已结束

直播预告 | 量子计算实用化曙光—基于量子算法的特征优化

1731
0
0
0
活动详情

随着人工智能在图像识别、自然语言处理、智能控制等诸多领域取得突破性进展,传统机器学习在处理非平稳高频数据时面临动态特征提取不足、模型泛化能力有限等挑战。量子计算凭借其并行性和优化能力,为经典机器学习算法注入了全新的计算能力,量子机器学习正成为推动人工智能技术范式变革的前沿交叉方向。

【本次直播已结束】回放链接:https://www.bilibili.com/video/BV1dejizXE4e/

本次社区直播,我们特别邀请到山东大学杨飞副教授,他将围绕量子计算实用化进程,对比解析通用与专用量子计算机的技术路线,探讨量子机器学习优化算法的重构与创新,并将通过高频金融数据实测案例验证量子算法的有效性。

欢迎预约观看!

 

期望通过此次分享,在了解量子计算在金融科技中的落地路径与实用价值的同时,与各位探讨量子计算在金融领域的挑战与未来。

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?立即注册

×
活动信息
分类
时间
2025.05.27 14:23 - 2025.05.28 14:23  (GMT+8)
地点
线上
联系我们
二维码
在本版发帖返回顶部
快速回复 返回顶部 返回列表
玻色有奖小调研
填写问卷,将免费赠送您5个100bit真机配额
(单选) 您是从哪个渠道得知我们的?*
您是从哪个社交媒体得知我们的?*
您是通过哪个学校的校园宣讲得知我们的呢?
取消

提交成功

真机配额已发放到您的账户,可前往【云平台】查看

量子AI开发者认证

考核目标

开发者能够成功搭建Kaiwu-PyTorch-Plugin项目基础环境,并成功运行QBM-VAE示例代码,根据系统提供的随机seed值,求出正确的FID值。

通过奖励

10个一年效期的550量子比特真机配额

专属「量子AI开发者」社区认证标识

开发者权益

每月固定权益:5个550量子比特真机配额
前往考核

第一步

按照README提示成功安装Kaiwu-PyTorch-Plugin库环境依赖
前往GitHub

第二步

替换seed值

您的seed值为

第三步

输入您计算的FID值

*

提交答案

开发者权益

每月固定权益:5个550量子比特的真机配额

恭喜您完成考核

您将获得量子AI开发者认证标识及考核奖励

550bit*10

配额