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公开(公告)号：CN117010517A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310910803.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于量子线路的量子自动编码器的实现方法，属于量子计算机视觉领域。本发明构造量子自动编码器，将将待测样本通过主成分分析法(PCA)粗略压缩，将图片信息下采样为低维向量，将低维向量编码为量子初态，将量子初态与酉变换相互作用构建参数化的量子纠缠网络，生成输出量子态，由泡利算子集构建的输出函数，将输出量子态转变为经典状态预测值；将预测值输入到经典优化器进行优化。本发明能够大幅减少网络参数的数量，从而极大地降低了增加神经网络深度的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408731A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110683925.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种K‑Nearst‑Neighbor量子线路实现方法，属于量子算法仿真领域。本发明结合量子线路编辑和经典KNN算法的基本思想，构造了量子KNN线路；将待检测样本放在量子计算网络第一寄存器中，训练集存入第二寄存器，并准备一位辅助位量子态|0>在第三寄存器中,通过量子受控非门、泡利门对样本和训练集进行运算，并统计Hamming距离，根据Hamming距离更改辅助量子位，对KNN类别进行测量。本发明量子信息处理表现出的并行性将是经典计算能力无法比拟的。同时，经典量子混合计算架构也符合当前量子人工智能领域的发展趋势，使得本发明具有科研前沿性和创新性。
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公开(公告)号：CN113378373A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110634612.6
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种图像CS中基于二进制序列族的确定性双极矩阵设计方法，属于图像处理领域。本发明根据采样信号大小的维度，设定参数，选择相应的迹生成函数；选取有限域上的一个本原域元素，应用选择的迹生成函数，可得到相应的二进制序列族，对其进行元素替代转换可得到对应的双极性序列族，将此双极性序列族的所有序列作为列向量进行排列可得到子矩阵1；选取有限域上的另一个本原域元素，重复上述过程，得到对应的双极性序列族和子矩阵2；把子矩阵1和子矩阵2以列扩展形式进行连接得到确定性双极矩阵。本发明具有高感知性能，低存储、低计算复杂度和易于硬件实现的工程实践化特征，可用于实际的压缩感知应用场景。
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公开(公告)号：CN119743261A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411679407.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: H04L9/30
Abstract: 本发明涉及一种基于量子近似优化算法的整数分解方法，属于密码破译技术领域。本发明构建子句以描述分解RSA密钥M的优化算法，M为一整数；基于子句构建参数化量子线路；基于量子近似优化算法求解参数化量子线路的参数，测量最终量子态；量子态测量结果映射为RSA密钥M的两项质因数P和Q，P和Q用于计算RSA算法的私钥。本发明采用参数化量子门电路描述密钥整数分解优化问题，易于在通用量子计算机上实现和进行扩展。
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公开(公告)号：CN115219457A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210855193.3
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G01N21/552 , G01N21/01 , G02F1/015
Abstract: 本发明涉及一种基于石墨烯异质结的半导体材料激子共振吸收的调制系统，属于超快激光泵浦探测领域。本发明调制系统包括光源系统、差分系统和调制探测系统；光源系统包括二极管激光器、钛宝石激光器、光学参量放大器、第一光学器件(1)、第三光学器件(3)和第四光学器件(4)，差分系统包括位移平台、斩波器、锁相放大器和第二光学器件(2)，调制探测系统包括异质结样品、显微物镜、相机、第五光学器件(5)、第六光学器件(6)。本发明实现了对二维半导体材料激子共振吸收的调制；同时，由于采用非接触的光学探测手段，因此保证了样品的完整性和测试结果的准确性，能够在保证样品不受损坏的前提条件下，反复进行探测。
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公开(公告)号：CN114462612A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110923716.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06N10/40
Abstract: 本发明涉及一种基于高性能异构集群的量子计算仿真原理验证方法，属于量子计算仿真领域。本发明的主节点与客户端建立连接，获取客户端发送的量子线路信息；主节点将获得的信息分发给其它节点，然后各个节点启动GPU设备，检测可用的GPU数量；根据其量子寄存器的大小信息分配CPU端内存空间和GPU端设备内存空间，根据其寄存器初态初始化量子寄存器；将CPU端数据分发给其每个GPU设备，对GPU内存空间中缓存区数据进行初始化；根据量子线路仿真其每个量子门，对于每个量子门，仿真结束后进行线程级同步及概率幅更新，每个节点将GPU上的数据拷贝到CPU内存中，主节点返回仿真结果。本发明能有效解决量子计算仿真的瓶颈—时间和空间开销，提升仿真规模和仿真效率。
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