公司技术公告 - 微美全息云公司宣布正在探索基于后量子门限算法的区块链隐私保护系统，旨在构建安全高效的区块链生态系统[1] 技术背景与挑战 - 区块链核心数据结构包含交易数据、时间戳和前一个区块的哈希值，确保数据完整性和不可篡改性[2] - 区块链广泛使用非对称加密算法（如RSA和ECC）进行数据加密和数字签名，其安全性基于大数分解等复杂数学问题[2] - 量子计算机的发展，特别是量子并行计算的进步，对现有加密算法的安全基础构成威胁[2] - 后量子密码学旨在开发能抵御量子攻击的加密算法，例如基于格的结构、哈希函数和多线性映射等新数学构造[3] - 门限密钥共享技术将私钥分割成多个部分分配给不同参与者，需足够数量的参与者合作才能重建完整私钥进行解密或签名操作[4] 系统核心技术特点 - 具备后量子安全性，使用后量子加密算法确保数据在量子计算机广泛使用的环境下仍受有效保护[5] - 采用分布式密钥管理和容错机制，通过门限密钥共享技术将私钥分布在多个共识节点上，单节点私钥泄露不会危及整个系统安全[6] - 实现灵活的数据授权和访问控制，采用基于门限的数据授权机制，用户请求数据访问权限需满足特定门限条件（如特定数量的节点同意）[7] - 系统设计考虑区块链的高并发和可扩展性要求，通过优化共识算法和数据处理工作流，在保持安全的同时实现高效数据处理和交易确认[8] - 支持动态可扩展性，可根据需要添加新的共识节点和数据存储节点，满足大规模应用需求[9] - 支持智能合约和去中心化应用的部署与执行，用户可创建自定义合约逻辑和规则，自动化交易并推动区块链技术创新和应用[10] 技术影响与前景 - 该系统不仅解决了量子时代传统加密算法的安全风险，还通过分布式密钥管理、灵活数据授权和智能合约等特性增强了区块链系统的安全性和灵活性[11] - 随着技术持续成熟和完善，该系统将在保护用户隐私、促进安全数据共享以及推动区块链技术创新和应用方面发挥日益重要的作用[11] - 未来，随着量子计算技术的持续发展和区块链技术的广泛应用，基于后量子门限算法的区块链隐私保护系统将成为区块链领域的重要研究方向和发

公司技术进展 - 公司作为全球领先的全息增强现实技术提供商，宣布开发出一项基于多量子设备协同计算的可扩展量子神经网络技术 [1]

公司技术公告 - 全球领先的全息增强现实技术提供商WiMi Hologram Cloud Inc宣布正在探索一项创新解决方案——协同量子生成网络（SQGEN）[1] - SQGEN的核心在于其并行量子学习框架，生成器和判别器组件在量子计算环境中同时运行，通过量子通信通道进行交互[1] - 该并行设计不仅加速了训练过程，还提升了算法的整体效率[1] SQGEN技术原理 - 为优化量子电路，SQGEN采用Nelder-Mead优化算法，该算法无需梯度信息，适用于量子计算中直接计算梯度困难的情况[2] - SQGEN在成本函数设计中引入创新，通过放宽可逆性条件，改善了成本函数的下界，并减少了每个训练周期所需的成本函数评估次数[2] - 生成器与判别器之间的交互通过量子通信通道实现，这些通道利用量子纠缠等特性，实现快速信息传输和同步[2] SQGEN技术优势 - 通过并行量子学习框架和优化的量子电路算法，显著提高训练效率，缩短模型达到收敛状态的时间[3] - 通过减少成本函数评估次数和优化量子通信机制，降低量子资源消耗，使量子生成学习在经济上更具可行性[3] - 通过精心设计的成本函数和同步机制，有效解决量子生成对抗学习中的训练不稳定性问题，增强模型的鲁棒性和泛化能力[3] 性能比较与应用前景 - 在训练速度上，SQGEN显著快于QGAN，且生成数据的质量和多样性均得到提升[3] - 随着量子计算技术的持续发展和量子资源的日益丰富，SQGEN未来可能在更多领域得到应用和推广，为机器学习和人工智能的发展注入新动力[4] 公司业务背景 - WiMi Hologram Cloud Inc是一家全息云综合技术解决方案提供商，专注于全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等专业领域[5]

公司技术公告 - 微美全息云公司于2025年9月15日宣布，正积极研发可扩展量子卷积神经网络（SQCNN）技术 [1] - 与现有量子神经网络模型相比，公司开发的可扩展量子卷积神经网络模型展现出更优越的性能，能显著提升分类准确率 [1] 技术性能优势 - 在处理复杂图像分类任务时，该模型通过优化利用量子比特和独特的网络架构设计，能更准确地提取图像关键特征，从而显著提高分类准确性 [2] - 在模型泛化能力方面，该模型能更好地适应不同数据集的特征，即使面对新数据也能实现准确分类，防止因数据微小变化而导致性能显著下降，应用更稳定可靠 [2] - 在训练效率方面，该模型通过量子算法优化，大幅减少了训练所需时间，并借助先进算法和高效量子计算架构，显著提升了应用效率 [2] 核心技术原理 - 量子电路依赖量子门的叠加和纠缠特性实现功能：量子门叠加使量子比特能同时存在于多种状态，相当于同时处理多个特征，显著提高处理效率 [3] - 量子比特间的纠缠建立了更复杂的关联，使量子电路能学习图像中更细微、更深层次的特征，为后续分类任务奠定坚实基础 [3] 系统架构创新 - 系统中多个独立的量子设备可并行提取特征，此设计具有高度创新性和实用性，显著加快了特征提取速度 [4] - 该设计允许灵活使用不同规模的量子设备，可根据实际任务复杂度和规模选择组合合适的量子设备，从而实现更大规模的机器学习任务 [4] 应用前景与影响 - 该技术实现了特征提取的并行化和多维化，并通过对量子设备规模的动态自适应，打破了计算资源与任务复杂度之间的矛盾 [5] - 该创新在提升图像分类准确性和效率的同时，在泛化能力与训练成本之间取得了平衡，为自动驾驶、医疗影像分析等高实时性、高复杂性场景提供了技术支持 [5] - 随着量子技术的持续发展，该技术将推动人工智能向更高维度的计算范式迈进 [5] 公司业务背景 - 微美全息云公司是一家全息云综合技术解决方案提供商，专业领域包括全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等 [6][7]