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📹 ICCV2025 · 2 篇论文解读

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JPEG Processing Neural Operator for Backward-Compatible Coding

提出JPNeO，一个完全后向兼容JPEG格式的下一代编解码器，通过在编码和解码阶段分别引入神经算子(JENO和JDNO)以及可训练量化矩阵，显著提升JPEG重建质量（尤其是色度分量），同时保持低内存和少参数量的优势。

ResQ: A Novel Framework to Implement Residual Neural Networks on Analog Rydberg Atom Quantum Computers

提出 ResQ——首个利用模拟 Rydberg 原子量子计算机的连续时间哈密顿演化来原生实现残差神经网络（ResNet）的框架，通过分段参数化激光脉冲编码输入特征和训练参数，在 MNIST/FashionMNIST/医疗数据集的分类任务上相比同等规模经典模型平均提升50%。