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本文提出了一种基于QUBO的方法，用于在检索增强问答中选择证据段落，该方法实现了与基于LLM的选择器相竞争的性能，同时支持使用量子退火器等非常规求解器。
本文提出了一种基于QUBO的模型，用于协调铁路短期集中发车场景下的出发顺序与轨道分配，并通过仿真和混合量子算法进行评估。结果表明，在动态条件下，量子增强方法降低了成本和延误。
本文提出了一种量子退火方法，将联邦学习中的客户端选择重新表述为QUBO问题以防御拜占庭攻击。实验表明，在复杂攻击上，该方法相比经典MultiKrum具有更高的检测准确性，尤其是与MultiSignal集成结合时。