本文介绍了一种使用 n 个量子位对 N 个内存单元进行随机访问的量子随机访问内存（qRAM）体系结构，其中只需 O（log N）个切换开关即可进行内存调用，因此可以大大减少量子门之间的量子纠缠和降低量子访问所需的功率。

Aug, 2007

量子设备、量子随机访问存储、相对论、量子计算应用和量子存储设计是本研究的关键词。强调了基本的量子物理约束对数据科学中量子计算应用的长期性能产生的影响，并提出了潜在的量子存储设计以提升性能。

Jul, 2023

本研究实现了一个由 105 个量子位组成的，由 210 个存储单元组成的随机访问量子存储器，并以可编程的顺序进行读取和写入控制，其应用于量子通信，网络和计算中具有重要意义。

Apr, 2019

该研究探讨了量子随机存取存储器（QRAM）的噪声衰减及奇异值下降问题，除了量子错误纠正外，通过研究证明了斗桶旅行队 QRAM 体系结构具有高噪声鲁棒性，现实噪声设备中的高保真查询是可能的。

Dec, 2020

本文研究了量子存储器的稳健性及其在量子搜索中的应用，发现一个逼真的错误模型需要经受超多项式查询错误率的超多项式下降。因此，本文推测对于任何实际错误模型，其错误率都必须超过多项式，特别是对于超多项式查询的算法，需要超多项式降低错误率，进一步说明量子纠错的必要性。

Feb, 2015

研究了计算随机存取内存（CRAM）的实验室展示及其在逻辑操作和神经网络应用方面的准确性特点。

Dec, 2023

本研究提出了一种名为神经随机访问机（Neural Random Access Machine）的神经网络架构，通过反向传播从输入输出示例中训练模型。实验结果表明，该模型能够学习解决需要指针操作和解引用的算法任务，并可以对像链表和二叉树这样的简单数据结构进行操作。

Nov, 2015

通过量子架构搜索来最大程度地提高 VQAs 的鲁棒性和可培训性，以在嘈杂的中间规模量子设备上实现数据分类和量子化学任务的优化。

Oct, 2020

该论文实现了一个大规模的量子激活循环神经网络，具有超过 3 万亿个硬件节点 /cm²，并通过每个读出通道的 0.07 nW 电功率进行控制。与当前报告的最佳性能水平相比，此实现将网络规模扩大了两个数量级，并将功耗降低了六倍，实现了与人脑相当的功率效率，消耗 0.2 nW / 神经元。该芯片支持比可用技术高三倍的位密度，并具有在 1 cm² 的面积内存储超过 2^1104 个密钥的能力。该量子技术平台有助于应对网络犯罪行业对小到大规模设施的认证侵犯。

Mar, 2024

研究了一种限制性的量子计算模式 —— 瞬间量子计算架构和抽象模型，利用二元骨架理论，证明了该模式足够丰富，使得从经典角度无法高效准确采样的概率分布能够采样；研究了可用于证明量子效应存在的简单交互证明游戏，而且只需使用比 Shor 算法所需更少的量子位。

Sep, 2008