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Please add labels (comp or sig), also you can visit https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md to find more.
为了让代码尽快被审核，请您为Pull Request打上 组件(comp)或兴趣组(sig) 标签，打上标签的PR可直接推送给责任人进行审核。
更多的标签可以查看https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md
以组件相关代码提交为例，如果你提交的是data组件代码，你可以这样评论：
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码，可以这样写：
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型，例如是bugfix或者是特性需求：
//kind/bug or //kind/feature
恭喜你，你已经学会了使用命令来打标签，接下来就在下面的评论里打上标签吧！

精简 代码量很小 深融合 易扩展 自适应 希望实际应用的案例多一些

关键字：量子计算云平台，量子计算机价格十分昂贵，如果只购买一台计算机，然后放到云上，在网上大家一起用，就可以加降低成本，华为云上有HiQ平台，可以实现拖拽编程。
建议：MindSpore一直在快速迭代改进中，开源社区中的教程和学习资料越来越完善，支持的技术也越来越多，比如Tensflow、Pytorch，但是我感觉真正适合AI小白入门的课程及学习资料还是不够多，希望后续开源社区在学习资料及教程中要推出更加初级好入手的的专栏或课程

经过介绍，我对昇思MindSpore Quantum印象最深的关键字是“量子计算”。

对于昇思MindSpore Quantum这样的量子计算框架，我认为其非常有前途，将为未来的量子计算领域带来更多的可能性。作为一个基于深度学习和量子计算的新型模型，它可以为实现更快、更高效的量子计算打下坚实的基础。

关键字：创新、可扩展性和实用性。

我的建议若是提供更加全面和细致的文档和教程会更好

昇思的关键字中我印象最深的关键字是变分量子算法（VQA）。他是一类利用经典优化器和量子线路相结合的算法，可以解决量子机器学习、量子化学模拟和量子组合优化等问题。
我认为昇思MindSpore Quantum团队可以继续致力于提高框架的易用性和兼容性，以满足更广泛的用户需求。

令我印象最深刻的就是：云平台
通过老师的介绍和课余时间对相关领域知识的了解，我认识到量子计算机十分昂贵，如果学生和研究人员对量子计算做研究都要购买量子计算机，无论是从资源角度还是从资金角度，都是不现实的，而云平台的搭建就克服了上述难题。通过现场使用HiQ云平台，我体验到了其编辑性、高效性，云的配置不但比自己电脑配置高，运行速度还快，十分适合学习和研究。
通过去年的“智能基座”和软件开源大赛，我很早就了解到了昇腾MindSpore，它是国产深度学习框架，在并行运算、算子开发、打破技术垄断等方面均有重大成就，包括今天老师介绍到的MindQuantum，都是在当今参数爆炸时代、算力时代下的救命稻草。通过亲自学习昇腾相关产品，我切实地体会到了昇腾正在飞速发展，并且吸引各地人才共建共维护。这里也建议昇腾多多推出基础课程，在学习MindSpore的过程中，我发现网上相关资源还是比较少，关键词条也很少。祝愿国产框架，国产运算越做越好，摆脱垄断局面，建立新标准！

关键字：极致性能————量子算法性能领先，极简开发————以用户为中心，极简代码开发
经过介绍我首先了解了HiQ量子计算全栈解决方案，包括云原生，开源，高性能，一体化，其次我了解了昇思MindSpore Quantum是一个开放的高性能的量子计算框架，包含了通用量子算法库，量子模拟器，量子模拟加速引擎等。其中令我印象深刻的是它的极致性能，如随机线路演化性能提升2倍，QAOA求解Max-Cut问题性能提升6倍等，量子算法的高速超过了我当初对它的想象。其次，MindSpore Quantum对比TensorFlow Quantum代码精简了一倍以上，我觉得这对开发者来说意味着很大的效率提升，也方便新手入门读懂代码。
建议：我认为一方面对于学习者来说MindSpore相关的学习资料比较少，建议在各个平台增加相关学习资料；另一方面，很多人对它的了解也很少，建议多从各种渠道宣传吸引更多的学习者，让国产深度学习框架为人们所熟知，从各个方面与国外的深度学习框架进行竞争。

提供更多教程和示例：量子计算是一个相对较新的领域，对于很多开发者和研究人员来说可能是陌生的。为了帮助用户更好地上手和理解，可以提供更多的教程、示例代码和文档，以展示MindSpore Quantum的功能和用法。

支持更多的量子硬件和仿真器：量子计算领域涌现了许多不同类型的量子硬件和仿真器。为了满足更多用户的需求，可以考虑增加对其他量子硬件和仿真器的支持，扩大平台的适用范围。

提供性能优化和调试工具：量子计算涉及到复杂的算法和系统设计，性能优化和调试是非常重要的环节。为了帮助用户更好地分析和优化量子计算程序，可以提供性能分析和调试工具，以及相关的文档和教程。

昇思在市场的竞争力是不可忽视的，mindspore就是时代的基础设施自主可控的代表，因而我印象最深的关键字是创新突破，期望看到华为进一步的创新

关键字：量子计算、开放源代码、跨平台。
建议和看法:
1.针对量子计算领域提供的量子计算框架具有重要意义，可以帮助更多的研究人员和开发者进入这个领域。
2.开放源代码是昇思MindSpore Quantum的优点之一，这一特性可可以吸引更多的开发者参与到该项目中，为框架的发展贡献自己的力量。
3.希望可以继续完善文档和教程，方便更多的初学者上手使用，加快量子计算技术的推广和应用。
4.昇思MindSpore Quantum作为一个新兴的量子计算框架，需要不不断探索，并积极跟进行业的发展和变化，为用户提供更加优秀和实用的功能和服务。

关键字：创新，量子计算机。
对于我而言，量子计算还是个很陌生的概念。但我觉得量子计算云平台是个特别好的创作。不仅解决了大家对于量子计算机的需求难题，而且让越来越多的人能够深层次的了解到了量子计算的领域。能够无形中扩展其影响力。诚然在当今时代，拥有强大算力是非常重要的！特别是意识到这是我们国内做到的产品，意义不可谓不大！希望大家能够继续努力，推动国产框架不断成长创新！

关键词 ：量子机器学习与量子计算
科学家曾提出了用于机器学习的量子感知机概念。最近20年，越来越多的用于机器学习的量子算法被发掘出来，其中包括用于求解线性方程组的HHL算法，和基于此的量子主成分分析、量子支持向量机等。但是实用化这些算法需要成千上万，乃至百万量级的量子比特MindQuantum是结合MindSpore和HiQ开发的量子机器学习库，支持多种量子神经网络的训练和推理。通过MindQuantum中的MindQuantumLayer，我们可以很容易的搭建量子机器学习层。为高校教师与学生的学习以及企业的发展都带来了很大的促进作用。
我觉得相关的学习平台应该做更多的推广，同时多进驻高校促进高校与企业的产教研结合，激发更多学生学习前沿技术

昇思MindSpore Quantum中MindSpore作为其公司深度学习框架，给人们带来新的思考领域。其作为专注于提供灵活、高效和易用的工具来支持深度学习任务。MindSpore Quantum则是基于MindSpore框架的量子计算扩展，结合了经典深度学习和量子计算的优势，提供了一种统一的开发环境，方便用户进行深度学习和量子计算的交叉研究和应用。而量子计算作为一个相对较新的领域，建议是为帮助更多不同领域的人方便理解，可以尽可能多开设教程、开放示例代码等

高效

遥遥领先

😃

关键字：量子计算云平台，量子计算机价格十分昂贵，如果只购买一台计算机，然后放到云上，在网上大家一起用，就可以加降低成本，华为云上有HiQ平台，可以实现拖拽编程。
建议：MindSpore一直在快速迭代改进中，开源社区中的教程和学习资料越来越完善，支持的技术也越来越多，比如Tensflow、Pytorch，但是我感觉真正适合AI小白入门的课程及学习资料还是不够多，希望后续开源社区在学习资料及教程中要推出更加初级好入手的的专栏或课程

遥遥领先，希望多增加疑问环节，全程无法提问留下一堆问题无法解决

关键词:
易用性：昇思MindSpore Quantum 的设计非常人性化，易于使用，对于初学者来说非常友好。我相信它在吸引更多开发者方面具有很大的优势。
高效性：昇思MindSpore Quantum 不仅易用，而且非常高效。它的并行计算和分布式计算能力出色，可以帮助开发者快速处理大量数据，提高算法效率。
可扩展性：昇思MindSpore Quantum 的可扩展性非常好，无论是硬件还是软件方面都可以轻松地扩展，以便适应不同规模和复杂度的任务。
灵活性：昇思MindSpore Quantum 不仅提供了丰富的功能和工具，还支持多种编程语言和开发环境，让开发者可以根据自己的喜好和需求进行选择。
建议和意见：
提供更多的教程和示例：虽然昇思MindSpore Quantum 的文档和示例已经非常丰富，但我认为如果能提供更多不同领域的实际应用教程和示例，将有助于提高初学者的学习效率和兴趣。
优化社区支持：昇思MindSpore Quantum 的社区非常活跃，但我认为可以进一步优化社区支持的渠道，例如增加更多的在线论坛或者聊天室等，以便让开发者可以更方便地得到帮助和支持。

对于昇思MindSpore Quantum，印象最深的关键字是“量子计算”和“优化算法”。MindSpore Quantum是一种基于量子计算的开源AI框架，它提供了丰富的量子算法和量子优化理论支持，用于解决复杂问题和优化计算性能。
建议和意见方面：

1. 深入了解量子计算和量子算法：由于量子计算是新兴领域，建议提前学习有关量子力学和量子计算的基础知识，以便更好地理解和应用MindSpore Quantum。
2. 探索丰富的算法库：MindSpore Quantum提供了丰富的量子算法库，建议学习和尝试其中的经典算法和优化算法，以便更好地应用于实际问题。
3. 参与社区交流和贡献：MindSpore Quantum具有开源社区，可以积极参与其中的交流和讨论，与其他开发者分享经验和交流想法，同时也可以贡献自己的代码和改进建议。
4. 实践和应用场景：尝试将MindSpore Quantum应用于实际问题中，了解其在不同领域的适用性和效果，并结合实际情况提出反馈和改进建议。

量子计算，通过量子增加算力的方式很棒，用很少的比特进行大的算力

遥遥领先

极简的开发模式,极致的性能体验.
希望能开设更多课程，并更加完善使用文档

关键字：量子计算
建议：目前比较好的系统学习教程比较少，期望可以完善社区，建立起更完好的学习社区

系统的创新
讲解可以更详细点

昇思MindSpore正式开源，其为国内的人工智能产业带来了新的气息。一次开发，实现端边云全场景部署，其对于开发者的减负显而易见；原生支持大规模训练，自动并行降低80%代码数量，自动调优节约60%时间成本，为企业业务创新奠定了基础；同时，其带来的科学计算新范式，使得整体性能成倍级增长。

从介绍中，对于昇思MindSpore Quantum，我印象最深的关键字是“量子计算”。建议就是继续遥遥领先。

1. 昇思MindSpore Quantum

2. 量子机器学习

3. 量子计算

4. 开源

5. 神经网络

6. 量子门

7. 哈密顿模拟

8. 量子纠缠

9. 量子优化

10. 量子软件栈

昇思的关键字中我印象最深的关键字是变分量子算法（VQA）。他是一类利用经典优化器和量子线路相结合的算法，可以解决量子机器学习、量子化学模拟和量子组合优化等问题。
我认为昇思MindSpore Quantum团队可以继续致力于提高框架的易用性和兼容性，以满足更广泛的用户需求。

1. 昇思MindSpore Quantum

2. 量子机器学习

3. 量子计算

4. 开源

5. 神经网络

6. 量子门

7. 哈密顿模拟

8. 量子纠缠

9. 量子优化

10. 量子软件栈

量子机器学习和量子计算。可以加强高校合作，为该方面增加新鲜血液，也可以加大宣传，为量子计算的发展提供更多的学习者。

关键词：量子计算 昇腾 AI 算力 新的发展方向 华为云 华为智能基座2.0。建议：建议多举一些例子帮助理解，多提问一些。

印象1. 昇思MindSpore Quantum
2. 量子机器学习
3. 量子计算
4. 开源
5. 神经网络
6. 量子门
7. 哈密顿模拟
8. 量子纠缠
9. 量子优化
10. 量子软件栈
建议：个人感觉良好，这个建议是对我自己的建议，希望我自己能沉得住气去学习量子计算

性能的优越性，创新性
我希望可以扩展更多的业务，发展更多的方面，让人们的操作可以更加简洁～

我对昇思MindSpore Quantum印象最深的关键字是量子计算，在讲座中我了解到了超导比特、囚禁离子、半导体量子点、里德堡原子等量子计算硬件路线，我了解到专用量子计算在3到5年内可以实现落地应用，具体可以应用于组合优化、量子化学、材料模拟等领域，通用量子计算也有望在10多年后实现应用，进行密码破译。在现场动手实践中，我使用了华为HiQ量子计算云平台简单运行相应代码，对新兴量子计算产生了浓厚兴趣。在日后华为集团能够开设更多MindSpore Quantum课程，帮助学习了解，实际应用，希望华为MindSpore Quantum继续遥遥领先！

我对昇思MindSpore Quantum印象最深的关键字是“量子计算”或者是“方便，简介，智能”。
我的建议和意见:①尽管平台提供了很多优秀的教学资源来方便我们学习这个量子计算技术，但是对于小白来说，入门学习资料还是较少，希望平台可以推出更多的对于小白有利的资料。
②对于该平台我更希望可以推出能够帮助我们大学生来进行各种科技竞赛的资源，从而激发大学生潜在的创新力和竞争性，推动大学生的才能激发。

通过讲座了解到，MindSpore着重提升易用性并降低AI开发者的开发门槛，MindSpore原生适应每个场景包括端、边缘和云，并能够在按需协同的基础上，通过实现AI算法即代码，使开发态变得更加友好，显著减少模型开发时间，降低模型开发门槛。
想到之前用的light云开发，两个对比一下，明显MindSpore更加方便快捷，运行速度快。
另外，对于热门量子计算的大致讲解，像是主要引起兴趣比较缺乏，建议实操多一点。

关键字：量子计算 人工智能
希望能更通俗一些，小白听的有点懵。

印象最深的是 quantum 所对应的量子，此次听讲座唤回了我对于量子力学那神秘莫测，不和“逻辑”的深深痴迷。
我的建议是希望能给听众一点预习资料，多举出一些便于理解的例子，好能够普惠更多学生。

关键词：云开发平台 操作便捷易上手
意见：华为提供的量子计算云开发平台无需配置自行环境，且功能强大、入门教程清晰、容易上手。但经过实际使用，其稳定性不算太好，受网络状况影响较大，目前使用体验不如本地操作。
建议：可以在新用户首次使用时加上简洁明了的新手提示，平台功能太多，刚开始使用有点找不着北。

关键字：华为量子云开发平台 高效高集成 易上手 易开发
建议：课前准备工作做的不够好。可以添加视频学习链接，会上介绍的视频学习可以在课前加深了解，但是课前并没有得到消息。 对于开发环境的了解，单单的量子化编程也可以在本地进行，安装相关的库就可以，就真的初学者的对编程的了解，感觉给的链接和教程以及上传Git有点复杂化了，可以在教程中添加可选项。给出以下的小建议：
1：课前给出视频学习资料，量子相关科普或者平台学习链接，了解相关库和操作
2：现场代码演示效果不好，可以放在课前视频中反复观看，原因是没有基础准备
3：场馆没有网络，策划的不好