主题：《谷歌量子计算机的经典模拟》

主题简介：近期含噪量子计算的一个焦点问题是量子计算机相对于经典计算机在特定问题上是否具有计算上的优越性。谷歌公司量子计算团队于2019年发布了具有53个量子比特的“悬铃木”量子线路，提出了此量子线路的末态采样问题。谷歌的量子硬件可以在200秒时间内获得100万个末态样本，线性交叉熵保真度为0.002左右。谷歌估算经典计算机如果要解决相同的采样问题则需要使用超算计算一万年，因此宣称已经实现了“量子霸权”。在这个报告中，张潘将介绍他和博士生潘峰，陈珂杨所提出的张量网络方法，将悬铃木量子线路采样问题的经典计算时间从一万年缩短至数十秒，从而终结了谷歌的量子霸权。

个人简介：张潘，中科院理论物理所研究员，本科、博士毕业于兰州大学，曾在美国圣塔菲研究所从事博士后研究。张潘的研究兴趣广泛，关心统计物理，机器学习与量子物理的交叉领域，提出了基于神经网络的统计力学计算方法以及基于张量网络的非监督学习新方法。

主题：《量子人工智能前沿进展》

主题简介：量子人工智能研究人工智能与量子物理的交叉：一方面量子计算可以加速解决一些复杂的人工智能问题；另一方面，人工智能里面的一些方法，技术也可以用来解决量子领域里的问题。本报告将重点介绍量子人工智能领域的部分前沿进展情况。

个人简介：邓东灵，清华大学交叉信息研究院助理教授，博士生导师，青年千人。2007年获南开大学物理、数学双学士学位，2015年博士毕业于美国密西根大学，博士论文获“Kent M. Terwilliger Memorial Thesis Prize”奖。2015-2018年在马里兰大学联合量子研究所从事博士后研究，2018年回国入职清华大学。主要研究方向为量子人工智能，已在Physical Review Letters, Science Advances等期刊上发表论文70多篇，受邀撰写多篇综述论文并担任欧盟研究委员会（ERC）,波兰国家科学中心 (NSC Poland) 等基金评审人。

主题：《量子理论与自然语言处理》

主题简介：近年来，量子理论和人工智能的交叉研究越来越受人们的关注。本次报告讲解量子力学与自然语言理解的基本联系，并针对自然语言的量子不确定性关键科学问题，介绍量子自然语言处理的前沿进展，以及未来挑战。

个人简介：张鹏，天津大学教授、博士生导师、计算机学院副院长，入选微软亚洲研究院铸星计划，十余年来致力于量子信息检索和量子语言建模的研究工作，并积极推动研究成果的落地应用。发表论文包括中国计算机学会（CCF）推荐A/B类会议论文（NeurIPS, SIGIR，ICLR，ACL，IJCAI，AAAI，WWW，CIKM，EMNLP）和期刊论文（TNNLS，TKDE，TIST，IP&M）。获得顶级学术会议SIGIR 2017 Best Paper Award Honorable Mention，欧洲信息检索会议ECIR 2011 Best Poster Award。

主题：《量桨——量子人工智能进展与实践》

主题简介：量子计算是备受关注的下一代计算技术，其与人工智能正在不断融合发展，有望引领新一轮的突破创新。量子人工智能当前发展重点关注量子机器学习算法的突破创新，同时也亟需对应的研发与实践平台。该报告将介绍量子人工智能研发平台量桨，并重点介绍我们基于量桨在Quantum for AI（利用量子计算赋能人工智能）与AI for Quantum（利用人工智能突破量子技术瓶颈）两个方面的最新研究成果。

个人简介：王鑫，百度研究院量子计算研究所资深研究员，主要从事量子计算研究与百度量子平台研发。2018年于悉尼科技大学获得博士学位，获评校长杰出博士论文。2018-2019年，作为Hartree Fellow在美国马里兰大学量子信息与计算机科学联合中心从事研究，2019年加入百度量子计算研究所。曾任AQIS等国际会议的程序委员会成员，并受邀在量子计算顶会TQC 2020作大会邀请报告，目前担任顶级期刊《Quantum》的编委，在Physical Review Letters, IEEE TIT, npj Quantum Information, AAAI等顶会顶刊发表论文四十余篇。