论文共同第一作者为南京大学物理学院研究生周民罡、曹啸宇和陆玉硕，通信作者为南京大学副教授尹华磊和教授陈增兵。前述工作获得国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、中央高校基本科研业务费、南京江北新区重点研发计划等支持。
前述实验结果有力证明了即使没有使用多粒子纠缠态和量子门操控，仅仅利用线性光学的量子技术，就可以在机器学习和通信复杂度方面，实现相对于经典技术的量子优越性。
不同小球放进盒子游戏
在盲盒游戏中，商家将不同图案的小球分别装进不同盒子里形成盲盒，并从中挑选几乎全部盒子作为盲盒套装，并制作了相同配置的多套盲盒套装。顾客只能在每套盲盒套装中抽取一个盲盒，来确认整套盲盒套装中所有小球的图案。顾客每消耗一套盲盒套装就需要支付一定数额费用，若顾客猜对，商家就会奖励给顾客奖金，奖金的数额为经典策略下所消耗盲盒套装费用的期望值。
实验中需要最大限度地降低量子态干涉测量的噪声，包括：利用萨格纳克(Sagnac)干涉仪实现稳定的时间和相位对准；利用高精度的相位调制技术实现高速相位精确制备；利用高对称的保偏分数器实现偏振和强度对准；利用高效率和超低暗计数的超导纳米线单光子探测器实现近似完美测量。基于这些实验技术，团队最终清晰地演示了机器学习的量子优越性。
然而，此前的尝试大多为启发式的，并未从理论上证明量子机器学习比经典机器学习表现出更好的性能或拥有更短的训练时间。“可能近似正确”(PAC)学习理论量化了一个学习算法能够有效学习一个任务所需的最小样本数。因此，利用此理论研究量子机器学习，可为探索机器学习中的量子优势奠定理论基础。
机器学习可以从数据中提取有用的信息与知识，从而对基础理论、先进技术和社会生产力等方面产生重大影响。精确调控量子态技术在通信安全、计算速度和测量精度等方面已展现出超越经典技术的量子优势。通过利用量子技术来改进机器学习或实现量子机器学习是近年来研究热点，已有大量研究工作开展了创新性探索。
过程：1）给宝贝讲述故事：在森林里，有一棵大树，大树上有一个大房子，大房子里住着一只非常大的鹰，大树的旁边有一颗小树，小树上有一个小房子，小房子里住着一只非常小的小鸟，有一天，大鹰和小鸟出去玩，回来的时候森林里下起了大雪，到处都是白茫茫的一片，大鹰和小鸟找不到自己的家，迷路了。
早期教育都是通过游戏展开的996游戏盒子下载苹果版，今天就给大家分享几个早教小游戏。这是适合9个月以后宝宝的游戏，游戏目的是让宝宝感知大小和多少。
比如：妈妈说“左”，宝宝要用手指指向“右边”；妈妈说“右”，宝宝要用手指指向“左边”；妈妈说“蹲下”，宝宝要“跳起来”；妈妈说“跳”，宝宝要“蹲下”，总之宝宝要执行相反的指令。
家长把三种颜色的盒子放在宝宝面前，另一边放一堆不同颜色掺杂在一起的小球，让宝宝分别把不同颜色的小球，归类放进同一种颜色的盒子里面。
他会把纸撕成不同的形状，还能搓成球，还有的宝宝会把撕完的纸拼成各种形状，宝宝会觉得很奇妙。撕纸游戏可以锻炼宝宝的手指灵活性。
当宝宝叠好一个形状时，家长可以问宝宝“你叠的这是什么东西呀？”，聪明的宝宝会告诉妈妈这是什么，妈妈记得给宝宝一个鼓励的亲吻哦！
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