第1章 前言(第2/17 页)
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子纠缠（quantum entanglement）原理，实现了超越经典比特（classical bits）的信息处理能力。QNM的核心是量子逻辑门（quantum logic gates），通过量子算法（quantum algorithms）进行编程，能够执行复杂的量子并行计算（quantum parallel puting）。
QNM的另一个关键组成部分是神经网络处理器（neural network processors），它们模拟生物神经系统（biological neural systems）的功能，进行模式识别（pattern recognition）和机器学习（machine learning）。通过量子退火（quantum annealing）技术，QNM可以优化大规模神经网络（neural networks）的权重和偏差（weights and biases），从而提高学习效率和决策速度。这些处理器使用深度学习算法（deep learning algorithms）和卷积神经网络（convolutional neural networks）来处理和分析大量数据。
在星际通信领域，QNM通过量子重叠（quantum superposition）和波�
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