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谷歌开源 TensorFlow Quantum,用于训练量子模型的机器学习框架

谷歌在其官方 AI 博客宣布推出 TensorFlow Quantum(TFQ),这是一个开源的量子机器学习库,可将量子计算与机器学习结合在一起,训练量子模型。谷歌表示,这种量子机器学习模型能够处理量子数据,并能够在量子计算机上执行。 根据谷歌 AI 博客的介绍,TFQ 允许研究人员在单个计算图中将量子数据集、量子模型和经典控制参数构造为张量。TensorFlow Ops 会获得导致经典概率事件的量子测量结果,然后可以使用标准Keras 功能进行培训。 与经典机器学习一样,量子机器学习的关键挑战是对“噪声数据”进行分类。要构建和训练这样的模型,大致操作步骤如下: 准备量子数据集 - 量子数据作为张量(数字的多维数组)加载。​​​​​​每个量子数据张量都指定为用 Cirq 编写的量子电路,该电路可实时生成量子数据。张量由 TensorFlow 在量子计算机上执行以生成量子数据集。 评估量子神经网络模型- 研究人员可以使用 Cirq 对量子神经网络进行原型设计,然后将其嵌入 TensorFlow 计算图中。量子模型实质上是对输入的量子数据进行解纠缠,从而使隐藏信息以经典的相关性编码,从而使...

新冠病毒药物研发分秒必争,阿里高性能计算如何出力?

阿里妹导读:新冠状病毒疫情发生后,为了帮助抗攻击疫情,阿里云免费向全球公共科研机构提供高性能计算、SCC超级计算集群和CPU/GPU机器、云超算及AI等技术。 近期,不少研究机构和高校在阿里云上E-HPC云超算上进行药物研发相关的数值计算,阿里云超算团队提供了技术支持与跟进。 本文主要介绍药物筛选阶段,E-HPC云超算如何帮助研发人员实现大量小分子库的快速并发处理。同时,介绍全球健康药物研发中心GHDDI算力和成果共享开放平台的阿里云解决方案。 病毒、药物研发和高性能计算 一款药物的诞生周期极其漫长,从最早的新药研发到上市,至少要经历10年。 在疫情这般分秒必争的背景下,时间尤为珍贵。因此在本次过程中,许多科学家会尝试从已有的药物里面,找到能治疗新冠的药,免去了后续大量审批上市等步骤。 化合物发现阶段,以往的方法是通过大量实验做筛选,发现可能适合的化合物。如今,科学家尝试通过机器模拟分子化合物与靶点的相互作用,从而筛选出可能有效的化合物做实验。 在此过程中,高性能计算(HighPerformance Computing,简称HPC),常被称为“超算”,是现代药物研发必不可少的支持。 云...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。

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