導覽
近期變更
隨機頁面
新手上路
新頁面
優質條目評選
繁體
不转换
简体
繁體
3.145.175.50
登入
工具
閱讀
檢視原始碼
特殊頁面
頁面資訊
求真百科歡迎當事人提供第一手真實資料,洗刷冤屈,終結網路霸凌。
檢視 量子人工智能 的原始碼
←
量子人工智能
前往:
導覽
、
搜尋
由於下列原因,您沒有權限進行 編輯此頁面 的動作:
您請求的操作只有這個群組的使用者能使用:
用戶
您可以檢視並複製此頁面的原始碼。
{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/2628829/5d154d0ec987cbe7_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/212741/7063812724 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''量子人工智能'''》,金贤敏,胡俊杰 著,出版社: 清华大学出版社。 清华大学出版社成立于1980年6月,是教育部主管、[[清华大学]]主办的综合性大学出版社<ref>[http://www.zhongyw.com.cn/news/show-53574.html 我国出版社的等级划分和分类标准],知网出书,2021-03-01</ref>。清华社先后荣获 “先进高校出版社”“全国优秀出版社”“全国百佳图书出版单位”“中国版权最具影响力企业”“首届全国教材建设奖全国[[教材]]建设先进集体”等荣誉<ref>[http://www.tup.tsinghua.edu.cn/aboutus/qyjj.html 企业简介],清华大学出版社有限公司</ref>。 ==内容简介== 量子计算与人工智能的交叉融合,促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式,构建量子人工智能应用。 全书共13章,第1章和第2章系统介绍[[量子计算机]]发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式,用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数,重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第9章是量子人工智能的进阶知识,讲解不同量子算法的可行的评估方式和量子神经网络基于Torch.Script技术进行算子化的内容。第10~13章通过在原生的深度学习PyTorch环境中引入量子算法,带来可能的量子增强,并分别实现了对材料晶体结构相变过程搜索,冠状病毒RNA序列变异预测、药物虚拟筛选中亲和能的预测及基因表达药物设计等案例。 本书可作为量子人工智能初学者的入门书籍,PyTorch深度学习爱好者的参考书籍,也可作为从事量子人工智能相关工作技术人员的应用指南。 ==作者介绍== 金贤敏,[[上海交通大学]]长聘教授,博士生导师,集成量子信息技术研究中心主任,获上海市青年科技英才奖、全国百篇优秀博士论文奖、中国科学院百篇优秀博士论文奖,区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室学术带头人。 胡俊杰,现就职于上海交通大学集成量子信息技术研究中心,主要研究方向为在实验室光子芯片平台上进行量子模拟与量子机器学习。毕业于中国科学院大学并获得博士学位,研究方向为机器学习与材料模拟的交叉方向。 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
返回「
量子人工智能
」頁面