Il a été publié sur ArXiv, ce qui veut dire pas de peer-review. Juste un peu de modération pour éviter les erreurs et abus évidents, mais pas d'évaluation stricte de la qualité du contenu.
https://en.wikipedia.org/wiki/ArXiv
Et les asiatiques ont souvent du mal avec l'anglais {'^_^}.
Sauf qu'ici, rien du tout: "Here the machine is only designed to recognize a single character image", soit pas de segmentation (recherche des caractères) dans une image contenant diverses choses. On a des images de 6 et des images de 9 monochromes, propres et bien alignées. De même ils n'utilisent que 2 caractéristiques, et qui permettent toutes les deux de différencier un 6 d'un 9 (le ratio horizontal est plus grand pour le 6 que pour le 9, et le ratio vertical est plus grand pour le 9 que pour le 6). Du coup, pas de "tri" sur les caractéristiques utiles ou non (avec un 1 par exemple, aucun de ces ratios ne serait informatif, avec un 3 seul le ratio horizontal le serait). Si l'algo n'est pas buggé ça marche, si ça ne marche pas il l'est. Ils ont vraiment fait au plus simple, l'idée étant ici d'avoir un proof of concept sur la partie classification, et non de chercher à montrer qu'on est capable de faire de la perf : c'est au minimum faisable, mais on ne prouve rien de plus.
Dit autrement, on refait pareil que les débuts de l'OCR, mais sur machine quantique cette fois-ci.
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