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本文介绍了NS-RIS，一种基于Newton-Schulz回缩的可扩展算法，用于在Stiefel流形上学习隐藏量子马尔可夫模型，首次提供了数学性能保证和实证证据，表明HQMM在非量子生成的数据上可以优于EM训练的HMM。
本文提出了一种轻量级框架，使用粘性因子HDP-HMM从多模态效价-唤醒轨迹中建模会话情绪为潜在状态，旨在实现可解释且计算高效的情绪状态跟踪。