加拿大量子研究新动作!D-Wave与滑铁卢大学合作研究量子相干性

(图片来源:网络)

D-Wave是量子计算系统、软件和服务的领导者,也是量子计算机的第一家供应商。近期,D-Wave宣布与滑铁卢大学量子计算研究所(IQC)达成两项新合作。他们为量子计算系统建立了关键的硬件研究计划,重点是研究量子相干性。

加拿大自然科学和工程研究委员会(NSERC)量子联盟计划资助了D-Wave的项目,该计划是加拿大国家量子战略的一部分。这些项目将侧重于优化设备设计和改进材料质量,以支持日益相干的超导量子处理器。

D-Wave首席执行官Alan Baratz博士说:“量子计算将彻底改变我们解决社会问题的方式。转变的关键是能够提供量子相干性更好的大型量子系统,NSERC项目促进了下一代系统的研发。我们正在通过NSERC计划与滑铁卢大学合作,以进一步建立一个强大的量子生态系统,从而解决实际问题。”

量子计算研究所教授Adrian Lupascu博士说:“与D-Wave的合作提供了一个独特的机会,可以探索新一代超导量子比特,这些量子比特有助于实现新的量子计算架构。”

滑铁卢大学物理学和天文学教授Jan Kycia博士说:“我们将与D-Wave合作改进用于量子计算和量子器件的超导组件,此次合作也有助于扩充加拿大的量子人才队伍建设,因为我们的团队在快速增长的超低温量子计算领域获得了宝贵的经验。”

编译:卉可

编辑:慕一

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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