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EXAQC框架扩展至图像分类，自动发现混合量子-经典电路

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研究者将演化框架 EXAQC 扩展到图像分类任务，自动发现参数化量子电路（PQC）作为中间处理模块，同时保留经典特征提取与预测层。该工作发表于 arXiv（Neural and Evolutionary Computing），属于一手研究报道，提出用演化方法在混合量子-经典架构中自动搜索电路结构，以适配图像分类需求。目前公开信息仅涉及框架扩展与方法设计，未披露具体实验数据、性能指标或对比结果，后续进展有待进一步报道确认。

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LatestOct 5
EXAQC框架扩展至图像分类，自动发现参数化量子电路并保留经典特征提取与预测层。

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Oct 5, 2026
  1. arXiv · Neural and Evolutionary Computing
    EXAQC：面向图像分类的混合量子-经典架构演化

    研究者将演化框架 EXAQC 扩展到图像分类，自动发现参数化量子电路（PQC）作为中间处理模块，同时保留经典特征提取与预测层。

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