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研究人员让人工神经网络完成了一项典型的机器学习任务:从语音数字的音频记录中识别正确的数字。模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确,效率也更高,在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元,而在人类模型中只需要150个神经元。
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团队此次利用名为“玻色子猫量子比特”进行量子纠错,探索了一种更高效的方式。“猫量子比特”来源于薛定谔的猫思想实验,指的是量子系统可以同时处于两个宏观上截然不同的状态的叠加态。量子信息处理中,其通常指由光子组成的量子态,这些光子的状态可以是同时包含相位相反的相干态的叠加。
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