通过回顾机器学习中的量子计算文献，研究了量子算法的限制、与传统经典算法的比较，以及为什么期望量子资源能够提供学习问题的优势，而在存在噪声和某些计算困难的问题中，量子计算令人期待的路线。

Jul, 2017

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

机器学习和量子计算的结合有潜力提供更高的准确性和计算效率，并对抗攻击产生更强的鲁棒性。然而，要建立强大的QAML工具仍有挑战。本文回顾了QAML的最新进展、字典并提出未来的研究方向，以期在量子计算硬件规模扩大和噪声水平降低的情况下实现QAML方法的实用性。

Jun, 2023

本综述调查了在量子硬件上实现的监督学习和无监督学习应用，并探讨了其局限性及如何克服这些局限性。在此基础上，评估了这些 QML 实现与它们的经典对应物的性能表现，并讨论了应用 QML 在实际量子设备上存在的瓶颈和潜在解决方案。

Jul, 2023

该研究论文综述了量子计算在机器学习中的应用，包括量子机器学习算法、量子数据集、硬件技术、软件工具、模拟器和应用程序，为读者提供了跳跃到量子机器学习领域的最新技术的有价值的信息和资源。

Oct, 2023

本文旨在比较机器学习算法的有效性在经典和量子计算范式中。通过研究经典支持向量机和基于量子硬件的量子支持向量机在鸢尾花数据集上的分类能力，我们发现在特定场景下，量子支持向量机可以与经典支持向量机相媲美的准确率，尽管目前的执行时间较长。此外，我们强调增加量子计算能力和并行规模可以显著提高量子机器学习算法的性能。这项研究为我们提供了关于机器学习在量子计算时代的现状和未来潜力的宝贵见解。

Oct, 2023

利用量子计算和量子机器学习算法在数据处理方面取得了指数级的提速、资源需求的减少以及准确度和效率的提高，本文对量子计算、机器学习和量子机器学习算法进行了探讨，并提供了一个简化的步骤，可以帮助读者建立量子机器学习算法的模拟。此外，通过在数据集上利用机器学习和量子机器学习方法进行模拟，利用量子模拟器对它们的性能进行了比较。

Nov, 2023

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

综述型论文详细探讨了量子计算和机器学习在数据处理和分析方面的转变性影响，超越了传统计算方法的限制，重点研究了量子计算对高级数据处理和应用的意义，尤其强调了提升网络安全的潜力。

Jun, 2024

本文研究了量子机器学习服务（QMLaaS）中存在的安全隐患，填补了关于经典和量子机器学习领域已知安全威胁的知识空白。通过概述QMLaaS的全过程，强调了与不可信的经典或量子提供者相关的重大安全问题，为安全的QMLaaS部署提供了重要的参考。关键发现表明，未经授权的访问可能危及模型的完整性并导致知识产权（IP）被盗。

Aug, 2024