文章核心观点 - 公司发布了一项名为混合量子-经典神经网络的技术，用于高效的MNIST二进制图像分类，这标志着量子机器学习从理论探索向实际应用迈出了新的一步，并体现了公司在量子智能算法研究领域的核心竞争力 [1] 技术背景与动机 - 传统深度学习框架中的卷积神经网络和多层感知机在处理高维数据时，仍受限于经典计算架构的瓶颈，如过拟合、梯度消失和高计算复杂度 [2] - 量子神经网络利用量子叠加和纠缠特性，能在指数级大的希尔伯特空间中表示复杂的特征分布，理论上可实现远超经典神经网络的特征表达能力，为解决上述问题提供了新方案 [2] 技术架构与核心创新 - 混合量子-经典神经网络技术采用一种高效的混合结构，其核心包括可扩展的量子特征映射机制和量子态优化策略 [1] - 该技术在前端经典网络中引入了可训练的量子特征编码模块，将原始图像数据映射到高维量子特征空间，然后通过量子电路进行非线性特征变换，最后通过经典网络进行分类决策 [3] - 这种结构充分结合了量子计算在特征映射中的指数级表达能力，以及经典深度学习在大规模参数优化方面的成熟机制，实现了量子与经典计算的协同增强 [3] - 该架构避免了纯量子网络因量子硬件高噪声和有限量子比特数带来的限制，同时保留了量子算法在特征提取方面的潜在加速优势 [3] 技术实现细节 - 技术主要由三部分组成：数据预处理模块、量子编码与特征提取模块、经典神经分类器 [4] - 数据预处理模块对MNIST的28×28像素图像进行二值化和归一化操作，并通过压缩和分块策略降低图像维度，形成可量子化的数据格式 [4] - 量子编码阶段采用参数化量子电路作为核心计算单元，由旋转门和纠缠门等操作构成，用于构建非线性量子特征空间映射 [5] - 在特征提取核心阶段，通过量子态演化模拟复杂的高维决策边界，量子态的叠加和纠缠特性使模型能在单次演化中同时捕获多个特征相关性 [6] - 测量结果作为中间特征向量输入到采用轻量级多层感知机结构的经典神经分类器部分，通过经典反向传播算法，模型可同时更新量子电路参数和经典权重，实现混合优化 [7] - 公司引入了一种基于梯度估计的混合优化策略，通过参数移位规则精确计算量子电路中可训练参数的梯度，确保整体网络在训练过程中的可微性和收敛性 [7][8] 实验性能与优势 - 在MNIST数据集的手写数字“0”和“1”的二元分类任务实验中，在相同的训练周期和样本规模下，混合量子-经典神经网络的分类精度显著高于同等规模的经典多层感知机模型 [8] - 量子特征空间的引入显著增强了模型对高维特征的敏感度和判别能力，即使在较小的样本集下，模型仍保持优异的泛化性能，表明量子部分的特征映射机制有效减少了过拟合现象，并增强了对噪声和异常数据的鲁棒性 [8] - 由于量子电路的并行特性，模型在模拟环境中的计算时间相比传统深度网络减少了约30% [8] - 当量子比特数从4扩展到8时，公司观察到模型的特征表达能力呈非线性增长，验证了量子特征空间在捕获复杂图像模式方面的可扩展性 [8] 应用前景与未来规划 - 该技术不仅是一个针对MNIST的分类模型，更是一个通用的量子增强神经网络框架，其设计理念可扩展到更多计算机视觉任务，包括手写识别、医学图像分析乃至视频帧特征提取领域 [9] - 通过调整量子编码方式和电路深度，模型可以适应不同维度和噪声水平的数据集，为企业级AI应用提供新颖高效的学习解决方案 [9] - 公司计划在实际量子设备上进一步验证该技术的可操作性和抗噪性能，同时探索与其他量子算法（如量子支持向量机、量子卷积网络）的集成，以构建更通用的量子智能框架 [9] - 针对大规模视觉数据集的量子特征压缩和分布式量子学习也是下一阶段研究的重要方向 [9] 公司业务背景 - 公司是一家全球领先的全息增强现实技术提供商，专注于全息云服务 [1] - 公司业务主要集中于车载AR全息HUD、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航、元宇宙全息AR/VR设备及元宇宙全息云软件等专业领域 [11] - 公司技术覆盖车载全息AR技术、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR虚拟广告技术、全息AR虚拟娱乐技术、全息AR SDK支付、交互式全息虚拟通信、元宇宙全息AR技术及元宇宙虚拟云服务等多个方面 [11] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商 [11]

文章核心观点 - 微美全息云公司提出了一种全新的精益经典-量子混合神经网络框架，旨在以尽可能小的量子电路结构实现最大化的学习效率，这标志着量子神经网络从理论可行性迈向实际部署的关键一步[1] - 该技术通过结合经典稳定性优化策略与量子特征放大，在有限量子资源下实现了出色的学习性能，不仅在图分类任务上取得突破性进展，也为未来量子智能系统的设计提供了新范式[11] 技术架构与核心设计 - 框架核心思想是围绕量子特征放大，结合经典稳定性优化策略，建立两种计算范式间高效的信息交互机制[2] - 网络架构分为两部分：负责初步特征提取和数据预编码的**经典前端**，以及利用变分量子电路完成非线性映射和分类决策的**量子后端**[2] - 经典部分使用轻量级卷积层和全连接层作为数据预处理通道，其输出结果被嵌入量子态空间，并通过参数化量子门操作进行特征变换，这相当于将高维经典特征映射到多维量子希尔伯特空间[3] - 量子部分设计了一个仅包含**四层变分量子电路**的结构，由参数化旋转门、受控门和纠缠操作组成[4] - 实验表明，四层电路可实现与甚至优于深度变分量子电路的性能，从而显著降低量子硬件的资源消耗和误差累积风险[4] 工作流程与关键技术 - **数据预处理与经典编码**：原始图像首先经过轻量级卷积层提取局部特征，随后进行归一化和压缩操作以形成中维向量表示，这些向量随后被映射为由量子振幅或相位编码的输入态[5] - **量子态制备与纠缠结构构建**：编码完成后，系统进入量子部分，公司采用受控旋转门和CNOT门构建纠缠结构以增强不同量子比特间的关联[6] - 研究表明，适当的纠缠层数是模型性能的关键决定因素之一，在精益经典-量子混合神经网络中，四层变分结构设计恰好平衡了性能与可实现性[6] - **参数化量子演化与可测量读出**：量子电路的每一层都包含可调参数θ，系统通过对量子态的多次演化和测量来收集测量结果的统计分布，从而构建可用于梯度反向传播的损失函数[7] - 公司采用了一种基于参数移位规则改进的梯度估计方法，显著减少了每次参数更新所需的量子测量次数，提高了整体训练速度和稳定性[7] - **经典反馈与混合优化**：优化过程中，经典部分的反向传播算法与量子部分的参数更新协同运行，经典优化器负责调整量子电路参数θ以使测量结果最小化分类误差[8] - **分类决策与特征可视化**：最终的量子测量结果被解码回经典域，用于输出图像所属类别，表征分析发现，该模型能在训练过程中形成明显的特征簇分布，这些簇对应量子空间中不同的量子态分布区域，表现出很强的类间可分离性[9] 未来发展规划 - 该框架的成功为构建通用量子智能框架奠定了坚实基础[10] - 未来研究方向包括：将模型扩展到多模态学习场景，以实现图像、语音和文本的联合量子特征学习；探索与量子支持向量机和量子卷积网络的协同集成，以构建端到端的量子深度学习系统；推动在量子硬件上的原型部署，以验证模型在真实噪声环境下的性能稳定性；以及结合量子并行优化与联邦学习框架，以构建安全、高效、分布式的量子智能系统[10] - 公司将继续致力于量子算法的工程化和产业化推广，推动量子人工智能从实验室走向现实应用场景[11] 公司业务背景 - 微美全息云是一家全球领先的全息增强现实技术提供商，专注于全息云服务[1][12] - 公司业务主要集中于专业领域，包括车载AR全息HUD、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航、元宇宙全息AR/VR设备以及元宇宙全息云软件[12] - 其技术覆盖车载全息AR技术、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR虚拟广告技术、全息AR虚拟娱乐技术、全息AR SDK支付、交互式全息虚拟通信、元宇宙全息AR技术以及元宇宙虚拟云服务等多个方面[12] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商[12]

公司技术突破 - 公司提出了一种新型混合量子-经典学习技术 该技术通过对量子卷积神经网络进行深入研究 创新性地回收利用被丢弃的量子比特状态信息 并与经典全连接层进行联合训练 从而在多类别图像分类任务中实现了显著的性能提升[2] - 该技术成果不仅优化了在含噪声中等规模量子设备条件下的量子网络效率 还展示了量子信息再利用的可能性 为混合量子-经典模型开辟了全新的发展路径[3] 行业背景与挑战 - 图像分类是人工智能的核心应用之一 深度卷积神经网络已成为主流 但随着模型深度增加 其训练时间与计算能耗呈指数级增长 对硬件算力的依赖日益增强 即使有GPU集群或TPU阵列支持 模型优化仍受瓶颈制约[4] - 数据安全、隐私保护和计算能效等问题 正迫使学术界和产业界重新思考智能计算的底层架构[4] - 量子计算利用量子叠加和纠缠效应 在指数级空间中并行处理信息 为复杂模式识别任务带来理论上的加速优势 量子机器学习被认为是人工智能发展的下一阶段[5] - 当前量子计算机仍处于含噪声中等规模量子阶段 量子比特数量有限且易受噪声干扰 如何在此硬件约束下实现稳定且可扩展的量子学习算法是亟待解决的核心问题[5] 传统技术局限与公司创新 - 传统量子卷积神经网络中的池化操作通常意味着被“丢弃”的量子比特将不再参与后续计算 这些被丢弃的量子比特与保留的量子比特间常存在纠缠关系 其内部仍包含潜在的关联信息 以往研究大多忽略了这部分“丢弃”的量子信息[6][8] - 公司设计的混合量子-经典学习架构 其核心创新在于同时利用保留量子比特和被丢弃量子比特的信息 从而在特征层面实现量子信息的最大化利用[7] - 在该架构中 所有被丢弃的量子比特在测量后 其测量结果被保留并输入一个独立的经典全连接分支 同时 保留量子比特的测量结果输入另一个全连接分支 两个分支分别进行非线性变换和特征压缩 随后在融合层进行向量级拼接与权重整合 最终由融合后的综合特征通过联合分类层完成最终预测[9] 技术意义与影响 - 该结构可被视为一个量子-经典双通道特征融合网络 它不仅弥补了量子卷积神经网络在池化阶段的量子信息损失 还能通过联合优化策略 实现量子参数与经典参数的协同演化 从而达到全局性能的自适应提升[10] - 此项技术重新定义了混合量子-经典学习模型中的信息利用方式 研究表明 在当前量子硬件条件下 量子与经典的协同融合反而是实现实用性能突破的关键 通过充分利用被丢弃量子比特的信息 打破了量子池化即意味着信息损失的固有假设 使量子计算在信息利用率和能效之间取得平衡[12] - 公司的这项多类别图像分类混合量子-经典学习技术代表了量子智能的一个新方向 它不依赖于理想化的量子硬件 而是在现实的含噪声中等规模量子约束下探索可行的最优路径 该成果展示了量子机器学习在图像理解、模式识别和跨领域特征融合方面的强大潜力 也为量子信息科学与人工智能的深度融合提供了实用的工程样本[13] 未来展望 - 在量子计算逐步走向实用化的未来 混合量子-经典模型将成为连接理论与产业的关键桥梁 通过对量子电路设计、信息回收策略及跨领域训练方法的持续优化 该技术将为智能视觉、医疗诊断和自动驾驶等领域带来颠覆性的创新力量[14] 公司业务概览 - 公司专注于全息云服务 主要业务领域涵盖车载AR全息HUD、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航、元宇宙全息AR/VR设备及元宇宙全息云软件等专业领域 是一家综合性的全息云技术解决方案提供商[15]

技术发布核心 - 公司发布了一项基于混合量子-经典学习的量子卷积神经网络多类分类方法 [1] - 该技术展示了量子计算在图像识别和复杂分类任务中的巨大潜力 [1] - 此项技术为后摩尔时代人工智能的发展提供了新路径 [1] 技术研发背景 - 深度学习在计算机视觉、语音识别等领域快速普及，但经典神经网络在算力、能耗和模型复杂度上遇到瓶颈 [2] - 数据规模持续扩大和分类任务类别增加的趋势下，传统计算架构的局限性日益明显 [2] - 量子计算利用叠加和纠缠等特性，在组合优化、矩阵运算等方面与机器学习需求高度契合 [2] 技术核心架构 - 核心技术是多类分类模型，结合了量子卷积神经网络与混合量子-经典优化框架 [3] - 基于TensorFlow Quantum平台构建，整合了量子电路和经典优化器的训练机制 [3] - 使用MNIST数据集中的四类手写数字图像作为训练和验证对象，数据通过8个量子比特完成编码，并辅以4个辅助量子比特 [3] 模型设计创新 - 提出全新的量子感知器模型，以量子态演化和测量为核心，将卷积神经网络的特征提取概念引入量子电路结构 [4] - 量子感知器利用量子门的叠加和纠缠效应自然形成高维特征映射，在更小的参数空间内具备复杂函数表达能力 [4] - 进行了电路优化，包括减少冗余门操作、改进层间纠缠结构，并引入参数化旋转门以增强非线性特征提取 [4] 训练过程与机制 - 采用混合量子-经典学习机制，量子电路负责量子态编码和演化，输出测量结果作为量子概率分布 [5] - 经典计算单元通过softmax激活函数进行归一化，形成分类概率，并使用交叉熵损失函数衡量预测与真实标签的差距 [5] - 通过经典优化器迭代更新量子电路参数，结合了量子计算在特征建模和经典计算在优化算法上的优势 [5] 实验结果与性能 - 在四分类任务场景中，该量子卷积神经网络的准确率与相同参数规模下的经典卷积神经网络相当 [6] - 实验结果证明了量子神经网络在实际任务中的可行性，强化了量子机器学习作为未来技术方向的价值 [6] 技术实现逻辑 - 技术实现包含三个核心阶段：数据编码采用振幅编码将MNIST图像映射到8个量子比特 [7] - 量子卷积模块通过量子门排列和纠缠实现局部特征提取和全局特征组合，类似于经典卷积网络中的卷积核和池化操作 [7][8] - 分类输出阶段，量子测量得到的概率分布进入softmax层，通过混合优化框架持续调整量子门旋转参数，逐步逼近最优解 [8] 行业应用背景与意义 - 多类分类任务广泛存在于计算机视觉、医疗图像分析、语音识别、自然语言处理、金融风控等场景 [10] - 传统深度学习方法面临高能耗、长训练时间和强计算资源依赖等制约因素 [10] - 该量子卷积神经网络方法通过将经典卷积结构移植到量子计算框架，降低了模型训练的计算复杂度，为未来算力突破提供了可能性 [10] 未来发展规划 - 该技术为量子机器学习在更复杂、更广泛任务中的应用奠定了基础 [11] - 随着量子硬件进步，模型有望扩展至大规模图像识别、实时视频处理等前沿场景 [11] - 公司计划在后续研发中进一步优化量子电路的可扩展性，探索多层量子卷积网络与深度残差结构的结合 [11] 公司战略与资源 - 公司致力于全息技术的研发与应用，业务范围包括基于全息技术的激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等 [13] - 公司拥有专有的全息数字孪生技术资源库，并专注于量子计算和量子全息等领域的开发 [13] - 公司现金储备超过30亿元人民币，并计划从现金储备中投入超过4亿美元用于区块链、量子计算技术、量子全息技术及人工智能AR等前沿技术领域的开发 [13]

核心技术发布 - 公司发布了一项重大技术进展——多类量子卷积神经网络，其核心目标是利用量子计算的独特优势，将经典数据的多类分类能力推向新维度[1] - 该技术通过将量子算法与卷积神经网络结构相集成，不仅实现了对经典数据的高效处理，而且在类别数量增加的复杂分类任务中，展现出超越传统神经网络的性能潜力[1] - 此项成就标志着量子计算在大规模机器学习中的应用，从理论探索转向实际可行的工业化[1] 技术背景与行业需求 - 多类分类问题在信息检索、图像识别、语音处理和自然语言处理等多种应用场景中扮演关键角色，其分类器能力直接决定了系统的可靠性和效率[2] - 随着数据维度和类别数量的持续增加，经典卷积神经网络面临计算成本、能耗和泛化性能瓶颈等问题[2] - 公司开发的多类量子卷积神经网络技术旨在利用量子计算在并行性和高维空间表示方面的固有优势，以突破经典卷积神经网络的局限性[2] 技术实现细节 - 在技术实现层面，公司的量子卷积神经网络设计并非简单地对卷积层进行量子化，而是通过构建参数化量子电路来模拟卷积神经网络的核心操作[3] - 该技术利用量子态的张量积结构对输入数据进行编码，从而在指数级大的希尔伯特空间中展开特征表示[3] - 量子卷积层通过量子门操作和量子比特的纠缠态形成，在并行量子演化过程中提取跨区域相关性，这使得该技术能更高效地对多类分类任务中的复杂特征分布进行建模[3] 训练与优化方法 - 在经典神经网络中，反向传播算法及其梯度下降机制是训练的核心，而在量子卷积神经网络中，这一逻辑被转移到参数化量子电路的优化上[4] - 公司采用交叉熵损失函数作为目标函数，并利用PennyLane框架对电路参数进行自动微分[4] - 公司的优化方法分为两类：基于精确高阶导数计算的多项式近似法，以及基于有限差分法的采样近似法，两种方法的结合不仅加速了训练收敛，而且有效避免了量子电路优化中的梯度消失问题[4] 计算效率优势 - 经典卷积神经网络在处理大规模数据集时常常面临内存和算力瓶颈，而量子卷积神经网络通过利用量子叠加和并行演化，在一定程度上缓解了这一问题[5] - 在参数相对较少的情况下，量子卷积神经网络在收敛速度上表现出更高的效率，这不仅意味着更短的训练时间，也预示着未来大规模量子硬件可用时，该方法将在能耗和成本控制方面具备固有优势[5] 战略意义与应用前景 - 公司开发多类量子卷积神经网络技术是迈向量子计算工业化的重要战略举措，量子机器学习有望成为继深度学习之后的下一次技术革命[6] - 随着量子硬件的持续进步，包括量子比特数量的增加和纠错能力的改善，量子卷积神经网络等技术将在语音识别、医疗诊断、金融风控和自动驾驶等领域发挥重要作用[6][7] - 该技术是公司量子智能战略的关键基石，公司旨在通过持续的研发投入，推动该技术走向工业化应用，构建未来的智能计算平台[8] 公司业务与投资规划 - 公司致力于向全球客户提供领先的全息技术服务，业务范围包括高精度全息激光雷达解决方案、全息数字孪生技术服务等[10] - 公司专注于量子计算和量子全息技术的开发，并计划在包括比特币相关区块链开发、量子计算技术开发、量子全息开发以及人工智能和增强现实领域的衍生技术开发等前沿技术领域投资超过4亿美元[10]

核心技术突破 - 公司宣布对变分量子算法中的多维池化优化技术进行了深入研究 [1] - 通过引入量子哈尔变换（QHT）和量子部分测量，为多维数据池化提供了新颖解决方案 [1] - 量子哈尔变换利用量子态的叠加和纠缠特性，在量子计算框架内高效转换多维数据 [1] 技术实现机制 - 通过量子哈尔变换将多维数据映射到量子态空间，每个量子位代表数据的一个维度或特征，既保留数据的全局结构，又增强局部特征的表达 [2] - 量子部分测量技术可选择性从量子态中提取关键信息，实现多维数据的池化操作，以概率形式保留最重要的特征信息，而非直接丢弃部分数据 [2] - 该过程在降低数据维度的同时，保留了数据的局部性和关键特征，为后续量子分类或回归任务提供高质量输入 [2] 算法优势与应用 - 变分量子算法是结合量子计算和经典优化的混合算法，在优化过程中使用参数化量子电路和梯度下降等技术，迭代调整量子态以最小化损失函数 [3] - 算法框架具有高度可扩展性，可适应从一维音频数据到二维图像数据乃至三维高光谱数据等各种类型的多维数据处理需求 [3] - 量子并行性和纠缠特性的利用使得变分量子算法在处理大规模多维数据时能显著加速计算，提高模型训练和推理效率 [3] 行业影响与前景 - 该技术为量子机器学习处理复杂多维数据任务提供了新解决方案，克服了传统池化方法处理高维数据的局限性 [4] - 随着量子计算技术的发展和成熟，该技术有望在更多领域展示其巨大的应用潜力和价值 [4] - 未来随着量子硬件改进和算法优化，该技术有望为构建更高效、更精确的量子机器学习模型提供有力支持 [4] 公司业务背景 - 公司是全息云综合技术解决方案提供商，专注于汽车HUD软件、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等专业领域 [5] - 其服务和技术涵盖全息AR汽车应用、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术等多个方面 [5]

公司动态 - Spectral Capital Corporation在2025年已开发出100多项混合计算创新技术，其正在申请的专利总数超过500项，这些创新主要集中在混合量子-经典算法领域[1] - 公司CEO Jenifer Osterwalder表示这些混合创新技术可应用于电信、反欺诈和客户互动等AI核心业务领域，能降低云计算成本并提升学习速度[5] - 公司计划在2025年剩余时间内继续扩大创新组合，重点是将关键技术商业化并应用于现有及计划中的收购项目[5] 技术突破 - 混合量子-经典算法通过将工作负载分配给经典计算机和量子计算机来运作，经典系统处理数据准备和优化任务，量子处理器执行计算密集型子程序[3] - 该协作计算架构是新兴量子机器学习(QML)模型的核心，经典AI系统预处理输入数据，量子子程序从复杂数据集中提取高维洞察，结果再整合回经典模型以提高预测准确性和加速学习周期[4] - 这些技术创新旨在提高计算效率并降低运营成本，适用于训练大规模AI模型或部署计算密集型AI工作负载的公司[2] 业务应用 - 公司技术可广泛应用于消息传递、预测分析和智能基础设施等领域，目前正积极收购这些领域的高潜力资产[2] - 公司拥有近500项专利的强大的知识产权组合，专注于在AI和量子技术交叉领域收购、开发和授权变革性创新[7] - 公司与主要研究型大学合作推动前沿研究和商业化，并将专有技术整合到收购的运营公司中以显著提升增长、效率和盈利能力[7] 公司背景 - Spectral Capital Corporation成立于2000年，总部位于西雅图，在加速新兴技术方面拥有20多年的经验，包括十多年的人工智能解决方案开发经验[6] - 公司是一家深度技术公司，专注于AI技术和量子计算的交叉领域[6]

文章核心观点 SEALSQ宣布瑞士金融机构通过与Wecan合作尽早采用量子技术可获得战略优势，且双方正共同开发量子就绪的网络安全解决方案，推动金融行业向量子时代安全过渡 [1][4] 行业发展现状 - 量子计算正迅速成为重塑全球金融系统的基础技术，传统系统在风险建模、期权定价和欺诈检测等方面已达计算极限，量子算法有望大幅提升处理速度和分析能力 [3] - 金融欺诈行为模式动态多变且跨交易网络分布，传统模型难以应对 [5] 合作战略意义 - 量子技术可助力瑞士银行和保险公司维持全球最高标准，双方合作能在量子时代加强信任、隐私和合规基础 [4] - 瑞士金融机构提前投资量子技术可获先发优势，重新定义风险管理方式，增强网络弹性 [4] 量子技术应用领域 - 随机模拟领域，量子计算可加速衍生品定价、风险价值衡量和流动性需求预测等计算，可通过量子蒙特卡罗方法和量子振幅估计进行优化 [4] - 量子机器学习技术可将金融欺诈数据映射到高维空间，发现传统系统难以察觉的异常 [5] 合作具体举措 - SEALSQ与Wecan紧密合作，开发量子就绪的网络安全解决方案，将Wecan受超100家金融机构信赖的平台与SEALSQ的后量子加密芯片集成 [6] - Wecan通过Wecan Token推进代币化合规框架，将SEALSQ的量子弹性安全标准融入核心流程，为金融行业及其他领域提供新一代数字信任 [7] 公司简介 - Wecan是瑞士技术提供商，提供安全数据共享、消息传递和合规解决方案，其平台服务于瑞士和欧洲的私人银行、独立资产管理公司和受托人 [9] - SEALSQ是后量子技术软硬件解决方案领先创新者，集成半导体、公钥基础设施和供应服务，重点开发量子抗性加密和半导体，保护各行业敏感数据 [10][11]

文章核心观点 - 公司开发抗噪声深度量子神经网络架构，克服传统量子神经网络局限，实现高效分层训练和量子计算优化，为量子人工智能发展奠定基础，未来有望在多行业发挥重要作用 [13] 行业背景 - 深度神经网络在多领域能力显著，但随着量子计算发展，科学界探索利用其提升机器学习模型性能 [2] - 传统量子神经网络借鉴经典结构，受噪声影响且训练复杂度随网络深度增加而显著上升 [2] 公司创新架构介绍 - 提出以量子比特为神经元、任意酉运算为感知器的深度量子神经网络架构，支持高效分层训练，减少量子误差，克服深度可扩展性瓶颈 [3] - 架构核心是量子神经元构建，其以量子态表示，能存储更丰富信息，通过量子叠加和纠缠增强计算能力 [4] - 神经元通过酉运算更新状态，类似经典神经网络激活函数，保留量子态归一化特性，减少计算误差 [5] 优化策略 - 采用基于保真度的优化策略，训练时最大化当前状态与目标状态的保真度，减少训练所需量子资源 [6] - 该策略具强鲁棒性，能处理量子系统噪声和误差，在有噪声环境中保持稳定学习性能，适用于当前含噪声中等规模量子计算机 [7] 架构优势 - 优化量子态编码方法，使所需量子比特资源仅随网络宽度而非深度扩展，降低硬件需求，为大规模量子机器学习模型实现提供可行路径 [8][9] 测试结果 - 基准测试表明，架构能准确学习目标量子操作，具出色泛化能力，在有限训练数据和含噪声数据下仍保持稳定学习性能 [10][11] 应用前景与计划 - 深度量子神经网络实际应用前景广阔，公司架构推动量子机器学习领域发展，为各行业带来新可能 [12] - 公司计划进一步优化架构，探索其在更大规模量子计算机上的潜在应用 [12] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、专属算法架构设计、全息成像解决方案、传感器芯片设计和车辆智能视觉技术等 [14] - 公司还提供全息数字孪生技术服务，建有专有全息数字孪生技术资源库 [14]

公司动态 - Unisys宣布第16届Unisys创新计划(UIP)获奖名单 该竞赛旨在为印度工程学生搭建学术与实践的桥梁 自2009年启动以来已促成年轻工程师与行业专家合作开发创新型技术解决方案[1] - 2025年UIP竞赛吸引12,760名参赛者提交890个项目 涵盖8个行业技术挑战主题[2] 获奖项目技术亮点 - 冠军项目"量子神经网络脑肿瘤MRI分类"采用量子ResNet和Q-attention混合模型 在1.5T低场强扫描中实现98%+诊断准确率 可降低资源受限地区的MRI分析成本[3] - 亚军项目"电动车电子差速器"通过AI实时预测轮速控制 替代传统机械差速器 提升牵引力/稳定性/能效 推动可持续电动出行发展[4] - 季军项目"耳塞式脑电图监测系统"采用干电极和AI癫痫检测技术 提供隐蔽的连续脑部监测方案 满足医疗和消费市场对无创神经监测工具的需求[5] 行业影响 - UIP评委基于可行性/创新性/技术卓越性和潜在影响力评选获奖团队 决赛环节要求入围者在闭幕式进行项目演示[6] - 该计划通过为期一个月的竞赛 帮助工程学生将最新技术理论知识转化为实际解决方案 培养职业所需的硬技能和软技能 参赛领域涵盖计算机科学/信息技术等相关专业[7] 公司背景 - Unisys作为全球科技解决方案公司 提供云服务/AI/数字工作场所/物流/企业计算等解决方案 助力客户突破创新边界 公司拥有150多年行业服务经验[8]