Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Разработка гибридных квантово-классических нейросетевых решений для классификации и сегментации дефектов на изображениях
Нижний Новгород
Область знаний
Прикладные квантовые технологии
А.D. Ivlev, A. V. Liniov, M. V. Bastrakova, V. D. Kustikova, and I. B. Meyerov Hybrid Quantum-Classical Neural Networks for Analyzing Magnetic Tile Images for Defects // Lobachevskii Journal of Mathematics, 2026, Vol. 47, No. 1, pp. 190–199.
Интеграция ПО в облачную платформу по квантовым вычислениям: qboard.tech/products/qdet
Работа посвящена разработке гибридных квантово-классических нейросетевых архитектур для автоматизированной классификации и сегментации дефектов на изображениях промышленных объектов. В исследовании рассматриваются методы интеграции квантовых вычислений и алгоритмов машинного обучения для повышения точности анализа изображений. Разработанное программное обеспечение интегрировано в облачную платформу квантовых вычислений QBoard.Tech.
Интеграция ПО в облачную платформу по квантовым вычислениям: qboard.tech/products/qdet
Работа посвящена разработке гибридных квантово-классических нейросетевых архитектур для автоматизированной классификации и сегментации дефектов на изображениях промышленных объектов. В исследовании рассматриваются методы интеграции квантовых вычислений и алгоритмов машинного обучения для повышения точности анализа изображений. Разработанное программное обеспечение интегрировано в облачную платформу квантовых вычислений QBoard.Tech.