Muhammad Shafique

Die Auswirkungen von Quantenalgorithmen auf die Performance der Portfolio-Optimierung erforschen.

Quanten-Maschinenlernen nutzen, um die Analyse von Cybersicherheitsanfälligkeiten zu verbessern.

Quanten-Techniken verbessern die Genauigkeit bei der Vorhersage von Finanzmärkten und dem Risikomanagement.

Eine neue Sichtweise vereinfacht neuronale Netze durch lineare Operationen und dynamische Systeme.

AQ-PINNs verbindet Quantencomputing und KI für effizientes Klimamodellieren.

Die Kombination von föderiertem Lernen und Quanten-Technologie verspricht eine sicherere Datenverarbeitung in der KI.

Neue Methoden kombinieren Quantencomputing und föderiertes Lernen, um den Datenschutz zu verbessern.

Ein Blick auf die Fusion von FL und QDSNNs für smartere, private Datenverarbeitung.

Neue Quantenmethoden verbessern die Vorhersagen zur Kreditwürdigkeit mit hoher Genauigkeit.

HQNNs kombinieren Quantencomputing mit maschinellem Lernen, um komplexe Probleme zu lösen.

Lerne, wie das Schneiden von Quanten-Schaltkreisen Quanten-Neuronale Netzwerke auf begrenzten Geräten verbessert.

Einfachere Initialisierungen können die Leistung von Quantenalgorithmen verbessern, indem sie öde Plateaus vermeiden.

Quanten-Maschinenlernen verbessert die Erkennung von Ölaustritten für besseren Umweltschutz.

Neue Technik mit Quanten-Maschinenlernen zeigt vielversprechende Ansätze im Kampf gegen Kreditkartenbetrug.