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]

核心观点 - 公司发布了一项名为“用于多通道监督学习的量子卷积神经网络”的下一代技术 该技术首次构建了完全硬件自适应的量子卷积核设计 使量子模型能高效处理多通道数据 在图像分类、医学成像、视频分析和多模态监控等行业展现出绝对优势 [1] 技术突破与核心架构 - 技术突破的核心在于系统化的设计方案 包括卷积核结构、量子比特布局、通道交互编码、权重可学习性、可解释性及硬件约束适应策略 [2] - 为实现真实硬件执行 公司转向更接近量子硬件原生门操作特性的设计理念 放弃了大量不切实际的深度电路结构 [2] - 公司提出的量子电路卷积核采用单比特旋转门、受控参数化门、SWAP交错结构、弱纠缠层和通道交互门 形成了能表达复杂功能且对量子退相干保持鲁棒性的卷积算子 [2] - 与经典卷积核需在像素邻域滑动不同 公司采用量子特有的编码方法 将多通道数据压缩编码到量子态的振幅、相位或纠缠结构中 通过参数化量子门进行类卷积处理 [2] - 通道间的特征融合不再依赖线性加权 而是通过门级交互直接在量子态空间产生高维关联 产生比经典卷积更强的特征组合能力 [2] - 通过训练 这些参数化量子卷积核可以学习高阶跨通道特征 如纹理-颜色共现、时空联合模式、多光谱能量分布关联等 从而实现优于传统QCNN的表达能力 [2] - 技术架构核心之一是公司建立的量子多通道卷积算子 该算子使用参数化旋转门和受控门构建卷积模式 通过调整门的旋转角度和受控结构 卷积核能在训练中自动学习最优的跨通道特征组合策略 [3] - 该卷积算子不仅能作用于单比特分布 还能以类张量方式作用于多比特通道结构 使其不仅能提取局部相干性 还能从纠缠结构中挖掘高阶关系 [3] - 量子卷积核基于量子叠加和量子纠缠 能在指数级特征空间中表达复杂的多通道关联 这是经典CNN基于线性叠加的组合方式无法直接实现的 [3] - 卷积运算完成后 特征图在量子系统中被压缩成更紧凑的量子态 并通过量子池化电路进行下采样 [3] - 公司采用可学习的量子池化模式 通过可控测量或可控压缩操作减少量子态维度 同时保留关键特征信息 这避免了传统QCNN中直接测量导致的特征破坏问题 [3] - 实验结果表明 新的池化结构比传统QCNN池化方法更稳定 且具有更高的特征保留率 [3] - 公司还构建了专用的混合量子-经典训练框架 经典计算模块负责损失函数计算、梯度求解和参数更新 量子模块负责前向传播和量子态演化 [3] - 公司采用扩展的参数平移规则方法 使多通道量子卷积核中的所有参数都能得到有效训练 为提高训练稳定性 还引入了量子噪声模拟和梯度裁剪机制 确保模型在真实量子硬件上的性能不会因噪声而急剧下降 [3] - 在训练过程中 模型能够自动捕获多通道间的非线性关联 以RGB图像为例 模型学习到的量子卷积核并非简单地对R、G、B通道进行线性遍历 而是通过纠缠层建立通道间的关联 使卷积核能在量子态空间识别颜色分布模式的联合特征 [3] - 这意味着模型并非在三个通道上分别进行卷积 而是在更高维空间学习整体深度特征 其表达能力远超经典CNN中的3×3或1×1卷积 [3][4] 应用前景与行业意义 - 公司认为多通道处理能力将成为量子神经网络走向实际应用的关键能力之一 [5] - 单通道QCNN在学术界具有探索意义 但其局限性使其无法满足行业对复杂数据的要求 MC-QCNN的出现使量子深度学习系统首次具备处理现实世界数据的能力 意味着量子AI不再仅是实验室概念 而开始具备商业落地的可能性 [5] - 随着量子硬件性能的提升 该技术将推动量子机器学习从实验室研究走向真正的应用时代 [5] - 未来 公司将继续完善该技术体系 包括构建更高效的量子卷积核结构、开发更鲁棒的噪声适应策略、扩展到三维卷积和时间序列卷积结构 并探索与Transformer等模型结构的集成可能性 [6] - 这将使量子模型不仅能处理多通道图像 还能处理多模态语音、视频、文本、图结构和传感器数据 [6] - 量子深度学习将不再局限于小规模任务 而将成为下一代通用AI模型中的重要算子 量子计算与人工智能的结合将是未来十年技术发展的核心趋势 [6] - 公司将持续致力于推动量子AI生态系统的构建 让量子技术真正服务于工业需求、社会价值和人类未来 [6] 公司背景 - 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][7] - 公司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 [7] - 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ARSDK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 [7] - 公司是一家综合性的全息云技术解决方案提供商 [7]

公司技术公告 - 微美全息云公司宣布正在探索基于后量子门限算法的区块链隐私保护系统，旨在构建安全高效的区块链生态系统[1] 技术背景与挑战 - 区块链核心数据结构包含交易数据、时间戳和前一个区块的哈希值，确保数据完整性和不可篡改性[2] - 区块链广泛使用非对称加密算法（如RSA和ECC）进行数据加密和数字签名，其安全性基于大数分解等复杂数学问题[2] - 量子计算机的发展，特别是量子并行计算的进步，对现有加密算法的安全基础构成威胁[2] - 后量子密码学旨在开发能抵御量子攻击的加密算法，例如基于格的结构、哈希函数和多线性映射等新数学构造[3] - 门限密钥共享技术将私钥分割成多个部分分配给不同参与者，需足够数量的参与者合作才能重建完整私钥进行解密或签名操作[4] 系统核心技术特点 - 具备后量子安全性，使用后量子加密算法确保数据在量子计算机广泛使用的环境下仍受有效保护[5] - 采用分布式密钥管理和容错机制，通过门限密钥共享技术将私钥分布在多个共识节点上，单节点私钥泄露不会危及整个系统安全[6] - 实现灵活的数据授权和访问控制，采用基于门限的数据授权机制，用户请求数据访问权限需满足特定门限条件（如特定数量的节点同意）[7] - 系统设计考虑区块链的高并发和可扩展性要求，通过优化共识算法和数据处理工作流，在保持安全的同时实现高效数据处理和交易确认[8] - 支持动态可扩展性，可根据需要添加新的共识节点和数据存储节点，满足大规模应用需求[9] - 支持智能合约和去中心化应用的部署与执行，用户可创建自定义合约逻辑和规则，自动化交易并推动区块链技术创新和应用[10] 技术影响与前景 - 该系统不仅解决了量子时代传统加密算法的安全风险，还通过分布式密钥管理、灵活数据授权和智能合约等特性增强了区块链系统的安全性和灵活性[11] - 随着技术持续成熟和完善，该系统将在保护用户隐私、促进安全数据共享以及推动区块链技术创新和应用方面发挥日益重要的作用[11] - 未来，随着量子计算技术的持续发展和区块链技术的广泛应用，基于后量子门限算法的区块链隐私保护系统将成为区块链领域的重要研究方向和发

公司技术进展 - 公司作为全球领先的全息增强现实技术提供商，宣布开发出一项基于多量子设备协同计算的可扩展量子神经网络技术 [1]

公司技术公告 - 全球领先的全息增强现实技术提供商WiMi Hologram Cloud Inc宣布正在探索一项创新解决方案——协同量子生成网络（SQGEN）[1] - SQGEN的核心在于其并行量子学习框架，生成器和判别器组件在量子计算环境中同时运行，通过量子通信通道进行交互[1] - 该并行设计不仅加速了训练过程，还提升了算法的整体效率[1] SQGEN技术原理 - 为优化量子电路，SQGEN采用Nelder-Mead优化算法，该算法无需梯度信息，适用于量子计算中直接计算梯度困难的情况[2] - SQGEN在成本函数设计中引入创新，通过放宽可逆性条件，改善了成本函数的下界，并减少了每个训练周期所需的成本函数评估次数[2] - 生成器与判别器之间的交互通过量子通信通道实现，这些通道利用量子纠缠等特性，实现快速信息传输和同步[2] SQGEN技术优势 - 通过并行量子学习框架和优化的量子电路算法，显著提高训练效率，缩短模型达到收敛状态的时间[3] - 通过减少成本函数评估次数和优化量子通信机制，降低量子资源消耗，使量子生成学习在经济上更具可行性[3] - 通过精心设计的成本函数和同步机制，有效解决量子生成对抗学习中的训练不稳定性问题，增强模型的鲁棒性和泛化能力[3] 性能比较与应用前景 - 在训练速度上，SQGEN显著快于QGAN，且生成数据的质量和多样性均得到提升[3] - 随着量子计算技术的持续发展和量子资源的日益丰富，SQGEN未来可能在更多领域得到应用和推广，为机器学习和人工智能的发展注入新动力[4] 公司业务背景 - WiMi Hologram Cloud Inc是一家全息云综合技术解决方案提供商，专注于全息AR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]

公司技术公告 - 微美全息云公司于2025年9月15日宣布，正积极研发可扩展量子卷积神经网络（SQCNN）技术 [1] - 与现有量子神经网络模型相比，公司开发的可扩展量子卷积神经网络模型展现出更优越的性能，能显著提升分类准确率 [1] 技术性能优势 - 在处理复杂图像分类任务时，该模型通过优化利用量子比特和独特的网络架构设计，能更准确地提取图像关键特征，从而显著提高分类准确性 [2] - 在模型泛化能力方面，该模型能更好地适应不同数据集的特征，即使面对新数据也能实现准确分类，防止因数据微小变化而导致性能显著下降，应用更稳定可靠 [2] - 在训练效率方面，该模型通过量子算法优化，大幅减少了训练所需时间，并借助先进算法和高效量子计算架构，显著提升了应用效率 [2] 核心技术原理 - 量子电路依赖量子门的叠加和纠缠特性实现功能：量子门叠加使量子比特能同时存在于多种状态，相当于同时处理多个特征，显著提高处理效率 [3] - 量子比特间的纠缠建立了更复杂的关联，使量子电路能学习图像中更细微、更深层次的特征，为后续分类任务奠定坚实基础 [3] 系统架构创新 - 系统中多个独立的量子设备可并行提取特征，此设计具有高度创新性和实用性，显著加快了特征提取速度 [4] - 该设计允许灵活使用不同规模的量子设备，可根据实际任务复杂度和规模选择组合合适的量子设备，从而实现更大规模的机器学习任务 [4] 应用前景与影响 - 该技术实现了特征提取的并行化和多维化，并通过对量子设备规模的动态自适应，打破了计算资源与任务复杂度之间的矛盾 [5] - 该创新在提升图像分类准确性和效率的同时，在泛化能力与训练成本之间取得了平衡，为自动驾驶、医疗影像分析等高实时性、高复杂性场景提供了技术支持 [5] - 随着量子技术的持续发展，该技术将推动人工智能向更高维度的计算范式迈进 [5] 公司业务背景 - 微美全息云公司是一家全息云综合技术解决方案提供商，专业领域包括全息AR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 [6][7]