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公开(公告)号：CN112734043A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110020207.5
申请日：2021-01-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的分段容错逻辑量子电路解码方法，所述解码方法包括：S1、将逻辑电路进行分段变体以满足容错性并得到对应容错变体线路并收集其内部纠错模块产生的诊断数据；S2、根据所述诊断数据构建内置有多分类数据模型的高效解码器，根据所述解码器和诊断数据找出最终纠错过程的恢复算子。本发明首次考虑了纠错模块本身的故障对量子容错电路的影响，并利用机器学习预测模型有效判断该模块造成的误差扩散事件；解码器有效的利用了分段容错变体线路不同纠错子模块的关联特点，增强了基于分段容错策略的通用量子计算方案的实用性，而无需使用资源消耗过多的魔法态蒸馏过程。
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公开(公告)号：CN114491206A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210001246.5
申请日：2022-01-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/954
Abstract: 本发明公开一种用于新闻博客类网站的通用低代码爬虫方法及系统，属于网络爬虫技术领域。方法的核心步骤包括：创建各待爬取网站的配置文件；选择运行方式并加载目标网站的各项配置；提取目标网站导航栏中所有分类导航的链接及类别名；对各分类导航链接，提取文章列表页面的所有文章链接并加入待爬取列表；对待爬取列表中各文章，提取文章页面资源中的各项信息并进行持久化存储；重复执行直至完成所有爬取任务。爬虫系统提供的能力主要包括自定义功能扩展、多任务管理、多种方式持久化存储、兼容不同类型网站、日志及进度管理等方面。本发明只需添加待爬取网站的各项配置，即可完成满足基本需求的文章爬取，大幅度提升爬虫程序开发和维护效率。
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公开(公告)号：CN112734043B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110020207.5
申请日：2021-01-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的分段容错逻辑量子电路解码方法，所述解码方法包括：S1、将逻辑电路进行分段变体以满足容错性并得到对应容错变体线路并收集其内部纠错模块产生的诊断数据；S2、根据所述诊断数据构建内置有多分类数据模型的高效解码器，根据所述解码器和诊断数据找出最终纠错过程的恢复算子。本发明首次考虑了纠错模块本身的故障对量子容错电路的影响，并利用机器学习预测模型有效判断该模块造成的误差扩散事件；解码器有效的利用了分段容错变体线路不同纠错子模块的关联特点，增强了基于分段容错策略的通用量子计算方案的实用性，而无需使用资源消耗过多的魔法态蒸馏过程。
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