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Shabnam Sodagari
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Optimal FALQON 增强了 NISQ 设备上的量子优化性能
研究人员推出了一种名为 Optimal FALQON 的方法，它是基于反馈的自适应量子优化 (FALQON) 方法的增强版本，旨在提高在嘈杂中等规模量子 (NISQ) 设备上的性能。该新方法将每层的时步和缩放因子视为经典优化的决策变量，解决了标准 FALQON 中固定超参数的局限性。在 3-正则图上的实证研究表明，与标准 FALQON 和各种 QAOA 变体相比，Optimal FALQON 在成功概率和评估效率方面取得了统计学上的显…
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量子卷积神经网络在医学诊断中准确率达99%
研究人员开发了一个混合经典-量子框架用于医学图像分类，集成了迁移学习与量子卷积神经网络（QCNN）。该方法在肾脏疾病、宫颈细胞和脑肿瘤诊断上进行了测试，分别取得了99%、97%和99%的高测试准确率。量子增强模型在保持精确率、召回率和F1分数的同时，与经典CNN相比，展示了更优越的性能，且需要更少的训练参数。