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我校量子信息技術研究所王琴教授團隊在量子密碼領域取得新突破，該團隊首次提出將人工智能領域的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(LSTM)應用到量子密碼控制系統(tǒng)之中, 實現(xiàn)了對量子密碼系統(tǒng)的主動反饋與控制, 在不引入任何額外硬件和輔助穩(wěn)定設備的條件下，將系統(tǒng)傳輸效率提升接近百分之二十。該成果近期發(fā)表在美國物理學會權(quán)威學術期刊《PhysicalReview Applied》上。 　　量子密碼作為量子信息技術領域發(fā)展最為成熟的技術，正逐漸從實驗室階段走向商用化，有望在未來大規(guī)模網(wǎng)絡加密通信中發(fā)揮重要作用，因而得到學術界和工業(yè)界的廣泛關注。自第一個BB84協(xié)議提出以來，量子密碼無論是在理論上還是在實驗上均取得了巨大進展?，F(xiàn)有量子密碼系統(tǒng)包括相位、偏振、時間-能量編碼等編碼方式，其中相位編碼方式應用最為廣泛。該類系統(tǒng)在運行過程中不可避免地存在相位漂移問題，因而需要不斷對發(fā)送端和接收端的相位進行實時校準。目前主流系統(tǒng)通過采用掃描+傳輸?shù)姆椒▉斫鉀Q。該方法雖然可以實現(xiàn)相位補償，但會導致量子密碼系統(tǒng)傳輸效率降低。針對該缺點，我校王琴教授團隊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)絡主動預測系統(tǒng)相位漂移大小，進而實現(xiàn)主動反饋與控制；同時通過固定時間間隔對網(wǎng)絡細胞狀態(tài)進行更新，使量子密碼系統(tǒng)始終保持穩(wěn)定的高效率運行狀態(tài)。該方法在不提高系統(tǒng)硬件復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)，為未來開展大規(guī)模量子通信網(wǎng)絡應用提供新的研究思路與應用方法。 該項工作的第一作者是我校通信與信息工程學院碩士研究生劉靖陽，量子信息技術研究所的王琴教授和江蘇省圖像處理與圖像通信重點實驗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天量子科技有限公司的技術支持。此項工作受到國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金以及江蘇省研究生科研實踐創(chuàng)新等項目的支持。

探究了AI自動勾畫的臨床應用價值，即AI能夠為臨床醫(yī)生提供多大的幫助。在8位醫(yī)生完成人工勾畫兩個月后，由他們對AI自動勾畫的結(jié)果進行修改（AI自動勾畫+醫(yī)生修改，即AI輔助勾畫）。結(jié)果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫(yī)生的勾畫準確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫方面的首個研究，樣本量大、技術合理、測試全面，是AI在腫瘤學領域應用的一項重要進展。研究結(jié)果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準確性，能夠讓經(jīng)驗較少的醫(yī)生達到近似專家水平的勾畫，將會對腫瘤控制和患者生存產(chǎn)生積極影響，同時極大地提高了醫(yī)生勾畫的效率，為實現(xiàn)精準而又高效的鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫提供了解決方案。

安徽大學人工智能學院在人工智能、控制科學、信號處理等領域取得了多項頂級研究成果

華中農(nóng)業(yè)大學人工智能教學設備購置（PC機更新）競爭性磋商