在这项初步研究中，我们比较了三种 Quantum Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory 模型与经典神经网络架构在多发性硬化 (Multiple Sclerosis) 残疾的二分类问题上的性能，研究结果显示，QCNN-LSTM 模型在时间效率上具备了与经典方法相媲美的性能。
本研究比较了QLSTM和LSTM模型在太阳能发电预测中的表现，结果显示QLSTM具有训练收敛加速和测试损失降低等优点。进一步研究和开发可以实现对全球太阳能发电的准确性和可靠性预测。
