QuantumNet stellte Quanten-Faltungs-Neuronale Netze zur Erkennung von Straßenoberflächen-Anomalien wie Risse und Schlaglöcher vor und treibt damit Quanten-Machine-Learning-Anwendungen in der Infrastruktur-Überwachung voran.

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Eine Hybrid-Quantenarchitektur erreicht 99,31% Parameterreduktion bei der Objekterkennung, während gleichwertige Leistung durch topologiegesteuerte Verschränkung und Hilbert-Raumpartitionierung auf einem 8-Qubit-System beibehalten wird.

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