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QRNN
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新型TQRNN30d模型可提前30天预测工业设备故障
研究人员开发了一个名为TQRNN30d的新框架，用于工业环境中的长时域预测性维护。该模型使用双阶段分位数回归神经网络和多流时序融合分类器，可提前30天预测设备故障。该系统将每小时的机器行为映射到分位数状态表示，并处理720小时的数据以识别退化模式。在九个制造工厂的数据上进行的评估显示，TQRNN30d在30天预测范围内，在F1、召回率、精确率、准确率和ROC-AUC方面优于18个基线模型。
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量子-经典神经网络利用Ridgelet变换进行投资组合优化
研究人员开发了一种混合量子-经典神经网络模型，称为QRNN，用于金融时间序列预测和投资组合优化。该模型集成了Ridgelet变换进行特征提取，并结合量子近似优化算法（QAOA）以提高量子计算的效率和准确性。通过将金融数据分解为多分辨率分量，Ridgelet变换减少了所需的量子比特数量，从而能够实现更具可扩展性和更精确的资产选择预测。