本文综述了在量子计算、机器学习和人工智能交叉领域的主要思想、最近的发展以及在量子领域中研究机器学习和人工智能技术的进展，并探讨了量子机器学习和人工智能的相互增强作用以及基于量子力学概念的学习和智能问题。
Sep, 2017
本文提出了适用于聚类分配和聚类查找的有监督和无监督的量子机器学习算法，利用量子计算能够处理高维向量的优势，实现了对于大量向量的分类问题的指数级加速。
Jul, 2013
该文研究了近年来机器学习对于量子技术的影响，重点介绍了科学家们利用机器学习及人工智能等方法来分析量子测量、估计量子设备的参数以及发现新的量子实验方案、协议和反馈策略等，以进一步提高量子计算、量子通信和量子模拟等方面的效果，并探讨了未来发展方向和挑战。
Aug, 2022
本研究中，我们提出了两种量子算法用于机器学习问题的处理，即量子变分分类器和量子核估计器，并在超导处理器上实现了这两种算法，为探索噪声中等规模量子计算机在机器学习中的应用提供了新的工具。
Apr, 2018
利用小型光子量子计算机成功实现 2、4、8 维向量的有监督和无监督机器学习分类，这为利用量子计算机处理高维向量提供了新的可能性。
Sep, 2014
本文为 AI4Science 领域中的一个子领域 —— 量子、原子和连续系统的 AI 提供了技术上的全面介绍，重点在于探讨诸如如何采用深度学习方法捕捉自然系统物理第一性原理、特别是对称性等挑战。
Jul, 2023
本文旨在从量子信息的角度，发起一种系统地对待机器学习的方法，并涵盖了机器学习的三大分支：监督学习，无监督学习和强化学习。通过这种方法，本文提出了一个系统化的方案以解决强化学习中的量子提升问题，并证明了在限定的时间范围内，对广泛的学习问题都可获得学习效率的二次和性能的指数级增强。
Oct, 2016
本文系统概述了新兴领域 - 量子机器学习的方法、技术细节以及未来理论的潜力。该领域研究人员研究了量子计算如何帮助改进传统的机器学习算法，具有重要的计算优势。
量子自然语言处理领域的现状和技术发展，介绍了量子设计在文本编码方面的新方法，并探讨了语言中的概念表达和场景幻觉问题与量子力学的关系。
Mar, 2024
本文旨在探讨量子计算与机器学习中内核方法之间的相关性，并阐述如何利用通过编码输入数据来创建非线性特征空间的理论基础，进而使用量子计算机进行分析。作者进一步提出使用量子内核估计，并将其输入到经典的内核方法，以及使用变分量子电路作为线性模型来分类数据的两种方法。
Mar, 2018