量子人工智能用于阿尔茨海默病早期筛查
通过分析 2008 年至 2023 年间基于深度学习技术和强化学习的阿尔茨海默病诊断论文,发现深度学习方法具有提取特征并具有良好准确度对阿尔茨海默病进行分类的巨大能力,需要探索 DRL 在痴呆症检测领域的应用。
Apr, 2023
该论文讨论了利用脑波技术开发数字生物标识符以监测痴呆症,提出了一种基于信息几何的分类方法以自动辨别脑电图诱发反应,通过机器学习技术进行轻度认知障碍和阿尔茨海默病的诊断。
Nov, 2018
量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例,该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览,其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。
Apr, 2024
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
通过使用人工神经网络和支持向量机作为分类器,以及主成分分析作为特征提取技术,这篇论文研究了基于机器学习的方法在阿尔茨海默病检测和分类中的性能,并表明这种组合方案在准确度和优势方面取得了显著成果。
Apr, 2024
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
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
本研究的主要目标是使用机器学习技术中的随机森林分类器等方法精确识别阿尔茨海默病,使用其中 30 个指标中的 4 个指标,成功地在近 94% 的病例中识别出该病。
Dec, 2022