XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQML
Interpoint 产品的 RoHS、WEEE 和 REACH 规定
100% 锡位置：100% 锡是最常见的无铅可焊涂层，不允许用作 Interpoint MIL-PRF-38534 QML 产品（“883”，H 类和 K 类筛选）的组件端接。有关更多详细信息，请参阅 MIL-PRF-38534 段落 E.4.2.7。100% 锡端接组件是允许的，并且可能存在于 Interpoint 非 QML 产品（“ES”或“标准”筛选）中。需要从其产品中排除 100% 锡的客户应订购 QML 产品。
用于时间序列预测的混合卷积回声状态网络
摘要：量子机器学习 (QML) 将量子物理与机器学习技术相结合，以提高算法性能。通过利用量子计算的独特属性（例如叠加和纠缠），QML 旨在解决超出传统计算能力的复杂问题。在这项研究中，我们开发了一种混合模型，即量子卷积回声状态网络，它将 QML 原理融入了储层计算框架。通过评估其在基准时间序列数据集上的性能，我们观察到与传统回声状态网络 (ESN) 相比，均方误差 (MSE) 方面的结果有所改善，并且时间复杂度有所降低。这些发现凸显了 QML 在推进时间序列预测方面的潜力，并强调了融合量子和机器学习方法的好处。
FV-TRAIN：通过提取多种功能（学生摘要）
简介量子计算最近引起了人们的关注，这是由于其潜力比经典算法更快地解决复杂问题。与经典计算相比，该计算使用位置的线性比例，量子计算使用Qubits的指数刻度。这是因为Qubits的纠缠可以同时表示多个状态。结果，与常规机器学习的多项式复杂性相比，量子机学习（QML）具有线性或肌关系的复杂性，即使在当前的嘈杂的中等规模QUANTUM（NISQ）的时代也是如此。因此，各种研究利用QML来优化其目标（Yun等人2022）。但是，使用QML，即，Barren Plateaus。贫瘠的高原阻碍了QML的训练，许多研究证明，安萨兹（Ansatz）的量子增加会引起贫瘠的高原。在本文中，我们的目标是操作QML，尤其是基于量子的CNN（QCNN），仅使用有限数量的Qubits来防止贫瘠的高原，同时保持合理的性能。在本文中，这种方法称为保真度变化训练（FV-Train）。我们提出的FV-TRAIN的新颖性是数值和经过验证的，我们最终确认我们提出的方法可实现所需的性能改善。
使用经典和量子机学习模型的洪水预测
这项研究研究了量子机学习的潜力（QML）改善洪水预测。我们专注于2023年德国武河沿线的每日洪水事件。我们的方法将经典的机器学习（SVM，KNN，回归，AR模型）与QML技术（adaboost，量子变异电路，Qboost，qsv c _ ml）结合在一起。该混合模型利用量子和纠缠等量子特性，以提高准确性和效率。经典模型和QML模型。结果表明，QML模型的竞争训练时间和提高了预测准确性。这项研究意味着朝着利用量子技术进行变化适应的一步。我们强调合作和持续创新，以在现实世界中实施这种模型，最终增强了针对洪水的全球弹性。
量子与经典的机器学习算法用于软件缺陷预测：挑战和机遇
摘要 - 软件缺陷预测是软件质量保证的关键方面，因为它可以早期识别和缓解缺陷，从而降低了软件故障的成本和影响。在过去的几年中，量子计算已成为一种令人兴奋的技术，能够改变多个领域。量子机学习（QML）是其中之一。QML算法比其经典同行可以利用量子计算的能力以更好的效率和有效性解决复杂问题。但是，仍需要探索其在软件工程中对软件缺陷进行应用的研究。在这项研究中，我们通过比较20个软件缺陷数据集中的三种QML和五种经典机器学习（CML）算法的性能来填补研究差距。我们的调查报告了QML与CML算法的综合场景，并确定了预测软件缺陷的表现更好和一致的算法。我们还强调了基于我们在进行此调查时所面临的经验，在实际软件缺陷数据集中采用QML算法的挑战和未来方向。这项研究的发现可以通过使软件系统可靠且无漏洞来帮助从业人员和研究人员进一步进步。索引术语 - Quantum机器学习，支持向量分类器，软件缺陷预测，量子古典级，性能比较
量子机器学习实践入门
摘要 — 本教程提供了引人入胜的量子机器学习 (QML) 领域的实践介绍。从量子信息科学 (QIS) 的基础开始——包括量子比特、单量子比特门和多量子比特门、测量和纠缠等基本元素——课程迅速进展到基础 QML 概念。参与者将探索参数化或变分电路、数据编码或嵌入技术以及量子电路设计原理。深入研究后，与会者将研究各种 QML 模型，包括量子支持向量机 (QSVM)、量子前馈神经网络 (QNN) 和量子卷积神经网络 (QCNN)。本教程突破界限，深入研究前沿 QML 模型，例如量子循环神经网络 (QRNN) 和量子强化学习 (QRL)，以及量子联合机器学习等隐私保护技术，并通过具体的编程示例提供支持。在整个教程中，所有主题和概念都通过在量子计算机模拟器上执行的实际演示变得生动有趣。课程内容专为新手设计，适合那些渴望踏上 QML 之旅的人。与会者还将获得有关进一步阅读材料的指导，以及课程结束后可以探索的软件包和框架。
对本地分类的量子机学习管道的实施和经验评估
在当前时代，量子资源非常有限，这使得量子机学习（QML）模型的使用困难。涉及监督任务，通过量子局部性技术的引入，该方法允许模型仅专注于所考虑元素的邻域。一种众所周知的位置技术是k -neart最邻居（K -NN）算法，其中已经提出了几种量子变体。然而，它们尚未被用作其他QML模型的初步步骤。相反，对于经典的对应物，已经证明了基本模型的性能提高。在本文中，我们提出并评估利用量子位置技术以降低尺寸并改善QML模型的性能的想法。详细说明，我们提供（i）在python中实施了QML管道的本地分类和（ii）其广泛的经验评估。关于量子管道，它是使用Qiskit开发的，它由量子k -nn和量子二进制分类器组成，两者都在文献中已经可用。结果表明，在理想情况下，量子管道的等效性（就精度而言）与其经典对应物的等效性，即局部对QML领域的应用的有效性，但所选量子k -nn对概率波动的强烈敏感性以及诸如随机基线森林之类的经典基线方法的较好性能。
建模用于基因组数据分析的量子机学习
摘要 - Quantum机器学习（QML）不断发展，为各种应用程序释放了新的机会。在这项研究中，我们通过采用各种特征映射技术来研究和评估QML模型对基因组序列数据二元分类的适用性。我们提出了一个开源的，独立的基于qiskit的实现，以在基准基因组数据集上进行实验。我们的模拟表明，特征映射技术和QML算法之间的相互作用显着影响性能。值得注意的是，PEGASOS量子支持矢量分类器（PEGASOS-QSVC）表现出较高的灵敏度，尤其是在召回指标方面出色，而量子神经网络（QNN）在所有特征图中都具有最高的训练精度。但是，分类器性能的可变性（取决于功能映射）突出了在某些情况下过度适应本地化输出分布的风险。这项工作强调了QML对基因组数据分类的变革潜力，同时强调需要继续进步以增强这些方法的鲁棒性和准确性。
MIL-PRF-38535 规范设计
根据 MIL-PRF-38535 制造、组装和测试的微电路应带有“QML”认证标志或“Q”缩写。制造、组装和测试的产品应符合 MIL-PRF-38535 的所有规定；并应在本文所示的 DLA Land and Maritime-VQ 认证生产线上制造。本 QML 中包含的信息反映了特定测试样品的实际生产线、材料和制造结构技术。任何表示符合要求的产品都应在生产线/流程上使用本文列出的材料和制造结构技术制造，以满足用户的要求。用户应负责确定 QML 列表是否足以证明其适用于预期应用。
MIL-PRF-38535 规范设计
根据 MIL-PRF-38535 制造、组装和测试的微电路应带有“QML”认证标志或“Q”缩写。制造、组装和测试的产品应符合 MIL-PRF-38535 的所有规定；并应在本文所示的 DLA Land and Maritime-VQ 认证生产线上制造。本 QML 中包含的信息反映了特定测试样品的实际生产线、材料和制造结构技术。任何表示符合要求的产品都应在生产线/流程上使用本文列出的材料和制造结构技术制造，以满足用户的要求。用户应负责确定 QML 列表是否足以证明其适用于预期应用。