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增强近期量子模拟的基于神经网络的策略
过去几年开发的一些量子计算机已被证明在运行量子模拟方面相当有效。然而，近期的量子计算方法仍然受到现有硬件组件和背景噪声不利影响的限制。1QB 信息技术 (1QBit)、滑铁卢大学和周边理论物理研究所的研究人员最近开发了神经误差 缓解，这是一种可以改善使用量子模拟获得的基态估计的新策略。这一策略是在Nature Mach
使用深度神经网络实现卓越的相位恢复和全息图重建
加州大学洛杉矶分校的研究人员最近创建了一种称为傅立叶成像网络(FIN)的新型神经网络架构，它展示了对看不见的样本类型的前所未有的泛化能力，还在相位检索和全息图像重建任务中实现了卓越的计算速度。在这种新方法中，他们引入了空间傅里叶变换模块，使神经网络能够利用整个图像的空间频率。加州大学洛杉矶分校的研究人员在人类肺组织样本
神经网络被用于提高大功率风力涡轮机的性能
风能已成为发电的重要来源，旨在实现更清洁、更可持续的能源模式。然而，为了与传统能源竞争，风力涡轮机的性能需要提高。为此，在翼型上部署了流量控制装置，以提高风力涡轮机转子的空气动力效率。“因此，使用相同的风力涡轮机，您可以生产更多兆瓦，每兆瓦时的成本会降低，例如，当转移到海上风力涡轮机(这是巨大的)时，意味着
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