量子计算和生物信息研究正在步入一场前所未有的跨学科融合进程。海量的基因组、蛋白质组等生物数据蕴含着生命系统的复杂规律，量子计算凭借其强大的并行处理能力为解析这些规律提供了新的研究范式。

玻色量子开源了包括Kaiwu-PyTorch-Plugin在内的多款量子原生AI训练套件，为“量子计算+生物信息”研究提供了丰富的工具选择。在此次「开源贡献季」活动中，我们也设置了多个开发任务，旨在向各位开发者展示如何利用量子玻尔兹曼机与量子变分自编码器等模型，更精准地表征和挖掘生物网络中的深层关联与功能。

本次直播分享，我们邀请到两位玻色量子算法工程师，将带领大家体验一场从理论到实战的完整旅程。从物理的玻尔兹曼分布出发逐步切入生物信息场景，探讨如何将组学数据构建的网络与QBM-VAE框架相结合。其次将选取「开源贡献季」中的代表性任务进行解读，希望为开发者提供清晰的学习路径和实用的入门工具，更快地上手参与。

 

欢迎预约观看！

 

量子计算和生物信息研究正在步入一场前所未有的跨学科融合进程。海量的基因组、蛋白质组等生物数据蕴含着生命系统的复杂规律，量子计算凭借其强大的并行处理能力为解析这些规律提供了新的研究范式。

玻色量子开源了包括Kaiwu-PyTorch-Plugin在内的多款量子原生AI训练套件，为“量子计算+生物信息”研究提供了丰富的工具选择。在此次「开源贡献季」活动中，我们也设置了多个开发任务，旨在向各位开发者展示如何利用量子玻尔兹曼机与量子变分自编码器等模型，更精准地表征和挖掘生物网络中的深层关联与功能。

本次直播分享，我们邀请到两位玻色量子算法工程师，将带领大家体验一场从理论到实战的完整旅程。从物理的玻尔兹曼分布出发逐步切入生物信息场景，探讨如何将组学数据构建的网络与QBM-VAE框架相结合。其次将选取「开源贡献季」中的代表性任务进行解读，希望为开发者提供清晰的学习路径和实用的入门工具，更快地上手参与。

 

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