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Md Aminur Hossain
Md Aminur Hossain
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混合量子经典模型推动遥感AI发展
研究人员开发了HQ-JEPA，一种用于从跨模态遥感数据中学习表示的新型混合量子经典架构。该框架通过整合量子相似性度量和多个自监督目标，增强了联合嵌入预测架构。在GeoBench任务上进行评估，HQ-JEPA在与现有基础模型相比时表现出竞争力，突显了将量子计算原理融入遥感AI的潜力。
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混合量子-经典网络提升遥感图像分割性能
研究人员开发了两种新的混合量子-经典神经网络架构，HQF-Net和HQ-UNet，用于遥感图像分割。HQF-Net集成了冻结的DINOv3 ViT-L/16骨干网络和U-Net结构，并融入了量子增强的跳跃连接以及带有混合专家模型的量子瓶颈。HQ-UNet设计更为紧凑，在经典U-Net的瓶颈处使用参数化量子电路，并采用非池化量子卷积模块。两种模型在基准数据集上的表现均优于经典的U-Net基线模型，表明混合方法在地球观测领域高效密集预测方面的潜力。