我们分析和分类从电影评论构建的文本数据的观点。为此，我们使用量子机学习算法的基于内核的方法。为了组合量子内核，我们使用使用不同Pauli旋转门组合构造的电路，其中旋转参数是从文本数据获得的数据点的经典非线性函数。为了分析提出的模型的性能，我们使用决策树，增强分类器以及经典和量子支持向量机分析量子模型。我们的结果表明，就所有评估指标而言，量子内核模型或量子支持向量机优于用于分析的所有其他算法。与经典的支持向量机相比，量子支持向量机也会带来明显更好的结果，即使功能数量增加或尺寸增加。结果清楚地表明，如果功能的数量为$ 15 $，则使用量子支持向量机使用量子支持向量机的精度分数提高了$ 9.4 \％$，而经典支持向量机则将其提高。

本文使用Qiskit软件堆栈提出了金融支付行业中的量子支持矢量机（QSVM）算法的第一个端到端应用，用于金融支付行业中的分类问题。基于实际卡支付数据，进行了详尽的比较，以评估当前最新的量子机学习算法对经典方法带来的互补影响。使用量子支持矢量机的特征映射特征来探索一种搜索最佳功能的新方法。使用欺诈特定的关键绩效指标比较结果：基于人类专业知识（规则决策），经典的机器学习算法（随机森林，XGBoost）和基于量子的机器学习算法，从分析中提取了准确性，回忆和假阳性率。 。此外，通过使用结合经典和量子算法的合奏模型来更好地改善预防欺诈的决策，从而探索了混合经典量子方法。我们发现，正如预期的那样，结果高度依赖于用于选择它们的特征选择和算法。 QSVM对特征空间进行了互补的探索，从而在大幅度降低的数据集上拟合了量子硬件的当前状态，从而提高了混合量子古典方法的欺诈检测准确性。

本文旨在研究基于电路的混合量子卷积神经网络（QCNNS）如何在遥感的上下文中成功地在图像分类器中成功使用。通过在标准神经网络内引入量子层来丰富CNN的经典架构。本工作中提出的新型QCNN应用于土地使用和陆地覆盖（LULC）分类，选择为地球观测（EO）用例，并在欧元区数据集上测试用作参考基准。通过证明QCNN性能高于经典对应物，多标量分类的结果证明了所提出的方法的有效性。此外，各种量子电路的研究表明，利用量子纠缠的诸如最佳分类评分。本研究强调了将量子计算应用于EO案例研究的潜在能力，并为期货调查提供了理论和实验背景。

与经典的机器学习方法相比，量子机学习（QML）尚未广泛证明其优势。到目前为止，只有在特定情况下，某些量子启发的技术已经实现了少量的增量优势，而在中期未来的混合量子计算中，一些实验案例有望实现（不考虑与使用量子的优化相关的成就 - 周期算法）。当前的量子计算机嘈杂，几乎没有量子的测试，因此很难证明QML方法的当前和潜在量子优势。这项研究表明，在数据预处理步骤中，我们可以通过使用线性判别分析（LDA）来实现量子分类器的更好的经典编码和性能。结果，变异量子算法（VQA）通过LDA技术和优于基线基线经典分类器显示出平衡精度的性能。

Landslides在人为全球变暖时代的人类生活和财产的常规发生和令人震惊的威胁。利用数据驱动方法早日预测利用数据驱动方法是时间的要求。在这项研究中，我们探讨了最能描述Landslide易感性与最先进的机器学习方法的雄辩功能。在我们的研究中，我们采用了最先进的机器学习算法，包括XGBoost，LR，KNN，SVM，Adaboost用于滑坡敏感性预测。要查找每个单独分类器的最佳超级参数以优化性能，我们已纳入网格搜索方法，交叉验证10倍。在这种情况下，XGBoost的优化版本优先于所有其他分类器，交叉验证加权F1得分为94.62％。其次是通过合并Treeshap并识别斜坡，高度，TWI等雄辩的特征来探索XGBoost分类器，这些特征在于，XGBoost分类器的性能大多是Landuse，NDVI，SPI等功能，这对模型性能较小。 。根据Treeshap的特征说明，我们选择了15个最重要的滑坡因果因素。显然，XGBoost的优化版本随着特征减少40％，在具有十字架的流行评估度量方面表现优于所有其他分类器。 - 在培训和AUC分数的加权F1得分为95.01％，AUC得分为97％。

心脏病发病率和心脏死亡率大大增加，这会影响全球公共卫生和世界经济。心脏病的早期预测对于降低心脏发病率和死亡率至关重要。本文提出了两种量子机学习方法，即混合量子神经网络和混合随机森林量子神经网络，用于早期检测心脏病。这些方法应用于克利夫兰和Statlog数据集上。结果表明，混合量子神经网络和混合随机森林量子神经网络分别适用于高维和低维问题。混合量子神经网络对离群数据敏感，而混合随机森林对异常数据的稳健数据具有稳健性。不同机器学习方法之间的比较表明，提出的量子方法更适合于早期的心脏病预测，其中分别为Cleveland和Statlog数据集获得了曲线下96.43％和97.78％的面积。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

越来越多的工作已经认识到利用机器学习（ML）进步的重要性，以满足提取访问控制属性，策略挖掘，策略验证，访问决策等有效自动化的需求。在这项工作中，我们调查和总结了各种ML解决不同访问控制问题的方法。我们提出了ML模型在访问控制域中应用的新分类学。我们重点介绍当前的局限性和公开挑战，例如缺乏公共现实世界数据集，基于ML的访问控制系统的管理，了解黑盒ML模型的决策等，并列举未来的研究方向。

Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.

近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。

天然气管道中的泄漏检测是石油和天然气行业的一个重要且持续的问题。这尤其重要，因为管道是运输天然气的最常见方法。这项研究旨在研究数据驱动的智能模型使用基本操作参数检测天然气管道的小泄漏的能力，然后使用现有的性能指标比较智能模型。该项目应用观察者设计技术，使用回归分类层次模型来检测天然气管道中的泄漏，其中智能模型充当回归器，并且修改后的逻辑回归模型充当分类器。该项目使用四个星期的管道数据流研究了五个智能模型（梯度提升，决策树，随机森林，支持向量机和人工神经网络）。结果表明，虽然支持向量机和人工神经网络比其他网络更好，但由于其内部复杂性和所使用的数据量，它们并未提供最佳的泄漏检测结果。随机森林和决策树模型是最敏感的，因为它们可以在大约2小时内检测到标称流量的0.1％的泄漏。所有智能模型在测试阶段中具有高可靠性，错误警报率为零。将所有智能模型泄漏检测的平均时间与文献中的实时短暂模型进行了比较。结果表明，智能模型在泄漏检测问题中的表现相对较好。该结果表明，可以与实时瞬态模型一起使用智能模型，以显着改善泄漏检测结果。

量子计算是使用量子力学执行计算的过程。该领域研究某些亚杀菌粒子的量子行为，以便随后在执行计算，以及大规模信息处理中使用。这些能力可以在计算时间和经典计算机上的成本方面提供量子计算机的优势。如今，由于计算复杂性或计算所需的时间，具有科学挑战，这是由于古典计算而无法执行，并且量子计算是可能的答案之一。然而，电流量子器件尚未实现必要的QUBITS，并且没有足够的容错才能实现这些目标。尽管如此，还有其他领域，如机器学习或化学，其中量子计算对电流量子器件有用。本手稿旨在展示2017年和2021年之间发布的论文的系统文献综述，以确定，分析和分类量子机器学习和其应用中使用的不同算法。因此，该研究确定了使用量子机器学习技术和算法的52篇文章。发现算法的主要类型是经典机器学习算法的量子实现，例如支持向量机或K最近邻模型，以及古典的深度学习算法，如量子神经网络。许多文章试图解决目前通过古典机器学习回答的问题，但使用量子设备和算法。即使结果很有希望，量子机器学习也远未实现其全部潜力。由于现有量子计算机缺乏足够的质量，速度和比例以允许量子计算来实现其全部潜力，因此需要提高量子硬件。

Machine Learning models capable of handling the large datasets collected in the financial world can often become black boxes expensive to run. The quantum computing paradigm suggests new optimization techniques, that combined with classical algorithms, may deliver competitive, faster and more interpretable models. In this work we propose a quantum-enhanced machine learning solution for the prediction of credit rating downgrades, also known as fallen-angels forecasting in the financial risk management field. We implement this solution on a neutral atom Quantum Processing Unit with up to 60 qubits on a real-life dataset. We report competitive performances against the state-of-the-art Random Forest benchmark whilst our model achieves better interpretability and comparable training times. We examine how to improve performance in the near-term validating our ideas with Tensor Networks-based numerical simulations.

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

人们使用移动消息传递服务的增加导致了像网络钓鱼一样的社会工程攻击的传播，考虑到垃圾邮件文本是传播网络钓鱼攻击的主要因素之一，以窃取信用卡和密码等敏感数据。此外，关于Covid-19大流行的谣言和不正确的医疗信息在社交媒体上广泛分享，导致人们的恐惧和混乱。因此，过滤垃圾邮件内容对于降低风险和威胁至关重要。以前的研究依赖于机器学习和深入学习的垃圾邮件分类方法，但这些方法有两个限制。机器学习模型需要手动功能工程，而深度神经网络需要高计算成本。本文介绍了一种动态的深度集合模型，用于垃圾邮件检测，调整其复杂性并自动提取功能。所提出的模型利用卷积和汇集层进行特征提取以及基础分类器，如随机森林和极其随机的树木，用于将文本分类为垃圾邮件或合法的树。此外，该模型采用了Boosting和Bagging等集合学习程序。结果，该模型达到了高精度，召回，F1分数和精度为98.38％。

基于内核的量子分类器是用于复杂数据的超线化分类的最有趣，最强大的量子机学习技术，可以在浅深度量子电路（例如交换测试分类器）中轻松实现。出乎意料的是，通过引入差异方案，可以将支持向量机固有而明确地实现，以将SVM理论的二次优化问题映射到量子古典的变分优化问题。该方案使用参数化的量子电路（PQC）实现，以创建一个不均匀的权重向量，以索引量子位，可以在线性时间内评估训练损失和分类得分。我们训练该变量量子近似支持向量机（VQASVM）的经典参数，该参数可以转移到其他VQASVM决策推理电路的许多副本中，以分类新查询数据。我们的VQASVM算法对基于云的量子计算机的玩具示例数据集进行了实验，以进行可行性评估，并进行了数值研究以评估其在标准的IRIS花朵数据集上的性能。虹膜数据分类的准确性达到98.8％。

在医疗保健系统中，需要患者使用可穿戴设备进行远程数据收集和对健康数据的实时监控以及健康状况的状态。可穿戴设备的这种采用导致收集和传输的数据量显着增加。由于设备由较小的电池电源运行，因此由于设备的高处理要求以进行数据收集和传输，因此可以快速减少它们。鉴于医疗数据的重要性，必须所有传输数据遵守严格的完整性和可用性要求。减少医疗保健数据的量和传输频率将通过使用推理算法改善设备电池寿命。有一个以准确性和效率改善传输指标的问题，彼此之间的权衡，例如提高准确性会降低效率。本文表明，机器学习可用于分析复杂的健康数据指标，例如数据传输的准确性和效率，以使用Levenberg-Marquardt算法来克服权衡问题，从而增强这两个指标，从而通过少较少的样本来传输，同时保持维护准确性。使用标准心率数据集测试该算法以比较指标。结果表明，LMA最好以3.33倍的效率进行样本数据尺寸和79.17％的精度，在7种不同的采样案例中具有相似的准确性，用于测试，但表明效率提高。与具有高效率的现有方法相比，这些提出的方法使用机器学习可以显着改善两个指标，而无需牺牲其他指标。

在本文中，我们考虑了使用嘈杂的中间量子量子（NISQ）设备的几种用于量子计算机视觉的算法，并将它们基于对其经典对应物的真正问题进行基准测试。具体而言，我们考虑了两种方法：基于通用门的量子计算机上的量子支持向量机（QSVM），以及Qubost在量子退火器上。量子视觉系统是针对图像不平衡数据集进行基准测试的，其目的是检测制成的汽车件中的缺陷。我们看到，量子算法以几种方式优于其经典对应物，QBoost允许使用当今的量子退火器分析更大的问题。还讨论了数据预处理，包括降低维度和对比度增强，以及Qboost中的超参数调整。据我们所知，这是量子计算机视觉系统的首次实施，用于制造生产线中的工业相关性问题。

Quantum Machine Learning (QML) shows how it maintains certain significant advantages over machine learning methods. It now shows that hybrid quantum methods have great scope for deployment and optimisation, and hold promise for future industries. As a weakness, quantum computing does not have enough qubits to justify its potential. This topic of study gives us encouraging results in the improvement of quantum coding, being the data preprocessing an important point in this research we employ two dimensionality reduction techniques LDA and PCA applying them in a hybrid way Quantum Support Vector Classifier (QSVC) and Variational Quantum Classifier (VQC) in the classification of Diabetes.