- 在线时间
- 1630 小时
- 最后登录
- 2024-1-29
- 注册时间
- 2017-5-16
- 听众数
- 82
- 收听数
- 1
- 能力
- 120 分
- 体力
- 565745 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 174946
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 5313
- 主题
- 5273
- 精华
- 3
- 分享
- 0
- 好友
- 163
TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
|
机器学习在量子保密通信中的应用与研究 * I" p/ N' o. Z, M# w$ c
" p9 D- J, K' p/ p量子信息与机器学习是目前国际两大前沿发展领域,近期均取得了一系列重大研究进展。而- Z6 ]3 y, l- A
两者的交叉领域也正成为科学研究的热点,主要包括机器学习与量子通信、量子计算、量子光学等
' s9 g8 n/ L$ K$ _4 B方面的结合与应用。文中主要介绍机器学习与量子保密通信结合方面的知识和进展状况。机器学) q$ u8 p7 C) p8 H6 r" W
习与量子保密通信的交叉研究,主要表现在从理论配置和实验控制两方面对量子密钥分发系统的* @2 {6 h5 ]; ^$ @% W/ c" r
优化。通过监督学习过程将机器学习模型用于量子保密通信系统,可以有效降低通信过程所涉及1 _+ h- ]( e. [1 Q7 G( R6 p$ l
的复杂度并提高系统的总体工作效率,同时实现资源优化配置。最后,对量子保密通信和机器学习
0 h# k7 s5 c& n0 `3 R# t6 ]! O3 y交叉研究的发展趋势进行了总结和展望。
' |$ T1 h- a+ Q; Y
/ N" y* K) n! C: z* |! T$ X$ M: f& R- N$ ~" C
3 o8 Q2 S- N, K9 Z. o4 g: Z
* ]& V' }9 y1 E! c
. c& @6 j# A$ ?( ~/ i; L v4 a
- q: y* Y3 X; B; u. d% A; w. A1 }* ~* v* k A& l/ C
|
zan
|