以全新产品组合，驱动企业智能化数据管理

这个库旨在构建一个全面的集合，涵盖利用了计算机视觉算法、神经架构和系统运行方面近期进展的工具和示例。

该库没有从头开始创建实现，而是基于已有的 SOTA 库发展而来，并围绕加载图像数据、优化和评估模型、扩展至云端构建了额外的工具函数。此外，微软团队表示，希望通过该项目回答计算机视觉领域的常见问题、指出频繁出现的缺陷问题，并展示如何利用云进行模型训练和部署。

该库中所有示例以 Jupyter notebooks 和常见工具函数的形式呈现。所有示例均使用 PyTorch 作为底层深度学习库。

 

将量子处理单元插入经典框架可能会大幅度提高生成图像的质量。

这如何帮助我们提升经典机器学习模型？如果你尝试使用少量的人脸数据集训练经典的人脸检测模型，但性能并不是很好，可以使用量子增强的生成模型来增强数据集，从而显着改善模型性能。

自然语言处理更懂「人话」

自然语言处理（NLP）算法将在量子计算上取得「意义感知」的突破。

「意义感知」是指计算机实际上可以理解整个句子，不仅仅是单词，并且可以将其感知能力扩展到整个短语，甚至整篇文章。而BERT等语言模型的进一步提升，有赖于量子计算的强大算力。

随着量子计算机发展，自然语言处理的应用将更加广泛。

 

离子阱量子计算具有量子比特品质高，相干时间长、量子比特制备和读写效率高的优点。

然而，离子阱技术也面临不少问题，由于外加激光不稳定，电磁场噪声导致量子比特相干性弱化，而且离子阱难以多条离子链共存，可扩展性差。

霍尼韦尔之所以能在离子阱量子计算方面实现飞跃，部分原因是其在2015年突破了一项目关键技术，能够使用激光捕获处于叠加状态的带电粒子。

自2017年以来，IBM的量子体积每年都翻一番。在2019年，IBM表示，其名为Raleigh的量子计算机的量子体积达到32，而一年前只有16。

有分析指，霍尼韦尔的离子阱更学院派，IBM的方案更有实用价值。

量子计算：超低温也能加热人工智能

尽管量子计算仍处于早期阶段，但已经有了许多创新和突破。那它在人工智能领域将发挥着什么样的作用呢？

数据增强变的简单易行

现在的生成模型是不仅限于回答问题，还能够输出图像、音乐、视频等等。

假设你有很多人脸照，但其中很多不是正面照，生成模型可以帮你从中创建更精确的「正脸」。

（编辑：淮南站长网）

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