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我校量子信息技術(shù)研究所王琴教授團(tuán)隊(duì)在量子密碼領(lǐng)域取得新突破，該團(tuán)隊(duì)首次提出將人工智能領(lǐng)域的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)應(yīng)用到量子密碼控制系統(tǒng)之中, 實(shí)現(xiàn)了對(duì)量子密碼系統(tǒng)的主動(dòng)反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩(wěn)定設(shè)備的條件下，將系統(tǒng)傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發(fā)表在美國(guó)物理學(xué)會(huì)權(quán)威學(xué)術(shù)期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展最為成熟的技術(shù)，正逐漸從實(shí)驗(yàn)室階段走向商用化，有望在未來(lái)大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)加密通信中發(fā)揮重要作用，因而得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。自第一個(gè)BB84協(xié)議提出以來(lái)，量子密碼無(wú)論是在理論上還是在實(shí)驗(yàn)上均取得了巨大進(jìn)展。現(xiàn)有量子密碼系統(tǒng)包括相位、偏振、時(shí)間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應(yīng)用最為廣泛。該類系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不可避免地存在相位漂移問(wèn)題，因而需要不斷對(duì)發(fā)送端和接收端的相位進(jìn)行實(shí)時(shí)校準(zhǔn)。目前主流系統(tǒng)通過(guò)采用掃描+傳輸?shù)姆椒▉?lái)解決。該方法雖然可以實(shí)現(xiàn)相位補(bǔ)償，但會(huì)導(dǎo)致量子密碼系統(tǒng)傳輸效率降低。針對(duì)該缺點(diǎn)，我校王琴教授團(tuán)隊(duì)首次提出將人工智能與量子密碼控制系統(tǒng)相結(jié)合，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)相位漂移大小，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)反饋與控制；同時(shí)通過(guò)固定時(shí)間間隔對(duì)網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行更新，使量子密碼系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定的高效率運(yùn)行狀態(tài)。該方法在不提高系統(tǒng)硬件復(fù)雜度的前提下大幅提升了量子密碼系統(tǒng)傳輸效率。此外值得提出，該方法的適用范圍不依賴于某種協(xié)議或編碼方式，原則上同樣適用于其他任意量子密碼協(xié)議和任意編碼系統(tǒng)，為未來(lái)開(kāi)展大規(guī)模量子通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供新的研究思路與應(yīng)用方法。 該項(xiàng)工作的第一作者是我校通信與信息工程學(xué)院碩士研究生劉靖陽(yáng)，量子信息技術(shù)研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的謝世朋副教授是該工作的共同通訊作者。該工作得到了安徽問(wèn)天量子科技有限公司的技術(shù)支持。此項(xiàng)工作受到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金以及江蘇省研究生科研實(shí)踐創(chuàng)新等項(xiàng)目的支持。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優(yōu)化計(jì)算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據(jù)實(shí)際問(wèn)題編制待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(2)輸入算法的通用運(yùn)行參數(shù)：種群數(shù)目、迭代次數(shù)、變量維數(shù)、變量取值范圍、待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算；(4)若只使用一種，直接判斷結(jié)果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計(jì)算方法，綜合比較計(jì)算結(jié)果及評(píng)價(jià)最優(yōu)的結(jié)果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運(yùn)算結(jié)束，輸出計(jì)算結(jié)果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的

探究了AI自動(dòng)勾畫(huà)的臨床應(yīng)用價(jià)值，即AI能夠?yàn)榕R床醫(yī)生提供多大的幫助。在8位醫(yī)生完成人工勾畫(huà)兩個(gè)月后，由他們對(duì)AI自動(dòng)勾畫(huà)的結(jié)果進(jìn)行修改（AI自動(dòng)勾畫(huà)+醫(yī)生修改，即AI輔助勾畫(huà)）。結(jié)果顯示，AI輔助勾畫(huà)提高了5位醫(yī)生的勾畫(huà)準(zhǔn)確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫(huà)者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫(huà)方面的首個(gè)研究，樣本量大、技術(shù)合理、測(cè)試全面，是AI在腫瘤學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的一項(xiàng)重要進(jìn)展。研究結(jié)果顯示AI輔助勾畫(huà)提高了鼻咽腫瘤勾畫(huà)的準(zhǔn)確性，能夠讓經(jīng)驗(yàn)較少的醫(yī)生達(dá)到近似專家水平的勾畫(huà)，將會(huì)對(duì)腫瘤控制和患者生存產(chǎn)生積極影響，同時(shí)極大地提高了醫(yī)生勾畫(huà)的效率，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)而又高效的鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫(huà)提供了解決方案。

安徽大學(xué)人工智能學(xué)院在人工智能、控制科學(xué)、信號(hào)處理等領(lǐng)域取得了多項(xiàng)頂級(jí)研究成果

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 為了充分利用先進(jìn)的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學(xué)影像的2D病灶精細(xì)分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過(guò)建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對(duì)醫(yī)學(xué)影像的特征進(jìn)行充分學(xué)習(xí)，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問(wèn)題，關(guān)鍵技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)影像的精準(zhǔn)度量，具有現(xiàn)實(shí)意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)少標(biāo)簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效解決醫(yī)學(xué)影像中標(biāo)簽難以獲取的問(wèn)題。技術(shù)的研究成果的特點(diǎn)是醫(yī)學(xué)影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對(duì)于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)于復(fù)雜的關(guān)鍵問(wèn)題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學(xué)度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細(xì)分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實(shí)現(xiàn)對(duì)腔內(nèi)脂肪特征的精細(xì)學(xué)習(xí)，該技術(shù)僅需要少量的影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)皮下脂肪的準(zhǔn)確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。

是一家模數(shù)混合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理及傳感器芯片公司，DVS視覺(jué)傳感器，數(shù)模混合人工智能芯片，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)均為瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院博士，專攻模擬電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向 點(diǎn)擊上方按鈕聯(lián)系科轉(zhuǎn)云平臺(tái)進(jìn)行溝通對(duì)接！