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1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习
对...
各种应用程序生成的大量数据需要高级计算功能来处理，分析和提取洞察力。量子计算具有并行执行复杂操作的能力，对云环境中的数据挖掘具有巨大的希望。本文研究了使用量子计算进行数据挖掘的尖端方法。本文分析了几种关键的量子算法，包括Grover的搜索算法，量子主成分分析（QPCA）和量子支持向量机（QSVM）。它深入研究了这些算法的细节，探索了它们的原理，应用和在各个领域的潜在益处。我们还对各种算法进行了比较分析，并讨论了将量子计算用于数据挖掘的困难，例如对专业知识，可伸缩性问题和硬件约束的要求。总体而言，这项工作证明了量子计算在云系统中可扩展有效的数据挖掘的能力，并提出了未来的研究途径，以调查量子计算在数据挖掘中的使用。
通过量子计算开发智能网络威胁检测系统
面对日益复杂的网络威胁，传统的检测系统往往无法保护关键的供应链。本研究介绍了一种集成量子计算 (QC) 和人工智能 (AI) 的智能网络威胁检测系统的开发和评估。与传统方法相比，该系统显著提高了检测准确性、减少了延迟并提高了资源效率。量子算法，如量子支持向量机 (QSVM) 和量子神经网络 (QNN)，分别表现出 95.2% 和 96.7% 的准确率，表现出色。该系统对各种网络威胁（包括恶意软件、网络钓鱼、勒索软件和高级持续性威胁 (APT)）的检测率很高，误报率也降低了。QC 的集成还加快了威胁检测和响应时间，关键组件的系统延迟减少了一半。这些进步为供应链中的网络威胁响应提供了巨大的好处，确保对金融交易和关键基础设施进行强有力的保护。增强的可扩展性和效率使该系统成为保护美国金融部门免受复杂网络攻击的宝贵资产。
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。
量子支持向量机，用于B Meson衰变中的连续抑制
抽象量子计算机有可能加快某些计算任务。在机器学习领域中，这种可能性的可能性是使用量子技术，而量子技术可能无法经典模拟，但可以在某些任务中提供出色的性能。机器学习算法在粒子物理学中无处不在，并且随着量子机学习技术的进步，这些量子技术可能会采用类似的采用。在这项工作中，实现了量子支持向量机（QSVM）进行信号背景分类。我们研究了不同量子编码电路的效果，该过程将经典数据转换为量子状态，对最终分类态度。我们显示了一种编码方法，该方法在接收器操作特征曲线（AUC）下达到了使用量子电路模拟确定的0.848的平均面积。对于同一数据集，使用径向基础函数（RBF）内核的经典支持向量机（SVM）的AUC为0.793。使用数据集的简化版本，我们在IBM量子IBMQ_CASABLANCA设备上运行了算法，平均AUC为0.703。随着量子计算机的错误率和可用性的进一步提高，它们可以在高能量物理学中形成一种新的数据分析方法。
疼痛环境下 fNIRS BCI 频域特征的可靠性
摘要—本文研究了疼痛的存在对基于功能性近红外光谱 (fNIRS) 的脑机接口 (BCI) 中心算任务分类准确性的影响。在有和没有外部疼痛刺激的情况下执行两个心算任务时，从前额叶和运动皮质获得 fNIRS 记录。针对每个任务提取无痛和疼痛条件下 fNIRS 信号的各种频域参数并用作特征。使用二次核的支持向量机 (QSVM) 作为分类器。考虑了四种训练和测试分类器的场景：(1) 使用无痛数据进行训练和测试，(2) 使用低痛数据进行训练和测试，(3) 使用无痛数据进行训练并使用低痛数据进行测试，以及 (4) 使用低痛数据进行训练并使用无痛数据进行测试。结果表明，当使用疼痛时获得的数据对模型进行测试时，使用无痛数据训练的模型的分类准确率会显著降低。同样，当使用疼痛时获得的数据对模型进行训练但使用无痛数据进行测试时，准确率也会下降。这些结果强调了在为有需要的患者开发 BCI 时考虑疼痛引起的皮质活动变化的重要性。
量子机器学习：回顾与案例研究
摘要：尽管经典机器学习取得了不可否认的成功，但它仍然是一个资源密集型的过程。现在，训练最先进模型的实际计算工作只能由高速计算机硬件来处理。由于这种趋势预计将持续下去，越来越多的机器学习研究人员正在研究量子计算的潜在优势也就不足为奇了。现在关于量子机器学习的科学文献非常多，有必要对其现状进行回顾，使其无需物理学背景即可理解。本研究的目的是从传统技术的角度对量子机器学习进行回顾。从计算机科学家的角度出发，我们通过量子机器学习算法给出从基础量子理论到量子机器学习算法的研究路径，讨论了一组量子机器学习的基本算法，这些算法是量子机器学习算法的基本组成部分。我们在量子计算机上实现了量子卷积神经网络 (QNN) 来识别手写数字，并将其性能与经典的卷积神经网络 (CNN) 进行比较。此外，我们在乳腺癌数据集上实现了 QSVM，并将其与经典 SVM 进行了比较。最后，我们在 Iris 数据集上实现了变分量子分类器 (VQC) 和许多经典分类器，以比较它们的准确性。
Android-SEM：基于迁移学习的 Android 恶意软件语义增强模型的生成对抗网络
摘要：目前，在数以百万计的 Android 应用程序中，存在着许多恶意程序，对人们的安全和隐私构成重大威胁。因此，开发检测 Android 恶意软件的方法势在必行。最近开发的恶意软件检测方法通常依赖于各种功能，例如应用程序编程接口 (API) 序列、图像和权限，从而忽略了源代码和相关注释的重要性，而这些注释通常不包含在恶意软件中。因此，我们提出了 Android-SEM，这是一种基于迁移学习的 Android 源代码语义增强模型。我们提出的模型建立在 Transformer 架构之上，以实现从恶意软件源代码生成代码注释的预训练框架。使用生成对抗网络优化预训练框架的性能。我们提出的模型依赖于一种新颖的基于回归模型的过滤器来保留高质量的注释和源代码，以进行与语义增强相关的特征融合。与传统方法相反，我们创造性地结合了量子支持向量机 (QSVM) 来对恶意 Android 代码进行分类，结合了量子机器学习和经典深度学习模型。结果证明，Android-SEM 在恶意软件检测和恶意软件分类方面的准确率分别达到 99.55% 和 99.01%。
量子机器学习：回顾与案例研究
摘要：尽管经典机器学习取得了不可否认的成功，但它仍然是一个资源密集型的过程。现在，训练最先进模型的实际计算工作只能由高速计算机硬件来处理。由于这种趋势预计将持续下去，越来越多的机器学习研究人员正在研究量子计算的潜在优势也就不足为奇了。现在关于量子机器学习的科学文献非常多，有必要对其现状进行回顾，使其无需物理学背景即可理解。本研究的目的是从传统技术的角度对量子机器学习进行回顾。从计算机科学家的角度出发，我们通过量子机器学习算法给出从基础量子理论到量子机器学习算法的研究路径，讨论了一组量子机器学习的基本算法，这些算法是量子机器学习算法的基本组成部分。我们在量子计算机上实现了量子卷积神经网络 (QNN) 来识别手写数字，并将其性能与经典的卷积神经网络 (CNN) 进行比较。此外，我们在乳腺癌数据集上实现了 QSVM，并将其与经典 SVM 进行了比较。最后，我们在 Iris 数据集上实现了变分量子分类器 (VQC) 和许多经典分类器，以比较它们的准确性。
量子机器学习增强网络安全
网络威胁的快速发展使得传统安全方法不足以管理日益复杂的风险。本研究引入了一种量子机器学习网络安全框架，该框架利用量子计算和机器学习来增强多维度的网络安全。该研究采用了一种结构化方法，首先集成量子密钥分发 (QKD) 进行安全密钥交换，然后部署量子神经网络 (QNN) 和量子支持向量机 (QSVM) 进行异常检测和对抗威胁管理。该框架还结合了用于自主事件响应的量子强化学习 (QRL)、用于使用生物特征和行为数据进行身份验证的量子身份验证模块以及用于遵守法规的由量子合规分析仪支持的策略合规界面。实验结果表明网络安全指标有了显着改善，包括威胁检测准确率达到 96%，事件响应时间缩短 28%，合规模拟成功率达到 96%。这些发现强调了该框架能够提供适应性强、可扩展且高效的网络安全解决方案，以应对现代挑战。这项研究朝着将量子技术融入实际网络安全应用迈出了重要一步，为未来智能、安全和适应性防御系统的创新铺平了道路。