2021 年 6 月 11 日 — 作者：Cheng Xing 和 Michael Broughton，Google

2020 年 11 月 27 日 — Rensselaer Polytechnic Institute 的 Owen Lockwood 的客座文章。

2020 年 11 月 13 日 — 作者：Google/Caltech 的黄信源、Google 的 Michael Broughton、Google 的 Jarrod R. McClean、Google 的 Masoud Mohseni。 数据驱动机器学习。大规模研究和生产 ML 都依赖于高质量的大量数据源，在这些数据源中，越多越好 通常是情况。使用训练数据使机器学习算法能够实现比… 更好的性能。

2020 年 8 月 10 日 — 作者：Andrea Skolik，大众汽车集团和莱顿大学

3 月初，Google 与滑铁卢大学 和大众汽车集团 共同发布了TensorFlow Quantum (TFQ)。TensorFlow Quantum 是一个用于量子机器学习 (QML) 的软件框架，它允许研究人员共同使用来自Cirq 和TensorFlow 的功能。Cirq 和 TFQ 旨在模拟噪声中间尺度…