在技​​术快速发展时，人工智能和量子计算的交叉融合正在培养强大的技术可能性。据报道，领先的人工智能制造商Weimei Hologram（Wimi.us）积极参与探索扩展的卷积神经网络技术（QDCNN）。预计该技术将打破传统的卷积神经元网络的局限性，以解决复杂的数据和较高的数量问题，并为许多领域提供技术跳跃，例如图像识别，数据分析和智能预测。传统的卷积神经元网络（CNN）是深度学习领域的支柱。卷积层，分组和完全连接的组合允许从大量数据中自动提取功能。卷积层在卷积数据中滑动卷积数据，执行卷积操作和提取本地功能。分组层降低了数据的尺寸，减少了由样本减少引起的计算量并具有重要的信息。此外，量子计算引入了Qubit的概念。与传统计算机的二进制位不同，这些Qubits在多个重叠状态下发现，为量子计算机提供了强大的并行计算机功率。 Weimei探索了扩展的量子神经元网络技术，该技术巧妙地整合了传统CNN体系结构中量子计算的好处。在QDCNN中，一些计算机操作由量子处理器进行。通过扩展的卷积技术，扩展了卷积核的接受场以获得更广泛的上下文信息，以增加参数的数量。这对于具有长距离依赖性的数据处理非常有效，例如自然语言和大图像的文本。另外，扩展的量子神经元网络不仅可以提取传统CNN可以获得的特征，还可以提取有关数据中量子级特征的信息。量子计算的重叠和交织在一起使网络可以从多个角度同时分析数据，并发现很难使用传统方法检测到的微妙特征。与QDCNN面对的巨大挑战。此外，Weimei全息图优化了trans.data IRISION和量子计算之间的任务编程机制，重点是具有关键量子加速效应的组件。经典处理器负责处理传统的计算机任务，从而提高系统的一般操作效率。着眼于未来，Weimei全息图通过优化算法的结构并使用层次设计和模块化编程来降低算法的复杂性。同时，量子计算技术正在专用于与多个量子处理器并行分发量子计算任务，以提高QDCNN的可扩展性并适应大型数据处理和复杂应用程序方案的需求。