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量子-经典混合模型在抗癌药物响应预测中的最佳归一化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种改进的归一化函数策略，以解决量子-经典混合机器学习模型在抗癌药物响应预测中的稳定性问题。测试结果显示，该模型在最佳条件下优于传统深度学习模型，推动了量子计算在生物医学领域的应用。
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关键要点
- 本研究提出了一种改进的归一化函数策略。
- 该策略解决了量子-经典混合机器学习模型在抗癌药物响应预测中的稳定性问题。
- 测试结果显示，在最佳条件下，量子-经典混合模型优于传统深度学习模型。
- 研究推动了量子计算在生物医学领域的应用。
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