面向高维极端传感器感知的量子机器学习 (QML) 算法体系
参数化量子神经网络 (QNN) 将激光雷达与毫米波雷达高维特征嵌入投影映射至指数级扩张的复数希尔伯特（Hilbert）特征空间，实现经典非线性可分边界的量子线性分离。
量子核岭回归 (Quantum Kernel Ridge) 长尾异常分类器
通过量子核函数直接计算量子物理态之间的内积保真度，在极度纠缠交织的恶劣天气与多重遮挡复杂长尾边界工况下，精准剥离出传统经典深度学习卷积模型无法区分的微弱危险目标。
- Exponential feature space expansion with linear qubit scaling.
- Immunity to adversarial noise injections on perception embeddings.
- Hybrid quantum-classical training pipelines using PyTorch and Qiskit.
- Near-term deployment models combining classical edge GPUs with cloud QPUs.
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