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本文评估了联邦学习在隐私保护混合量子-经典机器学习中的应用，表明其相比本地训练能提高准确性，同时减少通信开销并保持参数效率。
本文系统表征了线性模型与单量子比特混合态模型在二分类任务中的内在可解释性差异，揭示了量子模型学习的是超椭球而非超平面，并探讨了这一发现对归纳偏置及教学法的启示。