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量子机器学习(QML)正成为计算科学领域的研究热点。传统机器学习面临计算瓶颈和数据处理的局限性，而量子计算凭借其并行处理能力展现出巨大潜力。微算科技提出基于量子纠缠的新型训练算法，通过量子叠加态同时处理多个训练样本，大幅提升训练效率。该算法利用贝尔不等式构建成本函数，能同时优化多个样本误差，避免传统方法中的局部最优问题。量子分类器不仅能处理单一样本信息，还能在量子态中对多个样本进行并行处理。尽管量子计算仍面临硬件稳定性等挑战，但随着技术进步，QML有望在复杂分类任务中展现革命性优势，成为未来科技创新的重要方向。...

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