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在 IBM 量子处理器上使用 QSVM 进行乳腺癌检测的演示
支持向量机 (SVM) 是最流行的机器学习 (ML) 方法之一，由于其在从复杂乳腺癌数据集中检测关键特征方面具有独特优势，被广泛用作乳腺癌检测的首选方法。量子支持向量机 (QSVM) 利用量子力学的力量，以理论上的加速优势提高经典支持向量机 (SVM) 算法的性能。然而，它仍然存在噪声中型量子计算 (NISQ) 中的大误差问题和硬件限制。因此，我们提出了一种具有测量误差缓解功能的量子核估计方法，并首先在 IBM 量子处理器上使用威斯康星乳腺癌数据库对其进行测试。实验结果表明，与最先进的模型相比，我们可以在解决此类二元分类问题的准确率上实现显着的性能提升，这表明未来设计和实现具有量子优势的机器学习算法具有巨大的潜力。
使用量子机器学习机制解决分类问题
摘要 由于量子计算和机器学习的计算和概率性质相似，因此产生了使用量子方法优化学习过程的想法。既有全新的算法，如 HHL，也有量子改进的算法：QPCA、QSVM。在本文中，我们将逐步研究 QSVM 算法，从第 2 节中描述的基础开始，逐步深入研究算法的组成。因此，在了解基础知识之后，我们将考虑量子相位估计（HHL 算法的一部分），然后考虑 QSVM 算法（HHL 是其组成部分）。我们还将考虑 QPCA 算法，该算法可在 QSVM 算法之前应用，以降低数据样本的维度。通过这种方式，我们探索了经典算法与其量子对应算法之间的根本区别。我们还在实践中实现了 QSVM 方法，并将获得的实际结果与理论进行了比较。结果，我们在 72 维数据样本上获得了比传统 SVM (83%) 更高的准确率 (100%)。然而，我们发现量子设备上的学习时间远非理想（这种大小的样本可能需要 5 分钟）。这项研究旨在从理论上论证或反驳关于量子计算对机器学习算法效率的假设。研究对象是量子计算机的编程。研究主题是研究用于实现机器学习问题的量子计算机制。研究结果是一个软件模块，可以评估量子计算机上分类任务的效率。它还可用于比较从经典和量子设备获得的结果。研究方法：量子计算基础的理论分析：叠加和纠缠原理、线性代数、复数概率论；建立一个量子比特和多量子比特系统的模型；研究量子机器学习算法的工作原理及其复杂性；对量子机器学习方法与经典方法进行实证比较。
量子机器学习——概述
摘要：量子计算因其量子并行性而被证明在分解问题和无序搜索问题上表现出色。这一独特特性使解决某些问题的速度呈指数级增长。然而，这一优势并不普遍适用，当结合经典计算和量子计算来加速计算速度时，就会出现挑战。本文旨在通过探索量子机器学习的现状并对量子和经典算法的准确性进行基准测试来应对这些挑战。具体来说，我们对三个数据集进行了二元分类实验，实施了支持向量机 (SVM) 和量子 SVM (QSVM) 算法。我们的研究结果表明，QSVM 算法在复杂数据集上的表现优于经典 SVM，量子和经典模型之间的性能差距随着数据集的复杂度而增加，因为简单模型往往会与复杂数据集过度拟合。虽然在开发具有足够资源的量子硬件方面还有很长的路要走，但量子机器学习在无监督学习和生成模型等领域具有巨大的潜力。展望未来，需要付出更多努力来探索新的量子学习模型，利用量子力学的力量来克服传统机器学习的局限性。
应用软计算
背景：与机器学习集成（ML）集成的量子计算在包括医疗保健在内的各个领域都提供了新颖的解决方案。分类中量子计算与ML之间的协同作用利用了唯一的数据模式。尽管有理论的优势，但量子计算在小型医学数据集上的经验应用和有效性仍未得到充分影响。方法：这项来自高等医院的回顾性研究使用了有关早期结直肠癌的数据，从2008年到2020年，具有93个特征和1501例患者，以预测死亡率。我们将量子支持向量机（QSVM）模型与经典的SVM模型进行了比较，就特征数量，训练集数量和结果比进行了比较。我们根据接收器操作特征曲线（AUROC）中曲线下的区域（AUROC）评估了模型。结果：我们观察到死亡率为7.6％（1253名受试者中的96个）。我们使用11个临床变量（包括癌症阶段和化学疗法史）生成了死亡率预测模型。我们发现，常规方法和量子方法之间的AUROC差异是前11个变量的最大值。我们还显示了QSVM中的AUROC（平均[标准偏差]，0.863 [0.102]）的表现优于常规SVM中的所有试验次数（0.723 [0.231]）。与常规SVM相比，QSVM即使在不平衡的情况下，QSVM也与AUROC一致。结论：我们的研究强调了量子计算改善医疗保健中预测性建模的潜力，尤其是对于有限的可用数据的稀有疾病。与常规方法相比，量子计算的优势，例如希尔伯特空间的探索，促进了优越的预测性能。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
在小量子计算机上的地球观测图像的组装
摘要 - 卫星仪器的白天和黑夜监视地球的地面，结果，地球观测（EO）数据的大小大大增加。机器学习/深度学习（ML/DL）技术通常用于分析并处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM提出了二次编程问题，包括量子退火器（QA）以及基于门的量子计算机（包括量子计算机）有望比惯性计算机更有效地解决SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）Divergence测试来测量原始数据集及其核心之间的接近性，此外，我们通过使用D-Wave量子量子退火器（D-Wave QA）和一台常规计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
人脑中情感的依赖编码
摘要：卫星仪器昼夜监测地球的地面，因此，地球观测（EO）数据的大小显着增加。机器学习（ML）技术通常用于分析和处理这些大EO数据，而一种众所周知的ML技术是支持向量机（SVM）。SVM构成了二次编程问题，量子计算机（包括量子退火器（QA））以及基于门的量子计算机有望比常规计算机更有效地求解SVM；通过使用量子计算机/常规计算机来培训SVM，代表量子SVM（QSVM）/经典SVM（CSVM）应用程序。但是，量子计算机无法通过使用QSVM来解决许多实用的EO问题，因为它们的输入量很少。因此，我们组装了一个给定的EO数据的核心（“数据集的核心”），用于在小量子计算机上训练加权SVM，这是一个大约5000个输入量子位的D-Wave量子式退火器。核心是原始数据集的一个小的，代表性的加权子集，与原始数据集相比，可以通过在小量子计算机上使用建议的加权SVM来分析其性能。作为实际数据，我们使用合成数据，虹膜数据，印度松树的高光谱图像（HSI）以及旧金山的偏光仪合成孔径雷达（Polsar）图像。我们通过使用Kullback-Leibler（KL）散射测试来测量原始数据集及其核心之间的接近度，此外，我们还通过使用D-Wave量子量子Quantum Nealealer（D-Wave QA）和一台传统计算机在我们的核心数据上训练了加权SVM。我们的发现表明，核心具有很小的kl差异（较小的较小）近似于原始数据集，而加权QSVM甚至在我们的一些实验实例上都超过了核心上的加权CSVM。作为一个侧面结果（或副产品结果），我们还提出了我们的KL差异发现，以证明我们的原始数据（即我们的合成数据，虹膜数据，高光谱图像和Polsar图像）和组装的壳体之间的亲密关系。
QCE24 已接受的海报——展示时间表
使用 subQUBO 进行多日联运行程规划 带校正处理的退火 使用 Ising 机进行个性化路线选择优化 使用约束 QAOA 解决产品分解结构问题 探索现实世界仓库优化问题中的效用：基于 Quantun 退火器和 Pr 的公式 用于解决容量受限车辆路径问题的混合量子-经典算法 用于物体检测的 QUBO 翻译非最大值抑制的性能分析 用于组织病理学癌症检测的量子驱动防御对抗性攻击 医学诊断中的量子计算：一种用于阿尔茨海默病分类的 QSVM 方法
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
量子计算和机器学习在网络安全中的应用：智能微电网上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击检测
摘要：机器学习 (ML) 正在有效地颠覆和现代化城市，改善移动、安全、机器人、医疗保健、电力、金融等服务质量。尽管机器学习算法取得了不可否认的成功，但它需要高速计算硬件进行大量计算，以应对模型复杂性和承诺，从而获得高效、可靠且有弹性的解决方案。量子计算 (QC) 被认为是一种强有力的候选者，可帮助机器学习达到最佳性能，尤其是在网络安全问题和数字防御方面。本文提出了量子支持向量机 (QSVM) 模型来检测智能微电网 (SMG) 上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。针对真实的 DDoS 攻击实例数据集对我们的方法的评估表明了我们提出的模型的有效性。最后，本文总结了将机器学习与量子计算相结合的一些未解决的问题和挑战。