-
公开(公告)号：CN116205301A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310080015.2
申请日：2023-01-31
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于量子机器学习的训练框架构建方法、装置、系统，包括：获取初始训练样本集，其中，初始训练样本集为训练初始量子电路的量子比特数据集，且每个初始训练样本集均携带有初始状态标签；将初始训练样本集输入初始量子电路中，利用超算平台对初始训练样本集内的量子比特进行量子计算，输出每个初始训练样本集对应的状态标签以及状态标签属于初始状态的概率值；根据概率值调整初始量子电路的初始参数，直到概率值大于或者等于预设阈值，停止对初始参数的调整，得到目标量子电路。本申请解决了当前缺少可支持大规模量子比特数目的量子计算模型的创建、训练和运行的框架的问题。
-
公开(公告)号：CN115632712B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211520791.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B10/071 , H04B10/70 , H01P1/213 , H01P1/39
Abstract: 本申请实施例提供了一种信号分离器以及量子比特状态的测量系统、方法和装置，其中，该方法包括：将初始扫频信号转换为初始共振信号输入至待测量的量子点器件；获取量子点器件返回的目标共振信号；从目标共振信号中分离出目标频率分量的目标信号，其中，目标频率分量是与量子点器件内的电荷遂穿事件关联的频率；检测目标信号发生的色散频移。通过本申请，解决了通过色散读出的方式对硅基自旋量子比特状态进行测量的准确度较低的问题，进而达到了提高通过色散读出的方式对硅基自旋量子比特状态进行测量的准确度的效果。
-
公开(公告)号：CN114360667A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210267094.3
申请日：2022-03-18
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种材料性能识别方法，包括：从特征集合中选取出目标物理特征作为输入量，对应的材料性能作为输出量，对预设神经网络模型进行训练；选取出被目标物理特征激活的节点，并对选取出的节点进行关联参数的约束；判断特征集合中的各个物理特征是否均被选取出；如果否，则返回执行从特征集合中选取出目标物理特征作为输入量，对应的材料性能作为输出量的操作；如果是，则确定当前的预设神经网络模型为性能识别模型，并将待识别材料的物理特征输入至性能识别模型，得到性能识别结果。应用本申请的方案，可以利用性能识别模型进行材料性能识别，且便于理解。本申请还公开了一种材料性能识别系统、设备及存储介质，具有相应效果。
-
公开(公告)号：CN114037070A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202210012086.4
申请日：2022-01-07
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
IPC: G06N3/067
Abstract: 本申请公开了光信号的处理方法、光子神经网络芯片及其设计方法。该芯片包括：确定待处理数据以及光信号的目标调制范围；依据待处理数据以及目标调制范围对初始输入光信号进行调制，得到目标输入光信号；基于目标输入光信号进行并行卷积计算，得到目标输出光信号；对目标输出光信号进行信号转换得到输出电信号，并根据输出电信号执行相应的处理操作。本申请实施例提供光子神经网络芯片中的运算模块采用光学矩阵乘法器、累加器以及非线性光学元件实现同一层的卷积并行计算，极大的提升网络运算效率，充分体现光模拟加速器的运算速度快的优势。同时配合电学存储和控制，构建了多层光神经网络，为光神经网络的成熟推广起到促进作用。
-
公开(公告)号：CN112464003A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011231177.4
申请日：2020-11-06
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像分类方法，包括：对待识别图像数据进行量子态化处理，得到量子态输入数据；根据卷积网络参数和训练参数采用设置有量子旋转门的卷积核对所述量子态输入数据进行计算，得到隐藏层数据；根据输出通道参数和训练参数采用设置有量子旋转门的卷积核对所述隐藏层数据进行计算，得到输出量子比特；对所述输出量子比特进行分类，得到分类结果。通过在隐藏层和输出层均采用设置有量子旋转门的卷积核进行计算，以便保持量子卷积网络的线性输出，避免出现不可知的问题，提高图像识别的准确性和精度。本申请还公开了一种图像分类装置、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116709894A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310238450.3
申请日：2023-03-13
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于超导量子比特3D晶格的超导量子处理器。所述超导量子处理器包括两块芯片；超导量子处理器中的超导量子比特具有3D晶格结构；针对每一块芯片，芯片的第一表面上图案化有超导量子比特2D晶格、铟柱阵列和寻址引线；超导量子比特包括约瑟夫森结回路和旁路电容器；两个芯片的第一表面相对设置，两个芯片中的超导量子比特2D晶格相匹配，两个芯片中的铟柱阵列的布局相匹配；铟柱用于连接两个芯片中的旁路电容器，两个芯片中的超导量子比特通过铟柱耦合，两个芯片中的超导量子比特与铟柱构成3D晶格结构。通过上述结构，可突破硬件对执行量子计算的局限性，有助于执行更准确、更接近真实物理体系的量子动力学模拟。
-
公开(公告)号：CN114611704A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210506504.5
申请日：2022-05-11
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种量子比特耦合方法和结构，涉及量子计算技术领域。方法适用于倒装封装的量子电路芯片，方法包括：遍历量子比特阵列中的每一行，执行操作：使用总线谐振器耦合位于当前行两端格点上的量子比特单元，其中，当前行沿第一排列方向或第二排列方向排列，量子比特单元包括主电容臂，主电容臂沿第一排列方向和第二排列方向排布，用于耦合位于最近邻格点的量子比特单元。使用本发明记载的量子比特耦合方法，实现量子比特阵列边缘的量子比特之间的长程耦合，将整个量子比特2D阵列变成封闭的格点网络，打破硬件对执行特定量子算法的边界限制。
-
公开(公告)号：CN114419380A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210334041.9
申请日：2022-03-31
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种图像识别方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取图像数据，将所述图像数据映射到量子态空间，以生成图像量子数据；将所述图像量子数据输入卷积神经网络中进行图像识别；其中，所述卷积神经网络包括多个卷积层和输出层，每个所述卷积层包括多个通道，所述输出层包括多个通道。本申请提供的图像识别方法，将传统的卷积神经网络计算模式与量子计算相结合，利用卷积神经网络的高效表达能力，更有效的进行图像识别任务，提高了图像识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN113628092B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111178891.6
申请日：2021-10-11
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本申请公开了一种水印嵌入方法及组件、水印认证方法及组件。本申请公开的水印嵌入方法能够将水印的空域量子信息加载至图像量子数据的频域，并对加载有水印空域量子信息的量子数据进行量子逆傅里叶变换，从而使水印空域量子信息被打散在图像量子数据的空域，实现了水印信息在量子图像中的均匀分布，提高了图像数据的抗篡改能力和水印信息的隐蔽性。相应地，本申请提供的一种水印嵌入组件、水印认证方法及组件，也同样具有上述技术效果。
-
公开(公告)号：CN113628092A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111178891.6
申请日：2021-10-11
Applicant: 苏州浪潮智能科技有限公司
IPC: G06T1/00
Abstract: 本申请公开了一种水印嵌入方法及组件、水印认证方法及组件。本申请公开的水印嵌入方法能够将水印的空域量子信息加载至图像量子数据的频域，并对加载有水印空域量子信息的量子数据进行量子逆傅里叶变换，从而使水印空域量子信息被打散在图像量子数据的空域，实现了水印信息在量子图像中的均匀分布，提高了图像数据的抗篡改能力和水印信息的隐蔽性。相应地，本申请提供的一种水印嵌入组件、水印认证方法及组件，也同样具有上述技术效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
39
records
(took 0.043 seconds)
