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人工智能解决方案
量子机器学习是利用量子计算的优势来提升传统人工智能性能的新兴领域，在计算机视觉、自然语言处理、强化学习、推荐系统等方向上都有应用。量子计算的并行特性可以提升神经网络训练和优化的效率，对于复杂系统模型进行更快速和精确的求解也有帮助。总体来说，量子计算不仅能加速AI的计算速度，还能提高其问题处理和决策制定的准确性，推动AI技术的创新和发展。
应用案例
元戎启行
量子计算助力人工智能应用启程远行
在机器学习模型的训练过程中需要进行大量的计算，其中基于梯度的梯度下降算法是一种广泛采用的模型参数优化方法。在经典计算中，梯度计算需要反复计算那些含有参数的函数，随着模型中变量数量的增加，这些计算需要大量的计算资源，在当前经典机器学习各种大模型的训练过程中，这部分计算造成了经典算力的瓶颈。量旋科技的研究人员提出了一种新的基于量子的梯度计算方法，利用量子计算的高并行性，只需要一次计算就可以得到多元函数的数值梯度结果，为参数优化问题提供了高效的解决方案。
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