Denis Avetisyan

В этой статье представлен обзор стремительного развития аттосекундной науки и ее применения для изучения и управления движением электронов в материи.

Обзор посвящен применению тензорных сетей в моделях машинного обучения, открывающих возможности для повышения эффективности, интерпретируемости и конфиденциальности.

Исследование открывает потенциал сверхпроводящих диодов как ключевого элемента для создания более эффективных и масштабируемых квантовых схем и гибридных квантово-классических вычислительных архитектур.

Исследователи разработали метод автоматической настройки заряда в кремниевых квантовых точках с использованием глубокого обучения, открывая путь к масштабируемым квантовым вычислениям.

В статье представлены новые архитектуры нейронных сетей, позволяющие эффективно анализировать и восстанавливать зависимости между переменными в программном коде.

Исследование открывает возможности для усиления нелинейных колебаний решетки в квантовых материалах за счет управления электронными корреляциями и выявления новых квантовых путей.

Исследователи представили инновационную 3D-интегрированную архитектуру, позволяющую выполнять широкий спектр матричных вычислений непосредственно в памяти.

Новое исследование демонстрирует потенциал квантового машинного обучения для повышения точности прогнозирования утечек анастомоза — серьезного послеоперационного осложнения при раке толстой кишки.

Новое исследование демонстрирует возможность перемещения спиновых кубитов через занятые квантовые точки, открывая путь к созданию сложных квантовых схем.

Исследователи разработали систему AlphaCNOT, использующую обучение с подкреплением и планирование на основе модели для значительного уменьшения количества CNOT-гейтов в квантовых схемах.