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M.Tech. - 人工智能和机器学习，BITS Pilani。高级系统工程师，Infosys Limited，印度泰米尔纳德邦钦奈 ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 量子神经形态计算是量子计算和神经形态工程的创新融合，有望通过提高计算效率和可持续性彻底改变生成式人工智能。本文探讨了量子神经形态计算的基本原理、其满足生成式人工智能模型日益增长的能源需求的潜力，并详细探讨了实施方法。通过利用神经形态架构中的叠加、纠缠和隧穿等量子力学现象，该方法旨在减少人工智能系统的计算负担和功耗。其中还包括实际的编码示例和视觉插图，以帮助理解并促进这一变革领域的进一步跨学科研究。
实现可行和可持续的量子神经形态计算
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