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　　当前，产学研各界均在加快“量智融合”方面的创新探索，并取得了不少成果。例如，浙江大学计算机学院百人计划研究员卢丽强团队采用混合专家模型提高校准质量，让量子态区分度提升了25.5%；同时，基于卷积匹配的波形优化技术，使量子电路编译速度提升158倍。上海交通大学肖太龙团队率先将量子机器学习应用于单像素成像系统，突破了传统算法依赖大量标记样本的瓶颈，并通过实验验证了量子特征空间在低采样率下的信息提取优势。北京量子院团队也取得了量子节点嵌入算法、量子卷积神经网络、基于量子共振的维度约化算法等最新成果。北京玻色量子科技有限公司（以下简称“玻色量子”）提出的基于相干光量子计算机的量子训练方法，以量子采样替代传统吉布斯采样方法，大幅提升了玻尔兹曼机的训练效率。玻色量子还联合广州国家实验室开发了蛋白质结构预测量子算法，突破了传统算法难以攻克的复杂场景。