第1章 前言(第2/17 页)
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子纠缠(quantum entanglement)原理,实现了超越经典比特(classical bits)的信息处理能力。QNM的核心是量子逻辑门(quantum logic gates),通过量子算法(quantum algorithms)进行编程,能够执行复杂的量子并行计算(quantum parallel puting)。
QNM的另一个关键组成部分是神经网络处理器(neural network processors),它们模拟生物神经系统(biological neural systems)的功能,进行模式识别(pattern recognition)和机器学习(machine learning)。通过量子退火(quantum annealing)技术,QNM可以优化大规模神经网络(neural networks)的权重和偏差(weights and biases),从而提高学习效率和决策速度。这些处理器使用深度学习算法(deep learning algorithms)和卷积神经网络(convolutional neural networks)来处理和分析大量数据。
在星际通信领域,QNM通过量子重叠(quantum superposition)和波�
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