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用于 AGILE 空间任务数据中伽玛射线暴检测的量子卷积神经网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型的基于卷积神经网络的量子机器学习模型，采用多尺度纠缠重正化基矢和量子纠错技术，具有高效的训练和实现能力。通过两个例子证明了该模型的潜力，并讨论了其实验实现和拓展。
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关键要点
- 介绍了一种新型的基于卷积神经网络的量子机器学习模型。
- 该模型采用多尺度纠缠重正化基矢和量子纠错技术。
- 模型具有高效的训练和实现能力。
- 通过两个例子证明了模型的潜力。
- 第一个例子中，QCNN 准确识别了一维对称保护拓扑相关的量子态。
- 第二个例子中，QCNN 开发了一种优化给定误差模型的量子纠错方案，显著优于已知的量子码。
- 讨论了 QCNN 的潜在实验实现和拓展。
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