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测试结果显示,在处理“悬铃木”的新数据时,“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中,“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时,它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。
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李德仁,武汉大学教授,中国科学院院士、中国工程院院士,测绘遥感学家。1939年生,江苏泰州人。1963年毕业于武汉测绘学院,1985年获德国斯图加特大学摄影测量与遥感专业博士学位。现任教育部地球空间信息技术协同创新中心主任,是我国高精度高分辨率对地观测系统的开创者之一。
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