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量子神经网络实现高效加密联邦学习
研究人员利用单位四元数（自旋）图谱，开发了一种新颖的量子神经网络同态联邦学习方法。该方法显著降低了加密训练的计算成本，将其从 prohibitive 的开销转变为可管理的开销。新协议允许混合量子经典网络的非交互式加密联邦训练，展示了可忽略的效用损失，并复制了跨数据集和多达 20 个客户端的收敛趋势。
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FoundationPose模型和卡尔曼滤波器改进姿态跟踪
研究人员开发了一种集成方向卡尔曼滤波器（EnDKF）以改进姿态跟踪。该方法集成了单位四元数，以更好地表示方向不确定性，超越了传统的卡尔曼滤波器假设。在使用FoundationPose算法进行头部跟踪场景的实验表明，与仅使用测量值相比，误差显著降低。