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关于当前NISQ设备上的量子计算，包括嘈杂的Qubits和需要不可忽略的经典计算作为算法的一部分，具有实用性，并将为科学和工业应用提供有关传统计算方面的优势。在该立场论文中，我们认为，尽管现实世界中的NISQ量子量尚未超过其经典对应物，但战略方法可用于促进工业和科学应用的进步。我们已经确定了三种关键策略，以指导NISQ计算实现实用且有用的实现。首先，优先考虑“杀手级应用程序”的识别是一个关键点。证明NISQ设备具有独特功能的应用程序可以催化更广泛的发展。我们建议将重点放在固有的量子上，例如将量子化学和材料科学作为有前途的领域指向。这些领域有可能表现出益处，为其他应用程序设定基准。其次，将AI和深度学习方法整合到NISQ计算中是一种有前途的方法。诸如量子物理信息的神经网络和可区分量子电路（DQC）之类的示例证明了量子计算与AI之间的协同作用。最后，认识到NISQ计算的跨学科性质，我们主张采用共同设计方法。实现经典计算和量子计算之间的协同作用需要在共同设计的量子应用程序，算法和编程环境以及
启用有用的NISQ应用程序的战略途径
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