量子视觉计算研究 - 公司宣布开展量子视觉计算研究 探索量子计算与传统卷积神经网络的融合 正在开发量子卷积神经网络(QCNN)架构以提升传统计算机视觉任务的性能[1] - QCNN架构创新性地结合量子计算的并行性和经典卷积神经网络的特征提取能力 利用量子比特作为信息载体 通过量子叠加和纠缠特性实现多任务并行处理[2] - 该架构借鉴经典CNN的卷积层、池化层和全连接层结构 对图像数据进行特征提取、降维和分类 同时提升计算速度和识别精度[2] 技术原理 - 量子态编码阶段将预处理后的图像特征映射到量子比特 利用量子叠加和纠缠特性建立特征关联网络[5] - QCNN处理阶段：量子卷积层利用量子并行性提取深层特征 量子池化层进行降维保留关键特征 量子全连接层完成分类分析[6] - 最终通过量子测量将量子态结果转换为经典数据形式 输出目标类别和位置等信息[7] 应用场景 - 自动驾驶领域可实现道路标志、车辆和行人的快速精准识别 提升系统安全性和可靠性[8] - 医疗影像分析可实现快速准确诊断 辅助医生制定治疗方案[8] - 安防监控领域支持实时异常行为检测和预警 提高安防效率和准确性[8] - 其他应用场景包括智能制造、航空航天和智慧城市等 推动相关行业技术升级和智能化转型[8] 公司背景 - 公司专注于定制化中央处理算法的开发与应用 通过算法与软硬件集成提供综合解决方案[9] - 服务范围包括算法优化、算力加速(无需硬件升级)、轻量级数据处理和数据智能服务[9] - 解决方案帮助客户增加用户数量、提升满意度、实现成本节约和降低能耗[9]