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利用人工智能和量子技术优化材料发现和操作
作为全球最大的化学品生产商，巴斯夫不断为消费品、交通、医疗保健、农业、能源等领域开发新材料。他们正在探索如何在当今的经典计算机上利用人工智能和量子技术来增强现有的化学信息学解决方案，特别是可以预测新材料分子特性的机器学习模型。
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加速化学及其他领域的量子能力：bp 和 Zapata 的案例研究
作为世界上最大的能源公司之一，英国石油公司正在寻求利用包括量子计算在内的新兴技术进行创新。他们希望确定量子计算对其核心业务内外的化学计算的影响。
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利用工业生成人工智能优化汽车制造
像宝马这样的全球制造商面临着一个困难的优化问题：他们如何安排工人实现生产目标，同时最大限度地减少闲置时间？有多种可能的配置和许多限制。不同的车间有不同的生产率，并且每个车间都有自己独立的一组班次安排。此外，制造商需要防止制造过程中各步骤之间缓冲区的溢出和短缺。
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使用 Orquestra® 优化供应链运营
一家国际饮料分销商将软饮料运送到其辖区内超过 700,000 台自动售货机。优化该物流网络将增加收入、降低燃料成本并减少公司的碳足迹。该组织还希望改进其数据架构，以支持更快、更高效的日常路由计算。
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使用量子电路加速 BBVA 的蒙特卡罗模拟
BBVA 总部位于西班牙，是世界上最大的金融机构之一，依靠复杂的计算进行风险分析和金融产品定价。蒙特卡罗模拟用于信用估值调整 (CVA) 和衍生品定价，但它们复杂、成本高且耗时。
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利用工业生成人工智能和 Orquestra 增强比赛分析
比赛会产生大量数据——每辆车大约 1 TB。 Andretti Autosport 一直在寻找更好的方法来分析数据，以获得竞争优势。他们的目标是什么？使用专有的 Zapata 生成人工智能技术升级现有的数据分析基础设施，以推动他们的比赛策略并赢得更多比赛。
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使用 Zapata 对量子计算应用进行基准测试
量化量子计算机的长期效用并了解它们为解决计算难题提供的优势。
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