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研究团队经过多年攻关，首次在国际上实现了基于集成光量子芯片的“连续变量”纠缠簇态的确定性制备、可重构调控与严格实验验证。量子比特可分别通过离散变量编码、连续变量编码方式在光量子芯片上实现。为制备出具有超高保真度的量子比特，以往通常采用基于单光子的离散变量编码方式，但这一方式的成功率随量子比特数增加呈指数下降。为此，研究团队创新采用基于光场的连续变量编码方式，破解了制备量子比特和量子纠缠扩展性难题，首次实现了量子纠缠簇态在芯片上的“确定性”产生。
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机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型，就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成，神经元通过突触传递信号，实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构，利用集成电路芯片组成的电子计算系统，采用人工神经元和连接（即模型参数）代替生物神经元和突触，通过输入数据、调整权重来学习和预测，构成了AI的物质底座。
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