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团队还运用了最高至241个量子比特的模拟量子系统数据进行练习，点亮第成果显现，点亮第即便在超出悬铃木渠道约束的状况下，阿尔法量子比特仍然可以逾越现有的高档解码算法，显现出其在未来中型量子设备上的潜在使用价值。测验成果显现，开学课在处理悬铃木的新数据时，阿尔法量子比特明显提高了过错辨认的精确性。团队表明，春城赤色阿尔法量子比特代表了运用机器学习进行量子纠错的重要里程碑，春城赤色但其仍面临速度和可扩展性方面的严重应战，未来还需寻觅愈加高效的练习方法。

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使用人工智能技能为量子核算纠错，点亮第是一种极具潜力的思路：点亮第机器学习能高效处理量子核算过程中发生的海量数据，快速辨认出过错模式与特征，然后明显提高量子纠错功率

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(责任编辑：巴南区)