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    <title>AlphaView - MLGO 뉴스</title>
    <link>https://www.alphaview.kr</link>
    <description>실시간 미국 주식 뉴스를 AI로 분석하여 시장 정보를 제공합니다.</description>
    <language>ko</language>
    <lastBuildDate>Sun, 25 Oct 2026 14:32:33 GMT</lastBuildDate>
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      <title>AlphaView</title>
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    <copyright>Copyright 2026 AlphaView. All rights reserved.</copyright>
    <managingEditor>contact@alphaview.kr (AlphaView)</managingEditor>
    <webMaster>contact@alphaview.kr (AlphaView)</webMaster>
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    <item>
      <title><![CDATA[MicroAlgo Inc., 고정밀, 고처리량 확장 가능한 양자 알고리즘 재구성 시뮬레이션 기술 개발]]></title>
      <link>https://www.alphaview.kr/news/41463-microalgo-inc-고정밀-고처리량-확장-가능한-양자-알고리즘-재구성-시뮬레이션-기술-개발</link>
      <description><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 6월 4일, 고정밀 및 고처리량의 재구성 가능한 양자 알고리즘 시뮬레이션 기술 개발을 발표했습니다. 이 기술은 기존 양자 알고리즘 시뮬레이션의 낮은 효율성과 높은 자원 소모 문제를 해결하기 위해 산술 연산 단순화 모델과 핵 연산 반복 모델을 기반으로 합니다. MicroAlgo의 혁신적인 시뮬레이션 기술은 양자 컴퓨팅 연구 및 실제 양자 컴퓨터 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 이는 회사의 기술 경쟁력 강화와 잠재적 시장 기회 확대로 이어질 수 있습니다.]]></description>
      <pubDate>Thu, 04 Jun 2026 15:56:55 GMT</pubDate>
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      <category>AI/기술</category>
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      <dc:creator>PR Newswire</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 6월 4일, 고정밀 및 고처리량의 재구성 가능한 양자 알고리즘 시뮬레이션 기술 개발을 발표했습니다. 이 기술은 기존 양자 알고리즘 시뮬레이션의 낮은 효율성과 높은 자원 소모 문제를 해결하기 위해 산술 연산 단순화 모델과 핵 연산 반복 모델을 기반으로 합니다. MicroAlgo의 혁신적인 시뮬레이션 기술은 양자 컴퓨팅 연구 및 실제 양자 컴퓨터 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 이는 회사의 기술 경쟁력 강화와 잠재적 시장 기회 확대로 이어질 수 있습니다.

MicroAlgo Inc.는 2026년 6월 4일, 고정밀 및 고처리량의 재구성 가능한 양자 알고리즘 시뮬레이션 기술 개발을 발표했습니다. 이 기술은 기존 양자 알고리즘 시뮬레이션의 낮은 효율성과 높은 자원 소모 문제를 해결하기 위해 산술 연산 단순화 모델과 핵 연산 반복 모델을 기반으로 합니다. MicroAlgo의 혁신적인 시뮬레이션 기술은 양자 컴퓨팅 연구 및 실제 양자 컴퓨터 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 이는 회사의 기술 경쟁력 강화와 잠재적 시장 기회 확대로 이어질 수 있습니다.]]></content:encoded>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[MicroAlgo Inc., 격자 암호화를 기반으로 한 양자 암호화 기술 개발, LSQb 알고리즘의 정보 은닉 및 전송 과정에 통합하여 양자 공격 방어 전략 강화]]></title>
      <link>https://www.alphaview.kr/news/40837-microalgo-inc-격자-암호화를-기반으로-한-양자-암호화-기술-개발-lsqb-알고리즘의-정보-은닉-및-전송-과정에-통합하여-양자-공격-방</link>
      <description><![CDATA[MicroAlgo는 2026년 5월 28일, 격자 암호화를 기반으로 한 양자 암호화 기술을 개발하여 LSQb 알고리즘에 통합했다고 발표했습니다. 이 기술은 양자 컴퓨터의 공격으로부터 정보를 보호하는 데 중점을 두며, 정보 은닉 및 전송의 보안성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이는 양자 컴퓨팅 환경에서의 정보 보안에 대한 MicroAlgo의 기술적 리더십을 보여주며, 향후 관련 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 잠재력을 시사합니다.]]></description>
      <pubDate>Thu, 28 May 2026 15:40:33 GMT</pubDate>
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      <category>AI/기술</category>
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      <dc:creator>PR Newswire</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[MicroAlgo는 2026년 5월 28일, 격자 암호화를 기반으로 한 양자 암호화 기술을 개발하여 LSQb 알고리즘에 통합했다고 발표했습니다. 이 기술은 양자 컴퓨터의 공격으로부터 정보를 보호하는 데 중점을 두며, 정보 은닉 및 전송의 보안성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이는 양자 컴퓨팅 환경에서의 정보 보안에 대한 MicroAlgo의 기술적 리더십을 보여주며, 향후 관련 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 잠재력을 시사합니다.

MicroAlgo는 2026년 5월 28일, 격자 암호화를 기반으로 한 양자 암호화 기술을 개발하여 LSQb 알고리즘에 통합했다고 발표했습니다. 이 기술은 양자 컴퓨터의 공격으로부터 정보를 보호하는 데 중점을 두며, 정보 은닉 및 전송의 보안성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. 이는 양자 컴퓨팅 환경에서의 정보 보안에 대한 MicroAlgo의 기술적 리더십을 보여주며, 향후 관련 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 잠재력을 시사합니다.]]></content:encoded>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[MicroAlgo Inc., 양자 회로 혁신을 위한 다중 목표 진화 알고리즘 개발]]></title>
      <link>https://www.alphaview.kr/news/35880-microalgo-inc-양자-회로-혁신을-위한-다중-목표-진화-알고리즘-개발</link>
      <description><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 5월 14일, 양자 회로 설계를 자동화하는 다중 목표 진화 알고리즘(MOEA)을 발표했습니다. 이 알고리즘은 회로의 정확성, 폭, 깊이, 게이트 수 등 다양한 성능 지표 간의 균형을 맞추면서 &quot;0&quot;부터 양자 회로를 설계할 수 있습니다. 이는 제한된 리소스를 가진 초기 양자 컴퓨팅 하드웨어에 최적화된 회로 설계를 가능하게 하여 양자 알고리즘 개발에 중요한 진전을 가져올 것으로 기대됩니다.]]></description>
      <pubDate>Thu, 14 May 2026 16:40:00 GMT</pubDate>
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      <category>AI/기술</category>
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      <dc:creator>PR Newswire</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 5월 14일, 양자 회로 설계를 자동화하는 다중 목표 진화 알고리즘(MOEA)을 발표했습니다. 이 알고리즘은 회로의 정확성, 폭, 깊이, 게이트 수 등 다양한 성능 지표 간의 균형을 맞추면서 "0"부터 양자 회로를 설계할 수 있습니다. 이는 제한된 리소스를 가진 초기 양자 컴퓨팅 하드웨어에 최적화된 회로 설계를 가능하게 하여 양자 알고리즘 개발에 중요한 진전을 가져올 것으로 기대됩니다.

MicroAlgo Inc.는 2026년 5월 14일, 양자 회로 설계를 자동화하는 다중 목표 진화 알고리즘(MOEA)을 발표했습니다. 이 알고리즘은 회로의 정확성, 폭, 깊이, 게이트 수 등 다양한 성능 지표 간의 균형을 맞추면서 "0"부터 양자 회로를 설계할 수 있습니다. 이는 제한된 리소스를 가진 초기 양자 컴퓨팅 하드웨어에 최적화된 회로 설계를 가능하게 하여 양자 알고리즘 개발에 중요한 진전을 가져올 것으로 기대됩니다.]]></content:encoded>
    </item>
    <item>
      <title><![CDATA[MicroAlgo Inc., 제곱합 표현 형태의 불 함수 기반 최적의 정확한 양자 쿼리 알고리즘 개발]]></title>
      <link>https://www.alphaview.kr/news/33156-microalgo-inc-제곱합-표현-형태의-불-함수-기반-최적의-정확한-양자-쿼리-알고리즘-개발</link>
      <description><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 4월 30일, 불 함수 쿼리 문제 해결을 위한 새로운 접근 방식을 발표했습니다. 이 기술은 불 함수의 제곱합 표현 형태에서 시작하여 최적의 정확한 양자 쿼리 알고리즘 설계를 목표로 하는 완전히 새로운 기술 프레임워크를 구성합니다. 이는 양자 컴퓨팅 분야에서 쿼리 복잡성을 개선하여 알고리즘 성능을 향상시킬 잠재력을 가지며, MLGO 투자자들에게는 혁신적인 기술 개발을 통한 성장 기회를 시사합니다.]]></description>
      <pubDate>Thu, 30 Apr 2026 15:51:14 GMT</pubDate>
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      <category>AI/기술</category>
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      <dc:creator>PR Newswire</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 4월 30일, 불 함수 쿼리 문제 해결을 위한 새로운 접근 방식을 발표했습니다. 이 기술은 불 함수의 제곱합 표현 형태에서 시작하여 최적의 정확한 양자 쿼리 알고리즘 설계를 목표로 하는 완전히 새로운 기술 프레임워크를 구성합니다. 이는 양자 컴퓨팅 분야에서 쿼리 복잡성을 개선하여 알고리즘 성능을 향상시킬 잠재력을 가지며, MLGO 투자자들에게는 혁신적인 기술 개발을 통한 성장 기회를 시사합니다.

MicroAlgo Inc.는 2026년 4월 30일, 불 함수 쿼리 문제 해결을 위한 새로운 접근 방식을 발표했습니다. 이 기술은 불 함수의 제곱합 표현 형태에서 시작하여 최적의 정확한 양자 쿼리 알고리즘 설계를 목표로 하는 완전히 새로운 기술 프레임워크를 구성합니다. 이는 양자 컴퓨팅 분야에서 쿼리 복잡성을 개선하여 알고리즘 성능을 향상시킬 잠재력을 가지며, MLGO 투자자들에게는 혁신적인 기술 개발을 통한 성장 기회를 시사합니다.]]></content:encoded>
    </item>
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      <title><![CDATA[MicroAlgo Inc., 피드포워드 신경망을 위한 양자 알고리즘 기술 개발로 신경망 혁신 주도]]></title>
      <link>https://www.alphaview.kr/news/31464-microalgo-inc-피드포워드-신경망을-위한-양자-알고리즘-기술-개발로-신경망-혁신-주도</link>
      <description><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 4월 24일, 피드포워드 신경망을 위한 양자 알고리즘 기술을 개발했다고 발표했습니다. 이 기술은 기존 신경망의 훈련 및 평가 성능 병목 현상을 돌파하며, 과적합에 대한 자연스러운 저항성을 제공합니다. MicroAlgo Inc.의 양자 알고리즘은 벡터 내적의 효율적인 근사 및 양자 RAM 도입을 통해 훈련 효율성을 크게 향상시켜, AI 분야의 차세대 혁신을 이끌 잠재력을 지닙니다.]]></description>
      <pubDate>Fri, 24 Apr 2026 12:30:53 GMT</pubDate>
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      <category>AI/기술</category>
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      <dc:creator>PR Newswire</dc:creator>
      <content:encoded><![CDATA[MicroAlgo Inc.는 2026년 4월 24일, 피드포워드 신경망을 위한 양자 알고리즘 기술을 개발했다고 발표했습니다. 이 기술은 기존 신경망의 훈련 및 평가 성능 병목 현상을 돌파하며, 과적합에 대한 자연스러운 저항성을 제공합니다. MicroAlgo Inc.의 양자 알고리즘은 벡터 내적의 효율적인 근사 및 양자 RAM 도입을 통해 훈련 효율성을 크게 향상시켜, AI 분야의 차세대 혁신을 이끌 잠재력을 지닙니다.

MicroAlgo Inc.는 2026년 4월 24일, 피드포워드 신경망을 위한 양자 알고리즘 기술을 개발했다고 발표했습니다. 이 기술은 기존 신경망의 훈련 및 평가 성능 병목 현상을 돌파하며, 과적합에 대한 자연스러운 저항성을 제공합니다. MicroAlgo Inc.의 양자 알고리즘은 벡터 내적의 효율적인 근사 및 양자 RAM 도입을 통해 훈련 효율성을 크게 향상시켜, AI 분야의 차세대 혁신을 이끌 잠재력을 지닙니다.]]></content:encoded>
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