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1. 量子通信與量子計算： 本方向是實現(xiàn)新的通信與計算技術(shù)的研究領(lǐng)域，是多學科交叉的典范，是下一代信息技術(shù)革命的主力軍，也是我國中長期科技計劃為數(shù)不多的優(yōu)先支持領(lǐng)域之一。量子差錯控制是實現(xiàn)可靠量子信息處理的關(guān)鍵，也是目前量子信息技術(shù)亟待突破的關(guān)鍵核心。我們在本方向的工作集中于通過量子編碼等差錯控制技術(shù)實現(xiàn)可靠的量子通信與量子計算，包括基于量子糾錯編碼的量子通信的中繼技術(shù)研究；基于量子糾錯編碼的容錯量子計算研究；其中，前者是實現(xiàn)超高速、超遠距離量子通信的核心支持技術(shù)，后者是實現(xiàn)實用量子計算機的關(guān)鍵。 2. 量子人工智能與大數(shù)據(jù)：深度學習、類腦認知與計算等研究在近年來引起越來越多的關(guān)注，已經(jīng)成為國家重點支持的研究領(lǐng)域，也是國務(wù)院2017年重點部署的研究領(lǐng)域。其中，量子信息技術(shù)與類腦認知、計算，與深度學習的結(jié)合也成為量子信息領(lǐng)域的一個重要研究方向，該方向的研究包括： A: 量子計算（算法）在深度學習中的應(yīng)用，包括量子支持向量機(Quantum SVM)，量子主成分分析（Quantum PCA）,量子玻爾茲曼機 （Quantum Boltzmann machine）等基于量子計算的深度學習算法，也包括基于加拿大量子計算機（D-Wave）的Ising 模型設(shè)計針對特定問題的高效量子算法等； B: 基于量子信息理論的認知與邏輯思維模型刻畫與分析，目前已有的研究表明，人的某些認知行為無法用經(jīng)典的概率模型來刻畫，卻可以由相應(yīng)的量子信息理論刻畫，那么搞清楚量子計算與量子信息與人腦認知與計算直接的聯(lián)系十分有意義，有可能從根本上推動類腦認知與計算到達一個新的領(lǐng)域。 3. 深度學習與影像分析：深度學習今年來的突飛猛進，給眾多學科和方向都帶來了新的研究變革，這其中深度學習在圖像理解中的應(yīng)用雖然已經(jīng)發(fā)展的相對完善，然而其還是有很多關(guān)鍵問題有待解決。比如在某些特殊領(lǐng)域的圖像理解與分析，還有待進一步挖掘和探索。本方向?qū)⒅τ诨谏疃葘W習的醫(yī)學影像分析技術(shù)研究，針對特定的醫(yī)學影像設(shè)計和實現(xiàn)智能學習與預(yù)測算法，以幫助提高醫(yī)療診斷水平。