中性原子储备池计算用于医疗图像分类论文发布v2

Nuno Batista 等作者发布了论文 v2 版本，提出一种基于中性原子储备池计算的混合量子-经典流水线，用于息肉检测的二分类医学影像任务。该方法将引导式自编码器学到的潜在表示编码为 Rydberg Hamiltonian 中的脉冲失谐参数，并通过可微代理模型绕过量子测量的梯度障碍，实现端到端反向传播。 模拟显示，该方法性能优于使用 PCA 或无引导自编码器的传统方法，并已在 2025 IEEE QAI 发表。v2 相对初版更正了所声明的拉比频率，改为 Ω= 2π rad/μs。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。