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Quantum Circuit Born Machine
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量子电路出生机增强了不平衡数据集的合成数据生成
研究人员开发了一个混合量子经典框架，利用量子电路出生机（QCBMs）为不平衡表格数据集生成合成数据。该方法利用叠加和纠缠等量子特性，比传统方法更有效地模拟复杂概率分布。在 Iris 和 Telco Customer Churn 数据集上的实验表明，使用 QCBM 生成的样本增强数据可将 F1 分数提高 5-15%，少数类召回率提高 10-25%，证明了强大的分布保真度和与 SMOTE 等经典过采样技术相比具有竞争力。
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混合量子-经典模型提升金融波动性预测能力
研究人员开发了一个用于金融波动性预测的混合量子-经典框架，将长短期记忆 (LSTM) 网络与量子电路生机模型 (QCBM) 相结合。LSTM 提取时间特征，而 QCBM 对复杂的市场分布进行建模。与经典的 LSTM 基线相比，该方法在中国股市数据上显示出更高的预测准确性。