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澳大利亚科研团队开发出结合人工智能和量子计算原理的新型量子机器学习技术,可能改变微芯片制造方式。该技术仅需5个量子比特,性能优于7种经典机器学习算法,可立即应用于现有量子架构。2023年量子计算领域取得多项突破:微软成功创建拓扑量子比特,D-Wave量子退火处理器性能超越经典模拟器,谷歌量子AI团队探讨扩展超导量子计算机面临的挑战。量子科技正从理论研究迈向工程实现阶段,微美全息(WIMI.US)等企业积极推进量子密码生成器、QGAN技术等研发,有望为数据安全提供更高保障。量子技术发展已进入关键时期,将推动行业进入更安全可靠的发展阶段。
量子机器学习(QML)正成为计算科学领域的研究热点。传统机器学习面临计算瓶颈和数据处理的局限性,而量子计算凭借其并行处理能力展现出巨大潜力。微算科技提出基于量子纠缠的新型训练算法,通过量子叠加态同时处理多个训练样本,大幅提升训练效率。该算法利用贝尔不等式构建成本函数,能同时优化多个样本误差,避免传统方法中的局部最优问题。量子分类器不仅能处理单一样本信息,还能在量子态中对多个样本进行并行处理。尽管量子计算仍面临硬件稳定性等挑战,但随着技术进步,QML有望在复杂分类任务中展现革命性优势,成为未来科技创新的重要方向。
IBM宣布其数据科学与机器学习平台(DSML)入选Gartner 2025魔力象限领导者。文章指出,企业在实施AI项目时面临负责任AI部署、成本优化和规模化等挑战。IBM的watsonx产品组合通过提供统一的开源和专有框架、模型及部署选项,帮助数据科学家构建企业级AI解决方案。其中,watsonx.data作为混合数据湖解决方案,简化了AI数据管理;Granite AI模型开源且高效;AutoAI for RAG自动化了检索增强生成流程。IBM还通过收购DataStax增强向量搜索能力,持续为AI创新提供工具支持。
微云全息(NASDAQ: HOLO)开发了一种基于机器学习的高精度比特币价格预测算法,整合了逻辑回归、支持向量机、人工神经网络、朴素贝叶斯和随机森林等多种方法。该算法在连续和离散数据集上均表现优异,为投资者和金融机构提供可靠的决策支持。随着比特币市场规模的扩大,准确预测价格波动成为重要需求。该技术通过模型融合、特征集成和参数优化等方法,提高了预测的准确性和稳定性,为数字资产市场的健康发展提供了创新解决方案。
微算科技(NASDAQ:MLGO)利用自动化机器学习(AutoML)技术开发比特币价格预测模型,显著提升了预测准确性和效率。该模型通过实时数据采集系统获取交易所、新闻网站等多源数据,采用特征工程提取市场情绪指标等关键特征,并自动优化算法参数。相比传统方法,该方案预测误差更低,能快速响应市场变化,为投资者提供可靠交易信号。未来计划整合自然语言处理技术分析社交媒体数据,并探索深度学习模型以进一步提升预测精度。
微算科技(NASDAQ:MLGO)开发的LR-LSTM比特币价格预测技术,结合逻辑回归和长短期记忆网络优势,能更准确预测比特币价格波动。该技术通过多层次特征学习和时间序列建模,处理市场供需、交易量等基本特征,同时捕捉价格序列中的长期依赖关系。相比传统统计模型,LR-LSTM能更好适应数字货币市场的高波动性,为投资者提供可靠决策支持。实时更新和反馈机制确保模型随市场变化保持准确性,帮助投资者降低交易风险,把握市场机会。
由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。本次大会汇聚全球AI领域的顶级学者、行业领袖和技术专家,共同探讨大模型技术演进、智能体、代码大模型、多模态技术等前沿话题,为参会者提供全方位的技术解读与行业洞察。参会报名与联系方式参会席位现已开放,欢迎登陆大会官网2025全球机器学习技术大�
在当今数字时代,区块链技术因其去中心化、透明性和不可篡改性等特点,正逐步渗透到各个行业领域,成为推动数字经济发展的关键力量。随着区块链应用的不断扩展,其面临的挑战也日益凸显,尤其是安全性和效率问题。微美全息也将不断探索区块链技术的边界,为构建更加安全、高效、智能的数字经济体系贡献力量。
今日,瑞典皇家科学院宣布,将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰J霍普菲尔德和杰弗里E辛顿,表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。两位获奖者将平分1100万瑞典克朗奖金。1957年,李政道因提出弱相互作用中宇称不守恒原理与杨振宁一起获得诺贝尔物理学奖。
EpochAI更新了他们对机器学习远期趋势的研究报告,在计算、数据、硬件、算法、成本等多个维度对人工智能模型趋势进行了深入研究。EpochAI是一家研究机构,致力于研究影响人工智能发展轨迹和治理的关键趋势和问题,以造福社会。简单推断到2029年,人工智能超级计算机将需要千兆瓦级的电力供应。