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薛定谔了么

2025-09-02

AI 助力揭示蟾毒灵作为 ERα 分子胶降解剂逆转他莫昔芬耐药乳腺癌机制

本帖最后由薛定谔了么于 2025-9-2 23:26 编辑《 Harnessing artificial intelligence to identify Bufalin as a molecular glue degrader of estrogen receptor alpha 》发表于《 Nature Communications 》，研究构建AI+实验框架，锁定蟾毒灵为ERα分子胶。多任务QSAR模型ROC-AUC=0.94；SPR示ERα结合力最强 ...

薛定谔了么发布于 2025-9-2 文章
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活动小助手

2025-09-01

玻色量子2026届校招｜一份来自未来的Offer，等你签收

本帖最后由活动小助手于 2025-9-1 11:00 编辑

活动小助手发布于 2025-9-1 文章
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离子

2025-08-29

量子通信或遭“一束强光”击破：研究揭示新型安全漏洞

本帖最后由离子于 2025-8-29 17:25 编辑南京邮电大学与北京玻色量子科技有限公司联合完成的研究《 The glare blinding attack strategy in quantum secret sharing system 》发表于 Optics Letters，揭示了一种针对量子秘密共享（QSS）的眩光致盲攻击。该方法利用强光使单光子探测器从 Geiger 模式转入线性模式，从而 ...

离子发布于 2025-8-29 文章
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活动小助手

2025-08-28

重磅！中国首个光量子计算机制造工厂落地深圳南山！

为更好绘就“十五五”美好蓝图南山区谋定而动提前布局量子信息等未来产业近日，国内量子计算领军企业—— 北京玻色量子科技有限公司（以下简称“玻色量子”）自建的“专用光量子计算机制造工厂” 正式落地深圳南山区同时，玻色量子在南山智城注册成立“深圳玻 ...

活动小助手发布于 2025-8-28 文章
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Jack小新

2025-08-27

HyperVAE：让 AI 学会 “生成模型” 的深度生成框架，解锁密度估计、异常检测新能力

本帖最后由 Jack小新于 2025-8-27 14:58 编辑《HyperVAE: Variational Hyper-Encoding Network》发表于 2020 年《4th Workshop on Meta-Learning at NeurIPS》，提出了 HyperVAE 框架，以双层 VAE 架构生成任务 VAE 参数，解决传统模型任务适配难题。在 MNIST、Omniglot 等数据集上，其密度估计 NLL 低至 88.2（MNIST） ...

Jack小新发布于 2025-8-27 文章
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宇宙微尘

2025-08-26

一文学会9种主流GAN损失函数及其PyTorch实现：从经典模型到现代变体

本帖最后由宇宙微尘于 2025-8-26 13:22 编辑生成对抗网络（GAN）依赖于其损失函数来优化生成器和判别器的训练过程。本文首先介绍了经典GAN的原理与损失函数，并探索了多种改进版本。具体包括原始GAN、最小二乘GAN（LS-GAN）、Wasserstein GAN（WGAN）及其带梯度惩罚的变体（WGAN-GP），同时还涉及了条件生成对抗网络（ ...

宇宙微尘发布于 2025-8-26 文章
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宇宙微尘

2025-08-25

一文轻松看懂生成对抗网络（GAN）—— 原理、实现与应用

本帖最后由宇宙微尘于 2025-8-25 21:34 编辑本文用通俗的语言描述了生成对抗网络（GAN）的核心原理与应用。通过详细介绍GAN的生成器与判别器的对抗训练过程，阐述了它们如何相互博弈，不断优化生成样本的质量。通过在PyTorch中实现一个简单的GAN模型，展示了其在生成手写数字图像方面的应用。文章还进一步探讨了GAN在 ...

宇宙微尘发布于 2025-8-25 文章
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活动小助手

2025-08-22

《财富》上榜！专用量子计算机+量子AI框架，争锋全球专用量子计算头把交椅

本帖最后由活动小助手于 2025-8-22 12:32 编辑 2025年8月21日，《财富》官网重磅发布“《财富》中国科技50强”榜单，旨在寻找“出生于中国，正在影响世界”的科技公司。参评企业包含量子计算、人工智能、生命健康、新能源及新材料、高端制造、数字经济、半导体、电子商务及生活服务、电信、通讯和 ...

活动小助手发布于 2025-8-22 文章
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graphite

2025-08-21

自对抗变分自动编码器：融合概率建模与对抗训练的生成模型革新

本帖最后由 graphite 于 2025-8-21 17:48 编辑《ACVAE: A novel self-adversarial variational auto-encoder combined with contrast learning for time series anomaly detection》发表于《Neural Networks》2024 年第 171 期。文章针对时序异常检测中传统模型泛化弱、误报率高的问题，设计 ACVAE 模型，通过自对抗约束 ...

graphite 发布于 2025-8-21 文章
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薛定谔了么

2025-08-20

汽车测试数据的 “解码器”——TeVAE 与多变量时序异常检测的突破

本帖最后由薛定谔了么于 2025-8-21 10:21 编辑在汽车智能化发展进程中，动力系统测试的异常检测至关重要。由奔驰团队研究的《 TeVAE: A Variational Autoencoder Approach for Discrete Online Anomaly Detection in Variable-state Multivariate Time-series Data》（TeVAE：汽车动力系统测试中的智能异常检测新范式 ...

薛定谔了么发布于 2025-8-20 文章
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离子

2025-08-19

VQ-VAE-2：开启高保真多样化图像生成的新范式

《Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2》提出向量量化变分自编码器（VQ-VAE-2），通过分层离散潜在空间和自回归先验，生成高保真、多样图像。在 ImageNet 上，其 FID 低至 10，分类准确率 Top-1 达 54.83%，超越 BigGAN；FFHQ 数据集上能生成 1024×1024 高清人脸，兼顾细节与多样性。文章《Ge ...

离子发布于 2025-8-19 文章
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Jack小新

2025-08-19

从 VAE 到 RBM-DVAE：航空异常检测的模型创新

本帖最后由 Jack小新于 2025-8-19 09:27 编辑《Anomaly detection in aeronautics data with quantum-compatible discrete deep generative model》探索三种变分自编码器在航空数据异常检测中的表现。研究表明，RBM先验离散VAE性能媲美高斯VAE（F1分数0.666 vs 0.663），显著优于伯努利DVAE（0.495）。该模型对异常类型 ...

Jack小新发布于 2025-8-19 文章
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RangerQ

2025-08-17

基于量子QUBO模型提高支付系统（HVPS）的效率

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新人帖

18072963833 发布于 2025-8-17 文章
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Akkio

2025-08-15

深度学习的物理罗盘：为何在物质与生命科学中，玻尔兹曼分布胜过高斯分布？

在统计学的世界里，高斯分布（Gaussian Distribution）无疑是出镜率最高的“明星”。它那优美对称的钟形曲线，似乎是描绘世间万物随机性的通用语言，从测量误差、人群身高到考试成绩，无处不见其身影。然而，当我们将目光从宏观的统计现象转向微观的物质与生命世界，尤其是当人工智能的探照灯——深度 ...

Akkio 发布于 2025-8-15 文章
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宇宙微尘

2025-08-14

相干伊辛机在生命科学基础研究和药物发现中的应用

本帖最后由宇宙微尘于 2025-8-14 18:49 编辑本文发表在《信息通信技术与政策》2025 年第 7 期：http://ictp.caict.ac.cn/CN/10.12267/j.issn.2096-5931.2025.07.004。本文摘录其中关键内容，全部内容可点击链接查看。摘要：生命科学基础研究和药物发现中存在大量的复杂计算需求，时常面临高频的大规模组合优化问题求 ...

宇宙微尘发布于 2025-8-14 文章
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graphite

2025-08-13

生物医学 AI 中的变分自编码器（VAE）：原理、算法与应用解析（下）

本帖最后由 graphite 于 2025-8-13 18:02 编辑本文围绕生物医学 AI 中的变分自编码器（VAE）展开，分为上下两部分。本篇分为下半部分，将聚焦第3章内容（全文目录如下文所示），深入解读变分自编码器（VAE）的核心概念与原理。这一章从降维和自编码器的基础概念入手，回顾主成分分析（PCA）与自编码器的关联，进而剖 ...

graphite 发布于 2025-8-13 文章
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graphite

2025-08-13

生物医学 AI 中的变分自编码器（VAE）：原理、算法与应用解析（上）

本帖最后由 graphite 于 2025-8-13 18:03 编辑本文围绕生物医学 AI 中的变分自编码器（VAE）展开，分为上下两部分。本部分为上半部分，将详细介绍 1-2 章内容（全文目录如下文所示），涵盖 VAE 相关的方法基础，包括问题场景界定、变分边界推导、关键算法（如 SGVB、AEVB）、重参数化技巧，以及 VAE 的具体示例、相关工 ...

graphite 发布于 2025-8-13 文章
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哈奇一

2025-08-11

相干光量子计算是如何实现玻尔兹曼机的量子复兴的？

本帖最后由哈奇一于 2025-8-11 14:36 编辑在量子计算即将展现出其强大能力的今天，一个来自深度学习“史前时代”的古老模型——玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）——意外地焕发了第二春。它因其内在的能量最小化机制与专用量子系统的物理过程存在着惊人的相似性，成为了连接两个领域的 ...

哈奇一发布于 2025-8-11 文章
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活动小助手

2025-08-08

量子计算+AI！玻色量子开源国内首个PyTorch量子神经网络开发套件

2025年8月7日，“2025朝阳区科技创新大会暨人工智能生态建设大会”在北京昆泰嘉瑞文化中心成功举办。北京玻色量子科技有限公司（以下简称“玻色量子”）作为国内实用化量子计算领军企业应邀参与，玻色量子创始人&CEO文凯博士出席大会。在重大创新成果发布会上，玻色量子创始人&COO马寅现场发表了以&ld ...

活动小助手发布于 2025-8-8 文章
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薛定谔了么

2025-08-07

量子变分自编码器（QVAE）：量子玻尔兹曼机解锁生成模型新潜力

本帖最后由薛定谔了么于 2025-8-7 22:46 编辑《Quantum Variational Autoencoder》一文提出量子变分自编码器（QVAE），将量子玻尔兹曼机（QBM）融入 VAE 潜在空间，以量子下界为损失函数实现端到端训练。实验显示，经典 DVAE（用 RBM）在 MNIST 上，256×256 RBM 获 - 83.5 对数似然，优于同类离散模型；QVAE 在 ...

薛定谔了么发布于 2025-8-7 文章

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