量子计算和传统计算有何不同？
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量子计算与传统计算的主要区别在于它们处理信息的基本单元和运算原理。传统计算使用比特作为基本单元，每个比特只能是0或1。而量子计算使用量子比特（qubit），量子比特不仅可以是0或1，还可以同时处于0和1的叠加态，这种特性称为叠加。此外，量子比特之间可以存在纠缠态，即一个量子比特的状态可以瞬间影响另一个量子比特的状态，即使它们相隔很远。这种叠加和纠缠的特性使得量子计算机在处理某些特定问题时比传统计算机更高效，尤其是在需要大量并行计算或搜索的任务上。
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什么是人工智能的监督学习和无监督学习？
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人工智能中的监督学习是一种学习方法，其中算法通过已标记的数据进行训练，这些数据包含输入和对应的输出。算法学习从输入映射到输出的关系。例如，在图像识别中，每张图片都有一个标签（如“猫”或“狗”），算法通过这些示例学习如何将新图片分类为“猫”或“狗”。

无监督学习则是算法从未标记的数据中进行学习，没有预先定义的输出标签。算法尝试自行发现数据中的模式和结构。常见的无监督学习任务包括聚类（将数据分组成相似的群组）和降维（减少数据的维度以便更易于分析）。
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斐波那契数列是什么？
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斐波那契数列是一个数列，其中每个数是前两个数的和。数列开始为：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, …。这个数列可以用递归公式定义为：F(0) = 0，F(1) = 1，对于n > 1，F(n) = F(n-1) + F(n-2)。斐波那契数列在自然界和数学中有广泛的应用，例如在植物学中用于描述花瓣和叶子的排列。
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