Muhammad Shafique

Esplora come il rumore influisce sulle prestazioni delle Reti Neurali Quantistiche Ibride.

Esplorare l'impatto del rumore sull'addestramento delle Reti Neurali Quantistiche e strategie efficaci.

Una nuova architettura migliora la rilevazione del cancro nell'imaging medico usando input a risoluzione più bassa.

Combinare il computer quantistico e l'apprendimento federato per una maggiore privacy dei dati.

Un nuovo framework per valutare l'evoluzione del machine learning man mano che i compiti vengono appresi.

Esplorare l'impatto degli algoritmi quantistici sulla performance dell'ottimizzazione del portafoglio.

Sfruttare il quantum machine learning per migliorare l'analisi delle vulnerabilità nella cyber sicurezza.

Le tecniche quantistiche migliorano la precisione nella previsione dei mercati finanziari e nella gestione dei rischi.

Una nuova visione semplifica le reti neurali attraverso operazioni lineari e sistemi dinamici.

AQ-PINNs unisce il calcolo quantistico e l'IA per modelli climatici più efficienti.

Combinare il Federated Learning e la tecnologia quantistica promette una gestione dei dati più sicura nell'IA.

Nuovi metodi combinano il calcolo quantistico e l'apprendimento federato per migliorare la privacy dei dati.

Uno sguardo alla fusione tra FL e QDSNN per un'elaborazione dei dati più intelligente e privata.

Nuovi metodi quantistici migliorano le previsioni di idoneità ai prestiti con alta precisione.

Gli HQNN combinano il calcolo quantistico con l'apprendimento automatico per risolvere problemi complessi.

Scopri come il taglio dei circuiti quantistici migliora le reti neurali quantistiche su dispositivi limitati.

Un'inizializzazione più semplice può migliorare le prestazioni degli algoritmi quantistici evitando i plateau sterili.

Il Quantum Machine Learning migliora la rilevazione delle fuoriuscite di petrolio per una migliore protezione ambientale.

Nuove tecnologie che usano il Quantum Machine Learning sembrano promettenti per combattere la frode con le carte di credito.