《攻克新兴领域实体识别难题，NER技术突围之路》
命名实体识别（NER）是自然语言处理的基础任务，旨在从文本中识别特定实体。传统NER在常见领域表现良好，但在新兴领域如元宇宙、量子计算等面临挑战，主要因新术语频出且缺乏标注数据。为提升新兴领域的NER识别率，研究者探索了数据增强、迁移学习、多模态融合及领域自适应等方法，以应对数据匮乏、专业性强等问题，推动NER技术在前沿领域的应用与发展。
《鸿蒙系统AI技术：开启元宇宙与量子计算的无限可能》
鸿蒙系统的人工智能技术在元宇宙和量子计算等新兴领域展现出巨大潜力。在元宇宙中，AI可构建沉浸式虚拟环境、实现智能交互、助力虚拟经济管理；在量子计算方面，AI能加速模型训练、优化算法、推动量子人工智能融合发展。尽管面临隐私、安全及技术稳定性挑战，但其应用前景广阔，有望为用户带来更智能、便捷、安全的体验，推动科技与社会进步。
《量子比特：解锁人工智能并行计算加速的密钥》
量子计算与人工智能的融合正带来变革性突破。量子比特通过叠加特性可同时处于多种状态，极大提高计算效率；纠缠特性使量子比特间信息共享，实现并行计算。二者结合为AI算法提供前所未有的加速，推动神经网络训练和复杂问题处理的高效性。尽管面临环境干扰等挑战，量子比特仍为未来AI发展带来巨大潜力和创新机遇。
《量子计算硬件：关键指标对人工智能应用性能的影响》
量子计算硬件的关键技术指标对人工智能性能至关重要。量子比特数量决定信息处理规模，更多量子比特可加速机器学习、提升模型精度；相干时间保障量子态稳定，延长其能提高计算可靠性；门保真度确保操作准确，高保真度增强计算精度与容错能力。其他如耦合强度、噪声水平等也协同作用，共同影响性能。优化这些指标将推动AI发展。
《量子机器学习：构建量子版神经网络模型》
量子计算与机器学习的融合带来了新机遇。量子卷积神经网络利用量子比特的叠加和纠缠特性，高效处理大规模数据，提升特征提取速度与泛化能力。量子循环神经网络则擅长处理复杂序列数据，通过量子比特状态传递信息，增强计算效率。设计量子神经网络需考虑量子比特选择、状态、操作及网络结构，尽管面临外界干扰等挑战，该模型在图像识别、语音识别等领域展现巨大潜力，未来将推动更多创新。
《量子硬件制造：降低退相干率与错误率的策略》
量子计算硬件发展中，量子比特的退相干率和错误率是关键挑战。退相干使量子比特失去相干性，影响计算准确性；错误率增加则导致结果偏差。为降低退相干率，需优化环境（低温、低噪声）、隔离技术、量子纠错码及优化设计。降低错误率则依赖提高量子比特质量、优化操作、加强监测和容错能力。综合这些策略，可提升量子计算的稳定性和可靠性，推动其高效运行与发展。
《量子比特大阅兵：不同类型量子比特在人工智能领域的优劣势剖析》
量子比特与人工智能的融合正开启全新科技大门。超导量子比特集成度高，适合大规模神经网络训练，但需极低温环境；离子阱量子比特精度高、稳定性好，适于金融等领域，但扩展性差；光量子比特速度快、带宽高，利于量子通信，但易受干扰。各类型量子比特各有优劣，未来将推动AI技术发展，带来更多创新突破。
《量子AI：突破量子比特稳定性与容错性的关键瓶颈》
量子计算的发展面临量子比特稳定性和容错性的关键挑战。量子纠错技术如表面码、Steane七量子比特颜色代码等，通过编码和解码提高可靠性。硬件设计选择超导或离子阱量子比特，结合低噪声器件减少干扰。量子噪声抑制技术优化环境，降低噪声影响。拓扑量子计算利用多体系统的拓扑性质实现天然容错。量子算法优化和AI技术助力，进一步提升抗干扰能力。尽管取得进展，但要实现大规模应用仍需克服诸多挑战。
【北京大学 软件工程】一、软件工程概论
本文介绍了软件的定义、特点及分类，探讨了软件工程的起源、概念及其框架，并展望了软件工程的新视野。软件是指计算机系统中的程序及其文档，具有无形性、复杂性和高开发成本等特点，分为系统软件、支撑软件和应用软件三类。软件工程起源于解决早期编程难题，历经个人程序、软件作坊到软件工程时期的发展，旨在以工程化方法解决软件危机。软件工程的核心目标是生产正确、可用且开销合理的软件，主要活动包括需求分析、设计、实现、确认和支持。新一代信息技术如量子计算、区块链等正推动软件工程向更高效、安全的方向发展。