本文提出了一种数据驱动的方法，利用无监督机器学习识别病理，从而提升量子设备的验证效率。研究探讨了机器学习在量子态重建、量子计量和气相外延生长量子点等领域的应用，展示了深度学习和强化学习在量子计算中的潜力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
