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基于CVaR的变分量子优化在手动感知车辆网络中的用户关联
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内容提要
本研究提出了一种基于条件风险价值的变分量子特征求解器框架，优化了无线网络中的资源分配问题，提升车辆网络用户关联性能23.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于条件风险价值的变分量子特征求解器框架。
- 该框架优化了无线网络中的资源分配问题。
- 研究特别关注复杂的广义分配问题（GAP）。
- 该方法提升了车辆网络用户关联性能23.5%。
- 相比于深度神经网络（DNN）方法，展现出更好的性能和应用潜力。
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