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Introduces Quantum-Structured World Models (QSWMs), a quantum-inspired framework for predictive world modeling with structured latent states, and evaluates them on elementary cellular automata against classical baselines.
提出了一种基于混合专家模型的量子启发式经典-量子混合框架用于图像分类，在MNIST和Fashion-MNIST数据集上展示了性能提升和错误率降低。
本文介绍了一种张量网络模型，用于捕捉情绪效价对儿童识别记忆顺序依赖结构的影响，达到了77.98%的准确率，展示了量子启发方法在建模认知现象中的价值。
本文提出了量子启发式循环模型（QKAN-FWPs）用于流量矩阵预测，与LSTM基线相比，以更少的参数显示出优越的准确性。
本文介绍了一种量子启发式方法EP-HUBO，它将链式思维推理中的证据选择视为组合优化问题，通过允许少数但正确的假设覆盖嘈杂的多数，在MMLU-Pro法律和LEXam等法律推理基准测试中显著提升了性能。
一篇研究论文，提出了一种用于太阳能和风能预测的四阶段混合框架，利用量子启发变分核进行残差修正，并利用生成式人工智能层实现可解释性。
本文提出了 Gated QKAN-FWP，这是一个可扩展的量子启发序列学习框架，它通过单量子比特数据重新加载电路，将快速权重程序员（Fast Weight Programmers）与柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov-Arnold Networks）相结合。