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摘要 — 量子联邦学习 (QFL) 因量子计算和机器学习的进步而备受关注。随着对 QFL 的需求不断激增，迫切需要了解其在分布式环境中的复杂性。本文旨在全面概述 QFL 的现状，解决现有文献中的关键知识空白。我们为新的 QFL 框架开发想法，探索应用程序的不同用例，并考虑影响其设计的关键因素。在介绍未来研究方向和有待进一步探索的开放问题的同时，我们研究了各种 QFL 研究项目的技术贡献和局限性。索引术语 — 量子联邦学习、量子机器学习、分布式人工智能
量子联邦学习：分析、设计和实施挑战
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