火热报名中!2026年度CCF量子计算编程挑战赛昇思杯·第八届MindSpore Quantum黑客松,邀您共赴量子未来!

昇思MindSpore 2026-05-09 11:02:09

随着量子计算与人工智能、高性能计算等领域的深度交叉融合,新的计算范式与应用场景不断涌现,推动科学研究与产业解决复杂问题的方式发生深刻变革。在这一进程中,量子算法设计、高效软件工具链的开发,以及跨学科复合型人才的培养,已成为推动量子计算持续发展的核心驱动力。昇思MindSpore社区作为聚焦全场景AI与科学计算的开源创新平台,始终致力于推动前沿计算技术与产业实践的深度融合。大赛邀请来自高校、科研机构和产业界的开发者与研究者,基于新一代量子计算框架MindSpore Quantum,探索前沿技术方向,激发创新思维,加快量子计算从理论走向实际应用的进程。

 大赛详情页:https://developer.huaweicloud.com/contest/quantum-computing2026.html

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内容概要:本文档系统性地介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME)的原理、实现方法及其性能对比分析,并提供了完整的Matlab代码实现。文档不仅聚焦于核心算法的仿真与验证,还整合了大量前沿科研资源,涵盖微电网优化、风电功率预测、无人机三维路径规划、电动汽车调度、图像融合、负荷预测、通信信号处理、电力系统故障恢复等多个高价值应用场景。所有案例均基于Matlab/Simulink平台进行建模与仿真,强调算法在复杂工程系统的实际应用能力,旨在为科研人员提供一套从理论到代码再到应用的完整复现体系。; 适合人群:具备一定编程基础和科研背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事智能优化算法研究、新能源系统优化、自动化控制、电力系统调度、无人机导航与路径规划等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①用于高水平学术论文的复现与创新性研究,提升科研效率与成果产出;②应用于复杂工程系统的建模仿真与智能优化设计,如多能互补系统调度、无人机避障路径规划、微电网能量管理等;③作为智能优化算法的教学与学习资料,深入理解现代元启发式算法的设计思想与实现机制。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink仿真模型,按照目录结构循序渐进地学习与实践,优先选择与自身研究方向契合的案例进行代码复现,重点关注算法参数设置、收敛曲线分析与多算法对比实验部分,以全面提升算法应用与科研创新能力。

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