- 参数化量子比特态的量子纠缠检测的经典贪婪算法
量子纠缠检测中的多臂赌博机问题探索与机器学习方法应用潜力的研究。
- 量子强化学习在连接顺序优化中的应用
本研究使用量子强化学习（QRL）基于混合变分量子波函数的方法，对连接顺序（JO）进行优化处理，以提高数据库管理系统的性能。尽管量子方法在问题解决结果质量上可能不显著超过经典方法，但我们发现所需训练参数大幅减少，并且能够更好地利用可用的训练数 - 从概念空间到量子概念：形式化和学习结构化概念模型
本文提出了一个新的模型框架，使用范畴论的概念空间广义化，并展示了如何从数据中自动地学习概念表示，包括经典和量子两种不同的实例化。通过范畴论的形式化，我们详细阐述了该框架的基本原理。我们认为使用范畴论，特别是使用弦图来描述量子过程，可以帮助阐 - 量子神经网络用于电力流分析
探索量子和混合量子 - 经典神经网络在电力流分析中的潜在应用。使用基于 IEEE 4-bus 和 33-bus 测试系统的两个小型数据集进行实验，并对量子、混合量子 - 经典和经典神经网络进行系统性能比较。结果表明，开发的混合量子 - 经典 - 量子、原子尺度和连续体系统科学中的人工智能
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。
- 基于量子神经网络和张量网络的横截面股票收益预测
本文研究了使用量子和量子启发式机器学习算法对股票回报进行预测的应用，比较了量子神经网络和张量网络等算法与传统的线性回归和神经网络模型的表现，并基于它们的预测构建投资组合和测量了其表现。经实证研究，日本股票市场的张量网络模型在表现上优于传统的 - 深度学习增强自旋量子比特环境的噪声谱学
本论文实验结果表明，使用神经网络重建近邻 NV 中心中的碳杂质集合的功率谱密度，可以提高噪声光谱学的准确性，同时需要比标准动力解耦技术更少的动力解耦序列。
- 使用交叉通道池化的量子分裂神经网络学习
本文提出了一种名为 Quantum Split Learning（QSL）的新方法，通过将量子神经网络（QNNs）集成到联邦学习 (FL) 中，利用了量子态测量的独特性质，实现了更快的收敛速度，更低的通信成本及更好的隐私保护，实验证明 QS - 量子技术中的量子最优控制。欧洲研究的现状、愿景和目标战略报告
本文综述了量子优化控制的最新进展，包括对开放量子系统可控性的理解、量子控制技术在量子技术中的应用、主要挑战以及未来发展路线图。
- 量子误差缓解的基本极限
该研究提出了一种基于采样开销的错误纠正算法的性能上下限，并应用其分析了量子计算中错误依赖问题的改善策略，结果表明概率性错误取消策略是最优的。
- Pauli 通道估计的量子优势
利用纠缠测量可以在 Pauli 通道估计中提供指数优势，我们提出了一个带有 $n$- 量子比特辅助量子状态的估计协议，仅使用 $O (n/ε^{2})$ 个 Pauli 通道副本即可高概率成功，这为学习中的量子优势提供了实用的例子，也为量子 - 关于梯度在分子能量和力机器学习中的作用
使用量子机器学习模型研究了有机分子的能量和力学标签，发现训练数据中的包含原子力学标签可以将预测的能量和力学标签精度提高 7 倍。
- MM量子赌徒
提出一种基于量子振幅放大的算法解决了量子版本的最优臂识别问题，并在所有情况下证明了它比经典算法快两次达到最优解。
- 量子自然梯度
本研究提出了量子自然梯度下降的量子概率论泛化作为用于变分量子电路的通用优化框架的一部分。优化动力学被解释为相对于量子信息几何学的最陡下降方向移动，相应于量子几何张量 (即 Fubini-Study 度量张量的实部)。该研究还提供了一种有效的 - 利用机器学习推断量子密度矩阵
本文介绍了两种量子系统密度矩阵估计方法：量子最大似然法和量子变分推断法，它们利用构造可变分族来模拟混合量子态的密度矩阵，引入了量子流和适当的损失函数来导出感兴趣的本征态和本征值，用这种方法和传统的格技术比较，有新的估计密度矩阵的可能性。
- MM超导量子电路中的量子生成对抗学习
本文报告了量子对抗学习在超导量子电路中的首次实验演示，证明量子状态生成器可以通过几轮对抗学习来复制数字 qubit 信道模拟器输出的量子数据统计，并实现计算机模拟器真假数据的高保真度。结果为噪声中等规模量子设备在机器学习任务上探索量子优势铺 - 数据科学家的量子机器学习
该文介绍了量子机器学习算法，重点在于通过例子和详细的解释难点来使数据科学家能够理解；此外，提出了一种用于量子 PCA 算法的分数提取方法，还介绍了前馈量子神经网络中的一种新成本函数。
- 量子和非信号关联的图同构
本文提出了一个双人的非本地博弈模型 $(G,H)$- 同构博弈，通过量子策略和非信号策略来定义同构的概念，证明了非信号同构与分数同构一致，刻画了量子同构与两个多项式系统的可行性之间的关系，构造了将线性二进制约束系统博弈转化为同构博弈的方案， - MM视觉体验之谜
科学是人类精神的最高荣耀和社会进步的最好希望，但目前存在着科学的局限性和当前所有学科都无法解决的问题，其中普遍认为超出了科学的当前范围的问题包括泛心理 - 身体问题、量子现象、现象学和意识等。
- 量子机器学习进展
本文探讨了量子机器学习领域的进展，包括算法和实验实现，展望了该领域的前景和存在的问题。