在数字通信时代，网络安全威胁加剧。量子密钥分发（QKD）利用量子力学原理确保安全通信，允许双方生成共享密钥。六方氮化硼（hBN）缺陷作为单光子源，提高了QKD系统的效率和安全性。尽管存在技术挑战，QKD在未来安全通信中具有重要潜力。
本研究使用机器学习方法解决了单光子源质量评估的问题。研究发现，迁移学习可以提高估计效果，提高传统方法的效率和准确性。
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