Akcie společnosti MicroCloud Hologram Inc. vzrostly o 5,2 % během pondělí 5. ledna 2026 poté, co firma oznámila uvedení nové technologie učení z kvantových spektrálních filtrů pro hybridní grafové neuronové sítě.
Nová technologie představuje hybridní architekturu kvantové a klasické neuronové sítě, která efektivně zpracovává grafové signály s exponenciální kompresní schopností. Tento posun znamená významný krok vpřed v oblasti kvantového strojového učení, který může zásadně změnit možnosti zpracování složitých datových struktur.
Podle společnosti quantum spectral filter kombinuje konvoluční a pooling operace do jednoho kompletního procesu kvantového výpočtu. To umožňuje přímé mapování vysokodimenzionálních grafových signálů do nízkodimenzionálního prostoru, přičemž je nutné pouze přibližně 20 qubitů pro sítě o jednom milionu uzlů, což je dramatické snížení výpočetních požadavků.
Tento pokrok v technologii by mohl pomoci při zpracovávání obrovských grafů v oblastech jako jsou sociální média, dopravní systémy a internetové propojení, kde se počet uzlů pohybuje v desítkách nebo stovkách milionů.
Chcete využít této příležitosti?
MicroCloud Hologram využívá logaritmické kódování, což umožňuje reprezentaci N-dimenzionálního prostorového znaku pomocí pouhého log(N) qubitů. Tímto způsobem vytváří koncovou trénovatelnou hybridní grafovou neuronovou síť s klasicko-quantní optimalizací.
Akcie společnosti MicroCloud Hologram Inc. vzrostly o 5,2 % během pondělí 5. ledna 2026 poté, co firma oznámila uvedení nové technologie učení z kvantových spektrálních filtrů pro hybridní grafové neuronové sítě.
Nová technologie představuje hybridní architekturu kvantové a klasické neuronové sítě, která efektivně zpracovává grafové signály s exponenciální kompresní schopností. Tento posun znamená významný krok vpřed v oblasti kvantového strojového učení, který může zásadně změnit možnosti zpracování složitých datových struktur.
Podle společnosti quantum spectral filter kombinuje konvoluční a pooling operace do jednoho kompletního procesu kvantového výpočtu. To umožňuje přímé mapování vysokodimenzionálních grafových signálů do nízkodimenzionálního prostoru, přičemž je nutné pouze přibližně 20 qubitů pro sítě o jednom milionu uzlů, což je dramatické snížení výpočetních požadavků.
Tento pokrok v technologii by mohl pomoci při zpracovávání obrovských grafů v oblastech jako jsou sociální média, dopravní systémy a internetové propojení, kde se počet uzlů pohybuje v desítkách nebo stovkách milionů.Chcete využít této příležitosti?
MicroCloud Hologram využívá logaritmické kódování, což umožňuje reprezentaci N-dimenzionálního prostorového znaku pomocí pouhého log qubitů. Tímto způsobem vytváří koncovou trénovatelnou hybridní grafovou neuronovou síť s klasicko-quantní optimalizací.
