似人造原子的電路。
量子計算的實用性取決于量子位或量子位的完整性。量子計算機的邏輯元素-量子位是表示量子信息的連貫的兩級系統(tǒng)。每個量子位具有奇特的能力
量子信息科學家介紹了一種用于量子計算中機器學習分類的新方法。量子二元分類器中的非線性量子內核為提高量子機器學習的準確性提供了新的見
去年,谷歌生產(chǎn)了一個53量子比特的量子計算機,它可以比世界上最快的超級計算機更快地執(zhí)行特定的計算。像當今大多數(shù)最大的量子計算機一樣,
渴望采用尖端技術的企業(yè)正在探索量子計算,量子計算依賴于量子位來執(zhí)行在傳統(tǒng)計算機上更加困難甚至根本不可行的計算。最終目標是量子優(yōu)勢,
研究人員設計了一種新的基于芯片的設備,該設備可以在沒有活動部件的情況下整形和控制藍光。該設備可以極大地減少用于增強現(xiàn)實和各種其他應
一個國際研究人員團隊發(fā)現(xiàn)了一種加速量子計算的新方法,可以為計算機處理能力的巨大飛躍鋪平道路。諾丁漢大學和斯德哥爾摩大學的科學家已經(jīng)
谷歌本周已經(jīng)發(fā)布了他們的TensorFlow框架的新版本-TensorFlow Quantum(TFQ),這是一個用于原型量子機器學習模型的開源庫。量子計算機還不
幾十年來,科學家一直夢想著在超強大的量子計算機中使用嵌入在硅中的原子核(作為微芯片的熟悉材料)作為量子位或量子位,并利用磁場對其進行
谷歌在十月份宣布,經(jīng)過多年的理論化,它終于實現(xiàn)了量子至上的里程碑-在短短三分鐘內完成一次計算,這對于傳統(tǒng)計算機而言將長達100,000年。