破解量子线路设计之谜：基于属性搜索的高表达性且易训练 PQC 自动化发现框架
本文深度解析来自 Jülich 超级计算中心的最新研究，该工作提出了一种基于有限样本集中界的 PQC 自动搜索框架，有效解决了表达性与训练性之间的权衡难题，并成功应用于 H2 与 LiH 分子的 VQE 模拟。
量子神经网络
使用并行量子嵌入神经网络识别量子生成电路：面向量子AI版权保护的新范式
本文深入探讨了ParaQuanNet，一种新颖的并行量子嵌入神经网络，如何通过高效的量子数据分类来识别量子生成电路，为量子人工智能的版权保护和防伪追踪开辟了新的途径。