Artículos de revistas sobre el tema "Quantum Machine Learning (QML)"
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Shaik, Riyaaz Uddien, Aiswarya Unni y Weiping Zeng. "Quantum Based Pseudo-Labelling for Hyperspectral Imagery: A Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Machine Learning Classifiers". Remote Sensing 14, n.º 22 (16 de noviembre de 2022): 5774. http://dx.doi.org/10.3390/rs14225774.
Texto completoKarandashev, Konstantin y O. Anatole von Lilienfeld. "An orbital-based representation for accurate quantum machine learning". Journal of Chemical Physics 156, n.º 11 (21 de marzo de 2022): 114101. http://dx.doi.org/10.1063/5.0083301.
Texto completoChoppakatla, Arathi. "Quantum Machine Learning: Bridging the Gap Between Quantum Computing and Artificial Intelligence: An Overview". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, n.º 8 (31 de agosto de 2023): 1149–53. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.55318.
Texto completoAvramouli, Maria, Ilias Κ. Savvas, Anna Vasilaki y Georgia Garani. "Unlocking the Potential of Quantum Machine Learning to Advance Drug Discovery". Electronics 12, n.º 11 (25 de mayo de 2023): 2402. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12112402.
Texto completoT West, Maxwell, Martin Sevior y Muhammad Usman. "Reflection equivariant quantum neural networks for enhanced image classification". Machine Learning: Science and Technology 4, n.º 3 (24 de agosto de 2023): 035027. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/acf096.
Texto completoChristensen, Anders S. y O. Anatole von Lilienfeld. "Operator Quantum Machine Learning: Navigating the Chemical Space of Response Properties". CHIMIA International Journal for Chemistry 73, n.º 12 (18 de diciembre de 2019): 1028–31. http://dx.doi.org/10.2533/chimia.2019.1028.
Texto completoNguyen, Quoc Chuong, Le Bin Ho, Lan Nguyen Tran y Hung Q. Nguyen. "Qsun: an open-source platform towards practical quantum machine learning applications". Machine Learning: Science and Technology 3, n.º 1 (1 de marzo de 2022): 015034. http://dx.doi.org/10.1088/2632-2153/ac5997.
Texto completoSrikumar, Maiyuren, Charles D. Hill y Lloyd C. L. Hollenberg. "Clustering and enhanced classification using a hybrid quantum autoencoder". Quantum Science and Technology 7, n.º 1 (21 de diciembre de 2021): 015020. http://dx.doi.org/10.1088/2058-9565/ac3c53.
Texto completoKumar, Tarun, Dilip Kumar y Gurmohan Singh. "Performance Analysis of Quantum Classifier on Benchmarking Datasets". International Journal of Electrical and Electronics Research 10, n.º 2 (30 de junio de 2022): 375–80. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100252.
Texto completoChen, Samuel Yen-Chi y Shinjae Yoo. "Federated Quantum Machine Learning". Entropy 23, n.º 4 (13 de abril de 2021): 460. http://dx.doi.org/10.3390/e23040460.
Texto completoBelis, Vasilis, Samuel González-Castillo, Christina Reissel, Sofia Vallecorsa, Elías F. Combarro, Günther Dissertori y Florentin Reiter. "Higgs analysis with quantum classifiers". EPJ Web of Conferences 251 (2021): 03070. http://dx.doi.org/10.1051/epjconf/202125103070.
Texto completoMancilla, Javier y Christophe Pere. "A Preprocessing Perspective for Quantum Machine Learning Classification Advantage in Finance Using NISQ Algorithms". Entropy 24, n.º 11 (15 de noviembre de 2022): 1656. http://dx.doi.org/10.3390/e24111656.
Texto completoWang, Maida, Anqi Huang, Yong Liu, Xuming Yi, Junjie Wu y Siqi Wang. "A Quantum-Classical Hybrid Solution for Deep Anomaly Detection". Entropy 25, n.º 3 (27 de febrero de 2023): 427. http://dx.doi.org/10.3390/e25030427.
Texto completoGyurik, Casper, Dyon Vreumingen, van y Vedran Dunjko. "Structural risk minimization for quantum linear classifiers". Quantum 7 (13 de enero de 2023): 893. http://dx.doi.org/10.22331/q-2023-01-13-893.
Texto completoGyurik, Casper, Chris Cade y Vedran Dunjko. "Towards quantum advantage via topological data analysis". Quantum 6 (10 de noviembre de 2022): 855. http://dx.doi.org/10.22331/q-2022-11-10-855.
Texto completoWieder, Marcus, Josh Fass y John D. Chodera. "Fitting quantum machine learning potentials to experimental free energy data: predicting tautomer ratios in solution". Chemical Science 12, n.º 34 (2021): 11364–81. http://dx.doi.org/10.1039/d1sc01185e.
Texto completo., Harshita. "6G Communication Network & Emerging Technologies". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, n.º VII (10 de julio de 2021): 507–14. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.36029.
Texto completoWang, Xinbiao, Yuxuan Du, Yong Luo y Dacheng Tao. "Towards understanding the power of quantum kernels in the NISQ era". Quantum 5 (30 de agosto de 2021): 531. http://dx.doi.org/10.22331/q-2021-08-30-531.
Texto completoYun, Won Joon, Jihong Park y Joongheon Kim. "Quantum Multi-Agent Meta Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 9 (26 de junio de 2023): 11087–95. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i9.26313.
Texto completoRiaz, Farina, Shahab Abdulla, Hajime Suzuki, Srinjoy Ganguly, Ravinesh C. Deo y Susan Hopkins. "Accurate Image Multi-Class Classification Neural Network Model with Quantum Entanglement Approach". Sensors 23, n.º 5 (2 de marzo de 2023): 2753. http://dx.doi.org/10.3390/s23052753.
Texto completoShahwar, Tayyaba, Junaid Zafar, Ahmad Almogren, Haroon Zafar, Ateeq Ur Rehman, Muhammad Shafiq y Habib Hamam. "Automated Detection of Alzheimer’s via Hybrid Classical Quantum Neural Networks". Electronics 11, n.º 5 (26 de febrero de 2022): 721. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11050721.
Texto completoSato, Kyosuke y Kenji Tsuruta. "Optimization of Molecular Characteristics via Machine Learning Based on Continuous Representation of Molecules". Materials Science Forum 1016 (enero de 2021): 1492–96. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/msf.1016.1492.
Texto completoPinheiro, Gabriel A., Johnatan Mucelini, Marinalva D. Soares, Ronaldo C. Prati, Juarez L. F. Da Silva y Marcos G. Quiles. "Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset". Journal of Physical Chemistry A 124, n.º 47 (11 de noviembre de 2020): 9854–66. http://dx.doi.org/10.1021/acs.jpca.0c05969.
Texto completoPilling, Michael J., Alex Henderson, Benjamin Bird, Mick D. Brown, Noel W. Clarke y Peter Gardner. "High-throughput quantum cascade laser (QCL) spectral histopathology: a practical approach towards clinical translation". Faraday Discussions 187 (2016): 135–54. http://dx.doi.org/10.1039/c5fd00176e.
Texto completoPacheco-Londoño, Leonardo C., Eric Warren, Nataly J. Galán-Freyle, Reynaldo Villarreal-González, Joaquín A. Aparicio-Bolaño, María L. Ospina-Castro, Wei-Chuan Shih y Samuel P. Hernández-Rivera. "Mid-Infrared Laser Spectroscopy Detection and Quantification of Explosives in Soils Using Multivariate Analysis and Artificial Intelligence". Applied Sciences 10, n.º 12 (18 de junio de 2020): 4178. http://dx.doi.org/10.3390/app10124178.
Texto completoMittal, Shachi, Kevin Yeh, L. Suzanne Leslie, Seth Kenkel, Andre Kajdacsy-Balla y Rohit Bhargava. "Simultaneous cancer and tumor microenvironment subtyping using confocal infrared microscopy for all-digital molecular histopathology". Proceedings of the National Academy of Sciences 115, n.º 25 (4 de junio de 2018): E5651—E5660. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1719551115.
Texto completoBiamonte, Jacob, Peter Wittek, Nicola Pancotti, Patrick Rebentrost, Nathan Wiebe y Seth Lloyd. "Quantum machine learning". Nature 549, n.º 7671 (septiembre de 2017): 195–202. http://dx.doi.org/10.1038/nature23474.
Texto completoAllcock, Jonathan y Shengyu Zhang. "Quantum machine learning". National Science Review 6, n.º 1 (30 de noviembre de 2018): 26–28. http://dx.doi.org/10.1093/nsr/nwy149.
Texto completoPeleshenko, Vitaly A. "QUANTUM MACHINE LEARNING". SOFT MEASUREMENTS AND COMPUTING 11, n.º 60 (2022): 82–107. http://dx.doi.org/10.36871/2618-9976.2022.11.008.
Texto completoPudenz, Kristen L. y Daniel A. Lidar. "Quantum adiabatic machine learning". Quantum Information Processing 12, n.º 5 (21 de noviembre de 2012): 2027–70. http://dx.doi.org/10.1007/s11128-012-0506-4.
Texto completoSaini, Shivani, PK Khosla, Manjit Kaur y Gurmohan Singh. "Quantum Driven Machine Learning". International Journal of Theoretical Physics 59, n.º 12 (diciembre de 2020): 4013–24. http://dx.doi.org/10.1007/s10773-020-04656-1.
Texto completoLamata, Lucas. "Quantum Reinforcement Learning with Quantum Photonics". Photonics 8, n.º 2 (28 de enero de 2021): 33. http://dx.doi.org/10.3390/photonics8020033.
Texto completoFung, Fred. "QUANTUM SOFTWARE: Quantum Machine Learning in Telecommunication". Digitale Welt 6, n.º 2 (12 de marzo de 2022): 30–31. http://dx.doi.org/10.1007/s42354-022-0472-7.
Texto completoCárdenas‐López, Francisco A., Mikel Sanz, Juan Carlos Retamal y Enrique Solano. "Enhanced Quantum Synchronization via Quantum Machine Learning". Advanced Quantum Technologies 2, n.º 7-8 (7 de enero de 2019): 1800076. http://dx.doi.org/10.1002/qute.201800076.
Texto completoLamata, Lucas, Mikel Sanz y Enrique Solano. "Quantum Machine Learning and Bioinspired Quantum Technologies". Advanced Quantum Technologies 2, n.º 7-8 (agosto de 2019): 1900075. http://dx.doi.org/10.1002/qute.201900075.
Texto completoBANG, Jeongho. "Machine Learning and Quantum Algorithm". Physics and High Technology 26, n.º 12 (30 de diciembre de 2017): 25–29. http://dx.doi.org/10.3938/phit.26.048.
Texto completoRoggero, Alessandro, Jakub Filipek, Shih-Chieh Hsu y Nathan Wiebe. "Quantum Machine Learning with SQUID". Quantum 6 (30 de mayo de 2022): 727. http://dx.doi.org/10.22331/q-2022-05-30-727.
Texto completoSpagnolo, Nicolò, Alessandro Lumino, Emanuele Polino, Adil S. Rab, Nathan Wiebe y Fabio Sciarrino. "Machine Learning for Quantum Metrology". Proceedings 12, n.º 1 (23 de agosto de 2019): 28. http://dx.doi.org/10.3390/proceedings2019012028.
Texto completoFabrizio, Alberto, Benjamin Meyer, Raimon Fabregat y Clemence Corminboeuf. "Quantum Chemistry Meets Machine Learning". CHIMIA International Journal for Chemistry 73, n.º 12 (18 de diciembre de 2019): 983–89. http://dx.doi.org/10.2533/chimia.2019.983.
Texto completoWang, Bingjie. "Quantum algorithms for machine learning". XRDS: Crossroads, The ACM Magazine for Students 23, n.º 1 (20 de septiembre de 2016): 20–24. http://dx.doi.org/10.1145/2983535.
Texto completoCarrasquilla, Juan. "Machine learning for quantum matter". Advances in Physics: X 5, n.º 1 (1 de enero de 2020): 1797528. http://dx.doi.org/10.1080/23746149.2020.1797528.
Texto completoDas Sarma, Sankar, Dong-Ling Deng y Lu-Ming Duan. "Machine learning meets quantum physics". Physics Today 72, n.º 3 (marzo de 2019): 48–54. http://dx.doi.org/10.1063/pt.3.4164.
Texto completoKhan, Tariq M. y Antonio Robles-Kelly. "Machine Learning: Quantum vs Classical". IEEE Access 8 (2020): 219275–94. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.3041719.
Texto completoStajic, Jelena. "Machine learning and quantum physics". Science 355, n.º 6325 (9 de febrero de 2017): 591.15–593. http://dx.doi.org/10.1126/science.355.6325.591-o.
Texto completoSchuld, Maria. "Machine learning in quantum spaces". Nature 567, n.º 7747 (marzo de 2019): 179–81. http://dx.doi.org/10.1038/d41586-019-00771-0.
Texto completoSheng, Yu-Bo y Lan Zhou. "Distributed secure quantum machine learning". Science Bulletin 62, n.º 14 (julio de 2017): 1025–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.scib.2017.06.007.
Texto completoHush, Michael R. "Machine learning for quantum physics". Science 355, n.º 6325 (9 de febrero de 2017): 580. http://dx.doi.org/10.1126/science.aam6564.
Texto completoSarkar, Soumyadip. "Quantum Machine Learning: A Review". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, n.º 3 (31 de marzo de 2023): 352–54. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.49421.
Texto completoWatkins, William M., Samuel Yen-Chi Chen y Shinjae Yoo. "Quantum machine learning with differential privacy". Scientific Reports 13, n.º 1 (11 de febrero de 2023). http://dx.doi.org/10.1038/s41598-022-24082-z.
Texto completoMoussa, Charles, Max Hunter Gordon, Michał Baczyk, Marco Cerezo, Lukasz Cincio y Patrick J. Coles. "Resource frugal optimizer for quantum machine learning". Quantum Science and Technology, 11 de agosto de 2023. http://dx.doi.org/10.1088/2058-9565/acef55.
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