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气候变化及其对全球可持续性的影响是关键挑战，要求具有尖端技术和科学见解的创新解决方案。Quantum机器学习（QML）已成为一种有希望的范式，它利用量子计算的力量解决了包括气候变化和可持续性在内的各个领域中的复杂问题。在这项工作中，我们调查了应用量子机学习以解决气候变化和与可持续性有关的问题的现有文献。我们回顾了有希望的QML方法，这些方法具有加速脱碳，包括能量系统，气候数据预测，气候监测和危险事件预测的能力。我们讨论了量子机学习方法的挑战和当前限制，并概述了潜在的机会和未来工作，以利用基于QML的方法在Climeate变更研究的重要领域中。
气候变化和可持续性中的量子机学习：简短的评论
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