量子-经典融合论文被QCE26接收

Jingyan Xu等作者提交的论文预印本《Diversity-Aware Ensemble of Quantum-Classical Models via Combinatorial Fusion》称已被2026年IEEE量子计算与工程会议（QCE26）接收。 论文将组合融合分析（CFA）用于29个架构各异的经典模型与变分量子电路（VQC），通过rank-score函数和认知多样性做多样性感知的模型选择，再以分数和排名两种方式组合。作者报告称，在四个不同领域的二分类基准上，该量子-经典混合融合方案在每个数据集上均优于最佳单模型，准确率最高提升6.03%，且与相关文献相比在四个数据集上全部表现更优。这些效果为论文自述，尚未经同行评审之外的独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。