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IBM Heron r2
IBM Heron r2
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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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新框架QML-PipeGuard确保量子机器学习管道完整性
研究人员开发了QML-PipeGuard，一个旨在确保量子机器学习管道完整性的新框架。该系统解决了两个关键问题：嘈杂的量子硬件随时间的漂移，以及对手方替换量子通道的可能性。QML-PipeGuard通过分析可观察的期望值来监控管道的行为，并能区分自然的硬件漂移和恶意的通道替换。