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量子-经典混合模型在NISQ硬件上处理时间序列预测
研究人员开发了新的量子-经典混合框架，用于多变量时间序列预测，旨在运行在近期含噪声的中等规模量子（NISQ）硬件上。这些框架，包括量子水库预测器（QRC-F）和变分量子预测器（VQF-F），将时间序列数据转换为量子态，并利用纠缠来捕捉变量间的依赖关系。实验表明，与经典方法相比，这些模型在训练稳定性、参数效率和对量子噪声的鲁棒性方面可能有所提高，并可能应用于各种预测任务。
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新的MSC-OT架构增强了多元时间序列预测能力
研究人员推出了一种名为MSC-OT的新型架构，用于分析多元时间序列数据。该方法结合了多尺度卷积和最优传输注意力机制，并采用反向嵌入策略来更好地捕捉跨变量关系。MSC-OT架构通过多尺度卷积增强注意力分数，并采用Sinkhorn最优传输实现信息流的平衡。在ETT、Electricity和Traffic等数据集上的实验证明了其在短期和长期预测任务中的有效性。